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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024179153
(43)【公開日】2024-12-26
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0242 20230101AFI20241219BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0242
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023097756
(22)【出願日】2023-06-14
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼橋 泉央
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 絵理子
(72)【発明者】
【氏名】迫川 凌
【テーマコード（参考）】
5L030
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L030BB08
5L049BB08
(57)【要約】
【課題】コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、利用者端末から利用者情報と、行動情報を取得する取得部と、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する学習部と、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する算出部と、事業者端末に提供する情報を生成する生成部と、生成した情報を事業者端末に提供する提供部と、を備える。
【選択図】図４
【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、利用者端末から利用者情報と、行動情報を取得する取得部と、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する学習部と、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する算出部と、事業者端末に提供する情報を生成する生成部と、生成した情報を事業者端末に提供する提供部と、を備える。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者端末から利用者情報と、行動情報を取得する取得部と、
利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する学習部と、
前記回帰式と、前記行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する算出部と、
事業者端末に提供する情報を生成する生成部と、
生成した情報を事業者端末に提供する提供部と、
を備える、情報処理装置。
利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する学習部と、
前記回帰式と、前記行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する算出部と、
事業者端末に提供する情報を生成する生成部と、
生成した情報を事業者端末に提供する提供部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項2】
前記生成部は、ページごとに前記平均限界効果と前記離脱率を並べて示すグラフを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記回帰式は、ロジスティック回帰式であり、
前記ロジスティック回帰式の説明変数は、ページビュー数、ページ滞在時間、ページ遷移、離脱ページのうちの少なくとも一つであり、
前記ロジスティック回帰式の目的変数は、利用者がコンバージョンするか否かである、
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
前記ロジスティック回帰式の説明変数は、ページビュー数、ページ滞在時間、ページ遷移、離脱ページのうちの少なくとも一つであり、
前記ロジスティック回帰式の目的変数は、利用者がコンバージョンするか否かである、
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
利用者端末から利用者情報と、行動情報を取得するステップと、
利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成するステップと、
前記回帰式と、前記行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出するステップと、
事業者端末に提供する情報を生成するステップと、
生成した情報を事業者端末に提供するステップと、
を含む、情報処理方法。
利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成するステップと、
前記回帰式と、前記行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出するステップと、
事業者端末に提供する情報を生成するステップと、
生成した情報を事業者端末に提供するステップと、
を含む、情報処理方法。
【請求項5】
利用者端末から利用者情報と、行動情報を取得するステップと、
利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成するステップと、
前記回帰式と、前記行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出するステップと、
事業者端末に提供する情報を生成するステップと、
生成した情報を事業者端末に提供するステップと、
をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成するステップと、
前記回帰式と、前記行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出するステップと、
事業者端末に提供する情報を生成するステップと、
生成した情報を事業者端末に提供するステップと、
をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
インターネットを介した電子商取引サービスが普及している。電子商取引サービスにおいては、ＷＥＢページのデザインの変更などによって、利用者の利便性を向上させて、売上を増やす試みが行われていた。その際に、ＷＥＢページの変更方針などを決定するために、利用者のアクセスを分析することがあった。
【0003】
例えば、下記の特許文献１には、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得部と、取得部が取得した複数の解析結果から所定の評価指標に応じて選択した解析結果を用いて、所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の複数のウェブページにおけるウェブページ毎の評価結果を生成する評価部と、評価部が生成した評価結果を視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供部と、を備えるアクセス解析画像提供装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１６－１６７１６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記の特許文献１に記載のアクセス解析画像提供装置は、ウェブページ毎の評価結果を生成することはできるものの、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することはできなかった。
【0006】
本開示は上記課題を鑑み、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理装置は、利用者端末から利用者情報と、行動情報を取得する取得部と、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する学習部と、前記回帰式と、前記行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する算出部と、事業者端末に提供する情報を生成する生成部と、生成した情報を事業者端末に提供する提供部と、を備える。
【発明の効果】
【0008】
本開示によれば、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下に、本開示に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。
【0011】
（実施形態）
〔１．実施形態に係る情報処理〕
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００、利用者端末２００、事業者端末３００により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。
〔１．実施形態に係る情報処理〕
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００、利用者端末２００、事業者端末３００により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。
【0012】
まず、情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者情報と行動情報とを取得する（ステップＳ１）。ここで、利用者情報とは、利用者に関する情報であって、例えば、利用者が所定の情報サービスを利用する際に、情報サービスの提供事業者に提供する情報である。また、行動情報とは、利用者の所定の情報サービスの利用によって生じる利用者の所定の情報サービスを用いたウェブ行動を示す情報である。例えば、情報処理装置１００は、図１に示すように、利用者Ｕ１からＵ６の利用者端末２００Ａから２００Ｆから、利用者情報と行動情報を取得する。なお、図１に示す利用者Ｕ１からＵ６、及び利用者端末２００Ａから２００Ｆは例示であって、情報処理装置１００は、これ以上の数の利用者の利用者端末２００から利用者情報と行動情報を取得してもよい。
【0013】
次に、情報処理装置１００は、利用者情報と行動情報とに基づいて回帰式を生成する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は、回帰式としてロジスティック回帰式を生成してよい。ここで、ロジスティック回帰式の説明変数は、行動情報に含まれるページビュー数、ページ滞在時間、ページ遷移、離脱ページのうちの少なくとも一つを用いてよい。なお、ロジスティック回帰式の説明変数には、利用者情報に含まれる利用者の性別や、利用者の年齢、利用者の職業などを用いてもよい。また、ロジスティック回帰式の目的変数は、利用者がコンバージョンするか否かとしてよい。すなわち、情報処理装置１００は、利用者情報と行動情報とに基づいて、ロジスティック回帰式の各説明変数について偏回帰係数を求める。なお、ロジスティック回帰式は、下記の式（１）のように表される。式（１）において、πは確率、βｎはｎ番目の説明変数の偏回帰係数、ｘｎはｎ番目の説明変数を示す。
【0014】
【数1】
【0015】
次に、情報処理装置１００は、ページごとに平均限界効果と離脱率を算出する（ステップＳ３）。ここで、平均限界効果とは、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す。まず、情報処理装置１００は、説明変数が一単位増加したときの目的変数への影響の度合いを示す限界効果を算出する。iを行、ｊを列とすると、限界効果（ＭＰＥ：Ｍａｒｇｉｎａｌ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｅｆｆｅｃｔ）は、下記の式（２）のように表される。なお、式（２）において、Ｐｒ（Ｙｉ＝１）は、目的変数が１となる確率、xijは、データi番目のj番目の変数を示す。
【0016】
【数2】
【0017】
次に、情報処理装置１００は、限界効果の平均を取ることによって、平均限界効果（ＡＭＰＥ：Ａｖｅｒａｇｅ Ｍａｒｇｉｎａｌ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｅｆｆｅｃｔ）を算出する。具体的には、下記の式（３）によって平均限界効果（ＡＭＰＥ）を算出する。なお、ページごとの離脱率は、行動情報に含まれるページビュー数と離脱ページに基づいて、個々のＷＥＢページの全てのページビューで、当該のＷＥＢページがセッションの最後のＷＥＢページになった割合を求めることにより算出することができる。
【0018】
【数3】
【0019】
次に、情報処理装置１００は、平均限界効果と離脱率を示すグラフを生成する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、図１の右下に示す図のようなグラフを生成する。情報処理装置１００が生成するグラフについて、図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理において生成されるグラフの一例を示す図である。図２に示されるように、情報処理装置１００は、例えば、ページごとの平均限界効果と、離脱率の大きさを棒の大きさによって表現したうえで、平均限界効果と離脱率の数値を棒の隣に表示し、当該の棒を縦に並べて表示した棒グラフを生成してよい。なお、図２には、ページＡ、Ｂ、及びＣの平均限界効果と離脱率が縦に並べて示されている。また、情報処理装置１００は、ページごとの離脱率を示したうえで、当該のページにおいて離脱しない場合のコンバージョン率の増分と、コンバージョン率の算出に用いたセッション数とを示して、ページの改善を提案するレポートを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、ページに対する属性ごとのコンバージョン率と離脱率を並べて示すグラフを生成してもよい。
【0020】
次に、情報処理装置１００は、生成したグラフを事業者端末３００に提供する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ４において生成したグラフを事業者端末３００に表示させることによって、事業者端末３００に提供してよい。なお、ここで、事業者端末３００を利用する事業者Ｍは、例えば、電子商取引サービスの運営事業者である。事業者Ｍは、事業者端末３００に提供されたグラフを確認することによって、自身が運営する電子商取引サービスのＷＥＢサイトのどのページを改善すると、コンバージョンに寄与する可能性があるかを把握することができる。
【0021】
これによれば、電子商取引サービスのＷＥＢサイトのＷＥＢページごとにコンバージョンに寄与する確率を算出して、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができるグラフを提供することができる。そのため、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0022】
〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図３を用いて実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、事業者端末３００と、ネットワークＮを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。
次に、図３を用いて実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、事業者端末３００と、ネットワークＮを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。
【0023】
情報処理装置１００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置１００は、例えば、利用者端末２００や事業者端末３００からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。
【0024】
利用者端末２００は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、利用者端末２００がスマートフォンである場合を示している。
【0025】
事業者端末３００は、事業者が利用する情報処理装置である。事業者端末３００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、事業者端末３００がノート型ＰＣである場合を示している。
【0026】
ネットワークＮは、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、事業者端末３００を有線、又は無線により相互に通信可能に接続する。ネットワークＮが有線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．３に規定されるイーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））により実現されてよい。また、ネットワークＮが無線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．１１に規定される無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により実現されてよい。
【0027】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。
次に、図４を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。
【0028】
【0029】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末２００などとの間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末２００などとの間で情報の送受信を行う。
【0030】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部１３０が実行するプログラム、あるいは制御部１３０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部１３０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
記憶部１２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部１３０が実行するプログラム、あるいは制御部１３０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部１３０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
【0031】
図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、回帰モデル記憶部１２３と、を有する。以下、これらの構成について順を追って説明する。
【0032】
（利用者情報記憶部１２１について）
利用者情報記憶部１２１は、利用者に関する情報、すなわち、利用者情報を記憶する。利用者情報は、例えば、利用者が所定の情報サービスを利用する際に、情報サービスの提供事業者に提供する利用者に関する情報である。ここで、図５を用いて、利用者情報記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
利用者情報記憶部１２１は、利用者に関する情報、すなわち、利用者情報を記憶する。利用者情報は、例えば、利用者が所定の情報サービスを利用する際に、情報サービスの提供事業者に提供する利用者に関する情報である。ここで、図５を用いて、利用者情報記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0033】
図５に示す例において、利用者情報記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「生年月日」、「性別」、「職業」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0034】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子であり文字列や番号などによって表される。「生年月日」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の生年月日に関する情報である。「性別」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の性別に関する情報である。「職業」は、「利用者ＩＤ」に紐付けられた利用者の職業に関する情報である。
【0035】
すなわち、図５においては、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別された利用者の生年月日が「生年月日＃Ｕ１」であり、性別が「女性」であり、職業が「職業＃Ｕ１」であることを示している。
【0036】
なお、利用者情報記憶部１２１に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「生年月日」、「性別」、「職業」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の利用者に関係する情報が記憶されてよい。
【0037】
（行動情報記憶部１２２について）
行動情報記憶部１２２は、利用者の行動を示す情報、すなわち、行動情報を記憶する。なお、行動情報は、例えば、電子商取引サービスなど情報サービスの利用によって生じる利用者の情報サービスを用いた行動を示す情報である。ここで、図６を用いて、行動情報記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置の行動情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
行動情報記憶部１２２は、利用者の行動を示す情報、すなわち、行動情報を記憶する。なお、行動情報は、例えば、電子商取引サービスなど情報サービスの利用によって生じる利用者の情報サービスを用いた行動を示す情報である。ここで、図６を用いて、行動情報記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置の行動情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0038】
図６に示す例において、行動情報記憶部１２２は、「利用者ＩＤ」、「セッションＩＤ」、「ページビュー数」、「ページ滞在時間」、「ページ遷移」、「離脱ページ」、「コンバージョン有無」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0039】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「セッションＩＤ」は、セッションを識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「ページビュー数」は、「利用者ＩＤ」により識別される利用者の「セッションＩＤ」により識別されるセッションにおける、特定のＷＥＢページの閲覧回数を示し、ＷＥＢページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）と、当該のＷＥＢページの閲覧回数を含む情報である。「ページ滞在時間」は、「利用者ＩＤ」により識別される利用者の「セッションＩＤ」により識別されるセッションにおける、特定のＷＥＢページの滞在時間を示し、ＷＥＢページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）と、当該のＷＥＢページの滞在時間を含む。「ページ遷移」は、「利用者ＩＤ」により識別される利用者の「セッションＩＤ」により識別されるセッションにおける、特定のＷＥＢページから他のＷＥＢページへの遷移に関する情報を示し、遷移前のＷＥＢページのＵＲＬと、遷移後のＷＥＢページのＵＲＬとを含む情報である。「離脱ページ」は、「ページ遷移」は、「利用者ＩＤ」により識別される利用者の「セッションＩＤ」により識別されるセッションにおける、特定のＷＥＢサイト群から離脱したＷＥＢページのＵＲＬを示す。「コンバージョン有無」は、「利用者ＩＤ」により識別される利用者の「セッションＩＤ」により識別されるセッションにおいて、コンバージョンしたか否かを示す。
【0040】
すなわち、図６においては、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者のセッションＩＤ「ＳＩＤ＃１」により識別されるセッションにおけるページビュー数が「ＰＶ＃１－１」であり、ページ滞在時間が「ＰＶＴＭ＃１－１」であり、ページ遷移が「ＰＴＲ＃１－１」であり、離脱ページが「ＥＸＰ＃１－１」であり、コンバージョン有無が「ＴＲＵＥ」であるとして記憶されている例が示されている。
【0041】
なお、行動情報記憶部１２２に記憶される情報は、「利用者ＩＤ」、「セッションＩＤ」、「ページビュー数」、「ページ滞在時間」、「ページ遷移」、「離脱ページ」、「コンバージョン有無」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の行動情報に関係する情報が記憶されてよい。
【0042】
（回帰モデル記憶部１２３について）
回帰モデル記憶部１２３は、回帰モデルに関係する情報を記憶する。ここで、図７を用いて、回帰モデル記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置の回帰モデル記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
回帰モデル記憶部１２３は、回帰モデルに関係する情報を記憶する。ここで、図７を用いて、回帰モデル記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置の回帰モデル記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【0043】
図７に示す例において、回帰モデル記憶部１２３は、「回帰式ＩＤ」、「特徴量」、「偏回帰係数」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
【0044】
「回帰式ＩＤ」は、回帰式を識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「特徴量」は、「回帰式ＩＤ」により識別される回帰式における説明変数となる特徴量を示し、例えば、所定のＷＥＢページのページビュー数などである。「偏回帰係数」は、「回帰式ＩＤ」により識別される回帰式における「特徴量」により示される説明変数の偏回帰係数を示す。
【0045】
すなわち、図７においては、回帰式ＩＤ「ＲＧＥＱＩＤ＃１」により識別される回帰式における特徴量が「ＦＴ＃１－１」であり、当該の特徴量の偏回帰係数が「ＲＧＣＦ＃１－１」であるとして記憶されていることが示されている。
【0046】
なお、回帰モデル記憶部１２３に記憶される情報は、「回帰式ＩＤ」、「特徴量」、「偏回帰係数」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の回帰モデルに関係する情報が記憶されてよい。
【0047】
（制御部１３０について）
次に、図４に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）であり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、情報処理装置１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の集積回路により実現されてもよい。
次に、図４に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）であり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、情報処理装置１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の集積回路により実現されてもよい。
【0048】
制御部１３０は、図４に示すように、取得部１３１と、学習部１３２と、算出部１３３と、生成部１３４と、提供部１３５を有する。制御部１３０は、記憶部１２０からプログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行することで、これらの機能を実現して、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。以下、これらの処理を、順を追って説明する。
【0049】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報を取得する。ここで、利用者情報とは、利用者に関する情報であって、例えば、利用者が所定の情報サービスを利用する際に、情報サービスの提供事業者に提供する情報である。また、行動情報とは、利用者の所定の情報サービスの利用によって生じる利用者の所定の情報サービスを用いたウェブ行動を示す情報である。取得部１３１は、利用者情報と行動情報を取得したら、取得した利用者情報を利用者情報記憶部１２１に記憶し、行動情報を行動情報記憶部１２２に記憶する。なお、取得部１３１は、所定日時ごとに利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方を取得してもよいし、利用者が情報処理装置１００にアクセスする度に利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方を取得してもよい。
取得部１３１は、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報を取得する。ここで、利用者情報とは、利用者に関する情報であって、例えば、利用者が所定の情報サービスを利用する際に、情報サービスの提供事業者に提供する情報である。また、行動情報とは、利用者の所定の情報サービスの利用によって生じる利用者の所定の情報サービスを用いたウェブ行動を示す情報である。取得部１３１は、利用者情報と行動情報を取得したら、取得した利用者情報を利用者情報記憶部１２１に記憶し、行動情報を行動情報記憶部１２２に記憶する。なお、取得部１３１は、所定日時ごとに利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方を取得してもよいし、利用者が情報処理装置１００にアクセスする度に利用者情報と、行動情報とのうちのいずれか一方又は両方を取得してもよい。
【0050】
また、取得部１３１が利用者情報と行動情報を取得する取得元は、利用者端末２００に限定されるものではなく、検索サービスや、ショッピングサービス、決済サービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、天気予報サービス、スケジュール管理サービス、ニュース提供サービス、オークションサービス、動画コンテンツ配信サービス、金融取引（株取引等）サービスといった各種情報サービスを提供するその他のサーバ装置から取得してもよいし、外部の記憶媒体から取得してもよい。
【0051】
（学習部１３２について）
学習部１３２は、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する。以下に、学習部１３２が生成する回帰式について具体的に説明する。
学習部１３２は、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する。以下に、学習部１３２が生成する回帰式について具体的に説明する。
【0052】
学習部１３２が生成する回帰式は、ロジスティック回帰式であり、ロジスティック回帰式の説明変数は、ページビュー数、ページ滞在時間、ページ遷移、離脱ページのうちの少なくとも一つであり、ロジスティック回帰式の目的変数は、利用者がコンバージョンするか否かである。なお、ロジスティック回帰式の説明変数には、利用者情報に含まれる利用者の性別や、利用者の年齢、利用者の職業などを用いてもよい。すなわち、学習部１３２は、利用者情報と行動情報とに基づいて、ロジスティック回帰式の各説明変数について偏回帰係数を求める。なお、ロジスティック回帰式は、下記の式（１）のように表される。式（１）において、πは確率、βｎはｎ番目の説明変数の偏回帰係数、ｘｎはｎ番目の説明変数を示す。
【0053】
【数1】
【0054】
（算出部１３３について）
算出部１３３は、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する。ここで、平均限界効果とは、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いの平均を示す。まず、算出部１３３は、説明変数が一単位増加したときの目的変数への影響の度合いを示す限界効果を算出する。限界効果（ＭＰＥ：Ｍａｒｇｉｎａｌ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｅｆｆｅｃｔ）は、iを行、ｊを列とすると、下記の式（２）のように表される。なお、式（２）において、Ｐｒ（Ｙｉ＝１）は、目的変数が１となる確率、xijは、データi番目のj番目の変数を示す。
算出部１３３は、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する。ここで、平均限界効果とは、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いの平均を示す。まず、算出部１３３は、説明変数が一単位増加したときの目的変数への影響の度合いを示す限界効果を算出する。限界効果（ＭＰＥ：Ｍａｒｇｉｎａｌ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｅｆｆｅｃｔ）は、iを行、ｊを列とすると、下記の式（２）のように表される。なお、式（２）において、Ｐｒ（Ｙｉ＝１）は、目的変数が１となる確率、xijは、データi番目のj番目の変数を示す。
【0055】
【数2】
【0056】
次に、算出部１３３は、限界効果の平均を取ることによって、平均限界効果（ＡＭＰＥ：Ａｖｅｒａｇｅ Ｍａｒｇｉｎａｌ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｅｆｆｅｃｔ）を算出する。具体的には、下記の式（３）によって平均限界効果（ＡＭＰＥ）を算出する。なお、算出部１３３は、ページごとの離脱率を、行動情報に含まれるページビュー数と離脱ページに基づいて、個々のＷＥＢページのすべてのページビューで、当該のＷＥＢページがセッションの最後のＷＥＢページになった割合を求めることにより算出する。
【0057】
【数3】
【0058】
（生成部１３４について）
生成部１３４は、事業者端末３００に提供する情報を生成する。例えば、生成部１３４は、平均限界効果と離脱率を並べて示すグラフを生成する。具体的には、生成部１３４は、ページごとに平均限界効果と離脱率を並べて示すグラフを生成する。例えば、生成部１３４は、図２に示すようなグラフを生成する。生成部１３４が生成するグラフについて、図２を用いて説明する。図２に示されるように、生成部１３４は、例えば、ページごとの平均限界効果と、離脱率の大きさを棒の大きさによって表現したうえで、平均限界効果と離脱率の数値を棒の隣に表示し、当該の棒を縦に並べて表示した棒グラフを生成してよい。また、生成部１３４は、ページごとの離脱率を示したうえで、当該のページにおいて離脱しない場合のコンバージョン率の増分と、コンバージョン率の算出に用いたセッション数とを示して、ページの改善を提案するレポートを生成してもよい。また、生成部１３４は、ページに対する属性ごとのコンバージョン率と離脱率を並べて示すグラフを生成してもよい。
生成部１３４は、事業者端末３００に提供する情報を生成する。例えば、生成部１３４は、平均限界効果と離脱率を並べて示すグラフを生成する。具体的には、生成部１３４は、ページごとに平均限界効果と離脱率を並べて示すグラフを生成する。例えば、生成部１３４は、図２に示すようなグラフを生成する。生成部１３４が生成するグラフについて、図２を用いて説明する。図２に示されるように、生成部１３４は、例えば、ページごとの平均限界効果と、離脱率の大きさを棒の大きさによって表現したうえで、平均限界効果と離脱率の数値を棒の隣に表示し、当該の棒を縦に並べて表示した棒グラフを生成してよい。また、生成部１３４は、ページごとの離脱率を示したうえで、当該のページにおいて離脱しない場合のコンバージョン率の増分と、コンバージョン率の算出に用いたセッション数とを示して、ページの改善を提案するレポートを生成してもよい。また、生成部１３４は、ページに対する属性ごとのコンバージョン率と離脱率を並べて示すグラフを生成してもよい。
【0059】
（提供部１３５について）
提供部１３５は、生成部１３４が生成した情報を事業者端末３００に提供する。例えば、提供部１３５は、生成部１３４が生成したグラフを事業者端末３００に表示させることによって、事業者端末３００にグラフを提供してよい。なお、ここで、事業者端末３００を利用する事業者Ｍは、例えば、電子商取引サービスの運営事業者である。事業者Ｍは、事業者端末３００に提供されたグラフを確認することによって、自身が運営する電子商取引サービスのＷＥＢサイトのどのページを改善すると、コンバージョンに寄与する可能性があるかを把握することができる。また、提供部１３５は、生成部１３４が生成したレポートを事業者端末３００に提供してもよい。例えば、提供部１３５は、生成部１３４が生成したレポートを事業者端末３００に表示させることによって、事業者端末３００にレポートを提供してよい。
提供部１３５は、生成部１３４が生成した情報を事業者端末３００に提供する。例えば、提供部１３５は、生成部１３４が生成したグラフを事業者端末３００に表示させることによって、事業者端末３００にグラフを提供してよい。なお、ここで、事業者端末３００を利用する事業者Ｍは、例えば、電子商取引サービスの運営事業者である。事業者Ｍは、事業者端末３００に提供されたグラフを確認することによって、自身が運営する電子商取引サービスのＷＥＢサイトのどのページを改善すると、コンバージョンに寄与する可能性があるかを把握することができる。また、提供部１３５は、生成部１３４が生成したレポートを事業者端末３００に提供してもよい。例えば、提供部１３５は、生成部１３４が生成したレポートを事業者端末３００に表示させることによって、事業者端末３００にレポートを提供してよい。
【0060】
〔４．利用者端末の構成〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図８は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図８に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０を有する。
次に、図８を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図８は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図８に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０を有する。
【0061】
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ、無線ＬＡＮカード等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。
【0062】
入力部２２０は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部２２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部２３０）を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２０は、利用者端末２００に設けられたボタンや、利用者端末２００に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【0063】
出力部２３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末２００は、入力部２２０がタッチパネルである場合は、出力部２３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。また、出力部２３０は、スピーカーであってもよく、スピーカーにより音声を出力してよい。
【0064】
制御部２４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、利用者端末２００に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
【0065】
図８に示すように、制御部２４０は、受付部２４１と、を有する。
【0066】
受付部２４１は、利用者の操作を受け付ける。例えば、受付部２４１は、利用者から利用者情報の入力や、利用者の所定の情報サービスにおける操作を行動情報として受け付ける。なお、受付部２４１は、入力部２２０を介して、利用者の操作を受け付けてよい。
【0067】
〔５．事業者端末の構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る事業者端末３００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。図９に示すように、事業者端末３００は、通信部３１０と、入力部３２０と、出力部３３０と、制御部３４０と、を有する。
次に、図９を用いて、実施形態に係る事業者端末３００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。図９に示すように、事業者端末３００は、通信部３１０と、入力部３２０と、出力部３３０と、制御部３４０と、を有する。
【0068】
通信部３１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。
【0069】
入力部３２０は、事業者Ｍから各種の操作情報が入力される。例えば、入力部３２０は、事業者端末３００に接続されたキーボードやマウスから事業者Ｍの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部３２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部３３０）を介して事業者Ｍから各種操作を受け付けてもよい。
【0070】
出力部３３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等によって実現される表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。なお、事業者端末３００の入力部３２０が、タッチパネルを介して事業者Ｍから各種操作を受け付ける場合は、出力部３３０である表示画面により利用者Ｕの入力を受け付け、さらに利用者Ｕへの出力も行う。また、出力部２３０は、スピーカーであり、スピーカーにより音声を出力してよい。
【0071】
制御部３４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、事業者端末３００に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
【0072】
図９に示すように、制御部３４０は、受付部３４１と、提供部３４２と、を有する。
【0073】
受付部３４１は、事業者Ｍから各種の情報を受け付ける。例えば、受付部３４１は、事業者ＭからＷＥＢサイトのＷＥＢページごとのアクセスを示す情報を行動情報として受け付けてよい。また、受付部３４１は、事業者ＭからＷＥＢサイトのアクセス分析の要求を受け付けてもよい。当該のアクセス分析の要求には、アクセス分析の対象となるＷＥＢサイトの情報が含まれていてよい。
【0074】
提供部３４２は、事業者Ｍに各種の情報を提供する。例えば、提供部３４２は、情報処理装置１００の提供部１３５から提供された生成部１３４が生成したグラフを出力部３３０に表示させることによって、事業者Ｍに当該のグラフを提供する。
【0075】
〔６．情報処理のフロー〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図１０に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図１０に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。
【0076】
まず、情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。次に、情報処理装置１００は、利用者情報と、行動情報に基づいて、回帰式を生成する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、ページごとに平均限界効果と離脱率を算出する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、平均限界効果と、離脱率を示すグラフを生成する（ステップＳ１０４）。そして、情報処理装置１００は、生成したグラフを事業者端末３００に提供する（ステップＳ１０５）。
【0077】
これによれば、電子商取引サービスのＷＥＢサイトのＷＥＢページごとにコンバージョンに寄与する確率を算出して、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができるグラフを提供することができる。そのため、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。
【0078】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0079】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。
【0080】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0081】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＰＤ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【0082】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0083】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0084】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の制御部１３０の機能を実現する。
【0085】
〔８．構成と効果〕
本開示に係る情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報を取得する取得部１３１と、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する学習部１３２と、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する算出部１３３と、事業者端末３００に提供する情報を生成する生成部１３４と、生成した情報を事業者端末３００に提供する提供部１３５と、を備える。
本開示に係る情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報を取得する取得部１３１と、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成する学習部１３２と、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出する算出部１３３と、事業者端末３００に提供する情報を生成する生成部１３４と、生成した情報を事業者端末３００に提供する提供部１３５と、を備える。
【0086】
この構成によれば、電子商取引サービスのＷＥＢサイトのＷＥＢページごとにコンバージョンに寄与する確率を算出して、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる。そのため、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0087】
本開示に係る情報処理装置１００の生成部１３４は、ページごとに平均限界効果と離脱率を並べて示すグラフを生成する。
【0088】
この構成によれば、ＷＥＢページごとに平均限界効果と離脱率を並べて示すグラフを生成して、事業者端末３００に生成したグラフを提供することができる。そのため、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0089】
本開示に係る情報処理装置１００の学習部１３２が生成する回帰式は、ロジスティック回帰式であり、ロジスティック回帰式の説明変数は、ページビュー数、ページ滞在時間、ページ遷移、離脱ページのうちの少なくとも一つであり、ロジスティック回帰式の目的変数は、利用者がコンバージョンするか否かである。
【0090】
この構成によれば、ロジスティック回帰式を用いて的確にコンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを評価することができる。そのため、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理装置１００を提供することができる。
【0091】
本開示に係る情報処理方法は、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報を取得するステップと、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成するステップと、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出するステップと、事業者端末３００に提供する情報を生成するステップと、生成した情報を事業者端末３００に提供するステップと、を含む。
【0092】
この構成によれば、電子商取引サービスのＷＥＢサイトのＷＥＢページごとにコンバージョンに寄与する確率を算出して、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる。そのため、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理方法を提供することができる。
【0093】
本開示に係る情報処理プログラムは、利用者端末２００から利用者情報と、行動情報を取得するステップと、利用者情報と行動情報のうち少なくとも一方に基づいて、コンバージョンに寄与する要因と、コンバージョンとの関係を示す回帰式を生成するステップと、回帰式と、行動情報に基づいて、コンバージョンに寄与する要因のコンバージョンに対する影響の度合いを示す平均限界効果と、ページごとの離脱率を算出するステップと、事業者端末３００に提供する情報を生成するステップと、生成した情報を事業者端末３００に提供するステップと、をコンピュータに実行させる。
【0094】
この構成によれば、電子商取引サービスのＷＥＢサイトのＷＥＢページごとにコンバージョンに寄与する確率を算出して、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる。そのため、コンバージョンに寄与する要因を的確に把握することができる情報処理プログラムを提供することができる。
【0095】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0096】
また、上述してきた「部（ｓｅｃｔｉｏｎ、ｍｏｄｕｌｅ、ｕｎｉｔ）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部１３１は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0097】
１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ 行動情報記憶部
１２３ 回帰モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 学習部
１３３ 算出部
１３４ 生成部
１３５ 提供部
２００ 利用者端末
２１０ 通信部
２２０ 入力部
２３０ 出力部
２４０ 制御部
２４１ 受付部
３００ 事業者端末
３１０ 通信部
３２０ 入力部
３３０ 出力部
３４０ 制御部
３４１ 受付部
３４２ 提供部
Ｎ ネットワーク
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ 行動情報記憶部
１２３ 回帰モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 学習部
１３３ 算出部
１３４ 生成部
１３５ 提供部
２００ 利用者端末
２１０ 通信部
２２０ 入力部
２３０ 出力部
２４０ 制御部
２４１ 受付部
３００ 事業者端末
３１０ 通信部
３２０ 入力部
３３０ 出力部
３４０ 制御部
３４１ 受付部
３４２ 提供部
Ｎ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】