JP7114037B2 - アクセス解析システム、アクセス解析方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、収集したログを集計処理してＷｅｂサイトの運営者に対して改善提案を行ったり、ユーザの情報端末に対してレコメンデーションを行ったりするアクセス解析システム、アクセス解析方法、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を実施するに際して、ユーザの各種行動ログは、重要な要素の１つである。
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インターネット広告毎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、インターネット広告のアクセスログを取得・解析するにすぎず、アクセスログ以外の各種行動ログを広範に取得し、アクセス解析に用いるものではなかった。
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、ユーザの各種行動ログ情報を広範に収集し、高精度のアクセス解析を実施可能とすることを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係るアクセス解析システムでは、ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とからなるアクセス解析システムであって、前記情報端末は、閲覧したウェブページに関する第１情報、表示しているコンテンツに関する第２情報、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報を含む行動ログ情報を記憶する第１記憶部と、前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置へと送信するログ送信制御部と、を備え、前記第１サーバ装置は、前記行動ログ情報を記憶する第２記憶部と、前記行動ログ情報を前記第２記憶部に記録するよう制御するログ記録制御部と、前記行動ログ情報の送受信を制御するログ送受信制御部と、を備え、前記第２サーバ装置は、前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理する集計処理部、を備え、前記第７情報は、商品種別を含むイベントカテゴリ、商品の購入やお気に入り登録を含むイベント名、商品ＩＤを含むイベントラベル、及び購入した個数を含むイベント値を含んでおり、前記第２サーバ装置が、前記第７情報を収集することで、前記集計処理部によりある商品をお気に入りに入れるまでのユーザの行動を把握することが可能となる。
本発明の第２の態様に係るアクセス解析方法は、ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とからなるアクセス解析システムによるアクセス解析方法であって、前記情報端末では、第１記憶部が、閲覧したウェブページに関する第１情報、表示しているコンテンツに関する第２情報、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報を含む行動ログ情報を記憶し、ログ送信制御部が、前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置へと送信し、前記第１サーバ装置では、第２記憶部が、前記行動ログ情報を記憶し、ログ記録制御部が、前記行動ログ情報を前記第２記憶部に記録するよう制御し、ログ送受信制御部が、前記行動ログ情報の送受信を制御し、前記第２サーバ装置では、集計処理部が、前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理し、前記第７情報は、商品種別を含むイベントカテゴリ、商品の購入やお気に入り登録を含むイベント名、商品ＩＤを含むイベントラベル、及び購入した個数を含むイベント値を含んでおり、前記第２サーバ装置が、前記第７情報を収集することで、前記集計処理部によりある商品をお気に入りに入れたときのユーザの行動を把握することが可能となる。
本発明の第３の態様に係るプログラムは、コンピュータを、行動ログ情報を集計処理する集計処理部、前記行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測部と、前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するレコメンデーション部と、前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するセグメンテーション部として機能させ、前記行動ログ情報は、閲覧したウェブページに関する第１情報、表示しているコンテンツに関する第２情報、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報を含み、前記第７情報は、商品種別を含むイベントカテゴリ、商品の購入やお気に入り登録を含むイベント名、商品ＩＤを含むイベントラベル、及び購入した個数を含むイベント値を含んでおり、前記第７情報に基づき、前記集計処理部によりある商品をお気に入りに入れたときのユーザの行動を把握することが可能となる。
本発明によれば、収集した行動ログ情報を用いて高精度のアクセス解析を実施するアクセス解析システム、アクセス解析方法、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ログ収集システム等は、ユーザの行動ログ情報を広範に収集することを可能とする。ここで、「行動ログ情報」とは、一般的な所謂アクセスログに限られず、画面上のスクロールに関する情報、ユーザがコンテンツにタッチした情報、表示しているコンテンツに関する情報、情報端末の向きや加速度に関する情報、任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する情報等を含む広い概念である。なお、行動ログ情報については、後に詳述する。一方、本発明の一実施形態に係るアクセス解析システム等は、このようにして収集された行動ログ情報を用いて高精度のアクセス解析を実施するものである。以下、詳述する。
図１には、本発明の一実施形態に係るログ収集システム、及びアクセス解析システムの構成を示し説明する。
同図に示されるように、ログ収集機能を備えた第１サーバ装置１は、インターネット等のネットワーク５を介してユーザの情報端末２、ログ集計処理機能を備えた第２サーバ装置３、及びＷｅｂサーバ装置４と通信自在に接続されている。
これらのうち、ログ集積システムは、第１サーバ装置１、及びユーザの情報端末２で構成されている。さらに、アクセス解析システムは、第１サーバ装置１、ユーザの情報端末２、及び第２サーバ装置３で構成されている。
このような構成において、ユーザの情報端末２は、Ｗｅｂサーバ装置４の提供するＷｅｂサイトにアクセスする。Ｗｅｂサーバ装置４が提供するＷｅｂサイトのＷｅｂページのＨＴＭＬファイルには、予めＪａｖａ（登録商標）スクリプトが埋め込まれており、ユーザの情報端末２は、Ｊａｖａ（登録商標）スクリプトの機能により、行動ログ情報を定期的に記録し、第１サーバ装置１へと送信する。同様の効果を得る手法として、Ｊａｖａ（登録商標）スクリプトの機能に代えて、予め所定のアプリケーションプログラムを情報端末２にインストールするようにして、当該アプリケーションプログラムの機能により、行動ログ情報の直接的な取得、及びリアルタイムあるいは定期的な送信を行うようにしてもよい。
第１サーバ装置１は、行動ログ情報を受信すると、ＤＢに保存する。第２サーバ装置３は、第１サーバ装置１の保存している行動ログ情報を受信すると、所定の集計処理を実行する。尚、詳細は後述するが、この集計処理の後、需要予測、レコメンデーション、セグメンテーションの各処理を実施してもよい。その結果、第２サーバ装置３からユーザの情報端末に所定のレコメンデーションが送信される。あるいは、ユーザの情報端末２、及びＷｅｂサーバ装置４に改善提案が送信される。
ここで、「レコメンデーション」とは、主にアクセスログ等に基づいて、ユーザのページ単位の行動ログ情報を取りまとめたものであり、例えば商品ごとに良く売れているＷｅｂサイト等の特徴を情報として提供するものである。一方、「改善提案」とは、アイテム単位でユーザの行動ログ情報を取りまとめたものであり、集計結果からアイテムごとに好適なＷｅｂサイトの改善の方向性を示唆するものである。
次に、図２を参照して、本発明の特徴的な処理を説明する。
このログ収集システムの特徴は、ユーザの情報端末２から集める情報の種類にある。ブラウザとの協働による閲覧するＷｅｂサイトに組み込まれたＪａｖａ（登録商標）スクリプトの機能により、或いはインストールされた独自のアプリケーションプログラムの直接的な機能により、ユーザの情報端末２は、以下の情報を定期的に第１サーバ装置１に送信する。
すべての情報には、ユーザを一意に識別するＩＤとタイムスタンプが付加されているため、第１サーバ装置１が、これらの情報をＤＢに保存した後においては、第２サーバ装置３において、ユーザの行動ログ情報を検索、集計することができる。
行動ログ情報に概念的に含まれる各情報の詳細は、以下の通りである。
ａ１．閲覧したＷｅｂページに関する情報
・閲覧したＷｅｂページ自体の情報
・ＷｅｂページのＵＲＬとページタイトルなどのメタ情報
・直前に閲覧していたＷｅｂページのＵＲＬ
・ユーザの端末の種類を特定するための情報（ＯＳ、ブラウザのバージョン等）
・閲覧したＷｅｂページ自体の情報
・ＷｅｂページのＵＲＬとページタイトルなどのメタ情報
・直前に閲覧していたＷｅｂページのＵＲＬ
・ユーザの端末の種類を特定するための情報（ＯＳ、ブラウザのバージョン等）
ａ２．画面上のスクロールに関する情報
・表示されている画面サイズ（width/height）
・スクロールした量（画面左上の座標（ｘ，ｙ））
・コンテンツのズーム量（浮動小数点）
・表示されている画面サイズ（width/height）
・スクロールした量（画面左上の座標（ｘ，ｙ））
・コンテンツのズーム量（浮動小数点）
ａ３．ユーザがコンテンツにタッチした情報
・タッチＩＤ（マルチタッチの場合の識別に利用）
・ページ内のタッチした座標（ｘ，ｙ）
・情報端末上でタッチした位置プリケ―ションの枠を含んだ座標（ｘ，ｙ）
・タッチＩＤ（マルチタッチの場合の識別に利用）
・ページ内のタッチした座標（ｘ，ｙ）
・情報端末上でタッチした位置プリケ―ションの枠を含んだ座標（ｘ，ｙ）
ａ４．表示しているコンテンツに関する情報
・アイテムのＩＤ （同じアイテムが識別できるＩＤ）
・画像ＵＲＬ ｂ （コンテンツが画像を含む場合）
・テキストデータ （コンテンツがテキストを含む場合）
・コンテンツに対するラベル（複数可）
例えば、商品ＩＤ、コンテンツの種類、広告キャンペーンのＩＤなど
・コンテンツの表示領域
例えば、左上の座標（ｘ，ｙ）、サイズ（width height）
・アイテムのＩＤ （同じアイテムが識別できるＩＤ）
・画像ＵＲＬ ｂ （コンテンツが画像を含む場合）
・テキストデータ （コンテンツがテキストを含む場合）
・コンテンツに対するラベル（複数可）
例えば、商品ＩＤ、コンテンツの種類、広告キャンペーンのＩＤなど
・コンテンツの表示領域
例えば、左上の座標（ｘ，ｙ）、サイズ（width height）
ａ５．情報端末の向きに関する情報
・地球上に接する平面に対してのｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの回転 （α、β、γ）
・地球上に接する平面に対してのｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの回転 （α、β、γ）
ａ６．情報端末の加速度に関する情報
・地球上に接する平面に対してのｘ座標、ｙ座標、ｚ座標方向ぞれぞれの加速度
・ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれに対する回転の加速度（α、β、γ）
・地球上に接する平面に対してのｘ座標、ｙ座標、ｚ座標方向ぞれぞれの加速度
・ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれに対する回転の加速度（α、β、γ）
ａ７．任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する情報
・イベントカテゴリ （例えば、商品種別等）
・イベント名 （例えば、「商品を購入」「お気に入りに登録」等）
・イベントラベル （例えば、商品ＩＤ等）
・イベント値（数値） （例えば、購入した個数等）
・イベントカテゴリ （例えば、商品種別等）
・イベント名 （例えば、「商品を購入」「お気に入りに登録」等）
・イベントラベル （例えば、商品ＩＤ等）
・イベント値（数値） （例えば、購入した個数等）
これらのうち、「ａ１．閲覧したＷｅｂページに関する情報」と「ａ４．表示しているコンテンツに関する情報」を必須事項としつつ、その他（ａ２～ａ３、ａ５～ａ７）の任意の組み合わせを「行動ログ情報」として収集する。これは、一般的なログ、及びログのリファラやエージェントで収集していた既存の情報では得られなかった情報まで収集可能とすることを意味している。
例えば、上記のうち「任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する情報」を収集することで、ある商品を「お気に入り」に入れたときのユーザの行動を把握することが可能となる。換言すれば、アイテムごとのユーザの行動（例えば、イベント発生に至る経緯、ページ移動や滞在時間、コンバージョンに対する寄与度等）を把握することが可能となるのである。
図３には第１サーバ装置１の構成を示し説明する。
同図に示されるように、サーバ装置１は、全体の制御を司るＣＰＵ等の制御部１１を備えている。制御部１１は、通信部１２、記憶部１３と接続されている。通信部１２はインターネット等のネットワーク５を介してユーザの情報端末２等との通信を行う通信インタフェースである。記憶部１３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやＨＤＤ等からなり、論理的にはデータベース（ＤＢ）１４を備えている。
制御部１１は、記憶部１３の制御プログラムを読み出し実行することで、主制御部１１ａ、ログ記録制御部１１ｂ、ログ送受信制御部１１ｃとして機能する。主制御部１１ａは統括的な制御を司る。ログ記録制御部１１ｂは、ユーザの情報端末２から定期的に送信されてくる行動ログ情報をＤＢ１４に記録するよう制御する。ログ送受信制御部１１ｃは第２サーバ装置３への行動ログ情報の送信等を制御する。ログ記録制御部１１ｂの機能により、ユーザの行動ログ情報が収集されることになる。
図４にはユーザの情報端末２の構成を示し説明する。
同図に示されるように、情報端末２は、全体の制御を司るＣＰＵ等の制御部２１を備えている。制御部２１は、通信部２２、操作部２３、表示部２４、及び記憶部２５と接続されている。通信部２２は、ネットワーク５を介して第１サーバ装置１などと通信を行う通信インタフェースである。操作部２３と表示部２４は、タッチパネルとして一体に構成されてもよい。記憶部２５は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやＨＤＤ等からなり、プログラム２６を記憶している。このプログラム２６には、一般的なブラウザに係るプログラムのほか、行動ログ情報収集のための独自のプログラムも含まれる。
制御部２１は、記憶部２５の各種プログラム２６を読み出し実行することで、主制御部２１ａ、ブラウザ部２１ｂ、ログ送信制御部２１ｃ、及び表示制御部２１ｄとして機能する。主制御部２１ａは、統括的な制御を司る。ブラウザ部２１ｂは、表示部２４によるＷｅｂページの閲覧等を可能とする。ログ送信制御部２１ｃは、定期的にユーザの行動ログ情報を記憶部２５に記憶し、第１サーバ装置１へと送信するよう制御する。表示制御部２１ｄは、各種表示を制御するものである。ログ送信制御部２１ｃは、Ｗｅｂサーバ装置４のＷｅｂページ閲覧時に送信されるＨＴＭＬファイルの中のＪａｖａ（登録商標）スクリプトの機能により実現される。同様の効果を得る手法として、ログ送信制御部２１ｃは、アプリケーションプログラム２６の機能として実現され、ブラウザの機能とは別に直接的に行動ログ情報を取得するようにしてもよい。
図５には第２サーバ装置３の構成を示し説明する。
同図に示されるように、サーバ装置３は、全体の制御を司るＣＰＵ等の制御部３１を備えている。制御部３１は、通信部３２、記憶部３３と接続されている。通信部３２はインターネット等のネットワーク５を介してユーザの情報端末２等との通信を行う通信インタフェースである。記憶部３３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやＨＤＤ等からなり、論理的にはデータベース（ＤＢ）３４を備えている。
制御部３１は、記憶部３３の制御プログラムを読み出し実行することで、主制御部３１ａ、ログ集計処理部３１ｂ、需要予測部３１ｃ、レコメンデーション部３１ｄ、セグメンテーション部３１ｅとして機能する。主制御部１１ａは統括的な制御を司る。ログ集計処理部３１ｂは、第１サーバ装置１からの行動ログ情報を受信して集計処理を行う。
アクセス解析システムの特徴は、ユーザの情報端末２での行動ログ情報をより細かく集計し、それらのデータを応用可能な形で保存、変換することにある。これによって、各部３１ｃ乃至３１ｅは、以下の機能を実現する。
ｂ１．ユーザの需要予測エンジン
本システムでは、行動ログ情報として、ユーザの情報端末２上での閲覧ログと、どのコンテンツをどのような状態で閲覧したかを網羅的に記録しているため、商品購入に至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、ユーザがどのようにコンテンツを閲覧したかの情報から、そのコンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測するエンジンが実装できる。本実施形態に係るアクセス解析システムでは、需要予測部３１ｃが、この機能を実現している。
本システムでは、行動ログ情報として、ユーザの情報端末２上での閲覧ログと、どのコンテンツをどのような状態で閲覧したかを網羅的に記録しているため、商品購入に至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、ユーザがどのようにコンテンツを閲覧したかの情報から、そのコンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測するエンジンが実装できる。本実施形態に係るアクセス解析システムでは、需要予測部３１ｃが、この機能を実現している。
ｂ２．レコメンデーションエンジン
従来技術に係るレコメンデーションシステムは、商品へのアクセスログを基に作られているが、本システムを導入し、上記需要予測部３１ｃと連携することで、リアルタイムにユーザの行動に基づき、そのユーザが興味を持つコンテンツを推薦することができる。閲覧した／していない、の二値情報に頼るレコメンデーションエンジンに比べて精度の向上が期待できる。本実施形態に係るアクセス解析システムでは、レコメンデーション部３１ｄが、需要予測部３１ｃと協働して、この機能を実現している。
従来技術に係るレコメンデーションシステムは、商品へのアクセスログを基に作られているが、本システムを導入し、上記需要予測部３１ｃと連携することで、リアルタイムにユーザの行動に基づき、そのユーザが興味を持つコンテンツを推薦することができる。閲覧した／していない、の二値情報に頼るレコメンデーションエンジンに比べて精度の向上が期待できる。本実施形態に係るアクセス解析システムでは、レコメンデーション部３１ｄが、需要予測部３１ｃと協働して、この機能を実現している。
ｂ３．ユーザのセクメンテ―ション
ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメント（男女、年代など）に分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定できる。より、身体的、ＩＴリテラシ、ライフスタイルなどに関する分類に対して既存のセグメンテーションに比べて高精度で行えることが期待できる。本実施形態に係るアクセス解析システムでは、セグメンテーション部３１ｅが、この機能を実現している。
ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメント（男女、年代など）に分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定できる。より、身体的、ＩＴリテラシ、ライフスタイルなどに関する分類に対して既存のセグメンテーションに比べて高精度で行えることが期待できる。本実施形態に係るアクセス解析システムでは、セグメンテーション部３１ｅが、この機能を実現している。
以下、図６のフローチャートを参照して、本発明の一実施形態に係るログ収集システムによるログ収集に関わる処理の流れを説明する。これは、一実施形態に係るログ収集方法にも相当するものである。
前提として、情報端末２は、Ｗｅｂサーバ装置４にアクセスして、Ｗｅｂサーバ装置４の提供するＷｅｂサイトのＨＴＭＬファイルを受信し、Ｗｅｂページを閲覧する。このとき、Ｗｅｂサーバ装置４から送られるＨＴＭＬファイルに埋め込まれているＪａｖａ（登録商標）スクリプトの機能により、情報端末２は、イベント発生時に行動ログ情報を記憶部２５に記憶し（Ｓ１）、ログ送信制御部２１ｃが、行動ログ情報をリアルタイムにあるいは定期的に第１サーバ装置１へと送信する（Ｓ２）。ログ送信制御部２１ｃが、独自のアプリケーションプログラム２６により実現される場合には、ブラウザの機能とは別に独自に行動ログ情報を収集し、リアルタイムにあるいは定期的に第１サーバ装置１へと送信する。第１サーバ装置１では、この行動ログ情報を、通信部１２を介して受信すると（Ｓ３）、ログ記録制御部１１ｂが、行動ログ情報をＤＢ１４に記録するように制御する（Ｓ４）。こうして、ログ収集に係る一連の処理を終了する。
次に、図７のフローチャートを参照して、本発明の一実施形態に係るアクセス解析システムによるアクセス解析に関わる処理の流れを説明する。これは、一実施形態に係るアクセス解析方法の少なくとも一部にも相当するものである。
第１サーバ装置１は、ログ送受信制御部１１ｃが、リアルタイムにあるいは定期的に行動ログ情報を第２サーバ装置３に送信する（Ｓ２１）。第２サーバ装置３では、通信部３２を介して、この行動ログ情報を受信すると（Ｓ２２）、ログ集計処理部３１ｂが行動ログ情報の集計処理を行う（Ｓ２３）。そして、需要予測部３１ｃが、前述したような需要予測を行い（Ｓ２４）、レコメンデーション部３１ｄが、前述したようなレコメンデーションエンジンとして機能し、レコメンデーションを生成し（Ｓ２５）、セグメンテーション部３１ｅが、前述したようなユーザのセグメンテーションを行う（Ｓ２６）。尚、ステップＳ２４乃至Ｓ２６は、全てを実行する必要はなく、任意の組み合わせで実行してもよい。
こうして、第２サーバ装置３は、処理結果をユーザの情報端末２やＷｅｂサーバ装置４等に送信する（Ｓ２７）。ユーザの情報端末２では、通信部２２を介して、レコメンデーション等の処理結果を受信すると（Ｓ２８）、表示制御部２１ｄの制御の下、表示部２４にレコメンデーション等の処理結果を表示する（Ｓ２９）。こうして、アクセス解析に係る一連の処理を終了する。
以上説明した本発明の一実施形態によれば、以下の効果が奏される。
本実施形態によるログ収集システム及びログ収集方法によれば、閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を第１サーバ装置で収集することができ、当該行動ログ情報には、情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、情報端末の向きに関する第５情報、情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含めることが可能である。従って、多様なアクセス解析にユーザの行動ログ情報を柔軟に活用する環境を提供することが可能となる。
また、本実施形態によるアクセス解析システム、アクセス解析方法、及びプログラムによれば、閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を第１サーバ装置で収集することができ、第２サーバ装置で当該行動ログ情報を集計処理することができ、当該行動ログ情報には、情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、情報端末の向きに関する第５情報、情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含めることが可能である。従って、ユーザの行動ログ情報を用いた多様なアクセス解析を実現することができる。
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、アクセス解析の結果、Ｗｅｂサーバ装置の運営者等に提供される改善提案と併せて、行動ログ情報に基づくアクセス解析の結果を定量的に示したレポートを提供するようにしてもよいことは勿論である。
尚、本発明には以下の態様も含まれる。
（１） ユーザの情報端末と第１サーバ装置とからなるログ収集システムであって、
前記情報端末は、
閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶する第１記憶部と、
前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するログ送信制御部と、
を備え、
前記第１サーバ装置は、
前記行動ログ情報を記憶する第２記憶部と、
前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御するログ記録制御部と、
を備え、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
ログ収集システム。
（２） ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とからなるアクセス解析システムであって、
前記情報端末は、
閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶する第１記憶部と、
前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するログ送信制御部と、
を備え、
前記第１サーバ装置は、
前記行動ログ情報を記憶する第２記憶部と、
前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御するログ記録制御部と、
前記行動ログ情報の送受信を制御するログ送受信制御部と、
を備え、
前記第２サーバ装置は、
前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理する集計処理部、
を備え、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
アクセス解析システム。
（３） 前記第２サーバ装置は、
行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測部を更に有する
（２）に記載のアクセス解析システム。
（４） 前記第２サーバ装置は、
前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するレコメンデーション部を更に有する
（３）に記載のアクセス解析システム。
（５） 前記第２サーバ装置は、
前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するセグメンテーション部と更に有する
（３）又は（４）に記載のアクセス解析システム。
（６） ユーザの情報端末と第１サーバ装置とによるログ収集方法であって、
前記情報端末が、閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するステップと、
前記第１サーバ装置が、前記行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御するステップと、を有し、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
ログ収集方法。
（７） ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とによるアクセス解析方法であって、
前記情報端末が、閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するステップと、
前記第１サーバ装置が、前記行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御し、前記行動ログ情報の送受信を制御するステップと、
前記第２サーバ装置が、前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理するステップと、を有し、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
アクセス解析方法。
（８） 前記第２サーバ装置が、前記行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測を行うステップを更に有する
（７）に記載のアクセス解析方法。
（９） 前記第２サーバ装置が、前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するステップを更に有する
（８）に記載のアクセス解析システム。
（１０） 前記第２サーバ装置が、前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動をビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するステップを更に有する
（８）又は（９）に記載のアクセス解析システム。
（１１） コンピュータを、
閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を集計処理する集計処理部と、
前記行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測部と、
前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するレコメンデーション部と、
前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するセグメンテーション部として機能させ、
前記行動ログ情報には、情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、情報端末の向きに関する第５情報、情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
プログラム。
（１） ユーザの情報端末と第１サーバ装置とからなるログ収集システムであって、
前記情報端末は、
閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶する第１記憶部と、
前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するログ送信制御部と、
を備え、
前記第１サーバ装置は、
前記行動ログ情報を記憶する第２記憶部と、
前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御するログ記録制御部と、
を備え、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
ログ収集システム。
（２） ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とからなるアクセス解析システムであって、
前記情報端末は、
閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶する第１記憶部と、
前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するログ送信制御部と、
を備え、
前記第１サーバ装置は、
前記行動ログ情報を記憶する第２記憶部と、
前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御するログ記録制御部と、
前記行動ログ情報の送受信を制御するログ送受信制御部と、
を備え、
前記第２サーバ装置は、
前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理する集計処理部、
を備え、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
アクセス解析システム。
（３） 前記第２サーバ装置は、
行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測部を更に有する
（２）に記載のアクセス解析システム。
（４） 前記第２サーバ装置は、
前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するレコメンデーション部を更に有する
（３）に記載のアクセス解析システム。
（５） 前記第２サーバ装置は、
前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するセグメンテーション部と更に有する
（３）又は（４）に記載のアクセス解析システム。
（６） ユーザの情報端末と第１サーバ装置とによるログ収集方法であって、
前記情報端末が、閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するステップと、
前記第１サーバ装置が、前記行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御するステップと、を有し、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
ログ収集方法。
（７） ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とによるアクセス解析方法であって、
前記情報端末が、閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置１へと送信するステップと、
前記第１サーバ装置が、前記行動ログ情報を記憶し、前記行動ログ情報を前記記憶部に記録するよう制御し、前記行動ログ情報の送受信を制御するステップと、
前記第２サーバ装置が、前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理するステップと、を有し、
前記行動ログ情報には、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
アクセス解析方法。
（８） 前記第２サーバ装置が、前記行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測を行うステップを更に有する
（７）に記載のアクセス解析方法。
（９） 前記第２サーバ装置が、前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するステップを更に有する
（８）に記載のアクセス解析システム。
（１０） 前記第２サーバ装置が、前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動をビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するステップを更に有する
（８）又は（９）に記載のアクセス解析システム。
（１１） コンピュータを、
閲覧したウェブページに関する第１情報と表示しているコンテンツに関する第２情報とを含む行動ログ情報を集計処理する集計処理部と、
前記行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測部と、
前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するレコメンデーション部と、
前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するセグメンテーション部として機能させ、
前記行動ログ情報には、情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、情報端末の向きに関する第５情報、情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報の少なくともいずれかを含む
プログラム。
１…第１サーバ装置、２…情報端末、３…第２サーバ装置、４…Ｗｅｂサーバ装置、５…ネットワーク、１１…制御部、１１ａ…主制御部、１１ｂ…ログ記録制御部、１１ｃ…ログ送受信制御部、１２…通信部、１３…記憶部、１４…ＤＢ、２１…制御部、２１ａ…主制御部、２１ｂ…ブラウザ部、２１ｃ…ログ送信制御部、２１ｄ…表示制御部、２２…通信部、２３…操作部、２４…表示部、２５…記憶部、３１…制御部、３１ａ…主制御部、３１ｂ…ログ集計処理部、３１ｃ…需要予測部、３１ｄ…レコメンデーション部、３１ｅ…セグメンテーション部、３２…通信部、３３…記憶部、３４…ＤＢ。
Claims (9)
- ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とからなるアクセス解析システムであって、
前記情報端末は、
閲覧したウェブページに関する第１情報、表示しているコンテンツに関する第２情報、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報を含む行動ログ情報を記憶する第１記憶部と、
前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置へと送信するログ送信制御部と、
を備え、
前記第１サーバ装置は、
前記行動ログ情報を記憶する第２記憶部と、
前記行動ログ情報を前記第２記憶部に記録するよう制御するログ記録制御部と、
前記行動ログ情報の送受信を制御するログ送受信制御部と、
を備え、
前記第２サーバ装置は、
前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理する集計処理部、
を備え、
前記第７情報は、商品種別を含むイベントカテゴリ、商品の購入やお気に入り登録を含むイベント名、商品ＩＤを含むイベントラベル、及び購入した個数を含むイベント値を含んでおり、前記第２サーバ装置が、前記第７情報を収集することで、前記集計処理部によりある商品をお気に入りに入れるまでのユーザの行動を把握することが可能となる
アクセス解析システム。 - 前記第２サーバ装置は、
行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測部を更に有する
請求項１に記載のアクセス解析システム。 - 前記第２サーバ装置は、
前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するレコメンデーション部を更に有する
請求項２に記載のアクセス解析システム。 - 前記第２サーバ装置は、
前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するセグメンテーション部と更に有する
請求項２又は請求項３に記載のアクセス解析システム。 - ユーザの情報端末と第１サーバ装置と第２サーバ装置とからなるアクセス解析システムによるアクセス解析方法であって、
前記情報端末では、
第１記憶部が、閲覧したウェブページに関する第１情報、表示しているコンテンツに関する第２情報、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報を含む行動ログ情報を記憶し、
ログ送信制御部が、前記行動ログ情報を前記第１サーバ装置へと送信し、
前記第１サーバ装置では、
第２記憶部が、前記行動ログ情報を記憶し、
ログ記録制御部が、前記行動ログ情報を前記第２記憶部に記録するよう制御し、
ログ送受信制御部が、前記行動ログ情報の送受信を制御し、
前記第２サーバ装置では、
集計処理部が、前記第１サーバ装置から送信された行動ログ情報を集計処理し、
前記第７情報は、商品種別を含むイベントカテゴリ、商品の購入やお気に入り登録を含むイベント名、商品ＩＤを含むイベントラベル、及び購入した個数を含むイベント値を含んでおり、前記第２サーバ装置が、前記第７情報を収集することで、前記集計処理部によりある商品をお気に入りに入れたときのユーザの行動を把握することが可能となる
アクセス解析方法。 - 前記第２サーバ装置では、
需要予測部が、行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する
請求項５に記載のアクセス解析方法。 - 前記第２サーバ装置では、
レコメンデーション部が、前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成する
請求項６に記載のアクセス解析方法。 - 前記第２サーバ装置では、
セグメンテーション部が、前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定する
請求項６又は請求項７に記載のアクセス解析方法。 - コンピュータを、
行動ログ情報を集計処理する集計処理部、
前記行動ログ情報に基づいて、コンバージョンに至ったデータと、至らなかったデータをラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツにどのくらいの需要があるのかを予測する需要予測部と、
前記行動ログ情報に基づいて、上記需要予測部と連携し、ユーザが興味を持つコンテンツを特定し推薦するレコメンデーションを生成するレコメンデーション部と、
前記行動ログ情報に基づき、ユーザの行動を、ビジネス上関心のあるセグメントに分けてラベル付けし、機械学習することにより、コンテンツを閲覧しているユーザがどのような属性を持つのかを推定するセグメンテーション部として機能させ、
前記行動ログ情報は、閲覧したウェブページに関する第１情報、表示しているコンテンツに関する第２情報、前記情報端末の画面上のスクロールに関する第３情報、ユーザがコンテンツにタッチした第４情報、前記情報端末の向きに関する第５情報、前記情報端末の加速度に関する第６情報、及び任意の事象が起こったことを記録するためのカスタムイベントに関する第７情報を含み、
前記第７情報は、商品種別を含むイベントカテゴリ、商品の購入やお気に入り登録を含むイベント名、商品ＩＤを含むイベントラベル、及び購入した個数を含むイベント値を含んでおり、前記第７情報に基づき、前記集計処理部によりある商品をお気に入りに入れたときのユーザの行動を把握することが可能となる
プログラム。
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