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
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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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
・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。
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。
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
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( 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。
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。
・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)
・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。
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)
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
Priority Applications (1)
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JP2015082884A JP6056094B2 (ja) | 2015-04-14 | 2015-04-14 | 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 |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015082884A JP6056094B2 (ja) | 2015-04-14 | 2015-04-14 | 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 |
Publications (2)
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JP2016201080A JP2016201080A (ja) | 2016-12-01 |
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JP2013101416A (ja) * | 2010-02-26 | 2013-05-23 | Language Craft Kenkyusho:Kk | 検索装置、検索方法、および、検索装置用のプログラム |
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