DEIM Forum 2023 3a-4-3

オンラインショッピングにおける満足度と検索行動の関係分析
柳田

雄輝†

加藤

誠††

河田 友香†††

山本

岳洋†††

大島 裕明†††

藤田 澄男††††† 筑波大学大学院 情報学学位プログラム 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2††† 兵庫県立大学 大学院情報科学研究科 〒 651–2197 兵庫県神戸市西区学園西町 8–2–1†††† ヤフー株式会社 〒 102–8282 東京都千代田区紀尾井町 1-3
E-mail: †ynagi2@klis.tsukuba.ac.jp, ††mpkato@acm.org,† † †berry04230317@outlook.jp,t.yamamoto@sis.u-hyogo.ac.jp,ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp,† † ††sufujita@yahoo-corp.jp
あらまし

本研究では Web 情報探索行動と購買満足度の関係を調査する．我々は Web 情報探索行動の記録として

Web 検索ログを，購買満足度の評価として EC サイトにおける商品レビューの点数を用いて分析を行った．分析の結果，満足したユーザは不満足なユーザに比べ，(1) 購買前 1 週間以内に，より幅広く商品に関連する情報を検索する頻度が高いことがわかった．(2) 特に Web 検索に比較的慣れている場合や比較的高価な商品を購買する場合において，購買前に具体的なクエリで多く検索していた．さらに，購買前後の Web 検索行動から購買後の満足度を予測する問題にも取り組み，顧客の Web 検索の種類が異なれば，購買満足度も異なる可能性があることが示された．
キーワード ユーザモデル・行動分析，情報探索行動，検索クエリ，検索意図，購買満足度
動と購買満足度の関係である．検索結果の満足度が必ずしも商1 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な課題として認知されている．PwC の調査によると，週に 1 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，2019 年は 24%であったが，2021 年 12 月には 41%とその割合が増加している [1]．店頭でのショッピングに対し，オンライン
ショッピングの体験は Web での情報行動の影響を強く受けると考えられる．そのため，EC サイトではこのようなオンライ
ンショッピングの利用者を満足させる，より良いデジタル体験を設計することが重要な課題の 1 つとなっている．
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るが，商品購買者の Web 検索による情報探索行動と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．既存の購買満足度に関する研究では，Web 上での情報探索行動が考慮されていない．例えば，商品に対する関心の高さ [2] や知覚された商品の質 [3] は購買満足度に影響することが知られている．その一方で，Web 上での情報探索行動が購買満足度に及ぼす影響については，まだ広く調査されていない．最も関連性の高い研究として，Su らによる，EC サイトでの検索行動と検索結果に対する満足度の関係についての研究が挙げられる [4]．
しかし，この研究では 2 つの重要な疑問が解決されていない．

1 つは，Web 検索行動と顧客満足度の関係である．Web サー
チエンジンは主要な情報収集手段であり，その効果はオンライ
ンショッピングにおいても無視できない．もう 1 つは，検索行

品購買の満足度を示すとは限らないので，商品購買後の満足度に対する効果を明らかにするためには，さらなる調査が必要である．
本研究では，Web 上での情報探索行動と購買満足度の関係を分析する．我々はこれまでに，カメラカテゴリを対象として

Web 検索による情報探索行動と購買満足度の関係を分析してきた [5], [6]．本論文では，これらの参考論文で取り組んだ内容を踏まえ，カメラカテゴリ以外のカテゴリも含めた分析を行う
他，クエリ語と満足度の関係についても調査する．オンライン
ショッピングにおける情報探索行動の記録として Web 検索ロ
グを用い，購買満足度を表す評価として EC サイトにおける商品レビューの点数を用いて分析を行った．本研究のリサーチク
エスチョンは次の通りである：

RQ1. 満足したユーザと不満足なユーザで Web 検索行動は異なるのか？

RQ2. 商品の特性が変われば，満足したユーザと不満足なユー
ザで Web 検索行動は異なるのか？

RQ3. ユーザの特性が変われば，満足したユーザと不満足なユーザで Web 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購買満足度は予測できるか？
データセットには日本の大手商用サーチエンジンである

Yahoo!検索の Web 検索ログと日本の大手 EC サイトである
Yahoo!ショッピングの購買ログおよびレビューデータを用いた．
RQ1 に対しては，EC サイトで商品を購買したユーザを特定し，その検索意図に基づいて Web 検索クエリを分類，購買満足度

が異なるユーザの時間分布を調査した．RQ2, RQ3 の回答とした [13]．Tsiotsou は知覚された商品の品質と満足度が購買に与て，RQ1 で用いたデータを商品特性，ユーザ特性に着目して掘える影響を調査し，知覚された商品の質が顧客満足度や商品のり下げ，Web 検索の違いを明らかにした．また，顧客が検索に再購買に影響を及ぼすことを明らかにした [3]．Wang らは EC

用いるクエリ語についても分析した．最後に，RQ4 への回答とサイトのレビューを用いて，顧客満足度に影響を及ぼす商品特して，Web 検索の違いが購買満足度を説明できるかどうか調査

性を分析し，高価格帯の商品は低価格帯の商品と比べ，多くのした．この目的のため，これまでの分析で見出された潜在的な商品特性が満足度に影響することを明らかにした [14]．Richins

影響力を持つ要因に基づいて，2 値分類器を学習させた．

と Bloch は耐久消費財購買後の顧客満足度とその時間的な変化

本研究の主な貢献は次の通りである：•

まだ研究されていない EC サイト利用者の Web 情報探索行動と購買満足度の関係を調査した．

について分析し，商品に対する関心の高い消費者の方が満足度
がわずかに高いことを明らかにした [2]．
マーケティング研究の文献において，購買前の情報探索は内SAT (満足した) 顧客と DSAT (不満足な) 顧客，さらに部探索と外部探索に分けられる．内部探索とは，顧客自身が以は顧客のタイプや商品によって，Web 検索行動が異なること

前獲得した情報について，記憶の中から探すことを指す [15]．

を明らかにした．特に，(1) 購買前 1 週間以内に，SAT ユーザ

対して外部探索とは，広告や知人など，顧客自身の外部から情は DSAT ユーザに比べ，より幅広く商品に関連する情報を検報を取得して探すことを指す [16]．Punj と Staelin は外部探索

索する頻度が高いことがわかった．(2) SAT ユーザは DSAT

量，コスト削減，顧客満足度の関係性を調査し，探索量はコスユーザよりも購買前に具体的なクエリで多く検索しており，特ト削減に有効であるが，満足度はコスト削減にのみ関係するこに Web 検索に比較的慣れている場合や比較的高価な商品を購とが示された [17]．したがって，この研究では外部探索量と顧買する場合，DSAT ユーザよりも多く TF クエリで検索してい客満足度の間には間接的な関係しか見出せなかった．さらに，る．(3) 他人の意見を求めている顧客は，購買時に満足する可外部探索量や知覚リスクに影響を及ぼす要因を明らかにする研能性が高い．

究が広く行われてきた [18], [19]．本研究は外部探索が顧客満足••

また，購買前後の Web 検索行動から，顧客の購買満足度度に与える影響に着目した研究に分類される．

を予測する問題にも取り組んだ．この試みにより，顧客が行っこのように，商品の質や価格，商品に対する関心の高さや外た Web 検索の種類が異なれば，購買満足度も異なる可能性が部探索量が購買満足度に影響を及ぼすことが明らかにされていあることが実証された．

るが，Web 検索による情報探索行動と結びつけた分析はされて本論文の構成は次の通りである．2 節では購買満足度やユーいない．Punj と Staelin [17] の研究は本研究と最も関連する研ザの検索行動に関する関連研究について述べる．3 節では，分

究の 1 つであると考えられるが，彼らの研究での情報探索行動

析に用いたデータの詳細と，Web クエリに基づくユーザの検索

は主に人と話したり，本や雑誌を読んだりすることを指す．こ

意図の推定方法について説明する．4 節では，満足度の異なるのような情報探索行動には，情報ニーズの明示的な表現 (i.e.,

ユーザの Web 検索行動の違いについて分析した結果を報告すクエリ) が必ずしも含まれておらず，オフラインで行われるこる．5 節では，4 節で得られた結果をもとに，購買満足度の予とがほとんどである．本研究では，オンラインでの情報探索行

測に取り組む．6 節ではインプリケーションと結論を述べる．

動を分析することで，Web 検索に特化した要因とオンライン
ショッピングに特化した要因の両方を見出すとともに，オンラ

2 関連研究本節では顧客満足度とユーザ検索行動の 2 トピックそれぞれの関連研究について述べる．

2. 1 顧客満足度
Razak らは既存の顧客満足度に関する文献について触れた上で，顧客満足度を “ある商品やサービスを購買したあとに顧客の期待と比較され，評価としてフィードバックされるもの” とした [7]．したがって，顧客に知覚された商品やサービスの効用
が顧客の期待ほどでなければ顧客は不満を持ち，効用が期待以上であれば顧客は満足する．そして，顧客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が示された [8], [9]．
例えば Hallowell は，顧客満足度はロ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らかにした [8]．
満足度に影響を及ぼす要因についても研究されてきた [10], [11], [12]．Cardozo は，顧客満足度は商品そのものだ
けでなく，商品の獲得に関わる顧客の経験にも依存するとし

インショッピングに関する既存研究を支持する知見の両方が得られると期待される．

2. 2 ユーザ検索行動
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
研究もなされている [20], [21], [22], [23], [24]．中でも Su らは，Target Finding (TF), Decision Making (DM), Exploration(EP) の 3 種類の検索意図を考案し，EC サイトにおける検索行動を調査するために，検索セッションから検索意図を推定した [4]．彼らの分析では，ユーザの検索行動とその背景にある
検索意図，検索結果に対する満足度の関係に着目している．Su
らの分析は本研究の分析と似ているが，前述したように大きな違いが 2 点ある．Su らの分析における満足度とは，ユーザス
タディによって得られた検索体験の満足度のことである．また，検索満足度と購買行動の関係については，“(検索) 満足度が必
ずしも購買に結びつくとは限らない” と主張しており，購買は
検索満足度のシグナルとはなりえないとしている．対して本研
究では，ユーザが商品に付与したレーティングを用いることで，

表1

サービス
期間

表2

データの統計情報

検索ログ

購買ログ

Yahoo!検索Yahoo!ショッピング

2016 - 2017

ユーザ数

レビュー

対象カテゴリ大カテゴリ カテゴリ
家電

扇風機，空気清浄機，炊飯器，電子レンジ・オーブンレンジ，エ
アコン，冷蔵庫，洗濯機，掃除機，食器乾燥機，食洗機

2016 - 2018

オーディオ イヤホン・ヘッドホン，スピーカー，キーボード，電子ピアノ

13,882

購買件数

N/A

満足: 12,620; 不満足: 2,657

クエリ数

48,758,880

N/A

平均クエリ長1.70

N/A

平均セッション長

3.03

N/A

美容

ヘアアイロン，シェーバー，ドライヤー，アイロン，女性用シェー

ガジェット

マウス，デジカメ，プリンタ，一眼レフ，ビデオカメラ，Web カバーメラ，プロジェクタ
アウトドア 寝袋，テント，電動自転車，シティサイクル，クロスバイク，ロー
ドバイク

ユーザの商品購買後も含めた検索行動と商品購買後に付与される購買満足度の関係を分析する．Zhang らはサーチエンジンのし用いる．これら 2 つのサービスは同じ会社が運営しているた

広告に対するユーザの広告消費行動を調査し，購買した商品がめ，同一ユーザの検索行動と購買行動を容易に把握することが広告に表示されている場合，購買前と購買後で行動に違いがあできた．サーチエンジンを日常的に利用しているユーザを中心ることを明らかにした [25]．Zhang らは広告消費行動の分析をに調査したため，毎月 10 日以上検索を行ったユーザのログのしていることに対し，本研究では購買満足度の分析を行う点でみを使用した．Web 検索と購買のログは 2016 年から 2017 年

異なる．

にかけて取得したものを用いた．例えば 2017 年 12 月に商品を検索行動の理解にあたり，検索意図の予測や分類法を提案購買した顧客が 2018 年 1 月にレビューを書くなど，レビューする研究もされている [26], [27]．Web 検索意図の分類として，は購買後に書かれたものを扱うため，2016 年から 2018 年にかBroder によって提案された代表的な Web 検索意図の分類法

けて取得したものを使用した．

は Navigational, Informational, Transactional からなる [28]．

表 1 に各データの情報を示す．表 1 では分析対象となるサー

Jansen らは Broder の分類法に基づいて Web クエリを分類しビスや期間に加え，ユーザ数，クエリ数，平均クエリ長，平均た [29]．Rao らは Broder の分類に加え，Web 検索における商セッション長を記載している．なお，これらの数値は母集団か品に関連する意図として Comparison, Support を加えた分類

らのサンプルであるため，サービスの総ユーザ数，総クエリ数法を提案した [30]．Ashkan と Clarke はクエリを商用と非商用を表すものではない．セッションについては，クエリログ分析に分類した [31]．前述したように，Su らは EC サイトにおけるでよく使われる 30 分の閾値を設け求めた [34], [35]．平均セッ

検索意図の分類法を動機，検索対象の特異性，検索戦略に基づ

ション長は，各セッションの平均クエリ数とした．購買商品のき提案した [4]．Moe は EC サイトにおけるユーザのクリック

カテゴリは，表 2 のように 5 つの大カテゴリに分類した．こ行動に基づき意図を分類した [32]．Sondhi らは EC サイトのクれにより，大カテゴリごとの検索行動の差異を調べることがでエリについて，クリック率やクエリ長などを特徴量として 5 つきた．

のカテゴリにクラスタリングした [33]．

レビューデータには 5 段階の点数とレビュー文が含まれる．

これらの研究は検索行動を理解するために検索意図の分類

点数は必ずしも購買満足度を示すものではないため，我々が以や予測などを行っている．対して本研究では，購買に関連する前取り組んだ研究を参考に，次の 3 つの条件によってフィル

Web 検索クエリを調査するだけでなく，検索と購買の関係も分ターをかけた：(1) 購買前のレビューであること (2) 50 文字以

析する．また，予測対象も異なり，検索意図ではなく，購買満

上のレビューであること (3) 同じユーザによる既存のレビュー

足度を予測することを目的とする．本研究では情報探索行動にと同一ではないこと [5], [6]．これらのフィルターを適用して得おける検索の深さに特に興味があるため，既存のクエリ分類法

られた統計量を表 1 に示す．満足度についても同様に，点数がの中でも Su らが提案した，情報の特異性に基づく分類法を採4 または 5 の購買を満足のいく購買とし，それ以外を不満のあ用する．

る購買とした 1 ．

3 対象データ

3. 2 検索意図の推定
Web 検索行動を特徴付けるため，我々が以前取り組んだ研

本節では，本研究で用いたデータセットについて述べた後，

究と同様にして，各クエリの検索意図が Target Finding (TF),

クエリの背後にある，商品に関連する検索意図を推定する方法

Decision Making (DM), Other のいずれであると考えられるを示す．

か推定した [5], [6]．具体的には，検索意図の分類法において，3. 1 データセット

本研究に最も関連する Su らの研究は Target Finding (TF),

本研究では商品購買前後の Web 検索行動と満足度の関係を分析するため，日本の大手商用サーチエンジンである Yahoo!

Decision Making (DM), Exploration (EP) の検索意図を考案している [4]．この分類法は，(1) 商品検索における情報探索行

検索の Web 検索ログと，日本の大手 EC サイトである Yahoo!

1：単純化のため，(D)SAT 購買と (D)SAT ユーザは 1 対 1 に対応しないが，

ショッピングの購買ログおよびレビューデータをサンプリング

本研究では同じ意味で使用している (例：

2 つの商品を購買したユーザが，1

つ目の購買には満足するが 2 つ目の購買には満足しない)．

,+
4w
)

,+
3w
)
[+
2w

)

,+
2w
)

,+
1w

[+
1w

w
(-3

w

,-2

w
,-3
w
(-4

Time segment

動を分析するために設計されており，本研究の分析に適してい(a) TF.
0.00070.00060.0005手動でアノテーションしているが，Su らの手法をデータセッの商品検索意図を DM と再定義しシステマティックに特定した．
この際，DM を意味するクエリは多種多様であるため，DM の意図を推定することは容易ではない．したがって，ルールベー
スによる意図の推定の結果を取り入れ，大カテゴリごとに弱教

,+
4w
)

,+
3w
)
[+
2w

,+
2w
)

(b) DM.

トにある 4,500 万以上の Web クエリに適用することは難しい．
は特定のブランド名での商品検索意図を TF, 商品タイプのみで)Time segment

Su らの分析では，各セッション (合計 1,713 セッション) をそのため，クエリごとに検索意図を推定し，特定の商品名また

,+
1w

]
,-1

w

]
w
,-2

(-2
w

(-3
w

も DM にも当てはまらないクエリの検索意図を Other とした．

]

難である．そこで，本研究では TF と DM のみを用い，TF にw

他の意図とは大きく異なり，Web クエリから特定することは困

0.00040.00030.00020.00010-0.0001,-3

よって有意に異なる可能性があると仮説を立てた．なお，EP は

SAT: 12,620
DSAT: 2,657
DIFF

(-4
w

階におけるこれらの検索意図の量は，購買後の満足度の違いに

Frequency

くものがほとんどであった．本研究では，情報探索の異なる段[+3w

ると考えられ，(2) 前述したように，検索目的の具体性に基づ

[+
1w

0.53

]

0.91

,0

平均

[0

0.60

]

0.85

,0

0.48

アウトドア

[0

0.89

w

0.40

ガジェット

]

0.53

0.97

(-1
w

0.93

美容

(-1

オーディオ

0.00040.00030.00020.00010-0.0001
w

0.67

,-1

0.92

SAT: 12,620
DSAT: 2,657
DIFF

]

家電

0.00070.00060.0005

w

F1 値

(-2

正解率

]

大カテゴリ

[+
3w

弱教師あり学習アプローチの検証

Frequency

表3

図1

各検索意図の時間分布

4. 1 満足したユーザと不満足なユーザで Web 検索行動は異なるのか？
図 1a は，SAT (満足) ユーザと DSAT (不満足な) ユーザのTF クエリの時間変化を示している．同様に，図 1b は，DM ク
エリの時間変化を示している．横軸はクエリから購買までの相対的な時間差を表す．0 が購買時を表すとする．((s)w, (s + 1)w]

師あり学習を用いて DM を特定した．
検索意図の推定結果を評価するため，各クエリを手動で評価し，その背後にある検索意図を推定した．各大カテゴリに対して 100 個のクエリをランダムに抽出し，合計 500 個のクエリを抽出した．アノテーションには，コンピュータサイエンス専攻の学生 3 名が参加した．各クエリに 2 人のアノテータが割り当
てられ，クエリの背後にある意図が TF または DM と推定されるか否かを判定した．2 人の結果が異なる場合，3 人目の学生が多数決で意図を推定した．各アノテータが判定したクエリ集
合が異なるため，Free-marginal Multirater Fleiss’ Kappa [36]で評価者間の一致度を算出したところ，κ = 0.808 と高い一致度が得られた．各大カテゴリにおける意図推定の評価結果を表3 に示す．全体の正解率は十分高く，平均 F1 スコアは中程度と考えられる．

(or [(s)w, (s + 1)w)) は，購買前／後の s 週から s + 1 週前／後の間にクエリを発行した時区間を示す．例えば，[0, +1w) は購
買後 1 週間以内の時区間を表す．なお，4 週間前／後の時間区
分の相対頻度はスケールの違いのため省略した．縦軸は各検索
意図の相対頻度を表す．青と赤の棒グラフはそれぞれ SAT とDSAT の相対頻度を表し，比較のため，黒の線はその差を表している．また，図の右上に SAT と DSAT のユーザ数を示す．
図 1a と図 1b から，SAT ユーザの方が DSAT ユーザよりも購買前に TF クエリで多く検索しており，特に購買前 1 週間以
内ではその傾向が見られることが分かる．また，(−1w, 0] における TF クエリと DM クエリにおける SAT と DSAT の差を比較すると，DM クエリの方がわずかに差が大きいように見られる．その他の時区間では，TF クエリの頻度は SAT と DSATの間であまり差がなく，DM の頻度は SAT の方が低いことが4 分わかる．これらの結果から，SAT ユーザは購買前 1 週間以内に析

商品に関連する情報を検索する頻度が高く，DM クエリの頻度

本節では，3 節で推定した検索意図の時間分布を分析するこが高いことから，より幅広い情報を重視していることが示唆さとで，RQ1, RQ2, RQ3 への回答を試みる．検索ログをクエリれる．相対頻度が正規分布に従わない可能性があるため，各時から購買までの相対的な時間差に基づき 10 グループに分類し区間の各意図について，SAT ユーザと DSAT ユーザの差につた．各検索意図のクエリ頻度を総クエリ頻度で正規化した相対

いて Mann-Whitney U 検定を実施した．Holm-Bonferroni 法

f頻度を，各ユーザと時区間について計算，すなわち， fu,t,iとu,·,·で有意水準を調整し，TF, DM ともに (−1w, 0] に統計的に有した．fu,t,i は時区間 t におけるユーザ u の検索意図 i のクエ

意な差があることがわかった (α = 0.05)．

リ頻度を，fu,·,· はすべての時区間におけるユーザ u のクエリ
頻度を表す．

そして，SAT ユーザは DSAT ユーザと同じ範囲の情報を単純に頻繁に探索するのではなく，より広い範囲の情報を探している

7

1

6.8

0.8

6.6

0.6

6.4

0.4

6.2

0.001

SAT
DSAT

SAT: 3,551
DSAT: 582
DIFF

0.0008Frequency

0.00040.0002
0

TF

DM

3w
,+
[+

3w
)
2w
,+

2w
)
1w
,+

[+

[0

[+

]

1w
)
,+

]
w

w
,0
(-1

w

w
,-1
(-2

w

w
,-2

w
,-3

5.8

(-3

6

0

(-4

0.2

]

-0.0002]

Average Entropy

0.00064w)

1.2

Time segment

Other
Intent(a) 高価格 & 高検索頻度

クエリ語エントロピーの平均0.001という仮説を立てた．この仮説を検証するために，購買前の時区
Frequency

0.0006間に着目し，検索クエリで使用される単語の多様性をクエリ語エントロピーで比較した．Qu,i を，購買の 4 週間前までに検索意図 i∑

0.0002
0
4w
)
3w
,+
[+

3w
)
2w
,+

[+

2w
)
1w
,+

[0

[+

]

1w
)
,+

w
,0

w

]
(-1

]

w
,-1
(-2

w
,-2

w

]
w
w
,-3
(-4

する．検索意図 i を持つユーザ u に対する単語 v の確率 pu,i (t) は，

pu,i (v) = cu,i (v)/0.0004-0.0002を持つユーザ u が発行したクエリの集合，V を単語の集合全体と次のように定義される：

SAT: 2,907
DSAT: 682
DIFF

0.0008(-3

図2Time segmentc (v ′ )．
v ′ ∈V u,i(b) 低価格 & 高検索頻度

ここで，cu,i (v) は Qu,i における単語 v の頻度を表す．そして，
0.001

pu,i (v) log2 (pu,i (v)) によってクエリ語エント

SAT: 3,014
DSAT: 491
DIFF

0.0008

ロピーを求めることができる．

Frequency

0.0006

図 2 は，SAT ユーザと DSAT ユーザの検索意図 (横軸) ごとの平均クエリ語エントロピー (縦軸) を示している．参考のた

0.00040.0002
0
4w
)
3w
,+
[+

3w
)
2w
,+

[+

2w
)
1w
,+

[+

0.001

SAT: 3,148
DSAT: 902
DIFF

0.0008

していることがわかる．2 元配置分散分析の結果，満足度のFrequency

0.0006

効果は統計的に有意であった (F (1, 45827) = 25.6, p < 0.05)．

Tukey HSD では，SAT と DSAT のユーザ間で統計的に有意0.00040.0002
0
4w
)
3w
,+
[+

3w
)
2w
,+

[+

2w
)
1w
,+

[+

]

1w
)
,+
[0

w
,0

w

]
(-1

w

w
,- 1

w
,- 2
(-3

(-2

]
w
w
,- 3
(-4

TF クエリよりも多様な用語を含むことが観察される．

]-0.0002

な差があることが示された (α = 0.05)．さらに，DM クエリはTime segment

RQ1 に対して，SAT ユーザは DSAT ユーザよりも頻度が高いと結論付けることができる．Punj と Staelin は，外

1w)(c) 高価格 & 低検索頻度

DSAT ユーザよりも SAT ユーザの方が多様なクエリ語を使用

購買前 1 週間以内に，より広い商品に関連する情報を検索する[0,+Time segment

きな差は見られない．一方，TF と DM の両クエリにおいて，

要約

w
,0
]

]
w

算しているが，ここでは SAT ユーザと DSAT ユーザの間に大

(-1

w
(-3

(-4

w
,-3

めに Other クエリについても平均クエリ語エントロピーを計

w
,-2

w

]

-0.0002
]

v∈V

w
,-1

∑

(-2

eu,i = −(d) 低価格 & 低検索頻度

図3

商品価格と検索頻度の各組み合わせにおける TF クエリの時間
分布部探索量の増加によって消費者が小売価格よりも安い価格で商品を購買することができ，そのコスト削減が顧客満足度に正のSAT ユーザは DSAT ユーザよりも，商品価格と検索頻度が高影響を与えることを発見した [17]．本小節の知見は，外部探索

い場合にのみ，購買前に TF クエリで頻繁に検索していること

量と顧客満足度の間接的関係に関する彼らの研究を支持する．

がわかる (3a)．さらに，検索頻度が低く，かつ高価な商品を購入した場合，DSAT ユーザは SAT ユーザよりも購買後 2 週間

4. 2 商品やユーザの特性が変われば，満足したユーザと不満足なユーザで Web 検索行動は異なるのか？

以内の TF クエリの検索頻度が高いことがわかる (3c)．その
他の場合では，SAT ユーザと DSAT ユーザの間にあまり差が本小節では，購買商品を価格，顧客を検索頻度で特徴付けるないため，図 1a の傾向は高価格群にのみ見られることが判明

ことで，RQ2 と RQ3 を検証する．商品価格はマーケティング

した．そこで，前小節と同様に Mann-Whitney U 検定を行い，の研究において商品を特徴付けるためによく使われ (e.g., [14])，

Holm-Bonferroni 法で有意水準を調整した．その結果，図 3a

検索頻度は情報検索の研究において検索の専門性の代わりとしの (−3w, −2w] と (−1w, 0] においてのみ有意差が認められた．

て使われる (e.g., [37])．商品は高価格群 (商品価格が中央値よ

TF クエリで有意差が見られたことから，SAT ユーザは，特り高い群) と低価格群に分け，顧客は高検索頻度群 (Web でのに Web 検索に慣れている場合や高価な商品を購買する場合，購情報探索に慣れている顧客と考えられる，検索頻度の中央値以買前に具体的な情報を頻繁に検索していることが示唆された．

上の検索を行った群) と低検索頻度群に分けた．商品価格と検この傾向は，知覚リスクと顧客満足度の関係に関する既存の索頻度が購買後の満足度に相互作用を及ぼす可能性があるため，研究によって説明できる可能性がある．Dowling と Staelin は，可能な組み合わせで調査を行った．

知覚リスクには許容値があると主張した [38]．彼らは，知覚リ各価格と検索頻度の組み合わせにおける，TF クエリと DM
クエリの時間分布をそれぞれ図 3 と図 4 に示す．図 3 から，スクが許容値以上である場合，顧客は情報探索によって知覚さ0.001

SAT: 3,551
DSAT: 582
DIFF

0.0008Frequency

0.00060.0004

ユーザが投入した DM クエリの量が多くなっていることが見て取れる (4d)．図 4d 中の (−3w, −2w], [+3w, +4w) でのみ有意0.00020

差が見られた．
4w
)
3w
,+
[+

3w
)
2w
,+

[+

2w
)

1w
)

1w
,+

]

[0

[+

,+

]

w
,0
(-1

]

w

w

w
,-1
(-2

w
,-2
(-3

(-4

w
,-3

w

]

-0.0002

このような有意差は説明が難しいが，顧客の再購買のシグナルと考えることができる．顧客は購買した商品に不満があり，Time segment

かつ商品価格が安い場合，購買した商品の代替品を探す方向に(a) 高価格 & 高検索頻度
0.001

SAT: 2,907
DSAT: 682
DIFF

0.00080.0006Frequency

る．また，(−3w, −2w] と購買後では，検索頻度の低い DSAT

向かうかもしれない．一方，高価な商品を購買した後では，予算の関係で代替品を購入することが難しくなる．
要約

0.00040.0002

RQ2, RQ3 に対して，顧客の検索行動は特に Web 検索に比較的慣れていて，比較的高価な商品を購買する場合，TF

0
4w
)
3w
,+
[+

3w
)
2w
,+

[+

2w
)

1w
)

1w
,+

]

[0

[+

,+

]

w
,0
(-1

w

]
w

w
,-1
(-2

w
,-2
(-3

(-4

w
,-3

w

]

-0.0002

Time segment

クエリの頻度が SAT ユーザと DSAT ユーザで異なっていたと結論付けられた．SAT ユーザは，DSAT ユーザよりも購買前に多くの TF クエリで検索していた．さらに，検索頻度が低く，(b) 低価格 & 高検索頻度

安価な商品を購買するユーザにおいては，購買後に DSAT ユー

0.001

SAT: 3,014
DSAT: 491
DIFF

0.0008Frequency

0.0006

4. 3 クエリ語の分析

0.00040.0002

本小節では，TF および DM クエリで使用される語と満足度

0
4w
)
3w
,+
[+

3w
)
2w
,+

[+

2w
)

1w
)

1w
,+
[+

[0
,+

]

w
,0
]
(-1

w

]
w

w
,-1
(-2

w
,-2
(-3

(-4

w
,-3

w

]

-0.0002

Time segment

ユーザの間では，特に購買前の TF と DM のクエリの頻度に投入された検索クエリに着目し，どのようなクエリ語が使用さ

0.001

SAT: 3,148
DSAT: 902
DIFF

0.00080.0006Frequencyとの関係を分析する．これまでの分析で，SAT ユーザと DSAT
違いがあることが判明している．この知見に基づき，購買前に(c) 高価格 & 低検索頻度

0.0004

れているかを分析した．まず，各ユーザの TF クエリと DM ク
エリに含まれる単語 (fastText [41]) の埋め込みを平均化し，各ユーザを表すベクトルを求めた．SAT ユーザと DSAT ユーザ

0.00020

で検索に用いる単語が異なるかを明らかにするため，SAT ユー
4w
)

3w
)

3w
,+
[+

2w
)

2w
,+
[+

]

1w
)

1w
,+
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]

w
,0
(-1

w

]
w

w
,- 1
(-2

w
,- 2
(-3

(-4

w
,- 3

w

]

-0.0002

Time segment(d) 低価格 & 低検索頻度

図4

ザの方が SAT ユーザより多くの DM クエリを投入していた．

ザの各購買を表すベクトルと，DSAT ユーザの各購買を表すベクトルを比較した．加えて，ユーザが検索に用いる単語は多様であると考えられるため，各購買を表すベクトルを代表的なク商品価格と検索頻度の各組み合わせにおける DM クエリの時間

ラスタリング手法である k-means 法でクラスタリングし，各ク

分布

ラスタでどのような特徴が見られるか比較した．k の値を変えれたリスクを下げようとすることを示した．一方，知覚リスク
量が許容値を下回る場合には，知覚リスクは情報探索行動にほとんど影響を与えないことが示された．また，Ghotbabadi ら
は，知覚リスクは満足度と負の相関があり，顧客が満足するた
めには知覚リスクを下げることが重要であることを示した [39]．
最後に，Jacoby と Kaplan は知覚リスクの構成要素を紹介し，その 1 つとして ﬁnancial risk があることを示した [40]．本分析
においては，顧客が高価な商品を購買しようとする場合，安価な商品を購買する場合と比較して，より高い ﬁnancial risk を持つはずである．もし，顧客が Web 検索に慣れていれば，特定の商品について Web 検索を行い，知覚リスクの構成要素の1 つである ﬁnancial risk を低減させることで，知覚リスクを低減させることができる可能性がある．したがって，顧客は知覚リスクの低減に成功したことで，購買に満足できたと考えられる．

TF クエリとは対照的に，購買前の DM クエリは Web 検索の頻度が低い SAT ユーザの投入が多いことが図 4 から見て取れて適切なクラスタ数を探索し，最終的に k = 5 が最も情報量の多いクラスタを生成できることを見出した．
その後，購買に関する単語は多様であるため，第 1 著者が人手で確認し抽出，購買において似た意味を持つ語でグループ化した．
図 5 は，各クラスタに含まれる単語群の頻度をヒートマップ
で表したものである．ヒートマップの各行は単語群を表し，各列はクラスタを表す．各セルは，各クラスタにおける累積の単語頻度を正規化した値を表している．図 6 は，各クラスタにおける購買と検索に関する指標の平均値を示している．ヒート
マップの各行は，上から順に，SAT ユーザの割合，TF クエリ
での平均検索回数，DM クエリでの平均検索回数，購買商品の平均価格を表している．各列はクラスタを表す．各セルの色は，クラスタ間の順位を表している．

Cluster 1 は，平均的なユーザ群と考えられ，他との顕著な差は見られない．Cluster 2 は，EC サイトを直接訪問し(Term group 2，“(EC サイト X)” または “(小売店 X)” は特定のサイト名を表す)，色や価格などの商品の特徴を検索する

Weight

1: 交換, 不具合, 問い合わせ, 0.034 0.019 0.014 0.048 0.034
修理, 買取, 保証
2: (ECサイト A), (ECサイト B), オークション,
通販, 販売, 店舗, (ECサイト C), 0.167 0.228 0.129 0.156 0.180
ショッピング, (ECサイト D), 購入,(小売店 X), (ECサイト E), 予約
3: 比較, 違い, 選び方, 0.067 0.056 0.114 0.052 0.075
種類, 初心者, メーカー

0.4

TF

0.3

DM

0.2

Characteristic

*
*

0.1

*

0
-0.1

9: 2015, 2016, 2017, 新型, 最新 0.065 0.023 0.014 0.041 0.078

ce
Pr
i

Fr
e

,+
4w
)

,+
3w
)

[+
3w

Se
a

rc

[+
2w

)

[+
1w

,+
2w
)

]

,+
1w

,0
w

]
w

Characteristics and time segment for each intent

7: セール, ポイント, キャンペーン, クーポン 0.022 0.047 0.000 0.015 0.027
8: クチコミ, 評価, レビュー, 評判, 口コミ 0.121 0.144 0.043 0.159 0.110

[0

(-1

]
w

,-1
w
(-2

]
w
,-3

,-2
w
(-3

w
(-4

Term group

6: シルバー, 白, レッド, 0.040 0.056 0.029 0.033 0.046
色, 黒, ブラック, ホワイト, 赤

qe
nc
y

*

-0.2

5: 軽い, サイズ, 仕様, 重量, 軽量 0.017 0.014 0.000 0.056 0.031

h4: 価格, 安い, 格安, 費用, 値段 0.101 0.130 0.014 0.089 0.105

図 7

満足度予測モデルの重み．アスタリスクはその要因が統計的に有意であることを示す．

10: 使い方, 設定 0.020 0.005 0.057 0.044 0.020

Cluster 5

Cluster 4

Cluster 3

Cluster 2

Cluster 1

11: オススメ, 人気, ランキング, おすすめ 0.347 0.279 0.586 0.307 0.294

Cluster

図5するために，SAT 購買をアンダーサンプリングした．

5. 1 検索意図の時間分布による予測
4 節で SAT と DSAT のユーザ間でいくつかの違いが見られ各クラスタの各単語群における検索頻度たため，まず TF と DM クエリの時間分布に基づく予測を試み

Featureた．購買前後の 8 時区間で投入された TF と DM クエリの正SATユーザの割合

0.824

0.808

0.878

0.839

0.827

TFクエリでの平均検索回数

3.27

2.51

1.30

3.71

3.29

DMクエリでの平均検索回数

5.27

7.33

2.26

6.13

5.97

17622 21104

8875

17944 19764

規化された頻度で，各ユーザの 8 次元ベクトルを表す．さらに，
価格と検索頻度の水準を表すバイナリの特徴量を含めた．満足度予測には，合計 18 個 (= 8 × 2 + 2) の特徴量を使用した．分類モデルとしては，ランダムフォレストとロジスティック回帰

平均価格を用いた．ランダムフォレストは，木の本数を 1 から 20 本，木Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5

Cluster

図6

各クラスタの特徴

ユーザを含む．また，DM クエリでの検索を頻繁に行い，高価な商品を購買し，購買した商品に不満を持つ可能性が高い．一方，Cluster 3 は，提案やおすすめを求めるユーザ群である．
検索回数は少ないが，購買した商品に満足する可能性が高い．

Cluster 4 は，TF や DM クエリでレビューや商品の詳細情報を頻繁に検索する，満足度の高いユーザ群である．Cluster

5 は，特徴づけが難しいが，年に関するクエリで検索している
ユーザを含む．
要約 本小節の分析は前小節に比べ探索的であるが，ユーザのクラスタリングにより，他者の意見 (比較，違い，選び方，初心者，おすすめ，ランキング，評価，レビュー) を求めている
顧客は，購買に満足する可能性が高いことがわかった．一方，色や価格など特定の機能を探し，複数の EC サイトを訪問した
ユーザは，満足のいく購買に至らない可能性が高い．クエリ語と購買満足度に因果関係があると強く主張することはできない
が，他の調査結果と同様に，商品に関連する検索で使用される語の種類とその特徴が見て取れた．

5 満足度予測の深さを 1 から 5 本とすることで，複数のパラメータを調整することができる．ロジスティック回帰では，正則化の強さの係数を 10 倍刻みで 10−2 から 105 の範囲でハイパーパラメータを設定する．学習とテストには，3-fold nested cross validation を用いた．最適なパラメータはグリッドサーチによって決定した．
その結果，ランダムフォレストは正解率が 0.5514，ロジス
ティック回帰は正解率が 0.5591 を達成した．これは，予測タス
クが非常に難しいにも関わらず，予測モデルがランダムな予測(0.5) を上回っていることを示している．また，ロジスティック
回帰モデルによる各特徴の重みを図 7 に示す．横軸はモデルで使用した特徴量，縦軸は各特徴量の重みを表している．購買前

1 週間以内の DM と TF の頻度，[+3w, +4w) の DM の頻度，
価格特徴が統計的に有意な要因であることがわかった．この傾向は 4 節で得た，満足したユーザはそうでないユーザと比べ，特に購買前 1 週間以内では頻度が高い傾向を捉えていると考えられる．また，購買後の DM クエリ，価格において重みの絶対値が大きい傾向も見られる．これらの傾向は，価格が中央値よ
りも高い場合において頻度の差が見られることや，DM クエリ
においては，価格とユーザの検索回数が中央値以下の場合に，満足したユーザはそうでないユーザと比べ購買後の頻度が低い
傾向を捉えていると考えられる．これらの傾向について，GLM(Generalized Linear Model) で検証したところ，4 変数の影響

本節では，ユーザの時区間ごとの検索回数と Web 検索クエ

がいずれも統計的に有意だった．具体的には，購買前 1 週間

リに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以内の TF クエリ (z = 2.466, p < 0.05, 95% CI[0.080, 0.697])，とで，RQ4 を検証する．本研究では問題を簡略化するため，4

購 買 前 1 週 間 以 内 の DM ク エ リ (z節で想定したユーザの満足度を予測する 2 値分類問題に取り組

0.05, 95% CI[0.141, 0.686])，購買後 3 週間以降 4 週間以内のむ．また，表 1 にあるように，82.6%が SAT 購買に分類されDM クエリ (z = −1.983, p < 0.05, 95% CI[−1.093, −0.007])，

る．偏った予測を避け，バランスのとれたデータセットを作成

価格 (z = 7.807, p < 0.05, 95% CI[0.332, 0.554]) で統計的に有=2.978, p<

意だった．しかし，購買前 1 週間以外の購買前における頻度や，ユーザの検索回数については有意な差は見られなかった．これ
らの特徴を捉えられなかった原因として，アンダーサンプリングをした結果，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．

5. 2 クエリ語による予測
クエリ語による予測では，bag-of-words，クエリ埋め込み，BERT の 3 種類の手法において，購買前 4 週間の TF クエリと DM クエリを空白で分割して得た語を用いて満足度の予測を行った．bag-of-words による予測では，クエリを分割して得た語から bag-of-words を作成し，入力として満足度の予測を行った．この際，購買に関する語は多様であるうえ，一部のユーザのみが極端に多く用いている語に影響される可能性がある．そこで，商品を購買したユーザが共通して検索に用いている語に限定するため，10 人以上のユーザが用いていた語に限定して

bag-of-words を作成した．分類器には前小節でより高い正解率を記録したロジスティック回帰を用いた．クエリ埋め込みによる予測では，予測に用いるクエリについて，4.3 節と同様にGrave らの fastText による学習済み単語の埋め込みを平均し，各購買を表すベクトルを作成した [41]．加えて，前小節と同様に，購買した商品の価格が中央値よりも高いかどうかを表すバ
イナリ値と，分析期間内での検索回数が中央値よりも高いユー
ザかどうかを表すバイナリ値を各ベクトルに連結させた．以上の手順で得たベクトルを入力としてクエリ埋め込みによる満足度の予測を行った．BERT による予測では，Hugging Face にて公開されている日本語の事前学習済みモデル 2 を用いて，ク
エリの時系列を考慮した予測を行った．BERT に代表される事
前学習済み言語モデルでは，解きたいタスクと類似したデータを用いて追加学習を行うことで，予測精度が向上することがわ
かっている [42]．そのため，事前学習済みの BERT モデルに対し，購買に関するクエリで追加学習を行った．追加学習には，満足度予測の対象となるユーザおよびクエリと条件を揃えるた
め，分析対象期間に商品を購買しており，かつ毎月 10 日以上
検索を行ったユーザの TF クエリまたは DM クエリを用いた．
これらのクエリを時系列順に並べ，クエリ間は SEP トークン
で区切って入力として教師なし学習を行った．なお，BERT の追加学習にあたっては，Next Sentence Prediction タスクはあまり有用でないことが知られている [43]．そのため，Masked

LM タスクのみを解く追加学習を行った．ファインチューニン

表4各モデルでの正解率

表 5 BERT の時区間ごとの正解率

モデル

正解率

時区間

正解率

意図の頻度

0.533

(−1w, 0]0.529

意図の頻度+購買後

0.531(−2w, 0]0.524

意図の頻度+購買後+特性

0.559(−3w, 0]0.537

bag-of-words

0.530(−4w, 0]0.548

クエリ埋め込み

0.529(−4w, +1w)

0.542

クエリ埋め込み+特性

0.559(−4w, +2w)

0.529

BERT

0.548

(−4w, +3w)

0.535

BERT+特性

0.533(−4w, +4w)

0.541

表中の “+購買後” は購買前 4 週間に加え，購買後 4 週間のクエリも用いて予測した場合を表している．“+特性” は商品特性やユーザ特性を表すバイナリ値も用いた場合を表している．表4 から，特性を用いない場合においては，BERT による予測が最も高い正解率を記録していることがわかる．したがって，ク
エリ語を用いた手法において，モデルの複雑性や時系列が予測に比較的有用であると考えられる．一方，特性を用いた場合においては，意図の頻度を用いた手法とクエリの埋め込みを用いた手法において，BERT による予測の正解率を上回っていることがわかる．この傾向から，前小節で検証し有意差が見られた特性である価格が，意図の頻度だけでなくクエリ語による予測においても大きく寄与していると考えられる．加えて，BERTによる予測では特性を捉えた予測が行えていないことが推測できる．その原因としては，本実験での予測に用いたデータ数が，BERT がクエリ語と特性の組合せを学習するために十分な量ではなかったことが考えられる．また，意図の頻度による予測では，購買前 4 週間のクエリで予測した場合よりも，購買後 4 週間のクエリも用いた場合の方が正解率が低くなっている．したがって，意図の頻度による予測では，購買後のクエリは予測に寄与するとはいえないと考えられる．
表 5 に，BERT での予測において，用いた時区間を変えた場
合の満足度予測の正解率を示す．表中の時区間はどの時区間に入力された TF クエリと DM クエリを用いるかを表しており，
例えば，(−1w, 0] は購買前 1 週間以内から購買時，(−4w, +2w)
は購買前 4 週間から購買後 2 週間以内の時区間で入力されたク
エリを用いて予測したことを表している．表 5 から，時区間が長くなるほど正解率が上がるとは必ずしもいえないことがわかる．したがって，特定の時区間のクエリ語や，時区間の長さが予測に効いているといえないと考えられる．

6 議論とまとめグについても同様の形式で TF クエリまたは DM クエリを入力

本研究では，EC サイトにおける商品購買の前後に行われるとして行い，データは訓練データ，検証データ，テストデータ

Web 検索行動と購買満足度の関係分析を行った．分析や予測の比が順に 8:1:1 となるように分割した．学習率は 10

−6

−5

,

を通して得た知見をもとにインプリケーションを示す．既存研

10−4 ，バッチサイズは 16, 32 の候補の組合せからグリッドサー

究では，知覚リスクが許容値以上である商品を購買する際にチを行い決定した．

は，商品に関する検索によって知覚リスクを下げることがユー, 10

表 4 に，意図の頻度を用いた場合とクエリ語を用いた場合のザの満足に結びつくと考えられたが，本研究でもユーザ行動ロ

満足度予測の正解率を示す．表 4 では，予測に用いた各手法にグからこの知見を支持する結果が示された [38], [39], [40]．した

ついて，用いた時区間および特性ごとに正解率が示されている．

がって，ユーザが商品の購買を検討していると思われる場合，
特にそれがよく検索するユーザかつ高価な商品である場合，そ2：https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-wor
d-maskingのユーザが商品に関してよく検索することで知覚リスクが減少

するように促す仕組みが必要だと考えられる．また，購買に満足したユーザはそうでないユーザと比べ，購買前に商品に関する検索の頻度が高く，多様な語で商品に関する検索をしている[5]

ことも推測された．特に購買前 1 週間以内の商品に関する検索の頻度は満足度予測にも有効だった．したがって，購買前，特[6]に購買直前において，多様な検索を促す Web 検索アルゴリズ
ムやインターフェースが必要だと考えられる．加えて，特に購[7]

買前 1 週間以内の商品に関する検索の頻度は満足度予測にも有効だったことから，購買直前において，多様な検索を促す Web
検索アルゴリズムやインターフェースが必要だと考えられる．
本研究では Web 情報探索行動と購買満足度の関係を調査し[8]た．Web 情報探索行動の記録として Web 検索ログを，購買満足度の評価として EC サイトにおける商品レビューの点数を用
いて分析を行った．分析にあたっては，EC サイトで商品を購[9]買したユーザを特定し，その検索意図に基づいて Web 検索ク
エリを分類，購買満足度が異なるユーザの時間分布を調査した．

[10]

加えて，用いたデータを商品特性，ユーザ特性に着目して掘り下げ，Web 検索の違いを調査した他，顧客が検索に用いるク
エリ語についても分析した．分析の結果，SAT (満足した) 顧[11]

客と DSAT (不満足な) 顧客，さらには顧客のタイプや商品によって，Web 検索行動が異なることが明らかになった．特に，(1) 購買前 1 週間以内に，SAT ユーザは DSAT ユーザに比べ，[12]

より幅広く商品に関連する情報を検索する頻度が高いことがわかった．(2) SAT ユーザは DSAT ユーザよりも購買前に TF ク
エリで多く検索しており，特に Web 検索に比較的慣れている[13]

場合や比較的高価な商品を購買する場合，DSAT ユーザよりも多く具体的なクエリで検索していた．(3) 他人の意見を求めて[14]いる顧客は，購買時に満足する可能性が高かった．また，購買前後の Web 検索行動から，顧客の購買満足度を予測する問題にも取り組んだ．この試みにより，顧客が行った Web 検索の[15]

種類が異なれば，購買満足度も異なる可能性があることが実証
[16]

された．
今後の課題として，より詳細な検索意図での分類や，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 JSPS 科 学 研 究 費 助 成 事 業 JP22H03905,[17]

JP21H03775, JP21H03774, JP18H03244 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．

文

[18]

献

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[19]

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