"顧客生存率を分析する分析者によって操作される分析者用端末からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末に送る顧客生存率推定処理サーバを備えた顧客生存率推定システムであって、前記顧客生存率推定処理サーバは、ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベースと、前記分析用端末から顧客生存率分析要求があったときに、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう確率を示す購買前行動生存率とを算出する生存率推定手段と、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を顧客生存率分析結果として決定する潜在的生存率推定手段と、を備えていることを特徴とする顧客生存率推定システム。顧客生存率を分析する分析者によって操作される分析者用端末からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末に送る顧客生存率推定処理サーバを備えたシステムにおける顧客生存率推定方法であって、前記分析者用端末が、顧客生存率分析要求を顧客生存率推定処理サーバに送信するステップと、前記顧客生存率推定処理サーバの生存率推定手段が、前記顧客生存率分析要求を受けたときに、ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベース内のデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう確率を示す購買前行動生存率とを算出する生存率推定ステップと、前記顧客生存率推定処理サーバの潜在的生存率推定手段が、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を顧客生存率分析結果として決定する潜在的生存率推定ステップと、前記顧客生存率推定処理サーバが、前記決定された顧客生存率分析結果を前記分析者用端末に送信するステップと、を備えたことを特徴とする顧客生存率推定方法。ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベースと、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう購買前行動生存率とを算出する生存率推定手段と、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を決定する潜在的生存率推定手段と、を備えたことを特徴とする顧客生存率推定処理サーバ。コンピュータを請求項3に記載の各手段として機能させる顧客生存率推定処理サーバ用プログラム。特許文献1に記載の顧客生存率推定方法は、購買データを元に算出するため、実際に購買を行っていないユーザに適用することができない。すなわち、例えばあるブランドに関する購買履歴のないユーザについては、当該ブランドに関する顧客生存率を推定することはできない。したがって購買を行なっていないユーザに適用可能な生存率推定を行なう必要がある。本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、実際に購買を行なっていないユーザに適用することができる顧客生存率推定システム、方法、プログラムを提供することにある。本発明は、ベイズの定理を用いて、購買前行動カート投入、商品閲覧のデータを元に実際に購買を行なっていないユーザの生存率潜在的生存率を含めて推定する。尚、以下の説明では購買前行動を単に前行動と記載することもある。本発明の顧客生存率推定システムは、顧客生存率を分析する分析者によって操作される分析者用端末からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末に送る顧客生存率推定処理サーバを備えた顧客生存率推定システムであって、前記顧客生存率推定処理サーバは、ユーザの商品に対する購買行動および購買前行動に関するデータが格納されたログデータベースと、前記分析用端末から顧客生存率分析要求があったときに、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後購買前行動を行なう確率を示す購買前行動生存率とを算出する存在率推定手段と、前記ログデータベースに格納されたデータに基づいて、あるユーザの購買前行動を条件として購買が起こる確率およびある商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率の積を、全てのユーザおよび全ての商品の購買前行動を条件として購買が起こる確率で除することによって、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率に、該期待生存率で示されるユーザ、商品に対応する前記生存率推定手段で算出された購買前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める処理を全ユーザ、全購買前行動について実行し、該求められた前行動からの推定生存率と前記生存率推定手段で算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を顧客生存率分析結果として決定する潜在的生存率推定手段と、を備えていることを特徴とする。1請求項1~4に記載の発明によれば、実際に購買を行なっていないユーザに適用することができ、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる。2請求項2に記載の発明によれば、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる顧客生存率推定方法を提供することができる。3請求項3に記載の発明によれば、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる顧客生存率推定処理サーバを提供することができる。4請求項4に記載の発明によれば、購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定できる顧客生存率推定処理サーバ用プログラムを提供することができる。以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。購買には必ず前行動が必要であることから、ベイズの定理により生存率=P購買について、P購買=P前行動P購買|前行動が成立する。尚、P購買|前行動は、前行動を条件として購買が起こる条件付確率を表している。しかし、購買を行なっていないユーザは既存手法ではP購買|前行動=0であるため、生存率を算出できないが、本実施形態例では、対象ユーザの他ブランドにおけるP購買|前行動と他ユーザの対象ブランドにおけるP購買|前行動から期待値を推定する。実測値ではなく、期待値を生存率計算に組み込むことで未購買者の生存率今後購買を行なう確率を推定可能とする。図1は、本発明の顧客生存率推定システムの全体構成を示している。図2は本発明の生存率推定手段が行なう生存率推定処理のフローチャート、図3は本発明の潜在的生存率推定手段が行なう潜在的生存率推定処理のフローチャート、図4は本発明の顧客生存率推定処理サーバの全体シーケンス図である。図1において、100は、顧客生存率を分析する分析者例えばマーケター、商品開発者によって操作される分析者用端末コンピュータ端末であり、200は、分析者用端末100からの顧客生存率分析要求を受け、該分析要求に応じて顧客生存率を推定し、該推定した顧客生存率を顧客生存率分析結果として前記分析者用端末100に送る顧客生存率推定処理サーバであり、これら分析者用端末100と顧客生存率推定処理サーバ200は、例えば図示省略のネットワークによって接続されている。顧客生存率推定処理サーバ200は、ユーザの商品に対する購買行動および前行動に関するログデータが格納されたログデータベース210と、前記ログデータベース210に格納されたデータに基づいて、ユーザが今後購買を行なう確率を示す顧客生存率と、ユーザが今後前行動を行なう前行動生存率とを算出する、生存率推定手段としての生存率推定処理部220と、前記ログデータベース210に格納されたデータに基づいて、あるユーザのある商品に対する購買遷移確率を表す期待生存率を求め、該期待生存率と前記生存率推定処理部220により算出された前行動生存率とを用いて、前行動からの推定生存率を求め、該前行動からの推定生存率および前記生存率推定処理部220により算出された顧客生存率の中から、最終の生存率を決定する潜在的生存率推定手段としての潜在的生存率推定処理部230とを備えている。顧客生存率推定処理サーバ200は、例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばROM,RAM,CPU、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。このハードウェアリソースとソフトウェアリソースOS、アプリケーションなどとの協働の結果、顧客生存率推定処理サーバ200は、図1に示すように、ログデータベース210、生存率推定処理部220および潜在的生存率推定処理部230を実装する。前記ログデータベース210はハードディスクあるいはRAMなどの保存手段記憶手段に構築されているものとする。次に、上記のように構成されたシステムの動作を具体的に説明する。まずログデータベース210に格納されるデータについて説明する。ログデータベース210には、ユーザ毎の購買=buy_、前行動であるカート投入cart_、前行動である商品閲覧=view_に関するパラメータx,t,Tのデータ例えば図5の1に示すデータと、ブランド毎の全ユーザがあるブランドで購買を行なった日数および、ブランド毎の全ユーザがあるブランドで前行動カート投入、商品閲覧を行なった日数のデータ例えば図6の2、3に示すデータと、ユーザ毎のあるユーザがいずれかのブランドで購買を行なった日数およびユーザ毎のあるユーザがいずれかのブランドで前行動を行なった日数のデータ例えば図6の4、5に示すデータとが格納されている。尚、図5は生存率推定処理部220のインプットデータ1とアウトプットデータ6ユーザ毎の購買、カート投入、商品閲覧の各々の生存率buy_life、cart_life、view_lifeの例を表し、図6は潜在的生存率推定処理部230のインプットデータ2、3、4、5、6とアウトプットデータ7ユーザ毎の生存率の例を表している。前記パラメータx,t,Tは図7のように定義される。図7は、購買、カート投入、商品閲覧の各事象の観測開始から観測終了に向けての時間経過を示し、図中の印は各事象が発生したことを表している。パラメータxは事象が発生した回数日数であり、図7の例ではx=3である。パラメータtは事象の初回発生日から最終発生日までの経過日数であり、パラメータTは事象の初回発生日から観測終了日までの経過日数である。次に生存率推定処理部220の詳細について説明する。生存率推定処理部220は、分析用端末100から顧客生存率分析要求、例えば比較したいブランド又はECサイトの指定がなされたとき、図2のフローチャートに示す、購買、カート投入、商品閲覧の各データの取得処理ステップS221,S224,S227と、購買、カート投入、商品閲覧についてのユーザ毎のパラメータの推定処理ステップS222,S225,S228と、購買、カート投入、商品閲覧の各生存率の算出処理ステップS223,S226,S229とを実行する。その具体的な処理は次のとおりである。<データ取得>処理0;ログデータベース210から購買、カート投入、商品閲覧に関するパラメータx,t,Tをユーザ毎に取得するステップS221,S224,S227。具体的には、例えば図5のデータ1のように、buy_x:購買を行なった日数、buy_t:初回購買日から最終購買日までの経過日数、buy_T:初回購入日から観測終了日までの経過日数、cart_x:カート投入を行なった日数、cart_t:初回カート投入日から最終カート投入日までの経過日数、cart_T:初回カート投入日から観測終了日までの経過日数、view_x:商品閲覧を行なった日数、view_t:初回商品閲覧日から最終商品閲覧日までの経過日数、view_T:初回商品閲覧日から観測終了日までの経過日数を取得する。尚、ここでは前行動=カート投入、商品閲覧としているが、他の行動を含めても良い。例えばAブランドの生存率を出す場合、Aブランドの購買、Aブランドの前行動商品閲覧、カート投入に絞って上記のデータを抽出する。また、aサイトECサイトへの生存率を求める場合も上記同様である。<ユーザ毎のパラメータ推定>ここではグリッドサーチにより推定する方法を例示する。処理1;ユーザ1を選ぶ処理2;式1で表される生存率尤度関数にパラメータx,t,Tを代入するステップS222では購買の生存率を求めるためのパラメータであるので、x→buy_x,t→buy_t,T→buy_Tを指す。処理3;式1の購買率パラメータλ、離脱率パラメータμに0から1までの値を、サービス提供者が設定した区切り毎に変化させ、それぞれの尤度関数の値を求める。処理4;尤度関数の最も高かったλ、μをそのユーザのパラメータとして採用する。処理5;ユーザを変えIDを1足す、処理1に戻る。全ユーザ分終了していれば処理6へ進む。尚、他にも尤度関数の微分値が0となるパラメータを数学的に解く方法など、パラメータ推定に関する既存手法が適用可能である。<購買生存率算出>処理6;生存率を算出する式2へユーザ毎のx,t,T,λ,μを代入し、生存率を算出しステップS223、これをbuy_lifeとする。<前行動生存率算出>処理7;処理1~6についてカート投入cart_x,cart_t,cart_TステップS225,S226、商品閲覧view_x,view_t,view_TステップS228,S229で同様の処理を行い、算出された生存率をそれぞれcart_life,view_lifeとする。前記算出された生存率の例は図5、図6のデータ6となり、buy_lifeは今後購買を行なう確率本来の意味での顧客生存率、はcart_lifeは今後カート投入を行なう確率、view_lifeは今後商品閲覧を行なう確率を指す。尚、前記処理2をステップS225で行う際は、カート投入の生存率を求めるためのパラメータであるので、式1に代入するパラメータx,t,Tは、x→cart_x,t→cart_t,T→cart_Tを指し、処理2をステップS228で行う際は、商品閲覧の生存率を求めるためのパラメータであるので、式1に代入するパラメータx,t,Tは、x→view_x,t→view_t,T→view_Tを指す。次に潜在的生存率推定処理部230の詳細について説明する。潜在的生存率推定処理部230は、図3のフローチャートに示す、カート投入からの購買遷移確率推定処理ステップS231と、商品閲覧からの購買遷移確率推定処理ステップS232と、潜在的生存率算出処理ステップS233とを実行する。その具体的処理は次のとおりである。<各ユーザの購買遷移確率P購買|前行動推定>以下の処理8~処理12はステップS231,S232で実行される。処理8;前行動=カート投入とおく。処理9;ユーザ1を選ぶ。処理10;処理0のデータ取得時Aブランドの生存率を推定しようとしていた場合、購買生存率=ユーザ1のAブランドの購買遷移確率×前行動生存率となる。ここで、前行動生存率は、生存率推定処理部220が行なう前記処理7図2のステップS225,S226,S228,S229によって算出済みであり、推定すべきユーザ1のAブランドの購買遷移確率を、期待生存率として次の式3のように求める。ユーザ1のAブランドのP購買|前行動=AブランドにおけるP購買|前行動×ユーザ1のP購買|前行動×k=全ユーザがAブランドで購買を行なった日数/全ユーザがAブランドで前行動を行なった日数×ユーザ1がいずれかのブランドで購買を行なった日数/ユーザ1がいずれかのブランドで前行動を行なった日数×k...3この式3で表される期待生存率をZとおく。式3のkはサービス提供者が設定した定数である。ここで、式3は前行動からの遷移確率を期待値により算出することを表しており、そのプロセスについて説明する。購買には必ず前行動が必要であるP前行動|購買=1ことから、ベイズの定理により生存率=P購買=P前行動P購買|前行動が成立する。P前行動は図2の生存率推定処理により算出済みである。P購買|前行動=購買を行なった日数/前行動を行なった日数で表されるとき、図8のX1,A/Y1,Aを推定するとユーザ1のAブランドのP購買|前行動となる。図8aは各ユーザが各ブランドで購買を行なった日数のデータ例を示し、図8bは各ユーザが各ブランドで前行動を行なった日数のデータ例を示し、これらデータはログデータベース210に格納されているデータから潜在的生存率推定処理部230が取得するものである。ただし購買を行なっていないユーザはX1,Aは実測値としては0である。そこで、Aブランドとユーザ1のカテゴリが独立している仮定したときのP購買|前行動期待値を求める。X1,A=N.,A×N1,./N.,.Y1,A=M.,A×M1,./M.,.より、となる。この式4の分母部分は定数となるため、1/全ユーザ全ブランドのP購買|前行動をkとおき、式3を求める。処理11;処理10で求めた式3の期待生存率Zに、該Zに対応する前記生存率推定処理部220図2のステップS226,S229で算出された前行動生存率を乗算して前行動からの推定生存率を求める。例えば、前行動=カート投入であればcart_life×Zとなる。処理12;ユーザを変えIDを1足す、処理9に戻り、そのユーザについて処理10~処理11を繰り返し実行する。全ユーザ分終了していれば、処理8に戻って前行動を商品閲覧に変え、処理9~処理11を繰り返し実行し、全ユーザ、全前行動が終了していれば処理13へ進む。<潜在的生存率算出>処理13;ユーザ毎に、前記生存率推定処理部220で算出された顧客生存率buy_lifeと、処理11、処理12で求めた前行動からの推定生存率前行動_life×Zのうち、最も大きいものを最終的な生存率output_lifeとして、例えば図6のデータ7のように出力するステップS233。尚、最も大きいものを採用する方法以外にも、平均値、最小値を採用する方法、各生存率に重みを与える方法などを採用してもよい。処理14;複数ブランドの生存率を比較する場合はブランドを変え処理0へ戻り、処理13までを実行する。そして、潜在的生存率推定処理部230から出力された最終的な生存率は、分析者用端末100からの分析要求に対する分析結果として、顧客生存率推定処理サーバ200から分析者用端末100へ送信され、該端末100の例えばディスプレイに表示される。尚、ECサイトでの生存率推定の場合も前記と同様の動作となる。以上の顧客生存率推定処理サーバ200の全体のシーケンスを図4とともに説明する。まず生存率推定処理において、ログデータベース210から取得された、buy_x,buy_t,buy_Tデータ、cart_x,cart_t,cart_Tデータ、view_x,view_t,view_Tデータデータ1に基づいて、購買生存率算出図2のステップS223、カート投入生存率算出図2のステップS226、商品閲覧生存率算出図2のステップS229が行なわれる。次に潜在的生存率推定処理において、ログデータベース210からの遷移確率算出元データデータ2,3,4,5と、前記カート投入生存率算出、商品閲覧生存率算出で算出されたカート投入生存率データ、商品閲覧生存率データデータ6に基づいて、カート投入遷移率乗算、商品閲覧遷移率乗算処理11の乗算:図3のステップS231,S232が行なわれる。次に前記乗算により求められた前行動からの推定生存率カート投入生存率×遷移確率データ、商品閲覧生存率×遷移確率データと、前記購買生存率算出により求められた購買生存率データデータ6のbuy_lifeに基づいて潜在的生存率算出図3のステップS233が行なわれる。以上のように、ユーザの購買遷移確率を実測値ではなく期待値期待生存率Zで求め、ベイズの定理により生存率を推定することで非購買ユーザの生存率を算出しているので、実際に購買を行なっていないユーザの潜在的な生存率を推定することができる。すなわち、潜在的生存率推定処理部230が行なうステップS231,S232において、式4に示すように、図8の各ユーザが各ブランドで購買を行なった日数のデータおよび各ユーザが各ブランドで前行動を行なった日数のデータから期待値Zを推定し、その期待値を生存率算出に組み込んでいるので、非購買ユーザの潜在的な生存率を推定できる。また、本実施形態の顧客生存率推定処理サーバにおける各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の顧客生存率推定方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばFDFloppy登録商標Diskや、MOMagneto-Opticaldisk、ROMReadOnlyMemory、メモリカード、CDCompactDisk-ROM、DVDDigitalVersatileDisk-ROM、CD-R、CD-RW、HDD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。"