(57)【要約】      （修正有）【課題】見込み顧客抽出処理において、試行錯誤を網羅的に行って見込み顧客の抽出を行うと共に、抽出された見込み顧客に対して論理的妥当性を確保しその根拠を生成するための技術を提供する。【解決手段】顧客の行動履歴の記録を分析するデータ分析装置であって、望ましい状態にある顧客データと望ましくない状態にある顧客に関する顧客データとを、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因である顧客の行動のパラメタに基づいて網羅的に比較する比較部と、前記比較部における比較結果に基づいて、望ましくない状態にある顧客のうちから見込みのある見込み顧客と前記パラメタに関する見込みのある根拠との少なくともいずれか一方を求める見込み顧客／根拠抽出部と、を有する。【選択図】図１Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の行動履歴の記録を分析するデータ分析装置であって、
望ましい状態にある顧客に関する顧客データと望ましくない状態にある顧客に関する顧客データとを、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因である顧客の行動のパラメタに基づいて網羅的に比較する比較部と、
前記比較部における比較結果に基づいて、望ましくない状態にある顧客のうちから見込みのある見込み顧客と前記パラメタに関する見込みのある根拠との少なくともいずれか一方を求める見込み顧客／根拠抽出部と
を有することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記比較部は、
望ましい状態にある顧客データと望ましくない状態にある顧客データとについて複数のパラメタの比較を網羅的に行い、
前記見込み顧客／根拠抽出部は、
前記パラメタのうち差が大きいパラメタに関する見込み顧客と見込みのある根拠との少なくともいずれか一方を求めることを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記見込み顧客／根拠抽出部は、
望ましくない状態にある顧客データのうち、前記差が大きいパラメタにおいて望ましい状態にある顧客データと同じ傾向の値を持つものを見込み顧客として抽出することを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記見込み顧客／根拠抽出部は、
前記差が大きいパラメタは、状態が望ましいかどうかに影響を与える要因と関係があるとする主張を抽出することを特徴とする請求項２または３に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記見込み顧客／根拠抽出部は、
前記望ましくない状態にある顧客データのうち、前記差が大きいパラメタにおいて望ましい状態にある顧客データと同じ傾向の値を持つものは、その類似性から、働きかけにより状態が改善する見込みが高いとする主張を、根拠として抽出することを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
前記見込み顧客と前記根拠との少なくともいずれか一方を、表示部に表示させる表示制御部を有することを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記顧客の行動履歴の記録として、Ｗｅｂサイトへのアクセスログを用いて得られ、ページ遷移データと、顧客の状態に影響を与える要因となりうるパラメタデータと、を含む動線データであって、前記ページ遷移データは、閲覧ページ列とそれに対応する閲覧時間列とを含み、前記パラメタデータは、前記パラメタ毎に、実際のパラメタ値を含み、
前記比較部は、前記パラメタデータの集計値に基づいて、望ましい状態にある顧客に関する顧客データと望ましくない状態にある顧客に関する顧客データとを、比較することを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項８】
前記顧客データとして、ユーザごとに前記顧客の行動履歴の記録を集計したデータを用いることを特徴とする請求項７に記載のデータ分析装置。
【請求項９】
前記パラメタとして各Ｗｅｂページについての属性値を用いることを特徴とする請求項７又は８に記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
前記パラメタとして各アクセスについての属性値を用いることを特徴とする請求項７又は８に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
前記パラメタとして各ユーザについての属性値を用いることを特徴とする請求項７又は８に記載のデータ分析装置。
【請求項１２】
顧客の行動履歴の記録を分析するデータ分析プログラムであって、
望ましい状態にある顧客に関する顧客データと望ましくない状態にある顧客に関する顧客データとを、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因である顧客の行動のパラメタに基づいて比較する比較処理と、
前記比較処理における比較結果に基づいて、望ましくない状態にある顧客のうちから見込みのある見込み顧客と前記パラメタに関する見込みのある根拠との少なくともいずれか一方を求める見込み顧客／根拠抽出処理と
をコンピュータに実行させるためのデータ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客の行動データ等の分析技術に関し、特に、Webサイトのアクセスログを分析しビジネス改善に向けた施策を検討するための情報を得るための分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビッグデータ分析技術が注目を集め、データを分析することでビジネスに役立つ知見を得ることが様々な分野で試みられている。売上拡大に向けた施策の検討においてもデータ分析技術が提案されてきた。特にWebサイトによる製品・サービスの提供においては、顧客の行動がアクセスログとして取得できることから、データ分析技術が多く提案されている。
【０００３】
非特許文献１においては、キャンペーンなどによる集客、自社Webサイトにおける顧客の回遊行動促進、成約率の改善、既存顧客の深耕などに向けた施策検討のための分析技術が紹介されている。
【０００４】
非特許文献２においては、RFM分析、すなわちRecently（最近購入のあった顧客）、Frequently（頻繁に購入のある顧客）、Monetary（多額の購入のある顧客）に対し、さらなる購入の見込みがあるとして働きかけを行う手法が紹介されている。
【０００５】
非特許文献３においては、販促や陳列改善のため、同時に購入される場合が多い商品を抽出する技術が紹介されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】衣袋宏美：Professionalアクセス分析、技術評論社
【非特許文献２】RFM分析：情報システム用語事典：http://www.itmedia.co.jp/im/articles/0308/28/news004.html
【非特許文献３】宇野毅明、有村博紀：頻出パターン発見アルゴリズム入門−アイテム集合からグラフまで−：人工知能学会全国大会2008  AIレクチャー
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
非特許文献１における分析は、業務知識と分析スキルを兼ね備えた人物が試行錯誤を繰り返しながら行うことを前提としている。非特許文献２における分析も、RとFとMのうちどれを重視するべきかに関しては業種によって異なると言われ、業務知識と分析スキルを兼ね備えた人物による試行錯誤が必要であることは同様である。このため、必要なスキルを備えた要員の確保および、分析を行うための作業量が課題となる。
【０００８】
また、非特許文献３における分析技術は、コンピュータが自動的に計算を行うものの、計算結果には「自明な組合せ」や「業務知識に照らし合わせると論理的妥当性がないと思われる組合せ」などが多数含まれてしまうため、人手での検証が必須である。一方で、この文献による技術では、論理的妥当性の判断材料は得られないため、業務知識を備えている人物にとって、計算結果を一つ一つ検証して自明であったり論理的妥当性がなかったりする大量の計算結果を除去していく作業は低効率で疲労感が高く、人手での検証作業の実施について協力を得にくい。
【０００９】
このため、既存技術のいずれを用いる場合においても、高効率・低コストで売上拡大に向けた施策検討のための分析を行うことは困難であった。
【００１０】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、見込み顧客抽出処理において、試行錯誤を網羅的に行って見込み顧客の抽出を行うと共に、抽出された見込み顧客に対して論理的妥当性を確保しその根拠を生成するための技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記で述べた課題に対し、発明者は、人手による試行錯誤過程の類型化・抽象化を行う検討を行った。
【００１２】
見込み顧客を抽出する分析は、抽象化して捉えると、現在望ましくない状態にある顧客のうち、働きかけによって状態が改善される見込みの高い顧客を抽出することである。働きかけによって状態が改善されるかどうかは、状態が望ましいかどうかに影響を与える要因は何であるかと、顧客においてその要因が顕在化しているかどうかに依る。状態が望ましいかどうかに影響を与える要因は、業務知識から分かる場合と、アクセスログデータ等の行動履歴から求められる場合とに類型化される。このうち前者については本質的に業務知識が必要であり、分析技術による自動的実行にはそぐわない。後者については、可能性のあるパラメタにおいて望ましい状況にある顧客と望ましくない状況にある顧客とを網羅的に比較し、両者の差が大きく現れているパラメタを選ぶことで処理を行える。また、要因の顕在有無において、現在望ましくない状態にある顧客のうち、望ましい状態の顧客と同じ傾向にあるものは、その類似性から、働きかけによる状態改善見込みについて論理的妥当性を担保することができる。
【００１３】
上記の検討過程により、発明者は、Webサイトのアクセスログ等のユーザの行動履歴の記録の分析による見込み顧客抽出において、試行錯誤を網羅的に行うと共に、出力される見込み顧客（分析結果）に対して根拠も同時に求める技術に想到した。
【００１４】
本発明では、Webサイトのアクセスログ等のユーザの行動履歴の記録において望ましい状態にある顧客データと望ましくない状態にある顧客に関するデータとを比較し、見込み顧客とその根拠とを同時に求め、表示を行い、見込み顧客の出力を行う。
【００１５】
本発明では、上記の処理において、望ましい状態にある顧客データと望ましくない状態にある顧客データとについて複数のパラメタの比較を行い、差が大きいパラメタを元に見込み顧客とその根拠とを同時に求め、表示を行い、見込み顧客の出力を行う。
【００１６】
本発明では、上記の処理において、望ましくない状態にある顧客データのうち、上記の差が大きいパラメタにおいて望ましい状態にある顧客データと同じ傾向の値を持つものを見込み顧客として、根拠とともに表示を行い、見込み顧客の出力を行う。
【００１７】
本発明では、上記の処理において、上記の差が大きいパラメタは、状態が望ましいかどうかに影響を与える要因と関係があるとする主張を、根拠として見込み顧客と共に表示を行い、見込み顧客の出力を行う。
【００１８】
本発明では、上記の処理において、望ましくない状態にある顧客データのうち、上記の差が大きいパラメタにおいて望ましい状態にある顧客データと同じ傾向の値を持つものは、その類似性から、働きかけにより状態が改善する見込みが高いとする主張を、根拠として見込み顧客とともに表示を行い、見込み顧客の出力を行う。
【００１９】
本発明では、上記の処理において、顧客データとして、アクセスログを用いる。
【００２０】
本発明では、上記の処理において、顧客データとして、ユーザごとにアクセスログを集計したデータを用いる。
【００２１】
本発明では、上記の処理において、パラメタとして各ページについての属性値を用いる。
【００２２】
本発明では、上記の処理において、パラメタとして各アクセスについての属性値を用いる。
【００２３】
本発明では、上記の処理において、パラメタとして各ユーザについての属性値を用いる。
【００２４】
本発明の一観点によれば、顧客の行動履歴の記録を分析するデータ分析装置であって、望ましい状態にある顧客に関する顧客データと望ましくない状態にある顧客に関する顧客データとを、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因である顧客の行動のパラメタに基づいて網羅的に比較する比較部と、前記比較部における比較結果に基づいて、望ましくない状態にある顧客のうちから見込みのある見込み顧客と前記パラメタに関する見込みのある根拠との少なくともいずれか一方を求める見込み顧客／根拠抽出部と、を有することを特徴とするデータ分析装置が提供される。
【００２５】
要因の顕在有無において、現在望ましくない状態にある顧客のうち、望ましい状態の顧客と同じ傾向にあるものは、その類似性から、働きかけによる状態改善見込みについて論理的妥当性を担保することができる。すなわち、見込み顧客であると推定できる。
【００２６】
前記比較部は、望ましい状態にある顧客データと望ましくない状態にある顧客データとについて複数のパラメタの比較を行い、前記見込み顧客／根拠抽出部は、前記パラメタのうち差が大きいパラメタに関する見込み顧客と見込みのある根拠との少なくともいずれか一方を求めることを特徴とする。
【００２７】
可能性のあるパラメタにおいて望ましい状況にある顧客と望ましくない状況にある顧客とを網羅的に比較し、両者の差が大きく現れているパラメタを選ぶことで処理を行うことができる。
【００２８】
前記見込み顧客／根拠抽出部は、望ましくない状態にある顧客データのうち、前記差が大きいパラメタにおいて望ましい状態にある顧客データと同じ傾向の値を持つものを見込み顧客として抽出することを特徴とする。
【００２９】
前記見込み顧客／根拠抽出部は、前記差が大きいパラメタは、状態が望ましいかどうかに影響を与える要因と関係があるとする主張を抽出することを特徴とする。
【００３０】
前記見込み顧客／根拠抽出部は、前記望ましくない状態にある顧客データのうち、前記差が大きいパラメタにおいて望ましい状態にある顧客データと同じ傾向の値を持つものは、その類似性から、働きかけにより状態が改善する見込みが高いとする主張を、根拠として抽出することを特徴とする。
【００３１】
前記見込み顧客と前記根拠との少なくとも一方を、表示部に表示させる表示制御部を有することを特徴とする。
【００３２】
前記顧客の行動履歴の記録として、Ｗｅｂサイトへのアクセスログを用いて得られ、ページ遷移データと、顧客の状態に影響を与える要因となりうるパラメタデータと、を含む動線データであって、前記ページ遷移データは、閲覧ページ列とそれに対応する閲覧時間列とを含み、前記パラメタデータは、前記パラメタ毎に、実際のパラメタ値を含み、前記比較部は、前記パラメタデータの集計値に基づいて、望ましい状態にある顧客に関する顧客データと望ましくない状態にある顧客に関する顧客データとを、比較することを特徴とする。
【００３３】
前記顧客データとして、ユーザごとに前記顧客の行動履歴の記録を集計したデータを用いることを特徴とする。
【００３４】
前記パラメタとして各Ｗｅｂページについての属性値を用いることを特徴とする。
【００３５】
前記パラメタとして各アクセスについての属性値を用いることを特徴とする。
【００３６】
前記パラメタとして各ユーザについての属性値を用いることを特徴とする。
【００３７】
また、本発明は、顧客の行動履歴の記録を分析するデータ分析プログラムであって、望ましい状態にある顧客に関するに顧客データと望ましくない状態にある顧客に関する顧客データとを、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因である顧客の行動のパラメタに基づいて網羅的に比較する比較処理と、前記比較処理における比較結果に基づいて、望ましくない状態にある顧客のうちから見込みのある見込み顧客と前記パラメタに関する見込みのある根拠との少なくともいずれか一方を求める見込み顧客／根拠抽出処理と、をコンピュータに実行させるためのデータ分析プログラムである。
【発明の効果】
【００３８】
本発明によれば、効率的・低コストで売上拡大に向けた施策検討のための分析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１Ａ】本発明の一実施の形態によるデータ分析装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１Ｂ】仮説生成処理部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】動線データ、ページ遷移データ、ページデータのデータ構造例を示す図である。
【図３】ユーザデータ、パラメタデータ、集計データ、仮説データのデータ構造例を示す図である。
【図４】データ分析装置において実行される処理手順の全体を説明するフローチャート図である。
【図５】根拠付き動線仮説生成処理部において実行される処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図６Ａ】動線単位根拠付き動線仮説生成処理部において実行される処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図６Ｂ】仮説生成処理の一例を示すフローチャート図である。
【図６Ｃ】根拠付き動線仮説生成処理部の詳細な構成例を示す機能ブロック図である。
【図７】動線単位のパラメタを求める処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図８】ページ単位根拠付き動線仮説生成処理部において実行される処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図９】ページ単位のパラメタを求める処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１０】根拠付きユーザ仮説生成処理部において実行される処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１１】ユーザ単位根拠付きユーザ仮説生成処理部において実行される処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１２】ユーザ単位のパラメタを求める処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１３】ページ単位根拠付きユーザ仮説生成処理部において実行される処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１４】ページ単位のパラメタを求める処理手順の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１５】根拠付き仮説表示処理部において実行される表示処理を示す画面例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
本明細書において、データ分析技術について、Ｗｅｂサイトのアクセスログに基づく分析を例に説明するが、顧客の行動履歴の記録データであれば、例えば監視カメラに基づく顧客の行動履歴などの行動データを用いても良く、Ｗｅｂサイトのアクセスログをベースにした例に限定されるものではない。また、パラメタとは、例えば、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因である顧客の行動に関するパラメタである。
【００４１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係るデータ分析装置の実施の形態について説明する。勿論、後述する形態例やその説明は一例であり、本発明には様々な変形例が含まれる。
【００４２】
（１）実施の形態
（１−１）システム構成例
図１〜図１５までは、以下で説明する本発明の実施の形態によるデータ分析技術を例示的に説明するための図であり、これらの図において、同一の符号を付した部分は同一構成を表し、基本的な構成及び動作は同様であるものとする。
【００４３】
図１Ａは、本実施の形態によるデータ分析装置の内部構造例を概略的に示す機能ブロック図である。図１Ａに示すデータ分析装置Ａは、データを表示するための表示装置１００、表示されたデータに対してメニューを選択するなどの操作を行うためのキーボード１０１、マウスなどのポインティングデバイス１０２、動線DB１０３、ページDB１０４、ユーザDB１０５、必要な演算処理、制御処理などを行う中央処理装置（ＣＰＵ）１０６、中央処理装置１０６での処理に必要なプログラムを格納するプログラムメモリ１０７、中央処理装置１０６での処理に必要なデータを格納するデータメモリ１０８を備えている。
【００４４】
中央処理装置１０６は、データの準備を行うデータ準備処理部１０６ａと、根拠付き動線仮説生成処理部１０９、根拠付きユーザ仮説生成処理部１１０、根拠付き仮説表示処理部１１１、出力処理部１１２とを備えている。この実施の形態では、中央処理装置１０６は、コンピュータによって構成され、データ準備処理部１０６ａ、根拠付き動線仮説生成処理部１０９と、根拠付きユーザ仮説生成処理部１１０と、根拠付き仮説表示処理部１１１と、出力処理部１１２は、いずれもコンピュータ上で実行されるプログラムの機能の一部として実現される。なお、これらのプログラムは、プログラムメモリ１０７に格納されている。これらの機能の一部又は全部をハードウェアで構成しても良い。
【００４５】
根拠付き動線仮説生成処理部１０９は、動線単位根拠付き動線仮説生成処理部１１３と、ページ単位根拠付き動線仮説生成処理部１１４と、を備えている。根拠付きユーザ仮説生成処理部１１０は、ユーザ単位根拠付きユーザ仮説生成処理部１１５と、ページ単位根拠付きユーザ仮説生成処理部１１６と、を備えている。これらの各仮説生成処理部のそれぞれを仮説生成処理部１２５と総称するが、各個別の仮説生成処理部を特定する場合には、例えば、後述のように、「見込み顧客／根拠抽出部（抽出部）１１３（１２５）−２」などと表記する。
【００４６】
データメモリ１０８には、動線データ１１７、ページ遷移データ１１８、ページデータ１１９、ユーザデータ１２０、パラメタデータ１２１、集計データ１２２、仮説データ１２３が格納されている。図１Ｂは、仮説生成処理部１２５の一構成例を示す機能ブロック図である。仮説生成処理部１２５は、比較部１２５−１と抽出部１２５−２とを有する。
【００４７】
図２は、データメモリ１０８に含まれる動線データ１１７、ページ遷移データ１１８、ページデータ１１９のデータ構造を示す図である。図２、図３のそれぞれのデータ構造は、ＩＤ毎に複数有している。図２（ａ）に示す動線データは、顧客が閲覧するＷｅｂサイトにおいてＷｅｂページ間を動く動線データを一意に識別する動線ID２００、Ｗｅｂサイトの閲覧開始日時２０１、ユーザID２０２、ページ遷移２０３、Ｗｅｂサイトにおける購入サイトでの商品等の購入回数２０４、Ｗｅｂサイトにおける購入サイトでの商品等の最終購入後経過日数２０５、Ｗｅｂサイトにおける購入サイトでの商品等の期間内購入回数２０６、Ｗｅｂサイトにおける購入サイトでの商品等の期間内購入金額２０７を含んでいる。ページ遷移２０３は、図２（ｂ）において説明するページ遷移データの形で保持する。購入回数２０４は、この動線において商品等の購入が行われた回数である。動線ID２００、閲覧開始日時２０１、ユーザID２０２、ページ遷移２０３は動線DB１０３から値をロードする。それ以外の、購入回数２０４、最終購入後経過日数２０５、期間内購入回数２０６、期間内購入金額２０７は、図５に示す処理において設定する。
【００４８】
図２（ｂ）に示すページ遷移データは、ページID列２０８、閲覧時間列２０９、ページ入力データ列２１０を含んでいる。ページID列２０８は、閲覧した各ページのID（ここでは、ページ番号ｐ００１等）を例えば時系列的に配列で保持したもので、各IDの値は後述するページデータのページIDのいずれかである。閲覧時間列２０９は、各ページを閲覧した時間（ここでは、３５秒等）を配列で保持したもので、要素数はページID列２０８の要素数と同じである。ページ入力データ列２１０は、各ページでのテキストボックス・プルダウンメニューなどにより入力された入力データを配列で保持したものであり、ＮＵＬＬは入力なし、ａｂｃは入力がａｂｃであることを示す。要素の数はページID列２０８の要素の数と同じである。ページID列２０８、閲覧時間列２０９、ページ入力データ列２１０は、いずれも、動線データを介して動線DB１０３から値をロードする。購入金額を別データとして有していると良い。
【００４９】
図２（ｃ）に示すページデータは、ページID２１１、購入フラグ２１２、エラーフラグ２１３、ヘルプフラグ２１４、検索フラグ２１５を含んでいる。購入確認画面等で購入ボタンを押した場合のようにそのページで何かを購入したか否かを示す購入フラグ２１２は、このページが購入完了画面であればTRUEを、そうでなければFALSEを保持する。エラーフラグ２１３は、このページがエラーページであればTRUEを、そうでなければFALSEを保持する。ヘルプフラグ２１４は、このページがヘルプページであればTRUEを、そうでなければFALSEを保持する。検索フラグ２１５は、このページが検索ページであればTRUEを、そうでなければFALSEを保持する。ページID２１１、購入フラグ２１２、エラーフラグ２１３、ヘルプフラグ２１４、検索フラグ２１５はいずれも、ページDB１０４から値をロードする。
【００５０】
図３は、データメモリ１０８に含まれるユーザデータ１２０（図３（ｄ））、パラメタデータ１２１（図３（ｅ））、集計データ１２２（図３（ｆ））、仮説データ１２３（図３（ｇ））のデータ構造例を示す図である。図３（ｄ）に示すユーザデータは、ユーザを一意に識別するユーザID３００、ユーザの登録を行った支店（名）３０１、アカウント作成日３０２、最終購入後経過日数３０３、期間内購入回数３０４、期間内購入金額３０５を含んでいる。ユーザID３００、支店３０１、アカウント作成日３０２はユーザDB１０５から値をロードする。それ以外の、最終購入後経過日数３０３、期間内購入回数３０４、期間内購入金額３０５は図１０に示す処理において設定する。
【００５１】
図３（ｅ）に示すパラメタデータは、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因を探るためのものであり、ＷｅｂページのページID３０６、Ｗｅｂページの平均閲覧時間などのパラメタ名称３０７、実際の閲覧時間などの値を示すパラメタ値３０８を含んでいる。Ｗｅｂページの平均閲覧時間の長短は、顧客として望ましい状態であるか否かに影響を与える要因となりうる。パラメタの種類は、図７、図１２等に例示されている。
【００５２】
図３（ｆ）に示す集計データは、望ましい状態の値３０９、望ましくない状態の値３１０を含んでいる。例えば、望ましくない状態の値は、パラメタデータの平均閲覧時間と対応しており、購入のないアクセスにおいては平均閲覧時間が長い場合が多いなど望ましくない状態や望ましい状態の値の集計値を示す。
【００５３】
図３（ｇ）に示す仮説データは、後述する図１５の上図の縦軸である比較軸３１１、例えばエラーページ閲覧回数や期間内購入金額、平均閲覧時間などのパラメタ３１２、ページID３１３、ユーザID３１４、集計値３１５、望ましい状態と望ましくない状態における値の傾向を評価するための分割表３１６を含んでいる。ユーザID３１４は、この仮説において見込み顧客だとして抽出されたユーザのIDであり、配列で保持する。集計値は、上記の図３（ｆ）の集計データの形で保持する。分割表３１６は、後述する表１−４や図１５の下図に示される２行×２列の行列の要素であり、２次元配列で保持する。
【００５４】
パラメタデータは、図７、図９、図１２、および図１４に示す処理において設定する。集計データおよび仮説データは、図６Ａ、図８、図１１、および図１３に示す処理において設定する。
【００５５】
次に、上記のように構成された本実施形態のデータ分析装置において行われる処理について説明する。図４は、図１に示すデータ分析装置Ａにおいて行われる処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図４において、データ分析装置Ａは、まず、データの読み込みを行う（ステップ４００）。動線DB１０３からデータメモリ１０６に動線データ１１７を読み込み、ページDB１０４からデータメモリ１０６にページデータ１１９を読み込み、ユーザDB１０５からデータメモリ１０６にユーザデータ１２０を読み込む。次に、根拠付き動線仮説を生成する（ステップ４０１）。この処理は、根拠付き動線仮説生成処理部１０９を用いて行うものであり、図５において詳細に説明する。その後、根拠付きユーザ仮説を生成する（ステップ４０２）。この処理は、根拠付きユーザ仮説生成処理部１１０を用いて行うものであり、図１０において詳細に説明する。根拠付き仮説の表示を行う（ステップ４０３）。この処理は根拠付き仮説表示処理部１１１を用いて行うものであり、図１５においてその表示について詳細に説明する。その後、仮説データ１２３の内容に応じて、ユーザID３１４の値を見込み顧客として出力する（ステップ４０４）。
【００５６】
図４のステップ４０１における、根拠付き動線仮説を生成する処理について、図５に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、Ｗｅｂページを閲覧する顧客がＷｅｂサイトにおいてＷｅｂページ間を動く動線データにおける動線を数えるための変数、動線idxを１で初期化する（ステップ５００）。次に、動線idx以上の動線があるか否かを調べる（ステップ５０１）。もし、動線idx以上の動線があるならば、その動線におけるＷｅｂページでの商品等の購入回数を調べる（ステップ５０２）。この処理は、図２（ｂ）のページ遷移２０３におけるページID列２０８のそれぞれの配列要素について、図２（ｃ）のページデータにおけるページID２１１が一致するものにおいて購入フラグ２１２の値を調べ、TRUEであれば１、FALSEであれば０として和を求めるものである。この結果を図２（ａ）の動線データの購入回数２０４に保持する。その後、最終購入後経過日数を求める（ステップ５０３）。この処理は、動線データのうちユーザID２０２が一致するものにおいて、ページ遷移２０３におけるページID列２０８の配列要素のうちいずれかで、ページデータにおけるページID２１１が一致するものにおいて購入フラグ２１２の値がTRUEになっていれば、閲覧開始日時２０１の値を調べ、動線idx番目の動線データの閲覧開始日時より古いものの中で最も最近のものを求め、動線idx番目の動線データの閲覧開始日時との差を求めるものである。この結果を図２（ａ）の最終購入後経過日数２０５に保持する。
【００５７】
次に、閲覧開始日時から一定期間内にこのユーザが購入した回数を求める（ステップ５０４）。この処理は、動線データのうちユーザID２０２が一致し、かつ、閲覧開始日時２０１が動線idx番目の動線データの閲覧開始日時２０１から一定期間内であるものにおいて、ページ遷移２０３におけるページID列２０８の配列要素のうちいずれかで、ページデータにおけるページID２１１が一致するものにおいて購入フラグ２１２の値がTRUEになっているものの数を求めるものである。この結果を期間内購入回数２０６に保持する。その後に、閲覧開始日時から一定期間内にこのユーザが購入した金額の合計を求める（ステップ５０５）。この処理は、動線データのうちユーザID２０２が一致し、かつ、閲覧開始日時２０１が動線idx番目の動線データの閲覧開始日時２０１から一定期間内であるものにおいて、ページ遷移２０３におけるページID列２０８の配列要素のうち、ページデータにおけるページID２１１が一致するものにおいて購入フラグ２１２の値がTRUEになっている場合に、ページ入力データ列２１０の同じ場所の配列要素の値を取得し、その合計を求めるものである。この結果を期間内購入金額２０７に保持する。その後、動線idxを１だけインクリメントし（ステップ５０６）、ステップ５０１から処理をやり直す。
【００５８】
これらのステップ５０１から５０６までの処理は、図１のデータ準備処理部１０６ａにより実行される。
【００５９】
ステップ５０１で条件に適合しなかった場合は、動線単位の根拠付き動線仮説を生成する（ステップ５０７）。この処理は、動線単位根拠付き動線仮説生成処理部１１３を用いて行うものであり、図６において詳細に説明する。その後、ページ単位の根拠付き動線仮説を生成する（ステップ５０８）。この処理は、ページ単位根拠付き動線生成処理部１１４を用いて行うものであり、図８において詳細に説明する。
【００６０】
（動線単位の根拠付き動線仮説の生成処理）
図５のステップ５０７における、動線単位の根拠付き動線仮説を生成する処理について、図６Ａに示すフローチャートを参照しながら説明する。まず、動線を数えるための変数、動線idxを１で初期化する（ステップ６００）。次に、動線idx以上の動線があるか調べる（ステップ６０１）。もし、動線idx以上の動線があるならば、動線単位のパラメタを求める（ステップ６０２）。この処理については、図７において詳細に説明する。その後、動線idxを１だけインクリメントし（ステップ６０３）、ステップ６０１から処理をやり直す。ステップ６０１において条件に適合しなかった場合は、パラメタを数えるための変数、パラメタidxを１で初期化する（ステップ６０４）。次に、パラメタidx以上のパラメタがあるか調べる（ステップ６０５）。この処理は、パラメタデータ１２１の数を調べ、パラメタidxと比較するものである。もし、パラメタidx以上のパラメタがあるならば、動線を数えるための変数、動線idxを１で初期化する（ステップ６０６）。
【００６１】
次に、動線idx以上の動線があるか調べる（ステップ６０７）。この処理は、パラメタデータにおけるパラメタ値３０８の要素数を動線idxと比較するものである。もし、動線idx以上の動線があるならば、パラメタidx番目のパラメタデータにおけるパラメタ値３０８の動線idx番目の要素を、最終購入後経過日数２０５の値に応じて集計データに追記する（ステップ６０８）。この処理は、最終購入後経過日数２０５の値が、あらかじめ定めた閾値以下であれば、望ましい状態の値３０９に、そうでなければ、望ましくない状態の値３１０に、追記するものである。
【００６２】
その後、動線idxを１だけインクリメントし（ステップ６０９）、ステップ６０７から処理をやり直す。ステップ６０７で条件に適合しなかった場合は、集計データにおける、望ましい状態の値３０９と、望ましくない状態の値３１０とを比較し（比較部１１３（１２５）−１：図１Ｂ参照）その差を評価する（ステップ６１０）。この処理は、例えば、統計的検定などで行うことができる。ステップ６１０の結果、差が大きいと見なされたかどうかを調べる（ステップ６１１）。差が大きいと見なされた場合には、差が大きいとみなされたパラメタに基づき根拠付き仮説を生成し仮説データに保持する（ステップ６１２）。ここで、比較軸３１１には”動線”を、パラメタ３１２にはパラメタidx番目のパラメタデータのパラメタ名称３０７を、ページIDにはNULLを設定し、ユーザIDには動線データから以下の手順で抽出したものを列挙する。動線データにおいて、最終購入後経過日数２０５の値が、あらかじめ定めた閾値以下であるかどうかと、相関が高くなるように、パラメタidx番目のパラメタ値３０８の範囲を定義する（この定義をAと呼ぶ）。例えば、表１において、最終購入後経過日数が短い動線と長い動線とは閲覧開始時間帯に差があるとすると、当該ページにおける閲覧開始時間帯は顧客の離反要因と関係があると推定できる。例えば、５時から１４時までの閲覧開始時間帯で動線の最終購入後経過日数の値が短くなっており、それ以外の時間帯では、動線の最終購入後経過日数の値が長くなっている場合には、当該ページにおける閲覧開始時間帯は顧客の離反と相関がある。パラメタの値が定義Ａであり、かつ、動線の最終購入後経過日数の値があらかじめ定めた閾値以下であれば、最終購入後経過日数が短い（現時点で離反の兆候が見られない）望ましい状態で、かつ、パラメタの値の傾向が多数派の顧客である。
【００６３】
そして、最終購入後の経過日数が長い動線のうち、閲覧開始時間帯が５時から１４時までのものは、動線の最終購入後経過日数の値が短い動線と同じ傾向であると言えるため、離反していても望ましい顧客になりうる可能性が高いと推定できるため、見込み顧客と判定できる。
【００６４】
そして、動線データを表１のように分類し、表１の左下のセルに含まれる動線のユーザID２０２を抽出する。
【００６５】
集計値３１５にはステップ６１０で用いた集計データを、分割表３１６には表１の値を設定する。
【００６６】
その後、パラメタidxを１だけインクリメントし（ステップ６１３）、ステップ６０５から処理をやり直す。ステップ６０５で条件に適合しなかった場合は、処理を終える。
【００６７】
【表１】
2015135616.tif 000003
【００６８】
上記の処理について詳細に説明する。
図６Ｂは、ステップ６１２の詳細な処理を示すフローチャート図であり、図６Ｃは、根拠付き動線仮説生成処理部１０９の内部構成例を示す図である。図６Ｃに示すように、根拠付き動線仮説生成処理部１０９は、相関パラメタ値算出部１０９−１と、高相関第２顧客算出部１０９−２と、離反要因説明部１０９−３と、見込み顧客説明部１０９−４と、を有する。
【００６９】
図６Ｂに示すように、ステップ６１２−１において、相関パラメタ値算出部１０９−１が、パラメタ値が予め定めた閾値以下であるかどうかと相関が高くなるパラメタの値の範囲を定義（Ａ）する。ステップ６１２−２において、高相関第２顧客算出部１０９−２が、望ましい第１の顧客と同じ傾向（定義A）のパラメタ値を持つ望ましくない第２の顧客を求め、ステップ６１２−３において、第２顧客を見込み顧客とする。ステップ６１２−４において、離反要因説明部１０９−３は、差が大きいパラメタを、所定の離反要因と関係すると説明する。ステップ６１２−５において、見込み顧客説明部１０９−４が、第２顧客とパラメタの同じ傾向にある第２の顧客を見込み顧客として有望であると説明する。
【００７０】
これにより、有望な見込み顧客を求め、提案することができる。尚、根拠付き動線仮説生成処理部１０９は、見込み顧客又はその要因の少なくともいずれか一方を提案できる形態でも良い。従って、この処理は、見込み顧客又は要因の抽出を行う見込み顧客／根拠抽出部（抽出部）１１３（１２５）−２（図１Ｂ参照）或いは提案・説明抽出部による処理と称することができる。
【００７１】
図６Ａのステップ６０２における、動線単位のパラメタを求める処理の詳細について、図７に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、平均閲覧時間を求める（ステップ７００）。この処理は、図２（ａ）の動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、閲覧時間列２０９（図２（ｂ））の平均を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた平均閲覧時間の値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００７２】
次に、最頻値閲覧時間を求める（ステップ７０１）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、閲覧時間列２０９（図２（ｂ））の最頻値を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、図３（ｅ）のページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の最頻値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００７３】
その後、中央値閲覧時間を求める（ステップ７０２）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、閲覧時間列２０９（図２（ｂ））の中央値を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の中央値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ３０８に求めた値を追記する。
【００７４】
その後、閲覧開始曜日を求める（ステップ７０３）。この処理は、動線idx番目の動線データにおける閲覧開始日時２０１が、平日に該当するか休日に該当するかを調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“閲覧開始曜日”を、パラメタ値３０８には求めた値に従い、平日ならば０を、休日ならば１を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値に従い、平日ならば０を、休日ならば１を追記する。
【００７５】
その後、閲覧開始時間帯を求める（ステップ７０４）。この処理は、動線idx番目の動線データにおける閲覧開始日時２０１のうち時刻部分を抽出するものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“閲覧開始時間帯”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００７６】
その後、ユーザ購入回数を求める（ステップ７０５）。この処理は、動線idx番目の動線データにおける購入回数２０４を調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“ユーザの購入回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００７７】
その後、ユーザ購入後経過日数を求める（ステップ７０６）。この処理は、動線idx番目の動線データにおける最終購入後経過日数２０５を調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“最終購入後経過日数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００７８】
その後、期間内購入回数を求める（ステップ７０７）。この処理は、動線idx番目の動線データにおける期間内購入回数２０６を調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“期間内購入回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００７９】
その後、期間内購入金額を求める（ステップ７０８）。この処理は、動線idx番目の動線データにおける期間内購入金額２０７を調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“期間内購入金額”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００８０】
その後、エラーページ平均閲覧時間を求める（ステップ７０９）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８について、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおけるエラーフラグ２１３がTRUEである場合に、閲覧時間列２０９における同じ要素番号の値を取り出し、平均を求めるものである。そのような値がなければNULLとする。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“エラーページ平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００８１】
その後、エラーページ閲覧回数を求める（ステップ７１０）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８のうち、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおけるエラーフラグ２１３がTRUEであるものの数を調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“エラーページ閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００８２】
その後、ヘルプページ平均閲覧時間を求める（ステップ７１１）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８について、ページデータのページID２１１が同じものにおけるヘルプフラグ２１４がTRUEである場合に、閲覧時間列２０９における同じ要素番号の値を取り出し、平均を求めるものである。そのような値がなければNULLとする。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“ヘルプページ平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００８３】
その後、ヘルプページ閲覧回数を求める（ステップ７１２）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８のうち、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおけるヘルプフラグ２１４がTRUEであるものの数を調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“ヘルプページ閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００８４】
その後、検索ページ平均閲覧時間を求める（ステップ７１３）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８について、ページデータのページID２１１が同じものにおける検索フラグ２１５がTRUEである場合に、閲覧時間列２０９における同じ要素番号の値を取り出し、平均を求めるものである。そのような値がなければNULLとする。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“検索ページ平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００８５】
その後、検索ページ閲覧回数を求める（ステップ７１４）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８のうち、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおける検索フラグ２１５がTRUEであるものの数を調べるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータ（図３（ｅ））に要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“検索ページ閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。これらの値を以後の処理において用いる。
【００８６】
（ページ単位の根拠付き動線仮説の生成処理）
図５のステップ５０８における、ページ単位の根拠付き動線仮説を生成する処理について、図８に示す詳細フローを参照しながら説明する。当該処理は、特定のＷｅｂページにおける予測を詳細に行うものである。まず、動線を数えるための変数、動線idxを１で初期化する（ステップ８００）。次に、動線idx以上の動線があるか調べる（ステップ８０１）。もし、動線idx以上の動線があるならば、ページ単位のパラメタを求める（ステップ８０２）。この処理については、図９において詳細に説明する。その後、動線idxを１だけインクリメント（ステップ８０３）し、ステップ８０１から処理をやり直す。ステップ８０１において条件に適合しなかった場合は、パラメタを数えるための変数、パラメタidxを１で初期化する（ステップ８０４）。
【００８７】
次に、パラメタidx以上のパラメタがあるか調べる（ステップ８０５）。この処理は、パラメタデータ１２１のうちパラメタ名称３０７が異なるものの数を調べ、パラメタidxと比較するものである。もし、パラメタidx以上のパラメタがあるならば、ページを数えるための変数、ページidxを１で初期化する（ステップ８０６）。次に、ページidx以上のページがあるか調べる（ステップ８０７）。この処理は、ページデータ１１９の数とページidxとを比較するものである。もし、ページidx以上のページがあるならば、動線を数えるための変数、動線idxを１で初期化する（ステップ８０８）。
【００８８】
次に、動線idx以上の動線があるか調べる（ステップ８０９）。この処理は、パラメタデータにおけるパラメタ値３０８の要素数を動線idxと比較するものである。もし、動線idx以上の動線があるならば、パラメタidx種類目のパラメタ名称３０７、ページidx番目のページデータのページID２１１と同じページID３０６のパラメタデータにおけるパラメタ値３０８の動線idx番目の要素を、動線idx番目の動線データの最終購入後経過日数２０５の値に応じて集計データに追記する（ステップ８１０）。この処理は、最終購入後経過日数２０５の値が、あらかじめ定めた閾値以下であれば、望ましい状態の値３０９に、そうでなければ、望ましくない状態の値３１０に、追記するものである。その後、動線idxを１だけインクリメントし（ステップ８１１）、ステップ８０９から処理をやり直す。ステップ８０９で条件に適合しなかった場合は、集計データにおける、望ましい状態の値３０９と、望ましくない状態の値３１０の差を評価する（ステップ８１２）。この処理は、例えば、統計的検定などで行うことができる。ステップ８１２の結果、差が大きいと見なされたかどうかを調べる（ステップ８１３）。
【００８９】
そうであれば、根拠付き仮説を生成し仮説データに保持する（ステップ８１４）。比較軸３１１には”動線”を、パラメタ３１２にはパラメタデータにおけるパラメタidx種類目のパラメタ名称３０７を、ページIDにはページidx番目のページデータにおけるページID２１１の値を設定し、ユーザIDには動線データから以下の手順で抽出したものを列挙する。動線データにおいて、最終購入後経過日数２０５の値が、あらかじめ定めた閾値以下であるかどうかと、相関が高くなるように、パラメタidx種類目のパラメタ名称３０７、ページidx番目のページデータのページID２１１と同じページID３０６を持つパラメタデータのパラメタ値３０８の範囲を定義する（この定義をAと呼ぶ）。そして、動線データを表２のように分類し、特定のページにおいて、見込み顧客の候補として、左下のセルに含まれる動線のユーザID２０２を抽出する。集計値３１３にはステップ８１２で用いた集計データを、分割表３１４には表２の値を設定する。Nullは何も行われないことを示している。
【００９０】
その後、ページidxを１だけインクリメントし（ステップ８１５）、ステップ８０７から処理をやり直す。ステップ８０７で条件に適合しない場合は、パラメタidxを１だけインクリメントし（ステップ８１６）、ステップ８０５から処理をやり直す。ステップ８０５で条件に適合しなかった場合は、処理を終える。詳細な処理は表１と同様である。
【００９１】
【表２】
2015135616.tif 000004
【００９２】
図８のステップ８０２における、ページ単位のパラメタを求める処理の詳細について、図９に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、平均閲覧時間を求める（ステップ９００）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、閲覧時間列２０９の同じ要素番号の値を得て、その平均を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータをいったんクリアし、ページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００９３】
次に、最頻値閲覧時間を求める（ステップ９０１）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、閲覧時間列２０９の同じ要素番号の値を得て、その最頻値を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の最頻値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００９４】
次に、中央値閲覧時間を求める（ステップ９０２）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、閲覧時間列２０９の同じ要素番号の値を得て、その中央値を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の最頻値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００９５】
次に、ページ入力データを求める（ステップ９０３）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、ページ入力データ列２１０の同じ要素番号の値を得て、その平均値を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“ページへの入力データ”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００９６】
次に、閲覧回数を求める（ステップ９０４）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである回数を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００９７】
次に、閲覧開始曜日を求める（ステップ９０５）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである最初の要素について、閲覧開始日時２０１に、閲覧時間列２０９のその要素番号までの値の和を加えたものが、平日か休日かを求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧開始曜日”を、パラメタ値３０８には求めた値が平日であれば０を、休日であれば１を設定する。 動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値が平日であれば０を、休日であれば１を追記する。
【００９８】
次に、閲覧開始時間帯を求める（ステップ９０６）。この処理は、動線idx番目の動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである最初の要素について、閲覧開始日時２０１に、閲覧時間列２０９のその要素番号までの値の和を加えたものの時刻を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧開始時間帯”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【００９９】
次に、図４のステップ４０２における、根拠付きユーザ仮説を生成する処理について、図１０に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、ユーザを数えるための変数、ユーザidxを１で初期化する（ステップ１０００）。次に、ユーザidx以上のユーザがあるか調べる（ステップ１００１）。もし、ユーザidx以上のユーザがあるならば、最終購入後経過日数を求める（ステップ１００２）。この処理は、動線データのうちユーザID２０２がユーザidxであるものにおいて、ページ遷移２０３におけるページID列２０８の配列要素のうちいずれかで、ページデータにおけるページID２１１が一致するものにおいて購入フラグ２１２の値がTRUEになっていれば、閲覧開始日時２０１の値を調べ、その中で最も最近のものと、現在時刻との差を求めるものである。
【０１００】
この結果を最終購入後経過日数３０３に保持する。次に、現在時刻から一定期間内にこのユーザが購入した回数を求める（ステップ１００３）。この処理は、動線データのうちユーザID２０２がユーザidxであり、かつ、閲覧開始日時２０５が一定期間内であるものにおいて、ページ遷移２０３におけるページID列２０８の配列要素のうちいずれかで、ページデータにおけるページID２１１が一致するものにおいて購入フラグ２１２の値がTRUEになっているものの数を求めるものである。この結果を期間内購入回数３０４に保持する。その後に、現在時刻から一定期間内にこのユーザが購入した金額の合計を求める（ステップ１００４）。この処理は、動線データのうちユーザID２０２がユーザidxであり、かつ、閲覧開始日時２０５が一定期間内であるものにおいて、ページ遷移２０３におけるページID列２０８の配列要素のうち、ページデータにおけるページID２１１が一致するものにおいて購入フラグ２１２の値がTRUEになっている場合に、ページ入力データ列２１０の同じ場所の配列要素の値を取得し、その合計を求めるものである。この結果を期間内購入金額３０５に保持する。その後、ユーザidxを１だけインクリメントし（ステップ１００５）、ステップ１００１から処理をやり直す。
【０１０１】
ステップ１００１で条件に適合しなかった場合は、ユーザ単位の根拠付きユーザ仮説を生成する（ステップ１００６）。この処理は、ユーザ単位根拠付きユーザ仮説生成処理部１１５を用いて行うものであり、図１１において詳細に説明する。その後、ページ単位の根拠付きユーザ仮説を生成する（ステップ１００７）。この処理は、ページ単位根拠付きユーザ生成処理部１１６を用いて行うものであり、図１３において詳細に説明する。
【０１０２】
（ユーザ単位の根拠付きユーザ仮説の生成処理）
以下で用いるデータは、上記と同様に図２、図３のデータである。
図１０のステップ１００６における、ユーザ単位の根拠付きユーザ仮説を生成する処理について、図１１に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、ユーザ動線を数えるための変数、ユーザidxを１で初期化する（ステップ１１００）。次に、ユーザidx以上の動線があるか調べる（ステップ１１０１）。もし、ユーザidx以上のユーザがあるならば、ユーザ単位のパラメタを求める（ステップ１１０２）。この処理については、図１２において詳細に説明する。その後、ユーザidxを１だけインクリメントし（ステップ１１０３）、ステップ１１０１から処理をやり直す。
【０１０３】
ステップ１１０１において条件に適合しなかった場合は、パラメタを数えるための変数、パラメタidxを１で初期化する（ステップ１１０４）。次に、パラメタidx以上のパラメタがあるか調べる（ステップ１１０５）。この処理は、パラメタデータ１２１の数を調べ、パラメタidxと比較するものである。もし、パラメタidx以上のパラメタがあるならば、ユーザを数えるための変数、ユーザidxを１で初期化する（ステップ１１０６）。次に、ユーザidx以上のユーザがあるか調べる（ステップ１１０７）。この処理は、パラメタデータにおけるパラメタ値３０８の要素数をユーザidxと比較するものである。
【０１０４】
もし、ユーザidx以上の動線があるならば、パラメタidx番目のパラメタデータにおけるパラメタ値３０８のユーザidx番目の要素を、ユーザidx番目のユーザデータの最終購入後経過日数３０３の値に応じて集計データに追記する（ステップ１１０８）。この処理は、最終購入後経過日数３０３の値が、あらかじめ定めた閾値以下であれば、望ましい状態の値３０９に、そうでなければ、望ましくない状態の値３１０に、追記するものである。その後、ユーザidxを１だけインクリメントし（ステップ１１０９）、ステップ１１０７から処理をやり直す。ステップ１１０７で条件に適合しなかった場合は、集計データにおける、望ましい状態の値３０９と、望ましくない状態の値３１０の差を評価する（ステップ１１１０）。この処理は、例えば、統計的検定などで行うことができる。
【０１０５】
ステップ１１１０の結果、差が大きいと見なされたかどうかを調べる（ステップ１１１１）。そうであれば、根拠付き仮説を生成し仮説データに保持する（ステップ１１１２）。比較軸３１１には”ユーザ”を、パラメタ３１２にはパラメタidx番目のパラメタデータのパラメタ名称３０７を、ページIDにはNULLを設定し、ユーザIDにはユーザデータから以下の手順で抽出したものを列挙する。ユーザデータにおいて、最終購入後経過日数３０３の値が、あらかじめ定めた閾値以下であるかどうかと、相関が高くなるように、パラメタidx番目のパラメタ値３０８の範囲を定義する（この定義をAと呼ぶ）。そして、ユーザデータを表３のように分類し、左下のセルに含まれるユーザを抽出する。集計値３１５にはステップ１１１０で用いた集計データを、分割表３１６には表３の値を設定する。
【０１０６】
その後、パラメタidxを１だけインクリメントし（ステップ１１１３）、ステップ１１０５から処理をやり直す。ステップ１１０５で条件に適合しなかった場合は、処理を終える。詳細な処理は表１と同様である。
【０１０７】
【表３】
2015135616.tif 000005
【０１０８】
図１１のステップ１１０２における、ユーザ単位のパラメタを求める処理の詳細について、図１２に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、平均閲覧時間を求める（ステップ１２００）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３において、閲覧時間列２０９の平均を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータをいったんクリアしてから要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１０９】
次に、最頻値閲覧時間を求める（ステップ１２０１）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３において、閲覧時間列２０９の最頻値を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の最頻値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１０】
その後、中央値閲覧時間を求める（ステップ１２０２）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３において、閲覧時間列２０９の中央値を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の中央値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ３０８に求めた値を追記する。
【０１１１】
その後、購入後経過日数を求める（ステップ１２０３）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータにおける最終購入後経過日数３０３を調べるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“最終購入後経過日数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１２】
その後、期間内購入回数を求める（ステップ１２０４）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータにおける期間内購入回数３０４を調べるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“期間内購入回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１３】
その後、期間内購入金額を求める（ステップ１２０５）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータにおける期間内購入金額３０５を調べるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“期間内購入金額”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１４】
その後、エラーページ平均閲覧時間を求める（ステップ１２０６）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８について、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおけるエラーフラグ２１３がTRUEである場合に、閲覧時間列２０９における同じ要素番号の値を取り出し、平均を求めるものである。そのような値がなければNULLとする。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“エラーページ平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１５】
その後、エラーページ閲覧回数を求める（ステップ１２０７）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８のうち、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおけるエラーフラグ２１３がTRUEであるものの数を調べるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“エラーページ閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１６】
その後、ヘルプページ平均閲覧時間を求める（ステップ１２０８）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８について、ページデータのページID２１１が同じものにおけるヘルプフラグ２１４がTRUEである場合に、閲覧時間列２０９における同じ要素番号の値を取り出し、平均を求めるものである。そのような値がなければNULLとする。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“ヘルプページ平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１７】
その後、ヘルプページ閲覧回数を求める（ステップ１２０９）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８のうち、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおけるヘルプフラグ２１４がTRUEであるものの数を調べるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“ヘルプページ閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１８】
その後、検索ページ平均閲覧時間を求める（ステップ１２１０）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８について、ページデータのページID２１１が同じものにおける検索フラグ２１５がTRUEである場合に、閲覧時間列２０９における同じ要素番号の値を取り出し、平均を求めるものである。そのような値がなければNULLとする。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“検索ページ平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１１９】
その後、検索ページ閲覧回数を求める（ステップ１２１１）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３のページID列２０８のうち、ページデータのページID２１１が同じ値のものにおける検索フラグ２１５がTRUEであるものの数を調べるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“検索ページ閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザ動線idxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１２０】
その後、支店を求める（ステップ１２１２）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータの支店３０１を調べるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“支店”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１２１】
その後、アカウント保持期間を求める（ステップ１２１３）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのアカウント作成日３０２を調べ、現在時刻との差を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータに要素を追加し、ページID３０６にはNULLを、パラメタ名称３０７には“アカウント保持期間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、パラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１２２】
図１０のステップ１００７における、ページ単位の根拠付きユーザ仮説を生成する処理について、図１３に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、ユーザを数えるための変数、ユーザidxを１で初期化する（ステップ１３００）。次に、ユーザidx以上のユーザがあるか調べる（ステップ１３０１）。もし、ユーザidx以上のユーザがあるならば、ページ単位のパラメタを求める（ステップ１３０２）。この処理については、図１４において詳細に説明する。その後、ユーザidxを１だけインクリメントし（ステップ１３０３）、ステップ１３０１から処理をやり直す。ステップ１３０１において条件に適合しなかった場合は、パラメタを数えるための変数、パラメタidxを１で初期化する（ステップ１３０４）。次に、パラメタidx以上のパラメタがあるか調べる（ステップ１３０５）。この処理は、パラメタデータ１２１のうちパラメタ名称３０７が異なるものの数を調べ、パラメタidxと比較するものである。もし、パラメタidx以上のパラメタがあるならば、ページを数えるための変数、ページidxを１で初期化する（ステップ１３０６）。
【０１２３】
次に、ページidx以上のページがあるか調べる（ステップ１３０７）。この処理は、ページデータ１１９の数とページidxとを比較するものである。もし、ページidx以上のページがあるならば、ユーザを数えるための変数、ユーザidxを１で初期化する（ステップ１３０８）。次に、ユーザidx以上のユーザがあるか調べる（ステップ１３０９）。この処理は、パラメタデータにおけるパラメタ値３０８の要素数をユーザidxと比較するものである。もし、ユーザidx以上のユーザがあるならば、パラメタidx種類目のパラメタ名称３０７、ページidx番目のページデータのページID２１１と同じページID３０６のパラメタデータにおけるパラメタ値３０８のユーザidx番目の要素を、ユーザidx番目のユーザデータの最終購入後経過日数３０３の値に応じて集計データに追記する（ステップ１３１０）。この処理は、最終購入後経過日数３０３の値が、あらかじめ定めた閾値以下であれば、望ましい状態の値３０９に、そうでなければ、望ましくない状態の値３１０に、追記するものである。
【０１２４】
その後、ユーザidxを１だけインクリメントし（ステップ１３１１）、ステップ１３０９から処理をやり直す。ステップ１３０９で条件に適合しなかった場合は、集計データにおける、望ましい状態の値３０９と、望ましくない状態の値３１０の差を評価する（ステップ１３１２）。この処理は、例えば、統計的検定などで行うことができる。ステップ１３１２の結果、差が大きいと見なされたかどうかを調べる（ステップ１３１３）。そうであれば、根拠付き仮説を生成し仮説データに保持する（ステップ１３１４）。比較軸３１１には”ユーザ”を、パラメタ３１２にはパラメタデータにおけるパラメタidx種類目のパラメタ名称３０７を、ページIDにはページidx番目のページデータにおけるページID２１１の値を設定し、ユーザIDにはユーザデータから以下の手順で抽出したものを列挙する。ユーザデータにおいて、最終購入後経過日数２０５の値が、あらかじめ定めた閾値以下であるかどうかと、相関が高くなるように、パラメタidx種類目のパラメタ名称３０８、ページidxと同じページID３０６を持つパラメタデータのパラメタ値３０８の範囲を定義する（この定義をAと呼ぶ）。そして、ユーザデータを下表のように分類し、左下のセルに含まれるユーザを抽出する。集計値３１５にはステップ１３１２で用いた集計データを、分割表３１６には表４の値を設定する。
【０１２５】
その後、ページidxを１だけインクリメントし（ステップ１３１５）、ステップ１３０７から処理をやり直す。ステップ１３０７で条件に適合しない場合は、パラメタidxを１だけインクリメントし（ステップ１３１６）、ステップ１３０５から処理をやり直す。ステップ１３０５で条件に適合しなかった場合は、処理を終える。詳細な処理は表１と同様である。
【０１２６】
【表４】
2015135616.tif 000006
【０１２７】
図１３のステップ１３０２における、ページ単位のパラメタを求める処理の詳細について、図１４に示す詳細フローを参照しながら説明する。まず、平均閲覧時間を求める（ステップ１４００）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データごとに、ページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、閲覧時間列２０９の同じ要素番号の値を得て、その平均を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータをいったんクリアし、ページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“平均閲覧時間”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。ユーザidxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１２８】
次に、最頻値閲覧時間を求める（ステップ１４０１）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データごとに、ページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、閲覧時間列２０９の同じ要素番号の値を得て、その最頻値を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の最頻値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 ユーザidxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１２９】
次に、中央値閲覧時間を求める（ステップ１４０２）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データごとに、ページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、閲覧時間列２０９の同じ要素番号の値を得て、その中央値を求めるものである。動線idxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧時間の中央値”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 動線idxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１３０】
次に、遷移/離脱割合を求める（ステップ１４０３）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データごとに、ページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、ページID列がそこで終わらなければ遷移、終われば離脱と解釈してその割合を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“遷移/離脱割合”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 ユーザidxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１３１】
次に、遷移回数を求める（ステップ１４０４）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データごとに、ページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、ページID列がそこで終わらなければ遷移と解釈してその回数を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“遷移回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 ユーザidxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１３２】
次に、離脱回数を求める（ステップ１４０５）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データごとに、ページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである場合に、ページID列がそこで終われば離脱と解釈してその回数を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“離脱回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。
【０１３３】
ユーザidxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１３４】
次に、閲覧回数を求める（ステップ１４０６）。この処理は、ユーザidx番目のユーザデータのユーザID３００と同じユーザID２０２を持つ動線データにおけるページ遷移２０３において、ページIDごとに、ページID列の値がページIDと同じである回数を求めるものである。ユーザidxが１であれば、パラメタデータにページIDごとに要素を追加し、ページID３０６にはそのページIDを、パラメタ名称３０７には“閲覧回数”を、パラメタ値３０８には求めた値を設定する。 ユーザidxが２以上であれば、ページIDごとに、ページID３０６が該当するパラメタデータにおけるパラメタ値３０８に求めた値を追記する。
【０１３５】
図４のステップ４０３における、根拠付き仮説表示処理部１１１を用いて行う処理について、図１５に示す画面例を参照しながら説明する。仮説データのうちユーザID３１４に要素があるものそれぞれについて、図１５に示す画面を表示する。冒頭説明文１５００について、仮説データの比較軸３１１、パラメタ３１２、ページID３１３を用いて生成する。すなわち、ページID３１３がNULLの場合は、ページＩＤに依存せずに「最終購入後経過日数が短い（比較軸３１１）と長い（比較軸３１１）は、（パラメタ３１２）に差があります。このため、（パラメタ３１２）は顧客の離反要因と関係があると考えられます」と説明する。ページID３１３がNULLでない場合は「ページ（ページID３１３）において、最終購入後経過日数が短い（比較軸３１１）と長い（比較軸３１１）は、（パラメタ３１２）に差があります。このため、ページ（ページID３１３）における（パラメタ３１２）は顧客の離反要因と関係があると考えられます」と説明する。また、集計データ３１５についてグラフ表示することができる（１５０１）。さらに、分割表３１６を表示する（１５０２）。これらの根拠をユーザに提示し、見込み顧客に含めるか否かについて、ユーザの入力をボタンにより受付けて（１５０３）、図４のステップ４０４における出力対象とする。
【０１３６】
図１５の下図は、表１から表４までに対応する。ここで、最終購入後経過日数が短い望ましい顧客の図３（ｇ）における分割表の値（集計データの値）と傾向が似ている現在は望ましくない顧客のうち閲覧開始時間帯が５時から１４時までの顧客（矢印ＡＲ１参照）は、改善の見込みがある見込み顧客であると判定することができる。
【０１３７】
（変形例）
なお、上記の実施の形態において説明した例では、望ましい状態であるかどうかについて、最終購入後経過日数２０５および最終購入後経過日数３０３が一定期間以内であるかどうかを基準にして判断を行った。
【０１３８】
この方式に代えて、あるいはこの方式に加えて、期間内購入回数２０６および期間内購入回数３０４が一定値以上であるか否か、或いは、期間内購入金額２０７および期間内購入金額３０５が一定値以上であるか等の異なるパラメタを基準として用いても良い。
【０１３９】
なお、本発明は、図７、図９、図１２、図１４に述べたもの以外のパラメタについても同様に実施することができる。また、ステップ６１０、８１２、１１１０、１３１２における差の評価について、複数の方式での評価を行い、最も差があると検出できたものを採用することも可能である。
【０１４０】
以上、本発明によれば、効率的・低コストで売上拡大に向けた施策検討のための分析を行うことができる。
【０１４１】
上記の処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【０１４２】
また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
【０１４３】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
【産業上の利用可能性】
【０１４４】
本発明は、データ分析装置に利用できる。
【符号の説明】
【０１４５】
１００…表示装置
１０１…キーボード
１０２…ポインティングデバイス
１０３…動線DB
１０４…ページDB
１０５…ユーザDB
１０６…中央処理装置
１０７…プログラムメモリ
１０８…データメモリ
【図１Ａ】
2015135616.tif 000007
【図１Ｂ】
2015135616.tif 000008
【図２】
2015135616.tif 000009
【図３】
2015135616.tif 000010
【図４】
2015135616.tif 000011
【図５】
2015135616.tif 000012
【図６Ａ】
2015135616.tif 000013
【図６Ｂ】
2015135616.tif 000014
【図６Ｃ】
2015135616.tif 000015
【図７】
2015135616.tif 000016
【図８】
2015135616.tif 000017
【図９】
2015135616.tif 000018
【図１０】
2015135616.tif 000019
【図１１】
2015135616.tif 000020
【図１２】
2015135616.tif 000021
【図１３】
2015135616.tif 000022
【図１４】
2015135616.tif 000023
【図１５】
2015135616.tif 000024