JP4937314B2 - 属性処理装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、通信ネットワークを用いたマーケティング技術に関する。

従来から、ユーザのウェブでの行動履歴（閲覧ページ、検索キーワードなど）を分析して様々なマーケティングに活用する例があり、その一環として、ユーザの行動履歴に適合した広告を選択して表示する、いわゆるターゲティング広告が実施されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００４−２５２４９４号公報

しかし、例えば洗剤などの家事消耗品やインスタントラーメンのような食料品など商品分野によっては、ウェブで商品情報を吟味してから購入するといったことが少なく、その商品の利用程度とウェブでの行動履歴との関係が未知の場合も多い。このため、ウェブで行動するユーザを対象とする場合についても、ウェブの行動履歴のみからでは直接得られないようなユーザの属性も含め、従来よりも肌理細やかな分析が望まれるという課題が存在していたが、それに応える技術は知られていなかった。

本発明は、上記の課題を解決するもので、その目的は、行動履歴に基づく所定のカテゴリとアンケート属性とを個人識別情報を介して対応付けることで、より効果的なマーケティングを行うことである。

上記の目的をふまえ、本発明の属性処理装置の一態様は、通信ネットワーク経由でのウェブアクセスについて、ユーザを所定の個人識別情報で識別するとともにその行動履歴を表す行動履歴データを前記個人識別情報と対応付けて所定の行動履歴記憶手段に記憶させる履歴取得手段と、前記個人識別情報で識別される前記ユーザごとに、前記行動履歴データをもとに所定の基準により、特徴を表すカテゴリを付与するカテゴリ付与手段と、前記通信ネットワーク経由で、前記ユーザを前記個人識別情報で識別するとともに、所定のアンケートを送信したうえ、そのアンケートの回答を受信しそのアンケートの回答に基づいたアンケート属性を前記個人識別情報と対応付けて所定のアンケート属性記憶手段に記憶させるアンケート手段と、付与された前記カテゴリと、所定の前記アンケート属性と、について前記個人識別情報で対照することにより、両者の関連性を所定の基準で検出するとともに両者の関連性を対応付ける関連データとして所定の関連記憶手段に記憶させる関連付け手段と、を有することを特徴とする。

上記を方法として把握した態様としては、属性処理方法であって、通信ネットワーク経由でのウェブアクセスについて、ユーザを所定の個人識別情報で識別するとともにその行動履歴を表す行動履歴データを前記個人識別情報と対応付けて所定の行動履歴記憶手段に記憶させる履歴取得ステップと、前記個人識別情報で識別される前記ユーザごとに、前記行動履歴データをもとに所定の基準により、特徴を表すカテゴリを付与するカテゴリ付与ステップと、前記通信ネットワーク経由で、前記ユーザを前記個人識別情報で識別するとともに、所定のアンケートを送信したうえ、そのアンケートの回答を受信しそのアンケートの回答に基づいたアンケート属性を前記個人識別情報と対応付けて所定のアンケート属性記憶手段に記憶させるアンケートステップと、付与された前記カテゴリと、所定の前記アンケート属性と、について前記個人識別情報で対照することにより、両者の関連性を所定の基準で検出するとともに両者の関連性を対応付ける関連データとして所定の関連記憶手段に記憶させる関連付けステップと、をコンピュータが実行することを特徴とする。

このように、行動履歴をもとに関心事などの特徴をカテゴライズした情報に、個人識別情報を介してアンケート属性を結びつけることにより、行動履歴又はアンケートのいずれか一方のみに頼る場合よりも、より多面的な情報に基づいて深いユーザの行動解析を行ってマーケティング活動等への活用を拡大することが可能となる。

本発明の他の態様は、上記いずれかの態様において、所定の広告の配信対象として、前記関連データで対応付けられている前記カテゴリ又は前記アンケート属性の指定を受け付ける対象受付手段（ステップ）と、指定された前記カテゴリが付与され又は指定された前記アンケート属性に前記関連データで対応付けられている前記カテゴリが付与されているユーザからの前記ウェブアクセスに対して、前記所定の広告を配信する広告配信手段（ステップ）と、を有する（コンピュータが実行する）ことを特徴とする。

このように、広告主が目当ての需要者層と判断できたアンケート属性やカテゴリについては、それを指定することにより、アンケート対象者以外の多数のユーザの中で、そのような目当ての需要者層と特徴が共通するユーザの集合に対しても広告の配信対象を拡大できるので、広告効果をさらに拡大することが可能となる。

なお、上記の各態様に対応する方法又はプログラムといった他のカテゴリや、以下に説明するさらに具体的な各態様も、本発明に含まれる。

以上のように、本発明によれば、行動履歴に基づく所定のカテゴリとアンケート属性とを個人識別情報を介して対応付けることで、より効果的なマーケティングを行うことが可能となる。

本発明の実施形態の構成を示す機能ブロック図。 本発明の実施形態における処理手順を示すフローチャート。 本発明の実施形態における各情報（データ）を例示する図。 本発明の実施形態における関連記憶手段の記憶内容を例示する図。 本発明の実施形態における関連性の出力画面例を示す図。 本発明の実施形態における広告ＤＢの記憶内容を例示する図。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」と呼ぶ）について、図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。

〔１．構成〕
本実施形態は、図１（構成図）に示すように、コンピュータが、ウェブユーザの属性を処理する属性処理装置（以下「本装置」とも呼ぶ）１に関するもので、本装置１は、一般的なコンピュータの構成として、少なくとも、ＣＰＵなどの演算制御部５と、外部記憶装置（ＨＤＤ等）や主メモリ等の記憶装置６と、通信ネットワークＮ（インターネットや携帯電話網など）との通信手段７（ＬＡＮアダプタなど）と、を有する。なお、各端末Ｔ（Ｔ１，Ｔ２など）は、パーソナルコンピュータや携帯電話端末装置などであり、搭載しているウェブブラウザなどで本装置１にアクセスする。

本装置１では、記憶装置６に予め記憶（インストール）した図示しない所定のコンピュータ・プログラムが演算制御部５を制御することで、図１に示す各手段などの要素（１０，１５…など）を実現する。これら各要素のうち、情報の記憶手段は、記憶装置６において各種のデータベース（「ＤＢ」とも表す）、ファイル、配列変数などの一時記憶、設定値など任意の形式で実現できる。また、記憶手段以外の各手段は、以下に説明する情報処理の機能・作用を実現・実行する処理手段である。

〔２．作用〕
上記のように構成した本装置１の動作手順の概要を、図２のフローチャートに示す。
〔２−１．行動履歴の記録〕
すなわち（図２）、まず、履歴取得手段１０が、通信ネットワークＮ経由でのウェブアクセスについて、ユーザ（実際にはユーザ端末Ｔ１など）を所定の個人識別情報で識別するとともにその行動履歴を表す行動履歴データを前記個人識別情報と対応付けて所定の行動履歴記憶手段１５に記憶させる（ステップＳ１）。ここで、図３（１）は、行動履歴記憶手段１５内のデータの例で、個人識別情報である会員ＩＤ（例えば「Ｂ６５４」）に対して、アクセスしたＵＲＬや、そのＵＲＬに対応するカテゴリ（例えば「自動車」）、アクセス日時が行動履歴データとして記録されている。

なお、個人識別情報としては、会員ＩＤ以外にも、例えばパーソナルコンピュータについては、登録ユーザ用クッキー（以下、仮に「登録クッキー」と呼ぶこととする）や、それ以外の未登録一般ユーザ用クッキー（例えば、図３（１）中「９９８７６…」で表す。以下、仮に「一般クッキー」と呼ぶこととする）なども使用可能であるが、登録会員についてはこれらクッキーから会員ＩＤを特定して行動履歴データとすることができる。また、携帯電話端末などのモバイル通信機器については、端末利用者識別用の端末ＩＤや、端末装置の製造番号などが個人識別情報として挙げられる。

そして、ウェブアクセスを把握しそのアクセス元ユーザを上記のような個人識別情報で識別するには、本装置１やそれと連係動作するウェブサーバへのアクセスについては上記の各種クッキーや識別情報などで容易に行うことができ、それ以外の広告提携先等のウェブサイト、ウェブサーバへのアクセスについても、ウェブビーコンやツールバーなどの手法でアクセスの把握やユーザの識別が可能である。

〔２−２．カテゴリの付与〕
続いて、カテゴリ付与手段２０が、前記個人識別情報で識別される前記ユーザごとに、行動履歴記憶手段１５に記憶されている前記行動履歴データをもとに所定の基準により、関心分野などの特徴を表すカテゴリを付与する（ステップＳ２）。カテゴリを付与する処理を行うタイミングについては、行動履歴データについて記録を追加したり所定数量に達した時点などのほか、システム負荷の少ない所定の時間帯（いわゆる夜間バッチ処理など）のように自由に定めることができる。

カテゴリ付与の例として、例えば（図３（１））、会員ＩＤ「Ｂ６５４」のユーザについては、カテゴリ「自動車」のＵＲＬに所定回数アクセスした行動履歴データに基づいて、カテゴリ「自動車」を確定的に付与する（図３（２））。なお、カテゴリは、前記個人識別情報が会員ＩＤや登録クッキーの場合だけではなく、未登録会員等の一般クッキーについても付与する。例えば、図３（２）の例では、一般クッキー「９９８７６…」のユーザについてカテゴリ「化粧」を付与している。

このように付与したカテゴリは、図３（２）に例示するように、所定のカテゴリＤＢ２５などに個人識別情報と対応付けて記憶しておくことが望ましいが、他の例として、登録会員のＤＢ（図示せず）における各ユーザの属性値や、行動履歴記憶手段１５の記憶内容（エントリ）の一部など、任意の場所や形態で記憶しておけばよい。

〔２−３．アンケート属性の取得〕
また、アンケート手段３０が、通信ネットワークＮ経由で、ユーザを個人識別情報（例えば登録クッキー）で識別するとともに、予めアンケートＤＢ３２に記憶されている質問文や回答選択肢などのデータを用いて所定のアンケート（例えば、関心事項、家族人数、職業など）を送信したうえ（ステップＳ３）、そのアンケートの回答を受信しそのアンケートの回答に基づいたアンケート属性を前記個人識別情報と対応付けて所定のアンケート属性記憶手段３５に記憶させる（ステップＳ４）。

例えば、図１、図２の例では、アンケートに協力する意思のある登録会員を、モニター会員として、基本的属性である年代及び性別と対応付けてモニターＤＢ３１に予め登録し（図３（３））、アンケート手段３０は、そのなかから選定する対象者にアンケートを送信してアンケート属性を取得し、アンケート属性記憶手段３５に記憶させる（図３（４））。図３（４）の例では、個人識別情報である会員ＩＤが「Ｂ６５４」の会員については、あるアンケート属性「即席食品常用率」（一週間で２回以上インスタント食品を食べている割合）が高く、別のアンケート属性「国際交流関心度」については低いことが記録されている。

〔２−４．カテゴリとアンケート属性の関連付け〕
その後、関連付け手段４０が、カテゴリＤＢ２５などに記憶されている付与されたカテゴリと、アンケート属性記憶手段３５に記憶されている前記アンケート属性と、について個人識別情報である会員ＩＤで対照することにより、両者の関連性を所定の基準で検出するとともに両者の関連性を対応付ける関連データとして関連記憶手段４５に記憶させる（ステップＳ５）。

ここで、カテゴリと関連性を検出し対応付ける対象の情報項目としては、少なくともアンケート属性を含むが、アンケート属性以外の属性と組み合わせてもよい。例えば、図３（３）の例では、アンケート属性以前に基本的属性として年代と性別が登録されている。このため、例えば、会員ＩＤ「Ｂ６５４」で対照することにより、カテゴリ「自動車」（図３（２））に対し、基本的属性である年代「３０代」と性別「男性」（図３（３））と、アンケート属性「即席食品常用率」の値「高い」（図３（４））を組み合わせて対応付けることが考えられる（図３（５））。

上記のようなカテゴリとアンケート属性等の関連性を検出する基準は、具体的には自由であり、統計やデータマイニングなど適宜な分野における公知の手法を自由に採用してよいが、例えば、個人識別情報をキーに適宜な統計計算処理などでカテゴリと各属性値を対照したとき、あるカテゴリのユーザに対応して、他の各属性値と比べてランダムでなく相対的に特定の値をとる傾向の高い各属性値の組合せを、検出して関連付けるなどを、単純な典型例として挙げることができる。

図３（５）で図示した対応関係を、関連記憶手段４５に記憶される関連データで表したものを図４に例示する。この例では、各カテゴリと関連性が検出されて対応付けられているアンケート属性を含む属性の組として、特定の特徴的な属性値を取る割合の情報が対応付けられている。例えば、図３（５）で例示したカテゴリ「自動車」に対して、「３０代」、「男性」、「即席食品常用率」が「高い」、という関連を例にとると、カテゴリ「自動車」と関連するユーザグループにおいては、年代は「３０代」が４１％で他の年代より相対的に高い割合で、性別は「男性」が７５％で女性（２５％）の３倍に上る。

また、同じカテゴリ「自動車」については、アンケート属性「即席食品常用率」も「高い」が７０％で、これは、同じアンケート属性「即席食品常用率」が他のカテゴリではもっと低かったり、又は、カテゴリ「自動車」に対応するユーザグループで目立って「高い」アンケート属性が、他に見られないことなどを意味する。

このように、カテゴリ「自動車」が付与されていたアンケート対象者で顕著であったアンケート属性（例えば「３０代」、「男性」、「即席食品常用率」が「高い」）をカテゴリ「自動車」と関連付けることにより、同じカテゴリ「自動車」が付与されていればアンケート対象者以外のユーザ群も、きっと同様に「３０代」で、「男性」で、「即席食品常用率」が「高い」であろうと推定が可能となる。

このような関連データは、第一義的には、ウェブ画面やファイル、他の情報処理システムなどに適宜出力してマーケティングなどに利用可能であり、図５は、図４の関連データに基づいてカテゴリ「自動車」に対する関連性が検出された属性の組として「３０代」「男性」「即席食品常用率」と、その値の割合を示す出力画面例である。

〔２−５．広告の対象受付と配信〕
さらに、上記のような関連データは、ターゲティング広告に利用することができる。この場合、対象受付手段５０が広告主端末Ｔ２から通信ネットワークＮ経由で、所定の広告の配信対象として、関連データで対応付けられているカテゴリ又はアンケート属性の指定を受け付け（ステップＳ６）、広告データとして広告ＤＢ５５に記憶させる。図６は、このように記憶された広告データを例示するもので、例えば、広告ＩＤ「１１２３…」の広告については、広告の配信対象としてカテゴリ「自動車」が指定されている。広告の配信対象は、カテゴリに限らず、「即席食品常用率」が「高い」こと、といったようにアンケート属性で指定することもできる。

そして、広告配信手段６０は、指定されたカテゴリが付与されたユーザからのウェブアクセスに対して、対応する所定の広告を配信する（ステップＳ７）。なお、カテゴリは、アンケート対象者以外にも付与されているので、広告主が指定したカテゴリやアンケート属性をもとに、アンケート対象者以外の多数のユーザにも広告が配信できる。例えば、図６に示したＡ社の広告（広告ＩＤ「１１２３…」）については、カテゴリ「自動車」が配信対象なので、このカテゴリ「自動車」が付与されている会員に対して（例えば、図３（２）の例では、会員ＩＤ「Ｂ６５４」のユーザに加え、未登録で一般ＩＤ「９５３４５…」のユーザに対しても）配信する。

例えば、図３（５）や図４の関連に基づけば、「自動車」カテゴリの付与されたユーザについては、「即席食品常用率」が高いと推定されることから、インスタント食品の広告を配信すれば効果的と考えられる。

なお、広告配信手段６０は、配信対象がアンケート属性で指定されている広告については、指定されたアンケート属性に関連データで対応付けられているカテゴリが付与されているユーザに配信する。例えば、配信対象が「国際交流関心度」が「高い」こと、というアンケート属性で指定されている場合、指定されたアンケート属性に関連データで対応付けられているカテゴリ（例えば、図４の例では「旅行」）が付与されているユーザ（例えば、図３（２）の例では会員ＩＤ「Ａ１２３」のユーザ）に配信する。

〔３．効果〕
以上のように、本実施形態では、行動履歴をもとに関心事などの特徴をカテゴライズした情報に、個人識別情報を介してアンケート属性を結びつけることにより、行動履歴又はアンケートのいずれか一方のみに頼る場合よりも、より多面的な情報に基づいて深いユーザの行動解析を行ってマーケティング活動等への活用を拡大することが可能となる。

特に、本実施形態では、広告主が目当ての需要者層と判断できたアンケート属性やカテゴリについては、それを指定することにより、アンケート対象者以外の多数のユーザの中で、そのような目当ての需要者層と特徴が共通するユーザの集合に対しても広告の配信対象を拡大できるので、広告効果をさらに拡大することが可能となる。

〔４．他の実施形態〕
なお、上記各実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、本発明において、各手段などの要素は、コンピュータの演算制御部に限らず、ワイヤードロジック等に基づく電子回路や、今後登場する非ノイマン型等の情報処理機構で実現してもよい。また、各構成図、データの図、フローチャートの図などは例示に過ぎず、各要素の有無、その順序や具体的内容などは適宜変更可能である。

例えば、図１の装置構成は一例に過ぎず、実際の構成としては、個別の手段（例えばデータベースなどの記憶手段）を別個のサーバ装置で実現するなど、複数のサーバ装置で実現してもよいし、各端末Ｔ（Ｔ１，Ｔ２など）を含めて本発明のシステムとして把握するなど、構成は柔軟に変更することができる。また、ＡＰＩ（アプリケーション・プログラム・インタフェース）やネットワークコンピューティングなどで外部のプラットフォームその他を呼び出すことにより、一部の機能を実現してもよい。

また、上記実施形態では、アンケートの対象を登録会員とする例を示したが、アンケートの対象は登録会員以外でもよく、例えば未登録の一般ユーザがアクセスしてきたときにウィンドウポップアップなどによるアンケート画面でアンケート属性を取得してもよい。また、上記実施形態では、アンケート属性とそれ以外の基本的属性の組に対してカテゴリを関連付ける例を示したが、基本的属性を関連付けに用いることは必須ではなく、アンケート属性のみでカテゴリとの関連付けを行ってもよい。

また、広告の配信対象について、アンケート属性で指定を受け付けたり、指定されたアンケート属性に関連データで対応付けられているカテゴリが付与されているユーザに広告を配信することは必須ではなく、配信対象の指定や広告の配信は、カテゴリについてのみ処理するようにしてもよい。

Ｎ 通信ネットワーク
Ｔ（Ｔ１，Ｔ２） 端末
１ 属性処理装置
５ 演算制御部
６ 記憶装置
７ 通信手段
１０ 履歴取得手段
１５ 行動履歴記憶手段
２０ カテゴリ付与手段
２５ カテゴリＤＢ
３０ アンケート手段
３１ モニターＤＢ
３２ アンケートＤＢ
３５ アンケート属性記憶手段
４０ 関連付け手段
４５ 関連記憶手段
５０ 対象受付手段
５５ 広告ＤＢ
６０ 広告配信手段

Claims (3)

1. 通信ネットワーク経由でのウェブアクセスについて、ユーザを所定の個人識別情報で識別するとともにその行動履歴を表す行動履歴データを前記個人識別情報と対応付けて所定の行動履歴記憶手段に記憶させる履歴取得手段と、
   前記個人識別情報で識別される前記ユーザごとに、前記行動履歴データをもとに所定の基準により、特徴を表すカテゴリを付与するカテゴリ付与手段と、
   前記通信ネットワーク経由で、前記ユーザを前記個人識別情報で識別するとともに、所定のアンケートを送信したうえ、そのアンケートの回答を受信しそのアンケートの回答に基づいたアンケート属性を前記個人識別情報と対応付けて所定のアンケート属性記憶手段に記憶させるアンケート手段と、
   付与された前記カテゴリと、所定の前記アンケート属性と、について前記個人識別情報で対照することにより、両者の関連性を所定の基準で検出するとともに両者の関連性を対応付ける関連データとして所定の関連記憶手段に記憶させる関連付け手段と、
   を有することを特徴とする属性処理装置。
2. 所定の広告の配信対象として、前記関連データで対応付けられている前記カテゴリ又は前記アンケート属性の指定を受け付ける対象受付手段と、
   指定された前記カテゴリが付与され又は指定された前記アンケート属性に前記関連データで対応付けられている前記カテゴリが付与されているユーザからの前記ウェブアクセスに対して、前記所定の広告を配信する広告配信手段と、
   を有することを特徴とする請求項１記載の属性処理装置。
3. 通信ネットワーク経由でのウェブアクセスについて、ユーザを所定の個人識別情報で識別するとともにその行動履歴を表す行動履歴データを前記個人識別情報と対応付けて所定の行動履歴記憶手段に記憶させる履歴取得ステップと、
   前記個人識別情報で識別される前記ユーザごとに、前記行動履歴データをもとに所定の基準により、特徴を表すカテゴリを付与するカテゴリ付与ステップと、
   前記通信ネットワーク経由で、前記ユーザを前記個人識別情報で識別するとともに、所定のアンケートを送信したうえ、そのアンケートの回答を受信しそのアンケートの回答に基づいたアンケート属性を前記個人識別情報と対応付けて所定のアンケート属性記憶手段に記憶させるアンケートステップと、
   付与された前記カテゴリと、所定の前記アンケート属性と、について前記個人識別情報で対照することにより、両者の関連性を所定の基準で検出するとともに両者の関連性を対応付ける関連データとして所定の関連記憶手段に記憶させる関連付けステップと、
   をコンピュータが実行することを特徴とする属性処理方法。

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