Modelli statistici per la previsione delle sequenze di visita ai siti web.

Magda Rognoni, Facoltà di Economia

In un sito di e-commerce la conoscenza del profilo dei propri utenti è fondamentale per il raggiungimento dei vari obiettivi di marketing.

L'obiettivo della tesi consiste nella costruzione di un modello statistico (le Catene di Markov) finalizzato alla previsione delle sequenze di visita a siti web, ovvero alla previsione di quale pagina un visitatore, conoscendo dove si trova in questo istante temporale, cliccherà nell'istante successivo, non tenendo conto del suo percorso "passato".

Preliminarmente è stata effettuata la Cluster Analysis dei visitatori di un sito di informatica. Dopo aver analizzato dettagliatamente le caratteristiche di ognuno dei quattro clusters ottenuti, abbiamo scelto un cluster e per esso si è costruito il modello statistico delle Catene di Markov. Dall'analisi delle matrici di transizione risultanti, si è individuato il comportamento dei visitatori in particolari situazioni quali il percorso di ingresso nel sito e di abbandono più probabile, il percorso di visita più probabile e alcune peculiarità delle pagine "tipiche" del sito analizzato.

Inoltre è stata effettuata un'analisi delle sequenze dirette di due pagine utilizzando alcuni indici statistici già implementati nel software SAS Enterprise Miner ovvero gli indici di Support e di Confidence. Facendo un confronto con i risultati ottenuti precedentemente con il metodo delle Catene di Markov si è riscontrata una corrispondenza tra i due metodi.