JP2000029931A - マーケティングデータ収集方法 - Google Patents
マーケティングデータ収集方法Info
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Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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。
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
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
ルの例を示した図である。
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。
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)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP19277498A JP2000029931A (ja) | 1998-07-08 | 1998-07-08 | マーケティングデータ収集方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP19277498A JP2000029931A (ja) | 1998-07-08 | 1998-07-08 | マーケティングデータ収集方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000029931A true JP2000029931A (ja) | 2000-01-28 |
Family
ID=16296805
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP19277498A Pending JP2000029931A (ja) | 1998-07-08 | 1998-07-08 | マーケティングデータ収集方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2000029931A (ja) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20000059065A (ko) * | 2000-07-12 | 2000-10-05 | 조현정 | 인터넷을 이용한 광고 방법 |
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WO2001093138A1 (fr) * | 2000-05-31 | 2001-12-06 | Ntt Docomo, Inc. | Procede et systeme de distribution de publicites sur un reseau |
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-
1998
- 1998-07-08 JP JP19277498A patent/JP2000029931A/ja active Pending
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JP2008160198A (ja) * | 2006-12-20 | 2008-07-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | サービス選択制御方法およびシステム |
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