図面 (/)

技術 情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラム

出願人 株式会社ミクシィ
発明者 石川祐輝藤田裕二
出願日 2018年3月1日 (2年4ヶ月経過) 出願番号 2018-036767
公開日 2019年9月12日 (9ヶ月経過) 公開番号 2019-152991
状態 未査定
技術分野 検索装置
主要キーワード 要因値 遷移値 要因分析 広域通信回線 検知期間 遷移行列 離脱判定 状態変化情報
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2019年9月12日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (8)

課題

オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得することを目的とする。

解決手段

サーバは、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を検知する。そして、サーバは、コンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移固有ベクトルを算出し、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出し、コンテンツ毎の遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。

概要

背景

近年、コンピュータネットワークを介して情報処理端末に配信されるウェブサイトWebページWebサービス)やオンラインゲームアプリケーションソフトウェア等のオンラインサービスによる各種サービスが広く普及している。

このため、オンラインサービスの一つであるウェブサイトを効率良く検索し、情報処理端末に表示させる技術として様々なものが開発されている。

この一例として特許文献1には、Webページの人気話題性、記載内容の精度等を反映した検索結果を短時間で出力可能とするために、検索対象となるWebページがリンクしているWebページと、検索対象となるWebページに対して現にあるいは一定期間内に接続された端末との関連から遷移傾向を推定することが開示されている。遷移確率演算は、検索対象となるWebページと検索対象となるWebページに対して現にあるいは一定期間内に接続された端末を含む構成によって正方行列を設定し、当該正方行列の固有ベクトルを演算するものである。

概要

オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得することを目的とする。サーバは、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を検知する。そして、サーバは、コンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移固有ベクトルを算出し、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出し、コンテンツ毎の遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。

目的

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得できる、情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置であって、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、前記状態毎に他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、を備える情報処理装置。

請求項2

前記離脱確率算出手段は、前記状態毎の前記離脱確率と前記他の状態への前記遷移確率の行の和が1となる行列に基づいて前記離脱確率を算出する請求項1記載の情報処理装置。

請求項3

前記離脱確率算出手段は、前記状態から前記他の状態への遷移が所定時間以上無かった場合に、当該状態を最後にユーザが前記サービスから離脱したと判定して、前記離脱確率を算出する請求項1又は請求項2記載の情報処理装置。

請求項4

同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できる前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する請求項1から請求項3の何れか1項記載の情報処理装置。

請求項5

同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できない前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する請求項1から請求項3の何れか1項記載の情報処理装置。

請求項6

前記サービスの修正を行った前後における前記離脱要因値を表示させる表示処理手段を備える請求項1から請求項5の何れか1項記載の情報処理装置。

請求項7

ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する離脱要因分析方法であって、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する第1工程と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する第2工程と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する第3工程と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する第4工程と、を有する離脱要因分析方法。

請求項8

ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置が備えるコンピュータを、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、して機能させる離脱要因分析プログラム

技術分野

0001

本発明は、情報処理装置離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムに関するものである。

背景技術

0003

このため、オンラインサービスの一つであるウェブサイトを効率良く検索し、情報処理端末に表示させる技術として様々なものが開発されている。

0004

この一例として特許文献1には、Webページの人気話題性、記載内容の精度等を反映した検索結果を短時間で出力可能とするために、検索対象となるWebページがリンクしているWebページと、検索対象となるWebページに対して現にあるいは一定期間内に接続された端末との関連から遷移傾向を推定することが開示されている。遷移確率演算は、検索対象となるWebページと検索対象となるWebページに対して現にあるいは一定期間内に接続された端末を含む構成によって正方行列を設定し、当該正方行列の固有ベクトルを演算するものである。

先行技術

0005

特開2013−025421号公報

発明が解決しようとする課題

0006

ここで、オンラインサービスに対するユーザの反応を知るための方策の一つとして、ユーザが当該オンラインサービスを離脱したときの状態(コンテンツ)を的確に把握すること、いわゆる離脱要因分析を行うことが挙げられる。なお、ここでいう状態とは、例えば、ウェブサイトであれば、ウェブサイトを構成する各ページ等であり、オンラインゲームであれば、キャラクタに対する操作やイベントゲーム場面の変更等である。

0007

すなわち、特許文献1に開示されているシステムでは、ユーザに注目されたウェブサイトを検索できたとしても、ユーザがより多く離脱したページの検索等、ユーザの離脱の実態を把握することは困難である。

0008

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得できる、情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析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

0009

上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムは以下の手段を採用する。

0010

上記課題を解決するため、本発明の一態様である「情報処理装置」は、ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置であって、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、を備える。

0011

上記課題を解決するため、本発明の一態様である「離脱要因分析方法」は、ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する離脱要因分析方法であって、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する第1工程と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する第2工程と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する第3工程と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する第4工程と、を有する。

0012

上記課題を解決するため、本発明の一態様である「離脱要因分析プログラム」は、ユーザが利用しているサービスからの離脱に関する情報を取得する情報処理装置が備えるコンピュータを、ユーザが利用した前記サービスの状態の遷移を検知する遷移検知手段と、前記状態毎に前記他の状態への遷移の度合いから、当該状態に滞在した確率である遷移値を算出する遷移値算出手段と、各前記状態から何れの前記他の状態へも遷移しない度合いを離脱確率として前記状態毎に算出する離脱確率算出手段と、前記状態毎の前記遷移値に前記状態毎の前記離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する離脱要因値算出手段と、して機能させる。

0013

上記「情報処理装置」には、以下に例示するように、種々の技術的限定を加えてもよい。また、同趣旨の技術的限定を、「離脱要因分析方法」が実行する処理ステップや「離脱要因分析プログラム」の機能に加えてもよい。

0014

前記離脱確率算出手段は、前記状態毎の前記離脱確率と他の前記状態への遷移確率の行の和が1となる行列に基づいて前記離脱確率を算出する。

0015

前記離脱確率算出手段は、前記状態から前記他の状態への遷移が所定時間以上無かった場合に、当該状態を最後にユーザが前記サービスから離脱したと判定して、前記離脱確率を算出する。

0016

同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できる前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する。

0017

同じ前記状態をユーザが繰り返し選択できない前記サービスの前記遷移値及び前記離脱確率を算出する。

0018

前記サービスの修正を行った前後における前記離脱要因値を表示させる表示処理手段を備える。

発明の効果

0019

本発明によれば、サービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得できる、という効果を有する。

図面の簡単な説明

0020

本発明の第1実施形態に係る離脱要因分析システムの構成図である。
本発明の第1実施形態に係るサーバ電気的構成を示すブロック図である。
本発明の第1実施形態に係るオンラインサービスにおけるコンテンツ遷移と離脱を示す模式図である。
本発明の第1実施形態に係る離脱要因分析処理で用いる行列式を示す図である。
本発明の第1実施形態に係る離脱要因分析処理に関する機能ブロック図である。
本発明の第1実施形態に係る離脱要因分析処理の流れを示すフローチャートである。
本発明の第2実施形態に係る離脱要因分析処理で用いる行列式を示す図である。

実施例

0021

以下に、本発明に係る情報処理装置、離脱要因分析方法、及び離脱要因分析プログラムの一実施形態について、図面を参照して説明する。

0022

[1.第1実施形態]
以下、本発明の第1実施形態について説明する。

0023

[1−1.離脱要因分析システム]
図1は、本実施形態に係る離脱要因分析システム1の概略構成図である。離脱要因分析システム1は、通信回線2、複数の携帯端末3、及びサーバ4を含んで構成される。

0024

通信回線2は、コンピュータネットワークを形成するものであり、例えば、電気事業者によって提供される広域通信回線である。

0025

携帯端末3は、例えば、スマートフォンタブレット端末ノートパソコン等の情報処理端末であり、通信回線2を介して配信されるオンラインサービスをユーザが利用するために用いられる。オンラインサービスは、例えば、ブラウザを介して閲覧又は利用可能なウェブサイト(Webページ、Webサービス)やオンラインゲーム、携帯端末3にインストールされるアプリケーションソフト等である。

0026

サーバ4は、通信回線2を介して、携帯端末3へオンラインサービスを配信する情報処理装置である。また、

0027

[1−2.サーバの構成]
図2は、本実施形態に係るサーバ4の電気的構成を示すブロック図である。

0028

本実施形態に係るサーバ4は、サーバ4全体の動作を司る主制御部であるCPU(Central Processing Unit)20、各種プログラム及び各種データ等が予め記憶されたROM(Read Only Memory)22、CPU20による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるRAM(Random Access Memory)24、各種プログラム及び各種データを記憶する記憶手段としてのHDD(Hard Disk Drive)26を備えている。

0029

HDD26は、携帯端末3に配信するウェブサービスに関する情報やその他各種情報を記憶する。なお、記憶手段は、HDD26に限らず、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等の他の記憶媒体であってもよい。

0030

さらに、サーバ4は、キーボード及びマウス等で構成されて各種操作の入力を受け付け操作入力部28、各種画像を表示する例えば液晶ディスプレイ装置等のモニタ30、通信回線2を介して携帯端末3等の他の情報処理装置等と接続され、他の情報処理装置等との間で各種データの送受信を行う外部インタフェース32を備えている。

0031

これらCPU20、ROM22、RAM24、HDD26、操作入力部28、モニタ30、及び外部インタフェース32は、システムバス34を介して相互に電気的に接続されている。従って、CPU20は、ROM22、RAM24、及びHDD26へのアクセス、操作入力部28に対する操作状態の把握、モニタ30に対する画像の表示、並びに外部インタフェース32を介した他の情報処理装置等との各種データの送受信等を行なうことができる。

0032

[1−3.離脱要因分析処理]
本実施形態に係るサーバ4は、ユーザが利用しているオンラインサービスからの離脱に関する情報を取得する離脱要因分析処理を実行する。離脱要因分析処理は、ユーザが利用したオンラインサービスの状態(以下「コンテンツ」という。)の遷移を検知し、その検知結果に基づいて、オンラインサービスのコンテンツ毎にオンラインサービスから離脱した要因を示す値(以下「離脱要因値」という。)を算出する。

0033

なお、本実施形態に係るオンラインサービスは、一例として、複数のページで構成されるウェブサイトとする。オンラインサービスをウェブサイトとする場合、離脱とはユーザが当該ウェブサイトの閲覧を終了することをいう。そして、オンラインサービスのコンテンツとは、ウェブサイトのページであり、コンテンツの遷移(以下「コンテンツ遷移」という。)とは、ユーザが携帯端末3に表示させるウェブサイトのページを異なるページとすることである。

0034

そして、本実施形態に係るサーバ4は、一例として、ユーザが操作する携帯端末3がウェブサイトにアクセスした際のアクセスログを取得し、このアクセスログに基づいてコンテンツ遷移を検知する。

0035

図3を参照して、オンラインサービスにおけるコンテンツ遷移と離脱についてより詳細に説明する。

0036

図3(A)は、オンラインサービスのコンテンツ遷移を模式的に示した図である。図3(A)では、一例として、オンラインサービスがコンテンツA,B,Cで構成される場合を示す。携帯端末3に表示されるオンラインサービスのコンテンツは、コンテンツAからコンテンツB、コンテンツBからコンテンツCとのように遷移する。サーバ4はアクセスログに基づいて、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツからの遷移を検知し、HDD26又はRAM24に記憶する。

0037

また、本実施形態では、コンテンツAからコンテンツAへの遷移とのように、同じコンテンツをユーザが繰り返し選択した場合もコンテンツ遷移として検知する。例えば、ウェブサイトにおいて、同じページをユーザが更新する場合がこれに該当する。同じコンテンツを繰り返し選択する場合もコンテンツ遷移と判定することで、同じコンテンツを繰り返し選択可能なオンラインサービスにおいてより正確なコンテンツ遷移を判定できる。

0038

一方、図3(B)は、オンラインサービスの離脱を模式的に示した図である。サーバ4は、コンテンツから何れのコンテンツへも遷移しなかった場合、それを離脱(図3(B)の「d」)として検知する。なお、何れのコンテンツへも遷移しなかった場合とは、換言すると、当該オンラインサービスに対するユーザの行動(操作)が無くなった場合である。

0039

本実施形態に係る離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツから他のコンテンツへの遷移が離脱判定期間内に無かった場合に、当該コンテンツを最後にユーザがオンラインサービスから離脱したと判定する。一方、離脱判定期間内であれば、ユーザがオンラインサービスから一時的に離脱しても、離脱したコンテンツからオンラインサービスの利用を再開した場合には離脱と判定されない。従って、離脱要因分析処理は、離脱判定期間の設定を変えることで、オンラインサービスからの離脱とする条件が容易に変更可能である。なお、離脱判定期間が0とされると、オンラインサービスから離脱した場合には、その後のオンラインサービスの利用再開の有無にかかわらず、全て離脱要因分析処理における離脱と判定される。

0040

そして、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した行列から、あるタイミングでそのコンテンツに滞在した確率である遷移値を算出し、次に、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出する。そして、コンテンツ毎の遷移値にコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。なお、滞在とは、オンラインサービスがウェブサイトの場合には、ユーザがウェブサイトのページ(コンテンツ)にアクセスし、所定時間ページを閲覧もしくは利用したことをいう。所定時間は、任意に設定されるものであり、所定時間のページの閲覧として単に当該ページにアクセスしたことが含まれてもよい。また、利用は、例えば、ボタンクリック等、ユーザが何らかのアクションをウェブサイトに行った場合である。

0041

[1−3−1.遷移値(遷移固有ベクトル)の算出]
上述のように離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した行列から、あるタイミングでそのコンテンツに滞在した確率である遷移値を算出する。遷移値は、各コンテンツから他のコンテンツへ遷移する確率(割合であり、以下「遷移確率」という。)の行の和が1となる行列に基づいて算出される値である。すなわち遷移値は、行列から算出されるコンテンツ毎の固有ベクトルである。なお、以下の説明では、上記行列を遷移行列といい、遷移値を遷移固有ベクトルという。

0042

遷移固有ベクトルは、換言すると、オンラインサービスの各コンテンツに対するユーザの滞在確率を相対的に示した値であり、遷移固有ベクトルの要素の値が大きいコンテンツほどユーザの滞在確率がより高いとされる。

0043

図4を参照して、遷移固有ベクトルの算出について具体的に説明する。なお、図4における「A」、「B」、「C」、「d」は、図3におけるオンラインサービスのコンテンツA,B,C及び離脱dに対応しており、各行列内数値は一例である。また、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、同じコンテンツを繰り返し選択できるオンラインサービスの遷移固有ベクトル及び離脱確率を算出する。

0044

図4(A)は、遷移行列の例であり、遷移行列は正方行列である。図4(A)に示される遷移行列は、ユーザが携帯端末3にコンテンツAを表示させた場合に、コンテンツAを繰り返し表示させた確率(割合)が0.6であり、コンテンツAからコンテンツBに遷移した確率(割合)が0.3であり、コンテンツAからコンテンツCに遷移した確率(割合)が0.1である。図4(A)の遷移行列では、コンテンツBからコンテンツA,B,Cに対する遷移確率、コンテンツCからコンテンツA,B,Cに対する遷移確率についても同様である。

0045

図4(B)は、図4(A)に示される遷移行列に基づいて算出された遷移固有ベクトルである。なお、遷移行列から固有ベクトルを算出する手法は、従来既知の手法を用いて行われる。このように、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、遷移行列から遷移固有ベクトルを算出するので、離脱要因分析に要する次元を減らすことができ、その後の処理を簡略化でき、かつオンラインサービスに対する離脱要因の把握が容易となる。

0046

[1−3−2.離脱確率の算出]
上述のように離脱要因分析処理は、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出する。本実施形態に係る離脱確率は、コンテンツ毎の離脱確率と他のコンテンツへの遷移確率の行の和が1となる行列(以下「離脱行列」という。)に基づいて算出される。これにより、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、容易に離脱確率を算出できる。

0047

離脱確率は、換言すると、オンラインサービスに対するユーザの興味を失わせた度合いをコンテンツ毎に相対的に示した値であり、離脱確率の値が大きいコンテンツほどオンラインサービスに対するユーザの興味を失わせたコンテンツとされる。

0048

図4(C)は、離脱行列の例である。なお、離脱行列は、各コンテンツを最後にオンラインサービスから離脱した割合を導出するための行列であり、上述した遷移行列とは観念が異なる状列である。

0049

図4(C)に示される離脱行列は、ユーザが携帯端末3にコンテンツAを表示させた場合に、コンテンツAを繰り返し表示させた確率(割合)が0.4であり、コンテンツAからコンテンツBに遷移した確率(割合)が0.3であり、コンテンツAからコンテンツCに遷移した確率(割合)が0.2であり、コンテンツAを最後にオンラインサービスから離脱した離脱確率d(割合)が0.1である。図4(C)の離脱行列では、コンテンツB,Cについても同様に表される。

0050

[1−3−3.離脱要因値の算出]
上述のように離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎の遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。

0051

図4(D)は、離脱要因値を算出するための行列式の例である。図4(D)に示されるように、離脱要因値vdは、図4(B)の遷移固有ベクトルvに図4(C)の離脱確率dを乗算することで算出される。換言すると、離脱要因値vdは、遷移固有ベクトルvに対して、離脱確率dを重み付けした値である。

0052

ここで、離脱確率dは、単に各コンテンツ毎(図4の例ではコンテンツA,B,C)に、他のコンテンツに遷移することなく当該コンテンツを最後にユーザがオンラインサービスの利用を終えた割合を示したものである。すなわち、離脱確率dは、オンラインサービス全体において何れのコンテンツを起因としてオンラインサービスから離脱したかを示すものではない。

0053

一方、離脱要因値vdは、オンラインサービス全体において離脱の要因となったコンテンツを数値として相対的に示したものである。図4(D)の例では、コンテンツA,B共に遷移固有ベクトルvの要素の値は同じであるため、コンテンツA,Bに対するユーザの興味の度合いは同程度であると考えられる。しかしながら、離脱確率dに関してはコンテンツAに比べてコンテンツBのほうが大きい。すなわち、コンテンツBはコンテンツAに比べて、オンラインサービスに対する興味を失わせた度合いが大きいと考えられる。

0054

このため、遷移固有ベクトルvに重みとして離脱確率dを乗算した離脱要因値vdは、コンテンツBがコンテンツAに比べて大きな値となる。すなわち、コンテンツA〜CのうちコンテンツBの離脱要因値vdが最も大きいため、ユーザがオンラインサービスから離脱する最も大きな要因となったコンテンツはコンテンツBであると判断される。そして、この結果から、オンラインサービスの提供者は、例えば、コンテンツBからのユーザの離脱の割合を相対的に小さくするために、コンテンツBを修正するという方針立案できる。

0055

このように、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、オンラインサービスのコンテンツ毎に、遷移確率に基づく遷移固有ベクトルに離脱確率を乗算(重み付け)した離脱要因値を算出するので、オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態をオンラインサービスの提供者が容易に把握可能とする情報を取得することができる。

0056

[1−4.離脱要因分析処理に関する機能ブロック]
図5は、本実施形態に係るサーバ4の離脱要因分析処理に関する機能ブロック図である。サーバ4が備えるCPU20は、遷移検知部40、遷移固有ベクトル算出部42、離脱確率算出部44、離脱要因値算出部46、条件設定部48、及び表示処理部50を備える。CPU20が備える各機能によって実行される処理は、HDD26に記憶されているプログラムによって実現される。

0057

遷移検知部40は、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を検知する。

0058

遷移固有ベクトル算出部42は、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した遷移行列から、当該コンテンツに滞在した確率である遷移固有ベクトルを算出する。なお、遷移固有ベクトル算出部42は、複数の他のコンテンツから各コンテンツへの遷移確率の行の和が1となる遷移行列に基づいて遷移固有ベクトルを算出する。

0059

離脱確率算出部44は、オンラインサービスの各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出する。なお、離脱確率算出部44は、オンラインサービスのコンテンツ毎の離脱確率と他のコンテンツへの遷移確率の行の和が1となる離脱行列に基づいて離脱確率を算出する。また、離脱確率算出部44は、オンラインサービスのコンテンツから他のコンテンツへの遷移が離脱判定期間以上無かった場合に、当該コンテンツを最後にユーザがオンラインサービスから離脱したと判定して、離脱確率を算出する。

0060

離脱要因値算出部46は、オンラインサービスの遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。

0061

条件設定部48は、離脱要因分析処理の条件として、例えば、離脱判定期間の設定や遷移検知期間の設定を受け付ける。遷移検知期間は、離脱要因値を取得するために、遷移検知を実行し続ける期間であり、離脱判定期間よりも長く設定される。一例として、離脱判定期間が1日であり、遷移検知期間は1月である。なお、離脱判定期間及び遷移検知期間は、例えば、オンラインサービスの提供者が任意に設定する。

0062

また、条件設定部48は、離脱判定期間の設定や遷移検知期間の設定の他にも、例えば、検知する対象となるコンテンツ遷移を設定してもよい。設定されるコンテンツ遷移として、例えば、コンテンツをユーザが繰り返し選択できるオンラインサービスであっても、繰り返し選択はコンテンツ遷移とみなさないと設定されてもよい。また、特定のコンテンツ間の遷移を検知しないと設定されてもよいし、特定のコンテンツ間の遷移のみをコンテンツ遷移として検知するように設定されてもよい。

0063

表示処理部50は、オンラインサービスの修正を行った前後における離脱要因値を、サーバ4のモニタ30やサーバ4に接続されている他の情報処理装置のモニタに表示させる。より具体的には、オンラインサービスの修正を行った後に、サーバ4が離脱要因分析処理を実行し、修正前後のコンテンツ毎の離脱要因値と共に遷移固有ベクトルや離脱確率をモニタに表示させ、オンラインサービスの提供者がそれを確認可能とする。これにより、オンラインサービスの提供者は、オンラインサービスの修正の効果を容易に確認できる。

0064

[1−5.離脱要因分析処理のフロー]
図6は、サーバ4が備えるCPU20によって実行される離脱要因分析処理の流れを示すフローチャートである。離脱要因分析処理を実行するためのプログラムはHDD26の所定領域に予め記憶されている。

0065

まず、ステップ100では、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を遷移検知部40が検知する。

0066

次のステップ102では、遷移検知期間が終了したか否かを遷移検知部40が判定し、肯定判定の場合はステップ104へ移行し、否定判定の場合はステップ100へ戻る。

0067

ステップ104では、遷移固有ベクトル算出部42が遷移固有ベクトルを算出し、離脱確率算出部44が離脱確率を算出する。

0068

次のステップ106では、離脱要因値算出部46が離脱要因値を算出する。

0069

次のステップ108では、上記算出した離脱要因値、遷移固有ベクトル、及び離脱確率をHDD26に記憶させたり、表示処理部50がモニタ30に表示させる等の所定処理を行い離脱要因分析処理を終了する。

0070

以上説明したように、本実施形態に係るサーバ4は、ユーザが利用したオンラインサービスのコンテンツ遷移を検知する。そして、サーバ4は、コンテンツ毎に他のコンテンツからの遷移の度合いを表した遷移固有ベクトルを算出し、各コンテンツから何れの他のコンテンツへも遷移しない度合いを離脱確率としてコンテンツ毎に算出し、遷移固有ベクトルにコンテンツ毎の離脱確率を乗算した値を離脱要因値として算出する。従って、本実施形態に係るサーバ4は、オンラインサービスに対するユーザの離脱の実態を把握可能とする情報を簡易に取得できる。

0071

[2.第2実施形態]
以下、本発明の第2実施形態について説明する。

0072

本実施形態に係る離脱要因分析システム1及びサーバ4の構成は、図1,2,5に係る第1実施形態に係る離脱要因分析システム1及びサーバ4の構成と同様であるので説明を省略する。

0073

本実施形態に係るサーバ4は、同じコンテンツをユーザが繰り返し選択できないオンラインサービスの遷移固有ベクトル及び離脱確率を算出する。

0074

図7は、本実施形態に係る離脱要因分析処理で用いる行列式を示す図である。図7(A)は、本実施形態に係る遷移行列の例であり、遷移行列は正方行列である。図7(B)は、図7(A)に示される遷移行列に基づいて算出された遷移固有ベクトルである。図7(C)は、本実施形態に係る離脱行列の例である。図7(D)は、離脱要因値を算出するための行列式の例である。

0075

ここで図7の例において、離脱確率dはコンテンツAが最も高く、次にコンテンツB,Cの順で高い。しかしながら、遷移固有ベクトルvはコンテンツBが最も高い。このため、遷移固有ベクトルvと離脱確率dとを乗算した離脱要因値vdは、コンテンツBが最も高くなり、オンラインサービスから離脱する最も大きな要因となったコンテンツはコンテンツBであるとユーザが判断できる。

0076

そして、図7(A),(C)に示される遷移行列及び離脱行列は、同じコンテンツ間の遷移の確率(割合)が0である。これにより、本実施形態に係る離脱要因分析処理は、同じコンテンツを繰り返し選択できないオンラインサービスにおいてより正確なコンテンツ遷移を判定できる。

0077

[3.他の実施形態]
以上、本発明を、上記各実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記各実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、該変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記各実施形態を適宜組み合わせてもよい。

0078

例えば、上記実施形態では、オンラインサービスをウェブサイトとする形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、オンラインサービスをオンラインゲームやアプリケーションソフトウェア、アプリケーションサービスとしてもよい。オンラインサービスをオンラインゲームとする場合、コンテンツとは例えば、ゲーム場面やゲーム内で発生するイベント、ユーザが選択するキャラクターなど、すなわちオンラインゲームにおいて、自動的またはユーザによって選択されるサービスの状態遷移を含む概念である。

0079

また、上記実施形態では、サーバ4がアクセスログに基づいてコンテンツ遷移を検知する形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、サーバ4は、携帯端末3に表示されるオンラインサービスのコンテンツ(状態)が変化したことを示す状態変化情報を携帯端末3から取得した場合に、オンラインサービスのコンテンツが遷移したと検知してもよい。

0080

また、上記実施形態では、オンラインサービスのコンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した遷移行列から遷移固有ベクトルを算出する形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。すなわち、遷移行列から遷移固有ベクトルを算出するのではなく、コンテンツ毎に他のコンテンツへの遷移の度合いを表した情報等から、遷移固有ベクトルが算出されてもよい。

0081

また、上記実施形態で説明した離脱要因分析処理の流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序入れ替えたりしてもよい。

0082

4サーバ(情報処理装置)
40遷移検知部(遷移検知手段)
42 遷移固有ベクトル算出部(遷移値算出手段)
44離脱確率算出部(離脱確率算出手段)
46 離脱要因値算出部(離脱要因値算出手段)
50表示処理部(表示処理手段)

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

  • ジャパンモード株式会社の「 施術支援システム」が 公開されました。( 2020/04/30)

    【課題】 施術の精度を向上させることが可能となる施術支援システムを提供する。【解決手段】施術支援システムは、施術対象者の施術前の横顔と正面顔とを含む施術前顔画像を有する対象情報を取得する取得部と、予... 詳細

  • 楽天株式会社の「 要約作成装置、要約作成方法、及びプログラム」が 公開されました。( 2020/04/30)

    【課題】要約の精度を高める。【解決手段】要約作成装置(10)の取得手段(101)は、文書から1又は複数の要素を抽出し、抽出された要素の各々の出現度を取得するアルゴリズムであって、互いに異なる複数のアル... 詳細

  • 株式会社日立製作所の「 データ管理システムおよびデータ管理方法」が 公開されました。( 2020/04/30)

    【課題】要求対象の時間に合ったデータを提供可能なデータ管理システムを提供する。【解決手段】複数のストレージ装置を含んで構成されるデータ管理システムであって、要求対象の時間を示す情報が含まれる要求を受け... 詳細

この 技術と関連性が強い技術

関連性が強い 技術一覧

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ