JP2000029931A - マーケティングデータ収集方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 個々のユーザのどのような特性に応じて情報
が選択、提供されたのかを把握するマーケティングデー
タ集収方法の提供。 【解決手段】 データをルール評価ログデータとして記
録して、各ルールの評価回数と実行回数を計算し、グル
ープ内における各ルールの実行状況を示すルール実行状
況情報を作成する。設定されたルールの実行によって選
択、出力された情報に対してユーザが操作を行った際
に、操作の対象となった情報に関するデータ、および情
報の選択に使用されたルールに関するデータを、アクシ
ョンログ情報として記録してユーザが行った操作を情報
選択に使用されたルールおよび前記操作の内容に応じて
評価分析したマーケティングデータを収集する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、あらかじめ設定さ
れたルールによって、情報を提供するユーザの特性を判
断し、情報を選択して出力し、その出力された情報に対
するユーザのアクションを基にその設定されたルールを
評価分析したマーケットデータを収集するマーケティン
グデータ収集方法に関し、特に、対話的なオンライン情
報提供システムを用いたマーケティングデータ収集方法
に適用して有効な技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】消費社会の成熟に伴って、マーケティン
グの手法も、旧来のマスマーケティングから、顧客一人
一人のニーズを把握してきめ細かく対応していくパーソ
ナルマーケティングへと取って代わろうとしている。パ
ーソナルマーケティングが可能になった背景にはデータ
ベースを始めとする情報処理技術および通信技術の発達
がある。例えば、コンピュータやインターネットの一般
への普及である。このことから、ＷＷＷ(World Wide We
b)に代表されるオンラインの情報提供システムを、顧客
とのダイレクトなマーケティングチャンネルとして利用
する動きも始まっている。パーソナルマーケティングを
オンライン情報提供システム上で実現する手段の一つと
しては、あらかじめ幾つかのルールを設定しておき、そ
のルールを用いることで、アクセスするユーザの特性を
判断してユーザごとに適した情報（サービス）を提供す
る方法がある。

【０００３】例えば、ショッピングのサイトでは、「趣
味が○○ならば、○○のジャンルの新刊の広告を表示す
る」「家族の誕生日が一週間後ならば、ギフトコーナー
を紹介する」といったルールの設定が考えられる。これ
によってユーザは、買いたいものを闇雲に探すのではな
く、自分が欲しいと感じるものの中からじっくり選ぶこ
とができ、ショップ側も、ユーザにあった商品の提案が
でき、より購入の可能性の高い人に対して商品を勧める
ことで売り上げを伸ばすことができる。

【０００４】ルールへの入力情報となる個々のユーザの
特性は、ユーザ自身のプロフィール（年齢、性別、職
業、関心事...）、アクセス時の状況（日時、場
所...）、サイト内での行動（どの情報を見たか、見て
どうしたか...）等、多岐にわたる。また、それを判断
して出力情報を決定するルールの方も、単純なルールを
組み合わせることによって、多様な状況に対応し適切な
情報が選択できる複雑なルールを設定することが可能で
ある。このようなルールの組み合わせをルールセットと
呼ぶ。パーソナルマーケティングシステムの品質は、提
供する情報の質・量とともに、それを個々のユーザの特
性に合わせて選択するルールの精度によっても左右され
る。

【０００５】マーケティング活動のツールとしてオンラ
イン情報提供システムをとらえるとき、当然、そこで提
供された情報に対する顧客のリアクションを収集、分析
してフィードバックするプロセスが必要となる。

【０００６】パーソナルマーケティングシステムにおい
ては、個々のユーザにフィットした情報の提供が目的で
あるから、提供された情報に対するユーザの満足度がひ
とつの指標となる。これを測定する尺度として、例え
ば、ＷＷＷではアクセス回数（延べ何人がそのＷｅｂペ
ージを見たか）が広く用いられている。バナー広告と呼
ばれるＷｅｂページ上に小さな画像を配した広告におい
ては、より厳密な広告効果の測定を求めて、そのバナー
広告ボタンのクリック回数（広告に興味を示して詳しい
情報を求めたのは何人か）や、アクセス回数に対するク
リック回数の割合等も使用されている。また、サイト全
体に対する満足度を評価する尺度として、総アクセス数
ではなく、リピーター数をカウントする方法も用いられ
ている。これらは、いわば放送メディアにおける視聴率
にあたるデータといえる。

【０００７】また、ルールによる知的検索システムとい
う観点から見れば、上述のようなパーソナルマーケティ
ングシステムは、エキスパートシステムの一種であると
いえる。エキスパートシステムの性能向上に関する技術
としては、例えば、特開平８ー３０４５６号公報に開示
されているように、各ルールについてルールのファイヤ
回数／推論実行回数をヒット率として計算し、ヒット率
の高いものが先に推論エンジンにかけられるように推論
実行順位を変更することで推論の効率化を図るものがあ
る。ここで、ルールの推論実行回数とは、入力情報がル
ールの実行条件にマッチするかどうかを評価した回数で
あり、ファイヤ回数とは、入力が実行条件にマッチして
ルールが実行された回数である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】本発明者は、上記従来
技術を検討した結果、以下の問題点を見いだした。

【０００９】ＷＷＷの視聴率ともいえるアクセス回数や
クリック回数では、ユーザに対してどの情報が提示され
たか、というデータにしかなりえない。同一の情報が別
々の経緯を経てユーザの前に提示される可能性は充分に
存在しており、前述のルールの例で言えば、「趣味が美
術鑑賞の人」に新刊コーナーで紹介された画集が、「家
族の誕生日が近い人」に対してもギフトの好適品として
提案されるといったケースが考えられる。

【００１０】パーソナルマーケティングシステムの目的
はユーザの特性に合わせた情報提供であり、次に同じユ
ーザがアクセスしたときにも同等の、あるいはそれ以上
に満足度の高い情報提供を行うためには、単にどの情報
が提供されたかだけではなく、ユーザの持つどのような
属性に応じてその情報が選択されたのかも、把握されて
いなければならない。また、パーソナルマーケティング
システムにおいて重要なのは、提供された情報（サービ
ス）が、どれほどユーザニーズにフィットしているかで
ある。ユーザが要求した情報だけを提供する場合には、
アクセス回数がユーザの興味をある程度反映していると
考えることができる。しかし、システム側がルールによ
って自動的に選択した情報に対して、ユーザが本当に満
足したか、面白い、あるいは役に立つ情報であると感じ
たかどうかは、単純なアクセス回数の集計だけでは明ら
かにならない。

【００１１】バナー広告のクリック回数、サイトのリピ
ーター数といったデータは、ユーザをマスで捉える際に
は有効な尺度だが、個々のユーザの満足度をこれで判断
することはできない。さらにいえば、ある情報に対する
関心の持ち方、深さの程度はユーザによって様々であっ
て、情報を見たか見ないかだけで推し量ることはできな
い。

【００１２】また、一般のエキスパートシステムが、あ
らかじめ存在する専門家の持つ知識、経験、技術等をル
ール化するという形で構築されるのに対して、パーソナ
ルマーケティングシステムでは、そういったルールの確
固たる基盤となるものは存在していない。

【００１３】いわば人間の感性を相手にするパーソナル
マーケティングシステムにおいて、最初から最適なルー
ル設計を行うのは不可能である。仮にある時点で最適な
ルールが完成したとしても、アクセスするユーザ自体
が、集団としても個人としても変化していくことは避け
られないから、時間の経過とともにルールも変化せざる
を得ない。ネットワークの外の実社会で得られた経験等
から仮説を設定し、それに基づきルールを設計し、実行
した結果によって仮説を検証、修正するというサイクル
こそが、常にユーザに対してよりよい情報提供を行うた
めの近道であるといえる。

【００１４】従って、特開平８−３０４５６号公報のよ
うに最適なルールが存在することを前提として性能向上
を行う技術を、パーソナルマーケティングシステムに適
用することにはあまり意味がない。パーソナルマーケテ
ィングシステムでは、実行されたルールが状況に適した
良いルールであるという保証はなく、また、設定されて
いるルール全体の中でヒット率を比較することにも無理
がある。

【００１５】必要とされているのは、ルール改善のため
の検証、分析を可能とするデータである。

【００１６】本発明の目的は、個々のユーザのどのよう
な特性に応じて情報が選択、提供されたのかに関して、
マーケティングデータを得ることのできるマーケティン
グデータ収集方法を提供することにある。

【００１７】本発明の他の目的は、提供された情報に対
するユーザの関心の持ち方に関して、マーケティングデ
ータを得ることのできる、マーケティングデータ収集方
法を提供することにある。

【００１８】さらに、本発明の他の目的は、設定されて
いるルールの実行状況の比較が可能な、マーケティング
データ収集方法を提供することにある。

【００１９】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
になるであろう。

【００２０】

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記のとおりである。あらかじめ設定されたルールによ
って、情報を提供するユーザの特性を判断し、情報を選
択して出力し、その出力された情報に対するユーザのア
クションを基にその設定されたルールを評価分析したマ
ーケットデータを収集するマーケットデータ収集方法で
あって、前記設定ルールを評価するためのデータをルー
ル評価ログデータとして記録し、前記ルール評価ログデ
ータから、各ルールの評価回数と実行回数を計算し、前
記評価回数および実行回数から、ルールの属するグルー
プ内における各ルールの実行状況を示すルール実行状況
情報を作成し、前記設定されたルールの実行によって選
択、出力された情報に対してユーザが操作を行った際
に、前記操作の内容に関するデータ、前記操作の対象と
なった情報に関するデータ、および前記情報の選択に使
用されたルールに関するデータを、アクションログ情報
として記録し、前記ルール評価ログデータ、ルール実行
状況情報および前記アクションログ情報から、前記ユー
ザが行った操作を、前記情報選択に使用されたルール、
および前記操作の内容に応じて評価分析したマーケティ
ングデータを収集する。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明のマーケティングデ
ータ収集方法を適用したパーソナルマーケティングシス
テムの一実施形態を、図面を用いて説明する。なお、本
実施形態では、会員制のオンラインショップを例に取り
挙げ、ユーザの特性に合わせた商品提案や関連情報の提
供を行う場合について説明する。

【００２２】図１は、本実施形態のマーケティングデー
タ収集方法を適用したパーソナルマーケティングシステ
ムのシステム構成の例を示すブロック図である。

【００２３】本実施形態のパーソナルマーケティングシ
ステムは、図１に示すように、パーソナルマーケティン
グシステムクライアント１００（以下、単にクライアン
トと記す）とパーソナルマーケティングシステムサーバ
１３０（以下、単にサーバと記す）がネットワーク回線
１２０を介して接続されたクライアントサーバシステム
の構成をとる。

【００２４】図１において、１００はユーザが使用する
クライアントであり、表示装置１０２にオンラインショ
ップの画面を表示し、キーボード１０４、マウス１０６
を使用してショップとの対話を行う。また、スピーカー
１０８は音声が含まれる情報の出力に使用する。通信装
置１１４はネットワーク回線１２０を介してサーバ１３
０にアクセスを行う。１１２はメインメモリ、１１６は
記憶装置であり、商品に関する情報を引き出してショッ
ピングを行うための、プログラムや各種情報が格納され
ている。これらすべてを制御する制御装置が１１０であ
る。

【００２５】また、サーバ１３０において、表示装置１
３２、キーボード１３４、マウス１３６は、サーバ管理
者が各種データの入れ替えや、ログ情報からの分析デー
タの生成処理のための入出力に使用する。１４２はメイ
ンメモリ、１５０は商品ＤＢ、１５２はコンテンツＤ
Ｂ、１５４は会員ＤＢ、１５６はログ情報ＤＢであっ
て、それぞれユーザへの情報提供に使用される各種プロ
グラムやデータが格納されている。商品ＤＢ１５０に
は、本実施例のオンラインショップで扱う商品を管理す
るための各種データが格納されており、商品情報テーブ
ル１０００が含まれる。コンテンツＤＢ１５２はユーザ
に提供される情報を生成するために使用されるデータが
格納されており、ページデータ３００、ルールセットテ
ーブル５００、ルールテーブル６００およびコンテンツ
テーブル７００が含まれる。会員ＤＢ１５４には、アク
セスするユーザに関する情報が格納されており、会員情
報テーブル４００が含まれる。また、ログ情報ＤＢ１５
６は、ユーザへの情報提供に伴って生成されるデータが
格納され、ルール評価ログ８００、アクションログ１１
００が含まれる。通信装置１４４はクライアント１００
との通信に使用され、制御装置１４０がこれらすべてを
制御する。

【００２６】なお、図１に示したシステムの構成は一例
であって、例えばユーザに関する情報をクライアント側
の記憶装置１１６に分散して持つなど、他の構成も取る
ことが可能である。

【００２７】図２は、本実施形態のパーソナルマーケテ
ィングシステムのソフトウェア構成の一例を示した図で
ある。図２において、２００はパーソナルマーケティン
グシステムのサーバプログラムである。２１８は通信制
御部であり、ＯＳ２２２を介してクライアント１００か
らのリクエストを受け取り、それに応じたデータを返す
処理を行う。なお、ＷＷＷの機能を利用してパーソナル
マーケティングシステムを構築する場合には、この部分
はＷＷＷサーバによって実現される。２０２はページ生
成処理部であって、通信制御部２１８が受け取ったリク
エストに従ってユーザに提供するページ（画面データ）
の生成を行う。新しいページを生成する場合は、ページ
解析処理部２１０がページの記述の解析を行い、必要な
データを呼び出してユーザの表示装置１０２にページを
表示するための画面データを生成する。ルール解析処理
部２０４はページデータに含まれたルールの記述の解析
と実行処理を行うもので、条件検索部２０６がルールの
条件部に記述されたデータが存在するかどうかの検索
を、実行処理部２０８が実行条件が成立したルールの実
行部に記述された処理を行う。２１２はログ生成処理部
であって、ルール評価ログ生成部２１２はルール解析処
理部２０４で行われた処理の状況をルール評価ログ８０
０に記録し、アクションログ２１６はユーザが行った操
作の内容をアクションログ１１００に記録する。 ま
た、ログ解析処理部２２０は、それらのログ情報をもと
に各種分析データを生成し、サーバ管理者に提示する。

【００２８】図３は、ルールを使用したページデータ３
００と、その実行によって表示された画面の例を示した
図である。図３（Ａ）は、ページデータ３００の記述方
法を説明するために模式的に示した図であって、３０
２、３０４はそこに含まれるルールの記述である。図３
（Ｂ）および図３（Ｃ）はページ記述の解釈の結果生成
された画面の例であり、３１０、３２０はそれぞれ別の
ユーザに対して提示された画面である。このページ記述
の解釈は、ユーザに関するデータを格納する会員情報テ
ーブルを基に成される。ここでは、本実施形態のオンラ
インショップのパソコン売場が表示されており、新製品
情報３１２および広告３１４の情報が、ルール３０２お
よび３０４の使用により、それぞれのユーザの特性にあ
わせて選択、表示されている。

【００２９】図４は、その会員情報テーブル４００の一
例を示した図である。図４において、４０２はオンライ
ンショップに登録されたユーザＩＤ、４０４はオンライ
ンショップでのユーザ認証に使用するパスワードであ
る。また、氏名４０６、住所４０８、年齢４１０、性別
４１２、職業４１４、職種４１６、パソコン歴４１８、
趣味４２０等は、オンラインショップの会員になる際に
登録され、内容の変化に応じて適宜変更される。本実施
形態では、あらかじめ会員情報テーブル４００に登録さ
れているデータを使用したルール処理の手順を示すが、
もちろん、ユーザの特性を反映するデータは他にもあ
り、例えば、ユーザからのアクセス毎に、その時刻やア
クセス場所（会社か自宅か等）、クライアントの環境
（デスクトップかモバイルか等）の情報を取得、記録し
ておいて、それに応じた情報提供を行うといったことも
可能である。

【００３０】図５、図６は、ルール定義に使用するルー
ルセットテーブル５００およびルールテーブル６００の
例を示した図である。図５において、５０２はルールセ
ットＩＤ、５０４はルールセット名を格納するエリアで
あって、ルールセットの識別に使用する。５０６はルー
ルセットを構成するルール群のルールＩＤを格納するエ
リアである。

【００３１】図６において、６０２はルールの識別に使
用するルールＩＤを格納するエリア、６０４はルールの
条件部、６０６はルールの実行部に関する記述を格納す
るエリアである。本実施形態では説明を簡単にするため
に、図６に示すように、ルールセットを構成する各ルー
ルはｏｒの関係にあるものとし、ルールＩＤ５０６に格
納された順に先頭から評価され、どれか一つのルールが
ヒットした時点で、そのあとのルールは処理されないも
のとする。

【００３２】図７は、ユーザに提供される情報を構成す
るコンテンツに関するデータを格納するコンテンツテー
ブル７００の例を示した図である。図７において、７０
２はコンテンツの識別に使用するコンテンツＩＤを格納
するエリアである。７０４に格納されるターゲットＩＤ
は、コンテンツが何に関する情報であるかを識別するデ
ータであり、ユーザの行った操作やユーザに対して提供
された情報のトレースに使用する。７０６はコンテンツ
の種類を示すデータを格納するエリアであり、７０８は
そのコンテンツからリンクされたページに関するデー
タ、ここではサーバ内でページの識別に使用するページ
ＩＤを格納している。７１０はコンテンツの内容に関す
るキーワードを格納するエリアである。７１２はユーザ
に提供するコンテンツのデータタイプが格納されてお
り、この内容に応じて、データタイプがテキストであれ
ばデータ自身が、画像等の大容量のメディアデータであ
ればデータ本体を格納したファイルのファイル名が７１
４に格納される。

【００３３】図８は、ルールの評価と実行の状況を記録
するルール評価ログ８００の記録項目の例を示した図で
ある。図８において、８０２は情報を提供するユーザに
関するデータ、８０４は評価が行われた時刻に関するデ
ータ、８０６はルールの設定されているページに関する
データ、８０８は評価が行われたルールが属するルール
セットに関するデータ、８１０は評価されたルールに関
するデータがそれぞれ記録される項目である。また、８
１２はルールの評価の結果であり、そのルールの実行条
件が満たされたかどうかが記録される。８１４には、ル
ールの条件が実行された結果、表示されるコンテンツに
関するデータが記録される項目である。

【００３４】次に、図３（Ａ）に示したようなページデ
ータ３００を解釈して３図（Ｂ）（Ｃ）に示したような
画面のデータを出力し、ルール評価ログ８００を生成す
る手順を、図９のフローチャートを用いて説明する。そ
の際に参照されるデータが、上述した会員情報テーブル
４００、ルールセットテーブル５００、ルールテーブル
６００およびコンテンツテーブル７００である。

【００３５】ルール評価ログ８００を生成する手順は、
図９に示すように、まず、通信制御部２１８が受け取っ
たユーザからのリクエストによって、新しいページの生
成が発生すると、ページ生成処理部２０２は、対応する
ページデータ３００を検索し、ページ解析処理部２１０
が解釈の単位ごとに記述を読み込む（ステップ９０
０）。本実施形態では、１行ごとに記述を処理するもの
とする。読み込んだ記述が、ルールであるかどうかを判
定し（ステップ９０２）、ルールでなければ、ページの
記述を解釈して（ステップ９０４）、それに応じて表示
データを生成する（ステップ９０６）。

【００３６】記述がルールであれば、ルール解析処理部
２０４が、その記述されたルールセットＩＤから、ルー
ルセットテーブル５００内の相当するルールセットを検
索し（ステップ９０８）、そのルールセットを構成する
ルールを、ルールＩＤ５０６から検索する（ステップ９
１０）。図３（Ａ）に示すルール記述３０２の場合は、
「ルールセットＩＤ＝３」とあるから、「ＰＣ新製品案
内」という名前のルールセットがページに設定されてお
り、このルールセットは、ルールＩＤ＝３１、３２、３
３、５０、５１、５５のルールから構成されている。

【００３７】検索によって見つかった最初のルールの内
容をルールテーブル６００から検索し（ステップ９１
２）、その条件部６０４に記述された内容が成立するか
どうかの判定を行う（ステップ９１４）。ルールセット
「ＰＣ新製品案内」を構成する最初のルールはルールＩ
Ｄ＝３１のルールであり、このルールは、ユーザの「職
種」が「営業」であることが実行の条件となっている。
条件検索部２０６はこれを解釈して、会員情報テーブル
４００からこのページをリクエストしたユーザのデータ
を検索し、その職種４１６が「営業」であるかどうかを
調べる。

【００３８】図４に示す会員情報テーブル４００のユー
ザの職種４１６が「営業」とあり、条件が成立する場合
には、続いてルールの実行部６０６の記述にしたがっ
て、ユーザに提示するコンテンツを検索し（ステップ９
１６）、該当するコンテンツを使用して表示データを生
成する（ステップ９１８）。図６に示すルールＩＤ＝３
１のルールでは、「ＰＣ新製品」という種類のコンテン
ツの中からノート型というキーワードを持つものを表示
するよう記述されているので、コンテンツテーブル７０
０から検索してコンテンツＩＤ＝７０６５８、７９２４
０を検出し、そのデータを使用して、図３（Ｂ）の３１
２に示す新製品情報が生成される。またその際、使用し
たルールに関するデータを各コンテンツに付加しておく
ことで、そのコンテンツに対する操作のアクションログ
１１００への記録時に、記録項目の一つとしてルールに
関するデータも加えることができる。

【００３９】ルールの実行が終了したら、その実行状況
をルール評価ログ８００に記録する（ステップ９２
０）。図３（Ｂ）の場合は、ルールＩＤ＝３１のルール
に関して、評価結果８１２が「True」となり、コンテン
ツＩＤ＝７０６５８、７９２４０のコンテンツが表示さ
れたことが記録される。

【００４０】ルールの実行条件が満たされない場合に
は、ルール評価ログにルールがヒットしなかった、すな
わち評価結果８１２が「False」であることを記録して
（ステップ９２２）、ルールセットのルール５０６を調
べ（ステップ９２４）、まだ評価するルールが残ってい
れば、ステップ９１０にもどって次のルールのルールＩ
Ｄ６０２を読み込む。

【００４１】例えば、ユーザの職種４１６が技術職であ
った場合、ルールセット「ＰＣ新製品案内」の２番目の
ルール、ルールＩＤ＝３２のルールが実行されて、図３
（Ｃ）のような画面が出力され、ルール評価ログ８００
には、ルールＩＤ＝３１と３２の二つのルールに関する
評価状況が記録される。

【００４２】本実施形態では、先にも述べたとおり、ル
ールセットを構成するルール群はすべてｏｒの関係にあ
るので、一つのルールがヒットした時点でそのルールセ
ットの実行は終了する。また、どのルールもヒットしな
い場合でも、ルールセットのすべてのルールが評価され
た時点でルールセットの実行は終了する。

【００４３】ページ記述にしたがったページデータ３０
０の生成、またはルール記述で指定されたルールセット
の実行が終了したら、ページデータ３００内に記述が残
っているかどうかを調べ（ステップ９２６）、まだ記述
があればステップ９００に戻って次の記述の解釈と実行
を行う。

【００４４】図１０は、商品情報テーブル１０００の一
例を示した図であって、本実施形態のオンラインショッ
プにおけるショッピング処理や商品管理に使用される。
図１０において、１００２は商品管理に使用する商品番
号、１００４はその商品のターゲットＩＤ、１００６は
商品名、１００８は商品分類、１０１０は価格、１０１
２は商品のスペックを、それぞれ格納するエリアであ
る。

【００４５】１００４に格納されるターゲットＩＤは、
各商品ごとに付与され、その商品に関するコンテンツが
コンテンツテーブル７００に登録される際に、ターゲッ
トＩＤ７０４に格納される。同じターゲットＩＤを、広
告、商品カタログ、注文書等に共通して使用すること
で、ある同一のテーマに関する情報がどのようにユーザ
に提供され、それに対してユーザがどのような反応を示
したかをトレースすることができる。

【００４６】本実施形態では、商品の例について説明し
ているが、もちろん商品に対してのみ適用されるもので
はなく、ユーザに提供される情報全般に適用可能であっ
て、例えばオンラインショップであれば、各種のイベン
ト情報や割引クーポン券に対してターゲットＩＤを割り
当てることが考えれる。また、一つのコンテンツに必ず
しも一つのターゲットＩＤを割り当てる必要はなく、タ
ーゲットＩＤの無いコンテンツ、複数のターゲットＩＤ
を持つコンテンツも存在しうる。

【００４７】図１１は、ユーザがパーソナルマーケティ
ングシステムに対して行った操作を記録するアクション
ログ１１００の記録項目の例を示した図である。図１１
において、１１０２は操作を行ったユーザに関するデー
タ、１１０４は操作が行われた時刻に関するデータ、１
１０６は操作の行われたページ、１１０８は操作の対象
となったコンテンツに関するデータを、それぞれ記録す
る項目である。

【００４８】１１１０にはユーザが行った操作に関する
データが記録され、本実施形態の場合は、オンラインシ
ョップで販売されている商品に関して、「look」（商品
に関する情報を見たか）、「choice」（商品を購入リス
トに加えたか）、「order」（商品を実際に注文した
か）といったアクションがある。例えば、ユーザが商品
の広告をクリックしてその詳細情報を表示させると、
「look」というアクションが記録される。また、１１１
２には操作の対象となったコンテンツのターゲットＩＤ
が記録され、１１１４にはコンテンツの選択に使用され
たルールに関するデータであるルールＩＤが記録され
る。

【００４９】図１２、図１３、図１４および図１５は、
ルール評価ログ８００およびアクションログ１１００の
データを使用して、ログ解析処理部２２０が生成する分
析テーブル１２００〜１５００の例を示した図である。

【００５０】図１２において１２００は、ルール評価ロ
グ８００から、ある期間内のルールセットを構成する各
ルールの評価回数、実行回数を抽出し、ヒット率、実行
シェアおよび評価率を計算、表示した分析テーブルであ
る。

【００５１】１２０２はルールセットＩＤ、１２０４は
ルールセットを構成するルールのルールＩＤ、１２０６
は各ルールの実行条件部をそれぞれ表示している。１２
０８は各ルールの評価回数、１２１０は実行回数であっ
て、本実施形態においては、ルールセットの先頭のルー
ルの評価回数がそのルールセットの評価回数となる。１
２１２はルールのヒット率であり、各ルールの実行回数
／ルールの評価回数を計算したものを表示している。１
２１４はルールの実行シェアであり、各ルールの実行回
数／ルールセットの評価回数を計算したものを表示して
いる。１２１６はルールの評価率であり、各ルールの評
価回数／ルールセットの評価回数を計算したものを表示
している。

【００５２】これらのデータからは、次のような情報を
読み取ることができる。すなわち、ルールの実行シェア
１２１４は、このルールセットの実行によって表示され
たコンテンツを見たユーザの、各属性ごとの割合を示し
ている。図１２の例でいえば、ＰＣ新製品案内を見たユ
ーザは、営業、技術、デザインの各職が多く、これらの
職種を対象にショップの商品展開やプロモーション活動
を行うことが有効であると考えられる。事務、販売職の
ユーザは極端に少なく、これらのユーザをショップに呼
び込むための施策を実施すべきとも考えられる。あるい
は、どの職種でもない「条件＝デフォルト」にヒットし
たユーザがかなり多いことから、事務、販売といった職
種の設定に問題がある可能性もあり、この点に関してル
ールセットや会員情報テーブル４００の登録内容を見直
すことによって、よりユーザの実態を反映するものへと
改善していくことができる。

【００５３】また、ヒット率および評価率のデータは、
ルールセットを構成する各ルールの評価の順番とその結
果によって左右される性格のものであり、評価率はルー
ルが評価される順に従ってだんだん下がり、ヒット率は
逆に同程度のヒット回数であれば後から評価されるもの
ほど高くなる。よって数値そのものを単純に比較するこ
とには意味がないが、ルール間の変化の仕方を見て、例
えば、極端に大きな変動や突出した部位に着目すること
で、ルールの評価の順番、ルールの設定内容等に関する
問題点を見つけることができる。

【００５４】一番下のルールＩＤ＝なしという項目は、
ルールセットのどのルールもヒットしなかった回数を提
示したものである。この例では「条件＝デフォルト」と
いうルールがあるためデータはすべて０となっている
が、そうでない場合に、どのルールもヒットせずルール
セットが不発だった割合を示すデータである。例えばル
ール評価ログの項目として、ルールの実行条件が満たさ
れなかった場合にその判定の対象となったユーザの状況
を示すデータを記録しておけば、その内訳とルールセッ
トが不発に終った回数とから、ルールセットに追加すべ
きルールの種類や、現在のルールの改善点を明らかにす
ることができる。

【００５５】このように、ユーザに対して提供したコン
テンツを、そのコンテンツ選択に使用したルールという
要素によって解析することで、ユーザの特性とコンテン
ツとの関係を明らかにし、よりよいサービスの提供を行
うためのマーケティング活動に役立てることができる。
また同時に、これらのデータからは不適切なルール設定
の存在も読み取ることができるので、そのようなルール
の改善によって、パーソナルマーケティングシステム自
身の品質を向上させることができる。

【００５６】図１３において１３００は、ルール評価ロ
グ８００およびアクションログ１１００から、各ルール
によって表示されたコンテンツが表現する商品に対して
ユーザが示したリアクションを抽出し、その割合を段階
に応じて示した分析テーブルである。１３０２は各ルー
ルのルールＩＤ、１３０４はルールの実行条件部、１３
０６はルールの種類をそれぞれ表示している。１３０８
は分析対象の期間中の各ルールの実行回数、１３１０は
ルールの実行によって表示したコンテンツを選択して商
品情報を見た回数、１３１４はその同じ商品をショッピ
ングバスケットに入れて購入リストに加えた回数、１３
１８は商品を実際に購入した回数である。これらのデー
タは、それぞれのコンテンツのターゲットＩＤをキーに
して抽出する。また、１３１２は、ルールの実行回数
（コンテンツの表示回数）１３０８に対する商品情報を
見た回数１３１０の割合、１３１６は、商品情報を見た
回数１３１０に対してその商品をバスケットに入れた回
数１３１４の割合、１３２０は、バスケットに入れた回
数１３１４に対して実際に商品を購入した回数１３１８
の割合をそれぞれ表示している。

【００５７】分析テーブル１３００に示したデータは、
単に個々のコンテンツを見たかどうかだけでなく、それ
ぞれのコンテンツに表現された内容に対して、ユーザが
どこまで深く関わったかをトレースしたものであり、提
示された情報に対してユーザが示した関心の度合いを読
み取ることがでる。すなわち、それぞれの情報がどれく
らいユーザの関心にフィットしていたか、また、どれく
らいユーザに訴える力を持っていたかを示している。

【００５８】また、ルールごとに分析することで、ユー
ザの特性による行動の違いを析出することができる。図
１３の例では、「職種＝営業」のユーザと「職種＝技
術」のユーザとは、注文した回数そのものはほとんど同
じだが、「営業」のユーザは決定までは慎重なかわり購
入リストに加えたものは必ず購入する、対照的に「技
術」のユーザは購入リストへの追加も削除も気軽に行う
といった異なるユーザ像が顕われており、それぞれの特
徴に応じて情報提供の方法を変えるなど、よりユーザに
合ったサービスの提供に役立てることができる。

【００５９】図１４において１４００は、ルール評価ロ
グ８００、ルールテーブル６００およびコンテンツテー
ブル７００から、同じ条件部を持つルールを抽出し、各
ルールによって表示されたコンテンツを比較表示した分
析テーブルである。１４０２はルールの抽出に使用した
条件の記述、１４０４は抽出したルール、１４０６は各
ルールの実行回数、１４０８は各ルールによって表示さ
れたコンテンツのコンテンツＩＤ、１４１０はコンテン
ツの種類、１４１２はコンテンツのターゲットＩＤを表
示している。

【００６０】同一の条件によって実行されるルールと、
そのルールによって選択されたコンテンツを一覧表示す
ることで、ある特性を持つユーザに対して提示された情
報の種類、内容、量を把握することができる。それによ
り、ユーザが目にする情報のバランスの配分が検討でき
るので、同質の情報ばかりの単調な情報提供に陥ること
を避けたり、逆に注目させたい情報に関して量的な攻勢
をかけるといった戦略を立てることができる。

【００６１】図１５において１５００は、ルール評価ロ
グ８００から抽出した各ルールセットの評価回数を、あ
らかじめ設定してあった目標値と比較表示したものであ
り、同時に時間軸に沿った変化も示した分析テーブルで
ある。１５０２は分析対象のルールセット、１５０４は
各ルールセットの目標値、１５０６、１５０８、１５１
０および１５１２は、各期間におけるルールセットの評
価回数を表示している。

【００６２】各ルールセットに対して目標値を設定する
ことにより、実態が目標値より低い場合は原因の究明と
対策を行う、逆に目標値より大幅に高い場合はルールを
きめこまかく設定したりコンテンツの入れ替えを頻繁に
行うなど、実態に即したサービスを行うことができる。
ここではルールセット単位での比較を行っているが、も
ちろんルール単位で実行目標値を設定し、実態と比較し
てもよい。

【００６３】また、時間軸に沿って変化を観察すること
で、時間の経過に伴うユーザの特性の変化、関心事の移
り変わり等の傾向をつかみ、それに応じてサービスを変
更していくことができる。

【００６４】図１２、図１３、図１４、図１５で示した
分析テーブル以外にも、ルールに関する情報、コンテン
ツに関する情報、およびルール評価ログとアクションロ
グに記録された各項目をキーとして、データの抽出と解
析が可能であり、これまで示した軸を組み合わせて使用
することもできる。どの項目を分析のキーとして指示す
るかは、どの視点からの分析を必要とするかによって異
なり、すなわち、各パーソナルマーケティングシステム
の目的や運営方針によって決定される。本実施例ではオ
ンラインショップへの適用例について説明してきたが、
例えば、教育システムに本発明のパーソナルマーケティ
ングシステムを適用する場合、各教材の分野ごとにター
ゲットＩＤを設定し、それをキーとして分析すること
で、教材の種類や内容の配分を見ることができる。

【００６５】以上述べたように、本実施形態によれば、
ユーザへの情報提供に使用されたルールの評価状況を知
ることができるので、個々のユーザのどのような特性に
応じて情報が選択、提供されたのかを把握することがで
きる。

【００６６】また、提供された情報に対してユーザが行
ったアクションをトレースすることによって、その情報
に対するユーザの関心の持ち方を把握することができ
る。

【００６７】さらに、実行されたルールに関してだけで
なく、評価されたけれど実行されなかったルールに関し
てもデータが蓄積され、評価そのものが行われなかった
ルールも合わせて、ユーザ単位、ルールセット単位によ
るルールの実行状況や、時系列による変化など、他面的
な比較、分析が可能なマーケティングデータを提供する
ことができる。

【００６８】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、
前記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸
脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論で
ある。

【００６９】

【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記のとおりである。ユーザへの情報提供に使用されたル
ールの評価状況を知ることができるので、個々のユーザ
のどのような特性に応じて情報が選択、提供されたのか
を把握することができる。また、提供された情報に対し
てユーザが行ったアクションをトレースすることによっ
て、その情報に対するユーザの関心の持ち方を把握する
ことができる。さらに、実行されたルールに関してだけ
でなく、評価されたけれど実行されなかったルールに関
してもデータが蓄積され、評価そのものが行われなかっ
たルールも合わせて、ユーザ単位、ルールセット単位に
よるルールの実行状況や、時系列による変化など、他面
的な比較、分析が可能なマーケティングデータを提供す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態であるマーケティングデータ
収集方法を適用したパーソナルマーケティングシステム
のシステム構成の例を示すブロック図である。

【図２】本実施形態のパーソナルマーケティングシステ
ムのソフトウェア構成の一例を示した図である。

【図３】ルールを使用したページデータ３００と、その
実行によって表示された画面の例を示した図である。

【図４】会員情報テーブル４００の一例を示した図であ
る。

【図５】ルール定義に使用するルールセットテーブル５
００の例を示した図である。

【図６】ルールテーブル６００の例を示した図である。

【図７】ユーザに提供される情報を構成するコンテンツ
に関するデータを格納するコンテンツテーブル７００の
例を示した図である。

【図８】ルールの評価と実行の状況を記録するルール評
価ログ８００の記録項目の例を示した図である。

【図９】ルール評価ログ８００を生成する手順を示すフ
ローチャートである。

【図１０】商品情報テーブル１０００の一例を示した図
である。

【図１１】ユーザがパーソナルマーケティングシステム
に対して行った操作を記録するアクションログ１１００
の記録項目の例を示した図である。

【図１２】ログ解析処理部２２０が生成する分析テーブ
ルの例を示した図である。

【図１３】ログ解析処理部２２０が生成する分析テーブ
ルの例を示した図である。

【図１４】ログ解析処理部２２０が生成する分析テーブ
ルの例を示した図である。

【図１５】ログ解析処理部２２０が生成する分析テーブ
ルの例を示した図である。

【符号の説明】

１００…パーソナルマーケティングシステムクライアン
ト、１０２，１３２…表示装置、１０４，１３４…キー
ボード、１０６，１３６…マウス、１０８…スピーカ
ー、１１０，１４０…制御装置、１１２，１４２…メイ
ンメモリ、１１６…記憶装置、１３０…パーソナルマー
ケティングシステムサーバ、１５０…商品ＤＢ、１５２
…コンテンツＤＢ、１５４…会員ＤＢ、１５６…ログ情
報ＤＢ、２００…サーバプログラム、３００…ページデ
ータ、４００…会員情報テーブル、５００…ルールセッ
トテーブル、６００…ルールテーブル、７００…コンテ
ンツテーブル、８００…ルール評価ログ、１０００…商
品情報テーブル、１１００…アクションログ、１２００
〜１５００…分析テーブル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石川 学 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目２番 株式会社日立製作所システム開発本部内 (72)発明者 武田 弘利 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目２番 株式会社日立製作所システム開発本部内 Ｆターム(参考） 5B049 BB11 CC00 EE05 FF07 GG02 GG09

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 あらかじめ設定されたルールによって、
   情報を提供するユーザの特性を判断し、情報を選択して
   出力し、その出力された情報に対するユーザのアクショ
   ンを基にその設定されたルールを評価分析したマーケッ
   トデータを収集するマーケットデータ収集方法であっ
   て、 前記設定ルールを評価するためのデータをルール評価ロ
   グデータとして記録し、前記ルール評価ログデータか
   ら、各ルールの評価回数と実行回数を計算し、前記評価
   回数および実行回数から、ルールの属するグループ内に
   おける各ルールの実行状況を示すルール実行状況情報を
   作成し、 前記設定されたルールの実行によって選択、出力された
   情報に対してユーザが操作を行った際に、前記操作の内
   容に関するデータ、前記操作の対象となった情報に関す
   るデータ、および前記情報の選択に使用されたルールに
   関するデータを、アクションログ情報として記録し、 前記ルール評価ログデータ、ルール実行状況情報および
   前記アクションログ情報から、前記ユーザが行った操作
   を、前記情報選択に使用されたルール、および前記操作
   の内容に応じて評価分析したマーケティングデータを収
   集することを特徴とするマーケティングデータ収集方
   法。
2. 【請求項２】 前記ルール評価ログデータとして、評価
   されたルールに関するデータ、ルールの評価結果に関す
   るデータ、前記アクセスしたユーザに関するデータ、ル
   ールの評価時刻に関するデータ、実行によって選択され
   たコンテンツに関するデータ、ルールの属するグループ
   に関するデータ、ルール評価が行われたページに関する
   データを記録することを特徴とする前記請求項１に記載
   のマーケティングデータ収集方法。
3. 【請求項３】 前記ルールの実行状況を示す情報とし
   て、個々のルールの評価回数に対する、そのルールの実
   行回数の割合を示すデータを作成することを特徴とする
   前記請求項１に記載のマーケティングデータ収集方法。
4. 【請求項４】 前記ルールの実行状況を示す情報とし
   て、ルールの属するグループ全体の評価回数に対する、
   そのルールの実行回数の割合を示すデータを作成するこ
   とを特徴とする、前記請求項１に記載のマーケティング
   データ収集方法。
5. 【請求項５】 前記ルールの実行状況を示す情報とし
   て、ルールの属するグループ全体の評価回数に対する、
   個々のルールの評価回数の割合を示すデータを作成する
   ことを特徴とする前記請求項１に記載のマーケティング
   データ収集方法。
6. 【請求項６】 前記ルール評価ログデータを、一定の時
   間を単位として区切り、各期間内ごとに、前記ルールの
   実行状況を示す情報を作成し、出力することを特徴とす
   る、前記請求項１に記載のマーケティングデータ収集方
   法。