МЕТОДЫ И СРЕДСТВА СЕГМЕНТАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ WEB-САЙТОВ часть 2
3. Сравнительный анализ основных подходов к сегментации пользователей сайтов
Рассмотрим существующие на сегодняшний день основные подходы к сегментации, принятые в Web Usage Mining [Markov, 2007] для анализа пользователей, и методы сегментации потребителей, используемые в маркетинговых исследованиях [Weinstein, 2004]. В зависимости от способа разбиения на сегменты, их можно разделить на методы сегментации «с учителем», «с подкреплением» и «без учителя».
3.1. Методы сегментации «с учителем»
Для методов сегментации «с учителем» характерна частичная предопределённость целевых метрик и наличие обучающих образцов [Mason, 2006], [Markov, 2007]. Получаемые сегменты основаны на некоторой предопределённой классификации, которая может быть простой (например, пол мужской/женский) или более сложной (например, «Первые пользователи с отменённой покупкой телевизора»). Разбиение выполняется на основе гипотезы об интересности, важности и значительности будущих сегментов.
Большинство существующих на сегодня средств анализа пользователей сайтов, такие как Google Analytics, Coremetrics, предлагают детерминированные подходы к сегментации с использованием статистических методов [Liu, 2008]. При этом данные могут обобщаться в предопределённые блоки вроде дней посещений, отдельных сессий, посетителей или доменов, из которых поступил запрос пользователя.
Как правило, методы обучения «с учителем» выполняются за 3 шага [Markov, 2007]: 1) составляется тренировочный набор данных с предварительно классифицированными значениями целевых переменных в дополнении к независимым переменным; 2) путём обучения с помощью тренировочного набора данных создаётся и проверяется модель классификации; 3) полученная модель применяется для классификации новых пользователей.
( Читать дальше )
- +3
- 3 ноября 2009, 18:04
- комментировать
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА СЕГМЕНТАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ WEB-САЙТОВ часть 1
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА СЕГМЕНТАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ WEB-САЙТОВ
Автор: Дмитрий Ночевнов
Аннотация: В статье проанализирован характер данных о пользователях в сети WWW и метрики
сайтов с точки зрения возможности их использования для сегментации посетителей Web-сайтов, предложена классификация таких метрик, рассмотрены основные пути и средства сбора и визуализации сведений о пользователях. Дан сравнительный анализ основных методов сегментации «с учителем» и «без учителя», а также средств сегментации различной сложности, в том числе Google Analytics, Web Mining for Clementine. Рассмотрены основные показатели качества сегментации и предложен адаптированный вариант процесса Cross-Industry Standard Process for Data Mining для сегментации.
Ключевые слова: Web user segmentation, Web usage mining, Internet marketing.
ACM Classification Keywords: H.2.8 Database Applications — Data mining. J.1 Administrative data processing — Marketing.
Conference: The paper is selected from XVth International Conference “Knowledge-Dialogue-Solution” KDS-2 2009, Kyiv, Ukraine, October, 2009.
Введение
В Интернете представлены Web-сайты различных типов — для электронной коммерции, для выявления потенциальных потребителей, службы работы с покупателями, основанные на рекламе информационные сайты, информационные сайты, основанные на подписке и брендовые сайты. Их пользователи выступают в роли потребителей товаров и услуг, информация о которых размещена на сайте, и поэтому для исследования этих пользователей есть смысл использовать соответствующие маркетинговые методы и модели, наработанные на протяжении многих десятилетий. Однако особенности поведения человека в Интернете, характер собираемых о нём данных и природа самой сети заставляют маркетологов и предпринимателей искать более эффективные пути исследования посетителей Web-сайтов, более точного анализа и прогнозирования их поведения с целью повышения эффективности планирования бизнеса и продвижения товаров и услуг через WWW. Одним из методов таких исследования является сегментация пользователей.
( Читать дальше )
Автор: Дмитрий Ночевнов
Аннотация: В статье проанализирован характер данных о пользователях в сети WWW и метрики
сайтов с точки зрения возможности их использования для сегментации посетителей Web-сайтов, предложена классификация таких метрик, рассмотрены основные пути и средства сбора и визуализации сведений о пользователях. Дан сравнительный анализ основных методов сегментации «с учителем» и «без учителя», а также средств сегментации различной сложности, в том числе Google Analytics, Web Mining for Clementine. Рассмотрены основные показатели качества сегментации и предложен адаптированный вариант процесса Cross-Industry Standard Process for Data Mining для сегментации.
Ключевые слова: Web user segmentation, Web usage mining, Internet marketing.
ACM Classification Keywords: H.2.8 Database Applications — Data mining. J.1 Administrative data processing — Marketing.
Conference: The paper is selected from XVth International Conference “Knowledge-Dialogue-Solution” KDS-2 2009, Kyiv, Ukraine, October, 2009.
Введение
В Интернете представлены Web-сайты различных типов — для электронной коммерции, для выявления потенциальных потребителей, службы работы с покупателями, основанные на рекламе информационные сайты, информационные сайты, основанные на подписке и брендовые сайты. Их пользователи выступают в роли потребителей товаров и услуг, информация о которых размещена на сайте, и поэтому для исследования этих пользователей есть смысл использовать соответствующие маркетинговые методы и модели, наработанные на протяжении многих десятилетий. Однако особенности поведения человека в Интернете, характер собираемых о нём данных и природа самой сети заставляют маркетологов и предпринимателей искать более эффективные пути исследования посетителей Web-сайтов, более точного анализа и прогнозирования их поведения с целью повышения эффективности планирования бизнеса и продвижения товаров и услуг через WWW. Одним из методов таких исследования является сегментация пользователей.
( Читать дальше )
- +2
- 3 ноября 2009, 18:00
- 1