JP6056094B2 - サイト分析システム、サイト分析方法、サーバ装置、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、Ｗｅｂサイトの運営者等に対して、当該Ｗｅｂサイトを分析し、課題、改善点を抽出してレポートを提供するサイト分析システム、サイト分析方法、サーバ装置、及びプログラムに関する。

従来、Ｗｅｂサイトは、広告媒体として企業の取り扱う商品やサービスを市場に浸透させる上で強力なツールとなっているが、広告媒体としての効果を高める工夫が必要不可欠になってきている。そして、Ｗｅｂサイトの運営者は、閲覧者の環境や特性、サイト内の移動などを調査する所謂アクセス解析を実施し、解析結果を１つ１つ人的作業により確認することで、自己のサイトの課題を見出し、改善を試みている。

このようなアクセス解析に関わる技術として、例えば特許文献１では、特殊なタグを各インターネットサイトに埋め込むことで、当該インターネット広告のアクセスログを取得・解析することにより各インターネット広告ごとの広告効果を測定するＷＥＢシステムが開示されている。

特開２０１１−１３７２７号公報

しかしながら、特許文献１に開示されたものは、Ｗｅｂサイトの課題を抽出し一覧化して自然言語によるレポート形式で提示することは開示も示唆もされていなかった。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、改善の対象とならないセッション数の少ないページを除外するなどの設定処理を分析に先立って行うことで分析の負荷を低減すると共に分析の精度を高め、Ｗｅｂサイトの課題を抽出し一覧化して自然言語によるレポート形式でユーザに提示することも可能とする、サイト分析システム、サイト分析方法、サーバ装置、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一態様に係るサーバ装置は、情報処理端末と通信自在でありＷｅｂサイトの分析を行うサーバ装置において、上記情報処理端末と通信する通信手段と、上記通信手段で受信された上記情報処理端末からのアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出するデータ抽出手段と、少なくとも上記分析の対象範囲を設定する設定処理手段と、上記設定処理手段による設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとする分析手段と、上記分析手段による分析結果に基づいてレポートを生成するレポート生成手段とを備え、上記分析手段は、上記設 定処理手段による設定に基づき、全てのセッションデータを上記流入元と上記入口ページ とで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分析条件とし、当該条件を満 たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較し、当該レートが平均より 低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範のページとする。

本発明によれば、改善の対象とならないセッション数の少ないページを除外するなどの設定処理を分析に先立って行うことで分析の負荷を低減すると共に分析の精度を高め、Ｗｅｂサイトの課題を抽出し一覧化して自然言語によるレポート形式でユーザに提示することも可能とする、サイト分析システム、サイト分析方法、サーバ装置、及びプログラムを提供することができる。

本発明の一実施形態に係るサイト分析システムの構成図である。 情報処理端末の構成図である。 サーバ装置の構成図である。 セッションの定義を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るサイト分析システムによる処理手順を示すフローチャートである。 分析対象範囲設定処理について説明するための概念図である。 グルーピング設定処理について説明するための図である。 入口分析処理について説明するための図である。 経由分析処理について説明するための図である。 生成されたレポートに係る画面の一例を示す図である。 生成されたレポートに係る画面の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

本発明の一実施形態に係るサイト分析システム、サイト分析方法、サーバ装置、及びプログラムは、Google（登録商標） Analyticsなどのアクセス解析データを入力とし、Ｗｅｂサイト内の課題となっている箇所、発見された課題の具体的な改善案、及び期待できる改善効果（例えば数値）を出力するものである。以下、詳述する。

図１には本発明の一実施形態に係るサイト分析システム及びその周辺機器の構成を示し説明する。同図に示されるように、サイト分析システムは、サイト運営者等の情報処理端末１ａ，１ｂ…（以下、総称するときは符号１を用いる）とサイト分析を実施するサーバ装置２とで構成されている。この他、サイト運営者は、Ｗｅｂサイトを提供するサービスサーバ装置３を有しており、第三者の情報処理端末５により当該Ｗｅｂサイトは閲覧可能となっている。また、アクセス解析サーバ装置４は、リクエストに応じてアクセス解析データをサイト運営者等に提供する。これら、情報処理端末１、サーバ装置２、サービスサーバ装置３、アクセス解析サーバ装置４、情報処理端末５は、インターネット等のネットワーク６を介して通信自在に接続されている。

このような構成において、サイト運営者は、サービスサーバ装置３により運営しているＷｅｂサイトの分析を実施する場合には、先ずアクセス解析サーバ装置４よりアクセス解析データを取得する。続いて、情報処理端末１において分析に関わる設定を行い、アクセス解析データと設定情報とをサーバ装置２に送信する。この場合に、情報処理端末１からはアクセス解析データ取得の権限のみを送り、サーバ装置２により当該権限に基づき直接的にアクセス解析データを取得するようにしてもよい。サーバ装置２は、アクセス解析データと設定情報とを受けると、分析対象であるＷｅｂサイトの分析を実施し、抽出された課題や改善点等を一覧形式で自然言語によるレポートで情報処理端末１側に提供し、Ｗｅｂサイトの改善を促す。サイト運営者は、このレポートを参考にして、自身の運営するＷｅｂサイトの課題の改善を行うことが可能となる。尚、サイトにタグを埋め込んでアクセス解析データを取得するようにしてもよい。その他、アクセス解析データの取得については上記に限定されず、種々の手法を採用し得る。

図２には情報処理端末１の詳細な構成を示し説明する。同図に示されるように、情報処理端末１は、全体の制御を司る制御部１１を備えている。さらに、情報処置端末１は、通信部１２、操作部１３、表示部１４、記憶部１５を備えている。そして、制御部１１は記憶部１５のプログラムを読み出し実行することで、主制御部１１ａ、アクセス解析データ取得部１１ｂ、サイト情報設定部１１ｃ、表示制御部１１ｄとして機能する。

このような構成において、通信部１２は、ネットワーク６を介してサーバ装置２等とデータのやり取りを行う。操作部１３は、ユーザにより各種操作を受け付ける。表示部１４は、サーバ装置２で生成されたレポート等を表示する。尚、情報処理端末１がスマートフォンやタブレット端末である場合には、操作部１３と表示部１４はタッチパネルとして一体に構成されていてもよい。記憶部１５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）等からなり、プログラムを記憶すると共に、プログラム実行時にはワークエリアを提供する。

制御部１１においては、主制御部１１ａは、通信部１２を介したデータ通信等を制御するほか、主な制御を司る。アクセス解析データ取得部１１ｂは、アクセス解析サーバ装置４よりアクセス解析データを取得する。サイト情報設定部１１ｃは、操作部１３などの操作に基づいて、サーバ装置２側で分析に先立って行われる詳細は後述する各種設定処理に関わる設定を受け付けるものである。そして、表示制御部１１ｄは、サーバ装置２より送られてきたHTMLデータ等に基づいて、表示部１４におけるレポート等の表示を制御するものである。

次に図３にはサーバ装置２の詳細な構成を示し説明する。同図に示されるように、サーバ装置２は、全体の制御を司る制御部２１、通信部２２、顧客ＤＢ２３、分析結果ＤＢ２４、記憶部２５を備えている。制御部２１は、記憶部２５のプログラムを読み出し実行することで主制御部２１ａ、ＡＩ（Artificial Intelligence：人口知能）分析部２１ｂ、レポート生成部２１ｆとして機能する。そして、このＡＩ分析部２１ｂは、更にデータ抽出部２１ｃ、設定処理部２１ｄ、分析部２１ｅに細分化される。

このような構成において、通信部２２はネットワーク６を介して情報処理端末等との通信を実施する。顧客ＤＢ２３では、サーバ装置２の提供するＡＳＰサービスの利用者である顧客の情報を管理している。分析結果ＤＢ２４は、ＡＩ分析部２１ｂによる分析結果を管理している。記憶部２５は、ＲＡＭやＲＯＭ、ＨＤＤ等からなり、プログラムを記憶すると共に、プログラム実行時にはワークエリアを提供する。

制御部２１においては、主制御部２１ａが通信部２２を介してデータ通信など、主な制御を司る。ＡＩ分析部２１ｂは、アクセス解析データと設定情報とに基づいてＷｅｂサイトの分析を行う。より具体的には、データ抽出部２１ｃは、アクセス解析データの各セッションから詳細は後述するように所定のデータを抽出する。設定処理部２１ｄは、情報処理端末１より送られてきた設定情報を参照して、分析対象範囲設定処理、コンバージョン設定処理、グルーピング設定処理、セッション数の少ないページ除外設定処理、フォームの入口ページ設定処理等を実施する。各設定処理の詳細は後述する。分析部２１ｅは、入口分析処理及び経由分析処理等を実施する。そして、レポート生成部２１ｆは、分析結果に基づいて改善点等を一覧形式により自然言語でまとめたレポートを生成する。

このように、ＡＩ分析部２１ｂは、入力されたアクセス解析データに含まれるセッションにおける各種情報を用いてサイト分析を行うことになる。ここで、アクセス解析データにおける「セッション」とは、ある訪問者がサイトを訪問してから、当該サイトを離脱するまでの一区切りのことをいうものとする。

例えば、図４（ａ）に示されるように、閲覧が開始され、ページ１からページ２、ページ３…ページ５と、所定時間以上の間隔を開けることなく閲覧が継続した場合には、ページ１〜ページ５までを１セッションとする。一方で、図４（ｂ）に示されるように、閲覧が開始され、ページ１、ページ２と閲覧が継続した後、所定時間以上の間隔を開けてページ３の閲覧に移行し、ページ４まで閲覧したところで閲覧終了となった場合、ページ１及びページ２で１セッション、ページ３及びページ４で１セッションとする。尚、閲覧の終了とは、他のサイトへの移行や、ブラウザの終了等を意味する。

以下、図５のフローチャートを参照して、本実施形態に係るサイト分析システムによる処理手順を詳細に説明する。これは、本実施形態に係るサイト分析方法にも相当する。

＜データ抽出処理＞
先ず、ＡＩ分析部２１ｂのデータ抽出部２１ｃは、各セッションから以下のデータを抽出することになる（Ｓ１）。

（ａ１）入口ページ
この実施形態では、訪問者が分析対象となるサイトを訪問したときに、セッションの最初に当該訪問者が閲覧したページを「入口ページ」と称する。例えば、図４（ａ）のページ１、図４（ｂ）のページ１、ページ３が入口ページに相当する。

（ａ２）流入元
この実施形態では、訪問者が分析対象となるサイトの入口ページを閲覧したときに、どのような経路でサイトへ流入したかを示す性質、種類を「流入元」と称する。流入元は訪問者のおおよその特性を表しており、例えば以下のものがある。但し、これらに限定されず、E-mail経由、Facebook経由など、どのような経路から流入したかを識別できる性質、種類を全て含む。
（ａ２−１）検索
検索とは、検索エンジンで検索結果に表示されたもののうち所望とするものを訪問者がクリックして訪問したセッションである。検索においては、サイト運営者の重要視するキーワード（例えば、社名や商品名など）が検索語に含まれている場合と含まれていない場合とで性質の異なる流入元となる。
（ａ２−２）リファラル
リファラルとは、検索エンジン以外のサイトに貼られたリンクをクリックして訪問したセッションである。
（ａ２−３）ダイレクト
ダイレクトとは、ブラウザのブックマークやＵＲＬの直打ちなどで訪問したセッションである。

（ａ３）コンバージョン有無
セッション内で閲覧した一連のページの中に、サイトの目的となるゴール（コンバージョン）のページが含まれているかどうかを、コンバージョンの有無という。ここで、サイトの目的となるゴールとは、商品の購入、予約の実施等をいう。あるセッション群においてコンバージョンの含まれるセッションがどの程度あるかを示す割合を「コンバージョンレート（ＣＶＲ）」と称する。

（ａ４）閲覧ページ
セッション内で閲覧した一連のページ群を閲覧ページという。

次に、ＡＩ分析部は分析に先立ち各種設定処理を行う（Ｓ２〜Ｓ６）。

＜分析対象範囲設定処理＞
先ず、設定処理部２１ｄは、分析対象範囲設定処理を実施する（Ｓ２）。
アクセス解析データが複数のサイトを含んでいたり、サイト自体が非常に広範にわたっていたりする場合、ユーザが課題を発見したい箇所以外のアクセス解析データが入力データに含まれることがある。ＡＩ分析部２１ｂの設定処理部２１ｄは、対象のセッションを特定の範囲に限定する。これは、対象とするページ群を設定することで、当該ページ群のいずれかを閲覧ページに含むセッションに対象に絞り込むものである。

例えば、図６に示されるように、セッションＳＳ１〜ＳＳ５が入力された場合に、セッションＳＳ１〜ＳＳ４までは、分析対象とするページ群のいずれかを閲覧ページに含むので、つまり分析対象範囲設定されたページ群を含むので、分析に使用されるセッションデータとして取り扱われるが、セッションＳＳ５は、当該閲覧ページを含まないので分析には使用されないセッションデータとして取り扱われる。但し、これには限定されず、所定のページを含まないセッションを特定して、当該特定に基づいて分析対象範囲を設定するなど、種々の手法で範囲設定を行うことができる。

＜コンバージョン設定処理＞
次に設定処理部２１ｄは、コンバージョン設定処理を実施する（Ｓ３）。
アクセス解析データには、ユーザによってコンバージョンの設定がなされていることが多いが、コンバージョンを設定していない場合でも分析を実施できるように、ＡＩ分析部２１ｂの設定処理部２１ｄは、コンバージョンのページの指定を受けてコンバージョン設定処理を実施する。

＜グルーピング設定処理＞
次に設定処理部２１ｄは、グルーピング設定処理を実施する（Ｓ４）。
アクセス解析データ内に、類似の性質を持つページや、類似の検索キーワードが複数存在する場合、指標値ごとにセッション数が細分化されてしまう。この場合、ページやキーワードの内容に大きな差が無いにも関わらず、ＣＶＲが大きく開いて算出されてしまうケースが生じ得る。例えば、図７に示される例では、キーワード「バイオリン」の検索で流入したセッションのＣＶＲがキーワード「ヴァイオリン」の検索での流入に比べて大幅に小さいようにみえるが、両者に本質的差異はない。

このような事態を避けるべく、ＡＩ分析部２１ｂの設定処理部２１ｄは、類似の性質の指標値（ページ／キーワード）同士をユーザにグループとして設定させて、グループで単一の指標値であるかのように扱う。

より具体的には、次の通りである。
・ページのグルーピング
類似の性質のページ（例えば、ある商品のカラーバリエーション別のページ）同士を１つの「ページグループ」とし、単一ページであるかのように扱う。
・検索キーワードのグルーピング
類似のキーワード（例えば、「バイオリン」、「ヴァイオリン」、「violin」）同士を１つの「キーワードグループ」とし、単一の流入元であるかのように扱う。

＜セッション数の小さいページの分析対象からの除外設定処理＞
次に設定処理部２１ｄは、セッション数の小さいページの除外設定処理を実施する（Ｓ５）。ページを通過したセッション数が少ない（この実施形態では１００としているがこれに限定されない）ページは、ＣＶＲを計算する際に誤差が生じやすく、また改善したとしても影響が小さい。そこで、ＡＩ分析部２１ｂの設定処理部２１ｄは、セッション数の少ないページを解析対象から除外することとしている。なお、その一方で、前述したページグループ設定により同じ種類のページをまとめることで、同一の特徴を有するページをグループとした場合にセッション数が確保されるときは解析対象としている。尚、セッション数の少ないページを除外対象として特定するときに、セッション数のみならず、アクセス解析データ全体に対する当該セッションの割合（％）で特定するようにしてもよい。

＜フォームの入口ページ設定処理＞
次に設定処理部２１ｄは、フォームの入口ページ設定処理を実施する（Ｓ６）。
コンバージョンには、多くの場合、フォームへの入力が伴う。このとき、フォームの入力画面や確認画面、完了画面などはユーザがコンバージョンへの意欲が高まった後に見るページであるため、必然的に閲覧したセッションのＣＶＲが高くなる。これはページの出来不出来によるものではないため、比較対象とするのは適切ではない。そこで、ＡＩ分析部２１ｂの設定処理部２１ｄは、ユーザによるフォームの入口がどのページであるかの指定を受け、当該フォーム内のページを分析の対象から外している。

ここで、フォームページの除外ロジックを更に詳述する。
先ず、ユーザの設定したフォームの入口ページに基づいて、各ページに対して以下の２つの指標値を算出する。
・フォーム到達率：当該ページを閲覧したセッション全体のうち、フォーム入口へ到達したセッションの割合
・フォーム通過率：当該ページを閲覧したセッション全体のうち、コンバージョンしたセッション数／フォーム入口へ到達したセッション数
続いて、上記２つの指標値に基づき、以下の場合はフォーム内のページである確率が高いため、ＣＶＲの比較対象としない。
・フォーム通過率の平均よりＣＶＲの高いページ
・フォーム到達率が所定の割合（例えば９５％）以上のページ

以上の各種設定処理（Ｓ２〜Ｓ６）を行った後、ＡＩ分析部２１ｂの分析部２１ｅは分析を実施する（Ｓ７，Ｓ８）。

ＡＩ分析部による分析は大きく分けて次の４種類がある。
・入口分析（ 全体分析 ／ グループ内分析 ）
・経由分析（ 全体分析 ／ グループ内分析 ）
以下、それぞれについて詳述する。

＜入口分析処理＞
先ず、分析部２１ｅは、入口分析処理を実施する（Ｓ７）。
すなわち、ＡＩ分析部２１ｂの分析部２１ｅは、それぞれの流入元において、入口ページ（及びそのグループ）間でＣＶＲを比較する。そして、同じ流入元の中で、ＣＶＲの低い入口ページを課題のページとして挙げ、特にＣＶＲの高い入口ページを模範のページとして提示する。

例えば、図８に示される例では、流入元がキーワード「楽器」を含む検索である場合において、入口ページ「楽器一覧」についてはＣＶＲが５％と同じ流入元のグループ内で最もＣＶＲが高いため、模範となる入口ページとして提示する。一方で、入口ページ「初心者にオススメ」についてはＣＶＲが１．２％と同じ流入元のグループ内でＣＶＲが低いため、課題のある入口ページとして提示する。

入口分析による改善案の提示については、入口分析によって導出された課題に対しては以下のロジックで改善案を提示する。
・ユーザが入口の選択を任意に行える場合
広告など、入口へのリンクをユーザが設定している場合には、よりＣＶＲの高い入口（入口Ａ）に誘導するよう変更させる。
・ユーザが入口を選択できない場合
検索結果など、入口が外部のサイトなどによって決定されている場合、課題となっている入口（入口Ｂ）をＣＶＲの高い入口に修正する。

入口分析に基づく改善におこなった場合に期待できる伸びしろの計算方法について上記入口Ａ，Ｂ，Ｃ）に基づいて説明する。
・ユーザが入口の選択を任意に行える場合
入口Ｂ．ＣのセッションをＣＶＲの高い入口Ａに誘導するため以下のようになる。
入口Ｂ・Ｃのセッション数×（入口ＡのＣＶＲ−入口Ｂ・ＣのＣＶＲ）
・ユーザが入口を選択できない場合
課題となっている入口Ｂを修正するため以下のようになる。
入口Ｂのセッション数×（入口ＡのＣＶＲ−入口ＢのＣＶＲ）

＜経由分析処理＞
次に分析部２１ｅは、経由分析処理を実施する（Ｓ８）。
すなわち、ＡＩ分析部２１ｂの分析部２１ｅは、経由分析では、全てのセッションデータを、流入元と入口ページで分割する。このうち、セッション数が所定値以上の組み合わせを「主要な経由分析条件」として抽出する。ただし、セッション数が水準を満たす組み合わせが存在しない場合、流入元を条件に含めず、入口ページのみで分割する。

続いて、ＡＩ分析部２１ｂの分析部２１ｅは、「主要な経由分析条件」のセッション群で経由ページ（及びそのグループ）のＣＶＲを比較する。ただし、ＣＶＲは同じ経由分析条件を満たすセッション数におけるＣＶＲの平均と比較する。ＣＶＲが平均より低い経由ページを課題のページとして挙げ、高い経由ページを模範のページとして提示する。

例えば、図９の例では、流入元がダイレクトである場合に、入口ページ「楽器一覧」で経由ページ「商品詳細」であるとき、ＣＶＲが７％であり、ＣＶＲが平均値（３％）よりも高いため、模範となる経由ページとして提示する。一方、入口ページ「楽器一覧」で経由ページ「ご注文方法のご案内」であるとき、ＣＶＲが０．２％であり、ＣＶＲが平均値（３％）よりも低いため、課題のある経由ページとして提示する。

経由分析により導出された課題に対しては以下のロジックで改善案を提示する。すなわち、課題のあるページについては、再度の入口からコンバージョンまでに、該当ページを経由しないで済むようにページ自体を削除するよう促す。一方、模範となるページについては、該当ページに倣って、それ以外のページを修正するよう促す。

ここで、上記経由分析に基づく改善を行った場合に期待できる伸びしろの計算については、次のようになる。先ず、模範となるページ（Ｘ１という）については、ページＸ１に倣ってそれ以外のページを修正するため、以下のようになる。ここでは、全て同じ経由分析条件下でセッション数を元に算出する。
Ｘ１を経由しないセッション数
×（Ｘ１を経由しないセッション全体のＣＶＲ−Ｘ１を経由するセッションのＣＶＲ）
×０．１（Ｘ１以外の全ての経由ページを改善できるわけでないことによる調整値）
一方、課題のあるページ（Ｘ２という）について、当該ページＢが削除されるため、以下のようになる。ここでも、全て同じ経由分析条件下のセッション数を元に算出する。
Ｘ２を経由するセッション数
×（Ｘ２を経由しないセッション全体のＣＶＲ−Ｘ２を経由するセッションのＣＶＲ）

以上の入口分析、経由分析を、分析対象全体だけでなく、設定された各グループ内のページ間でも同様に実施する。

全体分析では、分析対象として、サイト内全体のうち、設定されたグループ、或はグループに含まれない単ページ、を分析対象とする。これによりサイト内全体の課題を発見することが可能となる。

一方、「グループ内分析」では、解析範囲をグループに属する単ページに絞って当該分析を実施する。これにより、グループ内における、各ページの傾向を把握できる。例えばユーザが大量に存在する商品ページを１つのグループにまとめていた場合には、商品ページの中で、優秀、もしくは悪い商品の単体ページが課題のあるページとして上がることになる。また、グループ内分析をすることにより、全体分析により抽出されたグループの課題について、どのページが主要な原因となっているかを把握することができる。

＜レポート生成処理＞
レポート生成部２１ｆは、上記分析結果に基づいてレポートを生成する（Ｓ９）。上記ロジックにより算出された一定以上の改善が見込まれるページまたはグループページについて、自然言語でユーザに対して課題を解説する画面表示の一例を図１０に示す。同図に示されるように、課題内容と、ＣＶ期待値、訪問数、ＣＶ、ユーザによる選択ボックスが対応付けられて、列挙される。課題解決の結果、見込まれるＣＶの増加については、図１１のような画面で提示される。
こうして、一連の処理を終了する。

以上説明したように、本発明の一実施形態によれば以下の効果が奏される。

（１）情報処理端末１と通信自在でありＷｅｂサイトの分析を行うサーバ装置２において、上記情報処理端末１と通信する通信部２２と、上記通信部で受信された上記情報処理端末からのアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出するデータ抽出部２１ｃと、少なくとも上記分析の対象範囲を設定する設定処理部２１ｄと、設定処理部による設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとする分析部２１ｅと、上記分析部による分析結果に基づいてレポートを生成するレポート生成部２１ｆとを備えたサーバ装置２が提供される。
従って、設定処理を分析に先立って行うことで分析の負荷を低減すると共に分析の精度を高め、Ｗｅｂサイトの課題を抽出しレポート形式でユーザに提示できる。また、分析の対象範囲を設定することで、ユーザが課題を発見したい箇所以外のアクセス解析データが入力データに含まれるとの事態を回避できる。

（２）上記分析部２１ｅは、上記設定処理部２１ｄによる設定に基づき、全てのセッションデータを上記流入元と上記入口ページとで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分析条件とし、当該条件を満たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較し、当該レートが平均より低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範のページとしてよい。
従って、経由分析により課題のページの抽出の精度を更に高めることができる。

（３）上記設定処理部２１ｄは、上記情報処理端末１からの設定情報によるコンバージョンのページの指定を受けてコンバージョン設定処理を行ってよい。
従って、コンバージョンを設定していない場合でも分析を実施することができる。

（４）上記設定処理部２１ｄは、類似の性質の指標値同士をグルーピングして単一の指標値として取り扱うようグルーピング設定処理を行ってよい。
従って、ページやキーワードの内容に大きな差が無いにも関わらず、ＣＶＲが大きく開いて算出されてしまうとの事態を回避することができる。

（５）上記設定処理部２１ｄは、上記アクセス解析データのうち、セッション数の小さいページを分析対象からの除外する設定処理を行ってよい。
従って、ＣＶＲを計算する際に誤差を小さくすることが可能となる。

（６）上記設定処理部２１ｄは、上記情報処理端末１からの設定情報に基づき、フォーム内のページを分析の対象から除外するフォームの入口ページ設定処理を行ってよい。
従って、比較の対象として適切でないフォームの入力画面や確認画面、完了画面などを分析の対象から排除することで分析の精度を更に高めることができる。

このほか、情報処理端末１と通信自在であり、Ｗｅｂサイトの分析を行うサーバ装置２によるサイト分析方法において、上記サーバ装置２が、上記情報処理端末から送られてきたアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出し、少なくとも上記分析の対象範囲を設定し、上記設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとした分析結果を得て、上記分析結果に基づいてレポートを生成するサイト分析方法が提供される。

このサイト分析方法において、上記設定に基づき、全てのセッションデータを上記流入元と上記入口ページとで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分析条件とし、当該条件を満たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較し、当該レートが平均より低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範のページとしてよい。この場合、経由分析により課題のページの抽出の精度を更に高めることができる。或は、このサイト分析方法において、情報処理端末１からの設定情報によるコンバージョンのページの指定を受けてコンバージョン設定処理を行ってよい。この場合、コンバージョンを設定していない場合でも分析を実施することができる。さらに、このサイト分析方法において、類似の性質の指標値同士をグルーピングして単一の指標値として取り扱うようグルーピング設定処理を行ってよい。この場合、ページやキーワードの内容に大きな差が無いにも関わらず、ＣＶＲが大きく開いて算出されてしまうとの事態を回避することができる。さらに、このサイト分析方法において、アクセス解析データのうち、セッション数の小さいページを分析対象からの除外する設定処理を行ってよい。この場合、ＣＶＲを計算する際に誤差を小さくすることが可能となる。そして、このサイト分析方法において、情報処理端末１からの設定情報に基づき、フォーム内のページを分析の対象から除外するフォームの入口ページ設定処理を行ってよい。この場合、比較の対象として適切でないフォームの入力画面や確認画面、完了画面などを分析の対象から排除することで分析の精度を更に高めることができる。

さらに、情報処理端末１と通信自在でありＷｅｂサイトの分析を行うサーバ装置２において実行されるプログラムであって、上記サーバ装置２が、上記情報処理端末から送られてきたアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出するデータ抽出部２１ｃ、少なくとも上記分析の対象範囲を設定する設定処理部２１ｄ、上記設定処理部による設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとする分析部２１ｅ、上記分析部による分析結果に基づいてレポートを生成するレポート生成部２１ｆ、として機能するプログラムが提供される。このプログラムを記憶したコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体としての実施も可能である。

このプログラムにおいて、上記分析部２１ｅは、上記設定処理部２１ｄによる設定に基づき、全てのセッションデータを上記流入元と上記入口ページとで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分析条件とし、当該条件を満たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較し、当該レートが平均より低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範のページとしてよい。この場合、経由分析により課題のページの抽出の精度を更に高めることができる。さらに、このプログラムにおいて、上記設定処理部２１ｄは、上記情報処理端末１からの設定情報によるコンバージョンのページの指定を受けてコンバージョン設定処理を行ってよい。この場合、コンバージョンを設定していない場合でも分析を実施することができる。さらに、このプログラムにおいて、上記設定処理部２１ｄは、類似の性質の指標値同士をグルーピングして単一の指標値として取り扱うようグルーピング設定処理を行ってよい。この場合、ページやキーワードの内容に大きな差が無いにも関わらず、ＣＶＲが大きく開いて算出されてしまうとの事態を回避することができる。さらに、このプログラムにおいて、上記設定処理部２１ｄは、上記アクセス解析データのうち、セッション数の小さいページを分析対象からの除外する設定処理を行ってよい。この場合、ＣＶＲを計算する際に誤差を小さくすることが可能となる。そして、このプログラムにおいて、上記設定処理部２１ｄは、上記情報処理端末１からの設定情報に基づき、フォーム内のページを分析の対象から除外するフォームの入口ページ設定処理を行ってよい。この場合、比較の対象として適切でないフォームの入力画面や確認画面、完了画面などを分析の対象から排除することで分析の精度を更に高めることができる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能であることは勿論である。例えば、対象サイトの種類（業界／サイト種別／コンバージョン種別）に従い、他の類似サイトのセッションやＣＶＲ、業界平均値などとの比較に基づいた課題を抽出するようにしてもよいことは勿論である。

１…情報処理端末、２…サーバ装置、３…サービスサーバ装置、４…アクセス解析サーバ装置、５…情報処理端末、６…ネットワーク、１１…制御部、１１ａ…主制御部、１１ｂ…アクセス解析データ取得部、１１ｃ…サイト情報設定部、１１ｄ…表示制御部、１２…通信部、１３…操作部、１４…表示部、１５…記憶部、２１…制御部、２１ａ…主制御部、２１ｂ…ＡＩ分析部、２１ｃ…データ抽出部、２１ｄ…設定処理部、２１ｅ…分析部、２１ｆ…レポート生成部、２２…通信部、２３…顧客ＤＢ、２４…分析結果ＤＢ、２５…記憶部。

Claims (12)

1. 情報処理端末と通信自在でありＷｅｂサイトの分析を行うサーバ装置において、
   上記情報処理端末と通信する通信手段と、
   上記通信手段で受信された上記情報処理端末からのアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出するデータ抽出手段と、
   少なくとも上記分析の対象範囲を設定する設定処理手段と、
   上記設定処理手段による設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとする分析手段と、
   上記分析手段による分析結果に基づいてレポートを生成するレポート生成手段と、
   を備え、
   上記分析手段は、上記設定処理手段による設定に基づき、全てのセッションデータを上 記流入元と上記入口ページとで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分 析条件とし、当該条件を満たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較 し、当該レートが平均より低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範の ページとする
   サーバ装置。
2. 上記設定処理手段は、上記情報処理端末からの設定情報によるコンバージョンのページの指定を受けてコンバージョン設定処理を行う
   請求項１に記載のサーバ装置。
3. 上記設定処理手段は、類似の性質の指標値同士をグルーピングして単一の指標値として取り扱うようグルーピング設定処理を行う
   請求項１又は請求項２に記載のサーバ装置。
4. 上記設定処理手段は、上記アクセス解析データのうち、セッション数の小さいページを分析対象からの除外する設定処理を行う
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のサーバ装置。
5. 上記設定処理手段は、上記情報処理端末からの設定情報に基づき、フォーム内のページを分析の対象から除外するフォームの入口ページ設定処理を行う
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のサーバ装置。
6. 情報処理端末と、当該情報処理端末と通信自在でありＷｅｂサイトの分析を行うサーバ装置と、からなるサイト分析システムであって、
   上記情報処理端末は、
   アクセス解析データを取得するアクセス解析データ取得手段と、
   分析のための設定をするサイト情報設定手段と、
   上記サーバ装置と通信する通信手段と、
   を備え、
   上記サーバ装置は、
   上記情報処理端末と通信するサーバ通信手段と、
   上記サーバ通信手段で受信された上記情報処理端末からのアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出するデータ抽出手段と、
   少なくとも上記分析の対象範囲を設定する設定処理手段と、
   上記設定処理手段による設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとし、且つ、上記設定処理手段による設定に基づき、全てのセッションデータを上記流入元と上記入口ページとで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分析条件とし、当該条件を満たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較し、当該レートが平均より低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範のページとする分析手段と、
   上記分析手段による分析結果に基づいてレポートを生成するレポート生成手段と、
   を備え、
   上記分析手段は、上記設定処理手段による設定に基づき、全てのセッションデータを上 記流入元と上記入口ページとで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分 析条件とし、当該条件を満たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較 し、当該レートが平均より低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範の ページとする
   サイト分析システム。
7. 情報処理端末と通信自在であり、Ｗｅｂサイトの分析を行うサーバ装置によるサイト分析方法において、
   上記サーバ装置が、
   上記情報処理端末から送られてきたアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出し、
   少なくとも上記分析の対象範囲を設定し、
   上記設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとした分析結果を得て、
   上記分析結果に基づいてレポートを生成し、
   上記設定に基づき、全てのセッションデータを上記流入元と上記入口ページとで分割し 、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分析条件とし、当該条件を満たすセッシ ョン群で経由ページのコンバージョンレートを比較し、当該レートが平均より低い経由ペ ージを課題のページとし、高い経由ページを模範のページとする
   サイト分析方法。
8. 上記サーバ装置が、上記情報処理端末からの設定情報によるコンバージョンのページの 指定を受けてコンバージョン設定処理を行う
   請求項７に記載のサイト分析方法。
9. 上記サーバ装置が、類似の性質の指標値同士をグルーピングして単一の指標値として取 り扱うようグルーピング設定処理を行う
   請求項７又は請求項８に記載のサイト分析方法。
10. 上記サーバ装置が、上記アクセス解析データのうち、セッション数の小さいページを分 析対象からの除外する設定処理を行う
    請求項７乃至請求項９のいずれか１項に記載のサイト分析方法。
11. 上記サーバ装置が、上記情報処理端末からの設定情報に基づき、フォーム内のページを 分析の対象から除外するフォームの入口ページ設定処理を行う
    請求項７乃至請求項１０のいずれか１項に記載のサイト分析方法。
12. 情報処理端末と通信自在でありＷｅｂサイトの分析を行うサーバ装置において実行されるプログラムであって、
    上記サーバ装置を、
    上記情報処理端末から送られてきたアクセス解析データの各セッションから、入口ページ、流入元、コンバージョンの有無の少なくともいずれかのデータを抽出するデータ抽出手段、
    少なくとも上記分析の対象範囲を設定する設定処理手段、
    上記設定処理手段による設定に基づき、それぞれの流入元において、上記入口ページ間でコンバージョンレートを比較し、当該レートの低い入口ページを課題のページとし、当該レートの高い入口ページを模範のページとする分析手段、
    上記分析手段による分析結果に基づいてレポートを生成するレポート生成手段、
    として機能させ、
    上記分析手段は、上記設定処理手段による設定に基づき、全てのセッションデータを上 記流入元と上記入口ページとで分割し、セッション数が所定値以上の組み合わせを経由分 析条件とし、当該条件を満たすセッション群で経由ページのコンバージョンレートを比較 し、当該レートが平均より低い経由ページを課題のページとし、高い経由ページを模範の ページとする
    プログラム。