KXEN Sequense Coder(KSC)
～トランザクションデータ推移集計コンポーネント～
KXEN Sequence Corderは購買履歴やクリック履歴などから
遷移パターンを発見します。 |
KSCはWebのクリック履歴や、購買履歴からその順番のパターンを発見し、変数化します。そして変数化されたパターン別に顧客やセッションが何回通過したかをカウントし、マスターデータと結合します。これにより、分析アナリストは複雑なデータ加工をせずに、コンバージョンやイベントにつながる重要なクリックや購買のパターンを発見することが可能となります。 |
サイト内の遷移 |
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KXENは左図のような、Webサイトでのクリック履歴やログの中からパターンを発見し、そのパターン別にカウントを取りデータマイニングが可能なデータ形式に変換します。このようなデータをK2Rを用いて、分析をすることによりコンバージョンをするかどうかのモデルや、どのパスが重要なのかを発見することが可能となります。 |
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クリック履歴 |
Session
ID |
DateTime |
URL |
1001
1001
1001
1002
1002
1002
1003
1003
1003 |
2007/11/01 10:05:23
2007/11/01 10:08:12
2007/11/01 10:12:45
2007/11/02 01:21:24
2007/11/02 01:28:43
2007/11/02 01:30:01
2007/11/10 13:31:01
2007/11/10 13:39:58
2007/11/10 13:41:19
|
B
A
C
A
B
C
C
B
A |
|
セッションマスター |
Session
ID |
Conversion |
|
1001
1002
1003 |
|
|
|
|
Session
ID |
Conversion |
A |
B |
C |
A>B |
A>C |
B>C |
B>A |
C>A |
… |
First |
Last |
1001
1002
1003 |
1
0
1 |
1
1
1 |
1
1
1 |
1
1
1 |
0
1
1 |
1
0
0 |
0
1
0 |
1
0
0 |
0
0
1 |
…
…
… |
B
A
C |
C
C
B |
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応用事例 「Webログ分析」 |
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KSCの利用についての良い事例に、Web ログのセッションに関するものがあります。
マスターテーブルはセッションIDなどの情報を、トランザクションテーブルはクリックの履歴ついての情報を含んでいます。この場合、KSCはこれらのセッションをページ間の一連とやりとりとして処理し、いつ人々がサイトを去るか、または、いつ情報を手にするかに関する予測モデルの構築を可能にするデータを作成します。
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応用事例 「購買行動分析」 |
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KSCを使って顧客の製品購入に関する分析を行うこともできます。例えば、2人の顧客が違う時期に5つの全く同じ商品を購入した場合、従来の分析手法を使用すると、この2人の顧客は同じ特性を持つと処理されます。しかし、KSCを使用すると、どのような順番で商品を購入したかということを変数化し、分析に新たな視点を加えることができます。これを元に、K2Rを用いて分析を行うことで、「ある顧客がその顧客ライフサイクルを終えようとしている」ことや、また「ある顧客が顧客ライフサイクルを始めようとしている」といったことが明らかになります。
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