(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブサイトを訪問する訪問者を識別する訪問者識別情報を含むログ情報を記憶するログ情報記憶手段と、
前記訪問者識別情報に対応する訪問者それぞれにつき、前記ログ情報から生成可能な前記訪問者の前記ウェブサイトでの行動を集約したセグメント情報を生成するセグメント情報生成手段と、
前記訪問者識別情報と、前記セグメント情報生成手段によって生成された前記セグメント情報とを対応付けて記憶するセグメント情報記憶手段と、
前記セグメント情報を用いた解析条件の入力を受付ける解析条件受付手段と、
前記解析条件受付手段によって受付けられた前記解析条件に合致する、前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を用いて解析情報を生成するセグメント情報解析手段と、
前記セグメント情報解析手段によって生成された前記解析情報を表示部に表示する表示制御手段と、
前記訪問者が操作する情報端末装置から送信された、前記訪問者識別情報を含むレコメンドリクエストを受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記セグメント情報のうち、前記セグメント情報解析手段によって生成された前記解析情報に基づき、検索対象として受付けたセグメント情報が合致する訪問者識別情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記訪問者識別情報を含む前記ログ情報からレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、
前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報端末装置に送信する送信手段と、
を備えることを特徴とするレコメンド装置。
【請求項２】
前記セグメント情報生成手段は、さらに前記訪問者ごとの前記ウェブサイトへの訪問それぞれにつき、前記セグメント情報を生成すること、を特徴とする請求項１に記載のレコメンド装置。
【請求項３】
前記訪問者識別情報と、前記訪問者によって登録された登録情報とを対応付けて記憶する登録情報記憶手段、をさらに備え、
前記セグメント情報生成手段は、前記セグメント情報として、前記登録情報から抽出可能な前記訪問者の属性を示す１または複数の情報を生成し、生成した前記セグメント情報を前記訪問者識別情報に対応付けて前記セグメント情報記憶手段に記憶すること、を特徴とする請求項１または請求項２に記載のレコメンド装置。
【請求項４】
前記セグメント情報生成手段は、前記セグメント情報として、
前記訪問者が前記ウェブサイトに新規訪問したか否かを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトに再訪問したか否かを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトの会員であるか否かを示す情報と、
前記訪問者の性別を示す情報と、
前記訪問者の年代を示す情報と、
前記訪問者の会員のランクを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトで商品またはサービスを購入したか否かを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトで閲覧したページを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトでファイルをダウンロードしたか否かを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトで動画を再生したか否かを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトで所定のボタンをクリックしたか否かを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトで検索したか否かを示す情報と、
前記訪問者が前記ウェブサイトを訪問した日時を示す情報と、
のうちの少なくとも１つを生成し、生成した前記セグメント情報を前記訪問者識別情報に対応付けて前記セグメント情報記憶手段に記憶すること、を特徴とする請求項３に記載のレコメンド装置。
【請求項５】
前記ウェブサイトと異なるウェブサイトまたはコンピュータシステムから取得するオフライン情報を記憶するオフライン情報記憶手段、をさらに備え、
前記セグメント情報生成手段は、さらに前記オフライン情報から抽出可能な前記セグメント情報を生成すること、を特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のレコメンド装置。
【請求項６】
レコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、
ウェブサイトを訪問する訪問者を識別する訪問者識別情報を含むログ情報を記憶するログ情報記憶手段、を備え、
セグメント情報生成手段が、前記訪問者識別情報に対応する訪問者それぞれにつき、前記ログ情報から生成可能な前記訪問者の前記ウェブサイトでの行動を集約したセグメント情報を生成するセグメント情報生成ステップと、
解析条件受付手段が、前記訪問者識別情報と、前記セグメント情報生成ステップによって生成された前記セグメント情報とを対応付けて記憶するセグメント情報記憶手段に記憶された前記セグメント情報を用いた解析条件の入力を受付ける解析条件受付ステップと、
セグメント情報解析手段が、前記解析条件受付ステップによって受付けられた前記解析条件に合致する、前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を用いて解析情報を生成するセグメント情報解析ステップと、
表示制御手段が、前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報を表示部に表示する表示制御ステップと、
受信手段が、前記訪問者が操作する情報端末装置から送信された、前記訪問者識別情報を含むレコメンドリクエストを受信する受信ステップと、
レコメンド情報生成手段が、前記受信ステップによって受信された前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記セグメント情報のうち、前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報に基づき、検索対象として受付けたセグメント情報が合致する訪問者識別情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記訪問者識別情報を含む前記ログ情報からレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
送信手段が、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報端末装置に送信する送信ステップと、
を含むことを特徴とするレコメンド方法。
【請求項７】
前記ウェブサイトと異なるウェブサイトまたはコンピュータシステムから取得するオフライン情報を記憶するオフライン情報記憶手段、をさらに備え、
前記セグメント情報生成ステップは、さらに前記オフライン情報から抽出可能な前記セグメント情報を生成すること、を特徴とする請求項６に記載のレコメンド方法。
【請求項８】
ウェブサイトを訪問する訪問者を識別する訪問者識別情報を含むログ情報を記憶するログ情報記憶手段、を備えたコンピュータに、
前記訪問者識別情報に対応する訪問者それぞれにつき、前記ログ情報から生成可能な前記訪問者の前記ウェブサイトでの行動を集約したセグメント情報を生成するセグメント情報生成ステップと、
前記訪問者識別情報と、前記セグメント情報生成ステップによって生成された前記セグメント情報とを対応付けて記憶するセグメント情報記憶手段に記憶された前記セグメント情報を用いた解析条件の入力を受付ける解析条件受付ステップと、
前記解析条件受付ステップによって受付けられた前記解析条件に合致する、前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を用いて解析情報を生成するセグメント情報解析ステップと、
前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報を表示部に表示する表示制御ステップと、
前記訪問者が操作する情報端末装置から送信された、前記訪問者識別情報を含むレコメンドリクエストを受信する受信ステップと、
前記受信ステップによって受信された前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記セグメント情報のうち、前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報に基づき、検索対象として受付けたセグメント情報が合致する訪問者識別情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記訪問者識別情報を含む前記ログ情報からレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報端末装置に送信する送信ステップと、
を実行させることを特徴とするレコメンドプログラム。
【請求項９】
前記ウェブサイトと異なるウェブサイトまたはコンピュータシステムから取得するオフライン情報を記憶するオフライン情報記憶手段、をさらに備え、
前記セグメント情報生成ステップは、さらに前記オフライン情報から抽出可能な前記セグメント情報を生成すること、を特徴とする請求項８に記載のレコメンドプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レコメンド装置、レコメンド方法、およびレコメンドプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＥＣ(Electronic Commerce)サイトや企業ホームページ等がインターネット環境で数多く公開され、一般ユーザの閲覧可能なウェブサイトは年々増加している。このような状況において、ウェブサイトの運営者は多くのウェブサイトのなかから自社のウェブサイトに訪問者を集め、商品やサービスを購入してもらいたい、自社の事業内容を的確に伝えたいと考えている。したがって、ウェブサイトの運営者にとって、ウェブサイトの訪問者数や訪問者が閲覧したページ、訪問者の滞在時間などは重大な関心事である。そのようなニーズに応じて、アクセスログ等を用いて訪問者の行動を解析するサービスを提供する企業が徐々に増えている。
【０００３】
アクセス解析サービスでは、訪問者がどのような経路で自社ウェブサイトを訪問したのか、自社ウェブサイトのどのページから離脱しているのか、どのコンテンツや商品・サービスを訪問者が閲覧しているか等をアクセスログから解析してレポートが作成される。このレポートの内容を検討することによって、自社ウェブサイトへの流入を増大させる方法や、訪問者に対して効果的なウェブページのアピール方法を知ることが可能となる。
【０００４】
しかしながら、このようなレポートは、所定の期間に収集されたアクセスログから予め決められた形式や内容で作成されるため、ウェブサイトの運営者が解析したい時に解析条件を自由に設定することができないという問題があった。
【０００５】
このような問題を解決するために、ユーザの選択に応じてアクセスログをフィルタリングし、レポートを表示する技術が開示されている（特許公報１参照）。かかる技術では、ユーザが画面に表示されたフィルタをクリックすることで、複数のフィルタでフィルタリングされたレポートを表示することができる。これにより、ユーザは自由に解析条件を設定することができ、その設定に応じたレポートを得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表2008-546093号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１に記載された技術では、アクセスログに対するフィルタをユーザが設定し、設定されたフィルタに応じたデータを表示するため、解析条件の選択に対する自由度は高い一方で、ユーザが意図する解析結果を得るためにはユーザ自身が的確にフィルタを設定することができるだけの解析やフィルタに関する知識を必要するという問題があった。また、アクセス解析では、大量のアクセスログをフィルタリングする必要があるため、基本的な条件を変更してフィルタリングすると、そのたびにアクセスログ全体を対象としたフィルタ処理が必要となり、処理負荷が膨大となるという問題があった。
【０００８】
また、上記特許文献１に記載された技術は、アクセスログの解析結果からフィルタリングされた訪問者の行動や傾向を確認することはできるが、例えば、ある解析条件でフィルタリングされた訪問者に対してレコメンド情報を表示するような、解析結果を反映することができる仕組みを備えていないという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、アクセス解析の専門家ではないウェブサイトの運営者が解析条件を容易に理解して設定することができ、かつ、解析処理がシステムに大きな負荷を与えないセグメント解析装置、セグメント解析方法、セグメント解析プログラムを提供すること、および訪問者に対して効果的なレコメンド処理を実行することができるレコメンド装置、レコメンド方法、レコメンド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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ウェブサイトを訪問する訪問者を識別する訪問者識別情報を含むログ情報を記憶するログ情報記憶手段と、前記訪問者識別情報に対応する訪問者それぞれにつき、前記ログ情報から生成可能な前記訪問者の前記ウェブサイトでの行動を集約したセグメント情報を生成するセグメント情報生成手段と、前記訪問者識別情報と、前記セグメント情報生成手段によって生成された前記セグメント情報とを対応付けて記憶するセグメント情報記憶手段と、前記セグメント情報を用いた解析条件の入力を受付ける解析条件受付手段と、前記解析条件受付手段によって受付けられた前記解析条件に合致する、前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を用いて解析情報を生成するセグメント情報解析手段と、前記セグメント情報解析手段によって生成された前記解析情報を表示部に表示する表示制御手段と、前記訪問者が操作する情報端末装置から送信された、前記訪問者識別情報を含むレコメンドリクエストを受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記セグメント情報のうち、前記セグメント情報解析手段によって生成された前記解析情報に基づき、検索対象として受付けたセグメント情報が合致する訪問者識別情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記訪問者識別情報を含む前記ログ情報からレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報を前記情報端末装置に送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、前記ウェブサイトと異なるウェブサイトまたはコンピュータシステムから取得するオフライン情報を記憶するオフライン情報記憶手段、をさらに備え、前記セグメント情報生成手段は、さらに前記オフライン情報から抽出可能な前記セグメント情報を生成すること、を特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、レコメンド装置で実行されるレコメンド方法であって、ウェブサイトを訪問する訪問者を識別する訪問者識別情報を含むログ情報を記憶するログ情報記憶手段、を備え、セグメント情報生成手段が、前記訪問者識別情報に対応する訪問者それぞれにつき、前記ログ情報から生成可能な前記訪問者の前記ウェブサイトでの行動を集約したセグメント情報を生成するセグメント情報生成ステップと、解析条件受付手段が、前記訪問者識別情報と、前記セグメント情報生成ステップによって生成された前記セグメント情報とを対応付けて記憶するセグメント情報記憶手段に記憶された前記セグメント情報を用いた解析条件の入力を受付ける解析条件受付ステップと、セグメント情報解析手段が、前記解析条件受付ステップによって受付けられた前記解析条件に合致する、前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を用いて解析情報を生成するセグメント情報解析ステップと、表示制御手段が、前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報を表示部に表示する表示制御ステップと、受信手段が、前記訪問者が操作する情報端末装置から送信された、前記訪問者識別情報を含むレコメンドリクエストを受信する受信ステップと、レコメンド情報生成手段が、前記受信ステップによって受信された前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記セグメント情報のうち、前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報に基づき、検索対象として受付けたセグメント情報が合致する訪問者識別情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記訪問者識別情報を含む前記ログ情報からレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、送信手段が、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報端末装置に送信する送信ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、前記ウェブサイトと異なるウェブサイトまたはコンピュータシステムから取得するオフライン情報を記憶するオフライン情報記憶手段、をさらに備え、前記セグメント情報生成ステップは、さらに前記オフライン情報から抽出可能な前記セグメント情報を生成すること、を特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、ウェブサイトを訪問する訪問者を識別する訪問者識別情報を含むログ情報を記憶するログ情報記憶手段、を備えたコンピュータに、前記訪問者識別情報に対応する訪問者それぞれにつき、前記ログ情報から生成可能な前記訪問者の前記ウェブサイトでの行動を集約したセグメント情報を生成するセグメント情報生成ステップと、前記訪問者識別情報と、前記セグメント情報生成ステップによって生成された前記セグメント情報とを対応付けて記憶するセグメント情報記憶手段に記憶された前記セグメント情報を用いた解析条件の入力を受付ける解析条件受付ステップと、前記解析条件受付ステップによって受付けられた前記解析条件に合致する、前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を用いて解析情報を生成するセグメント情報解析ステップと、前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報を表示部に表示する表示制御ステップと、前記訪問者が操作する情報端末装置から送信された、前記訪問者識別情報を含むレコメンドリクエストを受信する受信ステップと、前記受信ステップによって受信された前記訪問者識別情報に対応付けられた前記セグメント情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記セグメント情報のうち、前記セグメント情報解析ステップによって生成された前記解析情報に基づき、検索対象として受付けたセグメント情報が合致する訪問者識別情報を前記セグメント情報記憶手段から取得し、取得した前記訪問者識別情報を含む前記ログ情報からレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、前記レコメンド情報生成ステップによって生成された前記レコメンド情報を前記情報端末装置に送信する送信ステップと、を実行させることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、前記ウェブサイトと異なるウェブサイトまたはコンピュータシステムから取得するオフライン情報を記憶するオフライン情報記憶手段、をさらに備え、前記セグメント情報生成ステップは、さらに前記オフライン情報から抽出可能な前記セグメント情報を生成すること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、訪問者それぞれにつき、ログ情報から抽出可能な訪問者のウェブサイトでの行動を示す１または複数の情報からなるセグメント情報を生成し、訪問者識別情報と、セグメント情報とを対応付けて記憶し、解析条件受付手段によって受付けられた解析条件に合致するセグメント情報を用いて解析することにより、ログ情報を集約したセグメント情報に対して解析することができるため、アクセス解析の専門家ではないウェブサイトの運営者が解析条件を容易に理解して設定することができ、かつ、解析処理がシステムに大きな負荷を与えないという効果を奏する。
【００１７】
また、訪問者それぞれにつき、ログ情報から抽出可能な訪問者のウェブサイトでの行動を示す１または複数の情報からなるセグメント情報を生成し、訪問者識別情報と、セグメント情報とを対応付けて記憶し、レコメンドリクエストに含まれる訪問者識別情報に対応付けられたセグメント情報を取得し、取得したセグメント情報に応じたレコメンド情報を生成することにより、訪問者のセグメント情報を利用してレコメンド情報を生成することができるため、訪問者に対して効果的なレコメンド処理を実行することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施例１にかかる情報解析／提示システム１０の構成を示すブロック図である。
【図２】セグメント情報記憶部１３０のデータ構成の一例を示す説明図である。
【図３】セグメント定義画面の一例を示す説明図である。
【図４】解析結果画面の一例を示す説明図である。
【図５】情報解析／提示サーバ１００が実行するセグメント情報生成処理手順を示すフローチャートである。
【図６】情報解析／提示サーバ１００が実行するセグメント解析処理手順を示すフローチャートである。
【図７】情報解析／提示サーバ１００とＰＣ２００とサーバ３００が実行するレコメンド処理手順を示すフローチャートである。
【図８】実施例２にかかる情報解析／提示システム８０の構成を示すブロック図である。
【図９】セグメント情報記憶部８３０のデータ構成の一例を示す説明図である。
【図１０】情報解析／提示サーバ８００が実行するセグメント情報生成処理手順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】
【００１９】
以下、添付図面を参照して本発明にかかるセグメント解析装置、レコメンド装置、セグメント解析方法、レコメンド方法、セグメント解析プログラムおよびレコメンドプログラムの実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施例は本発明の実施の形態の一例であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００２０】
図１は、実施例１にかかる情報解析／提示システム１０の構成を示すブロック図である。情報解析／提示システム１０は、情報解析／提示サーバ１００とパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）２００とサーバ３００を、ネットワーク１を介して接続している。情報解析／提示サーバ１００とＰＣ２００とサーバ３００とは互いに通信可能である。図１では、説明を簡便にするために、情報解析／提示サーバ１００とＰＣ２００とサーバ３００をそれぞれ１ずつ記載しているが、複数の装置をネットワーク１に接続してよく、その場合は複数の装置それぞれが互いに通信可能である。
【００２１】
情報解析／提示サーバ１００は、サーバ３００のウェブサイトを訪れる訪問者それぞれにつきログ情報および登録情報を用いてセグメント情報を生成し、セグメント情報を用いて訪問者の行動および属性の特性を解析するサーバである。また、情報解析／提示サーバ１００は、訪問者がウェブサイトを訪問した際に、訪問者ごとに記憶されたセグメント情報を用いてレコメンド情報を生成するサーバである。
【００２２】
ＰＣ２００は、サーバ３００のウェブサイトを閲覧する訪問者が操作する情報端末装置であって、ウェブブラウザ（以下、ブラウザという）を実装している。サーバ３００は、ＰＣ２００が閲覧するウェブページを格納しているウェブサーバ、またはＰＣ２００に電子商取引サービスを提供するＥＣサーバ等である。
【００２３】
次に、情報解析／提示サーバ１００の機能、構成について説明する。情報解析／提示サーバ１００は、セグメント情報生成部１０１と、セグメント情報解析部１０２と、操作表示部１０３と、操作表示制御部１０４と、送受信部１０５と、レコメンド情報生成部１０６と、登録情報記憶部１１０と、ログ情報記憶部１２０と、セグメント情報記憶部１３０と備えている。
【００２４】
登録情報記憶部１１０は、訪問者がウェブサイトの会員登録等を行い、訪問者に関する情報をウェブサイトから入力した場合に、訪問者ごとに訪問者に関する情報を登録情報として記憶する。例えば、訪問者を一意に識別する会員番号に対応付けて、性別や生年月日、住所、氏名、職業、興味／趣味等の入力された情報を記憶する。
【００２５】
ログ情報記憶部１２０は、訪問者がウェブサイトを閲覧した際のサーバ３００での操作履歴を示すログ情報を記憶する。ログ情報は、例えば、訪問者ＩＤ、端末識別情報、訪問日時、閲覧ページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、流入元ホスト、購入商品ＩＤ、クリックコンテンツのＵＲＬ、ダウンロードファイルのＵＲＬ、ＵＲＬパラメータ、タブに設定した変数、位置情報等であり、それらの一部または全部をログ情報記憶部１２０に記憶する。
【００２６】
ここで、訪問者ＩＤとは、サーバ３００のウェブサイトに訪れる個々の訪問者を一意に識別する情報である。訪問者ＩＤは、ＰＣ２００がウェブサイトにアクセスした際に訪問者の操作するＰＣごとにウェブサイトによって付与された識別情報であり、通常ＰＣ２００によってサーバ３００のウェブサイトに初めてアクセスした際にＣｏｏｋｉｅに格納される。なお、訪問者が携帯電話でウェブサイトにアクセスした場合、訪問者ＩＤは、個々の携帯電話を一意に識別する携帯端末識別番号である。また、訪問者が会員登録をしたうえで、ウェブサイトに会員番号でログインする場合には、会員番号を訪問者ＩＤとしてもよく、その他訪問者を一意に識別できる情報であればどのような情報を使ってもよい。
【００２７】
なお、ログ情報記憶部１２０に記憶されるログ情報は、ページ情報に書き込まれたJavaScript（登録商標）によるスクリプトプログラムが作動することによって取得される。取得されたログ情報は、情報解析／提示サーバ１００の送受信部１０５に送信され、ログ情報記憶部１２０に格納される。また、JavaScriptスクリプトに代えて、ＰＨＰ（PHP:Hypertext Preprocessor），ＪＳＰ（JavaServer Pages），Ｐｅｒｌ（ＣＧＩ）によるスクリプトプログラム、他のプログラム言語や方法で実現してもよい。なお、サーバ３００のウェブページがアクセスされるたびにサーバ３００に蓄積されるアクセスログをログ情報の一部または全部として利用してもよい。
【００２８】
図２は、セグメント情報記憶部１３０のデータ構成の一例を示す説明図である。セグメント情報記憶部１３０は、訪問者ＩＤに対応付けて、登録情報記憶部１１０に記憶した登録情報およびログ情報記憶部１２０に記憶したログ情報から生成した訪問者ごとのセグメント情報を記憶する。ここで、セグメント情報とは、訪問者のウェブサイトでの行動を示す１または複数の情報、および訪問者の属性を示す１または複数の情報である。複数のセグメント情報の組合せによって、実在する訪問者を分類することが可能となる。個々のセグメント情報は、ログ情報および／または登録情報から算出できる情報であれば、どのようなものでもよく、ウェブサイトの運営者が訪問者の解析に必要な情報と判断したものを新たなセグメント情報としてもよく、既に存在しているセグメント情報を削除してもよい。また、ウェブサイトのページ情報に埋め込まれたタグ、ＵＲＬパラメータによって新たなログ情報を収集し、収集したログ情報を使用したセグメント情報を生成してもよい。
【００２９】
セグメント情報記憶部１３０は、上述したような種々の値を格納するセグメント情報に代えて、１ビット、すなわち１または０の値を格納するセグメント情報としてもよい。例えば、セグメント情報“新規”には、１（属する）または０（属さない）を格納する。また、図２に示す“訪問日時”に代えて、セグメント情報“最後の訪問日からの経過日数が３０日以上”とし、１（属する）または０（属さない）を格納する。図２で示す“閲覧ページ”に代えて、セグメント情報“/cart/aaを閲覧”とし、１（属する）または０（属さない）を格納する。このようなセグメント情報にすることで、セグメント情報記憶部１３０は、訪問者ごとのビットマップ列（例えば、セグメント情報数が３０の場合は３０ビットのビットマップ列となる。なお、セグメント情報の数と内容は、予め設定することによって任意の情報を格納することができる。）と、訪問者数分の行（レコード）からなるビットマップテーブルで構成することができる。これにより、セグメント情報記憶部１３０の記憶領域を大幅に削減できるとともに、セグメント情報解析処理をビットマップテーブルに対する集合演算（論理演算）で実行することができるため、訪問者数が膨大になった場合でも高速に処理することができる。
【００３０】
操作表示部１０３は、入力画面等を表示するディスプレイ等の表示装置と、各種の入力操作を行うキーボード（タッチパネルも含む）、マウス等の入力装置を備えている。操作表示制御部１０４は、セグメント定義画面や解析結果画面等の種々の画面を操作表示部１０３に表示するよう制御する。また、操作表示制御部１０４は、操作表示部１０３からのセグメント条件等の入力を受付ける。
【００３１】
図３は、セグメント定義画面の一例を示す説明図である。セグメント定義画面は、セグメント情報を解析するためのセグメント条件の入力を受付ける画面である。図３に示すように、表示画面３１に表示されたセグメント定義画面３２は、セグメント定義入力欄３３と、セグメント条件入力欄３４とを含む。セグメント定義入力欄３３には、セグメント名とカテゴリ名の入力欄を備え、セグメント条件入力欄３４には、１または複数のセグメント条件入力欄を備える。セグメント情報を絞り込むセグメント条件入力欄に複数の条件を入力した場合には、それぞれの条件に対して論理演算（例えば、かつ（ＡＮＤ）、または（ＯＲ）、ＮＯＴ等）を入力できる。
【００３２】
図４は、解析結果画面の一例を示す説明図である。図４に示すように、表示画面４１に表示された解析結果画面４２には、複数のセグメント条件それぞれに応じた解析結果を表示する。解析結果４３のそれぞれには、人数割合の視覚的な理解を助けるために、人数割合を示す棒グラフ４４を表示してもよい。
【００３３】
セグメント情報生成部１０１は、登録情報記憶部１１０に記憶された登録情報およびログ情報記憶部１２０に記憶されたログ情報を用いて、訪問者それぞれにつきセグメント情報を生成する。セグメント情報生成部１０１は、生成したセグメント情報を訪問者ＩＤに対応付けてセグメント情報記憶部１３０に格納する。
【００３４】
セグメント情報解析部１０２は、セグメント情報記憶部１３０に記憶されたセグメント情報を用いて、ウェブサイトを訪問する訪問者の属性および行動の特性を解析する。より具体的には、セグメント情報解析部１０２は、操作表示制御部１０４によって受付けられたセグメント条件に合致した訪問者ＩＤおよびセグメント情報をセグメント情報記憶部１３０から取得し、取得した訪問者ＩＤおよびセグメント情報から解析結果を生成する。
【００３５】
送受信部１０５は、ＰＣ２００から送信された訪問者それぞれのログ情報を受信し、受信したログ情報をログ情報記憶部１２０に格納する。また、送受信部１０５は、ＰＣ２００から送信された訪問者の登録情報を受信し、受信した登録情報を登録情報記憶部１１０に格納する。送受信部１０５は、サーバ３００から送信されたレコメンドリクエストを受信し、受信したレコメンドリクエストに応じたレコメンド情報をＰＣ２００に送信する。
【００３６】
レコメンド情報生成部１０６は、レコメンドリクエストに含まれた訪問者ＩＤに対応付けられたセグメント情報に合致したレコメンド情報を生成する。より具体的には、レコメンド情報生成部１０６は、レコメンドリクエストに含まれた訪問者ＩＤに対応付けられたセグメント情報をセグメント情報記憶部１３０から取得する。レコメンド情報生成部１０６は、取得したセグメント情報の一部または全部に合致した訪問者ＩＤをセグメント情報記憶部１３０から取得する。レコメンド情報生成部１０６は、訪問者ＩＤを含むログ情報をログ情報記憶部１２０から取得し、取得したログ情報からレコメンド情報を生成する。ここで、レコメンド情報とは、ウェブサイトの訪問者の属性および行動に応じたお勧めの情報であり、例えば、ウェブサイトの訪問者が過去に閲覧したウェブページ、ダウンロードしたファイル、購入した商品やサービス、再生した動画等である。
【００３７】
ＰＣ２００は、検索エンジンによる検索結果に示されたサーバ３００のウェブサイトへのリンクをクリックすることや、サーバ３００のウェブサイトのＵＲＬを直接入力することで、サーバ３００に格納されたウェブページを取得するページリクエストをサーバ３００に送信する。ＰＣ２００は、レコメンドリクエストを情報解析／提示サーバ１００に送信する。ＰＣ２００は、サーバ３００から送信されたページ情報または情報解析／提示サーバ１００から送信されたレコメンド情報を受信し、表示部にブラウザで表示する。
【００３８】
サーバ３００は、ＵＲＬで示されるページ情報（一例としてＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル）や動画ファイル、音声ファイル、文書ファイル、プログラムファイル等の各種ファイルを格納し、ＰＣ２００からのリクエストに応じてさまざまな情報やサービスを提供するサーバである。サーバ３００は、ＰＣ２００からＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）等の通信プロトコルで送信されたリクエストに応じた処理を実行し、その処理結果をＰＣ２００に送信する。
【００３９】
次に、上述のように構成された情報解析／提示サーバ１００でのセグメント情報生成処理について説明する。図５は、情報解析／提示サーバ１００が実行するセグメント情報生成処理手順を示すフローチャートである。
【００４０】
セグメント情報生成部１０１は、訪問者ＩＤごとにログ情報記憶部１２０に記憶されたログ情報を取得する（ステップＳ５０１）。セグメント情報生成部１０１は、訪問者ＩＤごとのログ情報から訪問者それぞれにつきセグメント情報を生成する（ステップＳ５０２）。より具体的には、セグメント情報のうちのログ情報から生成できるセグメント情報を生成する。例えば、図２に示すセグメント情報では、訪問者がウェブサイトに新規訪問したか否かを示す情報である“新規”、訪問者がウェブサイトに再訪問したか否かを示す情報である“再訪問”、訪問者がウェブサイトで閲覧したページを示す情報である“閲覧ページ”、訪問者がウェブサイトで商品またはサービスを購入したか否かを示す情報である“購入履歴”、訪問者がウェブサイト内の動画を再生したか否かを示す情報である“動画再生”、ウェブサイトを訪問者が訪問した日時を示す情報である“訪問日時”等に格納される値を訪問者ごとに生成する。その他、ウェブサイトでファイルをダウンロードしたか否かを示す情報である“ダウンロード”、ウェブサイトで所定のボタンをクリックしたか否かを示す情報である“ボタンクリック”、ウェブサイトで検索したか否かを示す情報である“検索” 等に格納される値を訪問者ごとに生成する。
【００４１】
また、訪問者ごとのセグメント情報は、訪問者がウェブサイトを複数回訪問したとログ情報から判断できる場合には、すべてのログ情報から１のセグメント情報を生成しても、複数回それぞれの訪問についてのセグメント情報を生成しても、初回と最新のセグメント情報などの特定回の訪問についてのセグメント情報を生成してもよい。
【００４２】
セグメント情報生成部１０１は、訪問者ＩＤに対応付けて記憶された登録情報を登録情報記憶部１１０から取得し（ステップＳ５０３）、取得した登録情報からセグメント情報を生成する（ステップＳ５０４）。より具体的には、セグメント情報のうちの登録情報から生成できるセグメント情報を生成する。例えば、図２に示すセグメント情報では、ウェブサイトの会員であるか否かを示す情報である“会員”、訪問者の年代を示す情報である“年代”、 訪問者の性別を示す情報である“性別”等に格納される値を生成する。セグメント情報生成部１０１は、登録情報“性別”のように、登録情報をそのままセグメント情報に格納するだけではなく、登録情報の生年月日から“年代”のような解析で使用するセグメント情報に加工する。なお、訪問者の会員のランクを示す情報である“会員ランク”のように、登録情報“会員”とログ情報から算出する購入金額からセグメント情報を生成してもよい。
【００４３】
セグメント情報生成部１０１は、ログ情報から生成したセグメント情報と登録情報から生成したセグメント情報を訪問者ＩＤに対応付けてセグメント情報記憶部１３０に格納する（ステップＳ５０５）。
【００４４】
このように、ログ情報からセグメント情報を生成することによって、フィルタによる解析に関する知識が乏しい者には取扱いが容易ではないログ情報を、訪問者ごとのセグメント情報に一旦集約したうえで、後述するセグメント解析処理においてセグメント情報を用いて解析することができるため、アクセス解析の専門家ではなくても意図する解析を容易に実行することができる。また、大量のログ情報を集約したセグメント情報に対して解析することができるため、解析処理の負荷を大幅に削減することができる。
【００４５】
また、訪問者ごとの１の訪問（例えば、訪問者がウェブサイトの閲覧を開始してからウェブサイトから離脱するまでの一連の行動履歴）それぞれにつき、ログ情報からセグメント情報を生成することによって、訪問者の訪問ごとのセグメント情報を保持することができる。これにより、訪問回数ごとのセグメント情報の解析およびレコメンド処理での訪問回数ごとのセグメント情報に応じたレコメンド情報の生成が可能となる。
【００４６】
次に、情報解析／提示サーバ１００でのセグメント解析処理について説明する。図６は、情報解析／提示サーバ１００が実行するセグメント解析処理手順を示すフローチャートである。
【００４７】
操作表示制御部１０４は、操作表示部１０３に表示されたセグメント定義画面からセグメント条件の入力を受付ける（ステップＳ６０１）。図３に示すようなセグメント定義画面から、セグメント条件を識別するセグメント名、セグメント条件を分類する情報であるカテゴリ名、セグメント情報を解析するためのセグメント条件の入力を受付ける。なお、カテゴリ名は、必ずしも入力する必要はない。セグメント条件は、上述したセグメント情報生成処理において、訪問者ごとに生成したセグメント情報が取りうる値を条件として入力する。条件は、複数入力することができ、それぞれの条件に対して、かつ（ＡＮＤ）、または（ＯＲ）の論理演算を適用することができる。例えば、図３に示すように、条件（１）でセグメント情報“購入履歴”に条件“あり”と、条件（２）でセグメント情報“年代”に条件“３０代”、“以上”と、条件（１）と条件（２）との“かつ（ＡＮＤ）”の入力をセグメント条件として受け付ける。
【００４８】
セグメント情報解析部１０２は、セグメント条件に応じたセグメント情報、例えば、セグメント情報“購入履歴”に条件“あり”、かつ、セグメント情報“年代”に条件“３０代”、“以上”であるセグメント情報に対応付けられた訪問者ＩＤおよびセグメント情報をセグメント情報記憶部１３０から取得する（ステップＳ６０２）。
【００４９】
セグメント情報解析部１０２は、セグメント条件に応じた解析情報を生成する（ステップＳ６０３）。より具体的には、セグメント情報解析部１０２は、セグメント条件に合致する訪問者ＩＤの数量を算出する。また、セグメント情報解析部１０２は、セグメント情報として訪問者ＩＤごとに記憶されている、訪問回数、ＰＶ数、滞在時間、閲覧ページ等から、平均訪問回数、平均ＰＶ数、平均滞在時間、直帰率等を算出する。また、さらに詳細な解析情報として、セグメント条件に合致した訪問者のセグメント情報から、セグメント条件に合致した訪問者の他の属性および行動の特性（例えば、性別やキャンペーンＢ閲覧、会員／非会員）の割合を算出してもよい。
【００５０】
操作表示制御部１０４は、生成した解析情報から解析結果画面を生成し、生成した解析結果画面を操作表示部１０３に表示する（ステップＳ６０４）。図４に示す解析結果画面のように、複数のセグメント条件に対応する解析結果を一画面に表示してもよい。なお、上述したセグメント解析処理は、すべて情報解析／提示サーバ１００での処理として記載したが、ＰＣ２００と情報解析／提示サーバ１００で処理してもよい。より具体的には、ＰＣ２００がセグメント条件の入力を受付け、受付けたセグメント条件を情報解析／提示サーバ１００に送信する。情報解析／提示サーバ１００は、セグメント条件による解析情報を生成した後、解析情報をＰＣ２００に送信する。ＰＣ２００は、解析情報を受信し、表示する。
【００５１】
このように、訪問者ごとのセグメント情報に対するセグメント条件で訪問者を解析することができるため、解析に関する知識が十分でない者にとっても、解析結果の根拠や意図を容易に理解することができる解析を、システムに対する処理負荷を増大させることなく実行することができる。
【００５２】
また、訪問者ごとの１の訪問ごとに、ログ情報から生成されたセグメント情報に対してセグメント解析を実行することができるため、同一の訪問者についての訪問回数や時間経過によるセグメント情報の変化を捕捉することができ、訪問回数ごと、または複数の訪問間の関連性（例えば、初めの訪問から次の訪問までの経過時間等）の視点による解析を実行することが可能である。
【００５３】
次に、情報解析／提示システム１０でのレコメンド処理について説明する。図７は、情報解析／提示サーバ１００とＰＣ２００とサーバ３００が実行するレコメンド情報生成処理手順を示すフローチャートである。なお、ＰＣ２００がサーバ３００のウェブサイトに既にアクセスしている場合は、サーバ３００においてＰＣ２００を操作する訪問者を一意に識別する情報である訪問者ＩＤはＰＣ２００のＣｏｏｋｉｅに格納されている。ＰＣ２００がサーバ３００のウェブサイトに過去アクセスしていない場合は、最初にアクセスしたときに、訪問者ＩＤをＣｏｏｋｉｅに格納する。
【００５４】
ＰＣ２００は、検索エンジンで検索されたサーバ３００のウェブページのリンクをクリックする、またはＵＲＬをキーボードで入力することにより、ページリクエストをサーバ３００に送信する（ステップＳ７０１）。サーバ３００は、ＰＣ２００からのページリクエストを受信し、ページリクエストに対応するページ情報をＰＣ２００に送信する（ステップＳ７０２）。
【００５５】
ＰＣ２００は、ページ情報を受信し、ウェブページをブラウザで表示する（ステップＳ７０３）。より具体的には、ＰＣ２００は、サーバ３００から送信されたウェブサイトのページ情報である、ＨＴＭＬファイルと、ページに含まれる画像データ、映像データ、音声データ等を受信する。ＰＣ２００のブラウザは、ＨＴＭＬファイルを読込むことによってウェブページを表示画面に表示する。
【００５６】
次に、ＰＣ２００は、Ｃｏｏｋｉｅから訪問者ＩＤを取得する（ステップＳ７０４）。ＰＣ２００は、訪問者ＩＤを含むレコメンドリクエストを情報解析／提示サーバ１００に送信する（ステップＳ７０５）。これらの処理は、ページ情報に書き込まれたJavaScriptによるスクリプトプログラム等によって実行する。
【００５７】
情報解析／提示サーバ１００の送受信部１０５は、訪問者ＩＤを含むレコメンドリクエストをＰＣ２００から受信する（ステップＳ７０６）。レコメンド情報生成部１０６は、訪問者ＩＤに対応付けられたセグメント情報をセグメント情報記憶部１３０から取得する（ステップＳ７０７）。
【００５８】
レコメンド情報生成部１０６は、訪問者のセグメント情報に応じたレコメンド情報を生成する（ステップＳ７０８）。より具体的には、レコメンド情報生成部１０６は、訪問者のセグメント情報の一部または全部が一致するセグメント情報に対応付けられた訪問者ＩＤをセグメント情報記憶部１３０から取得する。なお、すべてのセグメント情報のうちの一部のセグメント情報が一致する訪問者ＩＤを検索する場合には、予め対象となるセグメント情報を操作表示制御部１０４によって受付ける。また、レコメンドリクエストを送信する際に、ページ情報に記述したJavaScriptによるスクリプトプログラムにおいて制御するようにしてもよい。
【００５９】
レコメンド情報生成部１０６は、セグメント情報の一部または全部が一致する訪問者ＩＤに対応付けられたログ情報をログ情報記憶部から取得する。レコメンド情報生成部１０６は、取得したログ情報から購入（または閲覧）した商品またはサービスを取得し、レコメンド情報を生成する。また、購入（または閲覧）した商品、サービスに代えて（または加えて）、閲覧したウェブページや再生した動画、ダウンロードしたコンテンツ等をレコメンド情報としてもよい。送受信部１０５は、生成したレコメンド情報をＰＣ２００に送信する（ステップＳ７０９）。
【００６０】
ＰＣ２００は、レコメンド情報を情報解析／提示サーバ１００から受信する（ステップＳ７１０）。ＰＣ２００は、レコメンド情報をウェブページの一部として表示する（ステップＳ７１１）。より具体的には、ＰＣ２００は、受信したレコメンド情報をページ情報に書き込まれたJavaScriptによるスクリプトプログラムに従って加工し、その結果をブラウザで表示画面またはポップアップ画面に表示する。
【００６１】
さらに、具体例を示すと、上述したセグメント解析処理において、例えば、セグメント情報“性別”の値が“男性”と“女性”で、かつ、“再訪問”の値が“なし”と“あり”の場合のそれぞれで閲覧するウェブページが異なるという解析結果が得られた場合、訪問者のセグメント情報のうち一致を判断するセグメント情報を“性別”および“再訪問”と指定することによって、これらのセグメント情報に合致する訪問者のログ情報からレコメンド情報を生成することができる。
【００６２】
さらに、セグメント情報“性別”の値が“女性”の場合に、“再訪問”の値が“なし”と“あり”ではなく、“年代”で閲覧するウェブページが異なる解析結果が得られた場合、訪問者のセグメント情報のうち一致を判断するセグメント情報を“性別”と“年代”を指定し、さらに、“性別”の値を“女性”に限定することによって、より解析結果を反映したレコメンド情報を生成することができる。
【００６３】
従来技術では、アクセス解析処理とレコメンド処理を関連付けることができず、アクセス解析処理から導きだされた結果を直接レコメンド処理に反映する手段が存在しなかった。しかし、実施例１では、上述したようにセグメント解析での解析対象である情報と、レコメンド処理でレコメンド情報を生成する際に絞り込むための情報に、セグメント情報を利用することによって、セグメント解析による解析結果をレコメンド処理にダイレクトに反映させることができ、これまで実現できなかった、解析処理とレコメンド処理を緊密に関連付けることができる。さらに、アクセス解析処理とレコメンド処理の間のフィードバックも容易に行うことができる。
【００６４】
他の具体例について説明する。セグメント情報の種類によっては、レコメンド情報を提示する際に、ウェブページを閲覧している訪問者のセグメント情報に記載された情報ではなく、訪問者の現在の状況に応じたレコメンド情報を生成してもよい。例えば、訪問回数に関するセグメント情報を、レコメンド情報を生成するセグメント情報として設定した場合について説明する。初回の訪問、すなわち訪問者ＩＤが登録されていない訪問者の場合は、セグメント情報“新規”の値が“新規”の訪問者のログ情報からレコメンド情報を生成する。また、訪問者のセグメント情報“新規”の値が“新規”、セグメント情報“再訪問”の値が“なし”である場合は、再訪問であると考えられるため、セグメント情報“再訪問”の値が“あり”の訪問者のログ情報からレコメンド情報を生成する。このように、訪問者にレコメンド情報を提示する際のセグメント情報を適切に利用することによって、それぞれの訪問者が訪問したときに、最適なレコメンド情報を提示することができる。
【００６５】
なお、上述したレコメンド処理では、ＰＣ２００からのレコメンドリクエストに対して、情報解析／提示サーバ１００がレコメンド情報を生成したが、情報解析／提示サーバ１００が訪問者ＩＤを含むページリクエストをＰＣ２００から受信する場合には、情報解析／提示サーバ１００はページ情報にレコメンド情報に加えた新たなページ情報を生成し、ＰＣ２００に送信してもよい。
【００６６】
また、訪問者が使用するＰＣ２００は、ＰＣに限るものではなく、携帯電話やＰＤＡ(Personal Digital Assistant)、スマートフォン、ゲーム機等その他、ブラウザを備え、ネットワーク１を介してサーバ３００のウェブサイトにアクセスできる電子機器であればどのようなものでもよい。
【００６７】
なお、本発明は、上述した実施例そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上述した実施例に開示されている複数の構成要素は適宜組み合わせてもよく、上述した実施例に示される構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。
【００６８】
次に、本実施例の情報解析／提示サーバ１００のハードウェア構成について説明する。情報解析／提示サーバ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の外部記憶装置と、ディスプレイ等の表示装置と、キーボードやマウス等の入力装置と、他の装置と通信を行う通信インタフェースとこれらを接続するバスを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成である。
【００６９】
本実施例では、上述した各部を備える情報解析／提示サーバ１００がセグメント解析装置およびレコメンド装置として動作する。また、上述した情報解析／提示サーバ１００がセグメント解析方法およびレコメンド方法を実行する。なお、情報解析／提示サーバ１００は、複数のサーバで構成してもよく、情報解析／提示サーバ１００とサーバ３００を１つのサーバとして構成してもよい。
【００７０】
また、情報解析／提示サーバ１００内のＣＰＵがセグメント解析プログラムおよびレコメンドプログラムをＲＯＭから読み出して実行することにより、各種デバイスを動作させることによって上述した実施例を実現する。情報解析／提示サーバ１００で実行されるセグメント解析プログラムおよびレコメンドプログラムは、上述した各部（セグメント情報生成部、セグメント情報解析部、操作表示制御部、送受信部、レコメンド情報生成部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵがＲＯＭからセグメント解析プログラムおよびレコメンドプログラムを読み出して実行することにより上述した各部が主記憶装置上にロードされ、セグメント情報生成部１０１と、セグメント情報解析部１０２と、操作表示制御部１０４と、送受信部１０５と、レコメンド情報生成部１０６が主記憶装置上に生成される。
【００７１】
なお、登録情報記憶部１１０と、ログ情報記憶部１２０と、セグメント情報記憶部１３０は、主記憶装置上に構成するほか、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体によって構成することもできる。
【００７２】
また、セグメント解析プログラムおよびレコメンドプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【００７３】
さらに、セグメント解析プログラムおよびレコメンドプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、セグメント解析プログラムおよびレコメンドプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【実施例２】
【００７４】
実施例２について、添付図面を参照して説明する。実施例２が適用される情報解析／提示システム８０については、実施例１と異なる部分を中心に説明する。実施例１と同様の部分については、実施例１の説明を参照する。
【００７５】
図８は、実施例２にかかる情報解析／提示システム８０の構成を示すブロック図である。情報解析／提示システム８０は、情報解析／提示サーバ８００とＰＣ２００とサーバ３００とサーバ４００とを、ネットワーク１を介して接続している。
【００７６】
情報解析／提示サーバ８００は、実施例１の情報解析／提示サーバ１００の機能に加え、オフライン情報と、ウェブサイト上の行動履歴であるログ情報、訪問者の登録情報からセグメント情報を生成する。また、情報解析／提示サーバ８００は、オフライン情報とログ情報と登録情報から生成されたセグメント情報に基づいて訪問者の行動を解析するとともに、レコメンド情報を生成する。ここで、オフライン情報とは、実施例１で説明したウェブサイトと異なるウェブサイトやコンピュータシステム（以下、システムという）から取得する情報をいう。例えば、実在する店舗（以下、実店舗という）で稼働するシステムから取得する情報（訪問者の行動や予め登録された情報等）や、支社・支店で利用しているウェブサイト・システムや本部・工場で稼働しているウェブサイト・システムなど、ログ情報等を取得するウェブサイトと直接連携していないウェブサイトやシステムから取得する情報、取引先で取得され、開示された情報などの後述する統合情報生成部８０７によって統合され、統合情報記憶部８５０に記憶できる情報であれば、どのような情報であってもよい。なお、実施例２でいう訪問者は、ログ情報等を取得するウェブサイトの訪問者と、オフライン情報を取得するウェブサイトやシステムの訪問者・利用者の両方である場合と、ログ情報等を取得するウェブサイトの訪問者と、オフライン情報を取得するウェブサイトやシステムの訪問者・利用者のうちの一方である場合のいずれの場合も含む。
【００７７】
サーバ４００は、実店舗等で稼働するシステムやウェブサイトから取得するオフライン情報を収集し、収集したオフライン情報を情報解析／提示サーバ８００に送信、またはアップロードする。なお、オフライン情報には、訪問者を識別する情報、例えば、訪問者が会員登録した際に訪問者を識別するために付与される会員番号が含まれる。
【００７８】
次に、情報解析／提示サーバ８００の機能、構成について説明する。実施例２にかかる情報解析／提示サーバ８００は、セグメント情報生成部１０１と、セグメント情報解析部１０２と、操作表示部１０３と、操作表示制御部１０４と、送受信部１０５と、レコメンド情報生成部１０６と、統合情報生成部８０７と、登録情報記憶部１１０と、ログ情報記憶部１２０と、セグメント情報記憶部８３０と、オフライン情報記憶部８４０と、統合情報記憶部８５０とを備えている。なお、実施例１と同様の機能、構成を有する部分については同一の番号を付しており、ここでの説明は省略する。
【００７９】
オフライン情報記憶部８４０は、ウェブサイトやシステムから取得するオフライン情報を記憶する。例えば、実店舗のシステムであれば、会員番号を含む会員マスタデータや、会員番号や購入商品、購入日、購入店舗、売上金額等等を含む注文履歴データ等、訪問者が実店舗に来店した際に取得できる情報等を記憶する。
【００８０】
統合情報記憶部８５０は、オフライン情報から生成する会員番号ごとのオフライン統合情報と、会員番号ごとのログ情報を記憶する。ここで、オフライン統合情報とは、図示しない会員番号対応ファイルを用いてオフライン情報の会員番号とログ情報の会員番号の紐付けを行い、オフライン情報の会員番号をログ情報の会員番号に統合した情報である。
【００８１】
図９は、セグメント情報記憶部８３０のデータ構成の一例を示す説明図である。セグメント情報記憶部８３０は、会員番号に対応付けて、実施例１で生成したセグメント情報に加え、オフライン情報（すなわちオフライン統合情報）から生成したセグメント情報を含むデータ構成となる。図９に示す新たなセグメント情報は、例えば、来店店舗、来店日等である。
【００８２】
次に、上述のように構成された情報解析／提示サーバ８００が実行するセグメント情報生成処理について説明する。図１０は、情報解析／提示サーバ８００が実行するセグメント情報生成処理手順を示すフローチャートである。
【００８３】
統合情報生成部８０７は、オフライン情報記憶部８４０に記憶されたオフライン情報を取得する（ステップＳ１００１）。統合情報生成部８０７は、取得されたオフライン情報から会員番号ごとのオフライン統合情報を生成し、統合情報記憶部８５０に格納する（ステップＳ１００２）。統合情報生成部８０７は、ログ情報記憶部１２０に記憶されたログ情報を取得し、統合情報記憶部８５０に格納する（ステップＳ１００３）。実施例１では、ウェブサイトの訪問者を識別する情報として訪問者ＩＤを用いていたが、ログ情報および登録情報と、オフライン情報とを関連付けるため、実施例２では、ウェブサイト上で訪問者が会員登録することにより会員番号が付与され、ログイン時の会員番号の入力を受付けることにより、ウェブサイトの訪問者を識別する情報として会員番号を使用する。
【００８４】
セグメント情報生成部１０１は、会員番号に対応付けて記憶された登録情報を登録情報記憶部１１０から取得する（ステップＳ１００４）。セグメント情報生成部１０１は、統合情報記憶部８５０に格納されたオフライン統合情報およびログ情報と、登録情報から会員番号ごとのセグメント情報を生成し、セグメント情報記憶部８３０に格納する（ステップＳ１００５）。
【００８５】
このように、オフライン情報を用いたセグメント情報を生成することによって、ログ情報を取得するウェブサイトと異なるウェブサイトやシステムから取得する情報についてもセグメント解析の対象となり、他のウェブサイトやシステムでの訪問者の行動とウェブサイトでの訪問者の行動を関連づけた解析を実施することができる。また、レコメンド処理に関しても、他のウェブサイトやシステムでの訪問者の行動を反映したレコメンド情報の表示が可能となる。
【００８６】
また、オフライン情報記憶部８４０は、１つのウェブサイトまたはシステムからのオフライン情報に限らず、複数のウェブサイトおよびシステムから取得したオフライン情報を複数記憶してもよい。複数のウェブサイトやシステムで収集したオフライン情報を利用することにより、複数のウェブサイトやシステムのオフライン情報に基づくセグメント情報を生成することができ、複数のウェブサイトやシステムでの訪問者の行動に対するセグメント解析を実施することができる。
【００８７】
他の実施例として、解析者が指定した解析条件に合致する会員番号は、セグメント情報記憶部１３０、８３０を検索することで特定することができるため、会員番号に対応付けられたメールアドレスを用いて、図示していないメールサーバから解析されたセグメント情報に合致する訪問者に対してセグメント解析に応じたメールを送信してもよい。
【符号の説明】
【００８８】
１  ネットワーク
１０  ８０  情報解析／提示システム
１００  ８００  情報解析／提示サーバ
１０１  セグメント情報生成部
１０２  セグメント情報解析部
１０３  操作表示部
１０４  操作表示制御部
１０５  送受信部
１０６  レコメンド情報生成部
１１０  登録情報記憶部
１２０  ログ情報記憶部
１３０  ８３０  セグメント情報記憶部
２００  パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
３００  ４００  サーバ
８０７  統合情報生成部
８４０  オフライン情報記憶部
８５０  統合情報記憶部
【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】
0005669330.tif 000008
【図８】
0005669330.tif 000009
【図９】
0005669330.tif 000010
【図１０】
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