JP5965046B1 - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、ファネル構造について説明する。
図1は、ファネル構造1の構成例を示す。
コンバージョンは、広告主が実施する広告の最終的な成果である。たとえば、コンバージョンは、所定の物品の購入、資料請求、又は、所定のサイトの閲覧などである。コンバージョンの内容は、特定の構成に限定されるものではない。
図2は、情報処理装置10の構成例を示すブロック図である。
図2が示す構成例において、情報処理装置10は、基本的な構成として、CPU11、ROM12、RAM13、NVM14、通信部15、操作部16及び表示部17などを備える。これらの各部は、データバスを介して互いに接続されている。なお、情報処理装置10は、図2が示すような構成の他に必要に応じた構成を具備したり、特定の構成を除外したりしてもよい。
まず、CPU11は、コンバージョンが完了したユーザのWeb閲覧ログ(コンバージョンユーザログ)を抽出する機能(コンバージョンユーザログ抽出部)を有する。
CPU11は、記憶領域14aから、コンバージョンが完了したユーザのWeb閲覧ログであってコンバージョンが完了した日時から所定の期間溯ったWeb閲覧ログを抽出する。たとえば、CPU11は、コンバージョンが完了してから30日、60日又は90日前のWeb閲覧ログを抽出する。CPU11は、コンバージョンに基づいて溯る期間を決定してもよい。たとえば、CPU11は、決断に時間が係ると思われるコンバージョン(たとえば、高額な商品の購入など)については、比較的長い期間を設定してもよい。また、たとえば、CPU11は、短期間で決断できるコンバージョン(たとえば、低額な商品の購入など)については、比較的短い期間を設定してもよい。CPU11がWeb閲覧ログを抽出する期間を決定する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
CPU11は、抽出したWeb閲覧ログのサイトに対してカテゴリを設定する。
カテゴリは、サイトの特徴に基づいて設定される。サイトのカテゴリは、予め手動でサイトごとに設定されてもよい。サイトのカテゴリは、CPU11によって所定のアルゴリズムに従って自動で設定されてもよい。サイトにカテゴリを設定する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
ここでは、CPU11は、カテゴリ21乃至24を抽出したものとする。カテゴリ21乃至24は、それぞれ「普段使いメディア」、「生活変化」、「美容健康」、及び、「関連商品情報」である。
CPU11は、「コンバージョン」に至るまでの階層の数と、各階層から次の階層へ移転する確率を仮定する。CPU11は、仮定に従って、あるユーザがどの階層に属するか、及び、次の階層に遷移する確率を連続的に評価し、階層テーブル及び遷移確率テーブルを生成する。
なお、階層テーブル及び遷移確率テーブルを生成する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
CPU11は、記憶領域14aからコンバージョンを完了していないユーザのWeb閲覧ログを抽出する。なお、CPU11は、コンバージョンを完了していないユーザのWeb閲覧ログから、さらに閲覧した日時が所定の期間内であるWeb閲覧ログを抽出してもよい。
CPU11は、上記の動作をユーザごとに実行し、各ユーザの階層を推定する。
まず、情報処理装置10がファネル構造を推定する動作例について説明する。
図8は、情報処理装置10のCPU11がファネル構造を推定する動作例を説明するためのフローチャートである。
ここでは、CPU11は、階層テーブルを生成し終えているものとする。
Claims (9)
- ファネル構造を推定する情報処理装置であって、
コンバージョンを完了したユーザのコンバージョンユーザログを抽出するコンバージョンユーザログ抽出部と、
前記コンバージョンユーザログに基づいて、前記コンバージョンを完了したユーザが前記コンバージョンに至るまでに閲覧するカテゴリと前記カテゴリの遷移経路とを抽出する経路抽出部と、
前記経路抽出部が抽出した前記カテゴリと前記カテゴリの前記遷移経路とに基づいて、前記ファネル構造の階層ごとに、前記カテゴリの閲覧比率を設定する設定部と、
前記経路抽出部が抽出した前記カテゴリと前記カテゴリの前記遷移経路とに基づいて、前記ファネル構造の各階層に属するユーザが各階層に遷移する遷移確率を算出する遷移確率算出部と、
前記コンバージョンを完了していないユーザの未コンバージョンユーザログを抽出する未コンバージョンユーザログ抽出部と、
前記未コンバージョンユーザログと前記カテゴリの閲覧比率とに基づいて、前記コンバージョンを完了していないユーザの階層を推定する階層推定部と、
前記階層推定部の推定結果に基づいてファネル構造を推定する構造推定部と、
を備える情報処理装置。 - 前記コンバージョンユーザログ及び前記未コンバージョンユーザログは、ユーザが閲覧したサイトを示し、
前記カテゴリは、サイトの分類である、
前記請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記コンバージョンユーザログ抽出部は、前記コンバージョンユーザログとして、前記コンバージョンが完了した日時から所定の期間溯ったログを抽出する、
前記請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記階層推定部は、前記未コンバージョンユーザログに基づいて前記コンバージョンを完了していないユーザの前記カテゴリの閲覧比率を算出し、算出された前記カテゴリの閲覧比率と前記設定部が設定した前記カテゴリの閲覧比率とを比較して、前記ユーザの階層を推定する、
前記請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記構造推定部は、前記ファネル構造として各階層に属するユーザの数を推定する、
前記請求項1乃至4の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記コンバージョンは、商品の購入である、
前記請求項1乃至5の何れか1項に記載の情報処理装置。 - ファネル構造を推定する情報処理装置であって、
コンバージョンを完了したユーザのコンバージョンユーザログを抽出するコンバージョンユーザログ抽出部と、
前記コンバージョンユーザログに基づいて、前記コンバージョンを完了したユーザが前記コンバージョンに至るまでに閲覧するカテゴリと前記カテゴリの遷移経路とを抽出する経路抽出部と、
前記経路抽出部が抽出した前記カテゴリと前記カテゴリの前記遷移経路とに基づいて、前記ファネル構造の階層ごとに、前記カテゴリの閲覧比率を設定する設定部と、
前記経路抽出部が抽出した前記カテゴリと前記カテゴリの前記遷移経路とに基づいて、前記ファネル構造の各階層に属するユーザが各階層に遷移する遷移確率を算出する遷移確率算出部と、
前記コンバージョンを完了しておらず、かつ、広告を閲覧したユーザの閲覧ユーザログを抽出する閲覧ユーザログ抽出部と、
前記閲覧ユーザログと前記カテゴリの閲覧比率とに基づいて、前記ユーザの階層を推定する閲覧ユーザ階層推定部と、
前記閲覧ユーザ階層推定部の推定結果に基づいて前記ユーザのファネル構造を推定する閲覧ユーザ構造推定部と、
を備える情報処理装置。 - さらに、
前記コンバージョンを完了しておらず、かつ、前記広告を閲覧していないユーザの非閲覧ユーザログを抽出する非閲覧ユーザログ抽出部と、
前記非閲覧ユーザログと前記カテゴリの閲覧比率とに基づいて、前記ユーザの階層を推定する非閲覧ユーザ階層推定部と、
前記非閲覧ユーザ階層推定部の推定結果に基づいて前記ユーザのファネル構造を推定する非閲覧ユーザ構造推定部と、
を備える、
前記請求項7に記載の情報処理装置。 - ファネル構造を推定する情報処理方法であって、
コンバージョンを完了したユーザのコンバージョンユーザログを抽出し、
前記コンバージョンユーザログに基づいて、前記コンバージョンを完了したユーザが前記コンバージョンに至るまでに閲覧するカテゴリと前記カテゴリの遷移経路とを抽出し、
前記カテゴリと前記カテゴリの前記遷移経路とに基づいて、前記ファネル構造の階層ごとに、前記カテゴリの閲覧比率を設定し、
抽出された前記カテゴリと前記カテゴリの前記遷移経路とに基づいて、前記ファネル構造の各階層に属するユーザが各階層に遷移する遷移確率を算出し、
前記コンバージョンを完了していないユーザの未コンバージョンユーザログを抽出し、
前記未コンバージョンユーザログ及び前記カテゴリの閲覧比率に基づいて、前記コンバージョンを完了していないユーザの階層を推定し、
推定結果に基づいてファネル構造を推定する、
情報処理方法。
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