JP2015036919A - Evaluation support system and program - Google Patents
Evaluation support system and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015036919A JP2015036919A JP2013168629A JP2013168629A JP2015036919A JP 2015036919 A JP2015036919 A JP 2015036919A JP 2013168629 A JP2013168629 A JP 2013168629A JP 2013168629 A JP2013168629 A JP 2013168629A JP 2015036919 A JP2015036919 A JP 2015036919A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- user
- web page
- site
- evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、評価支援システム及びプログラムに関する。 The present invention relates to an evaluation support system and a program.
EC(e−Commerce)サイトでは、サイトの構成の評価を行うために、従来では、顧客による購買実績を様々な手法を用いて分析している(例えば特許文献1〜3)。
In an EC (e-Commerce) site, in order to evaluate the configuration of the site, conventionally, purchase results by customers are analyzed using various methods (for example,
本発明は、ユーザーがサイトに訪問してから商品の購買に至るまでの購買行動を分析観点とした分析を行うことにより、当該サイトの効果の評価を行うための情報を生成することを目的とする。 An object of the present invention is to generate information for evaluating the effect of a site by performing an analysis from the viewpoint of analysis of purchase behavior from a user visiting a site to purchasing a product. To do.
本発明に係る評価支援システムは、ユーザーがサイトに訪問してから商品の購買に至るまでの購買行動項目と、前記サイトに含まれるウェブページを識別する識別情報と、購買行動への影響度合いを示す重み情報を対応付けて記憶する記憶手段と、ユーザーの前記各ウェブページへの滞在時間を取得する取得手段と、前記各ウェブページの重み情報及び前記滞在時間に基づいて前記ウェブサイトの構成評価情報を生成する生成手段と、を有することを特徴とする。 The evaluation support system according to the present invention includes a purchase behavior item from when a user visits a site until purchase of a product, identification information for identifying a web page included in the site, and an influence degree on the purchase behavior. Storage means for associating and storing weight information to be shown; acquisition means for acquiring a user's stay time in each web page; and configuration evaluation of the website based on the weight information and stay time of each web page Generating means for generating information.
また、前記生成手段は、前記ウェブサイトの構成の評価の指標データを購買行動項目毎に求めることを特徴とする。 In addition, the generation unit obtains index data for evaluating the configuration of the website for each purchase action item.
また、前記生成手段は、前記購買行動項目毎滞在時間の平均滞在時間に基づく構成評価情報を生成することを特徴とする。 Moreover, the said production | generation means produces | generates the structure evaluation information based on the average stay time of the said purchase action item stay time.
また、前記生成手段は、前記各ウェブページへの訪問数を購買行動項目毎に集計し、その集計した訪問数に基づく構成評価情報を生成することを特徴とする。 In addition, the generation unit counts the number of visits to each web page for each purchase behavior item, and generates configuration evaluation information based on the total number of visits.
本発明に係るプログラムは、ユーザーがサイトに訪問してから商品の購買に至るまでの購買行動項目と、前記サイトに含まれるウェブページを識別する識別情報と、購買行動への影響度合いを示す重み情報を対応付けて記憶する記憶手段をアクセス可能なコンピュータを、ユーザーの前記各ウェブページへの滞在時間を取得する取得手段、前記各ウェブページの重み情報及び前記滞在時間に基づいて前記ウェブサイトの構成評価情報を生成する生成手段、として機能させるためのものである。 The program according to the present invention includes a purchase behavior item from when a user visits a site to purchase of a product, identification information for identifying a web page included in the site, and a weight indicating the degree of influence on the purchase behavior. A computer capable of accessing storage means for associating and storing information, acquisition means for acquiring a user's stay time in each web page, weight information of each web page and the stay time of the website based on the stay time It is for functioning as a generation means for generating configuration evaluation information.
請求項1記載の発明によれば、ユーザーがサイトに訪問してから商品の購買に至るまでの購買行動を分析観点とした分析を行うことにより、当該サイトの効果の評価を行うための情報を生成することができる。 According to the first aspect of the present invention, information for evaluating the effect of the site is obtained by performing an analysis based on the purchase behavior from the time when the user visits the site until the purchase of the product. Can be generated.
請求項2記載の発明によれば、サイトの評価を分析観点毎に行うことができる。 According to the second aspect of the present invention, the site can be evaluated for each analysis viewpoint.
請求項3記載の発明によれば、サイトの評価を滞在時間という観点から行うことができる。
According to the invention described in
請求項4記載の発明によれば、サイトの評価を訪問数という観点から行うことができる。
According to the invention described in
請求項5記載の発明によれば、ユーザーがサイトに訪問してから商品の購買に至るまでの購買行動を分析観点とした分析を行うことにより、当該サイトの効果の評価を行うための情報を生成することができる。
According to the invention described in
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る評価支援システムの一実施の形態を示す全体構成及びブロック構成図である。図1には、ユーザーが訪問して商品の購買行動を行うEC(e−Commerce)サイト10と、各ユーザーのECサイト10への滞在状況に基づき、ユーザーECサイト10の構成の評価を評価者が行うために有用な情報を提供する評価支援装置20と、ECサイト10へ訪問するユーザーが使用するパーソナルコンピュータ(PC)4と、をネットワーク2に接続した構成が示されている。
FIG. 1 is an overall configuration and a block configuration diagram showing an embodiment of an evaluation support system according to the present invention. FIG. 1 shows an evaluator that evaluates the configuration of a
ところで、購買行動プロセスというのは、ユーザーが商品を知り、選び、使い、破棄するまでのすべての経験もしくは心理を時系列/段階的に表すモデルのことをいうが、本実施の形態は、ユーザーによる購買実績ではなく、商品を注文するという行動に移すまでの商品購買プロセスを分析することによって、ECサイト10の構成の評価を行うことを特徴としている。例えば、サービス提供者は、顧客所有のECサイト10に対してリコメンドを適切にできるかどうかということに関してECサイト10の構成の評価を行う。本実施の形態においては、商品購買プロセスに含まれる興味を持ち、試行し、購入を検討し、注文を完了させるなどの各購買行動を分析観点とし、ECサイト10内の各ウェブページがどの分析観点に対応するのかを予め定義しておき、各ウェブページの滞在状況を分析することによってECサイト10の構成の評価を行う。
By the way, the purchasing behavior process is a model that represents all experiences or psychology from the time a user knows, selects, uses, and destroys a product in time series / stepwise. It is characterized in that the configuration of the
「リコメンド」とは、ECサイトなどでユーザーの好みを分析して、ユーザーごとに適すると思われる情報を提供するサービスのことをいう。「レコメンド」とも呼ばれる。リコメンドの内容が適切であれば、ECサイト10に訪問したユーザーが商品を購入する、すなわち商品を注文するという行動に移す可能性は相対的に高くなるので、リコメンドは効果的であると評価される。一方、ユーザーが商品を注文する行動に移さなければ、リコメンドの内容に何らかの原因があるとも考えられ、リコメンドの効果は低く評価される。
“Recommendation” refers to a service that analyzes user preferences on an EC site or the like and provides information that seems to be suitable for each user. Also called “Recommendation”. If the content of the recommendation is appropriate, the possibility that the user who visits the EC
図2は、本実施の形態における評価支援装置20を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において評価支援装置20を形成するサーバコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図2に示したようにCPU31、ROM32、RAM33、ハードディスクドライブ(HDD)34を接続したHDDコントローラ35、入力手段として設けられたマウス36とキーボード37、及び表示装置として設けられたディスプレイ38をそれぞれ接続する入出力コントローラ39、通信手段として設けられたネットワークコントローラ40を内部バス41に接続して構成される。ECサイト10も同じコンピュータで実現されることから図2と同様に図示してよい。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a computer forming the
図1に戻り、ECサイト10は、EC機能処理部11、ユーザー操作収集部12及び滞在情報送信部13を有している。ECサイト10には、その他の機能も搭載されているかもしれないが、本実施の形態の説明に用いない構成要素については図から省略している。EC機能処理部11は、ECサイト10の中核を成す構成であり、商品の販売に関連するウェブページをPC10に表示させ、ユーザーに商品購入等に利用してもらう電子商取引機能を実現する。ユーザー操作収集部12は、ウェブページの選択操作、ユーザー登録や商品購入のためのデータ入力操作等、ECサイト10に訪問したユーザーの操作内容を収集する。滞在情報送信部13は、ユーザー操作収集部12により収集された操作に基づき後述する滞在情報を生成して評価支援装置20へ送信する。
Returning to FIG. 1, the EC
ECサイト10における各構成要素11〜13は、ECサイト10を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたCPUで動作するプログラムとの協調動作により実現される。
The
評価支援装置20は、滞在情報受信部21、評価情報生成部22、ユーザインタフェース(UI)部23、記憶手段として設けられたウェブページ情報記憶部24、ユーザー情報記憶部25及び滞在情報記憶部26を有している。滞在情報受信部21は、ECサイト10から送信された滞在情報を受信することによって取得すると、取得した滞在情報を滞在情報記憶部26に書き込むことで保存させる。評価情報生成部22は、取得手段及び生成手段として設けられ、ウェブページ情報記憶部24からウェブページ情報を、ユーザー情報記憶部25からユーザー情報を、滞在情報記憶部26から滞在情報を、それぞれ読み出すことで取得し、その取得した情報に基づいてECサイト10の構成の評価の指標となる構成評価情報を生成する。ユーザインタフェース部23は、評価情報生成部22により生成された構成評価情報(以下、単に「評価情報」)の表示を制御する表示制御手段として設けられている。本実施の形態では、入出力コントローラ39と連携動作し、評価情報を評価支援装置20のディスプレイ38に表示する。また、ユーザインタフェース部23は、評価情報を表示する際に、どのような種類の情報をどのような形態にて表示させるかというマウス36又はキーボード37を用いた評価者による指示操作を受け付ける。
The
図3は、本実施の形態におけるウェブページ情報記憶部24に記憶されたウェブページ情報のデータ構成の一例を示す図である。ウェブページ情報は、評価者等によりウェブページ情報記憶部24に予め設定登録されている。ウェブページ情報は、分析観点、重み、及びウェブページを組にして構成される。本実施の形態では、興味(弱)、興味(強)、試行、そして注文完了までの各購買行動にて購買行動プロセスは形成されているが、図3に示したように、これらの購買行動を「分析観点」としている。本実施の形態では、更に注文後における問い合わせ(質問)、問い合わせ(クレーム)及び返品も購買行動に関連したユーザーの行動であることから購買行動の一部に含めることにし、これらも「分析観点」としている。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the web page information stored in the web page
「重み」には、当該分析観点に分類されたウェブページがユーザーの購買行動に与える影響度合いを示す重み情報が設定される。購買行動に与える影響度合いには、商品の注文に至らせるまでの重要度、商品の注文に至った場合の貢献度などが含まれる。例えば、ECサイト10の入口となる広告ページは、興味(弱)をユーザーに与えるウェブページという位置付けにあることから、注文完了という購買行動を起こすために相対的に重要ではないウェブページであると考えられる。従って、重みは1と相対的に小さい。ユーザーがECサイト10で取り扱う商品に興味を持ったことで、その他のウェブページを表示させて閲覧を継続して行うことになるが、興味(強)、試行、購入検討(スペック)といくつかのウェブページを移行することで購買行動が進み、ECサイト10に入り込む深度が増していくと、その深度に従ってユーザーの購買行動に与える影響度合いが大きくなるので図3に例示した設定例のように重みは大きくなる。一方、問い合わせ(質問)、問い合わせ(クレーム)及び返品は、ユーザーによる商品の購入後の否定的な行動である。従って、ユーザーの購買行動に与える影響度合いはなく、むしろ購買行動を打ち消す行動であるため、重みには負の値が設定される。
In the “weight”, weight information indicating the degree of influence of the web page classified into the analysis viewpoint on the purchase behavior of the user is set. The degree of influence on the purchase behavior includes the importance level until the product order is reached, the contribution level when the product order is reached, and the like. For example, since the advertisement page that serves as the entrance to the
「ウェブページ」には、当該分析観点に分類されたウェブページを識別するページ識別情報が設定される。本実施の形態では、ウェブページの内容が認識しやすいように各ウェブページの目的、種類等を紹介する内容(テキスト)で示している。 In the “web page”, page identification information for identifying the web page classified in the analysis viewpoint is set. In the present embodiment, contents (text) that introduce the purpose and type of each web page are shown so that the contents of the web page can be easily recognized.
評価者は、以上の観点から各分析観点に対し重みを設定し、ECサイトに含まれるウェブページを割り振る。なお、本実施の形態においては、購買行動プロセスに沿って異なる重みを設定した例を示しているが、異なる分析観点に対し同値の重みを設定してもよい。また、興味(強)に対しデモ紹介ページ及びデモ版ダウンロードページを割り振ったように、1つの分析観点に対し複数のウェブページを割り振ってもよい。また、図3には該当する例は含まれていないが、分析観点に対し必ずしもウェブページを割り振る必要はない。 The evaluator sets weights for each analysis viewpoint from the above viewpoints, and allocates web pages included in the EC site. In the present embodiment, an example in which different weights are set according to the purchase behavior process is shown, but equivalent weights may be set for different analysis viewpoints. In addition, a plurality of web pages may be allocated to one analysis viewpoint, such as a demo introduction page and a demo version download page allocated to an interest (strong). Further, FIG. 3 does not include a corresponding example, but it is not always necessary to allocate a web page for an analysis viewpoint.
図4は、本実施の形態におけるユーザー情報記憶部25に記憶されたユーザー情報のデータ構成の一例を示す図である。ユーザー情報には、「ユーザー登録中」という分析観点に割り振られたe−Commerceのユーザー登録情報入力ページから入力された当該ユーザーの属性情報等が設定される。図4では、ユーザー毎に、当該ユーザーを識別する情報として付与するユーザーIDに、当該ユーザーの年齢、性別、職業が対応付けして設定登録される。もちろん、住所、メールアドレスの連絡先情報等これ以外の情報を登録するようにしてもよい。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a data configuration of user information stored in the user
図5は、本実施の形態における滞在情報記憶部26に記憶された滞在情報のデータ構成の一例を示す図である。滞在情報は、ECサイト10から送信されてきた滞在情報に基づき滞在情報受信部21によって滞在情報記憶部26に書き込み保存される。滞在情報には、ユーザーがECサイト10に訪問してきてから退去するまでの一連の操作に従って各項目情報が設定される。「訪問No.」には、ユーザーがECサイト10に訪問してきてから退去するまでの一連の操作を識別するための識別情報が設定される。「ユーザーID」には、訪問したユーザーに付与したユーザーIDが設定される。前述したように、ユーザーIDは、e−Commerceのユーザー登録情報入力ページからユーザーの個人情報が入力されてはじめて付与される。従って、「ユーザーID」には、この入力ページから個人情報を入力しユーザーIDがすでに付与されているユーザーによるECサイト10への訪問の場合、あるいは、この入力ページまで進んで新規にユーザー登録をしたユーザーにユーザーIDが付与された場合に当該ユーザーIDが設定される。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a data configuration of stay information stored in the stay
ユーザーは、ECサイト10に訪問してからサイト内の各ウェブページを移動しながら商品を最終的に購入してもしなくても、いずれかのウェブページから退去することになる。「訪問日時」には、ユーザーがECサイト10に訪問した日時が設定され、「退去日時」には、ユーザーがECサイト10から退去した日時が設定される。本実施の形態では、購買行動プロセスに従ってECサイト10内のウェブページを移動することを前提としている。また、本実施の形態では、分析観点単位でECサイト10の構成の評価を行うようにしている。従って、滞在時間には、各分析観点に割り振られたウェブページに滞在した滞在時間(分析観点毎滞在時間)が分析観点毎に設定される。なお、複数のウェブページが割り振られた分析観点には、各ウェブページへの滞在時間を合算した時間が設定される。なお、退去日時から訪問日時の時間の差は、各ウェブページの滞在時間の総和と同値となる。
A user visits the
なお、前述した滞在情報のデータ構成は一例であってこれに限定する必要はない。例えば、後述する評価情報の生成処理では、ページビュー数というデータを用いるので、分析観点毎に積算したページビュー数を記録しておくようにしてもよい。また、滞在時間を求めるのではなく当該ウェブページに訪問した日時及び退去した日時をそれぞれ記録し、必要なときに退去日時から訪問日時を減算して各ウェブページの滞在時間を算出するようにしてもよい。 In addition, the data structure of the stay information mentioned above is an example, and it is not necessary to limit to this. For example, in the evaluation information generation process to be described later, data called the number of page views is used. Therefore, the number of page views integrated for each analysis viewpoint may be recorded. Also, instead of obtaining the stay time, record the date and time of visiting and leaving the web page, and subtract the visit date and time from the move time when necessary to calculate the stay time of each web page. Also good.
評価支援装置20における各構成要素21〜23は、評価支援装置20を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたCPU31で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶部34〜36は、評価支援装置20に搭載されたHDD34にて実現される。あるいは、RAM33又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。
Each component 21-23 in the
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、CD−ROMやDVD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのCPUがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。 Further, the program used in this embodiment can be provided not only by communication means but also by storing it in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or DVD-ROM. The program provided from the communication means or the recording medium is installed in the computer, and various processes are realized by the CPU of the computer sequentially executing the program.
次に、本実施の形態における動作について説明する。 Next, the operation in this embodiment will be described.
ユーザーがPC4上でブラウザを起動し、所定のURLを指定することでECサイト10にアクセスすると、EC機能処理部11は、指定されたURLに対応するウェブページ(通常は、トップページ)をブラウザに表示させる。なお、本実施の形態の場合、商品情報、広告ページがECサイト10におけるトップページに相当する。その後、ユーザーは、所定のページ選択操作によりPC4のディスプレイに表示させるウェブページを順次切り替える。なお、本実施の形態では、任意のウェブページを選択可能としておらず、便宜的に分析観点に沿った順番でウェブページを選択させるものとする。ユーザーは、ウェブページを遷移させながら商品を購入した後、あるいは商品を購入せずにECサイト10から退去する。
When a user starts a browser on the
ユーザー操作収集部12は、ユーザーによるページ選択操作を収集すると、滞在情報送信部13に渡す。滞在情報送信部13は、ユーザー操作収集部12から送られてきた情報を、一ユーザーによるECサイト10への一訪問毎にまとめ、訪問No.を新たに付与し、図5に例示した滞在情報を生成し、評価支援装置20へ送信する。評価支援装置20における滞在情報受信部21は、ECサイト10から送信された滞在情報を受信することによって取得すると、取得した滞在情報を滞在情報記憶部26に登録する。
When the user
なお、本実施の形態においては、滞在情報送信部13を滞在情報生成手段として機能させ、ECサイト10側で滞在情報を生成してから評価支援装置20へ送信するようにしたが、ユーザー操作収集部12により収集された情報をそのままあるいは編集、加工して評価支援装置20へ送信し、評価支援装置20側で滞在情報を生成するようにしてもよい。例えば、評価支援装置20に滞在情報生成手段を別個設けるようにしてもよいし、滞在情報受信部21に滞在情報生成手段としての機能を持たせるようにしてもよい。あるいは、ECサイト10側から送られてきた情報を保存しておき、滞在情報を使用する評価情報生成部22に滞在情報生成手段としての機能を持たせ、評価情報生成時に滞在情報を生成させるようにしてもよい。
In the present embodiment, the stay
続いて、評価支援装置20の評価情報生成部22により実施されるECサイト10の構成を評価するための指標となる評価情報を生成する処理について説明する。
Next, a process for generating evaluation information that is an index for evaluating the configuration of the
ECサイト10には、複数のユーザーにより複数回訪問されている。一ユーザーが複数回訪問する場合もありうる。従って、滞在情報記憶部26には複数の滞在情報が登録されている。評価情報生成部22は、この滞在情報、更にウェブページ情報及びユーザー情報を参照して以下に示す評価情報を生成する。そして、ユーザインタフェース部23は、評価者による操作指示に従って生成された評価情報をディスプレイ38に表示する。以下の例示する表示例を参照すれば明らかなように、本実施の形態では、ECサイト10の構成の評価の指標データを分析観点毎に求めるようにした。
The
図6は、評価情報生成部22により生成された評価情報を画面表示したときの画面表示の一例を示す図である。図6には、横軸を分析観点とし、縦軸をページビュー数(訪問数)とし、ページビュー数の多い順に並べたグラフが示されている。なお、興味(強)のように、複数のウェブページが割り振られている分析観点には、各ウェブページのページビュー数が集計されて表示される。滞在情報記憶部26に登録されている滞在情報のうち滞在時間が設定されている滞在情報の数が各分析観点のページビュー数となる。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a screen display when the evaluation information generated by the evaluation
このグラフの破線51部分を参照すると、「ユーザー登録中」という分析観点が付与されたウェブページのページビュー数が極端に減っていることがわかる。従って、このグラフを参照することで、評価者は、「ユーザー登録中」に対応するe−Commerceのユーザー登録情報入力ページが購買断念の原因となった可能性が高いと評価する。つまり、e−Commerceのユーザー登録情報入力ページは相対的に効果的ではないと評価する。そして、評価者は、ユーザー登録のやり方、購買行動プロセスにおけるユーザー登録の位置に改善の余地があると判断する。あるいは、ユーザー登録をしなければ商品の販売までつなげる可能性が高くなる可能性があるのでユーザー登録をさせないことに検討の余地があると判断するかもしれない。
Referring to the
図7は、本実施の形態における評価情報生成部により生成された他の評価情報を画面表示したときの画面表示の一例を示す図である。図7には、滞在偏差という指標を分析観点毎に求めて、これをレーダーチャートにてグラフ表示したときの例が示されている。まず、滞在偏差について説明する。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a screen display when other evaluation information generated by the evaluation information generation unit in the present embodiment is displayed on the screen. FIG. 7 shows an example in which an indicator called stay deviation is obtained for each analysis viewpoint and displayed as a graph on a radar chart. First, the stay deviation will be described.
滞在情報記憶部26に登録されている滞在情報には、ウェブページへの滞在時間が分析観点毎に設定されているので、評価情報生成部22は、ウェブページへの滞在時間の平均値を分析観点毎に算出する。そして、分析観点毎の平均値の平均値を求め、この全体の平均値に対する各分析観点の偏差値を求める。この偏差値を、本実施の形態では「滞在偏差」と称している。
In the stay information registered in the stay
このグラフによると、破線52で記した注文に関する分析観点の滞在偏差が破線53で記した見積もりに関する分析観点の滞在偏差より大きいことから、見積もりに関する滞在時間が注文に関する滞在時間より長いことがわかる。従って、このグラフを参照することで、評価者は、見積もり画面がわかりにくくなっていると評価する。つまり、商品の見積もり情報入力ページ及び商品の見積もり完了ページは、商品の注文情報入力ページ及び商品の注文完了ページと比較して効果的ではないと評価する。そして、評価者は、見積もり画面の設計に改善の余地があると判断する。
According to this graph, since the stay deviation of the analysis viewpoint related to the order indicated by the
なお、滞在偏差に基づく評価として、滞在偏差が平均値より大きい場合、その分析観点に割り振られたウェブページにユーザーが長く滞在していたということである。この場合、当該分析観点を付与したウェブページに何らかの問題があって悩んでしまっていると評価を下す場合もある。ただ、その一方、滞在偏差が平均値より小さい場合、当該分析観点を付与したウェブページがわかりやすいと評価してもよいが、当該分析観点に全く興味がない、あるいは過去に参照したことがあるのでスルーした場合も考えられる。このような場合を考慮すると、全ての分析観点に対し、値の大小によって一律的に評価を下すのではなく、分析観点の特性に応じて評価者が適切に評価することが望ましい。 As an evaluation based on the stay deviation, if the stay deviation is larger than the average value, it means that the user has stayed for a long time on the web page assigned to the analysis viewpoint. In this case, it may be evaluated that there is some problem with the web page to which the analysis viewpoint is assigned. On the other hand, if the stay deviation is smaller than the average value, it may be evaluated that the web page to which the analysis viewpoint is given is easy to understand, but since there is no interest in the analysis viewpoint or it has been referred to in the past. It is also possible to pass through. In consideration of such a case, it is desirable that the evaluator appropriately evaluates all the analysis viewpoints according to the characteristics of the analysis viewpoints, instead of uniformly evaluating the values according to the magnitude of the values.
以上の例は、ECサイト10において取り扱う商品全体におけるECサイト10の構成の評価であるが、商品個々のECサイト10の構成の評価を行うようにしてもよい。
Although the above example is an evaluation of the configuration of the
図8は、本実施の形態における評価情報生成部により生成された評価情報を1つの商品に着目して画面表示したときの画面表示の一例を示す図である。図8には、ABCソフトウェアという1つの商品に特化した図6と同様のグラフが示されている。なお、ECサイト10への訪問者がどの商品を購入対象としているのかは、デモ版をダウンロードした商品や見積もりを取った商品を特定することで特定するようにしてもよい。なお、ECサイト10への訪問者がどの商品を購入対象としているかという商品特定情報を、滞在情報に含めて記録するようにしてもよい。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a screen display when the evaluation information generated by the evaluation information generation unit in the present embodiment is displayed on the screen focusing on one product. FIG. 8 shows a graph similar to FIG. 6 specialized for one product called ABC software. In addition, you may make it identify the goods which the visitor to
このグラフの破線54部分を参照すると、「試行」以降の各分析観点のウェブページのページビュー数が少ないことがわかる。従って、このグラフを参照することで、評価者は、デモの構成に不備があることが当商品の購買断念の原因となった可能性が高いと評価する。つまり、ダウンロード実施ページは、相対的に効果的ではないと評価する。そして、評価者は、デモの構成に改善の余地があると判断する。あるいは、試行されたABCソフトウェアという商品自体に問題があるためABCソフトウェア自体に改善の余地があると判断するかもしれない。
Referring to the
図9は、本実施の形態における評価情報生成部により生成された他の評価情報を1つの商品に着目して画面表示したときの画面表示の一例を示す図である。図9には、ABCソフトウェアという1つの商品に特化した図7と同様のグラフが示されている。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a screen display when other evaluation information generated by the evaluation information generation unit in the present embodiment is displayed on the screen focusing on one product. FIG. 9 shows a graph similar to FIG. 7 specialized for one product called ABC software.
このグラフの破線55部分を参照すると、「購入検討(価格)」の滞在偏差が相対的に大きいことがわかる。従って、このグラフを参照することで、評価者は、価格の提示に問題があるためユーザーが迷ってしまったことが当商品の購買断念の原因となった可能性が高いと評価する。つまり、ABCソフトウェアの詳細価格ページは、相対的に効果的ではないと評価する。そして、評価者は、ABCソフトウェアの価格の提示方法に改善の余地があると判断する。あるいは、ABCソフトウェアの価格の設定自体に問題があるためABCソフトウェアの価格の見直しを検討する必要があると判断するかもしれない。
Referring to the
本実施の形態における評価情報生成部22は、上記評価情報とは別に、興味度という評価情報を生成する。商品全体の興味度は、各分析観点に設定した重みと当該分析観点に割り振られたウェブページのページビュー数を乗算し、分析観点毎に算出した乗算値の総和を商品数で除算して求める。この商品全体の興味度が各商品への興味度の基準となる。
The evaluation
続いて、評価情報生成部22は、商品毎に興味度を算出する。商品全体の興味度は、滞在情報記憶部26に登録された全ての滞在情報に基づき算出するが、各商品の興味度は、当該商品に対応する滞在情報のみから算出する。計算式は、商品全体の興味度の計算式と同じでよい。
Subsequently, the evaluation
商品の興味度を算出すると、その算出した興味度を、基準値(商品全体の興味度)と比較する。商品の興味度が基準値を下回る場合、当該商品に対する興味が相対的に低いということになる。従って、当該商品の商品情報ページやデモ紹介ページ等当該商品に関わるウェブページの全部又は一部は、相対的に効果的ではないと評価する。そして、評価者は、当該商品に関わるウェブページに改善の余地があると判断する。あるいは、当該商品をラインアップから外すことを検討する必要があると判断するかもしれない。 When the interest level of the product is calculated, the calculated interest level is compared with a reference value (interest level of the entire product). When the interest level of a product is lower than the reference value, the interest in the product is relatively low. Accordingly, it is evaluated that all or a part of the web pages related to the product such as the product information page and the demonstration introduction page of the product are relatively ineffective. Then, the evaluator determines that there is room for improvement in the web page related to the product. Or you may decide that it is necessary to consider removing the product from the lineup.
本実施の形態においては、以上説明したような形式にて評価情報を提示する例を示したが、これに限定する必要はない。例えば、ユーザー情報を参照して、性別、年齢、職業等ユーザーの属性情報に従い層別分析を行うようにしてもよいし、商品を個別にではなく、商品カテゴリ、耐久品、消耗品等の属性に従い層別分析を行うようにしてもよい。 In the present embodiment, an example in which the evaluation information is presented in the format as described above is shown, but it is not necessary to limit to this. For example, by referring to user information, stratification analysis may be performed according to user attribute information such as gender, age, occupation, etc., and attributes such as product category, durable item, consumable item, etc., not individually. The stratified analysis may be performed according to the above.
本実施の形態においては、ECサイト10の構成を評価させるために、購買行動プロセスに基づきECサイト10における各ウェブページを評価するための情報を生成し、提供するようにした。評価者は、この評価情報を参照して、ECサイト10におけるウェブページをどのように構成し、どの順番で遷移させ、また各ウェブページの内容をどのように設計すればよいのかなどの検討を行うことになる。そして、その検討結果(評価結果)をECサイト所有の顧客に提示する。なお、提示する際、評価情報も合わせて提示するようにしてもよい。
In the present embodiment, in order to evaluate the configuration of the
また、本実施の形態においては、上記のようにしてECサイト10の構成を評価するが、リコメンドを利用せずに運用したECサイト10の構成の評価と、リコメンドを利用して運用したECサイト10の構成の評価とを比較することで、リコメンドの評価を行うために本実施の形態を利用してもよい。
In this embodiment, the configuration of the
なお、本実施の形態では、ECサイト10と評価情報を生成する評価支援装置20とを別のコンピュータで実現したが、同じコンピュータで実現してもよい。また、本実施の形態では、表示制御手段としてユーザインタフェース部23を設け、評価支援装置20のディスプレイ38に評価情報を表示させるようにしたが、評価支援装置20以外の装置で表示させるようにしてもよい。例えば、表示制御手段における制御内容として、図6〜図9の表示内容を表示させる表示用の情報を他の装置へ送信するようにしてもよい。
In the present embodiment, the
2 ネットワーク、10 ECサイト、11 EC機能処理部、12 ユーザー操作収集部、13 滞在情報送信部、20 評価支援装置、21 滞在情報受信部、22 評価情報生成部、23 ユーザインタフェース部、24 ウェブページ情報記憶部、25 ユーザー情報記憶部、26 滞在情報記憶部、31 CPU、32 ROM、33 RAM、34 ハードディスクドライブ(HDD)、35 HDDコントローラ、36 マウス、37 キーボード、38 ディスプレイ、39 入出力コントローラ、40 ネットワークコントローラ、41 内部バス。
2 network, 10 EC site, 11 EC function processing unit, 12 user operation collection unit, 13 stay information transmission unit, 20 evaluation support device, 21 stay information reception unit, 22 evaluation information generation unit, 23 user interface unit, 24 web page Information storage unit, 25 User information storage unit, 26 Stay information storage unit, 31 CPU, 32 ROM, 33 RAM, 34 Hard disk drive (HDD), 35 HDD controller, 36 Mouse, 37 Keyboard, 38 Display, 39 Input / output controller, 40 Network controller, 41 Internal bus.
Claims (5)
ユーザーの前記各ウェブページへの滞在時間を取得する取得手段と、
前記各ウェブページの重み情報及び前記滞在時間に基づいて前記ウェブサイトの構成評価情報を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする評価支援システム。 A purchase behavior item from when a user visits a site until purchase of a product, identification information for identifying a web page included in the site, and weight information indicating the degree of influence on the purchase behavior are stored in association with each other. Storage means;
Acquisition means for acquiring a user's stay time on each of the web pages;
Generating means for generating configuration evaluation information of the website based on the weight information of each web page and the stay time;
An evaluation support system characterized by comprising:
ユーザーの前記各ウェブページへの滞在時間を取得する取得手段、
前記各ウェブページの重み情報及び前記滞在時間に基づいて前記ウェブサイトの構成評価情報を生成する生成手段、
として機能させるためのプログラム。
A purchase behavior item from when a user visits a site until purchase of a product, identification information for identifying a web page included in the site, and weight information indicating the degree of influence on the purchase behavior are stored in association with each other. A computer that can access the storage means,
Acquisition means for acquiring a user's stay time on each of the web pages;
Generating means for generating composition evaluation information of the website based on weight information of each web page and the stay time;
Program to function as.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013168629A JP2015036919A (en) | 2013-08-14 | 2013-08-14 | Evaluation support system and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013168629A JP2015036919A (en) | 2013-08-14 | 2013-08-14 | Evaluation support system and program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015036919A true JP2015036919A (en) | 2015-02-23 |
Family
ID=52687376
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013168629A Pending JP2015036919A (en) | 2013-08-14 | 2013-08-14 | Evaluation support system and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2015036919A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018136856A (en) * | 2017-02-23 | 2018-08-30 | ヤフー株式会社 | Providing device, providing method, and providing program |
JP2021111173A (en) * | 2020-01-14 | 2021-08-02 | アルマ・クリエイション株式会社 | Advertisement evaluation program |
CN113761333A (en) * | 2020-11-10 | 2021-12-07 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | Information processing method, device and storage medium |
CN116629947A (en) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | Method, device, equipment and medium for generating flow site processing information |
JP7454313B1 (en) | 2023-10-19 | 2024-03-22 | 株式会社エコノミクスデザイン | Scoring devices, scoring methods, and scoring programs |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002024126A (en) * | 2000-07-04 | 2002-01-25 | Planning Works:Kk | Method for analyzing home page reading conditions and server for analysis |
JP2004185453A (en) * | 2002-12-05 | 2004-07-02 | Hitachi Ltd | Method for evaluating electronic commerce |
JP2007293520A (en) * | 2006-04-24 | 2007-11-08 | Toshiba Corp | Information processor and information processing program |
-
2013
- 2013-08-14 JP JP2013168629A patent/JP2015036919A/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002024126A (en) * | 2000-07-04 | 2002-01-25 | Planning Works:Kk | Method for analyzing home page reading conditions and server for analysis |
JP2004185453A (en) * | 2002-12-05 | 2004-07-02 | Hitachi Ltd | Method for evaluating electronic commerce |
JP2007293520A (en) * | 2006-04-24 | 2007-11-08 | Toshiba Corp | Information processor and information processing program |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
CSNB201100735001; 布施 譲: ホームページ担当者が知らないと困る Webサイトリニューアルの常識 第1版, 20091218, pp.52-53, ソシム株式会社 * |
JPN6014043334; 布施 譲: ホームページ担当者が知らないと困る Webサイトリニューアルの常識 第1版, 20091218, pp.52-53, ソシム株式会社 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018136856A (en) * | 2017-02-23 | 2018-08-30 | ヤフー株式会社 | Providing device, providing method, and providing program |
JP2021111173A (en) * | 2020-01-14 | 2021-08-02 | アルマ・クリエイション株式会社 | Advertisement evaluation program |
CN113761333A (en) * | 2020-11-10 | 2021-12-07 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | Information processing method, device and storage medium |
CN116629947A (en) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | Method, device, equipment and medium for generating flow site processing information |
CN116629947B (en) * | 2023-07-24 | 2023-10-27 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | Method, device, equipment and medium for generating flow site processing information |
JP7454313B1 (en) | 2023-10-19 | 2024-03-22 | 株式会社エコノミクスデザイン | Scoring devices, scoring methods, and scoring programs |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20200193487A1 (en) | System and method to measure effectiveness and consumption of editorial content | |
US9734503B1 (en) | Hosted product recommendations | |
US10789079B2 (en) | Triggering user aid based on user actions at independent locations | |
JP6723182B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
JPWO2005024689A1 (en) | Method and apparatus for analyzing consumer purchasing behavior | |
JP2015036919A (en) | Evaluation support system and program | |
KR102084105B1 (en) | Apparatus and method for obtaining behavior pattern data of customer in online shopping mall | |
JP6815235B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and programs | |
JP5814303B2 (en) | Revenue index value generation system and revenue index value generation method | |
JP2014182636A (en) | Information processing system | |
JP2013109648A (en) | Commodity selection support system | |
CN111444447A (en) | Content recommendation page display method and device | |
JP2020027334A (en) | Evaluation system | |
JP5439678B1 (en) | Personality analyzer and personality analysis program | |
WO2017119344A1 (en) | Information generation device and information generation method | |
US20140052502A1 (en) | Balanced web analytics scorecard | |
JP2010186283A (en) | Information processor, information processing method, and information processing program | |
JP6956652B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and programs | |
WO2017090175A1 (en) | Verification assistance system and method | |
JP5405382B2 (en) | Purchase data collection system, purchase data collection apparatus, purchase data collection method, and purchase data collection program | |
JP2006313483A (en) | Content evaluation method | |
US20150310482A1 (en) | Method and survey server for generating metrics indicative of website visit originating channel effectiveneess | |
JP5635475B2 (en) | Brand selection estimation method and brand selection estimation program | |
JP7239628B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP2020149137A (en) | Behavior pattern analysis device, method and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20150303 |