Нажмите путь
Путь кликов или поток кликов — это последовательность гиперссылок, по которым один или несколько посетителей веб-сайта следуют на данном сайте, представленные в порядке просмотра. [ нужна ссылка ] Путь клика посетителя может начинаться на веб-сайте или на отдельном стороннем веб-сайте, часто на странице результатов поисковой системы , и продолжаться как последовательность последовательных веб-страниц, посещенных пользователем. [ нужна ссылка ] Пути кликов принимают данные о звонках и могут сопоставлять их с источниками объявлений, ключевыми словами и/или ссылающимися доменами для сбора данных. [ нужна ссылка ]
Анализ потока кликов полезен для анализа веб-активности, [1] тестирование программного обеспечения, исследование рынка и анализ производительности сотрудников.
Хранение информации
[ редактировать ]При навигации по Всемирной паутине «пользовательский агент» ( веб-браузер ) отправляет запросы к другому компьютеру, известному как веб-сервер , каждый раз, когда пользователь выбирает гиперссылку . Большинство веб-серверов хранят информацию о последовательности ссылок, по которым пользователь « щелкает » при посещении веб-сайтов, которые они размещают, в файлах журналов для удобства оператора сайта. Интересующая информация может различаться и может включать в себя загруженную информацию, посещенную ранее веб-страницу, посещенную впоследствии веб-страницу, продолжительность времени, проведенного на странице, и т. д. Информация наиболее полезна, когда клиент/пользователь идентифицирован, что можно сделать путем регистрации на веб-сайте или (ISP) клиента сопоставление записей через поставщика услуг Интернета . [2] Хранение также может осуществляться на маршрутизаторе , прокси-сервере или рекламном сервере .
Анализ данных
[ редактировать ]интеллектуальный анализ данных , [3] столбцово-ориентированные СУБД и интегрированные системы OLAP могут использоваться в сочетании с потоками посещений для лучшей записи и анализа этих данных.
Конфиденциальность
[ редактировать ]Использование данных о посещениях может вызвать проблемы конфиденциальности , особенно потому, что некоторые интернет-провайдеры прибегают к продаже данных о посещениях пользователей в качестве способа увеличения доходов. Эти данные покупают 10–12 компаний, обычно по цене около 0,40 доллара США в месяц за пользователя. [4] Хотя эта практика не может напрямую идентифицировать отдельных пользователей, часто возможно косвенно идентифицировать конкретных пользователей, примером может служить скандал с поисковыми данными AOL . Большинство потребителей не знают об этой практике и о том, что она может поставить под угрозу их конфиденциальность. Кроме того, лишь немногие интернет-провайдеры публично признаются в такой практике. [5]
По мере роста мира онлайн-покупок становится все легче эксплуатировать конфиденциальность людей. Известно множество случаев, когда адреса электронной почты , номера телефонов и другая личная информация были незаконно украдены у покупателей, клиентов и многих других лиц для использования третьими лицами. Эти третьи стороны могут варьироваться от рекламодателей до хакеров . Есть потребители, которые действительно выигрывают от этого, получая более целевую рекламу и предложения, но большинству из них вредит отсутствие конфиденциальности. По мере развития мира технологий потребители все больше и больше рискуют потерять конфиденциальность. [6]
Приложения
[ редактировать ]С помощью потоков кликов пользователь может видеть, где он был, и легко вернуться на уже посещенную страницу — функция, которая уже встроена в большинство браузеров. Clickstream может отображать конкретное время и место, когда люди просматривали и закрывали веб-сайт, все веб-страницы, которые они просматривали, продолжительность, которую они провели на каждой странице, а также может показывать, какие страницы просматриваются чаще всего. Существует множество информации, которую необходимо проанализировать, люди могут проверять поток посещений посетителей в сочетании с другой статистической информацией, такой как: продолжительность посещения, слова для поиска, интернет-провайдер, страны, исследователи и т. д. Этот процесс позволяет людям глубоко узнать своих посетителей. [ нужна ссылка ]
Веб-мастера могут получить представление о том, что делают посетители на их сайте, используя поток кликов. [7] Эти данные сами по себе «нейтральны» в том смысле, что любой набор данных является нейтральным. Данные можно использовать в различных сценариях, одним из которых является маркетинг. Кроме того, любой веб-мастер, исследователь, блоггер или человек, у которого есть веб-сайт, может узнать, как улучшить свой сайт.
Растущая индустрия электронной коммерции привела к необходимости адаптироваться к потребностям и предпочтениям потребителей. [8] Данные о пути клика можно использовать для персонализации предложений продуктов. Используя предыдущие данные о пути кликов, веб-сайты могут предсказать, какие продукты скорее всего купит пользователь. Данные о пути клика могут содержать информацию о целях, интересах и знаниях пользователя и, следовательно, могут использоваться для прогнозирования его будущих действий и решений. Используя статистические модели , веб-сайты потенциально могут увеличить свою операционную прибыль за счет оптимизации результатов на основе того, что пользователь с наибольшей вероятностью купит. [9]
Анализ данных клиентов, посещающих веб-сайт компании, может быть важен для сохранения конкурентоспособности. Этот анализ может быть использован для получения компанией двух выводов: первый из них — это анализ потока кликов пользователя при использовании веб-сайта для выявления моделей использования, что, в свою очередь, дает более глубокое понимание поведения клиентов. Такое использование анализа создает профиль пользователя, который помогает понять типы людей, которые посещают веб-сайт компании. Как обсуждалось в Van den Poel & Buckinx (2005), анализ потока кликов можно использовать для прогнозирования вероятности совершения клиентом покупки на веб-сайте электронной коммерции. Анализ потока посещений также можно использовать для повышения удовлетворенности клиентов веб-сайтом и самой компанией. Это может дать бизнес-преимущество и использоваться для оценки эффективности рекламы на веб-странице или сайте. [10]
Подразумеваемое
[ редактировать ]Большинство веб-сайтов хранят данные о посетителях сайта посредством пути кликов. Информация обычно используется для улучшения веб-сайта и предоставления персонализированного и более актуального контента. [11] Кроме того, результаты данных могут не только использоваться дизайнером для проверки, улучшения или изменения дизайна своего веб-сайта, но также могут использоваться для моделирования поведения пользователя при просмотре. [12] В онлайн-мире электронной коммерции информация, собранная посредством кликов, позволяет рекламодателям создавать личные профили и использовать их для индивидуального таргетинга на потребителей гораздо эффективнее, чем когда-либо прежде; в результате рекламодатели создают более релевантную рекламу и эффективно тратят деньги на рекламу. [13] Между тем, попадание данных о пути кликов в чужие руки представляет собой серьезную угрозу личной конфиденциальности. [14]
Несанкционированный сбор данных о посещениях считается шпионским ПО . Однако авторизованный сбор данных о посещениях осуществляется организациями, которые используют добровольные панели для проведения рыночных исследований с участием участников, которые соглашаются делиться своими данными о посещениях с другими компаниями, загружая и устанавливая специализированные агенты по сбору данных о посещениях.
Проблемы
[ редактировать ]Количество путей, которые потенциально может выбрать пользователь, значительно увеличивается в зависимости от количества страниц на этом конкретном веб-сайте. Многие инструменты для определения пути анализа слишком линейны и не учитывают сложность использования Интернета. В большинстве случаев менее 5% пользователей следуют наиболее распространенному пути. Однако даже если все пользователи использовали один и тот же путь, все равно невозможно определить, какая страница оказывает наибольшее влияние на поведение. Даже в более линейных формах анализа пути, когда можно увидеть, где большинство клиентов покидают сайт, вопрос «почему?» фактор все еще упущен. Основная проблема анализа пути заключается в том, что он пытается регулировать и заставлять пользователей следовать определенному пути, хотя на самом деле пользователи очень разнообразны и имеют особые предпочтения и мнения. [15]
См. также
[ редактировать ]- Регистрация нажатий клавиш
- Форма
- Маркетинг в реальном времени
- Управление программными активами
- Отслеживание кликов
Ссылки
[ редактировать ]- ^ WW Мо, PS Fader (2004), « Отслеживание меняющегося поведения посещений в данных потока кликов , заархивированных 11 января 2017 г. в Wayback Machine » Журнал интерактивного маркетинга (2004)
- ^ «Контроль потока кликов» . Изучите Сеть . Архивировано из оригинала 13 марта 2014 года . Проверено 12 марта 2014 г.
- ^ Насрауи, Ольфа; Кардона, Сезар; Рохас, Карлос; Гонсалес, Фабио (2003). «Анализ развивающихся профилей пользователей в данных потока посещений NoisyWeb с помощью масштабируемого алгоритма кластеризации иммунной системы». Учеб. семинара KDD по веб-майнингу как предпосылке... . CiteSeerX 10.1.1.58.9558 .
- ^ «Генеральный директор Compete: Интернет-провайдеры продают потоки кликов за 5 долларов в месяц» . В поисках Альфа. 13 марта 2007 г. Проверено 15 сентября 2011 г.
- ^ Сингел, Райан (6 апреля 2007 г.). «Некоторые интернет-провайдеры все еще уклоняются от запросов на сохранение данных, помогите 27B снова получить 411 | Уровень угрозы | Wired.com» . Блог.wired.com . Проверено 15 сентября 2011 г.
- ^ «Защита данных; онлайн-покупки, конфиденциальность, защита данных и отслеживание третьими лицами» . НовостиRx . 23 апреля 2011 года . Проверено 12 марта 2014 г.
- ^ и-Сянь Тин; Кимбл, К.; Куденко, Д. (2005). «UBB Mining: обнаружение непредвиденного поведения при просмотре данных о посещениях для улучшения дизайна веб-сайта» (PDF) . Международная конференция IEEE/WIC/ACM по веб-аналитике 2005 г. (WI'05) . стр. 179–185. дои : 10.1109/WI.2005.153 . ISBN 978-0-7695-2415-3 . S2CID 1388782 .
- ^ Менасальвас, Эрнестина; Миллан, Пенья; Хаджимихаэль, Марбан (26 мая 2004 г.). «Подсеансы: детальный подход к анализу пути кликов». Международный журнал интеллектуальных систем . 19 (7): 619–637. дои : 10.1002/int.20014 . S2CID 18150589 .
- ^ Монтгомери, Алан; Шибо Ли; Каннан Шринивасан; Джон К. Лихти (осень 2004 г.). «Моделирование онлайн-просмотра и анализа пути с использованием данных о потоке кликов». Маркетинговая наука . 23 (4): 579–595. дои : 10.1287/mksc.1040.0073 .
- ^ Патрали Чаттерджи, Донна Л. Хоффман и Томас П. Новак (2003), « Моделирование потока кликов: последствия для рекламных усилий в Интернете », Marketing Science 22 (4), (осень 2003 г.), 520-541
- ^ «Контроль потока кликов» . Изучите Сеть . Архивировано из оригинала 13 марта 2014 года . Проверено 12 марта 2014 г.
- ^ Тин, И-Сянь; Кимбл, Куденко (2005). «UBB Mining: обнаружение непредвиденного поведения при просмотре данных о посещениях для улучшения дизайна веб-сайта». Международная конференция по веб-разведке : 179–185.
- ^ «Защита данных; онлайн-покупки, конфиденциальность, защита данных и отслеживание третьими лицами» . НовостиRx . 23 апреля 2011 года . Проверено 12 марта 2014 г.
- ^ «Контроль потока кликов» . Изучите Сеть . Архивировано из оригинала 13 марта 2014 года . Проверено 12 марта 2014 г.
- ^ Кошик, Авинаш (26 мая 2006 г.). «Анализ пути: эффективное использование времени?» . Проверено 12 марта 2014 г.