[发明专利]利用社交连接和引导的共享电子激励和优惠券

权利要求书

1.一种电子优惠券，在用户客户机设备上显示的用户视图中包括:

显示优惠券益处的文本和/或图形表示的益处显示区域；以及

显示所述电子优惠券的一个或多个兑换者候选朋友的列表的候选显示区域，所述兑换者候选朋友是从所述用户的社交网络简档或地址簿中的朋友中选择的，其中所述列表中的每一兑换者候选朋友具有相关联的选择器，并且其中所述用户对与兑换者候选朋友相对应的选择器的选择使得所述用户客户机设备向优惠券服务器发送消息，以指示所述优惠券服务器将所述电子优惠券发送到所选择的兑换者候选朋友的客户机设备。

2.如权利要求1所述的电子优惠券，其特征在于，还包括：

包括所述优惠券益处的一个或多个条件的条件显示区域。

3.如权利要求2所述的电子优惠券，其特征在于，所述条件之一指定所述益处能由所述朋友、或由所述用户和所述朋友一起、但不能由所述用户兑换，和/或指定所述优惠券是否能转移给所述社交网络中朋友的朋友。

4.如权利要求1所述的电子优惠券，其特征在于，还包括：奖励点显示区域，所述奖励点显示区域包括对所述用户通过与兑换电子优惠券的朋友共享那些优惠券所挣得的奖励点的显示。

5.如权利要求1所述的电子优惠券，其特征在于，在所选择的兑换者候选的客户机设备上显示的朋友视图中还包括：

所选择的兑换者候选从中接收到所述优惠券的所述用户的身份；

来自所述用户的消息；以及

兑换选择器，所述兑换选择器在致动时被配置成发起所述电子优惠券的兑换。

6.一种计算机化的优惠券服务器系统，包括至少一个服务器设备，所述至少一个服务器设备被配置成实现：

多个用户中每一用户的用户简档的数据库，所述用户简档包括每一用户的社交图数据和历史数据；

促进者模块，所述促进者模块被配置成使用第一机器学习算法生成的第一预测模型，基于每一用户的所述历史数据和社交图数据与促进者匹配准则之间的所确定的匹配，从所述用户简档中标识在阈值概率内被预测成为目标产品或服务促进者的促进者候选的用户子集；

兑换者模块，所述兑换者模块被配置成使用第二机器学习算法生成的第二预测模型来针对每一所标识的促进者，从与每一促进者具有预定社交关系的用户中确定一个或多个兑换者候选在阈值概率内有可能兑换所述目标产品或服务的优惠券；

优惠券引擎，所述优惠券引擎被配置成生成目标产品或服务的电子优惠券并将其供应给所述促进者候选中的每一个的客户机设备以供显示在与所述客户机设备相关联的显示器上，其中每一促进者候选的每一电子优惠券包括不同于所述促进者候选且从所述促进者候选的社交图中选择的一个或多个促进者候选。

7.如权利要求6所述的优惠券服务器系统，其特征在于，所述促进者模块被配置成通过以下方式来确定所述促进者候选：检查每一用户的社交图来确定所述用户是否是自我表现的所述目标产品或服务的爱好者；检查所述历史数据中的购买交易来确定所述用户购买了所述目标产品或服务；和/或检查所述历史数据中的浏览历史来确定所述用户是否访问与所述目标产品或服务有关的网站。

8.如权利要求6所述的优惠券服务器系统，其特征在于，所述兑换者模块被配置成通过以下方式来确定所述兑换者候选：检查每一用户的社交图来确定所述用户是否是自我表现的所述目标产品或服务的爱好者；检查每一用户的社交图来确定所述用户是否与所述目标产品或服务的爱好者是朋友；检查所述历史数据中的购买交易来确定所述用户是否尚未购买所述目标产品或服务；和/或检查所述历史数据中的浏览器历史来确定所述用户是否访问与所述目标产品或服务所属的产品或服务类别有关的网站。

9.如权利要求6所述的优惠券服务器系统，其特征在于，所述兑换者候选和相关联的促进者候选被检测到在社交网络中具有对相同目标产品或服务的密切关系，其中所述密切关系通过在社交网络内检测所述用户是所述目标产品或服务的爱好者、表达了喜欢所述目标产品或服务的指示、或具有许多所喜欢目标产品或服务的朋友来确定。

10.如权利要求6所述的优惠券服务器系统，其特征在于，所述电子优惠券是在检测到所述促进者候选和相关联的兑换者候选以后且在地理上接近供应所述目标产品或服务的零售机构时被生成的。