JP2009289172A

JP2009289172A - 行動履歴分析システムおよびその方法

Info

Publication number: JP2009289172A
Application number: JP2008143201A
Authority: JP
Inventors: Yuichi Masuko; 雄一増子; Hideo Okuyama; 英男奥山; Yoshi Ito; 義伊藤
Original assignee: Sumitomo Mitsui Banking Corp
Current assignee: Sumitomo Mitsui Banking Corp
Priority date: 2008-05-30
Filing date: 2008-05-30
Publication date: 2009-12-10

Abstract

【課題】インターネットにアクセスしてきたユーザをクッキー情報等で特定して紐付けることにより、より正確な行動パターンの判定を行うこと。
【解決手段】ログの採取を行うアクセスログ蓄積サーバ１３０、ユーザの個人情報や銀行の取引情報を管理する銀行情報サーバ１４０、インターネットからの分析結果と、銀行情報システムにおける分析結果を統一して新たなクラスタを定めるクラスタリングサーバ１５０および分析結果に基づいて最適な画面内容、レイアウトを提供する画面配信サーバ１６０を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、行動履歴分析システムおよびその方法に関し、より詳細にはインターネットを介してウェブサイト等にアクセスするユーザのアクセスパターンを分析して、アクセスしてきたユーザの選好を判定する行動履歴分析システム、およびその方法。

近年、インターネットを介してウェブサイト等へのアクセスについて、アクセスパターン、すなわち例えば、どのようなサイトから遷移してきたのか、サイト内でも、どのような項目をどのような順番でアクセスしたのかなどの情報をログとして採取しておき、ログ情報を解析することにより、アクセスしてきたユーザを一定の行動パターンを示すものとしていくつかのクラスタに分類し、さらにそのクラスタに最も効果的と考えられる情報を提供するといった技術が種々検討されている。

そのような技術のうちでは、携帯電話端末と携帯サイトサーバとの間で送受信された送受信情報を取得するステップと、送受信情報を携帯電話端末の識別情報に関連付けて利用者履歴情報として蓄積するステップと、蓄積された利用者履歴情報に基づいて、広告情報を複数の広告情報の中から抽出するステップと、携帯電話端末がニュース配信サイトにアクセスした際に広告情報を識別情報に基づいて携帯電話端末に向けて提供するステップとを有することによって、インターネットサイトのユーザの生活スタイルや行動パターンに基づいて、ユーザが本当に興味を持つ事項が何かを高い精度で推測することができ、その結果ユーザに対して充分に高い広告効果を発揮する広告情報を提供することのできる広告情報提供方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８−９７５４５号公報

しかしながら、このような行動パターン分析、情報提供方法では、あくまでインターネットを介してアクセスしてきた不特定のユーザの選好をその行動パターンのみで判定、あるいは推測しようとするため、その適合性には限界があるという問題がある。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、インターネット上の行動履歴に加え、ユーザを特定した行動履歴を用い、インターネットにアクセスしてきたユーザをクッキー情報等で特定して紐付けることにより、より正確な行動パターンの判定を行う行動履歴分析システム、およびその方法を提供することを目的とする。

このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、行動履歴分析システムであって、情報提供サーバと接続され、情報提供サーバが提供するホームページにインターネットを介してアクセスするクライアント端末のユーザのアクセス状況をクッキー情報に関連付けて記憶するログ採取手段と、ログ採取手段により得られたクッキー情報により特定されるユーザの行動履歴を分析し、特定されるユーザを第１のクラスタに分ける第１のクラスタ分析手段と、情報提供サーバが提供するホームページにアクセスするユーザの個人情報の登録および認証を行って、クッキー情報と登録されたユーザのユーザ識別情報との紐付けを行う個人情報管理手段と、クッキー情報と紐付けられたユーザ識別情報とともに第１のクラスタ情報を出力するクラスタ出力手段とを含む行動履歴分析サーバと、ユーザの個人情報および取引情報を記憶するユーザ情報データベースと、ユーザ情報データベースから読み出した取引情報によりユーザを第２のクラスタに分ける第２のクラスタ分析手段と、クラスタ出力手段から出力された第１のクラスタおよびユーザ識別情報を受信し、受信した第１のクラスタと、受信したユーザ識別情報により特定されるユーザの第２のクラスタ分析手段で得られた第２のクラスタとにより統一クラスタを判定する統一クラスタ判定手段とを含む情報分析サーバとを備えたことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の行動履歴分析システムにおいて、クラスタ分けは、ユーザのクラスタに該当する比を示すクラスタ比を割当てることにより実行され、統一クラスタ判定手段は、第１のクラスタのクラスタ比と、第２のクラスタのクラスタ比との平均を計算することにより割当てるべき統一クラスタのクラスタ比を判定することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の行動履歴分析システムにおいて、情報分析サーバは、ユーザについて判定された統一クラスタごとに予め定められたサービス情報をユーザのクライアント端末に送信するサービス情報送信手段をさらに含むことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の行動履歴分析システムにおいて、情報分析サーバは、複数のユーザについて、出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較してクラスタ分けの条件を変更するクラスタ条件変更手段をさらに含むことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の行動履歴分析システムにおいて、情報分析サーバは、複数のユーザについて、出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較して統一クラスタと、予め定められたサービス情報との対応付けを変更するサービス情報対応付変更手段をさらに含むことを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、行動履歴分析方法であって、情報提供サーバと接続された行動履歴分析サーバにおいて、情報提供サーバが提供するホームページにインターネットを介してアクセスするクライアント端末のユーザのアクセス状況をクッキー情報に関連付けて記憶するログ採取ステップと、ログ採取ステップにより得られたクッキー情報により特定されるユーザの行動履歴を分析し、特定されるユーザを第１のクラスタに分ける第１のクラスタ分析ステップと、情報提供サーバが提供するホームページにアクセスするユーザの個人情報の登録および認証を行って、クッキー情報と登録されたユーザのユーザ識別情報との紐付けを行う個人情報管理ステップと、クッキー情報と紐付けられたユーザ識別情報とともに第１のクラスタ情報を出力するクラスタ出力ステップと、情報分析サーバにおいて、ユーザの個人情報および取引情報を記憶するユーザ情報データベースから取引情報を読み出して、ユーザを第２のクラスタに分ける第２のクラスタ分析ステップと、クラスタ出力ステップから出力された第１のクラスタおよびユーザ識別情報を受信し、受信した第１のクラスタと、受信したユーザ識別情報により特定されるユーザの第２のクラスタ分析ステップで得られた第２のクラスタとにより統一クラスタを判定する統一クラスタ判定ステップとを備えたことを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の行動履歴分析方法において、クラスタ分けは、ユーザのクラスタに該当する比を示すクラスタ比を割当てることにより実行され、統一クラスタ判定ステップは、第１のクラスタのクラスタ比と、第２のクラスタのクラスタ比との平均を計算することにより割当てるべき統一クラスタのクラスタ比を判定することを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項６または７に記載の行動履歴分析方法において、情報分析サーバにおいて、ユーザについて判定された統一クラスタごとに予め定められたサービス情報をユーザのクライアント端末に送信するサービス情報送信ステップをさらに備えたことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項６ないし８のいずれかに記載の行動履歴分析方法において、情報分析サーバにおいて、複数のユーザについて、出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較してクラスタ分けの条件を変更するクラスタ条件変更ステップをさらに備えたことを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項６ないし９のいずれかに記載の行動履歴分析方法において、情報分析サーバにおいて、複数のユーザについて、出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較して統一クラスタと、予め定められたサービス情報との対応付けを変更するサービス情報対応付変更ステップをさらに備えたことを特徴とする。

以上説明したように、本発明によれば、情報提供サーバと接続され、情報提供サーバが提供するホームページにインターネットを介してアクセスするクライアント端末のユーザのアクセス状況をクッキー情報に関連付けて記憶するログ採取手段と、ログ採取手段により得られたクッキー情報により特定されるユーザの行動履歴を分析し、特定されるユーザを第１のクラスタに分ける第１のクラスタ分析手段と、情報提供サーバが提供するホームページにアクセスするユーザの個人情報の登録および認証を行って、クッキー情報と登録されたユーザのユーザ識別情報との紐付けを行う個人情報管理手段と、クッキー情報と紐付けられたユーザ識別情報とともに第１のクラスタ情報を出力するクラスタ出力手段とを含む行動履歴分析サーバと、ユーザの個人情報および取引情報を記憶するユーザ情報データベースと、ユーザ情報データベースから読み出した取引情報によりユーザを第２のクラスタに分ける第２のクラスタ分析手段と、クラスタ出力手段から出力された第１のクラスタおよびユーザ識別情報を受信し、受信した第１のクラスタと、受信したユーザ識別情報により特定されるユーザの第２のクラスタ分析手段で得られた第２のクラスタとにより統一クラスタを判定する統一クラスタ判定手段とを含む情報分析サーバとを備えているので、使用する端末のうちのいずれかの端末で簡易、少量のデータのログをとることにより、インターネット上の行動履歴に加え、ユーザを特定した行動履歴を用い、インターネットにアクセスしてきたユーザをクッキー情報等で特定して紐付けることにより、より正確な行動パターンの判定を行うことが可能となる。

（第１実施形態）
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について詳細に説明する。
本実施形態は、必ずしもこれに限られないが、図１を参照すると、企業やユーザに関連したポータルサイトサーバ１１０を介してユーザ端末１０１、１０２から銀行ＷＥＢサーバにアクセスがあり様々なコンテンツをユーザは参照することができる。このような、業務フローの中で、アクセスログからユーザの行動パターンを判定したり、推測したりするのであるが、このようなサーバ構成をとらなくても１台のＷＥＢサーバで処理することもできる。一方、このようなインターネットにおける行動だけでなく、例えば金融機関との取引などの実取引において、その取引履歴等からクラスタ分析することもできる。本実施形態は、このようなＷＥＢサーバの行動パターンからのクラスタ分析と、実取引に基づくクラスタ分析とを、以下に詳述する方法によって融合して、より精度の高い、あるいは実際に即したクラスタ分析を行うものである。例えば、図４を参照すると、ＷＥＢサーバの行動パターンによるクラスタ分析（外部データ）から、さらに実取引による行動パターンによる分析（内部データ）を加えてその顧客に最適なＰＲ商品あるいはサービス、および販売チャネルを決定する。具体的には、外部データによりある顧客が住宅ローンの広告をクリックして閲覧していたという履歴があった場合、その顧客について預金残高が上昇していることが内部データで判明すると、住宅の購入を検討している顧客であると分析して住宅ローンの広告を提供する。一方、預金残高の動きの大きいときは、住宅購入は考えていないかまたは購入済みであると判断してカードローンの広告等を提供する。このように、ウェブサイト上で住宅ローンの広告を閲覧したという行動履歴のみでは、顧客の状態についての様々な可能性を絞りきれないため、成功率の高い広告を打つことはできないが、さらに別の、質の異なる履歴情報を加味することによって、より的確な顧客像を描くことができ、効果的な広告、営業活動に役立てることができる。

図１を再度参照すると、実際のログ採取や、分析を行うシステムは、まずログの採取を行うアクセスログ蓄積サーバ１３０、ユーザの個人情報や銀行の取引情報を管理する銀行情報サーバ１４０、インターネットからの分析結果と、銀行情報システムにおける分析結果を統一して新たなクラスタを定めるクラスタリングサーバ１５０および分析結果に基づいて最適な画面内容、レイアウトを提供する画面配信サーバ１６０を備える。

本実施形態では、インターネットを介してアクセスするユーザ端末は、通常のユーザ端末１０１と、リピートユーザ端末１０２とがあるが、この相違は、通常ユーザ端末１０１がポータルサイトに初めてアクセスする、あるいは銀行ＷＥＢサーバに未登録のユーザが使用するユーザ端末であり、リピートユーザ端末１０２が登録済みのユーザの使用するユーザ端末である点である。ここで、ユーザ端末、各種サーバは通常のコンピュータとしての機能を有しておりネットワークに接続することができるものであれば、その名称や構成に限られず本技術分野で知られたいずれの機器も用いることができる。

このようなアクセスログ蓄積サーバ１３０は、基本的にソフトウェアプログラムがサーバの制御部上で実行されて種々の処理が行われる。図２は、アクセスログ蓄積サーバ１３０の機能モジュールの構成を示す図である。本実施形態では、ソフトウェアプログラムは各主要な処理ごとに、モジュール化されており、図２に示すような各処理モジュールが実行されて全体としてアクセスログ蓄積サーバ１３０が機能するが、ここに示すモジュール分けに限られるわけではなく、種々の組み合わせやさらなる機能の分割など、アクセスログ蓄積サーバ１３０が全体としてその機能を達成することができれば、どのように機能モジュールを定めることもできる。

各機能モジュールは、銀行ＷＥＢサーバ１２０にアクセスしてくるユーザのアクセス状況のログをクッキー情報と関連付けてログデータベース２０６に記録するログ採取部２０１、ログ採取情報からクッキー情報によりユーザを識別して行動パターンによりクラスタ分けを行うクラスタ分析部２０２、銀行ＷＥＢサーバを介して登録されたユーザ情報をユーザ登録データベース２０５に格納して管理する個人情報管理部２０３およびクラスタの情報を種々の方法で出力し、あるいはクラスタリングサーバ１５０に送信するクラスタ出力部２０４に分けられる。

同様に、図３は銀行情報サーバ１４０の機能モジュールの構成を示す図である。各機能モジュールは、銀行口座に関連した取引を行うとともに取引情報や顧客情報を顧客データベース３０４に格納する取引部３０１、顧客の取引情報からクラスタ分けを行うクラスタ分析部３０２およびクラスタ分けの結果をクラスタリングサーバ１５０に出力するクラスタ出力部３０３に分けることができる。取引部３０１は、本来実に多様な業務を担当し、実際複数のサーバで実行される場合もあるが、ここでは本実施形態の説明に必要な機能に絞って単純化して説明する。

（本実施形態の処理）
図１を参照して、本実施形態のクラスタ分析および顧客別最適画面表示の処理について説明する。まず、クラスタ生成について説明するが、第１のクラスタであるＷＥＢ情報によるクラスタ分析および第２のクラスタである銀行情報の各々をもとにしたクラスタ分析は、基本的な行動分析、クラスタ処理は本技術分野で知られたものと同様であり、これら各々から求められる統合クラスタが本発明に特徴的な部分である。ユーザがユーザ端末１０１を使用してインターネットを介し、ポータルサイトにアクセスする（ステップ（１））。その後ポータルサイトを経由して銀行ＷＥＢサーバ１２０にアクセスし、種々のメニューにアクセスすると（ステップ（２））、これらのアクセスの情報はアクセスログ蓄積サーバ１３０に送られ、ログ採取部２０１によりログ情報としてアクセスしたユーザのクッキー情報とともにログデータベース２０６に蓄積される（ステップ（３））。蓄積されたログデータがクラスタ分析部２０２で分析され、その結果をクラスタ出力部２０４がクラスタリングサーバ１５０に出力する（ステップ（５））。このようにクラスタ化されるユーザは、本実施形態では以下のような実取引における登録された顧客と紐付けられるが、図１のステップ（４）に示すようにネットバンキングにログインすれば実際の顧客とクッキー情報により特定されるユーザとを紐付けすることができるので、実取引情報を参照しなくても本実施形態の統一クラスタを導出しうる。

一方、銀行情報サーバ１４０では、取引履歴などからクラスタ分析部３０２がクラスタ分析を行って、クラスタ出力部３０３がクラスタリングサーバ１５０に出力する（ステップ（６））。このようにして、クッキー情報で識別されるユーザはウェブサイトのアクセス履歴に基づいてクラスタ分けされ、および銀行情報サーバ１４０の顧客は銀行取引の履歴によりクラスタ分けされる。ここで、銀行ＷＥＢサーバ１２０にアクセスする顧客がユーザ登録すると銀行情報サーバ１４０で管理していた顧客とウェブサイトにアクセスするユーザとを紐付けすることができるので、ＷＥＢ履歴クラスタと銀行取引クラスタとを対比あるいは統合すること（ステップ（７））により、より正確なクラスタ分析が可能となり、より正しいユーザ像に基づいて広告等のサービス情報を特化した形で提供できる他、ウェブサイトの画面レイアウトなども最適なものとすることができる。

本実施形態で、クラスタは例えば図１に示すクラスタ表１７０のように、ＷＥＢ履歴クラスタ（表中は「ｃｏｏｋｉｅクラスタ」）は所定の条件にしたがって、所定の商品を広告する対象となる可能性としてクラスタ化される。すなわち、例えばクラスタ表１７０を参照すると、外部クッキー０００１のユーザは、そのＷＥＢ履歴からＰＲ商品１については、クラスタ比５を有するユーザとしてクラスタ分けされる。換言すると、外部クッキー０００１のユーザは、ＰＲ商品１の広告の対象となる（購入の可能性が高いとみなされる）ユーザのクラスタにクラスタ比５で含まれることとなる。ＰＲ商品２、３についても同様であるから、外部クッキー０００１のユーザは、そのＷＥＢ履歴からＰＲ商品２の広告を提供するのが最も効果があるユーザと判断されるわけである。ただし、以上説明した行動履歴に基づくクラスタ化手法は、本技術分野で知られたものであり、同様の効果が得られる手法は本実施形態でも同様に使用することができる。また、履歴からクラスタ化までの処理、クラスタ分けの条件の設定方法などについては、詳述しないが本技術分野で知られた方法を用いることができる。

次に、ＷＥＢ履歴に基づくクラスタ化と同様、銀行情報に基づくクラスタ化も実行する。具体的には、クラスタ表１７０を参照すると、外部クッキー０００１のユーザは、銀行情報によるクラスタ化により、ＰＲ商品１、２および３について、それぞれ７、２および３のクラスタ比を有するユーザとしてクラスタ化される。この結果を上述のＷＥＢ履歴に基づくクラスタ化の結果と比較すると、クラスタは異なっており、銀行情報に基づくクラスタ化による場合、最適な広告となる商品はＰＲ商品１となって、ＷＥＢ履歴に基づく場合のＰＲ商品２とは異なる結果となる。これは、ウェブサイトのアクセス履歴による行動パターンで判断されるユーザ像と、銀行の取引情報によって判断されるユーザ像とは種々の条件により異なってきてしまうのが原因であるが、いずれが的確なユーザ像を描くかは状況により異なり、一概にどちらの分析結果が正しいとも言い切れない。

本実施形態は、金融機関等の実取引において管理される顧客と、ウェブサイトにおいてユーザ登録されたユーザとを紐付けることにより、クッキー情報と登録ユーザ情報が関連付けされ、結果としてクッキー情報によりウェブサイトの行動履歴の顧客を特定することができることを利用して、上述の２種類のクラスタ結果を融合し、より精度の高いクラスタ分析を行うものである。例えば、上述のクラスタ表１７０の外部クッキー０００１のユーザのクラスタ比を参照すると、この例では各商品ごとに、ＷＥＢ履歴のクラスタ比と銀行情報のクラスタ比との平均を取って統一クラスタである総合判定を算出している。

図５を参照して、以上の統一クラスタを用いる別の手法の具体的な例を説明する。ウェブサイトのファイナンス関係の情報に頻繁にアクセスする顧客は住宅ローン、ＣＬ、投資信託などに対するクラスタ比が高く、図５では８となっている。このような顧客において、さらに銀行取引履歴データ（内部データ）によりクラスタ分析すると、預金残高が上昇している顧客については、住宅ローン、投資信託および定期預金のクラスタ比が高く、それぞれ８、８および７である。以上の結果、外部データ（ＷＥＢ履歴）によるクラスタ比と内部データ（実取引）によるクラスタ比との平均値を取ることにより、総合判定がなされる。ただし、実際にはさらに別の要因、例えば信用リスクの高低などが加味されて、最終調整が図られる。

このようにして、ウェブサイトにアクセスしてきたユーザのクラスタ分析によりユーザ像を推定できれば、そのユーザ像に最適な広告等を提供することができる。判定したユーザ像に最適な広告ページをランディングページとしてクライアント端末に表示させることができる。

また、このようにより確度の高い広告を提供した結果として、広告した商品が購入あるいは選択される必要があるが、実際の取引情報に基づいてそのような検証を行うこともできる。すなわち、クラスタ分析の結果特定の広告を行った顧客の購入率と、一般の広告による購入率を比較等することにより、どの程度の効果があるかを検証することができる。このような検証は、クラスタと広告商品の対応付けを決定する場合にも利用することができる。

さらに、本実施形態においてウェブサイトにアクセスしたユーザと個人情報を有する顧客とを紐付けして、クラスタ分析により得られた行動パターンの精度を検証することができる。例えば、クラスタ分析により予想された取引がどの程度の確率で実現されているかを取引内容等により評価して、分析条件を変更することができる。例えば、クラスタにあわせた商品やサービスの広告の提供により広告した商品やサービスが、このような統一クラスタを用いない場合と比較して、どの程度購入されたかも１つの尺度になる。

また、このような処理により、取引状況をフィードバックして決定したクラスタと広告や画面レイアウト等の提供する情報との対応付けを見なすこともできる。

（第２実施形態）
本実施形態では、上述の第１実施形態のユーザ端末として、ウェブサイトを再訪したリピートユーザのユーザ端末１０２からのアクセスに対する処理である。したがって、システムは第１実施形態と同様、図１に示すようなサーバ等により構成される。

まず、リピートユーザがユーザ端末１０２を使用して銀行ＷＥＢサーバ１２０にアクセスすると（ステップ（８））、ＷＥＢ履歴によりそのユーザに特化したランディング指定ページをダウンロードして表示させる（ステップ（９））。この際、ネットバンキングにログインする場合にはネットバンキング用の顧客番号から取引履歴により予めクラスタ分析した最適画面を送信するよう画面配信サーバ１６０に指示し（ステップ（１０））、画面配信サーバ１６０から顧客最適画面が配信され（ステップ（１１））、ユーザ端末１０２に表示される（ステップ（１２））。

本発明にかかる一実施形態の行動履歴システムのシステム構成を示す図である。本実施形態のアクセスログ蓄積サーバの機能ブロックの構成を示す図である。本実施形態の銀行情報サーバの機能ブロックの構成を示す図である。本実施形態のクラスタ分析の概念を説明するための図である。本発明の一実施形態の統一クラスタ判定の処理の例を示す図である。

符号の説明

１０１、１０２ユーザ端末
１１０ポータルサイトサーバ
１２０銀行ＷＥＢサーバ
１３０アクセスログ蓄積サーバ
１４０銀行情報サーバ
１５０クラスタリングサーバ
１６０画面配信サーバ
１７０クラスタ表

Claims

情報提供サーバと接続され、該情報提供サーバが提供するホームページにインターネットを介してアクセスするクライアント端末のユーザのアクセス状況をクッキー情報に関連付けて記憶するログ採取手段と、前記ログ採取手段により得られたクッキー情報により特定されるユーザの行動履歴を分析し、当該特定されるユーザを第１のクラスタに分ける第１のクラスタ分析手段と、前記情報提供サーバが提供するホームページにアクセスするユーザの個人情報の登録および認証を行って、前記クッキー情報と登録されたユーザのユーザ識別情報との紐付けを行う個人情報管理手段と、前記クッキー情報と紐付けられたユーザ識別情報とともに第１のクラスタ情報を出力するクラスタ出力手段とを含む行動履歴分析サーバと、
前記ユーザの個人情報および取引情報を記憶するユーザ情報データベースと、前記ユーザ情報データベースから読み出した取引情報により前記ユーザを第２のクラスタに分ける第２のクラスタ分析手段と、前記クラスタ出力手段から出力された第１のクラスタおよび前記ユーザ識別情報を受信し、当該受信した第１のクラスタと、前記受信したユーザ識別情報により特定されるユーザの前記第２のクラスタ分析手段で得られた第２のクラスタとにより統一クラスタを判定する統一クラスタ判定手段とを含む情報分析サーバと
を備えたことを特徴とする行動履歴分析システム。
前記クラスタ分けは、前記ユーザのクラスタに該当する比を示すクラスタ比を割当てることにより実行され、前記統一クラスタ判定手段は、第１のクラスタのクラスタ比と、第２のクラスタのクラスタ比との平均を計算することにより割当てるべき統一クラスタのクラスタ比を判定することを特徴とする請求項１に記載の行動履歴分析システム。
前記情報分析サーバは、前記ユーザについて判定された統一クラスタごとに予め定められたサービス情報を該ユーザのクライアント端末に送信するサービス情報送信手段をさらに含むことを特徴とする請求項１または２に記載の行動履歴分析システム。
前記情報分析サーバは、複数のユーザについて、前記出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較してクラスタ分けの条件を変更するクラスタ条件変更手段をさらに含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の行動履歴分析システム。
前記情報分析サーバは、複数のユーザについて、前記出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較して前記統一クラスタと、予め定められたサービス情報との対応付けを変更するサービス情報対応付変更手段をさらに含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の行動履歴分析システム。
情報提供サーバと接続された行動履歴分析サーバにおいて、該情報提供サーバが提供するホームページにインターネットを介してアクセスするクライアント端末のユーザのアクセス状況をクッキー情報に関連付けて記憶するログ採取ステップと、
前記ログ採取ステップにより得られたクッキー情報により特定されるユーザの行動履歴を分析し、当該特定されるユーザを第１のクラスタに分ける第１のクラスタ分析ステップと、
前記情報提供サーバが提供するホームページにアクセスするユーザの個人情報の登録および認証を行って、前記クッキー情報と登録されたユーザのユーザ識別情報との紐付けを行う個人情報管理ステップと、
前記クッキー情報と紐付けられたユーザ識別情報とともに第１のクラスタ情報を出力するクラスタ出力ステップと、
情報分析サーバにおいて、前記ユーザの個人情報および取引情報を記憶するユーザ情報データベースから前記取引情報を読み出して、前記ユーザを第２のクラスタに分ける第２のクラスタ分析ステップと、
前記クラスタ出力ステップから出力された第１のクラスタおよび前記ユーザ識別情報を受信し、当該受信した第１のクラスタと、前記受信したユーザ識別情報により特定されるユーザの前記第２のクラスタ分析ステップで得られた第２のクラスタとにより統一クラスタを判定する統一クラスタ判定ステップと
を備えたことを特徴とする行動履歴分析方法。
前記クラスタ分けは、前記ユーザのクラスタに該当する比を示すクラスタ比を割当てることにより実行され、前記統一クラスタ判定ステップは、第１のクラスタのクラスタ比と、第２のクラスタのクラスタ比との平均を計算することにより割当てるべき統一クラスタのクラスタ比を判定することを特徴とする請求項６に記載の行動履歴分析方法。
前記情報分析サーバにおいて、前記ユーザについて判定された統一クラスタごとに予め定められたサービス情報を該ユーザのクライアント端末に送信するサービス情報送信ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項６または７に記載の行動履歴分析方法。
前記情報分析サーバにおいて、複数のユーザについて、前記出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較してクラスタ分けの条件を変更するクラスタ条件変更ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項６ないし８のいずれかに記載の行動履歴分析方法。
前記情報分析サーバにおいて、複数のユーザについて、前記出力された第１のクラスタと実際のユーザの行動パターンとを比較して前記統一クラスタと、予め定められたサービス情報との対応付けを変更するサービス情報対応付変更ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項６ないし９のいずれかに記載の行動履歴分析方法。