JP2011232873A - 購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法および購買データ収集プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】購買データを効率的に収集すること。
【解決手段】閲覧履歴データ収集部２２ａが、消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得し、商品購入データ抽出部２２ｂが、閲覧履歴データ収集部２２ａによって取得された閲覧履歴の中から商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定するとともに、購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて購買データに含むべきデータを抽出するように購買データ収集システム２を構成する。
【選択図】 図３

Description

この発明は、消費者が購入した商品等に関する購買データを収集する購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法および購買データ収集プログラムに関し、特に、購買データを効率的に収集することができる購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法および購買データ収集プログラムに関する。

従来、消費者の動向や意識の変化などを把握することを目的として、消費者パネル調査が行われている。具体的には、消費者パネル調査では、複数の消費者を調査対象者（パネラー）として設定し、パネラーが日々購入する商品等の価格やブランドなどを購買データとして継続的に収集する。なお、特許文献１には、適正なパネラーを選択するための技術が開示されている。

ここで、現在の消費者パネル調査では、商品等に付与されたバーコードを利用して購買データを収集することが一般的に行われている（たとえば、非特許文献１参照）。具体的には、消費者パネル調査では、パネラーが、購入した商品等に対して付与されたバーコードをバーコードスキャナで読み取るとともに読み取った情報を所定のサーバへ送信し、サーバが、各パネラーから送られてきたデータを購買データとして収集する。

特開２００３−３４５９５８号公報

株式会社インテージ"ＳＣＩ（全国消費世帯パネル調査）"、［online］、［平成２２年４月７日検索］，インターネット＜URL: http://www.intage.co.jp/service/marketing/customer/sci＞

しかしながら、従来の購買データ収集手法では、購買データの収集漏れが生じたり、商品等の購入日時と購買データの送信日時との間に大きなライムラグが生じていたりしていた。これは、購入した商品等のバーコードを逐一読み取る作業がパネラーにとって煩わしいものであり、パネラーがバーコードの読み取りを行わなかったり、まとめて行ったりする場合があるためである。

また、従来の購買データ収集手法では、上記のように煩雑な作業を要求するため、パネラーに対して比較的高額な謝礼を支払っていた。このため、従来の購買データ収集手法には、消費者パネル調査の実施に要するコストが高くなるという問題もあった。

さらに、従来の購買データ収集手法は、特定の商品識別コード（たとえば、ＪＡＮコード）が付与された商品等しかデータ収集の対象とすることができない、すなわち、調査の対象となる商品等が限定されるため、網羅性に欠けるという問題もあった。

このように、従来の購買データ収集手法では、購買データを効率的に収集することができなかった。

これらのことから、購買データを効率的に収集することができる購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法あるいは購買データ収集プログラムをいかにして実現するかが大きな課題となっている。

本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであって、購買データを効率的に収集することができる購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法および購買データ収集プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、前記消費者が消費者端末を用いて購入した商品等に関する購買データを収集する購買データ収集システムであって、前記消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得手段と、前記閲覧履歴取得手段によって取得された閲覧履歴の中から前記商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定するページ種別特定手段と、前記購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて前記購買データに含むべきデータを抽出するデータ抽出手段とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記データ抽出手段は、前記購入完了ページに関する閲覧履歴に含まれるページソースから前記商品等を特定する商品等特定データを含むデータを抽出し、前記データ抽出手段によって抽出された商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴のページソースから前記消費者が購入した商品等の属性データを抽出して前記購買データへ付与するデータ付与手段をさらに備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記データ付与手段は、前記購入完了ページのページソースに前記商品等特定データが含まれていない場合に、前記購入完了ページより以前に閲覧されたウェブページの閲覧履歴を当該購入完了ページの閲覧日時から近い順に参照し、参照した閲覧履歴に前記商品等特定データが含まれているならば、当該商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴のページソースから前記属性データを抽出することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記データ抽出手段は、前記ページソース中の位置を示す位置情報と前記購買データの項目とを関連付けた抽出ルールに従い、前記位置情報によって特定されるデータを当該位置情報と関連付けられた項目のデータとして前記ページソースから抽出することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記閲覧履歴取得手段は、前記ウェブページのＵＲＬをさらに含んだ閲覧履歴を取得し、前記ページ種別特定手段は、前記閲覧履歴に含まれるＵＲＬと当該閲覧履歴に含まれるページソース中の所定の文字列との組み合わせが予め設定された組合せに該当する場合に、当該閲覧履歴を前記購入完了ページに関する閲覧履歴と特定することを特徴とする。

また、本発明は、消費者が消費者端末を用いて購入した商品等に関する購買データを収集する購買データ収集装置であって、前記消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得手段と、前記閲覧履歴取得手段によって取得された閲覧履歴の中から前記商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定するページ種別特定手段と、前記購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて前記購買データに含むべきデータを抽出するデータ抽出手段とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、消費者が消費者端末を用いて購入した商品等に関する購買データを収集する購買データ収集方法であって、前記消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得工程と、前記閲覧履歴取得工程において取得した閲覧履歴の中から前記商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定するページ種別特定工程と、前記購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて前記購買データに含むべきデータを抽出するデータ抽出工程とを含んだことを特徴とする。

本発明によれば、閲覧履歴取得手段が、消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得し、ページ種別特定手段が、閲覧履歴取得手段によって取得された閲覧履歴の中から商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定し、データ抽出手段が、購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて購買データに含むべきデータを抽出することとしたため、購買データを効率的に収集することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、データ抽出手段が、購入完了ページに関する閲覧履歴に含まれるページソースから商品等を特定する商品等特定データを含むデータを抽出し、データ付与手段が、データ抽出手段によって抽出された商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴のページソースから消費者が購入した商品等の属性データを抽出して購買データへ付与することとしたため、より多くのデータを含んだ購買データを生成することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、データ付与手段が、購入完了ページのページソースに商品等特定データが含まれていない場合に、購入完了ページより以前に閲覧されたウェブページの閲覧履歴を当該購入完了ページの閲覧日時から近い順に参照し、参照した閲覧履歴に商品等特定データが含まれているならば、当該商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴のページソースから属性データを抽出することとしたため、購入完了ページだけでは消費者が購入した商品等を特定できない場合であっても、消費者が商品等を購入する際に経由する購入手続きのページ等を参照することによって消費者が購入した商品等を特定することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、データ抽出手段が、ページソース中の位置を示す位置情報と購買データの項目とを関連付けた抽出ルールに従い、位置情報によって特定されるデータを当該位置情報と関連付けられた項目のデータとしてページソースから抽出することとしたため、購買データの各項目に該当するデータを適切に抽出することができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、閲覧履歴取得手段が、ウェブページのＵＲＬをさらに含んだ閲覧履歴を取得し、ページ種別特定手段が、閲覧履歴に含まれるＵＲＬと当該閲覧履歴に含まれるページソース中の所定の文字列との組み合わせが予め設定された組合せに該当する場合に、当該閲覧履歴を購入完了ページに関する閲覧履歴と特定することとしたため、閲覧履歴として取得された数多くのウェブページの中から商品等の購入あるいは閲覧に関するウェブページを適切に特定することができる。

図１は、本発明に係る購買データ収集手法の概要を示す図である。 図２は、本実施例に係る購買データ収集システムのネットワーク構成を示す図である。 図３は、消費者端末、購買データ収集サーバおよび分析装置の構成を示すブロック図である。 図４は、閲覧履歴データの一例を示す図である。 図５は、ページ種別判定ルールおよび商品購入データ抽出ルールの一例を示す図である。 図６は、ページソースの一例を示す図である。 図７は、商品購入データの一例を示す図である。 図８は、ページ種別判定ルールおよび商品閲覧データ抽出ルールの一例を示す図である。 図９は、ページソースの一例を示す図である。 図１０は、商品閲覧データの一例を示す図である。 図１１は、購買データの一例を示す図である。 図１２は、商品購入データまたは商品閲覧データの抽出手順を示すフローチャートである。 図１３は、購買データの生成処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、消費者端末の他の構成を示すブロック図である。 図１５は、消費者端末および購買データ収集サーバの他の構成を示すブロック図である。 図１６は、消費者端末および購買データ収集サーバの他の構成を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る購買データ収集手法を適用した購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法あるいは購買データ収集プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る購買データ収集手法の概要について図１を用いて説明した後に、本発明に係る購買データ収集手法を適用した実施例を図２〜図１５を用いて説明することとする。

まず、実施例の詳細な説明に先立ち、本発明に係る購買データ収集手法の概要について図１を用いて説明する。図１は、本発明に係る購買データ収集手法の概要を示す図である。同図に示すように、本発明に係る購買データ収集手法では、消費者パネル調査の調査対象者がパーソナルコンピュータ等の消費者端末を用いて閲覧したウェブページの閲覧履歴から特定のデータを抽出して購買データを生成する。

ここで、購買データとは、消費者が購入した商品やサービス（以下、「商品等」と記載する）に関するデータを示す。たとえば、購買データには、商品名や価格、購入数あるいはブランドといったデータが含まれる。なお、以下では、消費者パネル調査の調査対象者となった消費者を単に「消費者」と呼ぶこととする。

図１に示したように、本発明に係る購買データ収集手法では、まず、各消費者端末から閲覧履歴データを収集する（同図の（１）参照）。なお、かかる閲覧履歴データには、消費者が閲覧したウェブサイトのＵＲＬ（Universal Resource Locator）やページソース等が含まれている。

つづいて、本発明に係る購買データ収集手法では、収集した閲覧履歴データに基づいて消費者が閲覧したウェブページの種別（以下、「ページ種別」と記載する）を特定する（同図の（２）参照）。ここで、ページ種別には、「検索ページ」や「ブログ」、「ニュース」等があるが、本発明に係る購買データ収集手法では、特に、商品等の購入に関するページ種別を「商品詳細ページ」や「購入完了ページ」のように詳細に特定する。

具体的には、本発明に係る購買データ収集手法では、閲覧履歴データに含まれるＵＲＬとページソース中の所定の文字列との組み合わせに基づいてページ種別を特定する。たとえば、ＵＲＬが特定のオンラインショップのＵＲＬであり、かつ、「お買い上げありがとうございます。」のように商品等の購入が完了したことを示す文字列がページソース中に含まれる場合に、かかるウェブページを「購入完了ページ」と特定する。

つづいて、本発明に係る購買データ収集手法では、「購入完了ページ」と特定したウェブページのページソースから購買データの項目に該当するデータを抽出する（同図の（３）参照）。

具体的には、本発明に係る購買データ収集手法では、購買データの各項目とＸｐａｔｈとを関連付けた抽出ルールに従ってページソースから特定のデータを抽出する。ここで、Ｘｐａｔｈとは、ページソース中の位置を示す位置情報である。たとえば、同図に示した場合には、Ｘｐａｔｈ「//table/tobody/tr/td[2]」で示される位置に格納されたデータ「△△△」を「商品名」のデータとして抽出する。

なお、本発明に係る購買データ収集手法では、抽出ルールをウェブサイトごとに用意しており、ページソースからのデータ抽出を行う場合には、該当するウェブサイトに対応した抽出ルールに従ってデータ抽出を行うこととしている。これによって、本発明に係る購買データ収集手法では、サイト横断的な購買データ収集を可能としている。

そして、本発明に係る購買データ収集手法では、購入完了ページから抽出したデータを用いて購買データを生成する（同図の（４）参照）。

このように、本発明に係る購買データ収集手法では、消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得し、取得した閲覧履歴の中から商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定し、購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて購買データに含むべきデータを抽出することとしたため、購買データを効率的に収集することができる。

すなわち、従来の購買データ収集手法は、消費者による手作業を介在させていたため、購買データの収集漏れが生じたり、商品等の購入日時と購買データの送信日時との間に大きなライムラグが生じていたりしていた。しかし、本発明に係る購買データ収集手法では、消費者による手作業を介在させることなく購買データを生成することができるため、購買データの収集漏れやタイムラグが生じることがない。

また、本発明に係る購買データ収集手法では、従来のように消費者に対して煩雑な作業を要求しないため、人件費を抑えることができる結果、消費者パネル調査を低コストで実施することができる。

また、従来の購買データ収集手法は、ＪＡＮコードなどの特定の商品識別コードが付与された商品等しかデータ収集の対象とすることができず、網羅性に欠けるという問題もあった。しかし、本発明に係る購買データ収集手法では、特定の商品識別コードが付与されているか否かに関係なく、消費者が消費者端末を用いて購入した全ての商品等がデータ収集の対象となる。したがって、本発明に係る購買データ収集手法によれば、従来の購買データ収集手法と比較して網羅性の高い調査結果を得ることができる。

ところで、購入完了ページには、購入した商品等のジャンルやカテゴリーあるいはブランドといったデータが含まれていない場合が多い。このため、購入完了ページのみからデータを抽出することとすると、購買データとして不十分なものしか得られないおそれがある。

そこで、本発明に係る購買データ収集手法では、消費者が商品等を購入する場合に必ず商品詳細ページを経由することに着目し、購入完了ページから抽出できなかったデータをかかる商品詳細ページから抽出して購買データへ付与することとした。これによって、本発明に係る購買データ収集手法では、より多くのデータを含んだ購買データを生成することができる。なお、かかる点の詳細については、実施例において後述することとする。

以下では、図１を用いて説明した購買データ収集手法を適用した購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法および購買データ収集プログラムについての実施例を詳細に説明する。なお、以下では、購買データ収集装置の一例として、購買データ収集サーバを用いて説明する。

図２は、本実施例に係る購買データ収集システムのネットワーク構成を示す図である。図２に示すように、本実施例に係る購買データ収集システムは、複数の消費者端末１ａ〜１ｃと、購買データ収集サーバ２とがネットワークを介して接続されている。

消費者端末１ａ〜１ｃは、消費者が使用するパーソナルコンピュータや携帯端末といった端末装置である。また、消費者端末１ａ〜１ｃは、インターネットへ接続することによって各種のウェブページを閲覧可能である。なお、以下では、消費者端末１ａ〜１ｃのうち、任意の消費者端末１ａ〜１ｃを単に「消費者端末１」と記載する。

購買データ収集サーバ２は、消費者が消費者端末１を用いてインターネット上で購入した商品等に関する購買データを収集する装置である。また、購買データ収集サーバ２は、分析装置３と接続している。かかる分析装置３は、購買データ収集サーバ２によって収集された購買データを用いて各種のマーケティング分析を行う装置である。

次に、消費者端末１、購買データ収集サーバ２および分析装置３の構成について図３を用いて説明する。図３は、消費者端末１、購買データ収集サーバ２および分析装置３の構成を示すブロック図である。なお、同図には、消費者端末１、購買データ収集サーバ２および分析装置３の特徴を説明するために必要な構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

図３に示したように、消費者端末１は、ネットワークＩＦ部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを備えている。また、制御部１２は、サイトアクセス部１２ａと閲覧履歴データ送信部１２ｂとを備え、記憶部１３は、閲覧履歴データ１３ａを記憶している。

また、購買データ収集サーバ２は、ネットワークＩＦ部２１と、制御部２２と、記憶部２３とを備えている。また、制御部２２は、閲覧履歴データ収集部２２ａと、商品購入データ抽出部２２ｂと、商品閲覧データ抽出部２２ｃと、属性データ付与部２２ｄと、購買データ送信部２２ｅとを備えている。また、記憶部２３は、閲覧履歴データ２３ａと、商品閲覧データ２３ｂと、商品購入データ２３ｃと、購買データ２３ｄとを記憶している。

また、分析装置３は、制御部３１を備えている。また、制御部３１は、購買データ統計処理部３１ａを備えている。

以下では、まず、消費者端末１の各構成要素について説明する。ネットワークＩＦ部１１は、購買データ収集サーバ２との間でデータの送受信を行う通信デバイスである。

制御部１２は、ウェブページへのアクセス処理や閲覧履歴データの送信処理といった処理を実行する処理部である。サイトアクセス部１２ａは、消費者によって指定されたＵＲＬに従ってインターネット上からページソースや画像といったデータを取得し、取得したデータからウェブページを生成してディスプレイへ表示させる処理部である。

また、サイトアクセス部１２ａは、インターネット上から取得したページソース等のデータを、データの取得日時（サイトへのアクセス日時）や消費者ＩＤ、ＵＲＬ等と関連付けた閲覧履歴データ１３ａを生成して記憶部１３に記憶する処理も併せて行う。

閲覧履歴データ送信部１２ｂは、記憶部１３に記憶された閲覧履歴データ１３ａを所定のタイミング（たとえば、１日に１回）で、購買データ収集サーバ２へ送信する処理部である。このように、消費者端末１側で閲覧履歴データ１３ａを収集することで、購入手続きページのような事後的なクロールが不可能なページも収集することができる。

記憶部１３は、不揮発性メモリやハードディスクドライブといった記憶デバイスであり、閲覧履歴データ１３ａを記憶する。閲覧履歴データ１３ａは、ウェブページへのアクセス日時、ウェブページのＵＲＬ、ウェブページのページソース等を消費者ＩＤと関連付けたデータである。

次に、購買データ収集サーバ２の構成について説明する。ネットワークＩＦ部２１は、消費者端末１および分析装置３との間でデータの送受信を行う通信デバイスである。

制御部２２は、閲覧履歴データの収集、収集した閲覧履歴データからの商品購入データおよび商品閲覧データの抽出、属性データの付与、購買データの送信といった処理を実行する処理部である。

閲覧履歴データ収集部２２ａは、消費者端末１からの閲覧履歴データ１３ａをネットワークＩＦ部２１経由で受信して閲覧履歴データ２３ａとして記憶部２３に蓄積する処理部である。ここで、閲覧履歴データ２３ａの内容について図４を用いて説明する。図４は、閲覧履歴データ２３ａの一例を示す図である。

図４に示すように、閲覧履歴データ２３ａは、「消費者ＩＤ」項目と、「タイムスタンプ」項目と、「ＵＲＬ」項目と、「ページソース」項目とを含んだ情報である。

ここで、「消費者ＩＤ」項目は、消費者を識別する消費者ＩＤが格納される項目である。なお、同図に示した場合には、「００１」や「００２」が格納されている。また、「タイムスタンプ」項目は、ウェブページへのアクセス日時が格納される項目である。

また、「ＵＲＬ」項目は、ウェブページのＵＲＬが格納される項目である。また、「ページソース」項目は、ウェブページのページソース（ＨＴＭＬソース）が格納される項目である。なお、閲覧履歴データ２３ａは、画像データやスタイルシートなどの他の項目を含んでいてもよい。

図３に戻り、商品購入データ抽出部２２ｂについて説明する。商品購入データ抽出部２２ｂは、閲覧履歴データ２３ａの中から、商品等の購入履歴である商品購入データ２３ｃを抽出する処理部である。また、商品購入データ抽出部２２ｂは、抽出した商品購入データ２３ｃを記憶部２３に記憶する処理部でもある。

具体的には、商品購入データ抽出部２２ｂは、まず、ページ種別判定ルールに従い、閲覧履歴データ２３ａの中から、商品等の購入に関するウェブページを特定する。そして、商品購入データ抽出部２２ｂは、商品購入データ抽出ルールに従い、商品等の購入に関するウェブページのページソースから商品購入データ２３ｃの各項目に該当するデータを抽出する。

ここで、ページ種別判定ルールおよび商品購入データ抽出ルールの内容について図５を用いて説明する。図５は、ページ種別判定ルールおよび商品購入データ抽出ルールの一例を示す図である。なお、同図の（Ａ）にはページ種別判定ルールの一例を、同図の（Ｂ）には商品購入データ抽出ルールの一例を、それぞれ示している。

同図の（Ａ）に示したように、ページ種別判定ルールは、「条件」項目、「購入サイト」および「ページ種別」項目を関連付けた情報である。また、「条件」項目は、さらに「ＵＲＬ条件」項目および「タイトル条件」項目を含んでいる。

ここで、「ＵＲＬ条件」項目は、ＵＲＬが格納される項目であり、具体的には、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトのように商品等の販売を行うウェブサイトの購買に関するページのＵＲＬが格納される。

ここで、「ＵＲＬ条件」項目に格納される情報は、必ずしもＵＲＬである必要はなく、正規表現のような条件が格納されてもよい。商品購入データ抽出部２２ｂは、「ＵＲＬ条件」項目にＵＲＬが格納されている場合には、「ＵＲＬ条件」項目に格納されたＵＲＬと閲覧履歴データ２３ａから取り出したレコードに含まれるＵＲＬとの間で、完全一致や前方一致あるいは後方一致といったマッチングを行うこととなる。また、商品購入データ抽出部２２ｂは、「ＵＲＬ条件」項目に正規表現が格納されている場合には、閲覧履歴データ２３ａから取り出したレコードに含まれるＵＲＬに対して、「ＵＲＬ条件」項目に格納された正規表現を用いたマッチングを行うこととなる。

「タイトル条件」項目は、ウェブページのタイトルに関する条件が格納される項目である。なお、「タイトル条件」項目に格納されている「ＮＵＬＬ」は、ウェブページのタイトルに関する条件指定がないことを示している。

「購入サイト」項目は、「ＵＲＬ条件」に格納されたＵＲＬによって特定されるウェブサイトの名称が格納される項目である。なお、同図に示した「ｆｏｏ」は、ＥＣサイトの名称であるものとする。「ページ種別」項目は、ウェブページの種別が格納される項目である。同図に示した場合には、「カート投入」や「購入完了」といったページ種別が格納されている。

つづいて、商品購入データ抽出ルールの内容について説明する。同図に（Ｂ）に示したように、商品購入データ抽出ルールは、「購入サイト」項目、「ページ種別」項目、「Ｘｐａｔｈ条件」項目および「データ種別」項目を関連付けた情報である。なお、「購入サイト」項目および「ページ種別」項目は、図５の（Ａ）に示した「購入サイト」項目および「ページ種別」項目と同様である。

「Ｘｐａｔｈ条件」項目は、Ｘｐａｔｈが格納される項目である。ここで、Ｘｐａｔｈとは、ページソース中の位置を示す位置情報である。すなわち、「Ｘｐａｔｈ条件」は、ページソースから抽出すべきデータの位置を指定する情報である。たとえば、同図に示した場合には、「//b/td[2]/span[3]」などが格納されている。

「データ種別」項目は、「Ｘｐａｔｈ条件」に従って抽出されたデータの種別を示している。たとえば、同図に示した場合には、Ｘｐａｔｈ条件「//b/td[2]/span[3]」に対してデータ種別「商品名」が格納されている。これは、Ｘｐａｔｈ条件「//b/td[2]/span[3]」に従って抽出されるデータの種別が「商品名」であることを示している。

ここで、商品購入データ抽出部２２ｂによるページ種別特定処理および商品購入データ抽出処理の動作例について図６を用いて説明する。図６は、ページソースの一例を示す図である。ここでは、商品購入データ抽出部２２ｂが、閲覧履歴データ２３ａから、図６に示したページソースおよびＵＲＬ「http://foo.example.com/ccc.html」を含んだレコードを取り出した場合について説明する。

図６に示したように、商品購入データ抽出部２２ｂは、取り出したレコードに含まれるＵＲＬおよびページソース中のタイトルの組合せが、ページ種別判定ルールの「条件」項目と一致するか否かを判定する。

ここでは、同図に示したように、ＵＲＬが「http://foo.example.com/ccc.html」であり、ページソース中のタイトルが「お買い上げありがとうございます」であるため（同図の（１）参照）、商品購入データ抽出部２２ｂは、ページ種別判定ルールの「条件」項目と一致すると判定する。

また、商品購入データ抽出部２２ｂは、一致した条件と関連付けられた「購入サイト」項目および「ページ種別」項目に格納されたデータをそれぞれ閲覧履歴データ２３ａから取り出したレコードに対応する「購入サイト」および「ページ種別」であると特定する。ここでは、閲覧履歴データ２３ａから取り出したレコードに対応する「購入サイト」が「ｆｏｏ」であり「ページ種別」が「購入完了」であると特定する。

つづいて、商品購入データ抽出部２２ｂは、特定した「購入サイト」および「ページ種別」の組合せに対応するＸＰａｔｈ条件に従ってページソースからデータを抽出する。ここでは、購入サイト「ｆｏｏ」、ページ種別「購入完了」に対応するＸｐａｔｈ条件「//table/tbody/tr/td[2]」に従って、図６に示したページソースからデータ「△△△」を抽出する（同図の（２）参照）。

そして、商品購入データ抽出部２２ｂは、ページソースから抽出したデータを、「購入サイト」および「ページ種別」の組合せに対応するデータ種別のデータとして商品購入データへセットする。ここでは、ページソースから取り出したデータ「△△△」を商品購入データの「商品名」項目へセットする。

なお、ページソースのタグ名にデータ種別が含まれている場合、タグの属性値にデータ種別が含まれている場合、あるいは、本文中にデータ種別を表現する文字列が含まれている場合には、かかるタグに対応するデータを抽出すべき旨の条件（たとえば、「商品名」タグに対応するデータを抽出すべき旨の条件）をＸｐｔｈ条件として指定してもよい。このようにすれば、ウェブページのレイアウトが変化した場合であっても、所望のデータ種別に対応するデータを抽出することができる。

このようにして、商品購入データ抽出部２２ｂは、商品等の購入に関するウェブページの閲覧履歴２２ａから特定のデータを抽出して商品購入データ２３ｃを生成する。ここで、商品購入データ抽出部２２ｂによって生成される商品購入データの内容について図７を用いて説明する。図７は、商品購入データ２３ｃの一例を示す図である。

図７に示すように、商品購入データ２３ｃは、「消費者ＩＤ」項目、「タイムスタンプ」項目、「手続き種別」項目、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目、「購入サイト」項目、「購入単価」項目、「購入数」項目および「商品詳細ページＵＲＬ」項目を含んでいる。ここで、「消費者ＩＤ」項目、「タイムスタンプ」項目および「商品詳細ページＵＲＬ」項目は、閲覧履歴データ２３ａに含まれる「消費者ＩＤ」項目、「タイムスタンプ」項目および「ＵＲＬ」項目に対応する。

また、「手続き種別」項目は、ページ種別判定ルールに従って特定したページ種別が格納される項目である。また、「商品名」項目は、消費者が購入した商品等の名称が格納される項目である。また、「商品ＩＤ」項目は、消費者が購入した商品等を識別する商品ＩＤが格納される。また、「購入サイト」項目は、ページ種別判定ルールに従って特定した購入サイトの名称が格納される項目である。また、「購入単価」項目は、消費者が購入した商品等の単価が格納される項目である。また、「購入数」項目は、消費者が購入した商品等の個数が格納される項目である。

なお、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目、「購入単価」項目および「購入数」項目には、各項目（データ種別）と関連付けられたＸｐａｔｈ条件に従ってページソースから抽出されたデータが格納されることとなる。

また、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目および「商品詳細ＵＲＬページ」項目は、消費者が購入した商品等を特定するためのデータ（以下、「商品等特定データ」と記載する）に相当する。

図３に戻り、商品閲覧データ抽出部２２ｃについて説明する。商品閲覧データ抽出部２２ｃは、閲覧履歴データ２３ａの中から、商品等の閲覧履歴である商品閲覧データ２３ｂを抽出する処理部である。また、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、抽出した商品閲覧データ２３ｂを記憶部２３に記憶する処理部でもある。

具体的には、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、まず、ページ種別判定ルールに従い、閲覧履歴データ２３ａの中から、商品等の閲覧に関するウェブページを特定する。そして、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、商品閲覧データ抽出ルールに従い、商品等の購入に関するウェブページのページソースから商品閲覧データ２３ｂの各項目に該当するデータを抽出する。

ここで、ページ種別判定ルールおよび商品閲覧データ抽出ルールの内容について図８を用いて説明する。図８は、ページ種別判定ルールおよび商品閲覧データ抽出ルールの一例を示す図である。なお、同図の（Ａ）にはページ種別判定ルールの一例を、同図の（Ｂ）には商品閲覧データ抽出ルールの一例を、それぞれ示している。

同図の（Ａ）に示したように、ページ種別判定ルールは、「条件」項目、「販売サイト」および「ページ種別」項目を関連付けた情報である。また、「条件」項目は、さらに「ＵＲＬ条件」項目および「タイトル条件」項目を含んでいる。なお、「販売サイト」項目は、消費者が閲覧した商品等を販売しているウェブサイトの名称が格納される項目である。

ここで、図８の（Ａ）に示したページ種別判定ルールでは、「ページ種別」項目に、「商品詳細」などの商品等の閲覧に関するページ種別が格納される点で、図５の（Ａ）に示したページ種別判定ルールと異なっている。

つづいて、商品閲覧データ抽出ルールの内容について説明する。図８に（Ｂ）に示したように、商品閲覧データ抽出ルールは、図５の（Ｂ）に示した商品購入データ抽出ルールと同様に、「購入サイト」項目、「ページ種別」項目、「Ｘｐａｔｈ条件」項目および「データ種別」項目を関連付けた情報である。

ここで、商品閲覧データ抽出部２２ｃによるページ種別特定処理および商品閲覧データ抽出処理の動作例について図９を用いて説明する。図９は、ページソースの一例を示す図である。ここでは、商品閲覧データ抽出部２２ｃが、閲覧履歴データ２３ａから、図９に示したページソースおよびＵＲＬ「http://foo.example.com/ccc.html」を含んだレコードを取り出した場合について説明する。

図９に示したように、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、取り出したレコードに含まれるＵＲＬおよびページソース中のタイトルの組合せが、ページ種別判定ルールの「条件」項目と一致するか否かを判定する。

ここでは、同図に示したように、ＵＲＬが「http://foo.example.com/ccc.html」であり、ページソース中のタイトルが「商品詳細：」であるため（同図の（１）参照）、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、ページ種別判定ルールの「条件」項目と一致すると判定する。

なお、商品閲覧データ２３ｂの「ＵＲＬ条件」項目に格納される情報も、商品購入データ２３ａと同様、必ずしもＵＲＬである必要はなく、正規表現のような条件が格納されてもよい。商品閲覧データ抽出部２２ｃは、「ＵＲＬ条件」項目に正規表現が格納されている場合には、閲覧履歴データ２３ａから取り出したレコードに含まれるＵＲＬに対して、「ＵＲＬ条件」項目に格納された正規表現を用いたマッチングを行うこととなる。

また、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、一致した条件と関連付けられた「販売サイト」項目および「ページ種別」項目に格納されたデータをそれぞれ閲覧履歴データ２３ａから取り出したレコードに対応する「販売サイト」および「ページ種別」であると特定する。ここでは、閲覧履歴データ２３ａから取り出したレコードに対応する「販売サイト」が「ｆｏｏ」であり「ページ種別」が「商品詳細」であると特定する。

つづいて、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、特定した「販売サイト」および「ページ種別」の組合せに対応するＸＰａｔｈ条件に従ってページソースからデータを抽出する。ここでは、購入サイト「ｆｏｏ」、ページ種別「商品詳細」に対応するＸｐａｔｈ条件「//table/tbody/tr/td[2]」に従って、図９に示したページソースからデータ「２，５００円」を抽出する（同図の（２）参照）。

そして、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、ページソースから抽出したデータを、「販売サイト」および「ページ種別」の組合せに対応するデータ種別のデータとして商品閲覧データ２３ｂへセットする。ここでは、ページソースから取り出したデータ「２，５００円」を商品購入データの「価格」項目へセットする。

このようにして、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、商品等の購入に関するウェブページの閲覧履歴データ２３ａから特定のデータを抽出して商品閲覧データ２３ｂを生成する。ここで、商品閲覧データ抽出部２２ｃによって生成される商品購入データの内容について図１０を用いて説明する。図１０は、商品閲覧データ２３ｂの一例を示す図である。

図１０に示すように、商品閲覧データ２３ｂは、「消費者ＩＤ」項目、「タイムスタンプ」項目、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目、「販売サイト」項目、「売価」項目、「定価」項目、「ジャンル・カテゴリー」項目および「商品詳細ページＵＲＬ」項目を含んでいる。

ここで、「消費者ＩＤ」項目、「タイムスタンプ」項目、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目、「販売サイト」項目および「商品詳細ページＵＲＬ」項目は、それぞれ商品購入データ２３ｃに含まれる「消費者ＩＤ」項目、「タイムスタンプ」項目、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目、「購入サイト」項目および「商品詳細ページＵＲＬ」項目と同様である。

また、「売価」項目、「定価」項目および「ジャンル・カテゴリー」項目は、それぞれ消費者が閲覧したウェブページに掲載された商品等の売価、定価およびジャンル・カテゴリーが格納される項目である。

なお、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目、「売価」項目、「定価」項目および「ジャンル・カテゴリー」項目には、各項目（データ種別）と関連付けられたＸｐａｔｈ条件に従ってページソースから抽出されたデータが格納されることとなる。

また、「販売サイト」項目、「売価」項目、「定価」項目および「ジャンル・カテゴリー」項目は、消費者が購入した商品等の属性をあらわすデータ（以下、「属性データ」と記載する）として利用される。

このように、本実施例では、商品購入データ抽出部２２ｂおよび商品閲覧データ抽出部２２ｃが、ページソース中の位置を示すＸｐａｔｈ条件と購買データの項目とを関連付けた抽出ルールに従い、Ｘｐａｔｈ条件によって特定されるデータを当該Ｘｐａｔｈ条件と関連付けられた項目のデータとしてページソースから抽出することとした。したがって、購買データ２３ｄの各項目に該当するデータを適切に抽出することができる。

また、本実施例では、商品購入データ抽出部２２ｂおよび商品閲覧データ抽出部２２ｃが、閲覧履歴に含まれるＵＲＬと当該閲覧履歴に含まれるページソース中の所定の文字列との組み合わせが予め設定された組合せに該当する場合に、当該閲覧履歴を購入完了ページに関する閲覧履歴と特定することとした。したがって、閲覧履歴データ２３ａとして取得された数多くのウェブページの中から商品等の購入あるいは閲覧に関するウェブページを適切に特定することができる。

図３に戻り、属性データ付与部２２ｄについて説明する。属性データ付与部２２ｄは、商品購入データ２３ｃに含まれる商品等特定データ（商品名、商品ＩＤ）等に対して商品閲覧データ２３ｂに含まれる属性データを付与して購買データを生成する処理部である。

具体的には、属性データ付与部２２ｄは、まず、商品購入データ２３ｃからレコードを１つ取り出す。また、属性データ付与部２２ｄは、取り出したレコードと同一の消費者に関するレコードであり、かつ、取り出したレコードに含まれる商品ＩＤ、商品詳細ページＵＲＬまたは商品名を含むレコードを商品閲覧データ２３ｂから取り出す。

そして、属性データ付与部２２ｄは、商品購入データ２３ｃから取り出したレコードに対して商品閲覧データ２３ｂから取り出したレコードに含まれる属性データを付与したものを購買データ２３ｄとして記憶部２３に記憶する。

ここで、購買データ２３ｄの内容について図１１を用いて説明する。図１１は、購買データ２３ｄの一例を示す図である。同図に示すように、購買データ２３ｄは、商品購入データ２３ｃの各項目に対して商品閲覧データ２３ｂに含まれる属性データが付加されたものとなっている。具体的には、購買データ２３ｄは、「消費者ＩＤ」項目、「タイムスタンプ」項目、「商品名」項目、「商品ＩＤ」項目、「購入サイト」項目、「購入単価」項目、「購入数」項目、「ジャンル・カテゴリー」項目および「ブランド」項目を含んでいる。

図３に戻り、購買データ送信部２２ｅについて説明する。購買データ送信部２２ｅは、記憶部２３に記憶された購買データ２３ｄをネットワークＩＦ部２１経由で分析装置３へ送信する処理部である。

つづいて、分析装置３の構成について説明する。分析装置３は、制御部３１を備えている。また、制御部３１は、購買データ統計処理部３１ａを備えている。購買データ統計処理部３１ａは、購買データ収集サーバ２から取得した購買データ２３ｄを用いて各種のマーケティング分析を行う処理部である。具体的には、購買データ統計処理部３１ａは、消費者ごとの購入単価の集計の他、商品やブランド、ジャンルごとの販売数や売上の集計やクロス分析等を行う。

次に、商品購入データ２３ｃまたは商品閲覧データ２３ｂの抽出処理の処理手順について図１２を用いて説明する。図１２は、商品購入データ２３ｃまたは商品閲覧データ２３ｂの抽出手順を示すフローチャートである。

同図に示すように、購買データ収集サーバ２では、商品購入データ抽出部２２ｂまたは商品閲覧データ抽出部２２ｃが、閲覧履歴データ２３ａからレコードを１つ取り出す（ステップＳ１０１）。

つづいて、商品購入データ抽出部２２ｂまたは商品閲覧データ抽出部２２ｃは、取り出したレコードに含まれるＵＲＬおよびタイトルの組合せが、ページ種別判定ルールの条件と一致するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。なお、商品購入データ抽出部２２ｂは、図５の（Ａ）に示したページ種別判定ルールを用いて判定を行い、商品閲覧データ抽出部２２ｃは、図８の（Ａ）に示したページ種別判定ルールを用いて判定を行う。

つづいて、ＵＲＬおよびタイトルの組合せがページ種別判定ルールの条件と一致した場合（ステップＳ１０２、Ｙｅｓ）、商品購入データ抽出部２２ｂまたは商品閲覧データ抽出部２２ｃは、該当するページ種別に対応するＸｐａｔｈ条件に従ってレコードからデータを抽出する（ステップＳ１０３）。

たとえば、該当するページ種別が「購入完了」である場合には、商品購入データ抽出部２２ｂは、「購入完了」に対応するＸｐａｔｈ条件「//table/tbody/tr/td[2]」に従い、データ種別「商品名」のデータをレコードに含まれるページソースから抽出する。

なお、ＵＲＬおよびタイトルの組合せがページ種別判定ルールの条件の何れにも一致しない場合には（ステップＳ１０２、Ｎｏ）、商品購入データ抽出部２２ｂまたは商品閲覧データ抽出部２２ｃは、処理をステップＳ１０１へ戻し、閲覧履歴データ２３ａから次のレコードを取り出す。

ステップＳ１０３の処理を終えると、商品購入データ抽出部２２ｂまたは商品閲覧データ抽出部２２ｃは、ページソースから抽出したデータを商品購入データ２３ｃまたは商品閲覧データ２３ｂの該当項目へセットして（ステップＳ１０４）、処理を終了する。たとえば、データ種別「商品名」のデータを抽出した場合、商品購入データ抽出部２２ｂは、かかるデータを商品購入データ２３ｃの「商品名」項目へセットする。

なお、ステップＳ１０１で取り出した１つのレコードに複数の商品等が含まれる場合には、ステップＳ１０３およびステップＳ１０４の処理をかかるレコードに含まれる商品等分繰り返すこととなる。

また、ステップＳ１０３において、商品購入データ抽出部２２ｂまたは商品閲覧データ抽出部２２ｃは、単純にＸｐａｔｈ条件によって指定される範囲のデータを抽出するだけでなく、その後、規定のルールに基づいて数値変換処理（たとえば、「１，０００円」→「１０００」など）を行ったり、日本語解析処理により表記ゆれを補正する処理を行ったりしてもよい。これによって、より適切なデータ抽出を行うことができる。

また、ステップＳ１０４において、商品購入データ抽出部２２ｂまたは商品閲覧データ抽出部２２ｃは、所定のルール（たとえば、「カート投入」ページでは価格が必須、価格・販売数は必ず数値型であるなど）に基づき、抽出したデータの整合性をチェックし、異常があれば、抽出ルールの見直しの警告を挙げる等の処理を行ってもよい。

次に、購買データの生成処理の処理手順について図１３を用いて説明する。図１３は、購買データの生成処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、同図に示す処理手順は一例であり、たとえば、ＥＣサイトごとに特化した処理手順を用意してＥＣサイト別に実行することとしてもよい。

同図に示したように、購買データ収集サーバ２では、属性データ付与部２２ｄが、商品購入データ２３ｃからページ種別「購入完了」のレコードを１つ取り出す（ステップＳ２０１）。つづいて、属性データ付与部２２ｄは、取り出したレコードに、商品ＩＤ、商品名または商品詳細ＵＲＬページ（すなわち、商品等特定データ）の何れかが含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

かかる処理において、商品等特定データがレコードに含まれていない場合（ステップＳ２０２、Ｎｏ）、属性データ付与部２２ｄは、同一の消費者に関する商品購入データを１つ遡り（ステップＳ２０３）、かかるレコードについてステップＳ２０２の判定を再度行う。そして、取り出したレコードに商品等特定データが含まれる場合には（ステップＳ２０２、Ｙｅｓ）、属性データ付与部２２ｄは、取り出したレコードに含まれる商品等特定データを購買データの該当項目へセットする（ステップＳ２０４）。

たとえば、属性データ付与部２２ｄは、ステップＳ２０１において、図７に示した商品購入データ２３ｃの中から手続き種別「購入完了」のレコードを取り出したとする。ところが、図７に示したように、取り出したレコードには、商品名、商品ＩＤおよび商品詳細ページＵＲＬの何れも含まれていない。このため、かかるレコードからは、消費者がどういった商品等を購入したのかを特定することができない。

ここで、消費者は、商品等の購入を完了させるまでに購入手続きページを経由することが一般的である。すなわち、購入完了に関するレコードの直前に記録されたレコードは、消費者が購入した商品等の購入手続きに関するレコードである可能性が高い。また、かかる購入手続きページには、消費者が購入した商品等の詳細情報が含まれている可能性も高い。

そこで、属性データ付与部２２ｄは、購入完了に関するレコードに商品等特定データが含まれていない場合には、かかるレコードの直前に記録された同一消費者のレコードを取り出し、取り出したレコードから商品等特定データを抽出して購買データへセットすることとした。

したがって、購入完了ページだけでは消費者が購入した商品等を特定できない場合であっても、消費者が商品等を購入する際に経由する購入手続きのページ等を参照することによって消費者が購入した商品等を特定することができる。

つづいて、属性データ付与部２２ｄは、同一消費者の商品閲覧データ２３ｂに、同一の商品ＩＤ、商品詳細ページＵＲＬまたは商品名（すなわち、商品等特定データ）を含むレコードが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

そして、属性データ付与部２２ｄは、同一の商品等特定データを含むレコードが存在する場合には（ステップＳ２０５、Ｙｅｓ）、該当するレコードから属性データ（たとえば、「販売サイト」、「売価」、「定価」および「ジャンル・カテゴリー」など）を抽出する（ステップＳ２０６）。

一方、属性データ付与部２２ｄは、同一の商品等特定データを含むレコードが存在しない場合には（ステップＳ２０５、Ｎｏ）、商品閲覧データ２３ｂの各レコードのうち、ステップＳ２０１またはステップＳ２０３で取り出したレコードのアクセス日時の直前のアクセス日時を含むレコードから属性データを抽出する（ステップＳ２０７）。

そして、属性データ付与部２２ｄは、ステップＳ２０６またはステップＳ２０７において抽出した属性データを購買データ２３ｄへ付与し（ステップＳ２０８）、処理を終了する。

上述してきたように、本実施例では、閲覧履歴データ収集部２２ａが、消費者端末１で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴データ２３ａを取得し、商品購入データ抽出部２２ｂが、閲覧履歴データ収集部２２ａによって取得された閲覧履歴データ２３ａの中から商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴データ２３ａを特定し、購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて購買データに含むべきデータを抽出することとした。したがって、購買データを効率的に収集することができる。

また、本実施例では、商品購入データ抽出部２２ｂが、購入完了ページに関する閲覧履歴データ２３ａに含まれるページソースから商品等特定データを含むデータを抽出し、属性データ付与部２２ｄが、商品購入データ抽出部２２ｂによって抽出された商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴データ２３ａのページソースから属性データを抽出して購買データへ付与することとした。したがって、より多くのデータを含んだ購買データを生成することができる。

また、本実施例では、属性データ付与部２２ｄが、購入完了ページのページソースに商品等特定データが含まれていない場合に、購入完了ページより以前に閲覧されたウェブページの閲覧履歴データ２３ａを当該購入完了ページの閲覧日時から近い順に参照し、参照した閲覧履歴に商品等特定データが含まれているならば、当該商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴のページソースから属性データを抽出することとした。したがって、購入完了ページだけでは消費者が購入した商品等を特定できない場合であっても、消費者が商品等を購入する際に経由する購入手続きのページ等を参照することによって消費者が購入した商品等を特定することができる。

ところで、上述してきた実施例では、消費者が閲覧したウェブページの全ての閲覧履歴を購買データ収集サーバ２へ送信することとした。しかしながら、消費者が閲覧したウェブページの中には消費者の個人情報が含まれるものもあり、このようなウェブページの閲覧履歴を送信することは、個人情報保護の観点上好ましくない。

そこで、消費者端末１が、閲覧履歴データ１３ａを個人情報を除去した上で送信することとしてもよい。以下、かかる点について図１４を用いて説明しておく。図１４は、消費者端末１の他の構成を示すブロック図である。同図に示すように、消費者端末１の制御部１２は、個人情報除去部１２ｃをさらに備えている。

個人情報除去部１２ｃは、記憶部１３に記憶された閲覧履歴データ１３ａを所定のタイミング（たとえば、１日に１回）で取り出し、取り出した閲覧履歴データ１３ａに対して個人情報除去処理を施した上で閲覧履歴データ送信部１２ｂへ渡す。たとえば、個人情報除去部１２ｃは、閲覧履歴データ１３ａに含まれるページソースから、勤務先や職業、年収、携帯電話の番号、クレジットカードの利用状況といった購買データの生成に直接関係のない個人情報をＸｐａｔｈ条件等を用いて特定して除去する。

なお、個人情報除去部は、購買データ収集サーバ２が備えていてもよい。かかる場合、購買データ収集サーバ２では、個人情報除去部が、閲覧履歴データ収集部２２ａによって収集された閲覧履歴データに対して個人情報除去処理を施したうえで、記憶部２３へ記憶することとすればよい。

また、上述してきた実施例では、商品購入データおよび商品閲覧データの抽出処理を購買データ収集サーバ２が行う場合について説明してきたが、これに限ったものではなく、消費者端末１が、商品購入データおよび商品閲覧データの抽出処理を行うこととしてもよい。以下、かかる場合について図１５を用いて説明しておく。図１５は、消費者端末１および購買データ収集サーバ２の他の構成を示すブロック図である。

同図に示すように、消費者端末１の制御部１２は、商品購入データ抽出部１２ｄおよび商品閲覧データ抽出部１２ｅをさらに備えている。また、消費者端末１の記憶部１３は、商品購入データ１３ｂおよび商品閲覧データ１３ｃをさらに記憶している。

具体的には、消費者端末１では、商品購入データ抽出部１２ｄが、閲覧履歴データ１３ａから商品購入データ１２ｂを抽出して記憶部１３へ記憶し、商品閲覧データ抽出部１２ｅが、閲覧履歴データ１３ａから商品閲覧データ１３ｃを抽出して記憶部１３へ記憶する。また、消費者端末１では、閲覧履歴データ送信部１２ｂが、記憶部１３に記憶された商品購入データ１３ｂおよび商品閲覧データ１３ｃを所定のタイミングで購買データ収集サーバ２へ送信する。

一方、購買データ収集サーバ２では、閲覧履歴データ収集部２２ａが、消費者端末１から商品購入データ１３ｂおよび商品閲覧データ１３ｃを受信し、それぞれ商品購入データ２３ｃおよび商品閲覧データ２３ｂとして記憶部２３へ記憶する。これ以降は、上述してきた実施例と同様であり、属性データ付与部２２ｄが購買データ２３ｄを生成し、購買データ送信部２２ｅが、購買データ２３ｄを分析装置３へ送信する。

このようにすれば、消費者端末１からは、商品購入データおよび商品閲覧データのみが送信されることとなるため、ネットワークを介して送信されるデータ量が少なくて済む。また、送信データに個人情報が含まれる可能性が低くなるため、個人情報に配慮したサービス提供が可能となる。

また、購買データの生成までの全ての処理を消費者端末１側で行うこととしてもよい。以下、かかる場合について図１６を用いて説明しておく。図１６は、消費者端末１および購買データ収集サーバ２の他の構成を示すブロック図である。

同図に示すように、消費者端末１の制御部１２は、属性データ付与部１２ｆをさらに備えている。また、消費者端末１の記憶部１３は、購買データ１３ｄをさらに記憶している。

具体的には、消費者端末１では、属性データ付与部１２ｆが購買データ１３ｄを生成して記憶部１３に記憶し、閲覧履歴データ送信部１２ｂが、記憶部１３に記憶された購買データ１３ｄを所定のタイミングで購買データ収集サーバ２へ送信する。

一方、購買データ収集サーバ２では、閲覧履歴データ収集部２２ａが、消費者端末１から購買データ１３ｄを受信し、購買データ２３ｄとして記憶部２３へ記憶する。これ以降は、上述してきた実施例と同様であり、購買データ送信部２２ｅが、購買データ２３ｄを分析装置３へ送信する。

このようにすれば、消費者端末１からは、購買データのみが送信されることとなるため、ネットワークを介して送信されるデータ量をさらに少なくすることができる。また、送信データに個人情報が含まれる可能性をさらに低くすることができる。

ところで、上記してきた実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるとして説明した処理の全部または一部を公知の手法で自動的に行うこともできる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、コンピュータ（たとえば、パーソナルコンピュータやワークステーション）およびコンピュータで解析実行されるプログラムにて、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

なお、かかるプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、かかるプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上のように、本発明に係る購買データ収集システム、購買データ収集装置、購買データ収集方法および購買データ収集プログラムは、購買データを効率的に収集したい場合に有用であり、特に、消費者パネル調査の実施に際して各消費者から購買データを収集する場合に適している。

１ａ〜１ｃ 消費者端末
１１ ネットワークＩＦ部
１２ 制御部
１２ａ サイトアクセス部
１２ｂ 閲覧履歴データ送信部
１３ 記憶部
１３ａ 閲覧履歴データ
２ 購買データ収集サーバ
２１ ネットワークＩＦ部
２２ 制御部
２２ａ 閲覧履歴データ収集部
２２ｂ 商品購入データ抽出部
２２ｃ 商品閲覧データ抽出部
２２ｄ 属性データ付与部
２２ｅ 購買データ送信部
２３ 記憶部
２３ａ 閲覧履歴データ
２３ｂ 商品閲覧データ
２３ｃ 商品購入データ
２３ｄ 購買データ
３ 分析装置
３１ 制御部
３１ａ 購買データ統計処理部

Claims (8)

1. 前記消費者が消費者端末を用いて購入した商品等に関する購買データを収集する購買データ収集システムであって、
   前記消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得手段と、
   前記閲覧履歴取得手段によって取得された閲覧履歴の中から前記商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定するページ種別特定手段と、
   前記購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて前記購買データに含むべきデータを抽出するデータ抽出手段と
   を備えたことを特徴とする購買データ収集システム。
2. 前記データ抽出手段は、
   前記購入完了ページに関する閲覧履歴に含まれるページソースから前記商品等を特定する商品等特定データを含むデータを抽出し、
   前記データ抽出手段によって抽出された商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴のページソースから前記消費者が購入した商品等の属性データを抽出して前記購買データへ付与するデータ付与手段
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の購買データ収集システム。
3. 前記データ付与手段は、
   前記購入完了ページのページソースに前記商品等特定データが含まれていない場合に、前記購入完了ページより以前に閲覧されたウェブページの閲覧履歴を当該購入完了ページの閲覧日時から近い順に参照し、参照した閲覧履歴に前記商品等特定データが含まれているならば、当該商品等特定データと同一の商品等特定データを含む他の閲覧履歴のページソースから前記属性データを抽出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の購買データ収集システム。
4. 前記データ抽出手段は、
   前記ページソース中の位置を示す位置情報と前記購買データの項目とを関連付けた抽出ルールに従い、前記位置情報によって特定されるデータを当該位置情報と関連付けられた項目のデータとして前記ページソースから抽出する
   ことを特徴とする請求項１、２または３に記載の購買データ収集システム。
5. 前記閲覧履歴取得手段は、
   前記ウェブページのＵＲＬをさらに含んだ閲覧履歴を取得し、
   前記ページ種別特定手段は、
   前記閲覧履歴に含まれるＵＲＬと当該閲覧履歴に含まれるページソース中の所定の文字列との組み合わせが予め設定された組合せに該当する場合に、当該閲覧履歴を前記購入完了ページに関する閲覧履歴と特定する
   ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の購買データ収集システム。
6. 消費者が消費者端末を用いて購入した商品等に関する購買データを収集する購買データ収集装置であって、
   前記消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得手段と、
   前記閲覧履歴取得手段によって取得された閲覧履歴の中から前記商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定するページ種別特定手段と、
   前記購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて前記購買データに含むべきデータを抽出するデータ抽出手段と
   を備えたことを特徴とする購買データ収集装置。
7. 消費者が消費者端末を用いて購入した商品等に関する購買データを収集する購買データ収集方法であって、
   前記消費者端末で閲覧されたウェブページのページソースを含む閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得工程と、
   前記閲覧履歴取得工程において取得した閲覧履歴の中から前記商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定するページ種別特定工程と、
   前記購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて前記購買データに含むべきデータを抽出するデータ抽出工程と
   を含んだことを特徴とする購買データ収集方法。
8. 請求項６に記載の購買データ収集装置の動作手順をコンピュータに実行させることを特徴とする購買データ収集プログラム。

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