(57)【要約】【課題】Ｗｅｂサイト内におけるユーザの動きに基づいてＷｅｂサイトを分析するＷｅｂ動線分析システムを提供する。【解決手段】Ｗｅｂ動線分析システム２は、Ｗｅｂサーバ６からネットワーク４を介して送信されたアクセス日時、ユーザ識別情報及びアクセス先ＷｅｂページのＵＲＬを示す情報を含むアクセスログをデータ記憶部１４に記憶する。次に、データ記憶部１４に記憶されているアクセスログに基づいて、Ｗｅｂサイト内においてユーザがどのＷｅｂページにどの順番でアクセスし、各Ｗｅｂページにどれだけの時間滞留したのかを示す動線データが作成される。そして、作成された動線データに基づいて、Ｗｅｂサイト内におけるユーザの一般的なアクセスパターンを示す主動線が作成され、作成された主動線と共にＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページが分析結果として表示部１６に表示される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のＷｅｂページにより構成されるＷｅｂサイトへのアクセスログを記憶するアクセスログ記憶手段と、
前記アクセスログ記憶手段に記憶されているアクセスログに基づいて、前記Ｗｅｂサイトにアクセスしたユーザが該Ｗｅｂサイト内においてアクセスしたＷｅｂページを示す動線データを、ユーザ毎に作成する動線データ作成手段と、
前記動線データ作成手段により作成された前記ユーザ毎の動線データに基づいて、前記Ｗｅｂサイトを分析する分析手段と
前記分析手段により分析された分析結果を表示する表示手段と
を備えることを特徴とするＷｅｂ動線分析システム。
【請求項２】
前記アクセスログは、前記Ｗｅｂサイトに対する前記ユーザ毎のアクセス日時、ユーザ識別情報及びアクセス先のＷｅｂページを示す情報を含むことを特徴とする請求項１記載のＷｅｂ動線分析システム。
【請求項３】
前記動線データは、前記Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、前記ユーザがアクセスしたＷｅｂページ、各Ｗｅｂページへのアクセス順序及び各Ｗｅｂページでの滞留時間を示すデータを含むことを特徴とする請求項１又は請求項２記載のＷｅｂ動線分析システム。
【請求項４】
前記表示手段は、前記Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページと共に、該Ｗｅｂサイト内におけるユーザのアクセスパターンを示す主動線を表示することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか一項に記載のＷｅｂ動線分析システム。
【請求項５】
前記表示手段は、前記Ｗｅｂページを表示する際の表示位置を、各Ｗｅｂページの特性を示す指標に基づいて決定することを特徴とする請求項４記載のＷｅｂ動線分析システム。
【請求項６】
前記表示手段は、前記Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページを表示する際に、該Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、同一のユーザがアクセスしたＷｅｂページに分類して表示することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか一項に記載のＷｅｂ動線分析システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、Ｗｅｂサイト内においてユーザがアクセスしたＷｅｂページを示す動線データを作成してＷｅｂサイトを分析するＷｅｂ動線分析システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、多数の企業がＷｅｂサイトを用いて営業活動を行っており、Ｗｅｂサイトが企業における営業ツールとしての役割を果たしている。従って、効率的な営業活動を行う等のために、Ｗｅｂサイトへのユーザのアクセス状況やユーザによるＷｅｂサイトの利用状況等の分析が行われている。即ち、Ｗｅｂサーバにおいては、例えば、Ｗｅｂサイトへのアクセス元ＩＰアドレス、アクセス日時、アクセスしたＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒｓ）、受信データ量、送信データ量等の情報が含まれているアクセスログが作成され、記憶されている。従って、例えば、アクセスログを分析することにより、Ｗｅｂサイトを構成する複数のＷｅｂページのそれぞれへのアクセス数や、Ｗｅｂサイトの利用状況等の分析が行われている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
【非特許文献１】
小川弘晃，「客が逃げる理由をデータで探れ！」，日経ネットビジネス，日経ＢＰ社，２００２年６月２５日，Ｎｏ．９９，ｐ．４７−５９
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、Ｗｅｂサイトの分析は、Ｗｅｂサイトを構成する各Ｗｅｂページに対するアクセス数や、各Ｗｅｂページにおけるユーザの滞留（閲覧）時間等、各Ｗｅｂページに着目して行われる場合が多い。その一方、Ｗｅｂサイトにアクセスしたユーザが、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、そのＷｅｂサイト内でアクセスしたＷｅｂページ、各Ｗｅｂページへのアクセス順序及び各Ｗｅｂページでの滞留時間を、個々のユーザ毎に分析する等、Ｗｅｂサイトにアクセスしたユーザに着目してＷｅｂサイトを分析することはあまり行われていない。
【０００５】
Ｗｅｂサイトを構成する各Ｗｅｂページに着目してＷｅｂサイトの分析を行っている場合、各Ｗｅｂページに対するユーザのアクセス状況等は適切に把握することができる。しかし、Ｗｅｂサイトの中でのユーザのアクセスパターンを把握し、Ｗｅｂサイトの構造がユーザのアクセスパターンに適しているか否か、ユーザによりアクセスが行われることを希望しているＷｅｂページが、ユーザのアクセスパターン上に存在しているか否か等の分析を行うことは容易でない。
【０００６】
この発明の課題は、Ｗｅｂサイト内における実際のユーザの動きを示す動線データを作成することにより、Ｗｅｂサイト内におけるユーザの動きに基づいてＷｅｂサイトを分析するＷｅｂ動線分析システムを提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載のＷｅｂ動線分析システムは、複数のＷｅｂページにより構成されるＷｅｂサイトへのアクセスログを記憶するアクセスログ記憶手段と、前記アクセスログ記憶手段に記憶されているアクセスログに基づいて、前記Ｗｅｂサイトにアクセスしたユーザが該Ｗｅｂサイト内においてアクセスしたＷｅｂページを示す動線データを、ユーザ毎に作成する動線データ作成手段と、前記動線データ作成手段により作成された前記ユーザ毎の動線データに基づいて、前記Ｗｅｂサイトを分析する分析手段と前記分析手段により分析された分析結果を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、請求項２記載のＷｅｂ動線分析システムは、前記アクセスログが、前記Ｗｅｂサイトに対する前記ユーザ毎のアクセス日時、ユーザ識別情報及びアクセス先のＷｅｂページを示す情報を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３記載のＷｅｂ動線分析システムは、前記動線データが、前記Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、前記ユーザがアクセスしたＷｅｂページ、各Ｗｅｂページへのアクセス順序及び各Ｗｅｂページでの滞留時間を示すデータを含むことを特徴とする。
【００１０】
この請求項１〜請求項３に記載のＷｅｂ動線分析システムによれば、アクセスログに基づいて、ユーザがＷｅｂサイト内のどのＷｅｂページにどの順番でアクセスして各Ｗｅｂページにどれだけの時間滞留したのかを示す動線データをユーザ毎に作成し、作成された動線データに基づいてＷｅｂサイトを分析した結果を表示している。従って、Ｗｅｂサイト内におけるユーザの動きを的確に把握し、ユーザに着目したＷｅｂサイトの分析を的確に行うことができる。
【００１１】
また、請求項４記載のＷｅｂ動線分析システムは、前記表示手段が、前記Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページと共に、該Ｗｅｂサイト内におけるユーザのアクセスパターンを示す主動線を表示することを特徴とする。
【００１２】
この請求項４記載のＷｅｂ動線分析システムによれば、Ｗｅｂサイト内におけるユーザのアクセスパターン、即ち、多数のユーザがＷｅｂサイト内においてアクセスしたＷｅｂページの順番のパターンを示す主動線をＷｅｂページと共に表示している。従って、Ｗｅｂサイト内におけるユーザの一般的なアクセスパターンを把握し、Ｗｅｂサイト全体の構成がユーザの一般的なアクセスパターンに適しているか否か等を確認することができる。
【００１３】
また、請求項５記載のＷｅｂ動線分析システムは、前記表示手段が前記Ｗｅｂページを表示する際の表示位置を、各Ｗｅｂページの特性を示す指標に基づいて決定することを特徴とする。
【００１４】
この請求項５記載のＷｅｂ動線分析システムによれば、主動線と共に表示されるＷｅｂページの表示位置をＷｅｂページの特性を示す指標に基づいて決定している。従って、表示されている分析結果から、ユーザのアクセスパターンを示す主動線上に存在する各Ｗｅｂページが、それぞれどのような特性を有しているかを容易に把握することができる。
【００１５】
また、請求項６記載のＷｅｂ動線分析システムは、前記表示手段が、前記Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページを表示する際に、該Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、同一のユーザがアクセスしたＷｅｂページに分類して表示することを特徴とする。
【００１６】
この請求項６記載のＷｅｂ動線分析システムによれば、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、同一のユーザがアクセスしたか否かに基づいてＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページを分類して表示している。従って、特定の事項に関心を抱いているユーザが、その他に興味を抱いている事項等を的確に把握することができる。そのため、例えば、Ｗｅｂサイトにアクセスしたユーザに対する営業活動を行う際に有益なマーケティング支援のための情報を得ることができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムについて説明する。
【００１８】
図１は、実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムを含むシステム全体のブロック構成図である。Ｗｅｂ動線分析システム２は、ネットワーク４を介してＷｅｂサーバ６と接続されている。Ｗｅｂサーバ６は、例えば、Ｗｅｂサイトの運用・管理等を行う企業に設置されており、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページのデータ及びＷｅｂサーバ６の動作を記録したアクセスログを記憶している。また、Ｗｅｂ動線分析システム２は、例えば、Ｗｅｂサーバ６が設置されている企業とは異なる企業であって、Ｗｅｂサイトの分析等のサービスを提供する企業に設置されている。
【００１９】
Ｗｅｂ動線分析システム２は、図１に示すように、このＷｅｂ動線分析システム２におけるデータの処理を制御するデータ制御部１０を備えている。データ制御部１０には、Ｗｅｂサーバ６との間の通信を制御する通信制御部１２、アクセスログ等を記憶するデータ記憶部１４及びＷｅｂサイトの分析結果等を表示する表示部１６が接続されている。
【００２０】
データ記憶部１４には、Ｗｅｂサーバ６から所定期間毎、例えば、１日毎にネットワーク４を介して送信されたアクセスログが記憶される。このアクセスログには、ユーザのＷｅｂサイトへのアクセス日時、アクセス元を識別することができる情報（ユーザ識別情報、例えば、アクセス元のＩＰアドレスやユーザＩＤ等）、リンク元ＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒｓ）、アクセスしたＷｅｂページのＵＲＬ、リファラ（リンク元ＷｅｂサイトのＵＲＬ）等が含まれている。また、データ記憶部１４には、Ｗｅｂサーバ６に記憶されているＷｅｂページを示す情報、例えば、各Ｗｅｂページのファイル名等を示す情報が記憶されている。
【００２１】
次に、図２のフローチャートを参照して、実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システム２によるＷｅｂサイトの分析処理について説明する。なお、以下においては、ユーザによるＷｅｂサイトへのアクセスがユーザＩＤを用いて行われ、アクセス元を識別することができるユーザ識別情報としてユーザＩＤがアクセスログに含まれている場合を例として説明する。即ち、Ｗｅｂサイトにアクセスする際には、Ｗｅｂサイトを運営している企業により各ユーザに対して付与されたユーザＩＤを用いてユーザがＷｅｂサイトにログインし、ログインする際に用いられたユーザＩＤがアクセスログに含まれている場合を例として説明する。
【００２２】
まず、データ記憶部１４に記憶されているアクセスログに基づいて、各ユーザ毎の動線データを作成する（ステップＳ１０）。即ち、まず、データ記憶部１４に記憶されているアクセスログを、該アクセスログに含まれているユーザＩＤにより分類する。例えば、ユーザＩＤ「Ａ１２３」を含むアクセスログ、ユーザＩＤ「Ａ４５６」を含むアクセスログ、…のように、ユーザＩＤ毎にアクセスログを分類する。次に、分類されたアクセスログを、アクセス日時に基づいて時系列に並び替え、１のＷｅｂページから他のＷｅｂページにアクセスするまでの時間に基づいて１のＷｅｂページでの滞留時間を算出する。そして、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、同一のユーザがアクセスしたＷｅｂページ、各Ｗｅｂページにアクセスした順番及び各Ｗｅｂページでの滞留時間を示す動線データを作成する。
【００２３】
なお、１人のユーザが複数回Ｗｅｂサイトにアクセスしている場合には、各アクセス回毎に動線データが作成される。即ち、動線データは、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、ユーザがアクセスしたＷｅｂページを示すデータであることから、Ｗｅｂサイトに対するアクセスが複数回行われた場合には、各アクセス回においてユーザがアクセスしたＷｅｂページを示す動線データが作成される。
【００２４】
ここで、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおけるアクセスログであるか否かは、アクセス日時に基づいて判断される。即ち、時系列に並び替えられたアクセスログにおいて、あるアクセスログとその次のアクセスログとのアクセス日時の差が所定時間以上となっている場合には、あるアクセスログとその次のアクセスログとはＷｅｂサイトに対する別のアクセス回において作成されたものとする。
【００２５】
次に、ステップＳ１０において作成された動線データを、ユーザ毎に付与されているユーザＩＤに対応させてデータ記憶部１４に記憶する（ステップＳ１１）。なお、１人のユーザが複数回Ｗｅｂサイトに対してアクセスしている場合には、各アクセス回毎に作成された動線データがユーザＩＤに対応させてデータ記憶部１４に記憶される。次に、動線データが作成されていないユーザが存在する場合には（ステップＳ１２）、ステップＳ１０に戻り、ユーザの動線データを作成する。
【００２６】
一方、全てのユーザについて動線データが作成された場合には（ステップＳ１２）、データ記憶部１４に記憶されている動線データに基づいてＷｅｂサイトを構成する各Ｗｅｂページの特性を示す指標を作成する（ステップＳ１３）。即ち、Ｗｅｂページの特性を示す指標として、中心度、原因度、ページビュー及び滞留時間の４つの指標を作成する。
【００２７】
中心度は、Ｗｅｂサイト内のあるＷｅｂページへ移動してきたユーザの数と、そのＷｅｂページから他のＷｅｂページへと移動して行ったユーザの数とを加算することにより算出される。この中心度の値が大きくなっているＷｅｂページは、そのＷｅｂページにアクセスしたユーザを他のＷｅｂページへと導いている、即ち、Ｗｅｂページ間の橋渡し機能を果たしている可能性が高くなる。一方、この中心度の値が小さくなっているＷｅｂページは、Ｗｅｂページ間の橋渡し機能を果たしている可能性が低くなる。
【００２８】
原因度は、Ｗｅｂサイト内のあるＷｅｂページにおいて、そのＷｅｂページから他のＷｅｂページへと移動したユーザの数から、そのＷｅｂページにアクセスしたユーザの数を減算することにより算出される。この原因度の値が小さくなっているＷｅｂページは、そのＷｅｂページにアクセスしたユーザが、他のＷｅｂサイトへ移動するきっかけのＷｅｂページ、即ち、Ｗｅｂサイト内における最終アクセスページになっている可能性が高い。一方、この原因度の値が大きくなっている場合には、そのＷｅｂサイトにおける最終アクセスページになっている可能性が低くなる。
【００２９】
ページビューは、Ｗｅｂページへのアクセス件数であり、このページビューの値が大きくなっている場合には、多くのユーザがそのＷｅｂページにアクセスしている可能性が高い。一方、ページビューの値が小さい場合には、そのＷｅｂページにアクセスしているユーザが少なく、ユーザの動線から外れているＷｅｂページとなっている可能性が高くなる。
【００３０】
滞留時間は、Ｗｅｂページにアクセスしたユーザが、そのＷｅｂページを閲覧するために留まっていた時間であり、この滞留時間の値が大きくなっている場合には、Ｗｅｂページに記載されている内容がよく読まれているか、又は、ユーザが求める情報のＷｅｂページ内における表示が解りにくくなっている可能性が高くなる。一方、滞留時間の値が小さい場合には、そのＷｅｂページに記載されている内容があまり読まれていないか、又は、ユーザが求める情報がＷｅｂページ内において容易に把握できるように表示されている可能性が高くなる。
【００３１】
次に、動線データに基づいて作成されたＷｅｂページの特性を示す指標、即ち、中心度、原因度、ページビュー及び滞留時間を各Ｗｅｂページのファイル名に対応させてデータ記憶部１４に記憶する（ステップＳ１４）。
【００３２】
次に、データ記憶部１４に記憶されている動線データに基づいてＷｅｂサイトを分析する（ステップＳ１５）。例えば、動線データからＷｅｂサイト内におけるユーザのアクセスパターンを示す主動線、即ち、Ｗｅｂサイトにアクセスしたユーザの内、多数のユーザがＷｅｂサイト内においてアクセスしているＷｅｂページのアクセスのパターンを作成する。また、動線データから、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページ中の任意のＷｅｂページに対するユーザの到達パターンを作成する。更に、ユーザが同時にアクセスしているＷｅｂページ、即ち、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページを、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて１人のユーザがアクセスしているＷｅｂページ群に分類する。
【００３３】
次に、ステップＳ１５において分析された結果を表示部１６に表示する（ステップＳ１６）。ここで、例えば、分析結果として主動線を表示する場合には、まず、主動線上に存在するＷｅｂページを表示する際の表示位置を、各Ｗｅｂページの特性を示す指標に基づいて決定する。そして、決定された表示位置に各Ｗｅｂページを表示する。
【００３４】
図３は、分析結果として主動線が表示されている場合の図である。図３においては、縦軸をページビュー、横軸を原因度として、トップページから最終ページまでのユーザのアクセスパターンを示している。従って、Ｗｅｂページの表示位置を、ページビュー及び原因度に基づいて決定し、所定の表示位置に表示されたＷｅｂページ間をアクセス元のＷｅｂページからアクセス先のＷｅｂページへと矢印で結ぶことにより主動線を示している。
【００３５】
ここで、Ｗｅｂページの表示位置をページビュー及び原因度に基づいて決定しているため、図３において、図中左側上方には、ページビュー及び原因度の値が高いＷｅｂページが表示され、図中左側下方には、ページビューの値は低いが、原因度の値が高いＷｅｂページが表示される。また、図中右側上方には、ページビューの値は高いが、原因度の値が低いＷｅｂページが表示され、図中右側下方には、ページビュー及び原因度の値が低いＷｅｂページが表示される。なお、図３及び以下の図において、各Ｗｅｂページは、該Ｗｅｂページのファイル名により表示されている。
【００３６】
また、主動線を示す矢印の線種及び線の太さにより、主動線により示されるアクセスパターンでＷｅｂページにアクセスしているユーザの数を示す。即ち、図３に示すように、点線よりも破線、破線よりも直線の方がより多くのユーザのアクセスパターンであることを示し、直線においては、線が太い方がより多くのユーザのアクセスパターンであることを示している。なお、アクセスログにリファラが含まれている場合には、図３に示すように、トップページへのアクセス元となったＷｅｂサイトが表示される。
【００３７】
この図３に示す分析結果により、例えば、トップページ（Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページの中で、Ｗｅｂサイトにアクセスした際に最初に表示されるように定義されているＷｅｂページ）へのアクセスは、ＵＲＬを入力している場合が最も多くなっていることから、ＷｅｂサイトのＵＲＬがユーザに広く認知されていることが解る。また、トップページにアクセスしたユーザの内、「申込トップ」のＷｅｂページにアクセスしているユーザが最も多くなっていることから、大半のユーザがＷｅｂサイトを介してサービス提供等の申し込みを行うことを目的として、Ｗｅｂサイトにアクセスしていることが解る。
【００３８】
また、Ｗｅｂサイトを構築する際には、通常、Ｗｅｂサイト内においてユーザを適切なＷｅｂページへ誘導（ナビゲート）するためのアクセスパターンが想定されている。従って、図３に示す分析結果と想定されたアクセスパターンとを比較することにより、Ｗｅｂサイト内においてユーザを適切にナビゲートすることができているか否かを確認することができる。その際に、Ｗｅｂページの表示位置により示されるＷｅｂページの特性を考慮して、各ＷｅｂページがＷｅｂサイト内において適切に配置されているか否かを確認することができる。
【００３９】
図４は、分析結果として「申込トップ」のＷｅｂページへの到達パターンが表示されている場合の図である。この図４においては、縦軸をページビューとし、横軸をアクセスしたＷｅｂページの流れとして各Ｗｅｂページの表示位置を決定している。なお、横軸は、「申込トップ」のＷｅｂページを中心「０」とした場合に、「申込トップ」のＷｅｂページにアクセスする直前にアクセスしていたＷｅｂページを「−１」、「申込トップ」のＷｅｂページにアクセスした直後にアクセスしたＷｅｂページを「１」としてＷｅｂページの流れを表している。
【００４０】
従って、図中上方に表示されているＷｅｂページは、ページビューの値が大きいＷｅｂページであり、図中下方に表示されているＷｅｂページはページビューの値が小さいＷｅｂページである。また、図中の中心付近に表示されているＷｅｂページ程、「申込トップ」のＷｅｂページへのアクセスの直前にアクセス又は直後にアクセスされているＷｅｂページであり、「申込トップ」のＷｅｂページとの距離が近い（関連が深い）ことを示している。また、図中左側又は右側へ行くほど「申込トップ」のＷｅｂページとの距離が遠い（関連が浅い）ことを示している。
【００４１】
この図４に示す分析結果により、トップページから「申込トップ」のＷｅｂページにアクセスするまでに経由しているＷｅｂページ及び「申込トップ」のＷｅｂページに到達した後にアクセスしているＷｅｂページのパターンが示される。従って、例えば、「申込トップ」のＷｅｂページに到達する前後に「シミュレーション」のＷｅｂページにアクセスしていることから、「申込トップ」のＷｅｂページと「シミュレーション」のＷｅｂページとの距離が近く、これらのＷｅｂページが強い関連性を有していることが解る。そのため、「申込トップ」のＷｅｂページと「シミュレーション」のＷｅｂページとの間で相互にリンクが設けられているか等、ユーザの利便性を考慮したＷｅｂページの配置となっているか否かの確認を行うことができる。
【００４２】
図５は、分析結果として、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページを、１人のユーザがＷｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて同時にアクセスしているＷｅｂページ群に分類した結果を示す図である。この図５においては、動線データに基づいて分類されたＷｅｂページ群を、「不安解消」のグループ、「欲求喚起」のグループ、「申し込み」のグループ、「商品訴求」のグループ及び「会員サービス」のグループのそれぞれに分類して、Ｗｅｂページを表示している。なお、分類結果は、例えば、各Ｗｅｂページの機能に基づいてＷｅｂサイトの分析者が任意に決定した名称により表示することができる。
【００４３】
ここで、図５に示すように、トップページと「会員サービス」のＷｅｂページは、それぞれトップページ又は「会員サービス」のＷｅｂページにアクセスしたユーザを他のＷｅｂページに振り分けているため、「振り分け」のＷｅｂページとして表示されている。従って、「会員サービス」のグループに分類されたＷｅｂページは、更に「会員登録」のグループ及び「会員サービス」のグループに分類して表示されている。
【００４４】
また、図５においては、各Ｗｅｂページを表示する円の大きさによりＷｅｂページに対するアクセス件数を示している。即ち、円が大きくなっているＷｅｂページ程、アクセス件数が多いことを示している。また、線種及び線の太さによってユーザの数を示している。即ち、破線より直線、直線の中では細い線より太い線の方がより多くのユーザのアクセスパターンであることを示している。
【００４５】
この図５に示す分析結果により、例えば、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、不安の解消を求めるユーザは、トップページから「不安解消」のグループに分類されている「シミュレーショントップ」、「ＦＡＱ」、「セキュリティーポリシー」のＷｅｂページにアクセスしている。従って、Ｗｅｂサイトを介して提供されるサービスに関する不安の他に、Ｗｅｂサイトにおける個人情報の保護等のセキュリティーについても不安を抱いているユーザが存在していると推測することができる。従って、例えば、まず、「セキュリティーポリシー」のＷｅｂページの特性を表す指標を参照して該Ｗｅｂページの特性を把握する。そして、例えば、「セキュリティーポリシー」のＷｅｂページにおける滞留時間が短くなっている場合には、ユーザの不安が十分に解消されていない可能性があることが把握できる。そのため、例えば、ユーザの不安を解消するために必要な情報を容易に理解することができるように、かつ、十分に提供することができるようにＷｅｂページを改善する等、ユーザの不安を解消するために必要な改善を的確に行うことができる。
【００４６】
この実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムによれば、アクセスログに基づいて、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいてユーザがアクセスしたＷｅｂページを示す動線データをユーザ毎に作成している。そして、動線データに基づいて作成されたユーザの一般的なアクセスパターンを示す主動線を表示している。従って、分析結果を参照することにより、予め想定されたアクセスパターンとユーザによる実際のアクセスパターンとを比較し、想定されたアクセスパターンと実際のアクセスパターンとの乖離等を的確に把握することができる。そのため、実際のユーザのアクセスパターンに即してＷｅｂサイトの構成を変更する等、Ｗｅｂサイトの改善をユーザのアクセスパターンを考慮して適切に行うことができる。
【００４７】
また、実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムによれば、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページを表示する際の表示位置を、Ｗｅｂページの特性を示す指標に基づいて決定している。従って、表示されている位置により各Ｗｅｂページの特性を容易に把握することができる。
【００４８】
また、実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムによれば、ユーザが特定のＷｅｂページに到達するまでにアクセスしているＷｅｂページと、特定のＷｅｂページに到達した後にアクセスしているＷｅｂページとを示す到達パターンを表示している。従って、特定のＷｅｂページに到達しているユーザの実際のアクセスパターンから、特定のＷｅｂページと他のＷｅｂページとの関連の深さを的確に把握することができる。そのため、Ｗｅｂサイト内におけるＷｅｂページの配置やリンク構成が適切か否かの確認を行うことができる。
【００４９】
また、実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムによれば、Ｗｅｂサイトに対する１回のアクセスにおいて、同一のユーザがアクセスしているＷｅｂページを分類した結果を表示している。従って、Ｗｅｂサイトにアクセスしたユーザが求めている情報を把握し、ユーザがアクセスしたＷｅｂページに必要な情報が記載されているか否か等、ユーザが求める情報をユーザに対して適切に提供できているか否かの確認を行うことができる。そのため、例えば、Ｗｅｂページの改善をユーザのニーズに対応させて適切に行うことができる。
【００５０】
なお、上述の実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムにおいては、Ｗｅｂ動線分析システムとＷｅｂサーバとが異なる場所に設置されているが、同一の場所に設置されていてもよい。また、Ｗｅｂ動線分析システムにおいてＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページのデータを記憶し、Ｗｅｂ動線分析システムがＷｅｂサーバとしても機能するようにしてもよい。
【００５１】
また、Ｗｅｂ動線分析システムに分析結果が表示された際に、表示されているＷｅｂページにアクセスすることができるようにしてもよい。即ち、分析結果として表示されているＷｅｂページの名称をマウス等のポインティングデバイスを用いてクリックしてＷｅｂページにアクセスし、該Ｗｅｂページの内容等を直接確認することができるようにしてもよい。
【００５２】
また、上述の実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムにおいては、ユーザＩＤに基づいて、ユーザ毎の動線データを作成しているが、ＩＰアドレスに基づいてユーザ毎の動線データを作成するようにしてもよい。即ち、Ｗｅｂサイトを運営する企業により各ユーザに対してユーザＩＤが付与されておらず、ユーザＩＤを用いることなくＷｅｂサイトに対するアクセスが行われている場合には、アクセスログに含まれているＩＰアドレスをユーザ識別情報として、ユーザ毎に動線データを作成するようにしてもよい。
【００５３】
また、上述の実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムにおいては、原因度とページビューとに基づいて、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページの表示位置を決定しているが、その他の指標に基づいて表示位置を決定するようにしてもよい。即ち、原因度と中心度、中心度とページビュー、ページビューと滞留時間等、それぞれの指標を任意に組み合わせてＷｅｂページの表示位置を決定するようにしてもよい。
【００５４】
また、上述の実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムにおいては、図３において、Ｗｅｂサイトにアクセスした全てのユーザ毎の動線データを用いてユーザ全体の主動線を表示しているが、特定のユーザ群の主動線を表示するようにしてもよい。即ち、Ｗｅｂサーバにおいて、ユーザの年齢、性別、嗜好等のユーザ情報をユーザＩＤに対応させて記憶している場合には、Ｗｅｂ動線分析システムにおいて、まず、アクセスログと共にユーザ情報をＷｅｂサーバから取得する。次に、ユーザＩＤを参照して、取得されたアクセスログの中から、例えば、１０代、２０代、３０代等の年齢毎のアクセスログ、男女別のアクセスログ、嗜好別のアクセスログ、各年代における男女別のアクセスログ、各年代における男女別、かつ、嗜好別のアクセスログを抽出する。そして、抽出されたアクセスログに基づいて作成されたユーザの属性毎の主動線を表示するようにしてもよい。この場合には、一定の属性のユーザが興味を抱いている情報を具体的、かつ、的確に把握することができる。そのため、特定のユーザをターゲットにした営業活動を行う際等に用いることができる有用なマーケティング支援のための情報を入手することができる。
【００５５】
また、上述の実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムにおいては、ファイル名によりＷｅｂページを表示しているが、例えば、サムネイル画像を用いてＷｅｂページを表示するようにしてもよい。この場合には、各Ｗｅｂページの特性と共に、Ｗｅｂページの画像イメージを容易に把握することができる。
【００５６】
【発明の効果】
この発明によれば、ユーザのアクセス日時、ユーザ識別情報及びアクセスしたＷｅｂページを示す情報を含むアクセスログに基づいて、Ｗｅｂサイト内のどのＷｅｂページにどの順番でアクセスし、各Ｗｅｂページに滞留した時間を示す動線データを各ユーザ毎に作成している。そして、作成された動線データに基づいてＷｅｂサイトを分析した結果が表示される。従って、Ｗｅｂサイト内におけるユーザの動きを的確に把握し、ユーザに着目したＷｅｂサイトの分析を適切に行うことができる。そのため、ユーザのアクセスパターンや、ユーザのニーズに対応させてＷｅｂサイトの改善を行うことができ、Ｗｅｂサイトを利用した効率的な営業活動を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムを含むシステム全体のブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態に係るＷｅｂ動線分析システムによるＷｅｂサイトの分析処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態に係る分析結果の一例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態に係る分析結果の一例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態に係る分析結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
２…Ｗｅｂ動線分析システム、４…ネットワーク、６…Ｗｅｂサーバ、１０…データ制御部、１２…通信制御部、１４…データ記憶部、１６…表示部。
【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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