(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
未購買のユーザの初回購買について推定する初回購買推定装置であって、
複数の店舗の各々について収集された、前記ユーザの所定の購買前行動に関する履歴、及び前記ユーザの購買に関する履歴を含む行動履歴を取得する履歴取得手段と、
前記行動履歴に基づいて、前記複数の店舗の各々について、前記ユーザによる購買有無、及び初回の購買前行動から初回購買までの初回期間を求めると共に、前記ユーザに関する所定のマーケティング変数を求める前処理手段と、
前記ユーザの決断力パラメータλの初期値を設定する初期設定手段と、
前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλを用いて定められる、前記初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、前記初回期間の値を決定する初回期間決定手段と、
予め定められた前記決断力パラメータλの確率分布に従って、前記決断力パラメータλの値の候補λtmpを決定する候補決定手段と、
前記決断力パラメータλの確率分布、前記初回期間決定手段によって決定された前記初回期間の値及び前記前処理手段によって求められた前記初回期間に基づいて計算される前記決断力パラメータλの尤度、及び前記ユーザに関する前記所定のマーケティング変数に基づく前記決断力パラメータλの事前分布に基づいて、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλ、及び前記候補決定手段によって決定された前記決断力パラメータλの値の候補λtmpの何れか一方を採用するパラメータ決定手段と、
所定回数繰り返すまで、前記初回期間決定手段による決定、前記候補決定手段による決定、及び前記パラメータ決定手段による採用を繰り返す反復判定手段と、
前記パラメータ決定手段による前記決断力パラメータλの値の採用結果の各々に基づいて、前記決断力パラメータλの値を計算するパラメータ計算手段と、
前記パラメータ計算手段によって計算された前記決断力パラメータλの値に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、指定期間内に前記ユーザが初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定する初回購買推定手段と、
を含む初回購買推定装置。
【請求項２】
履歴取得手段、前処理手段、初期設定手段、初回期間決定手段、候補決定手段、パラメータ決定手段、反復判定手段、パラメータ計算手段、及び初回購買推定手段を含み、未購買のユーザの初回購買について推定する初回購買推定装置における初回購買推定方法であって、
前記履歴取得手段によって、複数の店舗の各々について収集された、前記ユーザの所定の購買前行動に関する履歴、及び前記ユーザの購買に関する履歴を含む行動履歴を取得するステップと、
前記前処理手段によって、前記行動履歴に基づいて、前記複数の店舗の各々について、前記ユーザによる購買有無、及び初回の購買前行動から初回購買までの初回期間を求めると共に、前記ユーザに関する所定のマーケティング変数を求めるステップと、
前記初期設定手段によって、前記ユーザの決断力パラメータλの初期値を設定するステップと、
前記初回期間決定手段によって、前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλを用いて定められる、前記初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、前記初回期間の値を決定するステップと、
前記候補決定手段によって、予め定められた前記決断力パラメータλの確率分布に従って、前記決断力パラメータλの値の候補λtmpを決定するステップと、
前記パラメータ決定手段によって、前記決断力パラメータλの確率分布、前記初回期間決定手段によって決定された前記初回期間の値及び前記前処理手段によって求められた前記初回期間に基づいて計算される前記決断力パラメータλの尤度、及び前記ユーザに関する前記所定のマーケティング変数に基づく前記決断力パラメータλの事前分布に基づいて、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλ、及び前記候補決定手段によって決定された前記決断力パラメータλの値の候補λtmpの何れか一方を採用するステップと、
前記反復判定手段によって、所定回数繰り返すまで、前記初回期間決定手段による決定、前記候補決定手段による決定、及び前記パラメータ決定手段による採用を繰り返すステップと、
前記パラメータ計算手段によって、前記パラメータ決定手段による前記決断力パラメータλの値の採用結果の各々に基づいて、前記決断力パラメータλの値を計算するステップと、
前記初回購買推定手段によって、前記パラメータ計算手段によって計算された前記決断力パラメータλの値に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、指定期間内に前記ユーザが初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定するステップと、
を含む初回購買推定方法。
【請求項３】
未購買のユーザの初回購買について推定するためのプログラムであって、
コンピュータを、
複数の店舗の各々について収集された、前記ユーザの所定の購買前行動に関する履歴、及び前記ユーザの購買に関する履歴を含む行動履歴を取得する履歴取得手段、
前記行動履歴に基づいて、前記複数の店舗の各々について、前記ユーザによる購買有無、及び初回の購買前行動から初回購買までの初回期間を求めると共に、前記ユーザに関する所定のマーケティング変数を求める前処理手段、
前記ユーザの決断力パラメータλの初期値を設定する初期設定手段、
前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλを用いて定められる、前記初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、前記初回期間の値を決定する初回期間決定手段、
予め定められた前記決断力パラメータλの確率分布に従って、前記決断力パラメータλの値の候補λtmpを決定する候補決定手段、
前記決断力パラメータλの確率分布、前記初回期間決定手段によって決定された前記初回期間の値及び前記前処理手段によって求められた前記初回期間に基づいて計算される前記決断力パラメータλの尤度、及び前記ユーザに関する前記所定のマーケティング変数に基づく前記決断力パラメータλの事前分布に基づいて、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλ、及び前記候補決定手段によって決定された前記決断力パラメータλの値の候補λtmpの何れか一方を採用するパラメータ決定手段、
所定回数繰り返すまで、前記初回期間決定手段による決定、前記候補決定手段による決定、及び前記パラメータ決定手段による採用を繰り返す反復判定手段、
前記パラメータ決定手段による前記決断力パラメータλの値の採用結果の各々に基づいて、前記決断力パラメータλの値を計算するパラメータ計算手段、及び
前記パラメータ計算手段によって計算された前記決断力パラメータλの値に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、指定期間内に前記ユーザが初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定する初回購買推定手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、初回購買推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、未購買のユーザの初回購買について推定する初回購買推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ECサイトにおいては既に購買を行なっている既顧客より、購買に踏み切っていない潜在顧客のほうが多い。そのため、潜在顧客の購買を予測し、潜在顧客を購買に導くアプローチを発見する方法が必要とされている。
【０００３】
また、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算出し、各種マーケティング変数が生存率にどう影響しているか推定する方法が知られている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】M. Abe, ““Counting Your Customers” One by One: A Hierarchical BayesExtension to the Pareto/NBD Model”, Marketing Science, 28(3), pp. 541−553, 2009年.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の非特許文献１に記載の技術では、購買データを元に算出するため、未購買ユーザに適用することが出来ない、という問題がある。
【０００６】
本発明は上記の問題を解決するためになされたものであり、未購買のユーザの初回購買について推定することができる初回購買推定装置、方法、及び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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の初回購買推定装置は、未購買のユーザの初回購買について推定する初回購買推定装置であって、複数の店舗の各々について収集された、前記ユーザの所定の購買前行動に関する履歴、及び前記ユーザの購買に関する履歴を含む行動履歴を取得する履歴取得手段と、前記行動履歴に基づいて、前記複数の店舗の各々について、前記ユーザによる購買有無、及び初回の購買前行動から初回購買までの初回期間を求めると共に、前記ユーザに関する所定のマーケティング変数を求める前処理手段と、前記ユーザの決断力パラメータλの初期値を設定する初期設定手段と、前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλを用いて定められる、前記初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、前記初回期間の値を決定する初回期間決定手段と、予め定められた前記決断力パラメータλの確率分布に従って、前記決断力パラメータλの値の候補λtmpを決定する候補決定手段と、前記決断力パラメータλの確率分布、前記初回期間決定手段によって決定された前記初回期間の値及び前記前処理手段によって求められた前記初回期間に基づいて計算される前記決断力パラメータλの尤度、及び前記ユーザに関する前記所定のマーケティング変数に基づく前記決断力パラメータλの事前分布に基づいて、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλ、及び前記候補決定手段によって決定された前記決断力パラメータλの値の候補λtmpの何れか一方を採用するパラメータ決定手段と、所定回数繰り返すまで、前記初回期間決定手段による決定、前記候補決定手段による決定、及び前記パラメータ決定手段による採用を繰り返す反復判定手段と、前記パラメータ決定手段による前記決断力パラメータλの値の採用結果の各々に基づいて、前記決断力パラメータλの値を計算するパラメータ計算手段と、前記パラメータ計算手段によって計算された前記決断力パラメータλの値に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、指定期間内に前記ユーザが初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定する初回購買推定手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
また、本発明の初回購買推定方法は、履歴取得手段、前処理手段、初期設定手段、初回期間決定手段、候補決定手段、パラメータ決定手段、反復判定手段、パラメータ計算手段、及び初回購買推定手段を含み、未購買のユーザの初回購買について推定する初回購買推定装置における初回購買推定方法であって、前記履歴取得手段によって、複数の店舗の各々について収集された、前記ユーザの所定の購買前行動に関する履歴、及び前記ユーザの購買に関する履歴を含む行動履歴を取得するステップと、前記前処理手段によって、前記行動履歴に基づいて、前記複数の店舗の各々について、前記ユーザによる購買有無、及び初回の購買前行動から初回購買までの初回期間を求めると共に、前記ユーザに関する所定のマーケティング変数を求めるステップと、前記初期設定手段によって、前記ユーザの決断力パラメータλの初期値を設定するステップと、前記初回期間決定手段によって、前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλを用いて定められる、前記初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、前記初回期間の値を決定するステップと、前記候補決定手段によって、予め定められた前記決断力パラメータλの確率分布に従って、前記決断力パラメータλの値の候補λtmpを決定するステップと、前記パラメータ決定手段によって、前記決断力パラメータλの確率分布、前記初回期間決定手段によって決定された前記初回期間の値及び前記前処理手段によって求められた前記初回期間に基づいて計算される前記決断力パラメータλの尤度、及び前記ユーザに関する前記所定のマーケティング変数に基づく前記決断力パラメータλの事前分布に基づいて、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλ、及び前記候補決定手段によって決定された前記決断力パラメータλの値の候補λtmpの何れか一方を採用するステップと、前記反復判定手段によって、所定回数繰り返すまで、前記初回期間決定手段による決定、前記候補決定手段による決定、及び前記パラメータ決定手段による採用を繰り返すステップと、前記パラメータ計算手段によって、前記パラメータ決定手段による前記決断力パラメータλの値の採用結果の各々に基づいて、前記決断力パラメータλの値を計算するステップと、前記初回購買推定手段によって、前記パラメータ計算手段によって計算された前記決断力パラメータλの値に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、指定期間内に前記ユーザが初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定するステップと、を含む。
【０００９】
また、本発明のプログラムは、未購買のユーザの初回購買について推定するためのプログラムであって、コンピュータを、複数の店舗の各々について収集された、前記ユーザの所定の購買前行動に関する履歴、及び前記ユーザの購買に関する履歴を含む行動履歴を取得する履歴取得手段、前記行動履歴に基づいて、前記複数の店舗の各々について、前記ユーザによる購買有無、及び初回の購買前行動から初回購買までの初回期間を求めると共に、前記ユーザに関する所定のマーケティング変数を求める前処理手段、前記ユーザの決断力パラメータλの初期値を設定する初期設定手段、前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλを用いて定められる、前記初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、前記初回期間の値を決定する初回期間決定手段、予め定められた前記決断力パラメータλの確率分布に従って、前記決断力パラメータλの値の候補λtmpを決定する候補決定手段、前記決断力パラメータλの確率分布、前記初回期間決定手段によって決定された前記初回期間の値及び前記前処理手段によって求められた前記初回期間に基づいて計算される前記決断力パラメータλの尤度、及び前記ユーザに関する前記所定のマーケティング変数に基づく前記決断力パラメータλの事前分布に基づいて、前記決断力パラメータλの初期値又は前回決定された決断力パラメータλ、及び前記候補決定手段によって決定された前記決断力パラメータλの値の候補λtmpの何れか一方を採用するパラメータ決定手段、所定回数繰り返すまで、前記初回期間決定手段による決定、前記候補決定手段による決定、及び前記パラメータ決定手段による採用を繰り返す反復判定手段、前記パラメータ決定手段による前記決断力パラメータλの値の採用結果の各々に基づいて、前記決断力パラメータλの値を計算するパラメータ計算手段、及び前記パラメータ計算手段によって計算された前記決断力パラメータλの値に基づいて、前記ユーザが前記購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、指定期間内に前記ユーザが初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定する初回購買推定手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように、本発明の初回購買推定装置、方法、及びプログラムによれば、決断力パラメータを用いて定められる、初回の購買前行動から初回購買までの初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、初回期間の値を決定し、決定された初回期間の値及び購買済みの店舗について求められた初回期間に基づいて計算される決断力パラメータλの尤度を用いて、決断力パラメータλの値を決定することを繰り返して、決断力パラメータλの値を計算し、計算された前記決断力パラメータλの値に基づいて、ユーザが購買前行動をとっており、かつ、未購買である店舗について、初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定することにより、未購買のユーザの初回購買について推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態の初回購買推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の初回購買推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】入力データの内容を示す図である。
【図４】初回期間の指数分布を示すグラフである。
【図５】（Ａ）初回購買の予測結果を示す図、及び（Ｂ）マーティング変数の係数行列を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態の初回購買推定装置における初回購買推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態の初回購買推定装置におけるパラメータを推定する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
＜システム構成＞
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る初回購買推定システムは、ユーザ端末１と、ウェブサーバ群３と、閲覧履歴保存装置４、初回購買推定装置１０とを有し、ユーザ端末１、ウェブサーバ群３、閲覧履歴保存装置４、及び初回購買推定装置１０は、インターネットなどの通信網２を介してそれぞれ接続されている。なお、図１に示す初回購買推定システムにおいては、ユーザ端末１が１台のみ示されているが、実際には、複数のユーザ端末が通信網２を介してウェブサーバ群３、閲覧履歴保存装置４、および初回購買推定装置１０と接続されている。
【００１４】
ユーザ端末１は、特定のユーザ（例えば、「ユーザＩＤ：＃１」のユーザ＃１）が利用する端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、家庭用ゲーム機、インターネットＴＶや、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、携帯電話、ＰＨＳ（Personal HandyphoneSystem）などの携帯端末である。また、ユーザ端末１は、通信網２を介してウェブサーバ群３に対しウェブページの閲覧要求を送信したり、閲覧要求に応じてウェブサーバ群３が送信したデータに基づくウェブページを、ユーザＰＣ１のモニタに表示させたりするためのソフトウェア（ブラウザ）が組み込まれている。
【００１５】
ユーザ端末１は、図１に示すように、ユーザ＃１がブラウザを起動させて、入力部（図示せず）を介してＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を入力した場合、当該ＵＲＬのウェブページの閲覧要求をウェブサーバ群３に対し送信する。そして、ウェブサーバ群３の中でユーザ＃１が入力したＵＲＬに対応する情報資源を提供可能なウェブサーバは、図１に示すように、当該ＵＲＬのウェブページのデータを送信する。これにより、ユーザ端末１は、受信したデータをモニタ（図示せず）に表示する。
【００１６】
ここで、ユーザ端末１は、図１に示すように、閲覧履歴取得部１ａを有しており、閲覧履歴取得部１ａは、ユーザがブラウザを起動させて閲覧要求を行なった結果、ユーザが閲覧したウェブページの閲覧履歴データを時系列に沿って取得する。なお、閲覧履歴取得部１ａは、クライアントソフトやブラウザプラグインなどによって実現される。
【００１７】
そして、閲覧履歴取得部１ａは、図１に示すように、取得した閲覧履歴を、通信網２を介して閲覧履歴保存装置４に送信する。なお、閲覧履歴取得部１ａが閲覧履歴を閲覧履歴保存装置４に送信するタイミングは、初回購買推定システムの管理者により任意に設定することができる。例えば、閲覧履歴取得部１ａは、所定の期間（例えば、１日おき）ごとに、ユーザ＃１の複数の閲覧履歴を閲覧履歴保存装置４に送信する。
【００１８】
そして、図１に示す閲覧履歴保存装置４は、通信網２を介して接続されているユーザ端末１および他のユーザ端末それぞれから、各ユーザの閲覧履歴を収集し、収集した閲覧履歴を、閲覧履歴蓄積部（図示省略）に格納する。例えば、収集した閲覧履歴を、ユーザごとに分類して閲覧履歴蓄積部に格納する。
【００１９】
ここで、閲覧履歴には、例えば、閲覧サイトの情報、当該閲覧サイトの初回閲覧日時、当該閲覧サイトにおける購買経験の有無、及びユーザＩＤが含まれる。なお、閲覧履歴に、Ｗｅｂブラウザで閲覧しているＷｅｂページのＵＲＬ、及び現在日時(閲覧日時)を含めておき、あるユーザについて収集した閲覧履歴に含まれるＷｅｂページのＵＲＬ及び閲覧日時から、当該ユーザの閲覧サイトの初回閲覧日時を求めてもよく、また、あるユーザについて収集した閲覧履歴に含まれるＷｅｂページのＵＲＬから、当該ユーザの閲覧サイトにおける購買経験の有無を求めてもよい。
【００２０】
初回購買推定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する初回購買推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図２に示すように、条件入力部１２、閲覧履歴取得部１４、前処理部１６、パラメータ推定部１８、統計値算出部２０、及び表示部２２を含んだ構成で表すことができる。なお、パラメータ推定部１８が、初期設定手段、初回期間決定手段、候補決定手段、パラメータ決定手段、反復判定手段、及びパラメータ計算手段の一例であり、統計値算出部２０が、初回購買推定手段の一例である。
【００２１】
条件入力部１２は、ユーザ端末１から、推定対象の初回購買に関する条件情報の入力を受け付ける。条件情報において、例えば、少なくとも１人以上の推定対象ユーザ、少なくとも１つ以上の推定対象サイト、予測期間ｔが指定される。本実施の形態では、推定対象ユーザ、推定対象サイトが、それぞれ複数指定される場合を例に説明する。
【００２２】
閲覧履歴取得部１４は、指定された推定対象ユーザの各々の閲覧履歴であって、推定対象サイトの各々に関する閲覧履歴を、閲覧履歴保存装置４から取得する。
【００２３】
前処理部１６は、取得した閲覧履歴に基づいて、初回購買推定処理の入力データとなるデータを生成する。生成されるデータには、図３に示すように、推定対象ユーザと推定対象サイトの全ての組み合わせ毎に、初回閲覧から初回購買までの期間を求めたデータが含まれる。例えば、user2がsite Aで初めて閲覧してから初めて購買するまでの期間が、前処理部１６によって計算される。閲覧もしていないものについては、データ値をNullとする。閲覧しているが購買していないものについては、データ値をYとする。なお、サイトが、店舗の一例であり、サイトの閲覧が、購買前行動の一例であり、閲覧履歴が、行動履歴の一例である。
【００２４】
また、生成されるデータには、推定対象ユーザごとに求めた各種のマーケティング変数が含まれる。マーティング変数の一例として、PV、平均購買価格、指定サイトの閲覧数、デモグラフィック情報などがあり、サービス提供者が任意に設定することができる。なお、すべて1となるダミー変数を設定してもよい。
【００２５】
また、生成されるデータには、推定対象ユーザと推定対象サイトの全ての組み合わせ毎に、購買経験の有無を求めたデータが含まれる。例えば、user2のsite Bでの購買経験が、前処理部１６によって計算される。
【００２６】
パラメータ推定部１８は、マルコフ連鎖モンテカルロ法 (ＭＣＭＣ：Markov chain Monte Carlo methods)に従って、推定対象ユーザ毎の決断力を示すパラメータλを推定する。
【００２７】
パラメータ推定処理では、図４に示すように、パラメータλ（決断力）が大きいユーザほど初回購買までの期間は短くなる傾向があることを示す、初回閲覧から初回購買までの期間の指数分布を用いて、推定対象ユーザ毎に、当該推定対象ユーザの、購買経験有のサイトに関する履歴に基づいて、ＭＣＭＣ法により、当該推定対象ユーザのパラメータλを推定する。ＭＣＭＣ法のアルゴリズムでは、ＭＣＭＣサイクル毎に、独立ＭＨアルゴリズムにより各ユーザのパラメータλをサンプリングする。また、パラメータ推定処理では、図５（Ｂ）に示す、各マーケティング変数のλとの関連度（係数）を表わす係数行列βを同時に推定する。マーケティング変数の係数行列βによれば、例えば、ｍ１（たとえば閲覧価格）の係数に基づいて、ｍ１が高い人ほど購入の決断が早いと判断でき、閲覧価格を下げるアプローチで新規顧客が拡大することができる。
【００２８】
統計値算出部２０は、推定対象ユーザ毎に推定されたパラメータλを用いて、図５（Ａ）に示すように、推定対象ユーザ毎に、有用な統計値として、未購買の推定対象サイトにおける初回購買確率、購買日期待値を算出する。例えば、user2が、指定されたt期間中にsite Aで初回購買を行う確率、及びuser2がsite Aで初回購買を行う地点（日）の期待値を算出する。
【００２９】
表示部２２は、統計値算出部２０による算出結果、及びマーティング変数の係数行列βを、条件入力を行ったユーザ端末１に送信する。ユーザ端末１は、受信したデータをモニタ（図示せず）に表示する。
【００３０】
＜初回購買推定システムの作用＞
本実施の形態の初回購買推定装置１０に、推定対象ユーザ、推定対象サイト、及び予測期間ｔを含む条件情報がユーザ端末１により入力されると、初回購買推定装置１０において、図６に示す、初回購買推定処理ルーチンが実行される。
【００３１】
まず、ステップＳ１０１で、ユーザ端末１により入力された条件情報を取得する。そして、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１０１で取得した条件情報に含まれる推定対象ユーザ及び推定対象サイトに関する閲覧履歴を、閲覧履歴保存装置４から取得する。
【００３２】
そして、ステップＳ１０３において、上記ステップＳ１０２で取得した閲覧履歴に基づいて、推定処理の入力データとして、推定対象ユーザ及び推定対象サイトに関する初回閲覧から初回購買までの期間、マーケティング変数、及び購買有無を計算する。
【００３３】
次のステップＳ１０４では、上記ステップＳ１０３での計算結果を用いて、推定対象ユーザ毎のパラメータλを推定すると共に、同時に、マーケティング変数の係数行列βを求める。
【００３４】
ここでステップＳ１０４の処理は、図７に示す処理ルーチンによって実現される。
【００３５】
ステップＳ１１１において、全ての推定対象ユーザｉに関して、パラメータλiの初期値を決定する。なお、初期値は、サービス提供者が任意に設定すればよく、本実施の形態では、全ユーザｉについてのλiの初期値を０．５とする。また、繰り返し回数を表わす変数ｋを０に設定する。以下、毎サイクルλを発生させるが、kサイクル目のλをλkと表す。すなわち、λ0=0.5となる。
【００３６】
次のステップＳ１１２では、ｋを１だけインクリメントする。ステップＳ１１３では、推定対象ユーザのうちの何れかを、計算対象のユーザｉとして設定する。
【００３７】
そして、ステップＳ１１４において、上記ステップＳ１０３で計算されたデータに基づいて、ユーザｉが閲覧し、かつ、未購買のサイトのうちの何れかを、計算対象のサイトとして設定する。次のステップＳ１１５では、計算対象のサイトについて、以下の（１）式に、λ＝λi,k-1を代入し、形成された指数分布式に基づき、逆関数法などによりランダムなxを発生させて、ykとする。ただし、ykはyk>Tが成立するようランダムを発生させる。Tとは初回閲覧から観測終了地点までの期間を指す。
【００３８】
【数１】
0005722276.tif 000002
【００３９】
ただし、Ｆ（ｘ）は、初回閲覧〜初回購入までの期間xの確率密度である。
【００４０】
ステップＳ１１６では、ユーザｉが閲覧し、かつ、未購買のサイトの全てについて、上記ステップＳ１１４、Ｓ１１５の処理を実行したか否かを判定する。ユーザｉが閲覧し、かつ、未購買のサイトであって、上記ステップＳ１１４、Ｓ１１５の処理を実行していないサイトが存在する場合には、上記ステップＳ１１４へ戻り、当該サイトを、計算対象のサイトとして設定する。一方、ユーザｉが閲覧し、かつ、未購買のサイトの全てについて、上記ステップＳ１１４、Ｓ１１５の処理を実行した場合には、ステップＳ１１７へ進む。
【００４１】
上記ステップＳ１１３〜Ｓ１１６の処理により、上記ステップＳ１０３で計算される入力データであって、ユーザｉについての「初回閲覧〜初回購買」行の「Ｙ」部分における値が求められる。
【００４２】
ステップＳ１１７では、以下の（２）式に示すような、λについて仮定した提案分布（対数正規分布）に基づいて、乱数を発生させ、λtmpとする。
【００４３】
【数２】
0005722276.tif 000003
【００４４】
ただし、パラメータμ、σはサービス提供者が任意に設定すればよい。なお、提案分布が対数正規分布である場合を例に説明したが、一様分布、正規分布など他の分布を適用しても良い。
【００４５】
そして、ステップＳ１１８では、以下の（３）式に従って、αを求める。ただしk=1のときは以下の（５）式を省く。
【００４６】
（if(k=1)
→α=(Q(λi,k-1)/ Q(λtmp) )*(L(λtmp)/L(λi,k-1))
otherwise
→α=(Q(λi,k-1)/ Q(λtmp) )*(L(λtmp)/L(λi,k-1)) *(Prior(λtmp)/Prior(λi,k-1)) ）
・・・（３）
【００４７】
ただし、Ｌ（λ）は、尤度式であり、以下の（４）式で表される。
【００４８】
【数３】
0005722276.tif 000004
ただし、ρはユーザｉが閲覧したすべてのサイト、zsiteは、購買ありの場合、初回閲覧〜初回購買までの期間を示し、購買を行なっていない場合、ykを示す。
【００４９】
また、Ｐｒｉｏｒ（λ）は、事前分布であり、以下の（５）式で表される。
【００５０】
【数４】
0005722276.tif 000005
【００５１】
ただし、diはユーザiのマーケティング変数行列n行1列（m1,m2...mn）tであり、βは1行n列係数行列であり、Sは分散値である。
【００５２】
そして、ステップＳ１１９において、0〜1の一様乱数Rを発生させ、R<αが成立していれば、λi,kにλtmp を採用し、そうでなければλi,kはλi,k-1とし、λi,kの値をメモリに保存しておく。
【００５３】
次のステップＳ１２０において、推定対象の全てのユーザについて、上記ステップＳ１１３〜Ｓ１１９の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップＳ１１３〜Ｓ１１９の処理を実行していないユーザが存在する場合には、上記ステップＳ１１３へ戻り、当該ユーザを、計算対象ユーザｉとして設定する。一方、推定対象の全てのユーザについて、上記ステップＳ１１３〜Ｓ１１９の処理を実行した場合には、推定対象の全ユーザについてのλkの値を推定したと判断し、ステップＳ１２１へ移行する。
【００５４】
ステップＳ１２１では、全ユーザのλi,kを使用し、ベイズ回帰によりβ（ｎ行１列）、S（１行１列）を更新する。
【００５５】
次のステップＳ１２２では、繰り返し回数ｋが、予め定められた上限回数（例えば、１４０００）より大きくなったか否かを判定し、k>14000であれば、ステップＳ１２３へ移行し、そうでなければ、上記ステップＳ１１２へ戻る。
【００５６】
そして、ステップＳ１２３では、全ユーザｉについて、採用されたλi,k（4000＜k≦14000）の平均値を計算し、パラメータλiとし、処理ルーチンを終了する。ただし、4000、14000という数値はサービス提供者が設定すればよい。
【００５７】
そして、初回購買推定処理ルーチンのステップＳ１０５では、推定対象ユーザ毎に、未購買のサイトＡの各々について、上記ステップＳ１０４で推定された当該推定対象ユーザのパラメータλiを用いて、以下の（６）式に従って、未購買のユーザがサイトＡで期間tに初回購買を行う確率を予測する。
【００５８】
【数５】
0005722276.tif 000006
ただし、期間ｔは、上記ステップＳ１０１で取得した条件情報に含まれる値であり、vは、当該サイトＡでの初回閲覧〜観測地点の期間である。
【００５９】
また、推定対象ユーザ毎に、未購買のサイトＡの各々について、上記ステップＳ１０４で推定された当該推定対象ユーザのパラメータλiを用いて、以下の（７）式に従って、未購買のユーザがサイトＡで初回購買を行う期間ｔ内の日の期待値を予測する。
【００６０】
【数６】
0005722276.tif 000007
【００６１】
ただし、Ｅ（λi）は、未購買のユーザが初回購買を行う日の期待値（観測地点を基準とした日）である。
【００６２】
そして、ステップＳ１０６において、上記ステップＳ１０５で予測された予測結果、及び上記ステップＳ１０４で求められたマーケティング変数の計数行列βを、条件情報を入力したユーザ端末１に送信し、当該ユーザ端末１により、出力され、初回購買推定処理ルーチンを終了する。
【００６３】
ユーザ端末１に表示されたデータに基づいて、ユーザは、例えば、今後、初回購買を行いそうなのはどのユーザであるか、初回購買をためらわせている要因は何かを判断する。これによって、Aさんはまだ購買してないけど近いうちに購買しそうである、あるいは全体的にＢブランドのサイトを閲覧している人は購買に至ることが多い、などが判断される。
【００６４】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る初回購買推定装置によれば、推定対象の未購買ユーザについて、決断力パラメータλを用いて定められる、初回の購買前行動から初回購買までの初回期間の確率分布を表わす指数分布に従って、未購買のサイトに対する初回期間ｘの値を決定し、決定された未購買のサイトに対する初回期間ｘの値及び購買経験ありのサイトについて求められた初回期間に基づいて計算される、決断力パラメータλの尤度と、決断力パラメータλについて仮定した提案分布と、マーティング変数に基づく事前分布とを用いて、決断力パラメータλの値を決定することを繰り返して、決断力パラメータλの値を計算し、計算された決断力パラメータλの値に基づいて、ユーザが閲覧行動をとっており、かつ、未購買であるサイトについて、初回購買を行う確率及び初回購買を行う日の期待値を推定することにより、未購買のユーザの初回購買について推定することができる。
【００６５】
また、「初回閲覧から初回購買までの期間は指数分布に準じる」という仮説を採用することで、潜在顧客の初回購買を予測可能とし、ＥＣサイトにおいて、まだ購買を行なっていないユーザが将来購買を行う確率を推定すると共に、潜在顧客が購買に踏み切らない要因（マーケティング変数）をサジェストすることができる。
【００６６】
また、MCMCアルゴリズムに各種マーケティング変数を事前分布として組み込み、既顧客の振る舞いをもとに潜在顧客が購買を行わない要因を推定する。そのため、各マーケティング変数が初回購入にどの程度影響を与えているかを定量的に測定できる。
【００６７】
本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００６８】
例えば、実店舗における未購買ユーザについての初回購買を推定するようにしてもよい。この場合には、購買前行動を、閲覧でなく、来店とし、初回期間を、初回来店から初回購買までの期間として定義すればよい。
【００６９】
また、購買の前に必ず発生する行動であれば、閲覧を他の行動におきかえても良い。例えば、カート投入、トップページ閲覧などを、購買前行動としてもよい。
【００７０】
また、上記の実施の形態で説明した推定処理を用いて、Ｅラーニングにおける未受講ユーザに関する受講を推定するようにしてもよい。この場合には、段階的なEラーニングにおいて、購買前行動（閲覧）を、第nステップの受講と置き換え、購買を、第mステップの受講（ただし、n<m）と置き換えればよい。
【００７１】
また、ユーザ端末において、閲覧履歴を取得する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ウェブサーバや、プロキシサーバ、DPI（ディープパケットインスペクション)機能を搭載したサーバにおいて、閲覧履歴を取得するようにしてもよい。
【００７２】
上述の初回購買推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００７３】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１     ユーザ端末
１ａ   閲覧履歴取得部
２     通信網
３     ウェブサーバ群
４     閲覧履歴保存装置
１０   初回購買推定装置
１２   条件入力部
１４   閲覧履歴取得部
１６   前処理部
１８   パラメータ推定部
２０   統計値算出部
２２   表示部
【図１】
0005722276.tif 000008
【図３】
0005722276.tif 000009
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図２】
0005722276.tif 000014