日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）

原著論文

EC サイトにおけるソーシャルログイン会員のサイト内行動分析―ゴルフ用品 EC サイトを対象とした会員の特徴と購買行動分析―
大竹 恒平†1

橋本 鴻†2

生田目 崇†1

概要：本稿では，ゴルフ商品を扱う EC (Electronic Commerce) サイトを対象に，ソーシャル会員と一般登録会員それぞれが行うサイト内行動の特徴とその差異について評価することを目的とする．具体的には，会員登録データ及びア
クセスログデータから作成した説明変数を用い，決定木分析を用いた判別モデルを作成した．会員変数を用いた決定木分析の結果，ソーシャルログインサービスへの登録は，サイト内でのロイヤルティに基づき行われるわけではなく，
EC サイトへのロイヤルティが高くない，新規会員が多数を占めることが分かった．また，行動変数を用いた決定木分
析の結果，購買に至るセッション時の滞在時間において，ソーシャル会員と一般会員のサイト内行動の差異の一端が示された．
キーワード：消費者行動，ソーシャルログイン，決定木

ィア」を指し1，その利用者数は年々増加しており，生活者

1. はじめに誰もが情報の受発信ができることが特徴として挙げられる．

近年，ストレージ容量の拡大やデータ処理技術の革新に

これらの普及の背景には，その利用の手軽さに加え，スマよるビッグデータ時代を背景に，様々な分野で大量かつ多ートフォンの普及に伴う携帯端末の多機能化，モバイルア

様なデータが取得されるようになった．こうしたデータ活

プリケーションの登場などによるユーザビリティの向上や，用が最も進んでいる分野がビジネス領域である．特に，幅コミュニケーションの変容などが考えられる．

広いメーカー・商品カテゴリの取り扱いがあり，多様な顧

上記に示す一連の流れを背景に，ソーシャルメディアを客を有する，EC (Electronic Commerce) サイトにおいては，利用した広告・マーケティング活動が注目されている．ソ

ビッグデータを活用したマーケティング活動が求められてーシャルメディアは，商品の紹介から活用方法，レビュー

いる．

など，企業の製品・サービスの広告メディアとして活用さ

この様な状況の下，学術領域においては，消費者行動やれている一方で，商品開発・販売戦略の策定や，自社の顧チャネル最適化などマーケティング領域に関する研究が盛

客特性の解明に必要な，ライフログに基づく詳細な行動デんに行われている．中でも，消費者の購買行動に着目したータの収集場所としての活用も期待されている．

研究は，産学問わずに高い関心を集めている．例えば，サまた，ビジネス領域でのソーシャルデータの活用を目的

イト上の購買履歴とアクセスログを用い，購買生起確率をとした取組みの一つとして，ソーシャルログインがある．

推定した研究 [5] や，サイトの閲覧履歴から，特徴的な購ソーシャルログインとは，アカウント連携機能（シングル

買パターン発見並びに顧客クラスを作成し，重要顧客の発サインオン）の一種であり，ソーシャルメディア上の ID を見を試みた研究 [4]，ドラッグストアの ID 付き POS（Point

用いて，企業の EC サイトやポータルサイトにログインすof Sales）データを用いて特徴的な購買パターンを特定したる機能を指す．ソーシャルログインを用いることで，EC サ

研究 [1]，EC サイトへの訪問者が購買前に取った閲覧行動

イト上の顧客 ID と SNS アカウントの連携ができ，従来はから，購買のタイミングを予測するモデルを構築した研究

知りえなかった，自社の顧客が有する興味・関心や商品評[2]，消費者の複数カテゴリに跨る購買行動に注目し，価格価などの情報が消費者単位で取得可能となる．

プロモーションと購買との関係のモデル化並びに，ドラッ

筆者らはこれまで，上記のソーシャルログインへの登録

グストアの ID 付き POS データを用いてモデルの実証分析を行った会員（以下，ソーシャル会員）に着目し，ソーシを行った研究 [9] などがある．

ャル会員の購買行動に関する研究に取り組んできた [6]．

他方で，近年，インターネット上における情報発信・共具体的には，Facebook 及び Twitter のソーシャル会員及び有ツールとして，ソーシャルメディアが広く利用されてい一般会員が 1 年間に行った購買履歴を ID 付き POS データ

る．ソーシャルメディアとは，「ブログ，ソーシャルネット

から抽出し，商品カテゴリをノード，商品間の併売関係をワーキングサービス（以下 SNS），マイクロブログ，動画共

エッジとするネットワークグラフを作成し，ネットワーク

有サイトなど，利用者が情報を発信し，形成していくメデ構造の比較を行った．その結果，ソーシャル会員は一般会†1 中央大学（連絡先：otake@indsys.chuo-u.ac.jp）†2 中央大学大学院
投稿：2016 年 11 月 30 日
採択：2017 年 2 月 10 日

ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society

1 総務省 2013 年 6 月報道資料- 58 -

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）
員に比べ，併売されやすい商品同士の組み合わせが存在し，ただいた．

これらの商品は，季節性を含んだ商品カテゴリ（サマーア

本稿の構成について記す．第 3 節では，分析に利用する

パレル，ウインターアパレル）並びに，高価格商品カテゴデータの概要について示す．第 4 節では，本稿の分析の流リ（ドライバー，フェアウェイウッド等のゴルフクラブ類）

れを述べる．第 5 節では，データセット及び判別モデルにであることが明らかになった．これまでの筆者らの研究で利用する説明変数を示す．第 6 節では，決定木分析によりは，主に ID 付き POS データから得られた，消費者の購買作成した，ソーシャル会員と一般会員の判別モデルについ履歴（結果）を用いて分析を行った．他方で，ウェブの閲て，評価及び考察を述べる．第 7 節では，ソーシャル会員

覧履歴（アクセスログデータ）や会員情報（デモグラフィと一般会員それぞれにおいて，購買に至るまでの探索行動

ックデータ）については，活用をしていない．今後，EC サの判別モデルについて，評価及び考察を述べる．最後に，

イトにおいては，ソーシャル会員の増加が見込まれており，

本稿の結論及び今後の課題についてまとめる．

上記のデータを活用したサイト内行動の特徴を明らかにする必要がある．

3. データ概要

ソーシャルログインは，前述したようにアカウント連携サービスであり，SNS を定期的に利用している，即ち SNS

本稿で利用するデータは，ID 付き POS データ，会員登のヘビーユーザの会員が登録していると考えられる．総務録データ，アクセスログデータの 3 種類である．ID 付き省の調査によれば，ソーシャルメディアの利用者の目的とPOS データには，商品名，商品金額，購買日など，商品にして，「情報探索」が上位に挙げられ，全年代で見た場合，関するデータが含まれている．会員登録データには，職業，

約 4 割の利用者が目的として挙げている [8]．以上のこと

性別，年齢，ゴルフスコアなどの会員の属性が含まれていから，ソーシャル会員は，キュレーションサービスを含んる．アクセスログデータには，GDO の運営するサイトへのだ，インターネット上での情報探索能力の高い会員である

アクセス回数，利用デバイス，ページ滞在時間や回遊数なと考えられる．この様な視点に立つと，ソーシャル会員はどが含まれている．なお，運営サイトではゴルフ関連商品

ウェブ上での比較・検討，流入経路，閲覧回数といった，の EC サイトに加え，ゴルフ場予約サイト，ニュースサイ

EC サイト上で購買に至るまでのサイト内行動が一般会員

ト，スコア管理などの会員サービスなどが含まれる．
本稿では 2014 年 7 月 1 日～2015 年 6 月 30 日の 1 年分のと異なることが想定される．

データを対象とし，会員のデータに限定して用いた．デー
タの概要を表 1 に示す．ただし，これらは GDO の全トラ

2. 研究目的

ンザクション及びトラフィックデータから会員のみをサン
プリングしたデータを集計したものである．

本稿では，EC サイトにおいてソーシャル会員と一般登録会員それぞれが行うサイト内行動の特徴とその差異につ

表 1

いて評価することを目的とする．具体的には，アクセスロ
グデータ及び会員登録データを用い，会員属性やサイト内

本稿が対象とするデータの概要

データ期間 ： 2014/07/01-2015/06/30

行動を表現することを期待した説明変数を作成し，決定木

ID 付き POS データ

分析を用いた判別モデルを作成する．前述の様に，ソーシャル会員が有する情報探索能力は，一般会員に比べて高いことが想定される．そこで，判別モデルの重要度及び係数

アクセスログデータの値から，ソーシャル会員と一般会員の探索行動の比較を行い，ソーシャル会員のサイト内行動への特徴付けを行う．

会員登録データ

購買件数（合計）
購買者数（ユニーク）

約 1,000,000
約 210,000

アクセス数（合計）

約 1,320,000,000

セッション数（合計）約 144,000,000

アクセス者数

約 5,160,000

登録者数(2015/6/30 時点)

約 2,700,000

なお，本稿ではゴルフ商品を扱う EC サイトを対象とするが，先行研究の結果を参考に，事前にソーシャル会員をク

4. 分析の流れ

ラブ，アパレル，用品・小物の 3 カテゴリに分類し，それぞれのカテゴリに対して判別モデルを作成する．これによ

本研究では，はじめに，全サイト会員の中から，次節でり，特性が異なる商品カテゴリごとに，ソーシャル会員の説明するようにソーシャル会員を抽出する．次に，抽出し探索行動に対する特徴付けを行うことが出来る．なお，モたソーシャル会員の ID 付き POS データに記録された購買デルの作成・検証に当たり，株式会社ゴルフダイジェスト・

商品を用い，該当期間に 1 回以上購買があった会員を分類

オンライン社2（以下，GDO）にデータ提供などの協力をいする．さらに，それぞれのソーシャル会員の，アクセスロ

2 ゴルフダイジェスト・オンライン http://www.golfdigest.co.jp/（2017 年 2月 11 日筆者確認）ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 59 -

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表 3

グデータ，会員登録データを用いて，判別モデルに利用す一般データセットに関する

アクセスログデータの概要

る説明変数の作成を行う．そして，これらの説明変数を用いて，決定木分析による，ソーシャル会員と一般会員の判クラブ別を目的としたモデルの作成を行う．最後に，ソーシャル

セッション回数

会員，一般会員の両者において，決定木分析による購買生

ページビュー数起の判別を目的としたモデルの作成を行う．

（PV 数）
コンバージョン数（CV 数）

5. データセットの作成及び判別モデルに利用する説明変数の作成

アパレル

用品・小物

842,809

1,307,052

1,470,319

13,821,650

22,173,540

22,445,094

13,23541,07531,336

次に，それぞれのデータセットに対して，アクセスログ

はじめに，データセットの作成について述べる．GDO がデータ及び会員登録データを用い，サイト内行動を表現す

有する EC サイトにおいて，2015 年 6 月 30 日時点でることを期待した説明変数の作成を行った．アクセスログ

Facebook アカウントを用いてソーシャルログイン登録をデータからは，「PV 数」「滞在時間」といった説明変数をセ行っている，55,533 人のソーシャル会員に関して，購買商

ッション毎に集計を行った．会員登録データからは，「年齢」，

品の抽出を行った．その結果，データ期間において，7,771「サイト登録年数」といった説明変数を作成し，会員毎に人（総購買件数：35,742 件）のソーシャル会員の購買があ集計を行った．以下の分析では，アクセスログデータからった．次に，これらの商品をキーとして，GDO が定める中作成した説明変数を行動変数と，会員登録データから作成

分類名称（クラブ，アパレル (Men, Lady)，用品・小物）毎した説明変数を会員属性変数と呼ぶ．

に会員を分類し，データセットを作成した．その結果，ク
ラブでは 2,675 人（総購買件数：5,984 件），アパレルでは

6. 決定木分析を用いたソーシャル会員の判別モデルの作成4,171 人（総購買件数：14,624 件），用品・小物では 5,113 人（総購買件数：15,134 件）のソーシャル会員が購買を行っていることが分かった．次に，それぞれのデータセットに

本節では，アクセスログデータ及び会員登録データから分類されたソーシャル会員について，アクセスログデータ

作成した変数の内，ユーザ毎に集計した説明変数を用い，及び会員登録データの抽出を行った．以後，これらのデー

ソーシャル会員と一般会員の判別を目的としたモデルの作

タセットをソーシャルデータセットと呼ぶ．ソーシャルデ成を試みる．判別モデルの作成方法としては，決定木分析

ータセットに関するアクセスログデータの概要を表 2 に示を用いる．

す．なお，セッション (Session) 数は，ある会員の EC サイ
トへの訪問から離脱までを｢1｣として集計した値を，ページ

6.1 決定木分析

ビュー (Page View) 数は，1 セッション中に訪問したペー

決定木分析とは，観察対象データの集団を，従属変数にジ数を集計した値を指す．また，コンバージョン

対し最も効率よく分類できる独立変数（原因）によって次々(Conversion) 数は実際に商品の購買に至った回数を集計しと分割し，木の枝のように分岐・整理していく分析手法でた値を指す．
表 2

ある．データの集団を効率よく分類・整理できるので，ルソーシャルデータセットに関するール抽出・生成や予測モデル構築などに利用される．決定

アクセスログデータの概要

木においては，出現する独立変数をノードと呼ぶ．また，クラブ
セッション数
ページビュー数（PV 数）
コンバージョン数（CV 数）

アパレル

最上位にあるノードをルート，決定木中の部分木は，枝な用品・小物

629,797875,872

1,043,805

8,557,246

11,658,965

13,390,577

5,984

14,624

15,134いしブランチと呼ぶ．
決定木分析では，分岐させる属性の決定方法により，生成された決定木の性能に大きな影響を与える．昨今では，様々な決定木作成アルゴリズムが提案されているが，本稿では，カイ二乗値により分類基準を設定する CHAID(Chi-squared Automatic Interaction Detection) [3]を用いる．CHAID
次に，各商品カテゴリのソーシャル会員数と同数の一般

では，分岐によって分割される子ノードにおいて，目的変会員を選択するようにランダムサンプリングを行い，上記数であるカテゴリの構成比率に統計的な有意性があるかどに示した一連のデータセットの作成手順によりデータセッ

うかを，カイ二乗分布で評価される分割表の検定に帰着す

トの作成を行った（表 3）．以後，これらのデータセットをる．分割候補の変数それぞれについて，分割を行った場合

一般データセットと呼ぶ．

のカイ二乗値を求め，自由度から特定されるカイ二乗分布ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 60 -

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第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）と比較して p 値を求める．p 値の大きさを比較することで，

表 5最善の分割ルールを特定する．なお，CHAID では，CART

コンフュージョンマトリクス

予測結果の評価に用いた(Classification and Regression Tree) のような 2 分木ではなく，分割される子ノードが 3 つ以上になる多分木である．

事実が正

事実が負

予測が正

True Positive(TP)False Positive(FP)

予測が負

False Negative(FN)

True Negative(TN)

6.2 ソーシャル会員の判別モデルの作成
6.1 節で述べた決定木分析手法を用い，ソーシャル会員と

(1)

正解率

一般会員の判別モデルの作成を行う．なお，本分析には会員単位で集計した会員属性変数を用いる．表 4 に，判別モ

適合率

(2)

再現率

(3)

デルの作成に用いた変数の一覧を示す．
表 4

ソーシャル会員の判別モデルに用いた
表 6 にソーシャル会員の判別モデルの分類精度の概要を

説明変数の一覧
説明変数名
基準変数

会員種別（ソーシャル会員：

会員属性変数2値

1, 一般会員：0）age (年齢)

連続値

sex (男性：1, 女性：0)2値

site_reg_count(サイト登録年数)

示す．

データ形式

表 6

評価指標
対象データ
全データ

正解率

適合率

再現率

83%

35%

77%

連続値

dm_flag (ダイレクトメール
登録：1, 未登録：0)score_reg_count (スコア管理
登録：1, 未登録：0)

図 1 より，第一分岐に採用された説明変数は，GDO の有する EC サイトへの登録年数であった．ソーシャル会員に2値

おいては，登録後 3 年以内の会員が全体の約 7 割を占めている．一方で，一般会員においては，登録後 3 年以上の会

2値

員が全体の 8 割以上を占めている．第二分岐においては，
ソーシャル会員が多く含まれるノード 10，11 では年齢が，6.3 ソーシャル会員の判別モデルの評価及び考察

また，一般会員が多く含まれるノード 12，13 ではダイレク

6.2 節にて述べた説明変数を用い，決定木分析によるソー

トメールフラグが分岐基準として採用された．年齢に着目

シャル会員の判別モデルを作成した．なお，判別モデルのすると，ノード 10 ではソーシャル会員の半数以上が 43 歳

作成は，全データを対象にランダムに学習用データ：検証

以下であり，以後年齢が増加するごとに割合が減っている

用データ=3:1 と分割して学習及び精度の検証を行った．まことが分かる．ダイレクトメールフラグに着目すると，ノ

た，モデルの作成には SPSS Modeler の CHAID を利用した．

ード 12，13 合わせて，約 9 割の一般会員がダイレクトメー

CHAID アルゴリズムによる分岐選択のパラメータとして

ルないし，ゴルフスコア管理（第 3 分岐）に登録しているは，カイ二乗値の有意確率を 0.01 とし，親ノードは全体のことが分かる．

内 5%以上のデータ数になる様に制約を設けた．なお， カGDO では 2013 年 7 月にソーシャルログインサービスのイ二乗値の計算には尤度比を用い，Bonferroni の調整を行導入が開始されている．ただし，ソーシャルログイン登録ったものを分岐時の基準として用いた．ソーシャル会員をは，既に GDO アカウントを有している会員も可能である．

1，一般会員を 0 として全データを用いて作成した決定木

上記のサイト登録年数の分岐結果から，ソーシャル会員はを図 1 に示す．作成した決定木を用いた検証用データの分

ソーシャルログインサービスの導入以後に新規に登録を行類を行い，予測結果の評価を行った．評価項目としては，った会員が大半を占めていることが伺える．また，ソーシ

表 5 に示すコンフュージョンマトリックスを作成し，正解

ャル会員の分岐条件として，ダイレクトメールやスコア管率（式１），適合率（式 2），再現率（式 3）を算出した。な理など，GDO が発信するコンテンツへの接触は確認されな

お，正解率は，予測結果全体がどの程度事実と一致するかかった．以上の結果から，ソーシャルログインサービスへを示す指標である．また，適合率は，正と予測したうち実の登録は，サイト内でのロイヤルティにより行われている

際に事実が正であった割合を，再現率は，事実が正のうちわけではないこと，ソーシャル会員は，GDO サイトへのロ予測が正であった割合を示す指標である．一般的に、適合イヤルティが高くない，新規会員であることが推察される．

率と再現率はトレードオフの関係となる．

ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society

ソーシャル会員の判別モデルの分類精度- 61 -

図 1

全データを用いたソーシャル会員の判別モデルの結果

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）

ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 62 -

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）を行った場合には，正解ラベル付きのセッションに対し

7. ソーシャル会員及び一般会員の購買生起の判別モデルて，不正解ラベル付きのセッションの数が大幅に発生する．そこで，データセットの作成時には，正解ラベルに合

本節では，購買時の購買行動の特徴を明らかにするた

わせてサンプリング処理を行った．以下に，判別モデルのめ，ソーシャル会員，一般会員それぞれにおいて，購買生作成に用いた変数の一覧を表 7 に示す．なお，リファラ

起の判別モデルを作成する．

ー (Referrer) は， EC サイトにアクセスする直前に閲覧していたページを指す．表 7 における外部リファラーサ

7.1 購買生起の判別モデルの作成

イトは，google や Yahoo!といった検索エンジンなど，GDO

購買生起の判別モデルでは，それぞれのセッションに外のサイトからの流入を示すフラグである．これに対し，おける購買の有無を基準変数とする．また，商品カテゴリ

表 7 における内部リファラーサイトは，ゴルフ場予約や毎に判別モデルを作成する．なお，本分析では，購買の有

ゴルフレッスン，ニュースなどの GDO が有するコンテン

無を基準変数とするため，セッション単位で集計した説

ツからの流入を示すフラグである．また，閲覧時間帯の 3

明変数を用いる．また，会員属性変数は用いず，行動変数

変数はどの時間帯に閲覧が行われたかを示すフラグであを説明変数として用いる．ただし，セッション単位で集計

り，値はセッション開始時の時間に基づき定めた．

表 7

購買生起の判別モデルに用いた説明変数の一覧
説明変数名

基準変数

セッションにおける購買の有無（購買 1,非購買 0）

外部リファラーサイト

行動変数
内部リファラーサイトⓒ 2017 Japan Social Data Science Society

データ形式
2値

google

2値

yahoo

2値

bing

2値

facebook

2値

rakuten

2値

Ameblo2値

Kakaku.com

2値

amazon2値

www (トップページ)

2値

shop (ショップページ)

2値

reserve (ゴルフ場予約ページ)

2値

lesson (レッスンページ)

2値

news (ニュースページ)

2値

usr (ユーザページ)

2値

myp(マイページログイン)

2値

style (ゴルフスタイルページ)

2値

sns (コミュニティページ)2値

faq (ヘルプページ)

2値

morning:閲覧時間帯(朝：5:00〜10:59)

2値

daytime:閲覧時間帯(昼：11:00〜16:59)

2値

night:閲覧時間帯(夜：17:00〜22:59)

2値

pv_count（ページビュー数）

連続値

stay_time（滞在時間）

連続値- 63 -

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）
表 8

ソーシャル会員及び一般会員におけるそれぞれの判別モデルの精度の概要

会員種別
評価項目

ソーシャル会員

一般会員

正解率

適合率

再現率

正解率

適合率

再現率

全データ

83%

77%

93%

81%

75%

92%

クラブ

83%

46%

92%

81%

45%

91%

アパレル

82%

45%

90%

81%

42%

84%

用品・小物

84%

45%

81%

82%

46%

92%

対象

7.2 購買生起の判別モデルの評価及び考察

ページにおける滞在時間が長いほど，購買の生起確率は向7.1 節にて示した行動変数を用い，決定木分析によるソ

上することが確認されている [7]．しかしながら，ソーシャーシャル会員の判別モデルを作成した．なお，判別モデル

ル会員においては，購買に至るセッション数の割合及び実の作成は，前節と同様全データのうち 3/4 を学習用デー

数共に，滞在時間が短いセッション程，購買に至りやすい

タ，1/4 を検証用データとしてランダムサンプリングを行ことを示している．前述した滞在時間と購買生起確率の関い学習及び精度の検証を行った．前節同様 CHAID を用係は，消費者のサイト内での購買行動に起因すると考えらい，分析の設定も前節と同様である．ソーシャル会員，一れる．サイト内での購買を考えた際，複数の商品間の比較・

般会員それぞれにおいて，購買が行われたセッションを検討や，商品の詳細情報の閲覧などの購買行動により滞在

1，行われなかったセッションを 0 として，全データを用

時間は増加する．一方で，滞在時間が短く購買に至る消費いて作成した決定木を図 2，3 に示す．また，6.3 節同様

者は，外部サイトで何らかの探索行動を経て購買に至るこに，それぞれのモデルに関する分類精度の算出結果を表 8とが推察される．EC サイト上での購買は，EC サイト内でに示す．図 2，3 より，ソーシャル会員，一般会員ともの比較・検討に基づき購買が行われる場合もあれば，単にに，第一分岐においては，PV 数が採用された．PV 数が多

ネットショッピングのプラットフォームとして購買が行わ

いほど，購買に至るセッション数が多いことが分かる．それる場合もある．後者の消費者であれば，比較・検討は行の実数に着目すると，ソーシャル会員では，PV 数が 12 回

わず，直接商品購買を行うため，滞在時間は短くなると考以上，一般会員では，PV 数が 14 回以上になると購買に至える．

るセッション数の割合が 5 割を上回り，回数が増える毎に次に，商品カテゴリ（クラブ，アパレル，用品・小物）毎割合が増加する傾向にある．また，第二分岐においては，に作成した判別モデルについて考察を行う．これは，対象

ソーシャル会員と一般会員共に，滞在時間及び内部リファとなる商品カテゴリによって，消費者の行動は異なると考ラー（ショップページ）が採用された．まず，一般会員のえたためである．その結果，クラブ，アパレル，用品・小滞在時間に着目すると，ノード 266（図 3）を親ノードと物の 3 商品カテゴリにおいても，全データを用いた場合とするノード 276，277，278 では，滞在時間が長くなるほ同じ傾向で，第一分岐で PV 数が採用されることが確認さ

ど，購買に至るセッションの割合が高くなっていることがれた．第 2 分岐以降に採用された滞在時間については，特分かる．一方で，図 2 ソーシャル会員のノード 4 を親ノーにクラブ類，用品・小物類において，同様の傾向が得られドとするノード 14，15，16 に着目すると，滞在時間が長た．一般的に，高価な買い物を行う際の検討時間は，安価くなるほど，購買に至るセッションの割合が低くなっていな買い物を行う際の検討時間に比べて長くなる．前述したることが分かる．また，図 2 のノード 2 を親ノードとする

過去の研究結果では，ドライバー，アイアン，パターなど

ノード 9，10，11 においても同様に，およそ 15 分（907の高価格・耐久消費商品においては，滞在時間が長く，テ秒）を境に，滞在時間と購買に至るセッションの割合は負ィーやボールなどの低価格・消耗品においては，滞在時間の相関関係がみられる．次に，内部リファラー（ショップが短くなる傾向が確認されている [7]．一般会員の 3 商品ページ）に着目すると，ソーシャル会員では 1 つ，一般会

カテゴリにおいては，滞在時間が分岐基準に採用された場

員では 2 つのノードが採用された．そのうち，購買に至る

合は，滞在時間が長くなるほど，購買に至るセッションのセッションの割合を見てみると，どちらも他のショップか

割合が高くなる傾向にあった．一方で，ソーシャル会員のら経由して商品ページに訪れたセッションの方が，購買割

クラブ，用品・小物の 2 つの商品カテゴリにおいては，滞合が高いことが分かる．

在時間が短くなるほど，購買に至るセッションの割合が高

上記の結果は，ソーシャル会員と一般会員の購買行動のくなる傾向にあった．ただし，アパレルに関しては，滞在違いの一端を示すものであると考える．筆者らがこれまで

時間と購買に至るセッションの割合に大きな差は発見されに行った，同様の EC サイトを対象とした研究より，商品なかった．この差は，商品特性によるものであると考える．

ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 64 -

図 1

全データを用いたソーシャル会員の購買判別モデルの結果

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ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 65 -

図 2

全データを用いた一般会員の購買判別モデルの結果

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ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 66 -

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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図 3

PV 数，滞在時間を除いた全データによる決定木の結果（左：ソーシャル会員，右：一般会員）

まず，用品・小物に関しては，基本的に安価であり価格

8. 結びに差も少ない．比較項目も，他の商品カテゴリに比べて少な
いため，一般会員においても，滞在時間は短い．これに対

本稿では，アカウント連携機能（シングルサインオン）

し，クラブは高価格帯に分類され，価格差も大きい．加えの一種であり，ソーシャルメディア上の ID を用いて，企業て，商品詳細情報が細かく記載されているため，検討項目の EC サイトやポータルサイトにログインする機能の総称

も自ずと多くなる．ただし，商品によって規格は定められである，ソーシャルログインサービスへの登録会員（ソーており，事前にメーカーの Web サイトや他の EC サイトをシャル会員）を対象に，EC サイトにおいてソーシャル会員

通じて探索行動を行っていた場合には，容易に検索から購と一般登録会員のサイト内行動の特徴とその差異について入まで進めることが出来ると考える．一方で，アパレルは評価することを目的とした．具体的には，アクセスログデ

好みが反映されやすい商品であり，品揃えも多様である．

ータ及び会員登録データから，会員属性及びサイト内行動

生地や販売メーカー等の詳細情報以外にも，色見や会員自を表現することを期待した説明変数を作成し，決定木分析

身の有するアイテムとのコーディネート等，個人の感性ににより評価を行った．結果を以下にまとめる．

より検討する視点が異なる．そのため，滞在時間は人によ 会員属性変数（表 4）を用いた決定木分析を行った結果，って異なり，こういった個人差をモデルに反映することはソーシャルログインサービスへの登録は，サイト内での困難であったと考える．
最後に，上記以外の説明変数の影響を明らかにするため，

ロイヤルティに基づき行われるわけではないこと，ソーPV 数・滞在時間を説明変数から除き，再度判別モデルの作

シャル会員は，GDO サイトへのロイヤルティが高くな成を行った．結果を図 4 に示す．

い，新規会員が多数を占めることが推察された．

図 4 から，大枠の構造は変わらないものの，ノード１（図 全商品カテゴリを対象に，行動変数（表 7）を用いた決4 左）の分類基準としては google（検索エンジン）が採用さ

定木分析を行った結果，滞在時間に着目すると，一般会

れていることが分かる．一方で，ノード 3（図 4 右）の分類

員の場合は滞在時間が長くなるほど，購買に至るセッシ

基準としては，www（GDO トップページ）が採用されていョンの割合が高くなるのに対し，ソーシャル会員の場合ることが分かる．どちらもリファラーを示す説明変数であは滞在時間が長くなるほど，購買に至るセッションの割

るが，ソーシャル会員は Google の検索エンジンを用いて検合が低くなっていることが分かった．これらの結果から，索を行い，GDO の EC サイトへアクセスした場合の購買にソーシャル会員は外部サイトでの比較・検討を十分に行至る割合が多いのに対し，一般会員では，GDO のトップペった上で当該 EC サイトに訪問し，購買のみ行うといっージから検索を行った場合の購買に至る割合が多いことをた探索行動の一端が推察された．
 クラブ，アパレル，用品・小物の 3 つの商品カテゴリを示している．
上記のアクセスログデータから作成した説明変数を用い対象に，行動変数（表 7）を用いた決定木分析を行った

た，一連の決定木分析の結果から，ソーシャル会員と一般

結果，特にクラブ類，用品・小物類において，全商品カ

会員の購買に至るセッションにおける購買行動の差異の一

テゴリを対象とした場合と同様の探索行動の一端が推端が示された．

察された．また，PV 数，滞在時間を除いた説明変数で，同様に決定木分析を行った結果，外部からの流入リファⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 67 -

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）
ラーとして，ソーシャル会員では google が分岐基準に

今後は，ソーシャル会員に関するソーシャルメディア上から取得可能なデータと合わせた，会員特性の分析を行う採用された．

予定である．具体的には，会員が行った投稿データや，お以上の一連のアクセスログデータから作成した説明変数

気に入り，会員の訪れたロケーション等のデータを抽出し，を用いた決定木分析の結果から，ソーシャル会員と一般会

ソーシャルメディア上の行動データを用いた説明変数を作員の購買に至るセッションにおける購買行動の差異の一端成した上で，商品の購買行動との関係性について調査を行が示された．

う予定である．

ソーシャルログインサービスの普及は急速に広まっており，今後ソーシャル会員は増加していくと考えられる．本謝辞

稿により得られた知見は，今後，ソーシャル会員を対象とライン社様からは大変貴重なデータの提供並びにディスカ

本研究において株式会社ゴルフダイジェスト・オン

した企業のマーケティングアプローチの際の指針となるとッションを通じた数多くの有益なコメントをいただきまし考える．本分析の結果から，現状ではソーシャルログイン

た．ここに謝意を表します．

サービス自体は，あくまでユーザの利便性を向上させるものであり，ロイヤルティを表現する様な効果は確認されな参考文献

かった．また，ソーシャル会員の行動変数を用いた決定木[1] 久松俊道, 朝日弓未, 山口俊和, “ドラックストアの ID 付き
POS データを用いた日用品購買パターンの比較分析,” オペレーションズ・リサーチ，Vol. 57, No. 2, pp. 63-69 (2012).
[2] 久松俊道, 外川隆司, 朝日弓未, 生田目崇, “EC サイトにおける
購買予兆発見モデルの提案,” オペレーションズ・リサーチ，
Vol. 58, No. 2, pp. 93-100 (2013).
[3] Kass, G. V., “An Exploratory Technique for Investigating Large
Quantities of Categorical Data,” Journal of the Royal StatisticalSociety, Series C, Vol. 29, No. 2, pp. 119–127 (1980).
[4] 小池雄平, 菅谷健人, 住田潮, 高橋一樹, 平野智章, 山本浩平,“アクセスログデータに基づく重要顧客の’リアルタイム’判
別,” Department of Social Systems and Management Discussion
Paper Series, No. 117, University of Tsukuba (2007).
[5] Moe, W. W. and Fader, P. S., “Dynamic Conversion Behavior at ECommerce Sites,” Management Science, Vol. 50, No. 3, pp. 326-335(2004).
[6] Otake, K. and Namatame, T., “Analysis of Purchasing Tendency
using ID-POS Data of Social Login User,” International Journal ofAdvanced Computer Science and Applications, Vol. 7, No. 9, pp.
116-123 (2016).
[7] Otake, K. and Namatame, T., “Analysis of Impacts on the Purchasing
Behavior Using Information on Social Networking Services,”
Proceedings of the 17th Asia Pacific Industrial Engineering andManagement Systems Conference, 6 pages (2016).
[8] 総務省，「情報通信白書平成 27 年度版」 (2016).
[9] 鶴見裕之, 澁谷浩太朗, 村瀬明宏, “小売業のカテゴリー間プロ
モーション・マネジメント : 消費者の複数カテゴリー購買行
動モデル,” オペレーションズ・リサーチ，Vol. 50, No. 2, pp. 9298 (2005).

分析の結果から，ソーシャル会員は，購買時に商品情報の事前収集を行った上で EC サイトに訪れるといった“賢い”
消費者である可能性が示唆された．以上の結果を踏まえると，導入開始以後は，ソーシャル会員の定着化に向けた顧客ロイヤルティの向上施策を行う必要があると考える．ソーシャルログインサービスの性質上，登録時の負担は軽減されるが，反対にサイトスウィッチングの障壁も下がる．
ソーシャルメディア上の会員についての情報を用いて顧客の特性を理解した上で，最適な商品推薦，セール情報の配
信等の広告宣伝が求められる．一部 EC サイトでは既に試されているように，ソーシャル会員に限定したクーポン配信や，値引きセール等は，ソーシャル会員を獲得する際のきっかけとしては有効であると考えられる．しかしながら，本稿の分析結果から，ソーシャル会員は，比較・検討をサ
イト外で行っている可能性があるため，特価商品を目玉商品とした，バンドル販売等の販売戦略には注意が必要であると考える．現状においては，サイト運営企業はソーシャル連携に関して十分なマーケティング活動が行われていな
いといえ，今後新たなチャネルとして活用することにより，
ソーシャルログインのメリットを増加させることができると考えられる．

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日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 1 巻 第 1 号（2017 年 3 月）

Analysis of Behavior of Social Login Customers on EC Site
Through the analysis of customer characteristic and purchasing behavior aboutsocial login customers on the golf EC site
Kohei OTAKE†1

Ko HASHIMOTO†2

Takashi NAMATAME†1

Abstract: In this paper, we aim to evaluate the characteristics and differences of the behavior within the site conducted by social
login customers and general customers for EC (Electronic Commerce) site. Specifically, we provided discrimination models
using decision tree analysis focused on the explanatory variables created from customer information data and access history
data. From the result of decision tree analysis using customer information data, it became clear that social login customers are
new customer and do not have high royalties within the site. Moreover, from the result of decision tree analysis using accesshistory data, it became clear that part of the difference in social login customers’ and general customers’ behavior within thesite in terms of staying time at the session leading to purchasing.

Keywords: Customer Behavior, Social Login, Decision Tree Analysis†1 Chuo University (Correspondence Author: otake@indsys.chuo-u.ac.jp)†2 Graduate School of Chuo University
Submitted: 30, Nov., 2016
Accepted: 10, Feb., 2017ⓒ 2017 Japan Social Data Science Society- 69 -