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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
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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
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 Copyright ©
CELL▲NT Corp. All right Reserved. http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 2 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 3 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 4 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 5 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 6 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT
Corp. All right Reserved. 7 http://www.xdata.jp/
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。 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 8 http://www.xdata.jp/
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? Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 9 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 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 10 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT
Corp. All right Reserved. 11 http://www.xdata.jp/
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 10 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? Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 12 http://www.xdata.jp/
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% Copyright
© CELL▲NT Corp. All right Reserved. 13 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 14 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 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 15 http://www.xdata.jp/
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 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 16 http://www.xdata.jp/
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 http://www.xdata.jp/ Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. 17 http://www.xdata.jp/
18.
ご静聴ありがとうございました Copyright © CELL▲NT
Corp. All right Reserved. http://www.xdata.jp/
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