[论文解读] 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 13

一句话总结

本文提出了一种数据挖掘框架，通过分析用户导航模式使用WUM挖掘器来衡量并提升网站成功度。该框架引入了效率度量指标——联络效率、相对联络效率和转化效率，以识别表现不佳的网站组件，并通过对比客户与非客户用户导航行为的分析指导改进，从而在真实在线目录系统中实现了搜索策略使用率和转化率的可测量提升。

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.

研究动机与目标

• 开发一种可扩展、自动化的网站成功度量方法，无需依赖用户抽样或直接互动。
• 通过分析所有访问者的真实用户导航行为，识别可操作的网站缺陷指标。
• 提供一种方法论，使网站组件能够基于用户行为模式实现持续、数据驱动的改进。
• 将网站成功建模为页面将用户引导至期望行为（如购买、信息获取）的效率，而非技术指标。
• 通过在真实在线目录网站上的实际评估，证明基于数据挖掘的改进具有实际影响。

提出的方法

• 提出一种基于用户导航行为的网站成功模型，其中成功定义为页面在促使用户采取期望行为方面的效率。
• 引入三种定量度量指标：联络效率、相对联络效率和转化效率，以评估页面级别的性能。
• 使用WUM网络使用挖掘器，通过一种表达性强的挖掘语言从服务器日志中发现复杂导航模式。
• 应用启发式方法，对比客户与非客户用户群体的导航模式，以识别低效行为。
• 通过挖掘后对发现模式的检查，推导出具体的用户界面和结构改进措施，例如提升搜索策略的可见性。
• 支持全局日志分析和分段分析（如客户与非客户对比），以隔离行为差异并指导针对性优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不依赖用户调查或控制实验的情况下，客观且持续地衡量网站成功度？
• RQ2 哪些导航模式能够区分成功用户旅程（如转化）与失败用户旅程（如放弃）？
• RQ3 如何利用数据挖掘技术从网络服务器日志中提取可操作的、站点特定的改进建议？
• RQ4 转化效率等效率度量在多大程度上能够识别表现不佳的网站组件？
• RQ5 基于挖掘出的导航模式修改用户界面，是否能带来用户行为和网站成功度的可测量提升？

主要发现

• 分析显示，用户频繁执行区域搜索，但方式低效，导致结果列表过长，使部分用户困惑或退却。
• 低效的搜索行为被归因于对高度选择性搜索策略的意识不足，尽管这些策略已可用但使用率极低。
• 在修改用户界面以提高选择性搜索选项的可见性后，用户意识增强，开始更有效地使用这些策略。
• 改进后的分析显示，搜索策略的联络效率显著提高，且大多数搜索类型的转化效率也得到改善。
• 对客户与非客户导航模式的对比挖掘成功识别出关键行为差距，并指导了有效且有针对性的网站优化。
• 该方法论在真实在线目录网站中展示了实际可行性，带来了用户参与度和任务完成度的切实、可测量的提升。