Principali tecniche e sistemi del Web Usage Mining
Sistemi per il Web Usage Mining
Nell’ambito informatico, alcuni ricercatori definiscono i sistemi di Web Usage Mining in cinque categorie: Personalization, System Improvement, Site Modification, Business Intelligence e Usage Characterization.
Personalization
La Personalization è una delle sfide del Web Usage Mining che permette di personalizzare un sito web a seconda del singolo visitatore. La personalizzazione è definita come la fornitura di informazioni, prodotti e servizi su misura. Una maggiore attenzione ai clienti fa si che il sito possa corrispondere in maniera più efficace ed efficiente ai bisogni manifestati durante la visita. Ad oggi per effettuare personalizzazioni per il web si sono utilizzati tre categorie di metodi: collaborative filtering, content-based filtering, usage-based filtering.
La tecnica collaborative filtering utilizza come approccio le tracce lasciate in Rete dagli utenti durante la navigazione, permettendo di informare e personalizzare gli interessi dei singoli. Normalmente si utilizzano informazioni provenienti da Form o questionari compilati dagli utenti costruendo le varie raccomandazioni sui gusti della comunità.
L’approccio content-based filtering è basato tra il contenuto dei documenti ed un profilo personale ricavato in maniera implicita o esplicita. Per questa tecnica si utilizzano i server logs e le informazioni contenute nel sito.
L’approccio usage-based filtering non utilizza le informazioni presenti nelle pagine ma si basa esclusivamente sulla storia delle visite degli utenti supportate per lo più da informazioni opzionali registrate.
System Improvement
Il System Improvement studia strategie in grado di ridurre la lentezza delle richieste degli utenti dovute principalmente al successo esponenziale del World Wide Web. Sono state introdotte alcune tecniche tipo il proxy cache ed il pre- fetching con lo scopo di predire le richieste future degli utenti caricando le pagine prima. Queste tecniche vengono anche utilizzate per la sicurezza nel commercio elettronico utili per individuare intrusioni e frodi informatiche. Alcune ricerche hanno sviluppato le creazioni di profili attraverso l’analisi dei server logs permettendo di pre-generare delle pagine HTML dinamiche in base al cammino corrente dell’utente riducendo la lentezza del caricamento delle pagine.
Site Modification
Il Site Modification si occupa di tutte quelle attività di modifica di un sito Web che permette al visitatore di utilizzare il sito in modo migliore. L’ implementazione di un sito Web sia in termini di struttura che di layout è importante per le attività di marketing e per le numerose applicazioni di E- Commerce. La qualità di un sito non dipende dal layout della pagina principale ma bensì dalla struttura di interconnessione tra le pagine, che permette ai visitatori di ottenere informazioni o cercare prodotti. Nella modifica di un sito Web l’ utilizzo del Web Usage Mining può fornire informazioni importanti in base al comportamento di visitatori infatti attraverso la scoperta di patterns dai logs si è utilizzato un algoritmo di clustering per creare gruppi di pagine utili ai visitatori oppure classificare gli utenti quali potenziali clienti in funzione della loro interazione fatta con il sito.
Business Intelligence
La Business Intelligence applicata al Web Usage Mining permette di analizzare l’ efficacia del sito prendendo in considerazione la prospettiva del marketing e del merchandising. Il marketing serve a dare risalto al sito, ad una promozione, ad una marca oppure a trovare nuovi clienti attraverso l’utilizzo di campagne di advertising a mezzo banner, pay per click o mailing list. Il merchandising raggruppa l’insieme delle attività e di azioni aventi lo scopo di promuovere la vendita di una determinata linea di prodotti o di un solo prodotto una volta che esso sia presente nell’assortimento del punto vendita. Gli accessi degli utenti al Web contengono informazioni utili per analizzare se le attività di marketing e merchandising sono efficienti a seconda delle azioni di visita o acquisto dei prodotti fatti. Gli strumenti per interpretare gli accessi degli utenti agli esercizi on- line per quanto riguarda la parte di merchandising sono principalmente due tecniche di visualizzazione differenti: la visualizzazione delle sessioni mediante coordinate parallele e la visualizzazione della performance dei prodotti utilizzando grafi a stella. Analizzando la parte marketing, una tecnica applicata al web, è quella di definire un ipercubo che consolida i dati Web Usage con i dati di marketing su applicazioni di E-Commerce, analizzando i principali passi del ciclo di vita relazionale di un cliente e cioè la customer attraction, la customer retention, la cross sales e la customer departure.
Usage Characterization
La Usage Characterization cerca di caratterizzare il comportamento di navigazione degli utenti nel Web. La ricerca effettuata da Pitkow J. ha analizzato la possibilità di modificare il browser per catalogare le attività dei clienti. L’analisi prende in considerazione tutti gli eventi occorsi nel sito, come la pressione dei bottoni back e forward, il salvataggio dei file ecc, definendo un modello di distribuzione probabilistica delle pagine visitate dagli utenti assegnando un valore a tutte le pagine del sito in base a vari attributi contenuti nella pagina stessa.
