(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客生存率を分析する分析者によって操作される分析者用端末からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末に送る顧客生存率推定処理サーバを備えた顧客生存率推定システムであって、
前記顧客生存率推定処理サーバは、
ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベースと、
前記分析用端末から顧客生存率分析要求があったときに、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう確率を示す購買前行動生存率とを算出する生存率推定手段と、
前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を顧客生存率分析結果として決定する潜在的生存率推定手段と、
を備えていることを特徴とする顧客生存率推定システム。
【請求項２】
顧客生存率を分析する分析者によって操作される分析者用端末からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末に送る顧客生存率推定処理サーバを備えたシステムにおける顧客生存率推定方法であって、
前記分析者用端末が、顧客生存率分析要求を顧客生存率推定処理サーバに送信するステップと、
前記顧客生存率推定処理サーバの生存率推定手段が、前記顧客生存率分析要求を受けたときに、ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベース内のデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう確率を示す購買前行動生存率とを算出する生存率推定ステップと、
前記顧客生存率推定処理サーバの潜在的生存率推定手段が、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を顧客生存率分析結果として決定する潜在的生存率推定ステップと、
前記顧客生存率推定処理サーバが、前記決定された顧客生存率分析結果を前記分析者用端末に送信するステップと、
を備えたことを特徴とする顧客生存率推定方法。
【請求項３】
ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベースと、
前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう購買前行動生存率とを算出する生存率推定手段と、
前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を決定する潜在的生存率推定手段と、
を備えたことを特徴とする顧客生存率推定処理サーバ。
【請求項４】
コンピュータを請求項３に記載の各手段として機能させる顧客生存率推定処理サーバ用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティング分野において顧客の生存率を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
マーケティング分析において、ダイレクトメールの送付対象絞り込み、ブランド戦略立案の際、今後も自社ブランドを買い続けてくれる優良顧客を抽出する必要がある。
【０００３】
従来、顧客生存率を推定する方法としては、例えば特許文献１に記載の方法が知られていた。
【０００４】
特許文献１に記載の方法によれば、購買と離脱がランダムに発生するという仮定を置き、個々人の来店周期を考慮した生存率を推定できる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】阿部誠、「消費者行動理論にもとづいた個人レベルのＲＦ分析−階層ベイズによるＰａｒｅｔｏ／ＮＢＤモデルの改良−」、日本統計学会誌、第３７巻、第２号、２００８年３月、ｐｐ．２３９−２５９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の顧客生存率推定方法は、購買データを元に算出するため、実際に購買を行っていないユーザに適用することができない。すなわち、例えばあるブランドに関する購買履歴のないユーザについては、当該ブランドに関する顧客生存率を推定することはできない。
【０００７】
したがって購買を行なっていないユーザに適用可能な生存率推定を行なう必要がある。
【０００８】
本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、実際に購買を行なっていないユーザに適用することができる顧客生存率推定システム、方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、ベイズの定理を用いて、購買前行動（カート投入、商品閲覧）のデータを元に実際に購買を行なっていないユーザの生存率（潜在的生存率）を含めて推定する。尚、以下の説明では「購買前行動」を単に「前行動」と記載することもある。
【００１０】
本発明の顧客生存率推定システムは、顧客生存率を分析する分析者によって操作される分析者用端末からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末に送る顧客生存率推定処理サーバを備えた顧客生存率推定システムであって、前記顧客生存率推定処理サーバは、ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベースと、前記分析用端末から顧客生存率分析要求があったときに、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう確率を示す購買前行動生存率とを算出する存在率推定手段と、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を顧客生存率分析結果として決定する潜在的生存率推定手段と、を備えていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
（１）請求項１〜４に記載の発明によれば、実際に購買を行なっていないユーザに適用することができ、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる。
（２）請求項２に記載の発明によれば、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる顧客生存率推定方法を提供することができる。
（３）請求項３に記載の発明によれば、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる顧客生存率推定処理サーバを提供することができる。
（４）請求項４に記載の発明によれば、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる顧客生存率推定処理サーバ用プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態例における顧客生存率推定システムの構成図。
【図２】本発明の実施形態例における生存率推定処理部が行なう処理のフローチャート。
【図３】本発明の実施形態例における潜在的生存率推定処理部が行なう処理のフローチャート。
【図４】本発明の実施形態例における全体のシーケンス図。
【図５】本発明の実施形態例における生存率推定処理部の入、出力データの説明図。
【図６】本発明の実施形態例における潜在的生存率推定処理部の入、出力データの説明図。
【図７】本発明の実施形態例における生存率推定処理部の入力となるパラメータｘ，ｔ，Ｔの説明図。
【図８】本発明の実施形態例における潜在的生存率推定処理部で用いるデータ例を表し、（ａ）は各ユーザが各ブランドで購買を行なった日数のデータ例を示す説明図、（ｂ）は各ユーザが各ブランドで前行動を行なった日数のデータ例を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。
【００１４】
購買には必ず前行動が必要であることから、ベイズの定理により生存率＝Ｐ（購買）について、Ｐ（購買）＝Ｐ（前行動）Ｐ（購買｜前行動）が成立する。尚、Ｐ（購買｜前行動）は、前行動を条件として購買が起こる条件付確率を表している。
【００１５】
しかし、購買を行なっていないユーザは既存手法ではＰ（購買｜前行動）＝０であるため、生存率を算出できないが、本実施形態例では、対象ユーザの他ブランドにおけるＰ（購買｜前行動）と他ユーザの対象ブランドにおけるＰ（購買｜前行動）から期待値を推定する。実測値ではなく、期待値を生存率計算に組み込むことで未購買者の生存率（今後購買を行なう確率）を推定可能とする。
【００１６】
図１は、本発明の顧客生存率推定システムの全体構成を示している。図２は本発明の生存率推定手段が行なう生存率推定処理のフローチャート、図３は本発明の潜在的生存率推定手段が行なう潜在的生存率推定処理のフローチャート、図４は本発明の顧客生存率推定処理サーバの全体シーケンス図である。
【００１７】
図１において、１００は、顧客生存率を分析する分析者（例えばマーケター、商品開発者）によって操作される分析者用端末（コンピュータ端末）であり、２００は、分析者用端末１００からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末１００に送る顧客生存率推定処理サーバであり、これら分析者用端末１００と顧客生存率推定処理サーバ２００は、例えば図示省略のネットワークによって接続されている。
【００１８】
顧客生存率推定処理サーバ２００は、ユーザの商品に対する購買行動および前行動に関するログデータが格納されたログデータベース２１０と、前記ログデータベース２１０に格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後前行動を行なう前行動生存率とを算出する、生存率推定手段としての生存率推定処理部２２０と、前記ログデータベース２１０に格納されたデータに基づいて、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率と前記生存率推定処理部２２０により算出された前行動生存率とを用いて、前行動からの推定生存率を求め、該前行動からの推定生存率および前記生存率推定処理部２２０により算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を決定する潜在的生存率推定手段としての潜在的生存率推定処理部２３０とを備えている。
【００１９】
顧客生存率推定処理サーバ２００は、例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＲＯＭ，ＲＡＭ，ＣＰＵ、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。
【００２０】
このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーションなど）との協働の結果、顧客生存率推定処理サーバ２００は、図１に示すように、ログデータベース２１０、生存率推定処理部２２０および潜在的生存率推定処理部２３０を実装する。
【００２１】
前記ログデータベース２１０はハードディスクあるいはＲＡＭなどの保存手段・記憶手段に構築されているものとする。
【００２２】
次に、上記のように構成されたシステムの動作を具体的に説明する。まずログデータベース２１０に格納されるデータについて説明する。ログデータベース２１０には、ユーザ毎の購買（＝ｂｕｙ＿）、前行動であるカート投入（ｃａｒｔ＿）、前行動である商品閲覧（＝ｖｉｅｗ＿）に関するパラメータｘ，ｔ，Ｔのデータ（例えば図５の（１）に示すデータ）と、ブランド毎の全ユーザがあるブランドで購買を行なった日数および、ブランド毎の全ユーザがあるブランドで前行動（カート投入、商品閲覧）を行なった日数のデータ（例えば図６の（２）、（３）に示すデータ）と、ユーザ毎のあるユーザがいずれかのブランドで購買を行なった日数およびユーザ毎のあるユーザがいずれかのブランドで前行動を行なった日数のデータ（例えば図６の（４）、（５）に示すデータ）とが格納されている。
【００２３】
尚、図５は生存率推定処理部２２０のインプットデータ（１）とアウトプットデータ（６）（ユーザ毎の購買、カート投入、商品閲覧の各々の生存率ｂｕｙ＿ｌｉｆｅ、ｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ、ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅ）の例を表し、図６は潜在的生存率推定処理部２３０のインプットデータ（２）、（３）、（４）、（５）、（６）とアウトプットデータ（７）（ユーザ毎の生存率）の例を表している。
【００２４】
前記パラメータｘ，ｔ，Ｔは図７のように定義される。図７は、購買、カート投入、商品閲覧の各事象の観測開始から観測終了に向けての時間経過を示し、図中の＊印は各事象が発生したことを表している。
【００２５】
パラメータｘは事象が発生した回数（日数）であり、図７の例ではｘ＝３である。パラメータｔは事象の初回発生日から最終発生日までの経過日数であり、パラメータＴは事象の初回発生日から観測終了日までの経過日数である。
【００２６】
次に生存率推定処理部２２０の詳細について説明する。生存率推定処理部２２０は、分析用端末１００から顧客生存率分析要求、例えば比較したいブランド（又はＥＣサイト）の指定がなされたとき、図２のフローチャートに示す、購買、カート投入、商品閲覧の各データの取得処理（ステップＳ２２１，Ｓ２２４，Ｓ２２７）と、購買、カート投入、商品閲覧についてのユーザ毎のパラメータの推定処理（ステップＳ２２２，Ｓ２２５，Ｓ２２８）と、購買、カート投入、商品閲覧の各生存率の算出処理（ステップＳ２２３，Ｓ２２６，Ｓ２２９）とを実行する。その具体的な処理は次のとおりである。
【００２７】
＜データ取得＞
処理０；ログデータベース２１０から購買、カート投入、商品閲覧に関するパラメータｘ，ｔ，Ｔをユーザ毎に取得する（ステップＳ２２１，Ｓ２２４，Ｓ２２７）。具体的には、例えば図５のデータ（１）のように、ｂｕｙ＿ｘ：購買を行なった日数、ｂｕｙ＿ｔ：初回購買日から最終購買日までの経過日数、ｂｕｙ＿Ｔ：初回購入日から観測終了日までの経過日数、ｃａｒｔ＿ｘ：カート投入を行なった日数、ｃａｒｔ＿ｔ：初回カート投入日から最終カート投入日までの経過日数、ｃａｒｔ＿Ｔ：初回カート投入日から観測終了日までの経過日数、ｖｉｅｗ＿ｘ：商品閲覧を行なった日数、ｖｉｅｗ＿ｔ：初回商品閲覧日から最終商品閲覧日までの経過日数、ｖｉｅｗ＿Ｔ：初回商品閲覧日から観測終了日までの経過日数を取得する。
【００２８】
尚、ここでは前行動＝カート投入、商品閲覧としているが、他の行動を含めても良い。例えばＡブランドの生存率を出す場合、Ａブランドの購買、Ａブランドの前行動（商品閲覧、カート投入）に絞って上記のデータを抽出する。また、ａサイト（ＥＣサイト）への生存率を求める場合も上記同様である。
【００２９】
＜ユーザ毎のパラメータ推定＞
ここではグリッドサーチにより推定する方法を例示する。
【００３０】
処理１；ユーザ１を選ぶ
処理２；式（１）で表される生存率尤度関数にパラメータｘ，ｔ，Ｔを代入する（ステップＳ２２２では購買の生存率を求めるためのパラメータであるので、ｘ→ｂｕｙ＿ｘ，ｔ→ｂｕｙ＿ｔ，Ｔ→ｂｕｙ＿Ｔを指す）。
【００３１】
【数１】
0005525501.tif 000002
【００３２】
処理３；式（１）の購買率パラメータλ、離脱率パラメータμに０から１までの値を、サービス提供者が設定した区切り毎に変化させ、それぞれの尤度関数の値を求める。
【００３３】
処理４；尤度関数の最も高かったλ、μをそのユーザのパラメータとして採用する。
【００３４】
処理５；ユーザを変え（ＩＤを１足す）、処理１に戻る。全ユーザ分終了していれば処理６へ進む。尚、他にも尤度関数の微分値が０となるパラメータを数学的に解く方法など、パラメータ推定に関する既存手法が適用可能である。
【００３５】
＜購買生存率算出＞
処理６；生存率を算出する式（２）へユーザ毎のｘ，ｔ，Ｔ，λ，μを代入し、生存率を算出し（ステップＳ２２３）、これをｂｕｙ＿ｌｉｆｅとする。
【００３６】
【数２】
0005525501.tif 000003
【００３７】
＜前行動生存率算出＞
処理７；処理１〜６についてカート投入（ｃａｒｔ＿ｘ，ｃａｒｔ＿ｔ，ｃａｒｔ＿Ｔ）（ステップＳ２２５，Ｓ２２６）、商品閲覧（ｖｉｅｗ＿ｘ，ｖｉｅｗ＿ｔ，ｖｉｅｗ＿Ｔ）（ステップＳ２２８，Ｓ２２９）で同様の処理を行い、算出された生存率をそれぞれｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ，ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅとする。前記算出された生存率の例は図５、図６のデータ（６）となり、ｂｕｙ＿ｌｉｆｅは今後購買を行なう確率（本来の意味での顧客生存率）、はｃａｒｔ＿ｌｉｆｅは今後カート投入を行なう確率、ｖｉｅｗ＿ｌｉｆｅは今後商品閲覧を行なう確率を指す。
【００３８】
尚、前記処理２をステップＳ２２５で行う際は、カート投入の生存率を求めるためのパラメータであるので、式（１）に代入するパラメータｘ，ｔ，Ｔは、ｘ→ｃａｒｔ＿ｘ，ｔ→ｃａｒｔ＿ｔ，Ｔ→ｃａｒｔ＿Ｔを指し、処理２をステップＳ２２８で行う際は、商品閲覧の生存率を求めるためのパラメータであるので、式（１）に代入するパラメータｘ，ｔ，Ｔは、ｘ→ｖｉｅｗ＿ｘ，ｔ→ｖｉｅｗ＿ｔ，Ｔ→ｖｉｅｗ＿Ｔを指す。
【００３９】
次に潜在的生存率推定処理部２３０の詳細について説明する。潜在的生存率推定処理部２３０は、図３のフローチャートに示す、カート投入からの購買遷移確率推定処理（ステップＳ２３１）と、商品閲覧からの購買遷移確率推定処理（ステップＳ２３２）と、潜在的生存率算出処理（ステップＳ２３３）とを実行する。その具体的処理は次のとおりである。
【００４０】
＜各ユーザの購買遷移確率（Ｐ（購買｜前行動））推定＞
以下の処理８〜処理１２はステップＳ２３１，Ｓ２３２で実行される。
【００４１】
処理８；前行動＝カート投入とおく。
【００４２】
処理９；ユーザ１を選ぶ。
【００４３】
処理１０；処理０のデータ取得時Ａブランドの生存率を推定しようとしていた場合、購買生存率＝「ユーザ１のＡブランドの購買遷移確率」×前行動生存率となる。ここで、前行動生存率は、生存率推定処理部２２０が行なう前記「処理７」（図２のステップＳ２２５，Ｓ２２６，Ｓ２２８，Ｓ２２９）によって算出済みであり、推定すべき「ユーザ１のＡブランドの購買遷移確率」を、期待生存率として次の式（３）のように求める。
【００４４】
ユーザ１のＡブランドのＰ（購買｜前行動）＝ＡブランドにおけるＰ（購買｜前行動）×ユーザ１のＰ（購買｜前行動）×ｋ＝{全ユーザがＡブランドで購買を行なった日数／全ユーザがＡブランドで前行動を行なった日数}×{ユーザ１がいずれかのブランドで購買を行なった日数／ユーザ１がいずれかのブランドで前行動を行なった日数}×ｋ…（３）
この式（３）で表される期待生存率をＺとおく。式（３）のｋはサービス提供者が設定した定数である。
【００４５】
ここで、式（３）は前行動からの遷移確率を期待値により算出することを表しており、そのプロセスについて説明する。
【００４６】
購買には必ず前行動が必要である（Ｐ（前行動｜購買）＝１）ことから、ベイズの定理により生存率＝Ｐ（購買）＝Ｐ（前行動）Ｐ（購買｜前行動）が成立する。Ｐ（前行動）は図２の生存率推定処理により算出済みである。Ｐ（購買｜前行動）＝購買を行なった日数／前行動を行なった日数で表されるとき、図８のＸ（１，Ａ）／Ｙ（１，Ａ）を推定するとユーザ１のＡブランドのＰ（購買｜前行動）となる。
【００４７】
図８（ａ）は各ユーザが各ブランドで購買を行なった日数のデータ例を示し、図８（ｂ）は各ユーザが各ブランドで前行動を行なった日数のデータ例を示し、これらデータはログデータベース２１０に格納されているデータから潜在的生存率推定処理部２３０が取得するものである。
【００４８】
ただし購買を行なっていないユーザはＸ（１，Ａ）は実測値としては０である。そこで、Ａブランドとユーザ１のカテゴリが独立している仮定したときのＰ（購買｜前行動）期待値を求める。
【００４９】
Ｘ（１，Ａ）＝Ｎ（．，Ａ）×Ｎ（１，．）／Ｎ（．，．）
Ｙ（１，Ａ）＝Ｍ（．，Ａ）×Ｍ（１，．）／Ｍ（．，．）
より、
【００５０】
【数３】
0005525501.tif 000004
【００５１】
となる。この式（４）の分母部分は定数となるため、１／全ユーザ全ブランドのＰ（購買｜前行動）をｋとおき、式（３）を求める。
【００５２】
処理１１；処理１０で求めた式（３）の期待生存率Ｚに、該Ｚに対応する前記生存率推定処理部２２０（図２のステップＳ２２６，Ｓ２２９）で算出された前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める。例えば、前行動＝カート投入であればｃａｒｔ＿ｌｉｆｅ×Ｚとなる。
【００５３】
処理１２；ユーザを変え（ＩＤを１足す）、処理９に戻り、そのユーザについて処理１０〜処理１１を繰り返し実行する。全ユーザ分終了していれば、処理８に戻って前行動を商品閲覧に変え、処理９〜処理１１を繰り返し実行し、全ユーザ、全前行動が終了していれば処理１３へ進む。
【００５４】
＜潜在的生存率算出＞
処理１３；ユーザ毎に、前記生存率推定処理部２２０で算出された顧客生存率ｂｕｙ＿ｌｉｆｅと、処理１１、処理１２で求めた前行動からの推定生存率（前行動＿ｌｉｆｅ×Ｚ）のうち、最も大きいものを最終的な生存率（ｏｕｔｐｕｔ＿ｌｉｆｅ）として、例えば図６のデータ（７）のように出力する（ステップＳ２３３）。
【００５５】
尚、最も大きいものを採用する方法以外にも、平均値、最小値を採用する方法、各生存率に重みを与える方法などを採用してもよい。
【００５６】
処理１４；複数ブランドの生存率を比較する場合はブランドを変え処理０へ戻り、処理１３までを実行する。
【００５７】
そして、潜在的生存率推定処理部２３０から出力された最終的な生存率は、分析者用端末１００からの分析要求に対する分析結果として、顧客生存率推定処理サーバ２００から分析者用端末１００へ送信され、該端末１００の例えばディスプレイに表示される。尚、ＥＣサイトでの生存率推定の場合も前記と同様の動作となる。
【００５８】
以上の顧客生存率推定処理サーバ２００の全体のシーケンスを図４とともに説明する。まず生存率推定処理において、ログデータベース２１０から取得された、ｂｕｙ＿ｘ，ｂｕｙ＿ｔ，ｂｕｙ＿Ｔデータ、ｃａｒｔ＿ｘ，ｃａｒｔ＿ｔ，ｃａｒｔ＿Ｔデータ、ｖｉｅｗ＿ｘ，ｖｉｅｗ＿ｔ，ｖｉｅｗ＿Ｔデータ（データ（１））に基づいて、購買生存率算出（図２のステップＳ２２３）、カート投入生存率算出（図２のステップＳ２２６）、商品閲覧生存率算出（図２のステップＳ２２９）が行なわれる。
【００５９】
次に潜在的生存率推定処理において、ログデータベース２１０からの遷移確率算出元データ（データ（２），（３），（４），（５））と、前記カート投入生存率算出、商品閲覧生存率算出で算出されたカート投入生存率データ、商品閲覧生存率データ（データ（６））に基づいて、カート投入遷移率乗算、商品閲覧遷移率乗算（処理１１の乗算：図３のステップＳ２３１，Ｓ２３２）が行なわれる。
【００６０】
次に前記乗算により求められた前行動からの推定生存率（カート投入生存率×遷移確率データ、商品閲覧生存率×遷移確率データ）と、前記購買生存率算出により求められた購買生存率データ（データ（６）のｂｕｙ＿ｌｉｆｅ）に基づいて潜在的生存率算出（図３のステップＳ２３３）が行なわれる。
【００６１】
以上のように、ユーザの購買遷移確率を実測値ではなく期待値（期待生存率Ｚ）で求め、ベイズの定理により生存率を推定することで非購買ユーザの生存率を算出しているので、実際に購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定することができる。
【００６２】
すなわち、潜在的生存率推定処理部２３０が行なうステップＳ２３１，Ｓ２３２において、式（４）に示すように、図８の各ユーザが各ブランドで購買を行なった日数のデータおよび各ユーザが各ブランドで前行動を行なった日数のデータから期待値（Ｚ）を推定し、その期待値を生存率算出に組み込んでいるので、非購買ユーザの潜在的な生存率を推定できる。
【００６３】
また、本実施形態の顧客生存率推定処理サーバにおける各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の顧客生存率推定方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１００…分析者用端末
２００…顧客生存率推定処理サーバ
２１０…ログデータベース
２２０…生存率推定処理部
２３０…潜在的生存率推定処理部
【図１】
0005525501.tif 000005
【図２】
0005525501.tif 000006
【図３】
0005525501.tif 000007
【図４】
0005525501.tif 000008
【図５】
0005525501.tif 000009
【図６】
0005525501.tif 000010
【図７】
0005525501.tif 000011
【図８】
0005525501.tif 000012