JP6924170B2 - コンバージョンレポート表示装置、その表示プログラムおよびその表示方法 - Google Patents

Description

本発明は、コンバージョンレポート表示装置、その表示プログラムおよびその表示方法に係り、特に、クロスブラウザ（クロスデバイスを含む。）と関連付けたコンバージョンレポートの提示に関する。

従来、異なるブラウザやデバイスを用いてアクセスしてきたユーザを同一のユーザであるとみなして関連付ける技術が知られている。例えば、特許文献１には、同一のユーザによって使用されている、コード読み取り機能を有する第１の端末装置と第２の端末装置との関連づけを行うクロスデバイス関連づけシステムが開示されている。具体的には、まず、第２の端末装置から第２のユーザＩＤを伴った閲覧要求を受け付けた場合、この第２の端末装置に対して、第２のユーザＩＤと遷移先情報とを含む読取用コードを送信する。つぎに、第２の端末装置より読取用コードを取得した第１の端末装置から、読取用コードに含まれていた第２のユーザＩＤ、遷移先情報を少なくとも含む遷移先閲覧要求を受信する。そして、受信した遷移先閲覧要求が第１のユーザＩＤを伴っていれば、第１のユーザＩＤと遷移先閲覧要求に含まれる第２のユーザＩＤとを関連づけ、受信した遷移先閲覧要求が第１のユーザＩＤを伴っていなければ、第１の端末装置に第１のユーザＩＤを付し、第１のユーザＩＤと読取用コードに含まれる第２のユーザＩＤとを関連づける。最後に、受信した遷移先閲覧要求の遷移先情報に基づいて、第１の端末装置を遷移先に接続するよう制御される。

また、特許文献２には、同一ユーザにより使用されている可能性の高い複数の端末をマッチングする情報処理装置が開示されている。具体的には、まず、ＩＰアドレスと端末ＩＤとタイムスタンプとを対応づけた複数のログデータを取得する。つぎに、ＩＰアドレスの特徴に基づいて複数のログデータが含むＩＰアドレスを複数のクラスタに分類すると共に、複数のクラスタから第１のクラスタを選択する。つぎに、複数のログデータに基づいて同一のＩＰアドレスを用いる複数の端末を含む候補セットを特定し、ＩＰアドレスに関するログデータに基づいて、候補セットが含む複数の端末の同一ユーザが使用している可能性を推定し、推定結果に基づき複数の端末をマッチングする。その際、選択された第１のクラスタのＩＰアドレスに関するログデータに基づいて、同一のＩＰアドレスを用いる複数の端末を含む候補セットを特定する。

特許第６０３５４１２号公報 特許第５８９１３３１号公報

近年、一人のユーザが複数のデバイスを併用することが当たり前の時代になっている。実際、ある統計によれば、オンライン取引全体で購入までに使われるデバイスの台数は、１台の割合よりも複数台の割合の方が多くなっている。このような現状から、各種データ計測についても、同じユーザが使用する複数のデバイス、すなわち、クロスデバイスに跨がったユーザのネットワーク上の行動を把握できることが求められている。しかしながら、従来、コンバージョンに至るまでのユーザの行動履歴をまとめたコンバージョンレポートは、クロスデバイスには対応しておらず、コンバージョンに直接寄与したデバイスのみに着目したものしか存在しない。そのため、広告の閲覧といったように、購入者に対して購入の動機付けを与えたデバイスについては、コンバージョンに間接的に寄与しているにもかかわらず、それを適切に評価・検証することができなかった。

そこで、本発明の目的は、広告などの効果を検証する上で有用なコンバージョンレポートを提供することである。

かかる課題を解決すべく、第１の発明は、画像生成部と、画面生成部によって生成されたレポート画面を出力する出力部とを有するコンバージョンレポート表示装置を提供する。画像生成部は、第１のレポート画面を生成する。この第１のレポート画面は、コンバージョン名と、コンバージョンのデバイスと、コンバージョンに至ったユーザを識別するためのユーザ識別情報とを有するコンバージョン属性が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有する。この行動履歴は、特定のユーザが操作していることが確定している第１のブラウザの行動履歴と、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって、第１のブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる第２のブラウザの行動履歴とを含む。

ここで、第１の発明において、上記画面生成部は、第２のレポート画面を生成してもよい。この第２のレポート画面は、コンバージョン名およびユーザの識別情報が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有する。この行動履歴は、上記第１のブラウザの行動履歴を含み、上記第２のブラウザの行動履歴を含まない。また、表示画面中に表示されており、第１のレポート画面と、第２のレポート画面とを切り替える第１のユーザインターフェースを設けてもよい。また、上記画像生成部は、表示画面中に表示された第２のユーザインターフェースの選択に応じて、上記第２のレポート画面の内容として、クッキーのみに基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴、または、クッキーおよびユーザ名に基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴を選択してもよい。さらに、第１の発明において、上記アクセス履歴は、少なくとも、ブラウザを操作する機器のネットワークアドレスと、コンバージョンに関するサイトアクセスの時間情報とを含むことが好ましい。

第２の発明は、第１のステップと第２のステップとを有する処理をコンピュータに実行させるコンバージョンレポート表示プログラムを提供する。第１のステップでは、第１のレポート画面を生成する。この第１のレポート画面は、コンバージョン名と、コンバージョンのデバイスと、コンバージョンに至ったユーザを識別するためのユーザ識別情報とを有するコンバージョン属性が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有する。この行動履歴として、特定のユーザが操作していることが確定している第１のブラウザの行動履歴と、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって、第１のブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる第２のブラウザの行動履歴とを含む。第２のステップでは、生成されたレポート画面を出力する。

第３の発明は、第１のステップと第２のステップとを有するコンバージョンレポート表示方法を提供する。第１のステップでは、コンピュータが、第１のレポート画面を生成する。この第１のレポート画面は、コンバージョン名と、コンバージョンのデバイスと、コンバージョンに至ったユーザを識別するためのユーザ識別情報とを有するコンバージョン属性が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有する。この行動履歴として、特定のユーザが操作していることが確定している第１のブラウザの行動履歴と、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって、第１のブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる第２のブラウザの行動履歴とを含む。第２のステップでは、コンピュータが、生成されたレポート画面を出力する。

ここで、第２または第３の発明において、第２のレポート画面を生成する第３のステップをさらに設けてもよい。この第２のレポート画面は、コンバージョン名およびユーザの識別情報が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有する。この行動履歴は、第１のブラウザの行動履歴を含み、第２のブラウザの行動履歴を含まない。また、表示画面中に表示された第１のユーザインターフェースによって、第１のレポート画面と、第２のレポート画面とを切り替える第４のステップをさらに設けてもよい。また、表示画面中に表示された第２のユーザインターフェースの選択に応じて、上記第２のレポート画面の内容として、クッキーのみに基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴、または、クッキーおよびユーザ名に基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴を選択する第５のステップを設けてもよい。さらに、上記アクセス履歴は、少なくとも、ブラウザを操作する機器のネットワークアドレスと、コンバージョンに関するサイトアクセスの時間情報とを含むことが好ましい。

本発明によれば、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴として、第１のブラウザの行動履歴と、第１のブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる第２のブラウザの行動履歴とを含む第１のレポート画面が生成・出力される。これにより、第１のブラウザおよび第２のブラウザを含むクロスブラウザに跨がった統合的なコンバージョンレポートの提示が可能になるため、広告などの効果の検証を効果的に行うことができる。

クロスブラウザ判定なし時のユーザの行動を示す図 クロスブラウザ判定あり時のユーザの行動を示す図 コンバージョンレポート画面の一例を示す図 コンバージョンレポート画面の他の例を示す図 コンバージョンレポート処理システムのブロック図 機械学習のロジック概要図 クロスブラウザ設定画面の一例を示す図 コンバージョンレポート画面の遷移図

図１は、クロスブラウザ判定なし時におけるコンバージョン（ＣＶ）に至るまでのユーザの行動を示す図である。複数の端末Ａ，Ｂは、インターネット上のサイトにアクセス可能な端末であり、同一のユーザによって操作される。ユーザは、端末Ａでサイト上の広告を閲覧した後、端末Ｂでこの広告に関するサイトにアクセスして、コンバージョンに至ったものとする。クロスブラウザ（クロスデバイスを含む。）の判定がない場合、すなわち、同一のユーザによって使用される端末としてＡ，Ｂの関連づけが行われない場合、購入の動機付けを与えた端末Ａについては、たとえコンバージョンに間接的に寄与していたとしても、広告の効果とはみなされない。その結果、コンバージョンに至るまでのユーザの行動履歴をまとめたコンバージョンレポートでは、コンバージョンに直接寄与した端末Ｂのみが評価対象となる。これに対して、図２に示すように、クロスブラウザ判定がある場合、端末Ａ，Ｂは同一のユーザによって使用されるものと取り扱われる。端末Ａで閲覧した広告に誘引されて、端末Ｂのサイトアクセスによってコンバージョンに至った場合、購入の動機付けを与えた端末Ａについても、広告の効果とみなすことができる。この場合、コンバージョンに至るまでのユーザの行動履歴をまとめたコンバージョンレポートでは、２つの端末Ａ，Ｂの双方が評価対象となり、広告によるサイトへの誘引が可視化される。このように、クロスブラウザに対応させることで、従来、広告の効果とはみなされていなかったものを適切に評価・検証することができる。

図３は、コンバージョンレポート画面の一例を示す図である、このコンバージョンレポート画面１Ａは、コンバージョン属性画面であり、コンバージョン毎の直接効果、間接効果、初回接触が表示される。コンバージョンレポート画面１Ａは、閲覧者が入力したチャネルの絞り込み検索によって生成され、クロスブラウザ判定がオン（すなわち「あり」）の場合、異なるデバイスやブラウザでのアクセスが紐付けられ、最終的にコンバージョンに至るまでの経路の情報量がオフの場合よりも豊かになる。

コンバージョンレポート画面１Ａは、コンバージョン属性表示領域１ａと、行動履歴表示領域１ｂとを主体に構成されている。コンバージョン属性表示領域１ａには、コンバージョンの属性が表示され、具体的には、「コンバージョン名」、「デバイス」、「ユーザ識別情報」といった表示欄を有する。ここで、「コンバージョン名」は、コンバージョンの名称である。コンバージョンとは、Ｗｅｂサイト上で獲得できる最終的な成果のことであり、電子商取引サイトでは商品購入、サービスや製品の紹介サイトでは問い合わせ／資料請求、コミュニティサイトや情報提供サイトでは会員登録／メルマガ登録などがコンバージョンに該当する。「デバイス」は、コンバージョンのデバイスであり、例えばＰＣなどと表示される。「ユーザ識別情報」とは、コンバージョンに至ったユーザを識別するための情報であり、例えば、ユーザＩＤやユーザプロファイルが表示される。

行動履歴表示領域１ｂには、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される。具体的には、この表示領域１ｂは、「直接効果」と、「間接効果」と、「初回接触」といった表示欄を有する。ここで、「直接効果」には、コンバージョンに直接寄与したブラウザ（デバイスを含む。）に関する情報が表示される。具体的には、ダイレクト、自然検索、広告ビューなどを区別する「チャネル種別」、「広告ＩＤ」、「発生日時」、スマートフォンデバイス、ＰＣ、タブレットなどを区別する「デバイス」、「広告グループ」、「媒体種別／検索エンジン」、「広告名／検索ワード／リンク元ドメイン」などの項目が含まれる。「間接効果」には、コンバージョンに間接的に寄与したブラウザ（デバイスを含む。）に関する情報が表示され、「初回接触」には、コンバージョンに関する広告などに最初に接触したブラウザ（デバイスを含む。）に関する情報が表示される。これらの「間接効果」および「初回接触」は、上記「直接効果」と同様の項目群を有する。コンバージョンに至るまでの時系列的なフローとしては、「初回接触」、「間接効果」、「直接効果」の順序となる。なお、「間接効果」は、１つである必要はなく複数存在してもよい。

ここで留意すべきは、行動履歴表示領域１ｂに表示されるユーザの行動履歴には、クロスブラウザとしての行動履歴、すなわち、確定ブラウザ（確定デバイスを含む。）の行動履歴および予測ブラウザ（予測ブラウザ）の行動履歴の双方が含まれることである。ここで、「確定ブラウザ」とは、特定のユーザが操作していることが確定しているブラウザをいい、この確定は、サイトアクセス時にブラウザ側から取得したクッキー、サイトへのログイン時に入力されたログインＩＤ（ユーザ名）、あるいは、これらの併用に基づいて行われる。また、「予測ブラウザ」とは、システム側の処理によって、確定ブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせるブラウザをいう。このように、クロスブラウザに対応した行動履歴を提示することで、コンバージョンの「直接効果」のみならず、その途中過程である「間接効果」や「初回接触」を含めて、コンバージョンに至るまでの全体的な流れの中で広告の効果を評価・検証することが可能になる。なお、詳細については後述するが、予測ブラウザは、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって特定される。

また、図３に示したように、表示画面中にはユーザインターフェース１ｃが設けられており、このユーザインターフェース１ｃを操作することによって、上述したクロスブラウザ判定ありのコンバージョンレポート画面１Ａと、クロスブラウザ判定なしのコンバージョンレポート画面１Ａとを切り替えることができる。後者の画面は、前者の画面と同様、コンバージョン属性表示領域１ａと、行動履歴表示領域１ｂとを主体に構成されているが、行動履歴表示領域１ｂに表示される行動履歴としては、確定ブラウザの行動履歴のみを含み、予測ブラウザの行動履歴を含まない点が相違する。

図４は、コンバージョンレポート画面の他の例を示す図である。このコンバージョンレポート画面１Ｂは、コンバージョンフロー画面であり、コンバージョンに至るまでの経路をアクセスの種類と順番でパターン化し、それぞれのパターンにおける統計が表示される。コンバージョンレポート画面１Ｂは、閲覧者が入力したチャネルの絞り込み検索によって生成され、クロスブラウザ分析をオン（すなわち「あり」）の場合、異なるデバイスやブラウザでのアクセスが紐付けられ、その分析結果が適用された状態での統計が表示される。コンバージョンレポート画面１Ｂは、上述したコンバージョン属性表示領域１ａおよび行動履歴表示領域１ｂの他に、コンバージョン統計表示領域１ｄを有する。このコンバージョン統計表示領域には、コンバージョン数、コンバージョンユニークユーザ（ＣＶＵＵ）、売上総額、平均売上合計、合計／平均潜伏期間、合計／平均接触回数などの項目が表示される。なお、コンバージョンレポート画面１Ａの場合と同様、表示画面中に表示されたユーザインターフェース１ｃによって、クロスブラウザ判定あり／なしのコンバージョンレポート画面１Ｂを切り替えることができる。

図５は、コンバージョンレポート処理システムのブロック図である。この処理システム２は、コンバージョンレポート生成部３と、コンバージョンレポート表示装置４とを主体に構成されている。コンバージョンレポート表示装置４は、リクエスト部４ａと、画像生成部４ｂと、出力部４ｃと、ディスプレイ４ｄとを有している。本処理システム２をＷｅｂシステムで実現する場合、コンバージョンレポート生成部３はサーバ、コンバージョンレポート表示装置４はＷｅｂブラウザを主体としたシステムにそれぞれ相当する。

リクエスト部４ａは、コンバージョンレポート生成部３に対して、チャネルの絞り込み検索の条件付でコンバージョンレポートの生成をリクエストする。コンバージョンレポート生成部３は、コンバージョンレポート表示装置４からのリクエストに応じて、コンバージョンレポートに関する情報を生成し、コンバージョンレポート表示装置４に出力する。コンバージョンレポート生成部３は、このレポートの作成に必要な各種のデータベースを備えている。画像生成部４ｂは、コンバージョンレポート生成部３からの情報に基づいて、上述したクロスブラウザ判定あり／なしのコンバージョンレポート画面を生成する。出力部４ｃは、画面生成部４ｂによって生成されたクロスブラウザ判定あり／なしのコンバージョンレポート画面を出力する。これによって、クロスブラウザ判定あり／なしのコンバージョンレポート画面がディスプレイ４ｄに表示される。

つぎに、コンバージョンレポート生成部において行われる、機械学習に基づいたユーザ分類処理について説明する。まず、特定のユーザに関する既知のアクセス履歴を「確実なデータ」として収集する。「確実なデータ」とは、サービスを運営する顧客サイト側で保持しているユーザＩＤなどのように、ユーザを一意に特定できるデータである。データの収集元は、データサプライヤ、サービスベンダ、クライアントデータなどが挙げられる。

収集された「確実なデータ」は、機械学習における教師データ（正解データ）として用いられ、これによって、「予測データ」へ展開・拡張される。これにより、ユーザＩＤを持たないサイトにおいてもクロスデバイスを適用することが可能になる。機械学習により「確実なデータ」から見つけ出した特徴を学習し、ユーザＩＤが付与されていない訪問ユーザに対しても同一ユーザを推測・予測していく。例えば、図６に示すように、特定のＩＰアドレス１〜３、特定種類のブラウザ１〜３、特定のＵＲＬ１〜３を特徴量とした場合、訪問ユーザ「ａａａ」および「ｄｄｄ」は特徴量が一致するため、同一ユーザであると判断できる。このことから、特定のユーザと、このユーザの既知のアクセス履歴（特徴量）とを対応付けた教師データを用いた機械学習によってユーザ分類器を予め構築しておけば、同一のユーザによって操作されている予測ブラウザを特定することが可能になる。

なお、機械学習に基づいたユーザ分類処理では、判定用のしきい値が予め設定されており、このしきい値以上の確度（予測精度）を有するものが予測ブラウザとして特定される。この場合、図３や図４に示したコンバージョンレポート画面などにおいて、予測ブラウザの確度を表示してもよい。また、このしきい値は、固定値であってもよいが、表示画面上のユーザインターフェースを介して検証者側が調整可能な可変値であってもよい。

特徴量の内容は、任意に設定することができるが、少なくとも、ブラウザを操作する機器のネットワークアドレスと、コンバージョンに関するサイトアクセスの時間情報とを含むことが好ましい。より具体的には、次に挙げる情報を適宜組み合わせて用いることができる。まず、時間系としては、同日内アクセス回数、同時間内アクセス回数、同分内アクセス回数、同日内同一ＯＳアクセス回数、同日内同一ＩＰアクセス回数などが挙げられる。また、時間系以外としては、同一ＩＰアクセス回数（パブリックＩＰの考慮を含む。）、同一ＯＳアクセス回数、同一ブラウザアクセス回数、同一アクセス時間回数、同一ドメインアクセス回数、同一検索ワード回数などが挙げられる。さらに、その他としては、アクセス元地域（都道府県）、デバイス詳細（ブランド、モデル、タイプ）、広告ＩＤ、リクエストドメイン・リファラードメイン、検索ワードなどが挙げられる。

図７は、クロスブラウザ設定画面の一例を示す図である。本実施形態において、クロスブラウザにおける紐付けルールには「機械学習」および「ユーザ名」があり、表示画面中のユーザインターフェース１ｅによっていずれかを選択することができる。「機械学習」の選択時には、上述したように、システム側が取得した「確実なデータ」（ユーザＩＤなど）を教師データとした機械学習で予測した結果でユーザが紐付けられる。一方、「ユーザ名」の選択時には、システム側の属性取得用タグで計測サイトのユーザ名を取得する設定をしている場合、取得されたユーザ名からユーザが紐付けられる。

図８は、コンバージョンレポート画面の遷移図である。（１）クロスブラウザ判定なしの場合には、コンバージョンレポート画面（第２のレポート画面）として、クッキーのみに基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴が提示される。また、（２）クロスブラウザ判定ありで、かつ、クロスデバイスの紐付けルールとして「機械学習」が選択されている場合には、コンバージョンレポート画面（第１のレポート画面）として、クッキーのみに基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴と、予測ブラウザの行動履歴とが提示される。また、（３）クロスブラウザ判定ありで、かつ、クロスブラウザの紐付けルールとして「ユーザ名」が選択されている場合には、コンバージョンレポート画面（第２のレポート画面）として、上記（１）と同様、確定ブラウザの行動履歴が提示される。ただし、ここで提示される行動履歴は、クッキーに基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴のみならず、ユーザ名に基づいて確定した確定ブラウザの行動履歴も提示される点で、上記（１）とは異なる。さらに、上記（２）および上記（３）の間の切り替えは、図７に示したユーザインターフェース１ｅの選択によって行われる。

このように、本実施形態によれば、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴として、確定ブラウザの行動履歴と、確定ブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる予測ブラウザの行動履歴とを含むコンバージョンレポート画面が生成・出力される。これにより、確定ブラウザおよび予測ブラウザを含むクロスブラウザに跨がった統合的なコンバージョンレポートの提示が可能になり、広告などによるサイトへの誘引が可視化されるので、その効果の検証を効果的に行うことができる。

また、本実施形態によれば、確定ブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる予測ブラウザを、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって特定する。これにより、高い確度で予測ブザウザを特定できるので、信頼性の高いコンバージョンレポート画面（クロスブラウザ判定あり）を提供できる。

さらに、本実施形態によれば、表示画面中に表示されたユーザインターフェース１ｃによって、クロスブラウザ判定あり／なしのコンバージョンレポート画面を簡単に切り替えることができる。これにより、検証者は、所望のコンバージョンレポートを容易に閲覧することができる。

１Ａ，１Ｂ コンバージョンレポート画面
１ａ コンバージョン属性表示領域
１ｂ 行動履歴表示領域
１ｃ，１ｅ ユーザインターフェース
１ｄ コンバージョン統計表示領域
２ コンバージョンレポート処理システム
３ コンバージョンレポート生成部
４ コンバージョンレポート表示装置
４ａ リクエスト部
４ｂ 画面生成部
４ｃ 出力部
４ｄ ディスプレイ

Claims (11)

1. コンバージョンレポート表示装置において、
   コンバージョン名と、コンバージョンのデバイスと、コンバージョンに至ったユーザを識別するためのユーザ識別情報とを有するコンバージョン属性が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有し、前記行動履歴として、特定のユーザが操作していることが確定している第１のブラウザの行動履歴と、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって、前記第１のブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる第２のブラウザの行動履歴とを含む第１のレポート画面を生成する画面生成部と、
   前記画面生成部によって生成されたレポート画面を出力する出力部と
   を有することを特徴とするコンバージョンレポート表示装置。
2. 前記画面生成部は、コンバージョン名およびユーザの識別情報が表示されるコンバージョン属性表示領域と、前記コンバージョンに至るまでの前記ユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有し、前記行動履歴として、前記第１のブラウザの行動履歴を含み、前記第２のブラウザの行動履歴を含まない第２のレポート画面を生成することを特徴とする請求項１に記載されたコンバージョンレポート表示装置。
3. 表示画面中に表示されており、前記第１のレポート画面と、前記第２のレポート画面とを切り替える第１のユーザインターフェースをさらに有することを特徴とする請求項２に記載されたコンバージョンレポート表示装置。
4. 前記画像生成部は、表示画面中に表示された第２のユーザインターフェースの選択に応じて、前記第２のレポート画面の内容として、クッキーのみに基づいて確定した前記確定ブラウザの行動履歴、または、クッキーおよびユーザ名に基づいて確定した前記確定ブラウザの行動履歴を選択することを特徴とする請求項３に記載されたコンバージョンレポート表示装置。
5. 前記アクセス履歴は、少なくとも、ブラウザを操作する機器のネットワークアドレスと、コンバージョンに関するサイトアクセスの時間情報とを含むことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載されたコンバージョンレポート表示装置。
6. コンバージョンレポート表示プログラムにおいて、
   コンバージョン名と、コンバージョンのデバイスと、コンバージョンに至ったユーザを識別するためのユーザ識別情報とを有するコンバージョン属性が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有し、前記行動履歴として、特定のユーザが操作していることが確定している第１のブラウザの行動履歴と、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって、前記第１のブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる第２のブラウザの行動履歴とを含む第１のレポート画面を生成する第１のステップと、
   前記生成されたレポート画面を出力する第２のステップと
   を有する処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンバージョンレポート表示プログラム。
7. コンバージョン名およびユーザの識別情報が表示されるコンバージョン属性表示領域と、前記コンバージョンに至るまでの前記ユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有し、前記行動履歴として、前記第１のブラウザの行動履歴を含み、前記第２のブラウザの行動履歴を含まない第２のレポート画面を生成する第３のステップをさらに有することを特徴とする請求項６に記載されたコンバージョンレポート表示プログラム。
8. 前記表示画面中に表示された第１のユーザインターフェースの選択に応じて、前記第１のレポート画面と、前記第２のレポート画面とを切り替える第４のステップをさらに有することを特徴とする請求項７に記載されたコンバージョンレポート表示プログラム。
9. 表示画面中に表示された第２のユーザインターフェースの選択に応じて、前記第２のレポート画面の内容として、クッキーのみに基づいて確定した前記確定ブラウザの行動履歴、または、クッキーおよびユーザ名に基づいて確定した前記確定ブラウザの行動履歴を選択する第５のステップをさらに有することを特徴とする請求項３に記載されたコンバージョンレポート表示装置。
10. 前記アクセス履歴は、少なくとも、ブラウザを操作する機器のネットワークアドレスと、コンバージョンに関するサイトアクセスの時間情報とを含むことを特徴とする請求項６から９のいずれかに記載されたコンバージョンレポート表示プログラム。
11. コンバージョンレポート表示方法において、
    コンバージョン名と、コンバージョンのデバイスと、コンバージョンに至ったユーザを識別するためのユーザ識別情報とを有するコンバージョン属性が表示されるコンバージョン属性表示領域と、コンバージョンに至るまでのユーザのネットワーク上の行動履歴が表示される行動履歴表示領域とを有し、前記行動履歴として、特定のユーザが操作していることが確定している第１のブラウザの行動履歴と、特定のユーザの既知のアクセス履歴を教師データとした機械学習に基づいたユーザ分類処理によって、前記第１のブラウザと同一のユーザが操作しているとみなせる第２のブラウザの行動履歴とを含む第１のレポート画面を、コンピュータが生成する第１のステップと、
    コンピュータが、前記生成されたレポート画面を出力する第２のステップと
    を有することを特徴とするコンバージョンレポート表示方法。

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