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サイト訪問行動モデリングは、サイト訪問者の行動パターンをモデル化し、サイト間の因果関係を明らかにします。因果関係は因果係数で求められ、モデルの妥当性は統計的な指標で表記されます。従来はサイト間の重複訪問割合、レファレンスサイトを見ることで訪問行動を見ていました。これは２点間の関連性を見ていることにしかなりません。そうではなく、視聴行動全般を「モデル」として把握する方法がここで紹介するサイト訪問行動モデリングです。このモデリングで取り扱えるデータは、ＮｅｔＶｉｅｗで収集されているすべての個人視聴行動データ（セッション回数、滞在時間、ページビュー数）です。また、視聴行動だけでなく、ウェブアンケートなどで収集された「サイト評価情報」や「意識情報」を元にモデリングを行うことも可能です。サイト評価が企業イメージや商品購入意向にどの程度の影響（因果関係）を与えているかを分析することもできます。
事例ではサイト訪問者の行動パターンをNetView AMSの実際のユーザーログ（セッション回数）から抽出・分析、モデル化したものです。
各種定性・定量調査の紹介
■事例：自動車メーカーサイトの訪問者行動分析モデル
Step1:
NetView のユーザーログから自動車メーカーサイトを訪問したウェブ利用者を抽出します（対象とした自動車メーカーは７社）。
Step2:
利用者が訪問した主なウェブサイトをサイト特性に沿って10カテゴリーに分類します。
（F1=買う、F2=旅行、F3=知る、F4=楽しむ、F5=調べる・・・・F10＝集まる）
Step3:
10カテゴリーを3つの行動因子で定義。（「知る、楽しむ」、「一般情報を調べる」、「ショッピング、暮らし」）
Step4:
さらに自動車関連の2つの行動因子を設定する。（ 「調べる（車）：車関係の検索サイト」、「自動車メーカーサイト」）
Step5:
定義した５つの行動因子の因果関係をモデリング。（モデルは任意に組み立てることが可能）
Step6: 作成したモデルに「自動車メーカーサイト訪問者全体」、「各自動車メーカーサイト訪問者」、「２０代男性」など異なるセグメントのデータを
分析することで、各セグメントの行動パターン（因果関係）の違いを同じモデル上で把握することができます。
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