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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
- 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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- 9. カート放棄分析②
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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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- 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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