(57)【要約】【課題】オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得することを目的とする。【解決手段】サーバは、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を検知する。そして、サーバは、コンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移固有ベクトルを算出し、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出し、コンテンツ毎の遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置であって、
ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、
前記状態毎に他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、
各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、
前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記離脱確率算出手段は、前記状態毎の前記離脱確率と前記他の状態への前記遷移確率の行の和が１となる行列に基づいて前記離脱確率を算出する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記離脱確率算出手段は、前記状態から前記他の状態への遷移が所定時間以上無かった場合に、当該状態を最後にユーザが前記サービスから離脱したと判定して、前記離脱確率を算出する請求項１又は請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できる前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する請求項１から請求項３の何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項５】
同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できない前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する請求項１から請求項３の何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記サービスの修正を行った前後における前記離脱要因値を表示させる表示処理手段を備える請求項１から請求項５の何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項７】
ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する離脱要因分析方法であって、
ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する第１工程と、
前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する第２工程と、
各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する第３工程と、
前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する第４工程と、
を有する離脱要因分析方法。
【請求項８】
ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置が備えるコンピュータを、
ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、
前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、
各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、
前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、
して機能させる離脱要因分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータネットワークを介して情報処理端末に配信されるウェブサイト（Ｗｅｂページ、Ｗｅｂサービス）やオンラインゲーム、アプリケーションソフトウェア等のオンラインサービスによる各種サービスが広く普及している。
【０００３】
このため、オンラインサービスの一つであるウェブサイトを効率良く検索し、情報処理端末に表示させる技術として様々なものが開発されている。
【０００４】
この一例として特許文献１には、Ｗｅｂページの人気や話題性、記載内容の精度等を反映した検索結果を短時間で出力可能とするために、検索対象となるＷｅｂページがリンクしているＷｅｂページと、検索対象となるＷｅｂページに対して現にあるいは一定期間内に接続された端末との関連から遷移傾向を推定することが開示されている。遷移確率の演算は、検索対象となるＷｅｂページと検索対象となるＷｅｂページに対して現にあるいは一定期間内に接続された端末を含む構成によって正方行列を設定し、当該正方行列の固有ベクトルを演算するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−０２５４２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、オンラインサービスに対するユーザの反応を知るための方策の一つとして、ユーザが当該オンラインサービスを離脱したときの状態（コンテンツ）を的確に把握すること、いわゆる離脱要因分析を行うことが挙げられる。なお、ここでいう状態とは、例えば、ウェブサイトであれば、ウェブサイトを構成する各ページ等であり、オンラインゲームであれば、キャラクタに対する操作やイベント、ゲーム場面の変更等である。
【０００７】
すなわち、特許文献１に開示されているシステムでは、ユーザに注目されたウェブサイトを検索できたとしても、ユーザがより多く離脱したページの検索等、ユーザの離脱の実態を把握することは困難である。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得できる、情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムは以下の手段を採用する。
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明の一態様である「情報処理装置」は、ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置であって、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、を備える。
【００１１】
上記課題を解決するため、本発明の一態様である「離脱要因分析方法」は、ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する離脱要因分析方法であって、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する第１工程と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する第２工程と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する第３工程と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する第４工程と、を有する。
【００１２】
上記課題を解決するため、本発明の一態様である「離脱要因分析プログラム」は、ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置が備えるコンピュータを、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、して機能させる。
【００１３】
上記「情報処理装置」には、以下に例示するように、種々の技術的限定を加えてもよい。また、同趣旨の技術的限定を、「離脱要因分析方法」が実行する処理ステップや「離脱要因分析プログラム」の機能に加えてもよい。
【００１４】
前記離脱確率算出手段は、前記状態毎の前記離脱確率と他の前記状態への遷移確率の行の和が１となる行列に基づいて前記離脱確率を算出する。
【００１５】
前記離脱確率算出手段は、前記状態から前記他の状態への遷移が所定時間以上無かった場合に、当該状態を最後にユーザが前記サービスから離脱したと判定して、前記離脱確率を算出する。
【００１６】
同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できる前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する。
【００１７】
同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できない前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する。
【００１８】
前記サービスの修正を行った前後における前記離脱要因値を表示させる表示処理手段を備える。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、サービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得できる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る離脱要因分析システムの構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係るサーバの電気的構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係るオンラインサービスにおけるコンテンツ遷移と離脱を示す模式図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係る離脱要因分析処理で用いる行列式を示す図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る離脱要因分析処理に関する機能ブロック図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る離脱要因分析処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２実施形態に係る離脱要因分析処理で用いる行列式を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に、本発明に係る情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムの一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２２】
［１．第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態について説明する。
【００２３】
［１−１．離脱要因分析システム］
図１は、本実施形態に係る離脱要因分析システム１の概略構成図である。離脱要因分析システム１は、通信回線２、複数の携帯端末３、及びサーバ４を含んで構成される。
【００２４】
通信回線２は、コンピュータネットワークを形成するものであり、例えば、電気事業者によって提供される広域通信回線である。
【００２５】
携帯端末３は、例えば、スマートフォンやタブレット端末、ノートパソコン等の情報処理端末であり、通信回線２を介して配信されるオンラインサービスをユーザが利用するために用いられる。オンラインサービスは、例えば、ブラウザを介して閲覧又は利用可能なウェブサイト（Ｗｅｂページ、Ｗｅｂサービス）やオンラインゲーム、携帯端末３にインストールされるアプリケーションソフト等である。
【００２６】
サーバ４は、通信回線２を介して、携帯端末３へオンラインサービスを配信する情報処理装置である。また、
【００２７】
［１−２．サーバの構成］
図２は、本実施形態に係るサーバ４の電気的構成を示すブロック図である。
【００２８】
本実施形態に係るサーバ４は、サーバ４全体の動作を司る主制御部であるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０、各種プログラム及び各種データ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read  Only  Memory）２２、ＣＰＵ２０による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random  Access  Memory）２４、各種プログラム及び各種データを記憶する記憶手段としてのＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２６を備えている。
【００２９】
ＨＤＤ２６は、携帯端末３に配信するウェブサービスに関する情報やその他各種情報を記憶する。なお、記憶手段は、ＨＤＤ２６に限らず、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等の他の記憶媒体であってもよい。
【００３０】
さらに、サーバ４は、キーボード及びマウス等で構成されて各種操作の入力を受け付ける操作入力部２８、各種画像を表示する例えば液晶ディスプレイ装置等のモニタ３０、通信回線２を介して携帯端末３等の他の情報処理装置等と接続され、他の情報処理装置等との間で各種データの送受信を行う外部インタフェース３２を備えている。
【００３１】
これらＣＰＵ２０、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２４、ＨＤＤ２６、操作入力部２８、モニタ３０、及び外部インタフェース３２は、システムバス３４を介して相互に電気的に接続されている。従って、ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２４、及びＨＤＤ２６へのアクセス、操作入力部２８に対する操作状態の把握、モニタ３０に対する画像の表示、並びに外部インタフェース３２を介した他の情報処理装置等との各種データの送受信等を行なうことができる。
【００３２】
［１−３．離脱要因分析処理］
本実施形態に係るサーバ４は、ユーザが利用しているオンラインサービスからの離脱に関する情報を取得する離脱要因分析処理を実行する。離脱要因分析処理は、ユーザが利用したオンラインサービスの状態（以下「コンテンツ」という。）の遷移を検知し、その検知結果に基づいて、オンラインサービスのコンテンツ毎にオンラインサービスから離脱した要因を示す値（以下「離脱要因値」という。）を算出する。
【００３３】
なお、本実施形態に係るオンラインサービスは、一例として、複数のページで構成されるウェブサイトとする。オンラインサービスをウェブサイトとする場合、離脱とはユーザが当該ウェブサイトの閲覧を終了することをいう。そして、オンラインサービスのコンテンツとは、ウェブサイトのページであり、コンテンツの遷移（以下「コンテンツ遷移」という。）とは、ユーザが携帯端末３に表示させるウェブサイトのページを異なるページとすることである。
【００３４】
そして、本実施形態に係るサーバ４は、一例として、ユーザが操作する携帯端末３がウェブサイトにアクセスした際のアクセスログを取得し、このアクセスログに基づいてコンテンツ遷移を検知する。
【００３５】
図３を参照して、オンラインサービスにおけるコンテンツ遷移と離脱についてより詳細に説明する。
【００３６】
図３（Ａ）は、オンラインサービスのコンテンツ遷移を模式的に示した図である。図３（Ａ）では、一例として、オンラインサービスがコンテンツＡ，Ｂ，Ｃで構成される場合を示す。携帯端末３に表示されるオンラインサービスのコンテンツは、コンテンツＡからコンテンツＢ、コンテンツＢからコンテンツＣとのように遷移する。サーバ４はアクセスログに基づいて、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツからの遷移を検知し、ＨＤＤ２６又はＲＡＭ２４に記憶する。
【００３７】
また、本実施形態では、コンテンツＡからコンテンツＡへの遷移とのように、同じコンテンツをユーザが繰り返し選択した場合もコンテンツ遷移として検知する。例えば、ウェブサイトにおいて、同じページをユーザが更新する場合がこれに該当する。同じコンテンツを繰り返し選択する場合もコンテンツ遷移と判定することで、同じコンテンツを繰り返し選択可能なオンラインサービスにおいてより正確なコンテンツ遷移を判定できる。
【００３８】
一方、図３（Ｂ）は、オンラインサービスの離脱を模式的に示した図である。サーバ４は、コンテンツから何れのコンテンツへも遷移しなかった場合、それを離脱（図３（Ｂ）の「ｄ」）として検知する。なお、何れのコンテンツへも遷移しなかった場合とは、換言すると、当該オンラインサービスに対するユーザの行動（操作）が無くなった場合である。
【００３９】
本実施形態に係る離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツから他のコンテンツへの遷移が離脱判定期間内に無かった場合に、当該コンテンツを最後にユーザがオンラインサービスから離脱したと判定する。一方、離脱判定期間内であれば、ユーザがオンラインサービスから一時的に離脱しても、離脱したコンテンツからオンラインサービスの利用を再開した場合には離脱と判定されない。従って、離脱要因分析処理は、離脱判定期間の設定を変えることで、オンラインサービスからの離脱とする条件が容易に変更可能である。なお、離脱判定期間が０とされると、オンラインサービスから離脱した場合には、その後のオンラインサービスの利用再開の有無にかかわらず、全て離脱要因分析処理における離脱と判定される。
【００４０】
そして、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した行列から、あるタイミングでそのコンテンツに滞在した確率である遷移値を算出し、次に、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出する。そして、コンテンツ毎の遷移値にコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。なお、滞在とは、オンラインサービスがウェブサイトの場合には、ユーザがウェブサイトのページ（コンテンツ）にアクセスし、所定時間ページを閲覧もしくは利用したことをいう。所定時間は、任意に設定されるものであり、所定時間のページの閲覧として単に当該ページにアクセスしたことが含まれてもよい。また、利用は、例えば、ボタンのクリック等、ユーザが何らかのアクションをウェブサイトに行った場合である。
【００４１】
［１−３−１．遷移値（遷移固有ベクトル）の算出］
上述のように離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した行列から、あるタイミングでそのコンテンツに滞在した確率である遷移値を算出する。遷移値は、各コンテンツから他のコンテンツへ遷移する確率（割合であり、以下「遷移確率」という。）の行の和が１となる行列に基づいて算出される値である。すなわち遷移値は、行列から算出されるコンテンツ毎の固有ベクトルである。なお、以下の説明では、上記行列を遷移行列といい、遷移値を遷移固有ベクトルという。
【００４２】
遷移固有ベクトルは、換言すると、オンラインサービスの各コンテンツに対するユーザの滞在確率を相対的に示した値であり、遷移固有ベクトルの要素の値が大きいコンテンツほどユーザの滞在確率がより高いとされる。
【００４３】
図４を参照して、遷移固有ベクトルの算出について具体的に説明する。なお、図４における「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「ｄ」は、図３におけるオンラインサービスのコンテンツＡ，Ｂ，Ｃ及び離脱ｄに対応しており、各行列内の数値は一例である。また、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、同じコンテンツを繰り返し選択できるオンラインサービスの遷移固有ベクトル及び離脱確率を算出する。
【００４４】
図４（Ａ）は、遷移行列の例であり、遷移行列は正方行列である。図４（Ａ）に示される遷移行列は、ユーザが携帯端末３にコンテンツＡを表示させた場合に、コンテンツＡを繰り返し表示させた確率（割合）が０．６であり、コンテンツＡからコンテンツＢに遷移した確率（割合）が０．３であり、コンテンツＡからコンテンツＣに遷移した確率（割合）が０．１である。図４（Ａ）の遷移行列では、コンテンツＢからコンテンツＡ，Ｂ，Ｃに対する遷移確率、コンテンツＣからコンテンツＡ，Ｂ，Ｃに対する遷移確率についても同様である。
【００４５】
図４（Ｂ）は、図４（Ａ）に示される遷移行列に基づいて算出された遷移固有ベクトルである。なお、遷移行列から固有ベクトルを算出する手法は、従来既知の手法を用いて行われる。このように、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、遷移行列から遷移固有ベクトルを算出するので、離脱要因分析に要する次元を減らすことができ、その後の処理を簡略化でき、かつオンラインサービスに対する離脱要因の把握が容易となる。
【００４６】
［１−３−２．離脱確率の算出］
上述のように離脱要因分析処理は、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出する。本実施形態に係る離脱確率は、コンテンツ毎の離脱確率と他のコンテンツへの遷移確率の行の和が１となる行列（以下「離脱行列」という。）に基づいて算出される。これにより、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、容易に離脱確率を算出できる。
【００４７】
離脱確率は、換言すると、オンラインサービスに対するユーザの興味を失わせた度合いをコンテンツ毎に相対的に示した値であり、離脱確率の値が大きいコンテンツほどオンラインサービスに対するユーザの興味を失わせたコンテンツとされる。
【００４８】
図４（Ｃ）は、離脱行列の例である。なお、離脱行列は、各コンテンツを最後にオンラインサービスから離脱した割合を導出するための行列であり、上述した遷移行列とは観念が異なる状列である。
【００４９】
図４（Ｃ）に示される離脱行列は、ユーザが携帯端末３にコンテンツＡを表示させた場合に、コンテンツＡを繰り返し表示させた確率（割合）が０．４であり、コンテンツＡからコンテンツＢに遷移した確率（割合）が０．３であり、コンテンツＡからコンテンツＣに遷移した確率（割合）が０．２であり、コンテンツＡを最後にオンラインサービスから離脱した離脱確率ｄ（割合）が０．１である。図４（Ｃ）の離脱行列では、コンテンツＢ，Ｃについても同様に表される。
【００５０】
［１−３−３．離脱要因値の算出］
上述のように離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎の遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。
【００５１】
図４（Ｄ）は、離脱要因値を算出するための行列式の例である。図４（Ｄ）に示されるように、離脱要因値ｖｄは、図４（Ｂ）の遷移固有ベクトルｖに図４（Ｃ）の離脱確率ｄを乗算することで算出される。換言すると、離脱要因値ｖｄは、遷移固有ベクトルｖに対して、離脱確率ｄを重み付けした値である。
【００５２】
ここで、離脱確率ｄは、単に各コンテンツ毎（図４の例ではコンテンツＡ，Ｂ，Ｃ）に、他のコンテンツに遷移することなく当該コンテンツを最後にユーザがオンラインサービスの利用を終えた割合を示したものである。すなわち、離脱確率ｄは、オンラインサービス全体において何れのコンテンツを起因としてオンラインサービスから離脱したかを示すものではない。
【００５３】
一方、離脱要因値ｖｄは、オンラインサービス全体において離脱の要因となったコンテンツを数値として相対的に示したものである。図４（Ｄ）の例では、コンテンツＡ，Ｂ共に遷移固有ベクトルｖの要素の値は同じであるため、コンテンツＡ，Ｂに対するユーザの興味の度合いは同程度であると考えられる。しかしながら、離脱確率ｄに関してはコンテンツＡに比べてコンテンツＢのほうが大きい。すなわち、コンテンツＢはコンテンツＡに比べて、オンラインサービスに対する興味を失わせた度合いが大きいと考えられる。
【００５４】
このため、遷移固有ベクトルｖに重みとして離脱確率ｄを乗算した離脱要因値ｖｄは、コンテンツＢがコンテンツＡに比べて大きな値となる。すなわち、コンテンツＡ〜ＣのうちコンテンツＢの離脱要因値ｖｄが最も大きいため、ユーザがオンラインサービスから離脱する最も大きな要因となったコンテンツはコンテンツＢであると判断される。そして、この結果から、オンラインサービスの提供者は、例えば、コンテンツＢからのユーザの離脱の割合を相対的に小さくするために、コンテンツＢを修正するという方針を立案できる。
【００５５】
このように、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎に、遷移確率に基づく遷移固有ベクトルに離脱確率を乗算（重み付け）した離脱要因値を算出するので、オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態をオンラインサービスの提供者が容易に把握可能とする情報を取得することができる。
【００５６】
［１−４．離脱要因分析処理に関する機能ブロック］
図５は、本実施形態に係るサーバ４の離脱要因分析処理に関する機能ブロック図である。サーバ４が備えるＣＰＵ２０は、遷移検知部４０、遷移固有ベクトル算出部４２、離脱確率算出部４４、離脱要因値算出部４６、条件設定部４８、及び表示処理部５０を備える。ＣＰＵ２０が備える各機能によって実行される処理は、ＨＤＤ２６に記憶されているプログラムによって実現される。
【００５７】
遷移検知部４０は、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を検知する。
【００５８】
遷移固有ベクトル算出部４２は、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した遷移行列から、当該コンテンツに滞在した確率である遷移固有ベクトルを算出する。なお、遷移固有ベクトル算出部４２は、複数の他のコンテンツから各コンテンツへの遷移確率の行の和が１となる遷移行列に基づいて遷移固有ベクトルを算出する。
【００５９】
離脱確率算出部４４は、オンラインサービスの各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出する。なお、離脱確率算出部４４は、オンラインサービスのコンテンツ毎の離脱確率と他のコンテンツへの遷移確率の行の和が１となる離脱行列に基づいて離脱確率を算出する。また、離脱確率算出部４４は、オンラインサービスのコンテンツから他のコンテンツへの遷移が離脱判定期間以上無かった場合に、当該コンテンツを最後にユーザがオンラインサービスから離脱したと判定して、離脱確率を算出する。
【００６０】
離脱要因値算出部４６は、オンラインサービスの遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。
【００６１】
条件設定部４８は、離脱要因分析処理の条件として、例えば、離脱判定期間の設定や遷移検知期間の設定を受け付ける。遷移検知期間は、離脱要因値を取得するために、遷移検知を実行し続ける期間であり、離脱判定期間よりも長く設定される。一例として、離脱判定期間が１日であり、遷移検知期間は１月である。なお、離脱判定期間及び遷移検知期間は、例えば、オンラインサービスの提供者が任意に設定する。
【００６２】
また、条件設定部４８は、離脱判定期間の設定や遷移検知期間の設定の他にも、例えば、検知する対象となるコンテンツ遷移を設定してもよい。設定されるコンテンツ遷移として、例えば、コンテンツをユーザが繰り返し選択できるオンラインサービスであっても、繰り返し選択はコンテンツ遷移とみなさないと設定されてもよい。また、特定のコンテンツ間の遷移を検知しないと設定されてもよいし、特定のコンテンツ間の遷移のみをコンテンツ遷移として検知するように設定されてもよい。
【００６３】
表示処理部５０は、オンラインサービスの修正を行った前後における離脱要因値を、サーバ４のモニタ３０やサーバ４に接続されている他の情報処理装置のモニタに表示させる。より具体的には、オンラインサービスの修正を行った後に、サーバ４が離脱要因分析処理を実行し、修正前後のコンテンツ毎の離脱要因値と共に遷移固有ベクトルや離脱確率をモニタに表示させ、オンラインサービスの提供者がそれを確認可能とする。これにより、オンラインサービスの提供者は、オンラインサービスの修正の効果を容易に確認できる。
【００６４】
［１−５．離脱要因分析処理のフロー］
図６は、サーバ４が備えるＣＰＵ２０によって実行される離脱要因分析処理の流れを示すフローチャートである。離脱要因分析処理を実行するためのプログラムはＨＤＤ２６の所定領域に予め記憶されている。
【００６５】
まず、ステップ１００では、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を遷移検知部４０が検知する。
【００６６】
次のステップ１０２では、遷移検知期間が終了したか否かを遷移検知部４０が判定し、肯定判定の場合はステップ１０４へ移行し、否定判定の場合はステップ１００へ戻る。
【００６７】
ステップ１０４では、遷移固有ベクトル算出部４２が遷移固有ベクトルを算出し、離脱確率算出部４４が離脱確率を算出する。
【００６８】
次のステップ１０６では、離脱要因値算出部４６が離脱要因値を算出する。
【００６９】
次のステップ１０８では、上記算出した離脱要因値、遷移固有ベクトル、及び離脱確率をＨＤＤ２６に記憶させたり、表示処理部５０がモニタ３０に表示させる等の所定処理を行い離脱要因分析処理を終了する。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態に係るサーバ４は、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を検知する。そして、サーバ４は、コンテンツ毎に他のコンテンツからの遷移の度合いを表した遷移固有ベクトルを算出し、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出し、遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。従って、本実施形態に係るサーバ４は、オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得できる。
【００７１】
［２．第２実施形態］
以下、本発明の第２実施形態について説明する。
【００７２】
本実施形態に係る離脱要因分析システム１及びサーバ４の構成は、図１，２，５に係る第１実施形態に係る離脱要因分析システム１及びサーバ４の構成と同様であるので説明を省略する。
【００７３】
本実施形態に係るサーバ４は、同じコンテンツをユーザが繰り返し選択できないオンラインサービスの遷移固有ベクトル及び離脱確率を算出する。
【００７４】
図７は、本実施形態に係る離脱要因分析処理で用いる行列式を示す図である。図７（Ａ）は、本実施形態に係る遷移行列の例であり、遷移行列は正方行列である。図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に示される遷移行列に基づいて算出された遷移固有ベクトルである。図７（Ｃ）は、本実施形態に係る離脱行列の例である。図７（Ｄ）は、離脱要因値を算出するための行列式の例である。
【００７５】
ここで図７の例において、離脱確率ｄはコンテンツＡが最も高く、次にコンテンツＢ，Ｃの順で高い。しかしながら、遷移固有ベクトルｖはコンテンツＢが最も高い。このため、遷移固有ベクトルｖと離脱確率ｄとを乗算した離脱要因値ｖｄは、コンテンツＢが最も高くなり、オンラインサービスから離脱する最も大きな要因となったコンテンツはコンテンツＢであるとユーザが判断できる。
【００７６】
そして、図７（Ａ），（Ｃ）に示される遷移行列及び離脱行列は、同じコンテンツ間の遷移の確率（割合）が０である。これにより、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、同じコンテンツを繰り返し選択できないオンラインサービスにおいてより正確なコンテンツ遷移を判定できる。
【００７７】
［３．他の実施形態］
以上、本発明を、上記各実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記各実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、該変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記各実施形態を適宜組み合わせてもよい。
【００７８】
例えば、上記実施形態では、オンラインサービスをウェブサイトとする形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、オンラインサービスをオンラインゲームやアプリケーションソフトウェア、アプリケーションサービスとしてもよい。オンラインサービスをオンラインゲームとする場合、コンテンツとは例えば、ゲーム場面やゲーム内で発生するイベント、ユーザが選択するキャラクターなど、すなわちオンラインゲームにおいて、自動的またはユーザによって選択されるサービスの状態遷移を含む概念である。
【００７９】
また、上記実施形態では、サーバ４がアクセスログに基づいてコンテンツ遷移を検知する形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、サーバ４は、携帯端末３に表示されるオンラインサービスのコンテンツ（状態）が変化したことを示す状態変化情報を携帯端末３から取得した場合に、オンラインサービスのコンテンツが遷移したと検知してもよい。
【００８０】
また、上記実施形態では、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した遷移行列から遷移固有ベクトルを算出する形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。すなわち、遷移行列から遷移固有ベクトルを算出するのではなく、コンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した情報等から、遷移固有ベクトルが算出されてもよい。
【００８１】
また、上記実施形態で説明した離脱要因分析処理の流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。
【符号の説明】
【００８２】
４    サーバ（情報処理装置）
４０  遷移検知部（遷移検知手段）
４２  遷移固有ベクトル算出部（遷移値算出手段）
４４  離脱確率算出部（離脱確率算出手段）
４６  離脱要因値算出部（離脱要因値算出手段）
５０  表示処理部（表示処理手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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