目的

Webサイト訪問者のクリック記録データを用いて、クラスタ分析を実行して、現在の訪問者のクリック行動に基づくリアルタイム・クラス分類のための行動プロファイルを作成しました。

このデモは、半年間のViscoveryウェブサイトの訪問者のクリック・データに基づいています。下図のマップでは、識別された行動クラスと、それらがどのように解釈できるかがわかります。マップのいろいろな領域をクリックして、対応するプロファイルを開き、クラスの特徴を調べることができます。

アプリケーションとベネフィット

Webサイト利用の分析は、たくさんの応用を可能にします。 ユーザー・プロファイルの形式での訪問者情報のエッセンスとクリック・データのクラスタリングは、顧客ニーズによるwebサイトの最適化や、マーケティング部門への特定ターゲット・グループ・プロファイルの提供、購読者関係性の管理のための関係情報の利用などを可能にします。潜在ユーザーの行動のリアルタイム・クラス分類は、プロファイル・ベースのコンテンツ・ガイダンスや、さらには、正しい時に正しい反応を確実にするために、リアルタイムのパーソナライズ広告の提供のために利用できます。

クラスタのどれかをクリックすると対応する行動プロファイルが開かれます。

クリックしてモデルの詳細を見る。

データ・ソースと謝辞

Viscoveryウェブサイトへの訪問者のクリック・データを6か月間記録しました。変数には、時間と滞在時間、指定されたカテゴリとサブ・ページについての滞在時間、さらに、オペレーティング・システム（OS)、ブラウザ、 リファラー（直前ページ）、トップ・レベル・ドメイン（TLD)を含みました。

クッキーや個人情報は、収集も分析もしませんでした。同一の訪問者の再訪問は、別々のレコードとして格納され、各訪問が1人分のプロファイルとなっています。 サーチ・ロボットの訪問やその他の非正規の訪問は除外されました。現在のモデリング分析は、4170件のレコードと24個の属性を用いて実行されました。

データ前処理

はずれ値を含む訪問は廃棄されました（すなわち、滞在時間 <0.2 分　または >30 分、ページごとの滞在時間 <3 秒）。名義変数（ブラウザ、リファラー、TLD、進入および退出ページ）に含まれる値が、有意義なカテゴリ（たとえば、TLD値、 UK, DE, CH, BE, FRなどは、 “N/W Europe” カテゴリにグループ）にグループされました。変数のどれにも変換処理は適用されませんでした。

SOM 作成

Viscovery Profilerで標準の設定によって、最終のデータ集合から自己組織化マップを作成しました。 "Accurate" トレーニング・スケジュール、およびOSとブラウザの指定属性に関しては、"重要度"を 0.3から0.6 に減らしました。

結果のマップは、典型的な利用行動を示す13個のクラスタからなり、プロファイルが解釈されて、マップにラベルづけされました。