(57)【要約】【解決手段】ウェブサイト訪問者の評価は、複数の過去のウェブサイト訪問者の履歴サンプル情報を取得し、履歴サンプル情報に基づいて、過去のウェブサイト訪問者の複数の価値グレード（ｃj）と、複数の価値グレードのそれぞれの複数の出現率（Ｐ（ｃj））（ここで、ｊ＝１、・・・、Ｎであり、Ｎは整数である）とを決定し、現在のウェブサイト訪問者について、訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、複数の価値グレードのもとでの複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））とを決定し、現在のウェブサイト訪問者の訪問者特徴のもとでの複数の条件付き価値グレード確率（Ｐ（ｃj｜Ｘ））（ここでｊ＝１、・・・、Ｎ）を決定し、現在のウェブサイト訪問者の推定価値グレードを複数の条件付き価値グレード確率の中から選択すること、を含む。【選択図】図２
2012533790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブサイト訪問者を評価するための方法であって、
複数の過去のウェブサイト訪問者の履歴サンプル情報を取得し、
前記履歴サンプル情報に基づいて、前記過去のウェブサイト訪問者の複数の価値グレード（ｃj）と、前記複数の価値グレードのそれぞれの複数の出現率（Ｐ（ｃj））（ここで、ｊ＝１、・・・、Ｎであり、Ｎは整数である）とを決定し、
訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、現在のウェブサイト訪問者に対応づけられている前記複数の価値グレードのもとでの複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））とを決定し、
前記現在のウェブサイト訪問者の訪問者特徴のもとでの複数の条件付き価値グレード確率（Ｐ（ｃj｜Ｘ））（ここでｊ＝１、・・・、Ｎ）を決定し、前記複数の条件付き価値グレード確率の中から前記現在のウェブサイト訪問者に対応づけられている推定価値グレードを選択することと、
を備える、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、さらに、前記推定価値グレードに基づいて、前記現在のウェブサイト訪問者に関して任意の追加行動を取るか否かを決定することを備える、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、前記複数の価値グレードのもとでの前記複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））との決定は、リアルタイムにＰ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃj）を計算することを含む、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、前記複数の価値グレードのもとでの前記複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））との決定は、
Ｐ（Ｘ）および（Ｐ（Ｘ｜ｃj））の取りうる値を事前計算して、計算済みの結果を格納し、
前記格納された計算済みの結果内で、前記現在のウェブサイト訪問者に当てはまる（Ｐ（Ｘ））および（Ｐ（Ｘ｜ｃj））を検索すること、
を含む、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、Ｐ（Ｘ）の取りうる値の事前計算は、Ｘが互いに独立した特徴要素を含むと仮定することを含む、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、前記現在のウェブサイト訪問者に対応づけられている前記推定価値グレードは、Ｐ（ｃj｜Ｘ）の最大値を生じるｃjに対応する、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、Ｐ（Ｘ）と、Ｐ（Ｘ｜ｃj）との決定は、前記ウェブサイト訪問者に関する特徴情報を取得することを含む、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記ウェブサイト訪問者に関する特徴情報の取得は、前記ウェブサイト訪問者の登録情報を取得することを含む、方法。
【請求項９】
請求項７に記載の方法であって、前記ウェブサイト訪問者に関する特徴情報の取得は、前記ウェブサイトの管理システムから情報を取得することを含む、方法。
【請求項１０】
請求項２に記載の方法であって、前記現在のウェブサイト訪問者に関して任意の追加行動を取るか否かを決定することは、前記推定価値グレードを閾値と比較することを含む、方法。
【請求項１１】
ウェブサイト訪問者を評価するためのシステムであって、
１または複数のプロセッサであって、
複数の過去のウェブサイト訪問者の履歴サンプル情報を取得し、
前記履歴サンプル情報に基づいて、前記過去のウェブサイト訪問者の複数の価値グレード（ｃj）と、前記複数の価値グレードのそれぞれの複数の出現率（Ｐ（ｃj））（ここで、ｊ＝１、・・・、Ｎであり、Ｎは整数である）とを決定し、
訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、現在のウェブサイト訪問者に対応づけられている前記複数の価値グレードのもとでの複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））とを決定し、
前記現在のウェブサイト訪問者の訪問者特徴のもとでの複数の条件付き価値グレード確率（Ｐ（ｃj｜Ｘ））（ここでｊ＝１、・・・、Ｎ）を決定し、前記複数の条件付き価値グレード確率の中から前記現在のウェブサイト訪問者に対応づけられている推定価値グレードを選択すること、を実行するよう構成されている１または複数のプロセッサと、
前記１または複数のプロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、
を備える、システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記推定価値グレードに基づいて、前記現在のウェブサイト訪問者に関して任意の追加行動を取るか否かの決定を実行するよう構成される、システム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムであって、前記訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、前記複数の価値グレードのもとでの前記複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））との決定は、リアルタイムにＰ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃj）を計算することを含む、システム。
【請求項１４】
請求項１１に記載のシステムであって、前記訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、前記複数の価値グレードのもとでの前記複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））との決定は、
Ｐ（Ｘ）および（Ｐ（Ｘ｜ｃj））の取りうる値を事前計算して、計算済みの結果を格納し、
前記格納された計算済みの結果内で、前記現在のウェブサイト訪問者に当てはまる（Ｐ（Ｘ））および（Ｐ（Ｘ｜ｃj））を検索すること、
を含む、システム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムであって、Ｐ（Ｘ）の取りうる値の事前計算は、Ｘが互いに独立した特徴要素を含むと仮定することを含む、システム。
【請求項１６】
請求項１１に記載のシステムであって、前記現在のウェブサイト訪問者に対応づけられている前記推定価値グレードは、Ｐ（ｃj｜Ｘ）の最大値を生じるｃjに対応する、システム。
【請求項１７】
請求項１１に記載のシステムであって、Ｐ（Ｘ）と、Ｐ（Ｘ｜ｃj）との決定は、前記ウェブサイト訪問者に関する特徴情報を取得することを含む、システム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のシステムであって、前記ウェブサイト訪問者に関する特徴情報の取得は、前記ウェブサイト訪問者の登録情報を取得することを含む、システム。
【請求項１９】
請求項１７に記載のシステムであって、前記ウェブサイト訪問者に関する特徴情報の取得は、前記ウェブサイトの管理システムから情報を取得することを含む、システム。
【請求項２０】
請求項１２に記載のシステムであって、前記現在のウェブサイト訪問者に関して任意の追加行動を取るか否かを決定することは、前記推定価値グレードを閾値と比較することを含む、システム。
【請求項２１】
保険取引の実行を監視するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に具現化され、
複数の過去のウェブサイト訪問者の履歴サンプル情報を取得するためのコンピュータ命令と、
前記履歴サンプル情報に基づいて、前記過去のウェブサイト訪問者の複数の価値グレード（ｃj）と、前記複数の価値グレードのそれぞれの複数の出現率（Ｐ（ｃj））（ここで、ｊ＝１、・・・、Ｎであり、Ｎは整数である）とを決定するためのコンピュータ命令と、
現在のウェブサイト訪問者について、訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ））と、前記複数の価値グレードのもとでの複数の条件付き訪問者特徴確率（Ｐ（Ｘ｜ｃj））とを決定するためのコンピュータ命令と、
前記現在のウェブサイト訪問者の訪問者特徴のもとでの複数の条件付き価値グレード確率（Ｐ（ｃj｜Ｘ））（ここでｊ＝１、・・・、Ｎ）を決定し、前記現在のウェブサイト訪問者の推定価値グレードを前記複数の条件付き価値グレード確率の中から選択するためのコンピュータ命令と、
を備える、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本願は、すべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる、２００９年７月１４日出願の発明の名称を「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＤＥＶＩＣＥ  ＦＯＲ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ  ＴＨＥ  ＶＡＬＵＥ  ＯＦ  Ａ  ＷＥＢＳＩＴＥ  ＶＩＳＩＴＯＲ（ウェブサイト訪問者の価値を決定するための方法および装置）」とする、中国特許出願第２００９１０１５９４９９．Ｘ号に基づく優先権を主張する。
【０００２】
本願は、インターネットアプリケーションの分野に関し、特に、ウェブサイト訪問者の価値を決定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在のウェブサイトは、しばしば、訪問者のプロフィールおよび行動を追跡して訪問者の価値を評価し、よりカスタマイズされたサービスおよび情報を提供する。ほとんどの既存のシステムは、アクセス数、訪問ページ数、特定のページが訪問されたか否か、訪問者が特定の場所の出身であるか否かなど、単純な相互作用を追跡する。しかしながら、個々の訪問者の情報、および、それらの情報とウェブサイトへの訪問者の価値との関係性は、より複雑であることが多い。既存の訪問者評価技術は、通例、より複雑な関係性を適切に説明できない。したがって、より正確かつ効率的な技術が必要である。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
以下の詳細な説明と添付の図面に、本発明の様々な実施形態を開示する。
【０００５】
【図１】ウェブサイト訪問者の価値を評価する技術を提供するためにプログラムされたコンピュータシステムの一実施形態を示す機能図。
【０００６】
【図２】本出願の一実施形態に従って、ウェブサイト訪問者を評価するための処理の一実施形態を示すフローチャート。
【０００７】
【図３】訪問者の価値グレードを評価するためのシステムの一実施形態を示すブロック図。
【０００８】
【図４】訪問者の価値グレードを評価するためのシステムの別の実施形態を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明は、処理、装置、システム、物質の組成、コンピュータ読み取り可能な格納媒体上に具現化されたコンピュータプログラム製品、および／または、プロセッサ（プロセッサに接続されたメモリに格納および／またはそのメモリによって提供される命令を実行するよう構成されたプロセッサ）を含め、様々な形態で実装されうる。本明細書では、これらの実装または本発明が取りうる任意の他の形態を、技術と呼ぶ。一般に、開示された処理の工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてもよい。特に言及しない限り、タスクを実行するよう構成されるものとして記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、ある時間にタスクを実行するよう一時的に構成された一般的な構成要素として、または、タスクを実行するよう製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書では、「プロセッサ」という用語は、１または複数のデバイス、回路、および／または、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するよう構成された処理コアを指すものとする。
【００１０】
以下では、本発明の原理を示す図面を参照しつつ、本発明の１または複数の実施形態の詳細な説明を行う。本発明は、かかる実施形態に関連して説明されているが、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定されるものであり、多くの代替物、変形物、および、等価物を含む。以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細事項が記載されている。これらの詳細事項は、例示を目的としたものであり、本発明は、これらの具体的な詳細事項の一部または全てがなくとも特許請求の範囲に従って実施可能である。簡単のために、本発明に関連する技術分野で周知の技術事項については、本発明が必要以上にわかりにくくならないように、詳細には説明していない。
【００１１】
ウェブサイト環境において、訪問者についての情報とウェブサイトの訪問者の価値は、しばしば関連している。例えば、訪問者が北京出身である場合、彼／彼女は、ウェブページＡに関する重要な価値を有しており、訪問者が上海出身である場合、彼／彼女は、ウェブページＢに関する重要な価値を有している。男性の訪問者は、ページＣに訪問する重要な価値を有し、女性の訪問者はページＤに訪問する重要な価値を有する。直接観察下では明らかにならないことが多いさらに複雑な関係性もある。ウェブサイト訪問者の評価を向上させるために、ウェブサイト訪問者に関する過去の情報を収集および処理して、確率的情報が生成される。現在の訪問者の推定価値グレードが、確率的情報に基づいて評価され、さらなる行動がリアルタイムで行われるか否かを決定するために任意選択的に用いられる。
【００１２】
図１は、ウェブサイト訪問者の価値を評価する技術を提供するためにプログラムされたコンピュータシステムの一実施形態を示す機能図である。明らかに、他のコンピュータシステムアーキテクチャおよび構成が、ウェブサイト訪問者の価値を評価する技術を実行するために利用されてもよい。以下に述べるような様々なサブシステムを備えるコンピュータシステム１００は、少なくとも１つのマイクロプロセッササブシステム（プロセッサまたは中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれる）１０２を備える。例えば、プロセッサ１０２は、シングルチッププロセッサまたはマルチプロセッサによって実装できる。いくつかの実施形態において、プロセッサ１０２は、コンピュータシステム１００の動作を制御する汎用デジタルプロセッサである。メモリ１１０から読み出された命令を用いて、プロセッサ１０２は、入力データの受信および操作、ならびに、出力デバイス（例えば、ディスプレイ１１８）上でのデータの出力および表示を制御する。いくつかの実施形態において、プロセッサ１０２は、例えば、メモリ１１０（または、その他のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体要素／デバイス）と通信し、本明細書に述べるように保険情報を管理するための技術を備え、および／または、その技術を実装するために用いられる。
【００１３】
プロセッサ１０２は、メモリ１１０と双方向的に接続されており、メモリ１１０は、第１のプライマリストレージ（通例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））および第２のプライマリストレージ領域（通例は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ））を含みうる。当業者に周知のように、プライマリストレージは、一般的な記憶領域として、および、スクラッチパッドメモリとして利用可能であり、また、入力データおよび処理済みデータを格納するために利用可能である。プライマリストレージは、さらに、プロセッサ１０２上で実行される処理のための他のデータおよび命令に加えて、データオブジェクトおよびテキストオブジェクトの形態で、プログラミング命令およびデータを格納できる。また、当業者に周知のように、プライマリストレージは、通例、機能（例えば、プログラムされた命令）を実行するためにプロセッサ１０２によって用いられる基本的な動作命令、プログラムコード、データ、および、オブジェクトを備える。例えば、プライマリストレージデバイス１１０は、例えば、データアクセスが双方向である必要があるか、単方向である必要があるかに応じて、後述の任意の適切なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含みうる。例えば、プロセッサ１０２は、頻繁に必要になるデータをキャッシュメモリ（図示せず）に直接的かつ非常に迅速に格納し取り出すことができる。
【００１４】
着脱可能なマスストレージデバイス１１２が、コンピュータシステム１００にさらなるデータ記憶容量を提供しており、プロセッサ１０２に対して双方向（読み出し／書き込み）または単方向（読み出しのみ）に接続されている。例えば、ストレージ１１２は、磁気テープ、フラッシュメモリ、ＰＣカード、携帯型マスストレージデバイス、ホログラフィックストレージデバイス、および、その他のストレージデバイスなどのコンピュータ読み取り可能な媒体も含みうる。固定マスストレージ１２０も、例えば、さらなるデータ記憶容量を提供しうる。マスストレージ１２０の最も一般的な例は、ハードディスクドライブである。マスストレージ１１２、１２０は、一般に、プロセッサ１０２によって通例はあまり利用されないさらなるプログラミング命令、データなどを格納する。当然のことながら、マスストレージ１１２、１２０内に保持された情報は、必要であれば、仮想メモリとしてのプライマリストレージ１１０（例えば、ＲＡＭ）の一部に標準的な方式で組み込まれてよい。いくつかの実施形態では、保険取引情報も、ストレージデバイスに格納される。
【００１５】
プロセッサ１０２がストレージサブシステムにアクセスできるようにすることに加えて、バス１１４は、その他のサブシステムおよびデバイスへのアクセスを可能にするために用いられてもよい。図に示すように、これらは、ディスプレイモニタ１１８、ネットワークインターフェース１１６、キーボード１０４、および、ポインティングデバイス１０６、ならびに、必要に応じて、補助入力／出力デバイスインターフェース、サウンドカード、スピーカ、および、その他のサブシステムを含みうる。例えば、ポインティングデバイス１０６は、マウス、スタイラス、トラックボール、または、タブレットであってよく、グラフィカルユーザインターフェースと相互作用するのに有用である。
【００１６】
ネットワークインターフェース１１６は、図に示すように、ネットワーク接続を用いて、別のコンピュータ、コンピュータネットワーク、または、遠隔通信ネットワークにプロセッサ１０２を接続することを可能にする。例えば、ネットワークインターフェース１１６を通して、プロセッサ１０２は、方法／処理ステップを実行する過程で、別のネットワークから情報（例えば、データオブジェクトまたはプログラム命令）を受信したり、別のネットワークに情報を出力したりすることができる。情報は、プロセッサ上で実行される一連の命令として表されることが多く、別のネットワークから受信されたり、別のネットワークへ出力されたりしうる。インターフェースカード（または同様のデバイス）と、プロセッサ１０２によって実装（例えば、実行／実施）される適切なソフトウェアとを用いて、コンピュータシステム１００を外部ネットワークに接続し、標準プロトコルに従ってデータを転送することができる。例えば、本明細書に開示された様々な処理の実施形態は、プロセッサ１０２上で実行されてもよいし、処理の一部を共有するリモートプロセッサと共に、ネットワーク（インターネット、イントラネットワーク、または、ローカルエリアネットワークなど）上で実行されてもよい。さらなるマスストレージデバイス（図示せず）が、ネットワークインターフェース１１６を通してプロセッサ１０２に接続されてもよい。
【００１７】
補助Ｉ／Ｏデバイスインターフェース（図示せず）が、コンピュータシステム１００と共に用いられてよい。補助Ｉ／Ｏデバイスインターフェースは、プロセッサ１０２がデータを送信すること、ならびに、より典型的には、他のデバイス（マイクロホン、タッチセンサ方式ディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、テープリーダ、音声または手書き認識装置、バイオメトリクスリーダ、カメラ、携帯型マスストレージデバイス、および、他のコンピュータなど）からデータを受信することを可能にする汎用インターフェースおよびカスタマイズされたインターフェースを含みうる。
【００１８】
さらに、本明細書に開示された様々な実施形態は、さらに、様々なコンピュータ実装された動作を実行するためのプログラムコードを備えたコンピュータ読み取り可能な媒体を含むコンピュータストレージ製品に関する。コンピュータ読み取り可能な媒体は、データを格納できる任意のデータストレージデバイスであり、そのデータは、後にコンピュータシステムによって読み出されうる。コンピュータ読み取り可能な媒体の例は、以下の媒体すべてを含むがそれらに限定されない：ハードディスク、フレキシブルディスク、および、磁気テープなどの磁気媒体；ＣＤ−ＲＯＭディスクなどの光学媒体；光学ディスクなどの磁気光学媒体；ならびに、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ）、および、ＲＯＭ／ＲＡＭデバイスなど、特別に構成されたハードウェアデバイス。プログラムコードの例としては、例えば、コンパイラによって生成されるマシンコード、または、インタープリタを用いて実行できる高水準コード（例えば、スクリプト）を含むファイルが挙げられる。
【００１９】
図１に示したコンピュータシステムは、本明細書に開示された様々な実施形態と共に利用するのに適切なコンピュータシステムの一例にすぎない。かかる利用に適した他のコンピュータシステムは、より多いまたは少ないサブシステムを含みうる。さらに、バス１１４は、サブシステムをリンクさせるよう機能する任意の相互接続スキームの例である。異なる構成のサブシステムを有する他のコンピュータアーキテクチャが利用されてもよい。
【００２０】
図２は、本出願の一実施形態に従って、ウェブサイト訪問者を評価するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。処理２００は、システム（１００など）上で実行されてよい。
【００２１】
工程２０２で、ウェブサイトへの過去の訪問者の履歴サンプル情報が取得される。この例では、履歴サンプル訪問者特徴情報は、「訪問者属性情報」および「訪問者行動情報」に分類される。「訪問者属性情報」とは、性別、年齢、地域など、訪問者の比較的変化しない情報を指し、「訪問者行動情報」とは、例えば、ウェブサイトへのアクセス回数、訪問ページ、アクセス期間、訪問者が特定の行動（例えば、チャット、電子メールなど）を行ったか否か、行動の回数など、短期間に動的に変化しうる情報を指す。
【００２２】
工程２０４で、サンプルセットに基づいて、過去の訪問者の価値グレードおよび価値グレードの出現率が決定される。価値グレードは、訪問者がウェブサイトに対して有する価値を示すために用いられる。各訪問者の価値グレードの決定は客観的であることが好ましく、すなわち、ほぼ同じ特徴情報を持つ訪問者は、同様の価値グレードを受けることが好ましい。いくつかの実施形態において、価値グレードは、特定のサービス需要（ウェブサイトでの購入など）に応じて評価される。例えば、最も単純な例では、訪問者が最終的にウェブサイトで購入したか否かに基づいて、訪問者を、「価値のある」潜在的顧客およびブラウジングにしか興味のない「価値のない」一般訪問者に分類することができる。別の実施形態において、訪問者は、特定のサービス需要に関して、より多くのグレード（例えば、「高頻度の購入者」、「機会的な購入者」、「非購入者」など）に分類されてもよい。いくつかの実施形態において、計算を容易にするために、数値（「価値のある」場合は１、「価値のない」場合は０など）をグレードに対応付けてもよい。
【００２３】
データサンプルにおける各グレードｃjの確率（ｃjの出現率とも言う）が、Ｐ（ｃj）として決定される。ここで、ｊ＝１、２、・・・、Ｎであり、Ｎは、所定の価値グレードの数、ｃjは、訪問者の価値グレードを表す。データサンプルにおける各グレードの出現確率は、各グレードに関連付けられた訪問者の数をカウントすることによって決定され、一例として表１に結果を示す。
【００２４】
【表１】
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【００２５】
上述の決定は、同じセットのデータサンプルに対して行われる。すなわち、ｃ1、ｃ2、・・・ｃNは全事象を構成するため、Ｐ（ｃ1）＋Ｐ（ｃ2）＋・・・＋Ｐ（ｃN）＝１である。例えば、１セットのデータサンプルは、Ｎ＝３つの異なる価値グレードを含んでよく、ｃ1、ｃ2、および、ｃ3は、それぞれ、「購入する可能性がある」、「購入する可能性がいくらかある」、および、「購入に関心がない」ことを表し、Ｐ（ｃ1）、Ｐ（ｃ1）、および、Ｐ（ｃ1）は、それぞれ、５％、１０％、および、８５％に対応する。
【００２６】
随意的に、かつ、好ましくは、訪問者特徴の確率Ｐ（Ｘ）もこの段階で決定される。この例において、Ｘは、訪問者Ｘの情報を表し、いくつかの特徴要素Ｘ1、Ｘ2、・・・ＸMを含んでおり、特徴要素はそれぞれ、異なる値域を有する特定のセットの訪問者特徴を表す。例えば、
【００２７】
Ｘ1は、訪問者の年齢に対応しており、｛ｘ11、ｘ12、ｘ13｝の範囲の３つの値を有する。
【００２８】
Ｘ2は、訪問者がサイトを訪問した回数に対応しており、｛ｘ21、ｘ22、ｘ23、ｘ24｝の範囲の４つの値を有する、などである。
【００２９】
この例では、訪問者情報の値は離散化されることが好ましい。例えば、「ユーザのアクセス時刻」は、２４時間に対応する２４の値に離散化することができる。さらに、訪問者情報は、有限の値のセットに対応する。換言すると、開いた値域を有する訪問者情報（例えば、累積アクセス回数、累積アクセス期間など）について、その値域は、サービス需要に応じて、閉じた区間にも対応付けられる。例えば、「累積アクセス回数」は、｛「５回未満」、「５から１０回」、「１０回超」｝の形で対応付けられてよい。
【００３０】
訪問者特徴情報は、限られた数の値を取りうるため、Ｘの複数の要素Ｘ1、Ｘ2、・・・、ＸMの異なる値を組み合わせて、Ｘが取りうるそれぞれの値を出すことができる。多数の組み合わせが存在しうる。例えば、Ｘが合計６個の要素を含み、各要素が１０個の値をとりうると仮定すると、組み合わせの総数は、１０6になる。しかしながら、１０6通りの確率事象の統計的サンプルを取るのは現実的ではない。
【００３１】
実際には、Ｘのそれぞれの要素が、互いに独立であるか、もしくは、互いの間に条件関係を有しうるという事実を利用することにより、計算の回数を減らすことができる。例えば、訪問者の年齢、性別、および、地域などの情報は、互いに独立であり、「訪問したページの数」および「アクセス期間」の間には特定の条件関係がある。
【００３２】
確率論によると、Ｘ1およびＸ2が互いに独立である場合、Ｐ（Ｘ1Ｘ2）＝Ｐ（Ｘ1）Ｐ（Ｘ2）であり、Ｘ1およびＸ2が独立でない場合、Ｐ（Ｘ1Ｘ2）＝Ｐ（Ｘ1｜Ｘ2）（Ｘ2）またはＰ（Ｘ1Ｘ2）＝Ｐ（Ｘ2｜Ｘ1）（Ｘ1）である。独立および依存した訪問者情報は、Ｐ（Ｘ1Ｘ2・・・ＸM）を直接的に計算するために上述の公式によってそれぞれ処理できる。
【００３３】
例えば、要素Ｘ1〜Ｘ6が互いに独立である場合、Ｐ（Ｘ）がとる確率を計算するために、６０個の確率値（各要素に対して１０個）を決定するだけでよい。
【００３４】
別の例として、Ｘが、互いに独立なＸ1、Ｘ2、および、Ｘ3、ならびに、Ｘ6と条件関係にあるＸ4およびＸ5からなる場合、以下の式を導くことができる：
Ｐ（Ｘ）＝Ｐ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3Ｘ4Ｘ5Ｘ6）
＝Ｐ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3）Ｐ（Ｘ4Ｘ5Ｘ6）
＝Ｐ（Ｘ1）Ｐ（Ｘ2）Ｐ（Ｘ3）Ｐ（Ｘ4｜Ｘ6）Ｐ（Ｘ5｜Ｘ6）Ｐ（Ｘ6）
【００３５】
Ｘ1〜Ｘ6の各々が１０個の値を取りうる場合、決定されるべき確率の数は以下に基づく。Ｐ（Ｘ1）、Ｐ（Ｘ2）、Ｐ（Ｘ3）、および、Ｐ（Ｘ6）の各々は１０個の可能値を有し、Ｐ（Ｘ4｜Ｘ6）およびＰ（Ｘ5｜Ｘ6）の各々は１００個の可能値を有するため、決定されるべき値の合計数は２４０になる。したがって、処理されるべきデータの量は大幅に削減される。
【００３６】
独立でない要素（すなわち、相関性のある要素）は、処理すべきデータの量に大きく影響する。しかしながら、実際には、特徴要素は独立していることが多い。いくつかの実施形態では、すべての要素が互いに独立していると仮定され、この仮定に基づいてＰ（Ｘ）を計算して、処理すべきデータ量をさらに削減することができる。上記の例で述べたように、要素Ｘ１〜Ｘ６が互いに独立である場合、Ｐ（Ｘ）がとる確率を計算するために、６０個の確率値のみが決定される。この近似は、いくらかの誤差を有するが、実際的には、許容できる結果を生成することが証明されている。
【００３７】
随意的に、かつ、好ましくは、グレード値のもとでの訪問者特徴Ｘの条件付き確率Ｐ（Ｘ｜ｃ）が、Ｘ＝Ｘ1、Ｘ2、・・・、ＸMおよびｃj＝ｃ1、ｃ2、・・・ｃNの全組み合わせに対して計算される。Ｐ（Ｘi｜ｃj）は、特定のセットのＸiが、グレード結果ｃjと共にデータサンプル内で起きる回数の割合に対応しており、回数を集計することによって決定できる。
【００３８】
あるいは、いくつかの実施形態では、Ｐ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃ）は、訪問者がウェブサイトに到着した時に、彼／彼女の情報に基づいて各訪問者に対して計算される。
【００３９】
工程２０６で、現在のウェブサイト訪問者が到着し、訪問者の特徴情報Ｘが取得される。当業者は、特定の需要に応えて訪問者情報を取得するために特定の方法を選択できる。例えば、性別、年齢、地域などを含む「訪問者属性情報」は、訪問者の登録情報から取得される。あるいは、訪問者の地域は、訪問者のＩＰアドレスから取得できる。「訪問者行動情報」は、管理ログ、ウェブサイトクッキー、顧客関係管理（ＣＲＭ）システムなど、ウェブサイトの管理システムを介して取得できる。
【００４０】
工程２０８で、訪問者の特徴情報に基づいて、特徴確率Ｐ（Ｘ）と、グレード値のもとでの訪問者特徴の条件付き確率Ｐ（Ｘ｜ｃj）が、この訪問者に対して決定される。訪問者特徴の特定の組み合わせをｘ0とすると、Ｐ（Ｘ＝ｘ0）は、全データサンプル内での値ｘ0の出現回数の割合を表し、Ｐ（Ｘ＝ｘo｜ｃj）（ここで、ｊ＝１、２、・・・、Ｎ）は、条件付き確率を表し、価値グレードｃjを有するデータサンプル内での値ｘ0の出現回数の割合に対応する。
【００４１】
すべての可能なＰ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃj）が予め計算されて格納される実施形態では、この訪問者に当てはまる値が、現在の訪問者の特徴に基づいて検索される。値が予め計算されない実施形態では、Ｐ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃj）は、訪問者Ｘの訪問者情報が取得された後に、リアルタイムでデータサンプルを用いて、Ｘ＝ｘ0およびｊ＝１、２、・・・、Ｎについて決定される。
【００４２】
工程２１０で、訪問者の訪問者特徴情報のもとでの彼／彼女の価値グレードの条件付き確率が、ベイズ規則に従って以下のように計算される。
【００４３】
【数１】
2012533790.tif 000004
【００４４】
条件付き確率は、Ｘの特定の値が決定されているという条件のもとでのｃjの出現率と同等である。
【００４５】
Ｐ（Ｘ｜ｃj）、Ｐ（ｃj）、および、Ｐ（Ｘ）の値が上述の工程で決定されると、ｊ＝１、２、・・・、Ｎについて、Ｘの特定の値のもとで訪問者の価値グレードがｃ1、ｃ2、・・・、または、ｃNである確率を表すＰ（ｃj｜Ｘ）の値を決定することができる。この結果は、表（例えば、表２）の形式で表すこともできる。
【００４６】
【表２】
2012533790.tif 000005
【００４７】
ｃ1、ｃ2、・・・ｃNは、すべての起こりうる事象全体に相当するため、
Ｐ（ｃ1｜Ｘ）＋Ｐ（ｃ2｜Ｘ）＋・・・＋Ｐ（ｃN｜Ｘ）＝１
【００４８】
訪問者の価値は、表２の結果に従って評価できる。いくつかの実施形態では、例えば、Ｐ（ｃj｜Ｘ）の最大値を生み出すｃjが、訪問者の推定グレード値とみなされる。いくつかの実施形態では、表２の結果は、最終的な評価結果を直接提示する代わりにさらに処理されるために、ウェブサイトにフィードバックされる。例えば、同一または少し異なる複数のＰ（ｃj｜Ｘ）の値が存在する場合、訪問者の関連情報および確率の計算結果がウェブサイトにフィードバックされてよく、次いで、ウェブサイトは、訪問者の価値を手作業で評価するよう管理者に通知することができる。
【００４９】
工程２１２は、いくつかの実施形態に実装される任意選択的な工程である。評価結果に基づいて、訪問者に関してさらなる行動をとるべきか否かが決定される。いくつかの実施形態では、訪問者の価値グレードが閾値と比較され、閾値を超えている場合、特定の行動がトリガされる。例えば、ウェブサイト／ウェブサイトのその他の処理構成要素／ウェブサイトの所有者は、訪問者がウェブサイトにいる間に個人的な配慮（個人宛のメッセージなど）を訪問者に与えることができるように、価値の高い訪問者の存在を通知されてよい。
【００５０】
実際のサービス需要に応えて、訪問者情報が、比較的変化しない訪問者属性情報のみを含む場合、サービス需要が同じままであるかぎりは、評価結果が不変であるとみなされる。訪問者情報が、動的に変化する訪問者行動情報を含む場合、対応する評価結果も動的に変化することが好ましい。この場合、ユーザ情報は、自動的にまたは手動で更新され、訪問者の価値が再計算される。
【００５１】
以下の例は、上述の処理を示す。ウェブサイトが、異なる性別と異なる年齢層の対象ユーザに製品を販売すると仮定する。訪問者の価値を評価するために考慮される要素は、訪問者の性別、訪問者の年齢、および、ウェブサイトへのアクセス回数を含む。訪問者は、「潜在的顧客」および「一般訪問者」の２つのグレードを与えられうる。ｃ1は「潜在的顧客」を表し、ｃ0は「一般訪問者」を表すとする。最初に、「潜在的顧客」および「一般訪問者」が１組のデータサンプル内で出現する確率が、それぞれ、Ｐ（ｃ1）およびＰ（ｃ0）として決定される。決定は、ウェブサイトへの全訪問者の数と、特に、最終的に購入した訪問者の数とを追跡することによってなされうる。この例において、履歴データは、訪問者１０００人中５０人が購入したことを示している。したがって、Ｐ（ｃ1）およびＰ（ｃ0）は、それぞれ、５％および９５％である。さらに、
Ｘ1は、「訪問者の性別」を表し、｛男性、女性｝の値を取り、
Ｘ2は、「訪問者の年齢」を表し、その値の範囲は３つに分割され｛２０歳未満、２０歳から４０歳、４０歳超｝、
Ｘ3は、「ウェブサイトへのアクセス回数」を表し、その値の範囲は２つに分割される｛５回未満、５回以上｝。
【００５２】
この例では、訪問者情報の統計値は事前に決定されている。乗法原理によると、訪問者条件の組み合わせは、２×３×２＝１２通りある。Ｘ1、Ｘ2、および、Ｘ3は互いに独立であるため、Ｐ（Ｘ1）の２つの値、Ｐ（Ｘ2）の３つの値、および、Ｐ（Ｘ3）の２つの値は、履歴データにおける各条件の出現率をカウントすることによって決定され、Ｐ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3）の１２通りの組み合わせに従って値を乗じることによって組み合わされることができる。一例として、以下の確率が履歴データに基づいて決定される。
Ｐ｛男性、２０歳未満、５回未満｝＝１０％
Ｐ｛男性、２０歳未満、５回以上｝＝５％
Ｐ｛男性、２０歳から４０歳、５回未満｝＝３％
Ｐ｛男性、２０歳から４０歳、５回以上｝＝１５％
Ｐ｛男性、４０歳超、５回未満｝＝６％
Ｐ｛男性、４０歳超、５回以上｝＝３５％
Ｐ｛女性、２０歳未満、５回未満｝＝２％
Ｐ｛女性、２０歳未満、５回以上｝＝１％
Ｐ｛女性、２０歳から４０歳、５回未満｝＝４％
Ｐ｛女性、２０歳から４０歳、５回以上｝＝８％
Ｐ｛女性、４０歳超、５回未満｝＝６％
Ｐ｛女性、４０歳超、５回以上｝＝５％
【００５３】
Ｐ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3｜ｃ1）の１２通りの組み合わせ、および、Ｐ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3｜ｃ0）の１２の値（すなわち、一般訪問者に対する条件Ｘ1、Ｘ2、および、Ｘ3の確率）は、それぞれ、潜在的顧客に対する条件Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3の異なる組み合わせの出現率、および、一般訪問者に対する条件Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3の組み合わせの出現率を決定することによって、さらに決定することができる。
【００５４】
統計値が決定されると、訪問者がウェブサイトに到着した時に、性別、年齢、および、訪問者によるウェブサイトへのアクセス回数が取得される。すなわち、訪問者の訪問者情報の特定の値が、ｘ0として決定され、次いで、Ｐ（ｃ1｜Ｘ＝ｘ0）およびＰ（ｃ0｜Ｘ＝ｘ０）が、特定の値に関連する統計的確率値から計算される。
【００５５】
この例では、訪問者の性別および年齢の情報は、訪問者の登録情報から取得され、訪問者によるウェブサイトのアクセス回数は、ウェブサイトのログから取得され、離散化される。したがって、訪問者は、訪問者情報の１２通りの組み合わせの内の特定の１つに対応する。
【００５６】
訪問者情報が離散化された後、対応するＰ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3）、ならびに、対応するＰ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3｜ｃ1）およびＰ（Ｘ1Ｘ2Ｘ3｜ｃ0）は、前の統計的確率データに基づいた計算によって決定できる。新たな訪問者がウェブサイトにアクセスすると仮定すると、彼の訪問者情報の特定の値ｘ0は：
ｘ0＝｛Ｘ1＝「男性」、Ｘ2＝「４０歳超」、Ｘ3＝「５回未満」｝である。
【００５７】
Ｐ（ｃ1｜Ｘ＝ｘ0）およびＰ（ｃ0｜Ｘ＝ｘ0）は、以下の公式を用いてそれぞれ決定できる。
【００５８】
【数２】
2012533790.tif 000006
【００５９】
Ｐ（ｃ1｜Ｘ＝ｘ0）がＰ（ｃ0｜Ｘ＝ｘ0）よりも大きい場合、訪問者は「潜在的顧客」であり、そうでない場合、訪問者は「一般訪問者」である。
【００６０】
本実施形態において、訪問者の性別は変化せず、訪問者の年齢も、短期間には変化しない値であると見なすことができる。しかしながら、「ウェブサイトへのアクセス回数」は、時間と共に動的に変化しうる値である。したがって、この値は、訪問者の価値の動的評価を可能にするために、定期的に更新されてよい。
【００６１】
いくつかの実施形態において、訪問者の価値の評価結果をリアルタイムで監視するために、アラーム生成部が、さらに構成されてもよい。「潜在的顧客」の評価結果が発生した時に（すなわち、Ｐ（ｃ1｜Ｘ＝ｘ0）が閾値を超えた時に）、ウェブサイトホストにおけるコンピュータの出力デバイスがトリガされ、ウェブサイトの所有者は、例えば、音声、視覚的なスクリーンの変化などを通して通知される。このように、ウェブサイトの所有者は、「価値のある」少数の訪問者に特別な関心を払うだけでよいため、作業効率が向上する。
【００６２】
図３は、訪問者の価値グレードを評価するためのシステムの一実施形態を示すブロック図である。システム３００は、以下のような１または複数の計算デバイスを用いて実装されてよい。パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたは携帯型デバイス、フラットパネルデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを用いたシステム、セットトップボックス、プログラム可能な消費者電子デバイス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、大規模コンピュータ、専用デバイス、任意の前述のシステムまたはデバイスを含む分散型計算環境、もしくは、１または複数のプロセッサと、プロセッサに接続されてプロセッサに命令を提供するよう構成されたメモリと、を備えるその他のハードウェア／ソフトウェア／ファームウェアの組み合わせ。
【００６３】
システムは、訪問者情報監視部２００と、価値グレード確率決定部２１０と、訪問者特徴確率決定部２２０と、計算部２３０と、アラーム生成部２４０と、を備える。
【００６４】
訪問者情報モニタは、履歴データを生成するため、および、現在の訪問者の評価を容易にするために、ウェブサイトへの訪問者の特徴情報を監視するよう適合される。いくつかの実施形態において、訪問者情報モニタは、訪問者の登録情報、管理ログ、ウェブサイトクッキー、顧客関係管理データベース、および／または、任意の他の適切な訪問者データストレージ、もしくは、それらの組み合わせから、訪問者の特徴情報の少なくとも一部を取得する。訪問者情報モニタは、訪問者データの格納場所からリアルタイムまたは定期的に情報を取得するよう構成されうる。
【００６５】
価値グレード確率決定部は、データサンプルにおけるウェブサイト訪問者の所定の価値グレードｃjの各々の出現率Ｐ（ｃj）を決定するよう適合されており、ここで、ｊ＝１、２、・・・、Ｎであり、Ｎは、所定の価値グレードの数である。訪問者確率決定部は、訪問者情報モニタによって決定された特徴情報に基づいて、現在の訪問者の訪問者特徴確率Ｐ（Ｘ）および価値グレードＰ（Ｘ｜ｃj）を決定するよう適合される。条件付き確率生成部は、現在のウェブサイト訪問者の訪問者特徴のもとでの条件付き価値グレード確率
【００６６】
【数３】
2012533790.tif 000007
【００６７】
（ｊ＝１，２，・・・Ｎ）を計算するよう適合される。計算された値に基づいて、条件付き確率生成部は、さらに、現在のウェブサイト訪問者の推定価値グレードを選択する。いくつかの実施形態において、最大の条件付き価値グレード確率を持つ価値グレードが、推定価値グレードとして選択される。
【００６８】
アラーム生成部は、条件付き確率生成部によって生成された条件付き確率の結果をリアルタイムで監視し、その結果を所定の閾値と比較し、閾値を超えた場合に、アラーム（視覚、音声などのアラーム）を生成するよう適合される。
【００６９】
訪問者情報確率決定部２２０は、ウェブサイト訪問者Ｘに関する情報からリアルタイムでＰ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃj）を計算できる。
【００７０】
当業者は、様々な実施形態において、訪問者情報監視部が一度に複数の訪問者に関する情報を計算モデルに提供できること、確率計算のための価値グレード確率決定部が順次にまたは並行して訪問者の価値グレードを評価できることを理解しうる。アラーム生成部は、訪問者の識別子、価値、および、評価結果を同時にウェブサイトホストにフィードバックすることもできる。
【００７１】
図４は、訪問者の価値グレードを評価するためのシステムの別の実施形態を示すブロック図である。システム３５０は、システム３００と同様のシステムであり、Ｘの可能な組み合わせすべてに対して、訪問者特徴確率Ｐ（Ｘ）および価値グレードＰ（Ｘ｜ｃj）を予め計算し、計算結果を格納するよう適合された訪問者情報確率事前処理部２５０が追加されている。その結果、訪問者特徴確率決定部２２０は、事前処理部によって格納された計算結果から、現在のウェブサイト訪問者の特徴情報に基づいて、Ｐ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃj）を取得できる。
【００７２】
いくつかの実施形態において、特徴情報が、互いに独立ではない少なくとも２つの特徴要素を含む場合でも、事前処理部は、これらの要素が互いに独立であると仮定して、この仮定に基づいてＰ（Ｘ）およびＰ（Ｘ｜ｃj）を計算する。
【００７３】
システム３５０は、さらに、Ｐ（ｃj｜Ｘ）の最大値に対応するｃjを訪問者の評価済み価値グレードとして決定するよう適合された価値グレード決定部２６０を備えており、アラーム部２４０は、さらに、評価済みグレード決定部２５０の訪問者価値の評価結果をリアルタイムで監視して出力するよう適合されてよい。
【００７４】
上記に開示したデバイスは、履歴データサンプルの統計処理に基づいて新たな訪問者の価値を評価する。履歴データサンプルは、手作業の評価基準を効果的に反映できるため、上述のデバイスを用いれば、訪問者の価値を評価して、手作業の評価と一致する傾向にある評価結果を決定することができる。
【００７５】
上述の構成要素は、１または複数の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、特定の機能を実行するよう設計されたプログラム可能論理デバイスおよび／または特定用途向け集積回路などのハードウェアとして、もしくは、それらの組み合わせとして実装することができる。いくつかの実施形態において、構成要素は、コンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク装置など）に本発明の実施形態に記載された方法を実行させるための複数の命令など、不揮発性記憶媒体（光学ディスク、フラッシュ記憶装置、携帯用ハードディスクなど）に格納することができるソフトウェア製品の形態で具現化されてよい。構成要素は、単一のデバイス上に実装されてもよいし、複数のデバイスにわたって分散されてもよい。構成要素の機能は、互いに統合されてもよいし、複数のサブ構成要素にさらに分割されてもよい。
【００７６】
上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。
【図１】
2012533790.tif 000008
【図２】
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【図３】
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【図４】
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