ITmedia社主催の特集連動勉強会（@特勉）の発表資料

1. Hadoopエコシステムを駆使した
これからのWebアクセス解析サービス
2014年年1⽉月23⽇日
株式会社セラン R&D戦略略室
須⽥田幸憲
@sudabon
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2. ⾃自⼰己紹介
須⽥田幸憲（@sudabon)
株式会社セラン R&D戦略略室 室⻑⾧長
経歴
l 1997〜～2004 NEC 中央研究所 / ネットワークの研究
l 2005〜～2006 BIGLOBE / BtoBサービスの開発
<SNIP>
l 2012/8〜～ 現職
Hadoop歴：約1年年
好きなHadoopエコシステム：Hive
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3. セランの事業紹介
1. MOBYLOG（モビログ）
l Webアクセス解析・広告効果測定サービス
l 2005年年12⽉月にサービス開始
l PC、スマホ、ケータイ、スマホアプリの計測が可能
l ケータイでの解析が強み（MOBYLOG ENGINE）
• 旧Omniture社（現Adobe社）のSiteCatalyst、及びWebTrends社
のWebTrends AnalyticsにモジュールとしてOEM提供
2. Xdata collect（クロスデータ・コレクト）
l クラウド型のログストレージサービス
l 2013年年5⽉月にサービス開始
l Webサーバで取得できる情報に加えて、セッション情報や
ユーザイベントも保存でき、CSVとしてダウンロード可能
l ⽉月間50万件までは無料料で利利⽤用可能
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4. これまでのWebアクセス解析サービス
これまでは”セッションを軸とした集計”が主流流だった
Webアクセス解析のキホン
– ３⼤大重要⽤用語
• ページビュー（PV）数
• セッション（訪問）数
• ユニークユーザ（UU）数
– ４⼤大指標
• 新規セッション（訪問）率率率
• コンバージョン（CV）率率率
• 直帰率率率
• 平均滞在時間
週次や⽉月次によるチェックでWebサイトの状況把握
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5. これからのWebアクセス解析サービス
”ユニークユーザを軸とした分析”のニーズが急拡⼤大
ここでのユニークユーザを軸とした分析とは？
– ログインID等のユーザアカウントと紐紐付けができないアク
セスログも対象としたユニークユーザを軸に分析
例例１）広告におけるアトリビューション分析
流流⼊入元メディア毎のコンバージョン貢献度度 ⇒ 広告メディアの予算配分
例例２）ECサイトにおけるカート放棄分析
カート放棄されたユーザの購買率率率と間隔 ⇒ メール・リマーケティング
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6. ECサイトにおけるUU分析の課題と対処法
1. サイト利利⽤用時にログインが必須ではない
– ユーザを特定できないアクセスログが⽣生成される
– ECサイトに依ってはログインアカウントなしでも購⼊入可能
2. マルチデバイスを利利⽤用するユーザの増⼤大
– 同⼀一ユーザの異異なるセッションのアクセスログが⽣生成される
実装を⼯工夫することで、結果の厳密性を向上
セッションとユーザアカウントが紐紐付いた時点で、過去に遡っ
てユーザアカウントでログを分析できるように実装
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7. マルチデバイスの利利⽤用例例
朝
通勤時間にチェック
昼
昼休みに会社でチェック
夜
⾃自宅宅のベッドで購⼊入
同⼀一ユーザが異異なるデバイスからECサイトにアクセス
異異なるセッションキーのアクセスログが⽣生成
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8. カート放棄分析①
カート放棄フロー
1
訪問
商品閲覧や特定
URL参照のアク
ションイベント
2
3
カート
29,907件
730,298件
100%
購⼊入
14,041件
カート利利⽤用率率率 4.1%
( ②/①*100 )
4
CVR 1.9%
( ③/①*100 )
5
直帰
カート前離離脱
カート放棄
231,214件
469,117件
15,886件
直帰率率率 31.7%
カート放棄率率率 53.1%
( ⑤/②*100 )
▲
従来のアクセス解析ツールは
ここまでしか分析できない。
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9. カート放棄分析②
5
カート放棄
15,886件
カート放棄率率率 53.1%
( ⑤/②*100 )
▲
本当に放棄？
［参考情報］
・2012年年のUSでの調査結果
カート放棄率率率 = 65%
＜放棄理理由＞
1. 配送料料 ⇒ 44%
2. 将来買う予定 ⇒ 41%
3. 商品価格が⾼高い ⇒ 25%
［出典］
Lean Analytics
［仮説］カートをお気に⼊入り代わ
りに利利⽤用するユーザーが多い？
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10. カート放棄分析③
カート放棄後24時間以上経過したユーザをさらに分析
カート放棄セッションの内訳
5
6
7
カート放棄
再訪問
10,394件
15,886件
9
購⼊入
34.5%
1,046件
再訪問率率率 65.4%
15,866
再訪問購⼊入率率率 6.6%
( ⑦/⑤*100 )
( ⑥/⑤*100 )
8
6.6%
58.9%
7
8
9
再訪問なし
離離脱
5,472件
9,348件
未再訪問率率率 34.5%
( ⑨/⑤*100 )
カート放棄ユーザのうち
購⼊入に⾄至らない割合は
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離離脱率率率 58.9%
10
14,820件
( ⑧ + ⑨ )
( ⑧/⑤*100 )
93.4
( ⑩ / ⑤*100 )
%◀
ここを改善することで
購⼊入数の増加が⾒見見込める
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11. カート放棄分析④
例例えば改善⽬目標を5%に設定した場合
93.4%
14,820件
5
%
88.4%
14,020件
◀
800件の購⼊入増加
⽉月間平均購買単価
改善件数
売上増
12,523円
800件
10,018,011円
⽉月間売上の7.3%
単純計算すると
120,000,000円/年年
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12. カート放棄分析⑤
改善⽬目標を達成するためには？
カート放棄
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14,820件
メール・リマーケティング
（お・も・て・な・し）
例例）カートに⼊入っている商品に関するフォローメールを配信
１回⽬目 -‐‑‒> ●⽇日後 ： カートリマインダー
２回⽬目 -‐‑‒> ●⽇日後 ： クーポン
３回⽬目 -‐‑‒> ●⽇日後 ： さらにお得なクーポン
カート内の商品や顧客属性で
セグメンテーションして、
メール配信するユーザを限定
実際問題として何⽇日後にメール配信すればいい？
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13. カート放棄分析⑥
購⼊入ユーザの再訪問間隔と購⼊入率率率の関係
カート放棄後に再訪問して購⼊入したユーザーの購⼊入間隔（累累積度度数分布）
%
100
90
80
70
60
50
カート放棄後、
7⽇日以内の購⼊入率率率
40
30
54.0%
20
（557ユーザー）
10
0
0
7
14
21
28
35
42
49
56
⽇日
カート放棄後、7⽇日以内 に再訪問して購⼊入する割合は 54%
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14. カート放棄分析⑦
施策例例
カート放棄ユーザに対して
メール・リマーケティングを実施する
54% となる、カート放棄後 7 ⽇日⽬目にカートリマインダーを配信
再訪問購⼊入率率率 70% となる、カート放棄後 14 ⽇日⽬目に10%OFFクーポンを配信
再訪問購⼊入率率率 80% となる、カート放棄後 21 ⽇日⽬目に20%OFFクーポンを配信
再訪問購⼊入率率率
施策実施により、再訪問購⼊入率率率と購⼊入間隔の関係が変わる
再訪問購⼊入率率率に基づき、⾃自動的にメール配信間隔を決定
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15. UU分析を実現する解析サービス基盤
• Hive+MapReduce ⇒ 全アクセスログベースの集計
HBase ⇒ ユニークユーザベースの分析
Hadoopクラスタ
ログ
加⼯工なし
Hive
MapReduce
(impala)
全アクセスログ
ベースの集計
◀
セッション単位へ加⼯工
DBサーバ
order by句句で
タイムスタンプ
とセッション順
に抽出
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HBase
ユニークユーザ
ベースの分析
集計・分析結果を保存
バッチ
サーバ
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16. 設計におけるポイント
• Hiveテーブルのスキーマ
– 顧客毎に通知されるログのパラメータ名が異異なる
⇒ JSON形式の1カラムに変換して保存して、LATERAL VIEW
句句で個別のパラメータを抽出
• HBaseの活⽤用⽅方法
– ユニークユーザの全セッションの⾏行行動履履歴の検索索
⇒ セッションの流流⼊入元やコンバージョンなどの重要な⾏行行動履履
歴をサマライズして1⾏行行として保存
⇒ 天気や平均気温などの情報も同じ⾏行行に追加
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17. Xdataサービスの紹介
クロスデータ
– 2014年年春頃リリース（予定）
– ストレージサービスの”コレクト”に加えて、ECサイト向けの
ユニークユーザを軸とした分析機能も提供
• プロフィール分析
• カート放棄分析
• 顧客セグメンテーション分析
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18. ご静聴ありがとうございました
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