Web mining - analiza wzorców zachowań jako sposób na wzrost wartości dla klienta

• Autorzy: Mariusz Łapczyński
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest prezentacja nieukierunkowanego modelu data mining zbudowanego w oparciu o dane pochodzące ze sklepu internetowego. Jest to jedno z wielu zastosowań tzw. web miningu, które w tym wypadku dotyczy analizy strumienia ruchu na stronie internetowej. Dane na temat zakupów i odwiedzin witryny pochodzą z pierwszego półrocza 2008 r., zaś wykorzystane narzędzia analityczne to reguły sekwencyjne i uzupełniająco - na potrzeby analizy koszykowej - reguły asocjacyjne. Wyniki analizy mogą zostać wykorzystane m.in. do personalizacji przekazu, usprawnienia systemu czy modyfikacji wyglądu i struktury strony. Łatwiejsza nawigacja w obrębie witryny oraz dostęp do pożądanej treści (produktów/serwisów) wpływa na wzrost wartości dla użytkownika.

EN

The goal of this article is to present undirected data mining model that is related to e-commerce. It is very popular application of web usage mining referring to web clickstream analysis. Data used in analysis come from e-shop and were gathered in 2008. The set of sequence and association rules is useful in content personalisation, system improvement and site modification. Improving of navigational path or delivering individualised offering can significantly increase the value for customer.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Data Mining; Użytkownicy internetu; Serwis internetowy; Wartość dla klienta

EN

Data Mining; Internet users; Website; Value to customer

• Czasopismo: Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 23
• Strony: 107-123

Twórcy

autor

Mariusz Łapczyński

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Cooley R., Mobasher B., Srivastava J., Web Mining: Information and Pattern Discovery on the World Wide Web, Proceedings of the 9th International Conference on tools with Artificial Intelligence, IEEE Computer Society, 1997.
• Mobasher B., Web Usage Minin, w: Web Data Mining. Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data, red. B. Liu, Springer Verlag, Berlin Heidelnerg 2007.
• Srivastava J., Cooley R., Deshpande M., Tan P.-N., Web Usage Mining: Discovery and Application of Usage Patterns from Web Data, SIGKDD Explorations, Vol. 1, Issue 2, January 2000.
• Woodall T., Concptualising 'Value for the Consumer': A Structural, Attributional and Dispositional Perspective, "Academy of Marketing Science Review", Vol. 12/2003.
• Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa 2008.