[論文レビュー] Data Mining to Measure and Improve the Success of Web Sites

Myra Spiliopoulou, Carsten Pohle|ArXiv.org|Aug 15, 2000

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 21被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、WUMマイナーツールを用いてユーザーのナビゲーションパターンを分析することで、ウェブサイトの成功を測定・向上させるためのデータマイニングフレームワークを提案する。接触効率、相対的接触効率、コンversion効率の3つの効率指標を導入し、不十分に機能しているサイトコンponentsを特定するとともに、顧客と非顧客のナビゲーション行動を比較分析することで改善を促進する。実際のオンラインカタログシステムにおいて、検索戦略の使用率とコンversionレートの明確な向上が得られた。

ABSTRACT

For many companies, competitiveness in e-commerce requires a successful presence on the web. Web sites are used to establish the company's image, to promote and sell goods and to provide customer support. The success of a web site affects and reflects directly the success of the company in the electronic market. In this study, we propose a methodology to improve the ``success'' of web sites, based on the exploitation of navigation pattern discovery. In particular, we present a theory, in which success is modelled on the basis of the navigation behaviour of the site's users. We then exploit WUM, a navigation pattern discovery miner, to study how the success of a site is reflected in the users' behaviour. With WUM we measure the success of a site's components and obtain concrete indications of how the site should be improved. We report on our first experiments with an online catalog, the success of which we have studied. Our mining analysis has shown very promising results, on the basis of which the site is currently undergoing concrete improvements.

研究の動機と目的

• ユーザーのサンプリングや直接的なインタラクションに依存しない、スケーラブルで自動化されたウェブサイト成功の測定手法を開発すること。
• すべての訪問者を対象とした実際のユーザーのナビゲーション行動の分析を通じて、サイトの欠陥を特定するための行動可能な指標を同定すること。
• ユーザー行動パターンに基づく継続的でデータドリブンなサイトコンponentsの改善手法を提供すること。
• 技術的指標ではなく、ページが望ましい行動（例：購入、情報取得）にユーザーを導く効率性によってウェブサイト成功をモデル化すること。
• 実世界のオンラインカタログサイトでの評価を通じて、マイニングに基づく改善の実用的影響を示すこと。

提案手法

• ユーザーのナビゲーション行動に基づくウェブサイト成功のモデルを提案し、成功はページが望ましい行動を促す効率性によって定義される。
• ページレベルのパフォーマンスを評価するための3つの定量的指標（接触効率、相対的接触効率、コンバージョン効率）を導入する。
• WUMウェブユースマイナーを用いて、表現力の高いマイニング言語を用いてサーバーログから複雑なナビゲーションパターンを発見する。
• 顧客と非顧客のユーザーグループ間のナビゲーションパターンを比較するヒューリスティックな手法を適用し、非効率な行動を同定する。
• 発見されたパターンのマイニング後検証を通じて、検索戦略の可視性向上など、具体的なUIおよび構造的改善を導出する。
• グローバルログ分析とセグメンテッド分析（例：顧客対非顧客）をサポートし、行動の差を特定してターゲットを絞った最適化を促進する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーのアンケートや制御実験に依存せずに、客観的かつ継続的にウェブサイト成功を測定する方法は何か？
• RQ2 成功したユーザーの旅（例：コンバージョン）と失敗した旅（例：放棄）を区別するナビゲーションパターンは何か？
• RQ3 データマイニング技術を活用して、ウェブサーバーログからサイト固有の改善提案を行動可能な形で導出できるか？
• RQ4 コンバージョン効率のような効率指標が、不十分に機能しているウェブサイトコンponentsをどれほど正確に同定できるか？
• RQ5 マイニングされたナビゲーションパターンに基づいてUIを変更することで、ユーザー行動とサイト成功に明確な改善が見られるか？

主な発見

• 分析の結果、ユーザーは頻繁に地域検索を実行していたが、非効率に実行されており、長大な結果リストが一部のユーザーを混乱または遠ざけていることが判明した。
• 非効率な検索行動は、非常に選択的で効果的な検索戦略の存在に気づいていないことに起因しており、利用可能な状態であったにもかかわらず低利用であった。
• 選択的検索オプションの可視性を向上させるUIの変更後、ユーザーはこれらの戦略の存在に気づき、より効果的に使用するようになった。
• 改善後の分析では、検索戦略の接触効率が明確に向上し、ほとんどの検索タイプでコンバージョン効率が改善された。
• 顧客と非顧客のナビゲーションパターンを比較してマイニングすることで、重要な行動的ギャップを同定し、的確なターゲットを絞ったサイト改善を可能にした。
• この手法は実世界のオンラインカタログにおいて実用的であることが実証され、ユーザー参加とタスク完了の明確で測定可能な改善が得られた。