日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月

ユーザの検索行動や割り当てた検索意図と，検索結果に対する満検索行動に基づく購買満足度の関係

足度の関係性を分析している 乛丱丹九． 乚乨乡乮乧らはサーチエンジン

分析の広告について，広告に表示された商品を購入する前後でユーザのその商品に対する広告消費行動が異なることを明らかにしてい

柳田雄輝1

加藤誠2

大島裕明5

藤田澄男6

河田友香3

る 乛串丱九．このように，商品に対する関心の高さ，商品の質，顧客

山本岳洋4の特性として購買経験が購買満足度に影響を及ぼすこと，そしてユーザの検索行動と商品に関する検索結果についての関係性は明らかにされている．しかし，購入者の情報探索行動も購買満足度に影響を及ぼすと考えられるが，その関係性についてはまだ十分

本 研 究 で は， 久乃サ イ ト に お け る 商 品 購 入 の 前 後 に 行 わ れな理解が得られていない．

る乗乥乢検索行動と購買満足度の関係分析を行った． 具体的にそこで本研究では， 久乃サイトにおける商品購入の前後に行わは， 久乃サイトで商品を購入したユーザの乗乥乢検索ログをその検れる情報探索行動と購買満足度の関係を分析する．オンラインシ

索意図に基づいて分類し，その時間変化が購買満足度によって異ョッピングにおける情報探索行動の記録として乗乥乢検索ログを用なるかを調査した．その結果，購買に満足した場合とそうでないい，購買満足度を表す評価として久乃サイトにおける商品のレー場合において検索意図の時間変化が異なること，また，購入者やティングを用いる． 乗乥乢検索行動と購買満足度の関係分析とし商品の性質によってその差異が異なることを明らかにした．さらて，例えば，検索回数の多いユーザは満足しやすいといった傾向に，分析で得た知見をもとに購買満足度の推定にも取り組み，商が見られるか分析する．本研究のリサーチクエスチョンは次の通品購入の前後に行われる乗乥乢検索行動によってある程度の正解率りである：

で満足度が推測できることを示した．

RQ1. 商品を購買し満足したユーザとそうでないユーザの商品に関する検索行動は異なるのか？

丱 はじめに近年オンラインショッピングにて商品を購買する人々は増加しており，その利用者を満足させることは重要である． 乐乷乃の調査によると，週に丱回以上スマートフォンなどのモバイル端末
から商品を購買している人の割合は， 串丰丱丹年は串临严であったが，

串丰串丱年丱串月には临丱严とその割合が増加している 乛丱临九．今後もオ

RQ2. 商品の特性が変われば，商品を購買し満足したユーザとそうでないユーザの商品に関する検索行動は異なるのか？

RQ3. ユーザの特性が変われば，商品を購買し満足したユーザとそうでないユーザの商品に関する検索行動は異なるのか？

RQ4. 購買前，または，購買後の検索行動から満足度は予測できるか？

ンラインショッピングにて商品を購買する人々の割合は増加する

乒乑丱を検証するために， 久乃サイトで商品を購入したユーザことが見込まれているため，その利用者を満足させることには大の乗乥乢検索ログをその検索意図に基づいて分類し，その時間変化

きな効果が期待される．
このような背景から購買満足度に関する研究は広く行われていが購買満足度によって異なるかを調査する． 乒乑串と乒乑丳についるが，オンラインショッピングにおける購入者の情報探索行動とては， 乒乑丱の分析について商品やユーザの特性でそれぞれ二分

購買満足度の関係についてはまだ十分な理解が得られていない．

し，特性ごとに購買に満足したユーザとそうでないユーザの購

例えば，乒乩乣乨乩乮乳と乂乬乯乣乨は車を例として，耐久消費財購入後の満買に関する検索行動の違いがあるか検証する． 乒乑临については，

足度とその時間的な変化について分析し，商品に対する関心の高ユーザの時区間ごとの検索回数を用いてユーザが満足しているかさによって満足度の時間的な変化が異なることを明らかにしていどうかを予測する串値分類問題に取り組むことで検証する．

る 乛丱丶九． 乔乳乩乯乴乳乯乵は知覚された商品の質が， 乓件乤乥乲乬乵乮乤は購買経

データセットには乙乡乨乯乯両検索の乗乥乢検索ログと乙乡乨乯乯両ショッ験が購買満足度や商品の再購入に影響を及ぼすことを明らかにしピングの購買ログそれぞれ丱丳ヶ月分およびレビューデータを用いている 乛串丰九丬 乛丱丷九．また，情報検索の分野においてはユーザ検索

た．分析の結果，購買に満足した場合とそうでない場合において行動の分析が広く行われている．中でも乓乵らは久乃サイトにおけ

検索意図の時間変化が異なること，また，購入者や商品の性質にる検索行動について，各検索セッションに検索意図を割り当て，

よってその差異が異なることが明らかになった．さらに，分析で得た知見をもとに購買満足度の推定にも取り組み，商品購入の前後に行われる乗乥乢検索行動によってある程度の正解率で満足度が1 学生会員

筑波大学大学院情報学学位プログラム

推測できることを示した．

ynagi2@klis.tsukuba.ac.jp
2 正会員

本研究の貢献は次の丳点である：

筑波大学図書館情報メディア系

mpkato@acm.org
3 学生会員• 商品購入の前後に行われる情報探索行動と購買満足度の関係

兵庫県立大学大学院情報科学研究科

ad22l019@gsis.u-hyogo.ac.jp
4 正会員

を明らかにする新たな問題に取り組んだ．

兵庫県立大学大学院情報科学研究科• 購買に満足した場合とそうでない場合において検索意図の時

t.yamamoto@sis.u-hyogo.ac.jp
5 正会員

兵庫県立大学大学院情報科学研究科

間変化が異なること，また，購入者や商品の性質によってそ

ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp
6 非会員の差異が異なることを明らかにした．

ヤフー株式会社

sufujita@yahoo-corp.jp

丱日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月• 購買前後の乗乥乢検索行動からユーザの満足度を予測するタス

ような影響を及ぼしているか検証する．

クに取り組み，乗乥乢検索行動によってある程度の正解率で満以上のように，本研究では乒乑丱に加え，乒乑串丬 乒乑丳の通り，商足度が推測できることを示した．これにより，レビューをし品やユーザの特性が変わった場合に，購買に満足したユーザとそていないユーザに対してもある程度満足度が推測できること

うでないユーザで商品に関する検索行動が異なるかどうかを分析

を示した．

する．

串丮串 ユーザ検索行動

本論文の構成は次の通りである． 串節では商品の購買満足度やユーザ検索行動，特に購買に関する検索行動の分析を行った

ユーザの検索行動に関する関連研究について述べる． 丳節では分研究もなされている 乛丶九丬 乛丹九丬 乛丳九丬 乛丸九丬 乛丱丰九． 中でも乓乵らは久乃サ

析の準備として，分析に用いるデータの詳細や検索意図について

イトにおける検索行動について，検索の動機，商品の絞り込み述べる． 临節では購買に満足したユーザとそうでないユーザにつ具合，戦略を観点として各検索セッションに乔乡乲乧乥乴 东乮乤乩乮乧 丨乔乆丩丬いて，検索行動に違いが見られるか分析した結果について報告す乄乥乣乩乳乩乯乮 乭乡乫乩乮乧 丨乄乍丩丬 久乸买乬乯乲乡乴乩乯乮 丨久乐丩の丳種類の検索意図を割る． 丵節では临節で得られた分析結果をもとに，購買満足度を予り当てている．その後，ユーザの検索行動や割り当てた検索意

測するタスクに取り組む． 丶節では本論文の結論を述べる．

図と，検索結果に対する満足度の関係性を分析している 乛丱丹九．

串 関連研究乓乵らの分析はユーザの検索行動や検索意図と満足度の関係を分析している点で本研究と類似しているが，扱う満足度が異なる．

本節では顧客満足度とユーザ検索行動の串トピックそれぞれの乓乵らの分析における満足度とは，被験者実験によって得た検索関連研究について述べる．

体験に対する満足度を指す．検索体験に対する満足度と購買行動

串丮丱 顧客満足度の関係については，満足が必ずしも購買につながるとはいえない

顧客満足度とは，知覚された商品のパフォーマンスが顧客の期とし，購買行動を検索体験に対する満足度とすることは適切でな

待に対しどの程度であったかを評価したものである．したがっいと述べている．対して本研究では，ユーザが商品に付与したレて，パフォーマンスが期待ほどでなければ顧客は不満を持ち，パーティングを用いることで，ユーザの商品購買後も含めた検索行

フォーマンスが期待以上であれば顧客は満足する．そして，顧客動と商品購入後に得る購買満足度の関係を分析する．加えて，本

満足度は売り手の収益やサービスの利用継続などに関係すること研究ではユーザのこれまでの購買経験や商品の特性を加味した分がわかっている 乛丵九丬 乛临九．例えば么乡乬乬乯乷乥乬乬は，顧客の満足度はロ析まで行う． 乚乨乡乮乧らはサーチエンジンの広告について，広告にイヤリティに結びつき，ロイヤリティは収益に関係することを明表示された商品を購入する前後でユーザのその商品に対する広告

らかにしている 乛丵九．

消費行動が異なることを明らかにしている 乛串丱九． 乚乨乡乮乧らの分析

また，満足度に影響を及ぼす要因についても研究されていは商品の購買前後の検索行動を分析している点で本研究と類似しる 乛丱丳九丬 乛丱串九． 乒乩乣乨乩乮乳と乂乬乯乣乨は車を例として，耐久消費財購入ている．しかし，乚乨乡乮乧らは広告消費行動の分析をしていること

後の満足度とその時間的な変化について分析している 乛丱丶九．そのに対し，本研究ではユーザが購買後に付与する満足度の分析を行

結果，製品に対する関心の高い消費者は，関心の低い消費者と比う点で異なる．

べ，商品を所有している期間中の満足度がわずかに高いことを明

検索行動に理解にあたり，検索意図の分類法を提案する研らかにしている．その一方で，購入後串ヶ月間では，製品に対す究もされている． 乗乥乢検索意図の分類として， 乂乲乯乤乥乲は乗乥乢検

る関心の高い消費者の満足度は低下しており，関心の低い消費者索を目的によって乎乡乶乩乧乡乴乩乯乮乡乬丬 义乮书乯乲乭乡乴乩乯乮乡乬丬 乔乲乡乮乳乡乣乴乩乯乮乡乬の丳つの満足度は上昇していたことも明らかにしている． 乔乳乩乯乴乳乯乵は知に分類し， 乊乡乮乳乥乮らはこの分類に基づいたクエリの分類を行覚された商品の品質と満足度が購入に与える影響を調査し，知覚っている 乛串九丬 乛丷九． 乒乡乯らは乂乲乯乤乥乲の分類に加え， 乗乥乢検索にされた商品の質が購買満足度や商品の再購入に影響を及ぼすことおける商品に関連する意図として乃乯乭买乡乲乩乳乯乮丬 乓乵买买乯乲乴を加えを明らかにしている 乛串丰九． 乓件乤乥乲乬乵乮乤は顧客の親近感と満足度のた分類法を提案している 乛丱丵九． 乁乳乨乫乡乮と乃乬乡乲乫乥は広告を一定関係を分析している 乛丱丷九．顧客がこれまでにあるレストランを利

回 数 以 上 ク リ ッ ク し て い る ク エ リ に つ い て， 商 用 と 非 商 用，

用した回数を親近感としたとき，親近感が平均よりも高い群は平乎乡乶乩乧乡乴乩乯乮乡乬と义乮书乯乲乭乡乴乩乯乮乡乬にそれぞれ分類している 乛丱九． 久乃サ

均よりも低い群と比べ，顧客満足度や再利用意図がより極端にな

イトにおける意図の分類法として， 乓乵らが商品検索意図を提案ることを示している．また，サービスのパフォーマンスが高い場している他， 乍乯乥は久乃サイト内のユーザ行動意図をクラスタリ

合には，親近感が平均よりも高い群の方が高い満足度を得ている

ングすることで分析している 乛丱丹九丬 乛丱丱九． 乓乯乮乤乨乩らは久乃サイトのことを明らかにしている．

クエリについて，乃乔乒やトークンの長さなどを特徴量としてクエ

このように，商品に対する関心の高さ，商品の質，顧客の特性

リを丵カテゴリにクラスタリングしている 乛丱丸九．これらの研究はとして購買経験が購買満足度に影響を及ぼすことが明らかにされ検索行動を理解するために検索意図の分類や予測などを行っていているが，情報探索行動と結びつけた分析はされていない．本研る．対して本研究では，乗乥乢検索行動について検索意図を割り当

究では， 久乃サイトにおけるレビューのレーティングを顧客満足てたのち， 久乃サイトでの購買と紐付けて分析を行う．本研究で度，検索回数を商品に対する期待や関心の大きさとみなす．そしは購買における情報探索行動の分析として，どの程度情報を絞りて，既存研究で明らかにされている知見がオンラインショッピン

込んで検索しているかに注目するため， 乓乵らが提案した検索意

グ及び乗乥乢検索行動にもあてはまるか，また乗乥乢検索行動がどの図を乗乥乢検索ログに適用し分析する．

串日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月

以上より，本研究では乒乑丱の通り，購買満足度と購買前後の検る．そのため，各クエリに商品の絞り込み度合いを表すラベルを索行動の関係の分析に取り組む．そして， 乒乑临を検証するため，割り当てることによって検索行動を捉える．本研究では購買にお購買前後の検索行動に基づく購買満足度の推定にも取り組む．

ける情報探索行動の分析として，どの程度情報を絞り込んで検索しているかに注目するため， 乓乵らが提案した検索意図を用いて

丳 対象データ

分析する．

本節では，本研究で用いるデータセットについて述べた後，用乓乵らはアノテーションに基づいて久乃サイトにおける検索の観点を集約し検索意図を提案している．しかし， 乗乥乢検索クエリいるデータに対して検索意図を割り当てる方法について示す．

は久乃サイトにおけるクエリログと比べ多様な観点を含むうえ，

丳丮丱 データセット
本研究では商品購買前後の乗乥乢検索行動と満足度の関係を分析

その量は膨大であるため，アノテーションに基づき検索意図を割するため，乗乥乢サーチエンジンである乙乡乨乯乯両検索の乗乥乢検索ログ

り当てることは困難である．したがって，本研究では自動で検索と， 久乃サイトである乙乡乨乯乯両ショッピングの購買ログおよびレビ

意図の割り当てを行う．自動での検索意図の割り当てを行うにあューデータを用いる． 乗乥乢検索ログと購買ログは串丰丱丶年丱丰月かたり，ルールベースの分類では条件を満たすクエリを確実に抽出ら串丰丱丷年丱丰月を対象期間とし，レビューデータについては，レできる利点がある．しかし，商品カテゴリごとに，そのカテゴリ

ビューは購買後に行われる性質上，串丰丱丶年丱丰月から串丰丱丸年丳月をに関する語の一覧を作成しルールベースで分類するのは困難であ

対象期間とした．購買ログおよびレビューデータと乗乥乢検索ログ

る．例えばカメラカテゴリにおいてレンズという語はカメラに関を紐付けることで，対象期間に商品を購入したユーザの乗乥乢検索

係する語だと考えられるが，このようなカメラに関係するがカメ行動の分析を可能とする．

ラと明示されていない語を網羅することは難しい．そこで本研究

購買ログについては，ある程度価格に幅があるカテゴリを選択

では，ルールベースでは捉えきれなかった語を捉えるため，ルーすることで，価格に応じて乗乥乢検索行動の違い，例えば高価な商

ルベースの分類を行った後に弱教師あり学習による分類も行うこ

品を買う際には入念に商品の検討が行われているといった傾向がとで，ルールでは捉えきれなかった傾向を捉えた意図の割り当てあるか比較できるようになる．そこで本研究ではカメラカテゴリを行う．以上より，本研究では乓乵らによる乔乆丯乄乍丯久乐の丳つによを対象とし，対象期間にカメラカテゴリの商品を購入したユーザる意図の分類法を参考しつつ，ルールベースの分類と弱教師ありについて分析する．

学習による分類の両方を用いてクエリに意図を割り当てる．

乗乥乢検索ログについては，日常的に乙乡乨乯乯両検索にて乗乥乢検索を丳丮串丮丱

行っているユーザを対象とするため，対象期間において毎月丱丰日

ルールベースの分類による意図の割り当て

ルールベースの分類では， 乔乆丯乄乍丯乏乴乨乥乲の丳つの意図を用い，次のルールにてクエリに意図を割り当てる．

以上検索しているユーザに絞って分析する．

■乔乆 丨乔乡乲乧乥乴 东乮乤乩乮乧丩

レビューデータには丵段階で評価されるレーティングの他にレ

ユーザは商品のカテゴリやブランドを知ビュー文が付与されている．レーティングの値は必ずしも購買にっており，商品を購入する，あるいは的を絞ったキーワードで検対する満足度を表しているとはいえず，その質も多様である．レ

索している段階を指す．ユーザが自身の購入したい商品のカテゴ

ビューの文字数と記載内容について目視したところ，丱丰丰文字以リやブランドを既に知っているのであれば，メーカー名やブラン

上のレビューにおいては商品について詳細に述べているものがド名で検索して商品を吟味したり，その商品の商品名や型番で検多いことがわかった．一方で，丱丰丰文字以上のレビューの中には索しその商品を購入したりすると考えられる．したがって，クエ同じ文章を使いまわして掲載している文や，購買前に付与されてリ内に購入商品のカテゴリに関するメーカー名，型番，商品名いる文が見られた．以上を踏まえ，本研究では丱丰丰文字以上のレのいずれかを含むクエリにこの意図を割り当てる．メーカー名，ビュー文を持ち，かつ文字列が完全一致するレビューが過去に行

型番，商品名については商品比較サイトの価格丮乣乯乭 *1 をクロール

われていない，商品購買後に付与されたレビューのレーティング

し，メーカー名，型番，商品名の一覧を作成した．

に限定しレビューを抽出する．また，丵段階のレビューレートに■乄乍 丨乄乥乣乩乳乩乯乮 乭乡乫乩乮乧丩

ついてもレートとその記載内容について目視したところ，レート

うべきかについては不明瞭な段階を指す．ユーザが自身の購入し商品カテゴリは知っているが，何を買が丳以下のレビューについては主に不満足であることを示す内容

たい商品のカテゴリは明らかになっているが，他の要素についてが記されている傾向が見られた．この傾向から，本研究ではレーはまだ不明瞭である場合，その商品のカテゴリ名をクエリに含んトが临以上であれば満足，レートが丳以下であれば不満足とする．

だ検索を行うことが考えられる．例えば，カメラを購入したい場

丳丮串 意図の割り当て

合はまず，クエリ丐カメラおすすめ丑で検索するといったことが考本研究では各乗乥乢検索クエリに意図を割り当て，その頻度や時えられる．したがって， 乔乆の条件を満たさないが，その商品の間変化を捉えることで検索行動を分析する． 乗乥乢検索クエリに

カテゴリ名を含むクエリにこの意図を割り当てる．

は商品の購買に関係あるものとそうでないものが存在する．加え■乏乴乨乥乲 乓乵らはブラウジングや商品を絞り込んでいない段階のて，同じカテゴリの商品について検索している場合でもその絞り意図として久乐 丨久乸买乬乯乲乡乴乩乯乮丩 を示している． 久乃サイトの検索ロ

込み度合いは異なることがある．例えば，クエリ丐カメラおすすグを用いている乓乵らに対し，本研究では乗乥乢検索ログを用いていめ丑で検索したユーザはカメラを購入したいことしか決まっている．そのため，乔乆および乄乍のいずれの条件も満たさないクエリ

ないと考えられる．一方，クエリ丐久乏乓 乒丵 価格丑で検索したユー
ザは久乏乓 乒丵を購入しようか検討している段階であると考えられ*1 価格丮乣乯乭：乨乴乴买乳为丯丯乫乡乫乡乫乵丮乣乯乭丯丳日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月

が商品の探索そのものに関係する可能性は低いと考えられる．しにはサポートベクターマシン，ランダムフォレスト，ロジスティ

たがって，商品には関係ない意図として新たに乏乴乨乥乲という意図

ック回帰を用いたが，いずれのモデルでも予測結果はほぼ変わらを割り当てる．

なかった．そのため，より早く学習を行えるロジスティック回帰丳丮串丮串

弱教師あり学習の分類による意図の割り当てを用い，正例または負例のラベルが付与されていないクエリにつ弱教師あり学習の分類による意図の割り当てではルールベース

いてラベルを割り当てる．本モデルによる予測の結果について評では捉えきれなかった語を捉えるため，ルールベースの分類で価するため，予測結果のうち，無作為に抽出したクエリと割り意図が乏乴乨乥乲に分類されたクエリのみを用いる．弱教師あり学習

当てたラベル串丵組について，そのクエリがカテゴリに関係するによる意図の割り当てでは，クエリを空白で分割して得た乂乡乧 乯书

クエリであるかどうかを著者が見て判定した．その結果，正解

乗乯乲乤乳を入力，そのクエリに割り当てる意図を出力として，クエ率丰丮丸临，乆丱値丰丮丸丰で分類できていることが確認された．

リに含まれている語に基づく意図の分類を実現する．加えて，ユ以上で得た，ルールベースの分類と機械学習による分類の両方

ーザは商品について調べる際，商品の絞り込み度合いを変えながによってクエリに割り当てた意図を用いて検索行動を分析する．

ら検索すると考えられるため，意図を割り当てるにはクエリの時

临 購買満足度の分析

系列も考慮する必要がある．そのため，乗乥乢検索ログをセッショ

本節では，丳節で述べたデータに割り当てた検索意図の時間変ン分割し，各セッションに注目して弱教師あり学習の正例と負例化を分析することで乒乑丱丬 乒乑串丬 乒乑丳を検証する．

に相応しいクエリを抽出する．セッションは連続したクエリの間に丳丰分以上の時間が空いている場合はタイムアウトしていると仮分析にあたっては，検索ログを購買前後それぞれについて分割定し作成した．ここで，セッション集合はN (𝑠) と表す．任意のし，各時区間におけるクエリに割り当てられた検索意図の頻度をセッション𝑠𝑙 ∈ N (𝑠) はクエリ列であるため， 𝑠𝑙 の 𝑘 番目のクエリ求めることで検索意図の時間変化を分析した．購買の直前・直後

を𝑞 𝑙,𝑘 ， 𝑛を丰以上の整数として𝑠𝑙 = {𝑞 𝑙,0 , . . . , 𝑞 𝑙,𝑛 }と表し，正例

だけでなく長期的な購買に関する乗乥乢検索行動を捉えるため，購と負例を次のように定める．

買前後それぞれについて，購買から丱週間以内，丱週間から串週間■正例以内，串週間から丳週間以内，丳週間から临週間以内，临週間より後

乗乥乢検索を用いて商品について調べる場合，ユーザはクエリを何度か再構成しながら情報を探索すると考えられる．そのの丵時区間ずつ，合計丱丰時区間に分割した．検索意図の時間変化

ため，商品を探索しているクエリは時系列的に連続して出現しやを分析するに際し，各ユーザが各時区間においてどの程度検索しすいと推測できる．したがって， 𝑚 を整数として0 < 𝑚 < 𝑛を満ているかを明らかにするため，購買に満足したユーザとそうでなたす任意の𝑞 𝑙,𝑚 について， 𝑞 𝑙,𝑚−1 , 𝑞 𝑙,𝑚+1 の両方が型番，商品名，

いユーザそれぞれについて各クエリに割り当てられた検索意図のカテゴリ名のいずれかを含む場合， 𝑞 𝑙,𝑚 は乏乴乨乥乲に分類されてい出現回数をカウントした．分析にあたっては，ユーザごとに総検ても商品の探索に関係している可能性が高い．なお，ルールベー

索回数は異なるが，極端に多く検索しているユーザの影響を強くスによる分類では，メーカー名を含むクエリも商品に関する的を受けない方が望ましいため，カウントした検索意図について正規

絞った検索であるとして乔乆と分類している．しかし，メーカー化を行い算出した．具体的には，式丨丱丩で得られる𝑛𝑡 ,𝑢 を全ユーザ名を含むクエリの前後では他カテゴリの商品や，メーカー自体にについて平均し，時区間𝑡 における検索意図の頻度として各時区ついて検索している可能性も考えられるため，正例とみなす条件間における頻度を算出した．

には含めないこととする．このとき𝑞 𝑙,𝑚 はメーカー名，型番，商品名の一覧にある語を含まないことも踏まえ，意図を乄乍である

𝑛𝑡 ,𝑢 =とみなし正例とする．加えて，先述の条件のみでは対象とする商時区間𝑡 におけるユーザ𝑢 の検索回数
ユーザ𝑢 の全期間の検索回数

丨丱丩临丮丱 商品を購買し満足したユーザとそうでないユーザの商品に品カテゴリ以外でも出現しやすい語が含まれる可能性がある．そ関する検索行動は異なるのか？

のため，クエリ内での語の共起に注目し，乐乍义 丨乐乯乩乮乴乷乩乳乥 乍乵乴乵乡乬

本小節では乒乑丱について検証する．図丱乡に乔乆が割り当てられ义乮书乯乲乭乡乴乩乯乮丩が負の語および出現頻度丱丰回未満の語を除く．この条件により，カテゴリ名と共起しにくい語や，他のカテゴリでよたクエリ丨以下，乔乆クエリ丩について，図丱乢に乄乍が割り当てられく共起する語を含めないようにする．以上の条件を満たしたクエ

たクエリ丨以下， 乄乍クエリ丩について，購買に満足したユーザとリについて目視したところ，カメラカテゴリにおいてカメラ専門

そうでないユーザの検索意図の時間変化を示す．これらのグラフ店の久乃サイトや，レンズのような付属品を表す語を多く含んでの横軸は購買から検索までの時区間を表しており，例えば，丨中丱乷丬いたことが確認できた．そのため，これらのクエリを正例として

丰九は購買前丱週間以内， 乛丫丱乷丬 丫串乷丩は購買後丱週間以上串週間以内用いる．

の時区間を表している．購買前後临週間より後の時区間について■負例 乗乥乢検索クエリは多様であり，それらの大半はその商品は，その頻度の割合が他の区間よりも非常に大きくなるため，グの購買に関係のないものであると考えられる．したがって，任意

ラフではそれら以外の丸時区間の頻度を示している．縦軸は正規の𝑞 𝑙,𝑚 に対して乏乴乨乥乲が割り当てられているとき，𝑠𝑙 は購買に関係化して得た検索意図の頻度を表している．棒グラフは満足した

しないセッションであると推測できるため，任意の𝑞 𝑙,𝑚 を負例とユーザとそうでないユーザそれぞれについて各時区間におけるする．

検索意図の頻度を表している．例えば図丱乡では，各時区間におけ■評価 以上の条件を満たした正例および負例のクエリを正例とる乔乆クエリについて，満足したユーザの頻度は乓乁乔の棒グラフ

負例の比が丱为丱になるようにサンプリングし学習に用いる．学習で，そうでないユーザの頻度は乄乓乁乔の棒グラフで示している．

临日本データベース学会データドリブンスタディーズ乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月

SAT
DSAT

)
4w

)
,+
3w
[+

[+

2w

,+

3w

)
2w
,+

DSAT

)
3w

,+

4w

)
,+
[+

2w
[+

1w

,+

3w

)
2w

)

,0
]

1w
[+

[0
,+

,-1
w

時区間

(1w

(3w

,-2
w

]
,-3
w
(4w

,+
3w

]

DIFF

)
4w

)
,+
[+

2w
[+

[+

1w

,+

3w

)
2w

)
1w
[0
,+

,0
]
(1w

]
(2w

,-1
w

]
(3w

,-2
w

]

頻度

DIFF

SAT

(2w

DSAT

0.11
0.1
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01
-0.02
]

SAT

,-3
w

)

丨乡丩 乔乆クエリの時間変化

0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01

(4w

1w
[+

時区間

丨乡丩 乔乆クエリの時間変化

頻度

1w

,0
]

時区間

時区間

丨乢丩 乄乍クエリの時間変化

図丱

[0
,+

(1w

,-1
w

,-2
w

]
,-3
w
(4w

,+

]

DIFF

)
4w

)
3w

,+
[+

[+

2w

,+

3w

)
2w

)
1w
[+

1w

[0
,+

,0
]

]

(1w

,-1
w
(2w

,-2
w
(3w

,-3
w
(4w

]

頻度

DIFF

0.1
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01
]

DSAT

(2w

SAT

(3w

0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01
]

頻度

一般論文

丨乢丩 乄乍クエリの時間変化

図串 価格が中央値よりも高い場合における検索意図の時間変化

検索意図の時間変化

折れ線グラフは各時区間について，乓乁乔の値から乄乓乁乔の値を引

エリについて，購買に満足したユーザとそうでないユーザの検索

いた値を示している．

意図の時間変化を示す．図丱乡や図丱乢と同様に，これらのグラフの図丱乡と図丱乢から，満足したユーザはそうでないユーザと比べ，横軸は購買から検索までの時区間を，縦軸は正規化して得た検索乔乆クエリと乄乍クエリの両方において購買前後串週間以内の頻度

意図の頻度を表している．棒グラフは満足したユーザとそうでなが高く，特に乔乆クエリにおける購買後丱週間以内はその傾向が顕いユーザそれぞれの各時区間における検索意図の頻度を表してお著にみられる．この傾向は検索の頻度を製品に対する関心とみなり，折れ線グラフは各時区間について，満足したユーザの検索意

したとき， 乒乩乣乨乩乮乳と乂乬乯乣乨の製品に対する関心の高い消費者は，図の頻度からそうでないユーザの検索意図の頻度を引いた値を示

関心の低い消費者と比べ満足度が高いという知見を反映している

している．

と考えられる．購買後丱週間以内における乔乆クエリの頻度の差に

図串乡と図串乢から，価格が中央値よりも高い場合はいずれの検ついては，商品に満足している場合はそうでない場合と比べ，そ索意図においても，満足していないユーザの方が購買前丱週間以の商品の使い方や詳細などについて調べるためにこのような差が

上串週間以内の頻度は低く，購買前丱週間以内の頻度が高いことがみられたと推測できる．

わかる．この傾向は，満足しているユーザはそうでないユーザと以上より，商品を購買し満足したユーザとそうでないユーザの比べ購買前丱週間以内以外にも商品カテゴリに関係する検索をし商品に関する検索行動は異なる傾向にあることが推測された．

ていることを意味する．したがって，価格の高い商品を購入する

临丮串 商品の特性が変われば，商品を購買し満足したユーザとそ場合においては購買直前だけでなく，商品について長期的に調べうでないユーザの商品に関する検索行動は異なるのか？

ている方が満足度が高くなる可能性があると推測できる．図丳乡と本小節では乒乑串について検証する． 乒乑串の検証にあたっては，

図丳乢から，価格が中央値以下の場合については，価格で二分しな商品の特性の中でも価格に注目することで，高価な商品を購入すかった場合と同様の傾向が見られる．したがって，価格が低い場る場合とそうでない場合で満足する乗乥乢検索行動が異なるかを明合においては，長期的に調べることが満足につながるとはいえならかにする．本分析では商品を価格の中央値で二分し，購買した

いと推測できる．

商品の価格が中央値よりも高い場合とそうでない場合で購買に満以上より，商品の特性が変われば，商品を購買し満足したユー

足したユーザとそうでないユーザの商品に関する乗乥乢検索行動がザとそうでないユーザの商品に関する検索行動は異なる傾向にあ異なるか検証する．

ることが推測された．

価格が中央値よりも高い場合の結果として，図串乡に乔乆クエリ临丮丳 ユーザの特性が変われば，商品を購買し満足したユーザとについて，図串乢に乄乍クエリについて，購買に満足したユーザとそうでないユーザの商品に関する検索行動は異なるのか？

そうでないユーザの検索意図の時間変化を示す．価格が中央値以

本小節では乒乑丳について検証する． 乒乑丳の検証にあたっては，下の場合の結果として，図丳乡に乔乆クエリについて，図丳乢に乄乍ク

分析期間内でカメラカテゴリの商品を複数回購入しているユーザ

丵日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月

)
4w

)
,+
3w
[+

[+

2w

,+

3w

)
2w
,+

)

[+

3w

,+

4w

)
,+

[+

2w

,+

3w

)
2w

)
1w

1w
[+

[0
,+

,-3
w
(4w

,+
3w

,0
]

]

)
4w

)
,+
[+

2w
[+

[+

1w

,+

3w

)
2w

)
1w
[0
,+

,0
]
(1w

]
(2w

,-1
w

]
(3w

,-2
w

]

時区間

(1w

0
-0.02

]

0.02

DIFF

,-1
w

頻度

0.04

DSAT

(2w

DIFF

0.06

SAT

]

DSAT

,-2
w

0.08

0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0

(3w

SAT

,-3
w

)

丨乡丩 乔乆クエリの時間変化

0.1

(4w

1w
[+

時区間

丨乡丩 乔乆クエリの時間変化

頻度

1w

,0
]

,-3
w
(4w

,+

時区間

時区間

丨乢丩 乄乍クエリの時間変化

図丳

[0
,+

]

)
4w

)
3w

,+
[+

[+

2w

,+

3w

)
2w

)
1w
[+

1w

[0
,+

,0
]

]

(1w

,-1
w

]
(2w

,-2
w

]
(3w

,-3
w
(4w

]

0
-0.02

DIFF

(1w

0.02

DSAT

,-1
w

頻度

頻度

0.04

SAT

]

DIFF

0.06

0.12
0.11
0.1
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01
-0.02
-0.03

(2w

DSAT

,-2
w

SAT

(3w

0.1
0.08

丨乢丩 乄乍クエリの時間変化

価格が中央値以下の場合における検索意図の時間変化

図临 購買経験が複数回あるユーザにおける検索意図の時間変化

はカメラについて高い興味を持っていると考えられるため，ユー

回あるユーザはその割合が少ないため，購買経験が丱回のユーザ

ザの特性の中でも分析期間内の購買回数に注目する．この観点にについては特性で二分しない場合と似た傾向がみられた．
以上より，ユーザの特性が変われば，商品を購買し満足したユより，商品カテゴリに対し高い興味を持っている場合とそうでない場合で満足する乗乥乢検索行動が異なるかを明らかにする．本分ーザとそうでないユーザの商品に関する検索行動は異なる傾向に

析では分析期間内でカメラカテゴリの商品を複数回購入しているあることが推測された．

ユーザであるかどうかで二分することで，ユーザの特性によって丵 購買満足度の予測

購買に満足したユーザとそうでないユーザの商品に関する乗乥乢検

本節では，ユーザの時区間ごとの検索回数と乗乥乢検索クエリに索行動が異なるか検証する．
分析期間内の購買回数が複数回であるユーザの結果として，含まれる単語をそれぞれ用いて購買満足度の予測を行うことで，図临乡に乔乆クエリについて，図临乢に乄乍クエリについて，購買に乒乑临を検証する．購買満足度は様々な要因で決定される上，ユー

満足したユーザとそうでないユーザの検索意図の時間変化をザは必ずしも明確な基準に基づいて丵段階のレートを決めている

示す．分析期間内の購買回数が丱回であるユーザの結果として，訳ではないと考えられる．そこで本研究では問題を簡略化するた

図丵乡に乔乆クエリについて，図丵乢に乄乍クエリについて，購買に満め，レビューのレートが临以上であれば満足，丳以下であれば不満足したユーザとそうでないユーザの検索意図の時間変化を示す．

足として，ユーザが満足しているかどうかを予測する串値分類問

これらのグラフの横軸と縦軸は図丱乡や図丱乢と同様である．

題に取り組む．満足度予測にあたっては，临節にて商品を購買し図临乡と図临乢より，購買経験が複数回あるユーザは満足した場

満足したユーザとそうでないユーザの商品に関する検索行動は異合，乔乆クエリと乄乍クエリの両方で購買前丱週間以内だけでなく，なることが明らかになったため，各検索意図における各時区間で購買前丳週間以上临週間前から徐々に頻度が高くなっている傾向の頻度を用いた予測を行う．加えて，検索意図だけでなく，購買がみられる．一方，購買経験が複数回あるユーザは満足しない場

前の乗乥乢検索クエリを用いた予測にも取り組むことで，購買満足合，乔乆クエリと乄乍クエリの両方で購買前丳週間以上临週間前から度とクエリ語の関係を明らかにする．

購買に近づくにしたがい頻度が低くなる傾向がある．そして，購予測に用いるデータとして，本研究で用いるレビューデータの買前丱週間以内になると急激に頻度が高くなっており，特に乔乆ク

うち丸丳丮丰严はレートが临以上であり，本研究において満足とみな

エリにおいては満足しているユーザ以上にその頻度が高くなってされる．したがって，レビューデータは満足度が満足に偏った不いる．これらの傾向から，商品に対し高い興味を持っているユー

均衡データとなっているといえる．そのため，レビューデータはザにおいては，徐々に検索の量を増やすような探索ではなく，検満足と不満足が同数になるようにアンダーサンプリングした上で索の量が減少していった後，購買直前に集中して調べる場合に不学習に用いることで，学習における予測ラベルの偏りが生じない満足になると推測できる．図丵乡と図丵乢のように，購買経験が複数ようにした．

丶日本データベース学会データドリブンスタディーズ乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月

SAT

1.5

DSAT

1

DIFF

0.5
重み

0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01

TF
DM
Other

0
-0.5
-1
-1.5
,)
[+

4w

4w
)
,+

3w
)
[+

3w

,+
[+

1w
[+

2w

,+

+

2w
)

1w
)

,0
]

[0
,

]

各意図における時区間時区間丨乡丩 乔乆クエリの時間変化

図丶

0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01

検索意図の頻度における重み

SAT
DSAT

ー

便
イ

ペ

郵
マ

プ

時区間

ジ

局

X

館
映

ー
ロ

フ

上

ル

略

B

⽅

攻

ィ

胃

き

が

ん

A

,+
3w

む

)
4w

)

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6

[+

2w

,+

3w

)
,+
[+

1w
[+

[0
,+

1w

2w

)

,0
]
(1w

]
,-1
w
(2w

,-2
w
(3w

,-3
w
(4w

]

重み

DIFF

]

頻度

(1w

]
(2w

,-1
w

]

,-2
w
(3w

,-3
w

4w
]
(,-

,+

(4w

)
4w

)
3w

,+
[+

[+

2w

,+

3w

)
2w

)
1w
[+

1w

[0
,+

]

,0
]
(1w

,-1
w
(2w

,-2
w
(3w

,-3
w
(4w

]

-2
]

頻度

一般論文

単語

丨乢丩 乄乍クエリの時間変化

図丵 購買経験が丱回のみのユーザにおける検索意図の時間変化

図丷

予測にあたっては，どの特徴量が購買満足度に影響しているか

クエリ語による予測における重み丵丮串 クエリ語による予測を明らかにするため，ランダムフォレストとロジスティック回

クエリ語による予測では，購買前のクエリを空白で分割して帰を用いた．ランダムフォレストは木の本数を丱本から串丰本，木得た乂乡乧 乯书 乗乯乲乤乳を入力として満足度の予測を行った．この際，の深さを丱から丵，ロジスティック回帰は正則化の強さを表す係

乗乥乢検索クエリには購買に関係のない語も多く含まれるため，数の候補を10 −2 から丱丰倍刻みで105 までとして，グリッドサーチ

丱丰人以上のユーザが用いていた語に限定して乂乡乧 乯书 乗乯乲乤乳を作成

を用いて最適なパラメータを探索し決定した．本学習ではアンした．予測の正解率はランダムフォレストで丰丮临丵，ロジスティッ

ダーサンプリングを行っているため，学習に十分な量のデータ

ク回帰で丰丮丵丳となり，乗乥乢検索クエリから満足度を予測できる可を用いることができていない可能性がある．そのため， 乎乥乳乴乥乤能性が示された．満足と不満足それぞれについて予測に効いてい乃乲乯乳乳 乖乡乬乩乤乡乴乩乯乮によって学習と評価を行い，検証用データに関す

る語を明らかにするため，より正解率の高いロジスティック回帰る乃乲乯乳乳 乖乡乬乩乤乡乴乩乯乮とテスト用データに関する乃乲乯乳乳 乖乡乬乩乤乡乴乩乯乮のによる予測における，重みの上位丵語と下位丵語を図丷に示す．
図丷の縦軸は重みを，横軸は重みの上位丵語と下位丵語を示し

いずれについても丳中乆乯乬乤で分割した．

丵丮丱 検索意図の頻度による予測ている． なお，図中の乁はある総合久乃サイトを， 乂はあるカメ

検索意図の頻度による予測では，合計丳種類の各検索意図につラ専門店の久乃サイトを， 乘はセンシティブワードを示していいて，合計丱丰区間の各時区間ごとの割合を並べた丳丰次元ベクト

る． 図丷より， 重みの下位丵語ではカメラの購買に関連する語

ルを用いて満足度の予測を行った．その結果，正解率はランダムが現れていないが，上位丵語の中には総合久乃サイトやあるカメ

フォレストで丰丮临丷，ロジスティック回帰で丰丮临丹となり，今回用い

ラ専門店の久乃サイトがみられた． この結果から，満足したユ

たデータにおいては，検索意図の割合から満足度を予測することーザは乙乡乨乯乯両ショッピング以外の久乃サイトにて商品を比較後，は困難であることが示された．ロジスティック回帰による予測で乙乡乨乯乯両ショッピングで購入していると考えられる．

得た各特徴量の重みを図丶に示す．

また，購買丱週間前に丱丰回以上用いられていたクエリ語にも着図丶では，横軸を各検索意図における時区間を示しており，縦目した．その結果，メーカー名やブランド名は満足度に関わらず軸は各意図における各時区間の特徴の重みを示している．図丶で共通して見られたが，丐価格丑や丐比較丑などの語が購買に満足したは，乄乍クエリの重みの絶対値が大きい傾向がある．しかし，購場合はそうでない場合と比べよりも高い割合でみられた．この結買直前・直後の重みの絶対値が相対的に小さいなど，临節で得た果からも，購買前に久乃サイトや商品について吟味することがユ

購買満足に関する特徴を捉えられていないと考えられる．購買にーザの満足につながると考えられる．

関する特徴を捉えられていない原因として，アンダーサンプリン丶 まとめグをした結果，十分な学習が行えず満足するユーザに共通する特徴を見つけ出せなかったことが推測される．

本 研 究 で は， 久乃サ イ ト に お け る 商 品 購 入 の 前 後 に 行 わ れ丷日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丳丬 串丰串丳年 丳月る乗乥乢検索行動と購買満足度の関係分析を行った． 具体的にconsumer-markets/consumer-insights-survey.html丬 丨乡乣中乣乥乳乳乥乤 串丰串丱中丱串中串丱丩丮
乛丱丵九 乎乩乫乩乴乨乡 乒乡乯丬 乃乨乥乴乡乮 乂乡乮乳乡乬丬 乓乵乢乨乡乢乲乡乴乡 乍乵乫乨乥乲乪乥乥丬 乡乮乤 乃乨乡乮乤乲乡乍乡乤乤乩乬乡丮 乐乲乯乤乵乣乴 乩乮乳乩乧乨乴乳为 乁乮乡乬乹乺乩乮乧 买乲乯乤乵乣乴 乩乮乴乥乮乴乳 乩乮 乷乥乢 乳乥乡乲乣乨丮义乮 CIKM丬 买乡乧乥乳 串丱丸丹丕串丱丹串丬 串丰串丰丮乛丱丶九 乍乡乲乳乨乡 乌丮 乒乩乣乨乩乮乳 乡乮乤 乐乥乴乥乲 么丮 乂乬乯乣乨丮 乐乯乳乴中买乵乲乣乨乡乳乥 买乲乯乤乵乣乴 乳乡乴乩乳中书乡乣乴乩乯乮为 义乮乣乯乲买乯乲乡乴乩乮乧 乴乨乥 乥丛乥乣乴乳 乯书 乩乮乶乯乬乶乥乭乥乮乴 乡乮乤 乴乩乭乥丮 Journal ofBusiness Research丬 串丳丨串丩为丱临丵丕丱丵丸丬 丱丹丹丱丮
乛丱丷九 乍乡乧乮乵乳 乓件乤乥乲乬乵乮乤丮 乃乵乳乴乯乭乥乲 书乡乭乩乬乩乡乲乩乴乹 乡乮乤 乩乴乳 乥丛乥乣乴乳 乯乮 乳乡乴乩乳书乡乣乴乩乯乮乡乮乤 乢乥乨乡乶乩乯乲乡乬 乩乮乴乥乮乴乩乯乮乳丮 Psychology & Marketing丬 丱丹丨丱丰丩为丸丶丱丕丸丷丹丬串丰丰串丮乛丱丸九 乐乡乲乩乫乳乨乩乴 乓乯乮乤乨乩丬 乍乯乨乩乴 乓乨乡乲乭乡丬 乐乲乡乮乡乭 之乯乬乡乲乩丬 乡乮乤 乃乨乥乮乧乘乩乡乮乧乚乨乡乩丮 乁 乴乡乸乯乮乯乭乹 乯书 乱乵乥乲乩乥乳 书乯乲 乥中乣乯乭乭乥乲乣乥 乳乥乡乲乣乨丮 义乮 SIGIR丬 买乡乧乥乳丱串临丵丕丱串临丸丬 串丰丱丸丮乛丱丹九 乎乩乮乧 乓乵丬 乊乩乹乩乮 么乥丬 乙乩乱乵乮 乌乩乵丬 乍乩乮 乚乨乡乮乧丬 乡乮乤 乓乨乡乯买乩乮乧 乍乡丮 乕乳乥乲乩乮乴乥乮乴丬 乢乥乨乡乶乩乯乵乲丬 乡乮乤 买乥乲乣乥乩乶乥乤 乳乡乴乩乳书乡乣乴乩乯乮 乩乮 买乲乯乤乵乣乴 乳乥乡乲乣乨丮 义乮
WSDM丬 买乡乧乥乳 丵临丷丕丵丵丵丬 串丰丱丸丮乛串丰九 乒乯乤乯乵乬乡 乔乳乩乯乴乳乯乵丮 乔乨乥 乲乯乬乥 乯书 买乥乲乣乥乩乶乥乤 买乲乯乤乵乣乴 乱乵乡乬乩乴乹 乡乮乤 乯乶乥乲乡乬乬
乳乡乴乩乳书乡乣乴乩乯乮 乯乮 买乵乲乣乨乡乳乥 乩乮乴乥乮乴乩乯乮乳丮 International journal of consumer
studies丬 丳丰丨串丩为串丰丷丕串丱丷丬 串丰丰丶丮乛串丱九 乑乩乡乮乹乵乮 乚乨乡乮乧丬 乓乨乡乷乮乤乲乡 么乩乬乬丬 乡乮乤 乄乡乶乩乤 乒乯乴乨乳乣乨乩乬乤丮 乐乯乳乴 买乵乲乣乨乡乳乥
乳乥乡乲乣乨 乥乮乧乩乮乥 乭乡乲乫乥乴乩乮乧丮 义乮 WWW丬 买乡乧乥乳 丶丶丳丕丶丷丰丬 串丰丱丸丮は， 久乃サイトで商品を購入したユーザの乗乥乢検索ログをその検索意図に基づいて分類し，その時間変化が購買満足度によって異なるか調査した．その結果，購買に満足したユーザはそうでない
ユーザと比べ，購買前後串週間以内の頻度が高いことがわかった．
また，価格の高い商品を購入する場合においては購買直前だけでなく，商品について長期的に調べているユーザの方が満足度が高い傾向がみられた．商品に対し高い興味を持っているユーザは，
徐々に検索量を増やすような探索ではなく，検索量が減少していった後，購買直前に集中して調べ購買した場合に不満足になる傾向がみられた．分析で得た知見をもとに購買満足度の推定にも取り組み，購買前後に行われる乗乥乢検索行動によって満足度が推測できる可能性があることを示した．
今後の課題として，カメラカテゴリ以外についての分析や，購買満足度の予測正解率の向上などが挙げられる．

謝辞
本研究は乊乓乐乓科学研究費助成事業 乊乐丱丸么丰丳串临临， 乊乐丱丸么丰丳临丹临，乊乐串丱么丰丳丷丷临， 乊乐串丱么丰丳丷丷丵 による助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．

参考文献
乛丱九 乁乺乩乮 乁乳乨乫乡乮 乡乮乤 乃乨乡乲乬乥乳 乌丮 乁丮 乃乬乡乲乫乥丮 乃乨乡乲乡乣乴乥乲乩乺乩乮乧 乣乯乭乭乥乲乣乩乡乬乩乮乴乥乮乴丮 义乮 CIKM丬 买乡乧乥乳 丶丷丕丷丶丬 串丰丰丹丮乛串九 乁乮乤乲乥乩 乂乲乯乤乥乲丮 乁 乴乡乸乯乮乯乭乹 乯书 乷乥乢 乳乥乡乲乣乨丮 ACM SIGIR forum丬丳丶丨串丩为丳丕丱丰丬 串丰丰串丮乛丳九 乙乡乮乧乹乡乮乧 乇乵乯丬 乚乨乩乹乯乮乧 乃乨乥乮乧丬 乌乩乱乩乡乮乧 乎乩乥丬 乘乩乮中乓乨乵乮 乘乵丬 乡乮乤乍乯乨乡乮 之乡乮乫乡乮乨乡乬乬乩丮 乍乵乬乴乩中乭乯乤乡乬 买乲乥书乥乲乥乮乣乥 乭乯乤乥乬乩乮乧 书乯乲 买乲乯乤乵乣乴
乳乥乡乲乣乨丮 义乮 MM丬 买乡乧乥乳 丱丸丶丵丕丱丸丷丳丬 串丰丱丸丮乛临九 乁乮乤乥乲乳 乇乵乳乴乡书乳乳乯乮丬 乍乩乣乨乡乥乬 乄丮 乊乯乨乮乳乯乮丬 乡乮乤 义乮乧乥乲 乒乯乯乳丮 乔乨乥 乥丛乥乣乴乳乯书 乣乵乳乴乯乭乥乲 乳乡乴乩乳书乡乣乴乩乯乮丬 乲乥乬乡乴乩乯乮乳乨乩买 乣乯乭乭乩乴乭乥乮乴 乤乩乭乥乮乳乩乯乮乳丬 乡乮乤乴乲乩乧乧乥乲乳 乯乮 乣乵乳乴乯乭乥乲 乲乥乴乥乮乴乩乯乮丮 Journal of marketing丬 丶丹丨临丩为串丱丰丕串丱丸丬串丰丰丵丮乛丵九 乒乯乧乥乲 么乡乬乬乯乷乥乬乬丮 乔乨乥 乲乥乬乡乴乩乯乮乳乨乩买乳 乯书 乣乵乳乴乯乭乥乲 乳乡乴乩乳书乡乣乴乩乯乮丬 乣乵乳乴乯乭乥乲乬乯乹乡乬乴乹丬 乡乮乤 买乲乯东乴乡乢乩乬乩乴乹为 乡乮 乥乭买乩乲乩乣乡乬 乳乴乵乤乹丮 International journal ofservice industry management丬 丷丨临丩为串丷丕临串丬 丱丹丹丶丮乛丶九 乓乨乡乲乯乮 么乩乲乳乣乨丬 义乤乯 乇乵乹丬 乁乬乥乸乡乮乤乥乲 乎乵乳丬 乁乲乮乯乮 乄乡乧乡乮丬 乡乮乤 乏乲乥乮之乵乲乬乡乮乤丮 乑乵乥乲乹 乲乥书乯乲乭乵乬乡乴乩乯乮 乩乮 乥中乣乯乭乭乥乲乣乥 乳乥乡乲乣乨丮 义乮 SIGIR丬 买乡乧乥乳丱丳丱丹丕丱丳串丸丬 串丰串丰丮乛丷九 乂乥乲乮乡乲乤 乊丮 乊乡乮乳乥乮丬 乄乡乮乩乥乬乬乥 乌丮 乂乯乯乴乨丬 乡乮乤 乁乭乡乮乤乡 乓买乩乮乫丮 乄乥乴乥乲乭乩乮中乩乮乧 乴乨乥 乩乮书乯乲乭乡乴乩乯乮乡乬丬 乮乡乶乩乧乡乴乩乯乮乡乬丬 乡乮乤 乴乲乡乮乳乡乣乴乩乯乮乡乬 乩乮乴乥乮乴 乯书 乷乥乢乱乵乥乲乩乥乳丮 Information Processing & Management丬 临临丨丳丩为丱串丵丱丕丱串丶丶丬串丰丰丸丮乛丸九 乂乥乲乮乡乲乤 乊丮 乊乡乮乳乥乮 乡乮乤 乓乩乭乯乮乥 乓乣乨乵乳乴乥乲丮 乂乩乤乤乩乮乧 乯乮 乴乨乥 乢乵乹乩乮乧 书乵乮乮乥乬书乯乲 乳买乯乮乳乯乲乥乤 乳乥乡乲乣乨 乡乮乤 乫乥乹乷乯乲乤 乡乤乶乥乲乴乩乳乩乮乧丮 Journal of Electronic
Commerce Research丬 丱串丨丱丩为丱丕丱丸丬 串丰丱丱丮乛丹九 乒乯乨乡乮 之乵乭乡乲丬 乍乯乨乩乴 之乵乭乡乲丬 乎乥乩乬 乓乨乡乨丬 乡乮乤 乃乨乲乩乳乴乯乳 乆乡乬乯乵乴乳乯乳丮 乄乩乤乷乥 乧乥乴 乩乴 乲乩乧乨乴丿 买乲乥乤乩乣乴乩乮乧 乱乵乥乲乹 买乥乲书乯乲乭乡乮乣乥 乩乮 乥中乣乯乭乭乥乲乣乥 乳乥乡乲乣乨丮义乮 eCom@SIGIR丬 串丰丱丸丮乛丱丰九 乂乥乩乢乥乩 乌乩丬 乁乮乩乮乤乹乡 乇乨乯乳乥丬 乡乮乤 乐乡乮乡乧乩乯乴乩乳 乇丮 义买乥乩乲乯乴乩乳丮 乔乯乷乡乲乤乳 乡乴乨乥乯乲乹 乭乯乤乥乬 书乯乲 买乲乯乤乵乣乴 乳乥乡乲乣乨丮 义乮 WWW丬 买乡乧乥乳 丳串丷丕丳丳丶丬 串丰丱丱丮乛丱丱九 乗乥乮乤乹 乗丮 乍乯乥丮 乂乵乹乩乮乧丬 乳乥乡乲乣乨乩乮乧丬 乯乲 乢乲乯乷乳乩乮乧为 乄乩丛乥乲乥乮乴乩乡乴乩乮乧 乢乥中乴乷乥乥乮 乯乮乬乩乮乥 乳乨乯买买乥乲乳 乵乳乩乮乧 乩乮中乳乴乯乲乥 乮乡乶乩乧乡乴乩乯乮乡乬 乣乬乩乣乫乳乴乲乥乡乭丮 Journalof consumer psychology丬 丱丳丨丱中串丩为串丹丕丳丹丬 串丰丰丳丮乛丱串九 乔乯乤乤 乁丮 乍乯乯乲乡乤乩乡乮 乡乮乤 乊乡乭乥乳 乍丮 乏乬乶乥乲丮 “乩 乣乡乮丧乴 乧乥乴 乮乯 乳乡乴乩乳书乡乣乴乩乯乮为”乴乨乥 乩乭买乡乣乴 乯书 买乥乲乳乯乮乡乬乩乴乹 乡乮乤 乥乭乯乴乩乯乮 乯乮 买乯乳乴买乵乲乣乨乡乳乥 买乲乯乣乥乳乳乥乳丮
Psychology & Marketing丬 丱临丨临丩为丳丷丹丕丳丹丳丬 丱丹丹丷丮
乛丱丳九 乒乵乴乨 乍乵乧乧乥丬 么乥乮乤乲乩乫 乎丮 乊丮 乓乣乨乩丛乥乲乳乴乥乩乮丬 乡乮乤 乊乡乮 乐丮 乌丮 乓乣乨乯乯乲乭乡乮乳丮乐乲乯乤乵乣乴 乡乴乴乡乣乨乭乥乮乴 乡乮乤 乳乡乴乩乳书乡乣乴乩乯乮为 乵乮乤乥乲乳乴乡乮乤乩乮乧 乣乯乮乳乵乭乥乲乳丧 买乯乳乴中买乵乲乣乨乡乳乥 乢乥乨乡乶乩乯乲丮 Journal of consumer Marketing丬 串丷丨丳丩为串丷丱丕串丸串丬串丰丱丰丮乛丱临九 乐乷乃丮乄乥乣乥乭乢乥乲 串丰串丱 乧乬乯乢乡乬 乣乯乮乳乵乭乥乲 乩乮乳乩乧乨乴乳 买乵乬乳乥
乳乵乲乶乥乹丮
https://www.pwc.com/gx/en/industries/

丸