DEIM Forum 2016 F2-3

ショッピングサイトにおける購入予測のための行動パターン分析
出縄弘人†

Young-In Song††

酒井

哲也†

† 早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻〒 169–9555 東京都新宿区大久保 3–4–1†† Wider Planet, Inc.
ソウル市江南区駅三洞 707-2 ビジョンタワー 11 Ｆ
E-mail: hi-denawa@fuji.waseda.jp, youngin@widerplanet.com, tetsuyasakai@acm.org
あらましオンラインショッピングサイトにおける商品推薦のためのアルゴリズムとして，協調フィルタリングが広く知られている．より精緻なユーザーモデルを作成することは，協調フィルタリングを導入するにあたって非常に重要である．我々は，ユーザーと商品との間の複雑なネットワークを表現することを目指し，オンラインショッピング
サイトにおけるユーザーの行動履歴から，どのような行動が購買行動に結びつくのかを時系列上の関係性に着目して分析した．その足掛かりとして，(RQ1) 高額商品を購入するユーザーは，今後も継続して高額商品を購入する確率が高い．(RQ2-1) 商品が高額であるほど，閲覧後の購入確率が低い．(RQ2-2) 閲覧数が低額商品と同程度でも，閲覧後の購入確率が低い高額商品が存在する．以上の 3 つの仮説を立て検証を行ったが，今回の分析では仮説を強く支持す
る明確な結果は得られなかった．
キーワード

情報推薦，e-コマース，データマイニング

1. は じ め にては，商品の詳細情報などよりも商品の閲覧数やショッピング
カートの使用状況などが有用であると主張している．しかし，インターネットの普及にともない，オンラインショッピングサ

ある商品へのユーザーの行動が他の商品への行動にどう影響をイト上で，多くの人々が商品を買うようになった．2014 年度の与えるかは，いまだ明らかではない．さらに，そういった影響

国内市場規模はおよそ 12.8 兆円であり，前年度比で約 14.6%ほがオンラインショッピングサイトの扱う商品群によって変化す

ど増大している [1]．こうした近年の著しい成長を支える 1 つのるのか，といったことも明らかにはされておらず，ユーザーと要因として，商品推薦技術の向上が挙げられるだろう．オンラ

商品群の複雑な関係性は不明瞭なままである．

インショッピングサイトへの推薦システム導入により，売上がそこで本論文では，Lee ら [5] と同様に，複数のオンライン

8-20%変わるといった報告 [2] や，Amazon.com（注 1）では，売上

ショッピングサイトにおけるユーザーの行動履歴を分析する．

の 3 分の 1 が推薦システムによってもたらされている [3] こと

加えて，同じオンラインショッピングサイト上での時間推移をなどからわかるように，オンラインショッピング市場には欠か

追い，どのようにユーザーの行動が遷移するのかに着目して分せない技術となっている．

析を行う．オンラインショッピングサイトにとっては，誰が何推薦システムのアルゴリズムとしては，協調フィルタリングを買うのかということが重要である．そこで，ある商品の購入が広く知られている．多くの協調フィルタリングは，ユーザー行動を促すのはどの商品に対するどのような行動か，というこの行動を分析し，ユーザーとアイテムとの関係を何らかの形でとを明らかにしたい．

抽出することで可能になっている．オンラインショッピングサ

分析が汎用的か，それとも商品群の違いによって差があるのイトに関していうならば，ユーザーの行動は，商品ページの閲

か，ということも重要である．オンラインショッピングサイト

覧，商品の仮想カートへの追加，もしくは商品の購入といったによっては，幅広い種類の商品を扱う場合 (Amazon.com など)行動にあたり，アイテムは商品である．近年では，レビュー投もあれば，特定の種類の商品しか扱わない (ZOZOTOWN （注 2）

稿に代表されるような，より充実したユーザーの行動データをなど) こともある．このような扱う商品の違いが，ユーザーの得ることができる．それらを活用しつつより精緻なユーザー行

行動に与える影響も明らかにしていきたい．なお詳細は後述す

動分析を行うことが，より良い推薦システムの構築において重るが，データとして 2 つのオンラインショッピングサイト上の要である [4]．

2 週間 (2015 年 12 月 7 日から 12 月 21 日) にわたる行動履歴

こういった事情から，ユーザーの行動分析は，オンライン
ショッピング市場において重要な分野となっている．しかし，多くの研究にも関わらず，何が実際にユーザーの消費行動を促す
かは不明瞭な事が多い．Lee ら [5] は，購入行動の推測にあたっ（注 1）：AMAZON.com: http://www.amazon.com/

データを利用した．

2. 関 連 研 究
この章では，ユーザーと商品の関係について，従来研究を紹（注 2）：ZOZOTOWN: http://zozo.jp/

介する．
協調フィルタリングには，大別してユーザーベースの協調
フィルタリングとアイテムベースの協調フィルタリングがある．

者は，誰が何を購入するかを特定できるが，購入していない商品や，別々の商品同士の関係については情報を得ることができない．

典型的な例として，似たユーザーのレーティングから別のユー従来研究では，時系列データを分析やモデルに組み入れていザーのレーティングを推測したり，ユーザーが過去にレーティなかったり，ユーザーと商品群との間に生ずる複雑な関係性をングした商品からその商品と類似した商品のレーティングを推記述することが難しかった．本研究ではこれらの限界を踏まえ，測する，といった方法がとられる [7]．また，ユーザーと商品の膨大な時系列データを分析に組み込み，ユーザーが商品購入にレーティング関係を学習し，なんらかの確率モデルを導き出す

至るまでの行動の特徴を分析する．これを異なる複数のオンラ研究も多く見られる．例えば LDA などを用いてモデリングを

インショッピングサイトについて行い，異なる商品群を対象と行った研究 [8] や，ベイジアンモデルを用いた研究 [6] などがあしたとき行動の特徴がどのように変化するかを調査し，特徴のる．ニューラルネットワークを利用した研究 [9] も，モデルを一般性を検討する．

生成するという点では同様である．
上記のように，ユーザーが商品に付与したレーティングは，

3. データセット

古くからユーザーと商品の関係を示すデータとして使われてき本研究で用いる全てのデータは，ターゲット広告を主としてた．近年の研究では，レーティングのみならず，商品の閲覧や取り扱う韓国の企業，Wider Planet 社（注 3） より提供していた購入といった多くのインタラクティブな情報を扱うことが可能

だいた．

になってきている [4]．本論文で扱うような時間軸上の行動遷移

本研究で用いるのは，S1，S2 の 2 つのオンラインショッピンについて扱った研究としては，Koren ら [10] の研究があげられ

グサイトのログデータである．なお，欠損の見られるデータは

る．これは，リアルタイムに追加されるデータにどのように対取り除いた．S1 は冬季アウトドアスポーツ用の服を販売する

応するかといった研究であり，本研究とはアプローチが異なっ

サイトであり，S2 はブランド服の販売サイトである．データはている．

2015 年 12 月 7 日から 2015 年 12 月 21 日の 2 週間にわたる，

ユーザーと商品の関係を別の視点からとらえた研究について

各オンラインショッピングサイトのユーザーの行動ログデータも紹介しておきたい．Wang と Zhang [11] は，経済モデルに基である．図 1 に示したとおり，1 つのレコードには，ユーザー

づきユーザーの行動モデルを導き出している．彼らは，効用とID，ショッピングサイト ID，セッション ID，アクセス日時，呼ばれる，ユーザーの購入行動がどの程度満足感をもたらすか

ユーザーの行動，商品 ID，値段，付加情報が含まれている．

という指標を導入することで，ユーザーと商品の複雑な関係を

図 2 は，オンラインショッピングサイト上でユーザーがとる

シンプルな経済的なモデルに落とし込んでいる．このように理であろう行動を示している．ユーザーは商品情報を得るため，論からモデルを導くことも有用であるが，本研究ではこのよう

まず外部サイトからオンラインショッピングサイトのトップ画

なアプローチはとらず，データからモデルやパターンを導き出

面にアクセス (home 行動) または商品ページにアクセス (item

すことを目指す．

行動) する．トップ画面にアクセスしたユーザーは，そこからユーザーと商品との関係を，一種のグラフとして捉える研究

商品を選び商品ページに移動するか，再び外部サイトへとアクもある．グラフベースの協調フィルタリングがその一例である．

セスする．商品ページにアクセスしたユーザーは，その商品をこの手法では，ユーザーと商品をそれぞれ一つのノードと捉え，

ショッピングカートに追加 (cart 行動) するか，外部サイトへア

ノード同士がどのように結合するかによってユーザーと商品のクセスしショッピングサイトから離れる．ショッピングカート

関係性を表す．たとえば，先駆的な研究として，Konstans [12]に商品を追加したユーザーは，カート内の商品を購入 (purc 行の研究がある．この研究では，SNS などから抽出されるユー動) するか，別の商品ページもしくはトップ画面にアクセスしザー同士の交友関係を用いてグラフを生成しているが，一般の再び商品を探す．最後に商品を購入したユーザーは，外部サイオンラインショッピングサイトには適応しにくいと考えられる．

トへ離れるか，トップ画面もしくは別の商品ページにアクセス

また，ショッピングにおけるユーザーの行動分析についてのし次の商品を探すことになる．なお，home 行動以外のすべて

研究も古くから行われている．どのようにオンラインショッピの行動において商品 ID は記録される．また，purc 行動が記録

ングサイトを利用しているか，どういった情報が購入行動の推されるときにのみ，値段は記録される．

定に役立つかなど多くの研究がなされているが，情報量が少な
く一般化が難しいという問題点が指摘されている [5]．

表 1 は，それぞれのログデータの概要である．ユーザー数
はそれぞれのログデータに含まれる重複なしの全ユーザーの時間推移に関連した研究としては，オフラインショッピング

数，商品数はそれぞれのログデータに含まれる重複なしの全商を対象としたものとして，Thiesing と Vornberger [13] による品の数，平均価格はそれぞれのログデータに含まれる全商品のニューラルネットワークを用いたスーパーマケットの商品需要平均価格，それ以外は各行動のログ数である．また，表 2 は，予測がある．また，Park ら [14] は，同様にオフラインショッピ

表 1 のデータから算出した各行動の遷移確率である．表中のングを対象として，定期購入のパターン推定を行っている．前

purc/item は，ユーザーがある商品ページにアクセスしたとき，者では誰が購入するかはわからず，今回のような推薦システムへの応用目的としては残念ながらあまり有効ではない．一方後（注 3）：Wider Planet, co ltd.: http://widerplanet.com/jp/main.php

図 1 レコードに含まれる情報

図 2 ショッピングサイト上のユーザー行動の流れ

最終的にその商品が購入される割合を示している．cart/item

S1，S2 は商品の閲覧からカートへの追加数に大きな差は無は，ユーザーがある商品ページにアクセスしたとき，最終的にそいものの，購入する割合に 3 倍の開きがあるのが特徴的である．

の商品をショッピングカートに追加する割合である．cart/purc
も同様に，ユーザーがある商品をカートに追加したとき，その商品が最終的に購入される割合を示している．

4. ユーザーや商品に関する分析と検証
この章では，検証対象とする仮説とその検証結果を示す．

S1 の全ユーザー数は 878,032 人，そのユーザーが何らかの

本論文の目的の一つは，時系列データを用いて，商品群が異行動をおこした商品は全部で 2,163 品．ユーザー数や商品数なることで購入行動がどのように変化するかを分析すること

から見ると S1 の方が規模が小さい．トップ画面へのアクセスである．したがって，異なるショッピングサイトでの比較はも数は 4,323,784 回．その他のユーザーの行動数は，商品の閲覧とより，まず，同じオンラインショッピングサイト上の異なる

数が 1,933,885 回，カートへの追加数が 386,374 回，購入数がユーザー層が，異なる商品群を購入対象としているかどうかを

35,596 回であるから，商品ページヘのアクセスのうち 1.8%は確認しなければならない．商品群によってユーザー層が分かれ購入へとつながっている．また商品を閲覧したら 20.0%の割合

るならば，ユーザー層ごとに分析することが望ましい．今回，でカートへ追加され，さらに 9.2%の確率でそのまま購入されユーザーに関しては ID 以外の情報はなく，商品に関する ID 以ている．

外の情報は商品の金額のみである．そこで，異なる金額の商品

S2 は全ユーザー数が 1,172,343 人，そのユーザーが何らかに対し，ユーザーごとに購入行動が変化するかどうかを調査すの行動をおこした商品は全部で 15,854 品あり，S1 に比べればる．まず，金銭価値はユーザーによってまばらであるから，低比較的規模の大きいサイトである．トップ画面へのアクセス

額商品を買いやすいユーザー，高額商品を買いやすいユーザー

は 15,587,845 回，その他のユーザの行動数は，商品の閲覧数

といった，ユーザー層の分類ができる可能性がある．これを，が 6,059,193 回，カートへの追加数が 2,879,159 回，購入数が以下のユーザーに関する仮説を検証することによって示す．

21,044 回であるから，商品ページヘのアクセスのうち 0.7%は購入へとつながっている．また商品を閲覧したら 821.9%の割合でカートへ追加され，さらに 3.3%の確率でそのまま購入されている．

(RQ1) 高額商品を購入するユーザーは，今後も継続して高額商品を購入する確率が高い
また，同じユーザー層が購入する商品群の中でも，比較的高額な商品は購入されにくいと考えられる．ユーザーは，商品同

表1
サイト

データの概要Category ユーザー数 アイテム数 平均価格 (won)

home

item

cart

purc

S1

スポーツ

878,032

2,163

55,3294,323,784 1,933,885 386,374 35,596

S2

洋服1,172,343

15,854

112,841

6,059,193 2,879,159 630,132 21,044

表2

各行動の遷移確率サイト purc/item cart/item purc/cart

S1

1.8%

20.0%

9.2%

S2

0.7%

21.9%

3.3%

費金額の変化を，ユーザーごとに示したものである．x 軸が前
半 1 週間のユーザーの消費金額，y 軸が後半 1 週間のユーザーの消費金額を示している．消費金額は，それぞれのユーザーについて，購入した商品の金額をセッションごとに合計した．なお，前半と後半のどちらにおいても商品を購入したユーザーのみを対象とし，図 3 では x = 3500000 と他と比べ値が極めて大きいデータを 1 つ，図 4 では x > 2500000 や y > 2500000となる極めて大きいデータを 5 つ省いている．

RQ1 が正しければ，y = x の付近に点が集中し強い正の相関がみられるはずである．相関係数に注目すれば，S1 では 0.31，

S2 では 0.39 と，ある程度の相関が見受けられる．しかし，実際のグラフを見てみると，図 3 ではその傾向はほとんど見ら
図 3 S1 上のユーザーの消費行動の変化れない．図 4 においても，図 3 に比べれば低額商品に関してその傾向はあるものの，全体としての傾向とはいいがたい．し
たがって，今回用意した 2 週間のデータでは，購入金額によりユーザー層を分けることは難しいことがわかる．逆に言えば，データ内に単一のユーザー層しか存在しないとみなせるだろう．

4. 2 RQ2 に関する分析と検証
つづいて，RQ2 の検証を行う．図 5 および図 6 は，それぞれ S1 と S2 の，商品の価格帯と閲覧後の購入確率の関係を示している．また，図 7 および図 8 は，それぞれ S1 と S2 の，商品の価格帯と閲覧回数および購入回数との関係を示した積み立て
グラフである．なお，閲覧後の購入確率は，各商品ごとの閲覧回数に対する購入回数の比率，つまり，各商品ごとに購入回数
を閲覧回数で割ることにより得た．また，図 6 および図 8 において，値が極めて大きい 2 商品を省いてある．
図 4 S2 上のユーザーの消費行動の変化

RQ2-1 が正しければ，図 5 および図 6 において，x 軸の値が小さい範囲で高い比率に，x 軸の値が大きい範囲で低い比率に士の比較のために高額な商品も閲覧するだろう．そうなれば，なると考えられる．両図とも x 軸の値が大きい範囲では 0.1 を

閲覧数はより低額な商品と変わらないが，閲覧後の購入確率は下回る程度の低い比率である．しかしその一方で，x 軸の値が低いような高額商品が存在しうる．これを，以下の商品に関す

小さい範囲においては，比較的高い比率のものも存在するが，る仮説を検証することによって示す．

0.1 を下回る程度の低い比率のものも数多く存在している．

(RQ2-1) 商品が高額であるほど，閲覧後の購入確率が低い

したがって，仮説は部分的に正しく，高額であるほど閲覧後(RQ2-2) 閲覧数が低額商品と同程度でも，閲覧後の購入確率の購入確率は低い傾向にあるが，必ずしも低額ならば比率が高が低い高額商品が存在する
上記の通り，本論文ではユーザーと商品の両面から分析を行う．

4. 1 RQ1 に関する分析と検証
まず，RQ1 の検証を行う．図 3 および図 4 は，それぞれ S1と S2 の，2 週間のうち前半 1 週間の消費金額と後半 1 週間の消いわけではない．逆に言えば，比率が高いものは，低額商品である可能性が高いといえる．
また，RQ2-2 に関しては，図 7 および図 8 において，低額商品に閲覧と購入が集中しており，正しくないことが分かる．

図 5 S1 上の商品価格と閲覧後の購入確率の関係

図 8 S2 上の商品価格と閲覧回数の関係の購入意欲が高いのではないかとも考えられる．
今度は第 4 章の検証結果から考察を行う．RQ1 は正しいと示すことができなかったが，原因の 1 つとして，データの収集期間が短かったことがあげられる．S1 と S2 は衣服についてのオ
ンラインショッピングサイトであり，衣服には，小物を含めれば，多くの価格帯に商品が存在している．同じシーズン内では，衣替えのため，小物を含めた様々な価格帯のものを購入する可能性がある．シーズンをまたいだ長期的な分析であれば，違った結果が得られた可能性があるだろう．また，ある程度の相関が見られたことや，図 4 の低額商品における傾向を見るに，分析する商品群を絞り込むことによっても違う結果を得ることができたであろう．これは今後の課題となる．
図 6 S2 上の商品価格と閲覧後の購入確率の関係

RQ2-1 についても，仮説は完全に正しいと示すことができな
かった．これは，主に平均価格帯付近に商品が多数存在し，そのためにユーザーの選択肢が広く，1 つ 1 つの商品の閲覧後の購入確率が低くなったのではないかと考えられる．また，グラフから判断すると，商品を (a) 閲覧後の購入確率が高い低額商品，(b) 閲覧後の購入確率が低い高額商品，(c) 閲覧後の購入確率が比較的低い低額商品 の 3 つの商品タイプに分けることができる．今後検証を進めていくにあたり，いずれかの商品タイプに的を絞れば違った結果を得ることができると考えられる．

RQ2-2 では，仮説はほとんど成り立たないことが分かった．
高額商品の多くは，ユーザーは閲覧すら行わないことが分かる．

6. 結論と今後の課題
本研究では，オンラインショッピングサイト上の購入行動パ
図 7 S1 上の商品価格と閲覧回数の関係

ターンを明らかにするため，時系列データを用いて以下の 3 つの仮説を検証した．

5. 考察(RQ1) 高額商品を購入するユーザーは，今後も継続して高額商品を購入する確率が高い

第 3 章の表 1，表 2 のみから考えてみる．S1 と S2 では，閲覧した商品をカートに追加する割合は，ほぼ同じである．しかし，カートに入れた商品を購入する割合は S1 のほうがおよそ 3倍大きい．同じ衣服を扱うショッピングサイトでも，S1 はウィ
ンタースポーツ用の衣服という限られた用途でしか使われない．
そのため，そもそも必要なものがある程度決まっており，事前(RQ2-1) 商品が高額であるほど，閲覧後の購入確率が低い(RQ2-2) 閲覧数が低額商品と同程度でも，閲覧後の購入確率が低い高額商品が存在する

RQ1 に関しては，2 週間という期間では購入金額について
ユーザー間の大きな差異は見られず，仮説は成り立たなかった．

RQ2-1 に関しては，低額商品の中にも閲覧後の購入確率が低いものが存在する一方，高額商品の閲覧後の購入確率も確かに低いため，部分的には実証された．また，閲覧後の購入確率と値段によって，商品群を 3 つのタイプに分割できる可能性があることも分かった．

RQ2-2 に関しては，高額商品は閲覧する可能性がそもそも低く，仮説は成り立たなかった．高額商品を比較的閲覧数の多い商品とそうでない商品に分類するなどして再検討する必要があるだろう．
以上の通り，今回の分析では仮説を強く支持する明確な結果は得られなかった．一方で今後の課題としては以下のようなものがあげられるだろう．

(課題 1) 期間の長いデータの分析
今回扱ったオンラインショッピングサイトはいずれも衣服を扱っており，第 5 章で述べた通り，より長期間の調査データを分析すれば RQ1 の結果は変わる可能性がある．また RQ1 の結果が長期と短期で変わるならば，他の分析も長期と短期のデー
タを別々に検証する必要が生じるかもしれず，今後取り組むべ
き課題である．

(課題 2) 特定の商品群へのフォーカス
何かを基準にして商品群を分割することが可能であれば，分割された商品群 1 つ 1 つにフォーカスし，商品群によってユーザーの行動が異なるかを確認すべきである．もしそれが確認できたのならば，その基準がユーザーの行動変化を促す要因を示しているからである．今回のケースでは，RQ2-1 の検討を通じて商品群を分割できる可能性を考察した．また，図 7 に現れる
ようなピークに注目すれば，人気商品が属する価格帯の商品群にフォーカスすることができるだろう．引き続き考察を続け，まずは商品群の適切な分割を試みたい．

(課題 3) 特定の商品へのフォーカス
最終的に，ある商品への行動と他の商品への行動の関連性を調べたいので，特定の商品にフォーカスすることは大変有力である．閲覧後の購入確率が高い商品や，閲覧数が最も高い商品などに注目し，どのようなユーザーがどのような行動をとったのかを分析していきたい．

(課題 4) より多くのオンラインショッピングサイトの分析
RQ1 の考察に顕著であるが，オンラインショッピングサイト
が扱う商品群によって，ユーザーの購入行動は変わる可能性がある．より多くのオンラインショッピングサイトに対して，各課題の検討を進める必要があるだろう．
いまだ，どのような商品がユーザーの購入行動を促すかといった具体的な分析や，異なる商品群での比較は不十分である．
課題を踏まえ，近くさらなる検証を進めていきたい．

7. 謝

辞

本研究を推めるにあたって，データの提供からはじまり，Wider Planet 社に多大な協力をしていただきました．この場を借りて御礼申し上げます．

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