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Haga clic en la ruta

Una ruta de clic o secuencia de clics es la secuencia de hipervínculos que uno o más visitantes de un sitio web siguen en un sitio determinado, presentados en el orden de visualización. [ cita necesaria ] La ruta de clic de un visitante puede comenzar dentro del sitio web o en un sitio web de terceros independiente , a menudo una página de resultados de un motor de búsqueda , y continúa como una secuencia de páginas web sucesivas visitadas por el usuario. [ cita necesaria ] Las rutas de clic toman datos de llamadas y pueden relacionarlos con fuentes de anuncios, palabras clave y/o dominios de referencia para capturar datos. [ cita necesaria ]

El análisis de flujo de clics es útil para el análisis de la actividad web, [1] pruebas de software, investigaciones de mercado y para analizar la productividad de los empleados.

Almacenamiento de informacion

Mientras navega por la World Wide Web , un "agente de usuario" ( navegador web ) realiza solicitudes a otra computadora, conocida como servidor web , cada vez que el usuario selecciona un hipervínculo . La mayoría de los servidores web almacenan información sobre la secuencia de enlaces en los que un usuario " hace clic " mientras visita los sitios web que alojan en archivos de registro para beneficio del operador del sitio. La información de interés puede variar y puede incluir información descargada, página web visitada anteriormente, página web visitada después, duración del tiempo pasado en la página, etc. La información es más útil cuando se identifica al cliente/usuario, lo que se puede hacer mediante el registro en el sitio web o coincidencia de registros a través del proveedor de servicios de Internet (ISP) del cliente . [2] El almacenamiento también puede ocurrir en un enrutador , servidor proxy o servidor de anuncios .

Análisis de los datos

La minería de datos , [3] DBMS orientado a columnas y los sistemas OLAP integrados se pueden utilizar junto con secuencias de clics para registrar y analizar mejor estos datos.

Privacidad

El uso de datos de secuencia de clics puede generar preocupaciones sobre la privacidad , especialmente porque algunos proveedores de servicios de Internet han recurrido a vender los datos de secuencia de clics de los usuarios como una forma de mejorar los ingresos. Hay entre 10 y 12 empresas que compran estos datos, normalmente por alrededor de 0,40 dólares al mes por usuario. [4] Si bien es posible que esta práctica no identifique directamente a usuarios individuales, a menudo es posible identificar indirectamente a usuarios específicos, siendo un ejemplo el escándalo de datos de búsqueda de AOL . La mayoría de los consumidores desconocen esta práctica y su potencial para comprometer su privacidad. Además, pocos ISP admiten públicamente esta práctica. [5]

A medida que crece el mundo de las compras en línea , cada vez es más fácil explotar la privacidad de las personas. Hay muchos casos de direcciones de correo electrónico , números de teléfono y otra información personal que han sido robadas ilegalmente de compradores, clientes y muchos más para ser utilizados por terceros. Estos terceros pueden variar desde anunciantes hasta piratas informáticos . Hay consumidores que realmente se benefician de esto al obtener ofertas y publicidad más dirigida, pero la mayoría se ve perjudicada por la falta de privacidad. A medida que crece el mundo de la tecnología, los consumidores corren cada vez más riesgo de perder su privacidad. [6]

Aplicaciones

Los flujos de clics se pueden utilizar para permitir al usuario ver dónde ha estado y permitirle regresar fácilmente a una página que ya ha visitado, una función que ya está incorporada en la mayoría de los navegadores. Clickstream puede mostrar el tiempo y la posición específicos en que las personas navegaron y cerraron el sitio web, todas las páginas web que vieron, el tiempo que pasaron en cada página y también puede mostrar qué páginas se ven con más frecuencia. Hay abundante información para analizar, las personas pueden verificar el flujo de clics de los visitantes en asociación con otra información estadística, como: duración de la visita, palabras de recuperación, ISP, países, exploradores, etc. Este proceso permite a las personas conocer profundamente a sus visitantes. [ cita necesaria ]

Los webmasters pueden obtener información sobre lo que hacen los visitantes de su sitio utilizando el flujo de clics. [7] Estos datos en sí mismos son "neutrales" en el sentido de que cualquier conjunto de datos es neutral. Los datos se pueden utilizar en varios escenarios, uno de los cuales es el marketing. Además, cualquier webmaster, investigador, bloguero o persona con un sitio web puede aprender cómo mejorarlo.

La creciente industria del comercio electrónico ha hecho necesario adaptarse a las necesidades y preferencias de los consumidores. [8] Los datos de la ruta de clic se pueden utilizar para personalizar las ofertas de productos. Al utilizar datos de rutas de clics anteriores, los sitios web pueden predecir qué productos es probable que compre el usuario. Los datos de la ruta de clic pueden contener información sobre los objetivos, intereses y conocimientos del usuario y, por lo tanto, pueden usarse para predecir sus acciones y decisiones futuras. Al utilizar modelos estadísticos , los sitios web pueden aumentar potencialmente sus ganancias operativas al optimizar los resultados en función de lo que es más probable que compre el usuario. [9]

Analizar los datos de los clientes que visitan el sitio web de una empresa puede ser importante para seguir siendo competitivos. Este análisis se puede utilizar para generar dos hallazgos para la empresa: el primero es un análisis del flujo de clics de un usuario mientras utiliza un sitio web para revelar patrones de uso, lo que a su vez proporciona una mayor comprensión del comportamiento del cliente. Este uso del análisis crea un perfil de usuario que ayuda a comprender los tipos de personas que visitan el sitio web de una empresa. Como se analiza en Van den Poel y Buckinx (2005), el análisis del flujo de clics se puede utilizar para predecir si es probable que un cliente compre en un sitio web de comercio electrónico. El análisis de clickstream también se puede utilizar para mejorar la satisfacción del cliente con el sitio web y con la propia empresa. Esto puede generar una ventaja comercial y usarse para evaluar la efectividad de la publicidad en una página o sitio web. [10]

Trascendencia

La mayoría de los sitios web almacenan datos sobre los visitantes del sitio a través de la ruta de clic. La información se utiliza normalmente para mejorar el sitio web y ofrecer contenido personalizado y más relevante. [11] Además, los resultados de los datos no sólo pueden ser utilizados por un diseñador para revisar, mejorar o rediseñar su sitio web, sino que también pueden usarse para modelar el comportamiento de navegación de un usuario. [12] En el mundo en línea del comercio electrónico, la información recopilada a través de la ruta de clic permite a los anunciantes construir perfiles personales y utilizarlos para dirigirse individualmente a los consumidores de manera mucho más efectiva que nunca; Como resultado, los anunciantes crean publicidad más relevante y gastan el dinero en publicidad de manera eficiente. [13] Mientras tanto, en las manos equivocadas, los datos de la ruta de clic representan una grave amenaza a la privacidad personal. [14]

La recopilación no autorizada de datos de secuencias de clics se considera software espía . Sin embargo, la recopilación autorizada de datos de flujo de clics proviene de organizaciones que utilizan paneles de suscripción voluntaria para generar investigaciones de mercado utilizando panelistas que aceptan compartir sus datos de flujo de clics con otras empresas mediante la descarga e instalación de agentes especializados en recopilación de flujo de clics.

Desafíos

La cantidad de rutas que un usuario puede tomar aumenta considerablemente dependiendo de la cantidad de páginas de ese sitio web en particular. Muchas herramientas para determinar el análisis de rutas son demasiado lineales y no tienen en cuenta la complejidad del uso de Internet. En la mayoría de los casos, menos del 5% de los usuarios siguen el camino más común. Sin embargo, incluso si todos los usuarios utilizaran la misma ruta, todavía no hay forma de saber qué página es la más influyente a la hora de determinar el comportamiento. Incluso en formas más lineales de análisis de ruta, donde pueden ver dónde abandonan la mayoría de los clientes el sitio web, el "¿por qué?" Todavía se pasa por alto ese factor. El principal desafío del análisis de rutas radica en el hecho de que intenta regular y obligar a los usuarios a seguir un camino determinado, cuando en realidad los usuarios son muy diversos y tienen preferencias y opiniones específicas. [15]

Ver también

Referencias

  1. ^ WW Moe, PS Fader (2004), "Captura del comportamiento de visita en evolución en datos de flujo de clics Archivado el 11 de enero de 2017 en Wayback Machine " Journal of Interactive Marketing (2004)
  2. ^ "Controlar su flujo de clics". Aprenda la Red . Archivado desde el original el 13 de marzo de 2014 . Consultado el 12 de marzo de 2014 .
  3. ^ Nasraoui, Olfa; Cardona, César; Rojas, Carlos; González, Fabio (2003). "Extracción de perfiles de usuario en evolución en datos de flujo de clics de NoisyWeb con un algoritmo de agrupación en clústeres del sistema inmunológico escalable". Proc. del Taller KDD sobre Minería Web como Premisa para... . CiteSeerX 10.1.1.58.9558 . 
  4. ^ "CEO competitivo: los ISP venden secuencias de clics por $ 5 al mes". Buscando Alfa. 2007-03-13 . Consultado el 15 de septiembre de 2011 .
  5. ^ Singel, Ryan (6 de abril de 2007). "Algunos ISP aún eluden las solicitudes de retención de datos, ayude a 27B a obtener el 411 OTRA VEZ | Nivel de amenaza | Wired.com". Blog.wired.com . Consultado el 15 de septiembre de 2011 .
  6. ^ "Protección de datos; compras online, privacidad, protección de datos y seguimiento de terceros". NoticiasRx . 23 de abril de 2011 . Consultado el 12 de marzo de 2014 .
  7. ^ i-Hsien Ting; Kimble, C.; Kudenko, D. (2005). "Minería UBB: encontrar un comportamiento de navegación inesperado en los datos del flujo de clics para mejorar el diseño de un sitio web" (PDF) . La Conferencia Internacional IEEE/WIC/ACM 2005 sobre Inteligencia Web (WI'05) . págs. 179–185. doi :10.1109/WI.2005.153. ISBN 978-0-7695-2415-3. S2CID  1388782.
  8. ^ Menasalvas, Ernestina; Millán, Peña; Hadjimichael, Marbán (26 de mayo de 2004). "Subsesiones: un enfoque granular para el análisis de rutas de clics". Revista Internacional de Sistemas Inteligentes . 19 (7): 619–637. doi :10.1002/int.20014. S2CID  18150589.
  9. ^ Montgomery, Alan; Shibo Li; Kannan Srinivasan; John C. Liechty (otoño de 2004). "Modelado de navegación en línea y análisis de rutas utilizando datos de secuencia de clics". Ciencia del marketing . 23 (4): 579–595. doi :10.1287/mksc.1040.0073.
  10. ^ Patrali Chatterjee, Donna L. Hoffman y Thomas P. Novak (2003), "Modelado del flujo de clics: implicaciones para los esfuerzos publicitarios basados ​​en la web", Marketing Science 22 (4), (otoño de 2003), 520-541
  11. ^ "Controlar su flujo de clics". Aprenda la Red . Archivado desde el original el 13 de marzo de 2014 . Consultado el 12 de marzo de 2014 .
  12. ^ Ting, I-Hsien; Kimble, Kudenko (2005). "Minería UBB: encontrar un comportamiento de navegación inesperado en los datos del flujo de clics para mejorar el diseño de un sitio web". Conferencia internacional sobre inteligencia web : 179–185.
  13. ^ "Protección de datos; compras online, privacidad, protección de datos y seguimiento de terceros". NoticiasRx . 23 de abril de 2011 . Consultado el 12 de marzo de 2014 .
  14. ^ "Controlar su flujo de clics". Aprenda la Red . Archivado desde el original el 13 de marzo de 2014 . Consultado el 12 de marzo de 2014 .
  15. ^ Kaushik, Avinash (26 de mayo de 2006). "Análisis de ruta: ¿un buen uso del tiempo?" . Consultado el 12 de marzo de 2014 .