[논문 리뷰] Data Mining to Measure and Improve the Success of Web Sites

Myra Spiliopoulou, Carsten Pohle|ArXiv.org|2000. 08. 15.

Data Mining Algorithms and Applications참고 문헌 21인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 WUM 마이너를 사용하여 사용자 탐색 패턴을 분석함으로써 웹사이트 성공도를 측정하고 향상시키는 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다. 접촉 효율, 상대적 접촉 효율, 전환 효율과 같은 효율성 지표를 도입하여 성능이 열악한 사이트 구성 요소를 식별하고, 고객과 비고객의 탐색 행동을 비교 분석함으로써 개선 방향을 제시한다. 이로 인해 실제 온라인 카탈로그 시스템에서 검색 전략 사용률과 전환율이 측정 가능한 수준으로 증가하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 사용자 샘플링이나 직접적 상호작용에 의존하지 않고도 확장 가능하고 자동화된 웹사이트 성공 측정 방법을 개발하는 것.
• 모든 방문자들의 실제 사용자 탐색 행동을 분석함으로써 웹사이트의 한계를 드러내는 실질적인 지표를 식별하는 것.
• 사용자 행동 패턴을 바탕으로 지속적인 데이터 기반의 웹사이트 구성 요소 개선을 가능하게 하는 방법론을 제공하는 것.
• 기술적 지표가 아니라 페이지가 사용자를 원하는 행동(예: 구매, 정보 접근)으로 이끄는 데 얼마나 효율적인지에 따라 웹사이트 성공을 모델링하는 것.
• 실제 온라인 카탈로그 사이트에서의 평가를 통해 마이닝 기반 개선의 실질적 영향을 입증하는 것.

제안 방법

• 사용자 탐색 행동에 기반한 웹사이트 성공 모델을 제안하며, 성공은 페이지가 원하는 행동으로 이끄는 데의 효율성으로 정의된다.
• 페이지 수준 성능 평가를 위한 세 가지 정량적 지표인 접촉 효율, 상대적 접촉 효율, 전환 효율을 도입한다.
• 표현력이 뛰어난 마이닝 언어를 사용하여 서버 로그에서 복잡한 탐색 패턴을 발견하는 데 WUM 웹 사용 마이너를 활용한다.
• 고객과 비고객 사용자 그룹 간의 탐색 패턴을 비교함으로써 비효율적인 행동을 식별하는 히ュ리스틱 방법론을 적용한다.
• 발견된 패턴에 대한 마이닝 후 검토를 통해 검색 전략 시각화 향상과 같은 구체적인 UI 및 구조적 개선을 도출한다.
• 전체 로그 분석과 세그먼테이션 분석(예: 고객 대비 비고객)을 지원하여 행동 차이를 고립하고 타겟화된 최적화를 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 설문조사나 통제 실험에 의존하지 않고도 웹사이트 성공을 객관적이고 지속적으로 측정할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 성공적인 사용자 여정(예: 전환)과 실패한 여정(예: 기각)을 구분하는 탐색 패턴은 무엇인가?
• RQ3 데이터 마이닝 기법을 활용해 웹 서버 로그에서 사이트에 특화된 실질적인 개선 권고안을 도출할 수 있는가?
• RQ4 전환 효율과 같은 효율성 지표가 성능이 열악한 웹사이트 구성 요소를 얼마나 정확히 식별할 수 있는가?
• RQ5 마이닝된 탐색 패턴을 바탕으로 사용자 인터페이스를 수정하면 사용자 행동과 웹사이트 성공에 측정 가능한 개선이 이루어지는가?

주요 결과

• 분석 결과, 사용자들이 자주 지역 검색을 수행했지만, 이는 비효율적으로 이루어져 결과 목록이 길어져 일부 사용자를 혼란스럽게 하거나 기피하게 했다.
• 비효율적인 검색 행동은 매우 선택적 검색 전략에 대한 인식 부족에서 기인했으며, 이는 이용 가능함에도 불구하고 저조한 사용률을 보였다.
• 선택적 검색 옵션의 시각적 가시성을 높기 위해 사용자 인터페이스를 수정한 후, 사용자들은 이러한 전략에 더 잘 인지하게 되었고, 보다 효과적으로 활용하기 시작했다.
• 개선 후 분석 결과, 검색 전략의 접촉 효율이 측정 가능한 수준으로 향상되었고, 대부분의 검색 유형에서 전환 효율이 향상되었다.
• 고객과 비고객의 탐색 패턴을 비교 마이닝함으로써 핵심 행동 격차를 성공적으로 식별하고, 효과적이고 타겟된 사이트 개선을 이끌어냈다.
• 이 방법론은 실제 온라인 카탈로그에서 실질적인 타당성을 입증하였으며, 사용자 참여도와 작업 완료율 향상이라는 구체적이고 측정 가능한 개선 효과를 가져왔다.