(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理手段および記憶手段を有するコンピュータにおいてクリックストリーム分析を行なうための方法であって、
前記処理手段が、ウェブサイトに関連するクリックストリーム経路および対応する注文内容を前記記憶手段に記憶するステップを含み、前記ウェブサイトは複数の関連した電子商取引のためのウェブページを含み、前記ウェブページは階層的態様で構築され、各前記ウェブページはユーザによって選択可能である１つ以上のハイパーリンクを含み、前記クリックストリーム経路は、ユーザセッション毎のハイパーリンクを介した一連のウェブページの選択履歴を含み、前記注文内容は、注文金額および注文項目を含み、前記方法はさらに
前記処理手段が、前記記憶手段に記憶された前記クリックストリーム経路を、当該クリックストリーム経路の内容に基づいて、予め定められた複数のカテゴリのいずれかに分類するステップと、
前記処理手段が、前記記憶手段から前記カテゴリおよび前記注文内容の少なくとも一方についての条件を満たすクリックストリーム経路を抽出し、抽出したクリックストリーム経路に関連の注文内容の全体を反映する独立変数と、当該抽出したクリックストリーム経路に関連の注文内容に含まれる各注文項目を反映する少なくとも１つの従属変数とを選択し、当該選択した少なくとも１つの従属変数ごとに重み付けを決定することにより、前記クリックストリーム経路を処理するステップと、
前記処理手段が、ウェブページの構成および形式を規定するプレゼンテーションの有効性と、消費者の挙動を仮定した人口統計学的モデルにおけるシフトと、のうちの少なくとも１つを判断するために、決定した少なくとも１つの従属変数ごとの重み付けに基づいて、前記クリックストリーム経路を分析するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記処理するステップは、前記クリックストリーム経路に対して一連のまたはそれ以上のクエリを行なうステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分析するステップは、プレゼンテーションモデルを分析してプレゼンテーションの有効性を判断するステップを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記プレゼンテーションモデルの有効性が特定されたしきい値未満であるかを判断し、前記プレゼンテーションモデルの有効性が前記特定されたしきい値未満であると判断された場合、前記プレゼンテーションモデルを修正するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記分析するステップは、人口統計学的モデルを分析して人口統計学的モデルの有効性を判断するステップを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記人口統計学的モデルの有効性が特定されたしきい値未満であるかを判断し、前記人口統計学的モデルの有効性が前記特定されたしきい値未満であると判断された場合、前記人口統計学的モデルを修正するステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記クリックストリーム経路を記憶するステップは、
各々がウェブサイトを通るクリックストリーム経路を表わす複数のデータベクトルを記憶するステップを含み、各前記データベクトルは１組のデータエントリを含み、各データベクトルはウェブサイトのウェブページのハイパーリンクを介して選択されるウェブ内容に対応する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記分類するステップは、前記データベクトルにおける前記データエントリのうちの少なくとも１つに基づいてクリックストリーム経路を分類するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
分類の基礎とするために少なくとも１つのデータエントリを選択するステップをさらに含み、前記少なくとも１つのデータエントリは、完了した注文と、経路長さと、ブール動作と、クロスセールと、打ち切られた注文と、元のウェブサイトと、出口ウェブサイトと、製品と、スタイルと、原因および結果と、探索カテゴリとからなる特徴の組のうちの少なくとも１つの特徴に基づき選択される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
分類の前にデータベクトルのサイズを減じるステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記データベクトルのサイズを減じるステップは、前記データベクトル内で繰返す、選択されたウェブページに対応する各データエントリを除去することにより、データベクトルを圧縮するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つのデータベクトルにおける少なくとも１つのデータエントリから推論を生成してデータベクトルサイズを減じるステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、請求項５、請求項６、請求項７、請求項８、請求項９、請求項１０、請求項１１、または請求項１２に記載の方法の各ステップをコンピュータに行なわせるプログラムを格納するコンピュータ読取可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
この発明は一般的に動的なクリックストリーム分析に関し、特定的には、クリックストリーム分析によって電子商取引ビジネスモデルを動的に評価するためのシステムおよび方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
商取引を行なうための方法および手段は、技術的進歩に伴い発展し続けている。たとえば、いわゆる「ブリックアンドモルタル」方策と呼ばれる従来的な物品およびサービスの販売方法は、メールオーダおよび電話によるカタログ販売およびテレビに基づくショッピング「ネットワーク」を通して遠隔販売に拡張した。電子商取引（「ｅコマース」）は、遠隔販売および関連の商取引を行なうための最新のアプローチを提供する。
【０００３】
ｅコマースは、主にコンピュータネットワークに基づき、３つの部分からなるサポートインフラストラクチャを必要とする。第１に、個人消費者は典型的にはブラウザアプリケーションを実行するパーソナルコンピュータのような、何らかの形態のクライアントコンピュータを必要とする。第２に、企業はサーバアプリケーションおよび関連のデータベースを実行するホストコンピュータシステムを具備しなくてはならない。データベースは通常、提供される物品およびサービスについての情報を保存する。最後に、ホストコンピュータシステムはデータネットワークまたは同様の形態の相互接続を介して各クライアントコンピュータシステムに相互接続されなければならない。データネットワークは、ローカルエリアネットワークとしても知られるイントラネットワーク、およびインターネットのような公衆情報インターネットワークを含む広域ネットワーク、およびそれらの任意の組合せを含み得る。
【０００４】
ほとんどのｅコマースシステムはウェブに基づく。典型的には、ホストコンピュータシステムは仮想的であってユーザが読める「店頭」を作成するウェブサイトを提供するためのサーバアプリケーションを実行する。店頭は実際には階層態様で構築される一連のダウンロード可能なウェブページであり、埋込まれたハイパーリンクが他の関連のウェブページおよび内容と接続する。ウェブサイトは、物品およびサービスのカタログとして構成され、かつ安全な購入のための手段を含む。動作の間に消費者は、ホストコンピュータシステムに送信されるウェブページへの要求とホストコンピュータシステムから受信する返信とからなる購入セッションにおいて、商取引を行なう。
【０００５】
ｅコマースは、いくつもの点において従来的な商取引方法とは異なる。従来的な方法とは異なって、消費者とベンダとの間の対話の大部分は無表情なコンピュータシステムを通して行なわれ、一般的に個人間の、個別化された販売およびサービスを提供する機会はほとんどない。同様に、購入の即時性および価格比較購入の容易さは、顧客の忠誠心の低下をもたらす。さらに、競合者（competitive driver）は、低いマージンで対象を絞った特価品で積極的に勧誘販売を行なう（soliciting sales)ことにより、販売プロセスを省く。そのような競合者は、消費者を競合ベンダのウェブサイトを訪問するよう誘い入れ、売上の落ち込みをもたらすおそれがある。ｅコマースベンダは、プレゼンテーションおよび人口統計学的ビジネスモデルを彼らのウェブサイトに組み入れることにより、これらの差に対処しようと試みる。
【０００６】
プレゼンテーションモデルは、仮想店頭の物理的レイアウトおよび機能を記述する。プレゼンテーションモデルは、従来の消費者マーケティングに対するウェブに基づく等価物である。しかしながら、プレゼンテーションモデルの有効性は主観的な顧客のフィードバックがないために判定するのが困難である。ブリックアンドモルタル店頭に対する従来の測定方法体系は、十分でありかつ適切な解決策を提供することができない。たとえば、売上数量およびウェブページ繰返し訪問数は、ウェブサイトの有効性を部分的にしか反映しない。不成立のトランザクションおよび失敗した製品探索は、典型的には測定も分析もされないにもかかわらずウェブサイトの有効性に対する貴重な洞察を提供し得る。
【０００７】
人口統計学的モデルは、測定され予測された消費者購入嗜癖の統計的および挙動的モデルに基づいて、実際の販売モデルを実現する。従来的には、人口統計学的データは非常に静的なものであり、一般的に定期的に収集されて処理され、消費者の挙動および購入傾向を判断する。人口統計学的分析は一般的に、応用人工知能および統計的モデリングによって行なわれる。誘因および従属変数が識別されて重み付けされ、かつもし必要であれば、新しい人口統計学的モデルが構築される。しかしながら、ｅコマースに基づく人口統計学は、従来の人口統計学よりも急速に変動しやすく、定期的な処理は売上数量の低下をもたらし得る。ｅコマースウェブサイトに依存して、プレゼンテーションおよび人口統計学モデルの両方が未知の速度で古くなり得る。
【０００８】
従来技術においては、クリックストリーム分析はそれらのビジネスモデルを評価するために用いられてきた。理論上は、ウェブページの「クリックストリーム」と、ベンダのウェブサイトへの所与の訪問の間に行なわれた内容選択とを収集し記憶することにより、逐次的にすべての顧客の訪問を追跡し得る。これらのクリックストリームを分析して、購入傾向および消費者挙動を判断し得る。しかしながら、クリックストリーム分析は極度に大量のトラフィックのために、従来的に行なわれてこなかった。さらに、人口統計学的モデルを評価するために用いられるオフライン処理技術は、比較的静的なデータ組に基づく。そのような処理技術は速度が遅く、動的なｅコマースアプリケーションに対しては適さない。
【０００９】
したがって、ｅコマースウェブサイトに組み入れられるビジネスモデルを動的に分析しかつ評価するための方策に対する必要性がある。好ましくは、そのような方策はウェブサイトを通る経路を表わすクリックストリームデータを利用し得る。そのような方策は、応答性のある、潜在的にはほぼリアルタイム態様で、プレゼンテーションおよび人口統計学的モデルの妥当性を検証するために用い得る。
【００１０】
ウェブページおよび内容選択のオンラインストリームの大量のデータ組を収集し分析するための方策に対するさらなる必要性もある。そのような方策は、従来のデータマイニング技術に適する、構築されたデータセットを形成するために用い得る。
【００１１】
【発明の開示】
この発明は、オンザフライクリックストリーム分析によってｅコマースビジネスモデルを評価するためのシステムおよび方法を提供する。クリックストリームは進行中のウェブサーバ動作と並行して収集され分析される。各クリックストリームは、訪問する消費者が行なうウェブページおよび内容の選択を表わす、ｅコマースウェブサイトを通る経路を記録する。クリックストリーム経路は、好ましくはサイズが減じられ分類されてデータベクトルとして記憶される。クリックストリーム経路は次いで、分析的処理およびデータ収集技術を用いて分析され、ｅコマースビジネスモデルの妥当性が検証される。もし必要であれば、新しいモデルが生成される。
【００１２】
この発明の実施例は、クリックストリームフィードバックによって、階層的に構築されるウェブサイトを介して電子商取引を行なうためのシステムおよび方法である。ウェブサイトとして階層的態様で構築される複数の個々のウェブページが提供される。各ウェブページは、少なくとも１つの別のウェブページおよび内容を提供するための、ユーザによって選択可能である１つ以上のハイパーリンクを含む。ウェブサイトにおけるユーザセッションごとにクリックストリームが収集される。クリックストリームは、ユーザセッションの間に選択される１つ以上のハイパーリンクを記録するデータエントリを含む。各収集されたクリックストリームが処理される。収集されたクリックストリームは、複数のクリックストリームによって共有される特徴を記述する１つ以上の予め定義されたカテゴリに分類される。収集されたクリックストリームは分析される。データエントリおよび共有される特徴のうち少なくとも１つに基づいて、１つ以上の構築されたクエリが収集されたクリックストリームに対して実行される。これに代えて、または付加的に、独立変数および少なくとも１つの従属変数を割当て、それに対し相対的重み付けを決定することにより、収集されたクリックストリームに対してデータマイニングが行なわれる。
【００１３】
この発明のさらなる実施例は、クリックストリーム分析によってｅコマースビジネスモデルを動的に評価するためのシステムおよび方法である。ｅコマースビジネスモデルがウェブサイトに組み入れられる。ウェブサイトは階層的態様で構築される複数の関連したウェブページを含む。各ウェブページはユーザによって選択可能である１つ以上のハイパーリンクを含む。複数のデータベクトルが記憶される。各データベクトルはウェブサイトを通るクリックストリーム経路を表わす。各データベクトルは、関連するウェブページにおけるハイパーリンクを介して選択されるウェブ内容に各々が対応する１組のデータエントリを含む。各クリックストリーム経路は、データベクトルにおける少なくとも１つのデータエントリに基づいて分類される。分類されたクリックストリーム経路は、少なくとも１つの共通の特徴を１つ以上の他のクリックストリーム経路と共有する。分類されたクリックストリーム経路は、プレゼンテーションの有効性と人口統計学におけるシフトとのうち少なくとも１つの判断に向けられる予め定義された評価プロシジャに従って分析される。ｅコマースビジネスモデルと分類されたクリックストリーム経路分析とが比較される。
【００１４】
この発明のさらなる別の実施例は、以下の詳細な説明から当業者においては容易に明らかとなるであろうが、記載されるこの発明の実施例は、発明を実行するために企図される最良の形態を例示するものである。認識されるであろうが、すべてこの発明の精神および範囲から逸脱することなく、この発明の他のおよび異なった実施例が可能であり、その細部をさまざまな明らかな点において変更することが可能である。従って、図面および詳細な説明とは例示的であって限定的ではないと考えられるべきである。
【００１５】
【発明を実行するためのベストモード】
図１は、この発明に従った、クリックストリーム分析によってｅコマースビジネスモデルを動的に評価するためのシステム１０を含む、分散型計算環境９を示すブロック図である。システム１０は、複数のクライアントにウェブページおよび内容を提供するホストコンピュータシステムで動作するサーバ１１からなる。
【００１６】
さまざまなタイプのクライアントがサーバ１１に相互接続される。これらのクライアントは、直接サーバ１１に相互接続されるローカルクライアント１２と、１組のモデム１４を介して相互接続されるダイヤルインクライアント１３とを含む。さらに、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）１６によってネットワーククライアント１５が接続され得るが、ＩＳＰ１６は、インターネットを含むインターネットワーク１７を介してサーバ１１に相互接続される。同様に、１つ以上のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）クライアント１８がイントラネットワーク１９を介してサーバ１１に相互接続され得るが、イントラネットワーク１９自体はルータ２０または同様の装置を介してインターネットワーク１７に相互接続される。他の種類のクライアント、ネットワークトポロジおよび構成、相互接続の形態が可能である。
【００１７】
ネットワークサービスをホストすることに通常伴うタスクを行なうことに加えて、サーバ１１は２つの原則的なアプリケーションを実行する。すなわち、アクティブサーバプレゼンテーション（ＡＳＰ）サーバ２１とクライアントストリームアナライザ２２とである。ＡＳＰサーバ２１は、ｅコマースを行なうために動的に生成された仮想「店頭」を通して個々のクライアントに対し、一次的なインターフェイスとして機能する。サーバ１１は、データベース２４および補助ファイル２５が維持される２次的なストレージ装置２３を含む。データベース２４および補助ファイル２５は、図２を参照して後で詳細に説明する。
【００１８】
仮想店頭は、「ウェブ」をわたってクライアントにアクセス可能であるウェブサイトとして実現される。「ワールドワイドウェブ」の省略表現であるウェブは大まかに、ネットワーク化された計算環境において行なわれ、かつハイパーテキストトランスポートプロトコル（ＨＴＴＰ）に準拠するセッション指向データ通信を指す。ＨＴＴＰ通信は通常、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコルベースの（ＴＣＰ／ＩＰ）データネットワークをわたって行なわれるが、他のタイプのパケット交換データネットワークもまたＨＴＴＰをサポートする。ＨＴＴＰスーツは、Ｗ・Ｒ・スティーブンス（W. R. Stevens）の「ＴＣＰ／ＩＰイラストレーテッド（TCP/IP Illustrated）」第３巻、第１３章および第１４章、アディソン−ウェズリー（Addison-Wesley）（１９９６）に記載され、ＴＣＰ／ＩＰスーツは、Ｗ・Ｒ・スティーブンス「ＴＣＰ／ＩＰイラストレーテッド」第１巻、第１章以下、アディソン−ウェズリー（１９９４）に記載されるが、それらの開示をここに引用により援用する。
【００１９】
仮想店頭ウェブサイトは、物品およびサービスのカタログとして構成される。好ましくは、ウェブサイトは安全な購入を行なうための手段を含む。ウェブサイトは、一連の動的に生成された、個々にダウンロード可能であるウェブページからなる。ウェブページは、階層的態様で構築される。消費者は、ブラウザアプリケーション２６を介して埋込まれたハイパーリンクを用いて、リンクされたウェブページおよび内容を選択することによりウェブサイトを自在に移動する。この発明において用いるために好適であるブラウザアプリケーション２６は、ワシントン州レッドモンド（Redmond, Washington）のマイクロソフトコーポレイション（Microsoft Corporation）が認可するインターネットエクスプローラ（Internet Explorer）、およびカリフォルニア州マウンテンビュー（Mountain View, California）のネットスケープコーポレイション（Netscape Corporation）が認可するナビゲータ（Navigator）を含む。
【００２０】
消費者によるウェブページまたは内容の選択の各々は「クリック」を構成するが、これはすなわち、キーボード、マウスまたは同様の入力装置などのクライアント入力手段を介して指定されるリンクされた項目またはアクションの肯定的選択である。所与のｅコマースセッションの間に消費者によって行なわれた一連の選択は、クリックストリームを構成する。ベンダのウェブサイトを訪問する消費者の人口に対するクリックストリームは、ｅコマースビジネスモデルを動的に評価するためにクリックストリームアナライザ２２によって分析されるが、これは図２を参照して後に詳細に説明する。
【００２１】
サーバ１１およびクライアント１２、１３、１５、１８を含む個々のコンピュータシステムは、中央処理装置（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードドライブまたはＣＤ−ＲＯＭドライブのような不揮発性２次的ストレージ、ネットワークインターフェイス、キーボードおよびディスプレイのようなユーザインターフェイス手段を含む周辺装置からなる、汎用のプログラムされたデジタル計算装置である。ソフトウェアプログラムを含むプログラムコードおよびデータは、ＲＡＭにローディングされてＣＰＵによって実行されかつ処理され、その結果が生成されて表示、出力、転送または記憶される。
【００２２】
図２は、図１のクリックストリーム分析によってｅコマースビジネスモデルを動的に評価するためのシステム１０を示す詳細なブロック図である。７つの主要な組のデータベース２４がある。すなわち、クッキー３１、アクティブサーバページ（ＡＳＰ）スクリプトおよびウェブページ３２、カタログ３３、注文遂行３４、人口統計学３５、クリックストリーム３６、およびモデル３７である。ＡＳＰサーバ２１はクッキー３１、アクティブサーバページ（ＡＳＰ）スクリプトおよびウェブページ３２、カタログ３３、注文遂行３４データベースを用いる。クリックストリームアナライザ２２は、人口統計学３５、クリックストリーム３６、モデル３７データベースを用いる。記載される実施例においては、データベースはカリフォルニア州レッドウッドショアーズ（Redwood Shores, California）のオラクルコーポレイション（Oracle Corporation）が認可するオラクル７（Oracle 7）のようなリレーショナルデータベース管理システムの下で動作する。
【００２３】
クッキーデータベース３１は、独自の「クッキー」の組によってインデックス付けされる個々のクライアントに対するユーザプロフィール情報を記憶する。各クッキーは、独自の、登録された消費者に割当てられる２５６バイトデータ値である。個々のクッキーは、（図１に示される）ブラウザアプリケーション２６によって記憶され、トランザクションセッションの開始時にサーバ１１に送られる。ほとんどのブラウザアプリケーション２６上で、クッキーは任意である。しかしながら、イネーブルされた場合に、クッキーにより、個人的および人口統計学的情報を包括的な消費者情報ではなく所与の消費者に動的にリンクさせることが可能になる。
【００２４】
ＡＳＰスクリプトおよびウェブページ（「スクリプト」）データベース３２は、仮想店頭を記憶する。ＡＳＰサーバ２１（図１に示す）は、ウェブサイトに対する個々のウェブページおよび内容を生成する。ＡＳＰサーバ２１は、スクリプトデータベース３２に記憶されるＡＳＰスクリプトおよびウェブページコードを実行する。ＡＳＰサーバ２１は、デフォルトのウェブページに埋込まれたサーバ実行可能ＡＳＰスクリプトを解釈して、人口統計学的モデル３８およびプレゼンテーションモデル３９に基づいて各消費者に対しウェブページをカスタム化する。各ウェブページは、たとえばハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）または拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）のような、タグで区切られた、ページ記述プログラミング言語においてスクリプトとして書かれる。各ウェブページは好ましくは埋込まれたハイパーリンクを含み、これらはそのウェブページを他の関連のウェブページおよび、ファイル、画像、対話ボックスのような内容に接続する。
【００２５】
記載される実施例においては、ワシントン州レッドモンドのマイクロソフトコーポレイションが認可するアクティブサーバページ（Active Server Page）技術が用いられる。ＡＳＰサーバ２１により実行されると、ＡＳＰスクリプトは、典型的にはＨＴＭＬまたはＸＭＬで書かれる純粋なウェブ内容に変換される。記載される実施例においては、アクティブサーバページはJava（Ｒ）スクリプトまたはＶＢスクリプトによって書かれるが、これらの両方ともがＡ・Ｋ・ウァイシンジャー（A. K. Weissinger）の「ＡＳＰ簡約、デスクトップクイックリファレンス（ASP in a Nutshell, A Desktop Quick Reference）」第１章から第３章、O'Reilly & Assocs.（１９９９）に記載される、その開示を引用によりここに援用する。
【００２６】
カタログデータベース３３は、ベンダによって提供される物品およびサービスに対する情報を記憶する。ＡＳＰサーバ２１は、この情報をウェブページに組み入れる。同様に、注文遂行データベース３４は、消費者によって行なわれた注文を完了するために必要である情報を記憶する。この情報は、個々の消費者データ、発送選択肢および料金、税率、およびトランザクションを完了するために必要である関連データを含む。
【００２７】
人口統計学的データベース３５は、消費者人口統計学的情報を、個別とカテゴリ別との両方で記憶する。人口統計学的情報は、ゆっくりと変化する比較的安定した情報である。そのような情報は、年齢、収入、個人的特徴、消費者についての地理的位置、および同じ相対的特徴を共有する他の消費者についての統計的に導出された情報を含む。人口統計学的情報は、データ調査会社から購入することも、ウェブサイトにおける購買傾向の分析に基づいてベンダが導出することも可能である。
【００２８】
クリックストリームデータベース３６は、クリックストリームを表わすデータベクトルを記憶する。１つのクリックストリームが消費者セッションごとに生成される。そ消費者によって行なわれた選択の各々、すなわち各「クリック」は、データベクトルにおいてデータエントリとして記録されるが、これは図５を参照して後にさらに説明する。選択は、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）によって識別されるウェブページまたは内容に対応し得る。
【００２９】
モデルデータベース３７は、２つの補助ファイル２５、すなわち人口統計学的モデル３８およびプレゼンテーションモデル３９を含む。これらのモデルは、ベンダによって用いられるｅコマースビジネスモデルであり、ＡＳＰスクリプトおよびウェブページコードの実行を通してウェブサイトに組み入れられる。人口統計学的モデル３８は、当該技術分野において公知であるように、人工知能および統計的モデリング技術を通して導出される消費者挙動への仮定を実現する。人口統計学的モデル３８は、クッキーデータベース３１を通して個々の消費者に結び付けられるカテゴリとして構築される。
【００３０】
プレゼンテーションモデル３９は、ウェブサイトの実際の体裁および機能を実現する。プレゼンテーションモデル３９は、ウェブページ構成と形式とを規定し、かつ探索技術と使いやすさとを実現する。
【００３１】
図３は、例示的なｅコマース注文処理シーケンス５０を示すフロー図である。この例示的なシーケンスにおいて、クライアント５１は、サーバ１１においてｅコマースウェブサイトを実行するベンダに注文を行なう。セッションの始めに、クライアント５１で実行されるブラウザアプリケーション２６（図１に示す）は、サーバ１１にクッキーを送るが（動作１）、これがクッキーデータベース３１（図示せず）からユーザプロフィールを検索する。検索されたユーザプロフィールに基づいて（動作２）、その消費者に対する人口統計学的情報、ならびに人口統計学的およびプレゼンテーションモデルが人口統計学的データベース３５およびモデルデータベース３７から検索される（動作３）。サーバは、消費者に提供されるウェブページを生成する（動作３）。
【００３２】
注文処理シーケンスの残りの部分は、ユーザ選択（「クリック」）によって決定される。各ユーザ選択（動作４）は、クリックストリームデータベース３６内のセッションに対して作られたベクトルにおいて記憶され、応答して、適切なウェブページおよび内容が返される（動作５）。たとえば、もし消費者が製品情報に対する要求を送る（動作６）か、または検索を実行すると、カタログデータベース３３から消費者情報のリストが検索される（動作７）か、または同様の内容が消費者に返される。類似して、もし消費者が注文を行なうと（動作８）、個別化されたユーザデータおよびビジネストランザクション情報が注文遂行データベース３４から検索される（動作９）。この動作のシーケンスが、消費者注文セッションごとに部分的にまたは全部が繰返され、基底のｅコマースビジネスモデルを動的に分析するためにクリックストリームベクトルが記憶されるが、これは図８以降を参照して後にさらに説明する。
【００３３】
図４は、階層構造ウェブサイトを通る１組の潜在的なクリックストリーム経路６０を例示的に示す樹形図である。ツリー内の各ノードは、独自のＵＲＬによって識別されるウェブページを表わし、ノードを接続する線は選択（「クリック」）を表わす。たとえば、「アクメコーポレイション（Acme Corporation）」と称する会社は、「http://www.acme.com/home.htm.」のＵＲＬを有するウェルカムページを備えるウェブサイトを有し得る。消費者はこのＵＲＬをブラウザアプリケーション２６（図１に示す）に入力し、クッキーを含むそのページに対する要求がサーバ１１に送られ得る。返信として、サーバはカスタム化されたウェルカムページを生成し、そのウェブページをブラウザアプリケーション２６に提供する。
【００３４】
第１の例示的なクリックストリーム経路（ノード６１−６５）は、製品購入を示す。簡単には、製品購入は通常、しばしば「ショッピングバスケット」と呼ばれるそのセッションに対する一時的保持ビンに製品（またはサービス）を入れ、注文を編集し、消費者情報を確認し、かつ購入をトランザクションすることを必要とする。こうして、カスタム化されたウェルカムページ（ノード６１）を受取ると、消費者はバスケットページ（ノード６２）を選択することにより、購入するための項目をショッピングバスケットに入れる。ショッピングの完了時に、消費者は注文ページ（ノード６３）を選択することにより、購入のために選択されたすべての項目を見なおす。消費者は、確認ページ（ノード６４）を選択することにより、選択した項目を確認する。最後に、消費者は安全購入ページ（ノード６５）を選択することにより購入を行なう。
【００３５】
第２の例示的なクリックストリーム経路（ノード６１、６６−６８）は、不完全な製品購入を示す。簡単には、不完全な製品購入は、消費者が購入を行なうことなくセッションが終了した場合に生じる。この状況は、ほぼ無限の潜在的なクリックストリーム経路の組を含むが、最も一般的な経路は総じて失敗した製品探索に関わる。こうして、カスタム化されたウェルカムページ（ノード６１）を受取ると、消費者はサーチページ（ノード６６）を用いて特定の項目の探索を開始し得る。いくつかの不成功に終わった探索の後で、消費者は注文なしページ（ノード６７）を選択することにより製品購入を断り、ウェルカムページへのハイパーリンクを介して提供される汎用ショッピングページ（ブロック６８）を選択することにより、ウェブサイトの「閲覧」を開始し得る。
【００３６】
第３の例示的なクリックストリーム経路（ノード６１、６９）は、クロスセールを示す。クロスセールは、２つの別々のビジネスエンティティの間の提携を反映し、それぞれのウェブサイトに提携のウェブサイトへのハイパーリンクを埋込むことにより実行される。こうして、上述のように、カスタム化されたウェルカムページ（ノード６１）を受取ると、消費者は即時にリンクページ（ノード６９）を選択することにより、提携のウェブサイトにジャンプすることを決断し得る。
【００３７】
以上のクリックストリーム経路は単に例示的なものであり、ユーザ選択なしにサーバ１１から生じるプッシュされる（pushed）ウェブ内容を含む経路を含む、数え切れないほどさまざまなクリックストリーム経路が可能である。
【００３８】
図５は、例示的にデータ経路ベクトル８０を示すブロック図である。このデータ経路ベクトル８０は、１組のデータエントリ８１−８６として図４の第２の例示的なクリックストリーム経路（ノード６１、６６−６８）を記憶する。各データエントリは、連続的な「クリック」の各々のウェブ内容のＵＲＬに対応する。こうして、ウェルカムページ（ノード６１）がデータエントリ８１として記憶される。消費者が諦める前に探索ページを３回（ノード６６）選択すると仮定すると、各探索試行は連続的なデータエントリ８２−８４として記憶され得る。同様に、注文なしページ（６７）およびショッピングページ（ノード６８）は、それぞれデータエントリ８５および８６として記憶され得る。
【００３９】
各データベクトル８０は、クリックストリームデータベース３６（図２に示す）内に記憶される。すべてのＵＲＬが記憶される必要がないことに留意されたい。すべての消費者に対するすべてのクリックストリーム経路を記憶することにより生成されるデータ量は急速に累積し得る。したがって、各ウェブページを独自に識別するために最小限必要となる記述的情報だけがデータ経路ベクトル８０に記憶されればよい。
【００４０】
図６は、人口統計学的データ値９０のマトリックスを例示的に示すテーブル図である。これらの値は、人口統計学的情報を定量化し、かつ独立変数９７および１つ以上の従属変数９１−９６からなる。複数の記録９８が経時的に生成され、データマイニング技術を用いてこれらの変数の相対的重み付けにおけるシフトを検出するが、これは図３を参照して後にさらに説明する。
【００４１】
例示的に、２つのデータ記録が示される。独立変数９７は、使用された合計金額（合計＄）を反映し、従属変数は書籍（書籍＄）、ビデオ（ビデオ＄）、音楽（音楽＄）、および提携者（パートナー＄）に対して支払われた合計金額を反映する。さらに、ウェブサイトに対するエントリポイント（ＥＰ）が従属変数として含まれる。２０００年６月１日（記録９９）に対して生成される重み付けに基づいて、書籍支出が合計販売に対する最も強い影響を有するのに対し、提携支出が最も低い。しかしながら、２０００年７月１日（記録１００）に対して生成された重み付けは、書籍支出の相対的効果から、書籍およびビデオ支出の間で共有される影響へのシフトを反映する。ツリー、マルチダイメンション、およびニューラルネットワークモデルを含む他のマトリックスおよび統計学的重み付けモデルが可能である。
【００４２】
図７は、図２のサーバ１１の機能的ソフトウェアモジュールを示すブロック図である。各モジュールは、Ｃ＋＋プログラミング言語のような従来的なプログラミング言語におけるソースコードとして書かれるコンピュータプロシジャまたはプログラムであり、当該技術分野において公知であるようにオブジェクトまたはバイトコードとしてＣＰＵによって実行するために提供される。ソースコードならびにオブジェクトおよびバイトコードのさまざまな実現化は、コンピュータ読出可能ストレージ媒体で保持されるか、または搬送波における通信媒体に具体化され得る。サーバ１１は、プロセスステップのシーケンスに従って動作するが、これは図８を参照して後にさらに説明する。
【００４３】
クリックストリームアナライザ２２は、５つの主要なモジュールからなる。すなわち、データ縮小１１１、分類１１２、アナライザ１１３、比較および妥当性検証１１４、およびモデラ１１５である。データ縮小モジュール１１１は、クリックストリームデータベース３５（図２に示す）に記憶されるクリックストリーム経路のサイズを、圧縮および推論生成によって最小化する助けをする。分類モジュール１１２は、個々のクリックストリーム経路を予め定められたクラスにカテゴリ化する。アナライザモジュール１１３は、分析的処理サブモジュール１１６およびデータ処理サブモジュール１１７からなる。これらのモジュールはそれぞれ、クリックストリームデータベース３５に維持されるデータに、予め定義されたクエリおよび統計的分析を実行する。比較および妥当性検証モジュール１１４は、アナライザモジュール１１３の結果を人口統計学的モデル３８およびプレゼンテーションモデル３９と比較し、妥当性検証モジュール１１４は、これらのモデルがまだ有効であるか、またはさらなる評価を必要とするか否かを判断する。最後に、モデラモジュール１１５が、新しい人口統計学的およびプレゼンテーションモデルを生成する。
【００４４】
ＡＳＰサーバ２１は主に、ウェブページコード内に埋込まれるＡＳＰスクリプトを実行するためのインタープリタ１１８からなる。インタープリタ１１８は、要求したウェブページが提供される間に出現するどのようなＡＳＰスクリプトをも実行する。ＡＳＰスクリプト実行の結果は、通常どおりウェブページコード、一般的には単純なＨＴＭＬまたはＸＭＬからなるコードとして、要求するブラウザアプリケーション２６（図１に示す）に転送される。
【００４５】
図８は、この発明に従った、クリックストリーム分析によるｅコマースビジネスを動的に評価するための方法１３０を示すフロー図である。方法１３０は、２つの段階で動作する。第１の段階である初期化（ブロック１３１）の間に、ＡＳＰサーバ２１およびクリックストリームアナライザ２２（両方とも図１に示す）がブートされ初期化される。
【００４６】
第２の段階の間に、動作、ｅコマーストランザクションは、２つの実行反復スレッドにおいて処理され追跡される（ブロック１３２−１３５）。第１のスレッドにおいては、サーバ１１は消費者の要求に応答して、ＡＳＰスクリプトを実行し、ウェブページを提供する（ブロック１３３）。第２のスレッドにおいては、クリックストリームが収集され分析される（ブロック１３４）が、これは図９を参照して後にさらに説明する。スレッド（ブロック１３２−１３５）は、方法１３０が終了するまで連続的に実行するが、この終了は最後の入ってくる要求の処理または終了信号の受信時である。
【００４７】
図９は、図８の方法において用いるためのクリックストリーム収集および分析のためのルーチン１４０を示すフロー図である。このルーチンの目的は、データストリーム経路をデータベクトル８０（図５に示す）として記憶し、それらの記憶された経路を処理することである。セッションごとにウェブサイトを通る各クリックストリームは、データベクトル８０として記憶される（ブロック１４１）。次いで、データベクトル８０はクリックストリームデータベース３６（図２に示す）に記憶される。データベクトル８０のサイズは減じられる（ブロック１４２）が、これは図１０を参照して後にさらに説明する。各クリックストリームは、予め定められたユーザカテゴリに従って分類され（ブロック１４３）、そして分析される（ブロック１４４）が、これはそれぞれ図１１および図１２を参照して後にさらに説明する。最後に、ウェブサイトに組入れられたｅコマースビジネスモデルの妥当性が検証される（ブロック１４５）が、これは図１３を参照して後にさらに説明する。もしｅコマースビジネスモデルが、挙動シフトまたは従属変数の重み付けにおける変化から明らかに再構築されることが必要であれば（ブロック１４６）、新しいモデルが生成される（ブロック１４７）。好ましくは、定量的しきい値は、いつモデルが再構築されるべきかを示すが、他の測定法も可能である。新しいモデルが、それらが最初に構築された方法体系によって生成されるが、人口統計学的データベース３５（図２に示す）内に記憶される更新された人口統計学的情報が用いられる。人口統計学的モデル３８およびプレゼンテーションモデル３９を構築するための方法体系は、当業者においては公知である。さらに消費者セッションがあれば（ブロック１４８）、処理は前と同様に続く（ブロック１４１−１４７）。そうでなければ、ルーチンはリターンする。
【００４８】
図１０は、図９の方法において用いるためのデータベクトルサイズを減じるためのルーチン１６０を示すフロー図である。このルーチンの目的は、データベクトル８０の記憶要件を最小化する助けをすることである。データベクトルのサイズ減少は任意のステップであるが、すべての消費者トランザクションセッションによって生成されたデータベクトルを記憶するために必要となる記憶要件を最小化する助けとなる。各データ経路ベクトル８０は、クリックストリームデータベース３６から検索され（ブロック１６１）、圧縮により（ブロック１６２−１６６）または推論（ブロック１６７−１６９）によってサイズを減じられる。
【００４９】
圧縮は、各データベクトル８０から繰返されるデータエントリを取除く。たとえば、図５のデータ経路ベクトル８０におけるサーチページ８２−８４に対するデータエントリは、サーチページに対する単一のデータエントリに圧縮され得る。こうして、もし検索されたデータベクトル８０が圧縮されるべきであれば（ブロック１６２）、データベクトル８０における次のデータエントリが獲得される（ブロック１６３）。もしデータエントリが繰返されるなら（かつその特定のＵＲＬでの第１の出現でなければ）（ブロック１６４）、データエントリはデータベクトル８０から除去される（ブロック１６５）。圧縮は、データベクトル８０における残りのデータエントリの各々に対して繰返し行なわれる（ブロック１６６）。
【００５０】
推論は、データベクトル８０を、「原因と結果」「提供および受入れ」「完了した注文対エントリポイント」などの簡潔な記述子の組に要約する。より正確には、例示的な「原因および結果」推論は、購入が行なわれる前に行なわれた探索の数のタリーを維持することである。例示的な「提供および受入れ」推論は、消費者が勧誘販売に基づいて購入を行なったか否かに基づいてデータベクトル８０をグループ化することである。最後に、例示的な「完了した注文対エントリポイント」推論は、これらのエントリポイントを、購入が最終的に行なわれたウェブサイトにトラッキングすることである。こうして、もし検索されたデータベース８０が推論されるのであれば（ブロック１６７）、好ましくは補助ファイル２５（図１に示す）として維持される推論のリストが検索され（ブロック１６８）、すべての適切な推論が生成される（ブロック１６９）。
【００５１】
もしさらなるデータ経路ベクトルがあれば（ブロック１７０）、処理は前と同様に続く（ブロック１６１−１６９）。そうでなければ、ルーチンはリターンする。
【００５２】
図１１は、図９の方法において用いるためのクリックストリーム経路を分類するためのルーチン１８０を示すフロー図である。このルーチンの目的は、ユーザが定義するカテゴリの組に従って各データストリーム経路をカテゴリ化し、データストリーム経路をよりデータマイニングに適するものにすることであるが、これは図１２を参照して、後にさらに説明する。推論の生成とは異なって、このルーチンはデータベクトルサイズを減じることを試みない。そうではなく、各データ経路ベクトル８０はクリックストリームデータベース３６から検索され（ブロック１８１）、カテゴリに分類される（ブロック１８２）。記載される実施例においては、クリックストリーム経路は１０個の主要なカテゴリに分類されるが、それらは以下のとおりである。
【００５３】
（１）  完了した注文（ブロック１８３）：製品またはサービス購入で終了するクリックストリーム経路。
【００５４】
（２）  長さ（ブロック１８４）：クリックストリーム経路における「クリック」の数。
【００５５】
（３）  ブール（ブロック１８５）：特定のサーチエンジンまたはツールが用いられたか否かなどの、クリックストリーム経路内に所与の条件が存在するか否かに基づく。
【００５６】
（４）  クロスセール（ブロック１８６）：消費者は提携ウェブサイトからウェブサイトに入る。
【００５７】
（５）  注文打切り（ブロック１８７）：製品またはサービス購入なしに終了するクリックストリーム経路。
【００５８】
（６）  エントリポイント（ブロック１８８）：データストリーム経路における初期のウェブサイト。
【００５９】
（７）  出口ポイント（ブロック１８９）：データストリーム経路における最後のウェブサイト。
【００６０】
（８）  製品（ブロック１９０）：もしあれば、購入された製品（またはサービス）のタイプ。
【００６１】
（９）  スタイル（ブロック１９１）：もしあれば、購入された製品（またはサービス）のスタイル。
【００６２】
（１０）  探索手段（ブロック１９２）：用いられた探索カテゴリ。
他の分類カテゴリも可能である。もしさらなるデータ経路ベクトルがあれば（ブロック１９３）、処理は以前と同様に続けられる（ブロック１８１−１９２）。そうでなければ、ルーチンはリターンする。
【００６３】
図１２は、図９の方法において用いるためのクリックストリーム経路を分析するためのルーチン２００を示すフロー図である。このルーチンの目的は、データストリーム経路を客観化された測定に定量化することである。データストリーム経路は、分析的処理（ブロック２０１−２０３）およびデータマイニング（ブロック２０４−２０７）を通して分析される。他のクリックストリーム経路分析技術も可能である。
【００６４】
分析的処理は、クリックストリームデータベース３６（図２に示す）に記憶されるクリックストリーム経路に対しクエリを実行することに関わる。クエリは、構造化クエリ言語（ＳＱＬ）などの標準化されたクエリ言語で書かれ、かつ単一または多数のステートメントクエリであり得る。たとえば、ベンダーウェブサイトへの、効果的な販売エントリポイントの階層的なリスティングを判断するための単一のステートメントクエリは以下のとおりである。
【００６５】
【表１】
0004669201.tif 000002
【００６６】
ここでEntry-pointはデータストリーム経路における最初のウェブサイトであり、Clickはクリックストリームデータベース３６である。このクエリステートメントは、販売が＄２００．００を超える、クリックストリームデータベース３６からのウェブサイトエントリポイントを返す。さらなる例として、同じ製品カテゴリから販売された、書籍およびビデオ販売の組合せの売上を判断するための多数のステートメントクエリは以下のとおりである。
【００６７】
【表２】
0004669201.tif 000003
【００６８】
ここでClickはクリックストリームデータベース３６であり、Prod bookおよびProd videoは製品タイプであり、Idは製品カテゴリであり、Temp1およびTemp2は暫定的なクエリ結果を記憶し、Book.Prod.IdおよびVideo.Prod.Idは、同じ製品カテゴリに入る書籍およびビデオの特定の例である。これらのクエリステートメントは、販売が＄２００．００を超える、クリックストリームデータベース３６における書籍およびビデオ販売カテゴリを返す。
【００６９】
データマイニングは、独立および従属変数９１−９７のマトリックス９０（図６に示す）の生成および、それらの相対的重みの判断に関わる。データマイニングは、カリフォルニア州レッドウッドショアーズのオラクルコーポレイションが認可するオラクルダーウィンデータマイニングツール（Oracle Darwin data mining tool）のような、高度な統計分析ツールを用いた、クリックストリーム経路における独自のデータエントリの間の数値的相関の生成に関わる。
【００７０】
こうして、もし分析的処理が選択されると（ブロック２０１）、予め定義されたクエリステートメントが検索され、クリックストリームデータベース３６に対して実行され（ブロック２０２）、そして結果が分析される（ブロック２０３）。同様に、データマイニングが選択されると（ブロック２０４）、独立変数９７および従属変数９１−９６が選択される（ブロック２０５）。従属変数９１−９６の相対的重み付けが生成され（ブロック２０６）、結果が分析される（ブロック２０７）。次いでルーチンはリターンする。
【００７１】
図１３は、図９の方法において用いるためのｅコマースビジネスモデルの妥当性を検証するためのルーチン２１０を示すフロー図である。このルーチンの目的は、現在用いられているｅコマースビジネスモデルが更新および再評価を必要とするか否かを判断するためのものである。挙動シフトは、性能と挙動とを同一視する定量的測定法である。たとえば、ドル収入として測定される購入における増大は、効果的なプレゼンテーションモデル３９（図２に示す）を示し得る。同様に、長い一連の不成功な探索を伴うクリックストリーム経路長さによって測定される長いセッションは、不良なプレゼンテーションモデル３９を示し得る。
【００７２】
重み付けシフトは、予め定められたしきい値をいくらか超える従属変数９１−９６における変化である。人口統計学的モデル３８（図２に示す）に対する変化は、経時的に比較的ゆっくりと生じる顧客セグメントにおけるシフトを示す。
【００７３】
こうして、挙動シフト（ブロック２１１）は、プレゼンテーションモデル３９の評価が必要であることを示し（ブロック２１２）、従属変数９１−９６の重み付けにおけるシフトは（ブロック２１３）、人口統計学的モデル３８の評価が必要であることを示す（ブロック２１４）。評価の終了時に、ルーチンはリターンする。
【００７４】
この発明の方策を用いて、人口統計学的およびプレゼンテーションモデルを含む、ｅコマースビジネスモデルを連続的に評価することができ、かつもし必要であれば、クリックストリーム分析を用いてオンザフライに基づき再生成を行なうことができる。ウェブサイトを通る未処理のクリック経路が分類され、分析され、定量的測定に相関される。これらの測定法は、データがまだ新鮮で信頼性がある間に、ｅコマースビジネスモデルの妥当性を検証するために用いることができる。
【００７５】
この発明を、参照されるその実施例に関連して特に示し説明してきたが、当業者においては、この発明の精神および範囲から逸脱することなく、上述のおよび他の、形態および細部における変更を行ない得ることを理解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明に従った、クリックストリーム分析によってｅコマースビジネスモデルを動的に評価するためのシステムを含む、分散型計算環境を示すブロック図である。
【図２】  図１のクリックストリーム分析によってｅコマースビジネスモデルを動的に評価するためのシステムを示す詳細なブロック図である。
【図３】  例示的なｅコマース注文処理シーケンスを示すフロー図である。
【図４】  階層構造ウェブサイトを通る潜在的なクリックストリーム経路の組を例示的に示す樹形図である。
【図５】  データ経路ベクトルを例示的に示すブロック図である。
【図６】  人口統計学的データ値のマトリックスを例示的に示すテーブル図である。
【図７】  図２のサーバの機能的ソフトウェアモジュールを示すブロック図である。
【図８】  この発明に従った、ｅコマースビジネスモデルをクリックストリーム分析によって動的に評価するための方法を示すフロー図である。
【図９】  図８の方法において用いるためのクリックストリームを収集しかつ分析するためのルーチンを示すフロー図である。
【図１０】  図９の方法において用いるためのデータベクトルサイズを減じるためのルーチンを示すフロー図である。
【図１１】  図９の方法において用いるためのクリックストリーム経路を分類するためのルーチンを示すフロー図である。
【図１２】  図９の方法において用いるためのデータストリーム経路を分析するためのルーチンを示すフロー図である。
【図１３】  図９の方法において用いるためのｅコマースビジネスモデルの妥当性を検証するためのルーチンを示すフロー図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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