Web Warehousing. Robert Cercós Brownell Ingeniería Industrial - U. de Chile

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1 Web Warehousing Robert Cercós Brownell Ingeniería Industrial - U. de Chile

2 Agenda Motivación Conceptos Aplicaciones

3 motivación

4 si no lo puedes medir, n o l o puedes gestionar Peter Drucker ( )

5 La nueva economía es una multitud de micromercados con necesidades muy concretas. Chris Anderson - The Long Tail (2006) 4

6 Queremos utilizar toda la información disponible para construir ventajas competitivas Idealmente, lograr que se utilicen los canales más baratos de ventas y marketing. La información puede ser generada por los clientes, por la organización y/o por el entorno. Se desea, además, mejorar la capacidad de adaptación y mejora continua.

7 conceptos

8 Funcionamiento de la Web Web Browser Servidor web Página web HTML <tags> <tags> Peticiones Objetos Web Log File Cookie Páginas web Caché Objeto INTERNET Sitio web

9 Cómo conocer el comportamiento y las preferencias de los usuarios de un sitio?

10 Tenemos la mejor encuesta de todas: el registro del comportamiento de todos los visitantes en el sitio... (y tenemos algo más...)

11 ... los datos de los sistemas operacionales

12 Lugar Tiempo Concepción Valparaiso 2007 Santiago Prod1 Prod2 Prod3 Producto Web Warehouse WEB

13 Cómo se hace un análisis del desempeño de un sitio web?

14 Análisis del desempeño de un sitio web ojimetro, encuestas, expertos. Indicadores de desempeño: Estadística descriptiva + OLAP Web mining

15 objetivos keywords conversión

16 preguntas a responder de dónde vienen los visitantes y qué hacen keywords que atraen clientes y generan conversión por dónde se fugan los usuarios impacto decisiones de marketing fallas en el diseño (rutas/objetivos)

17 Colección de datos: orientados a temas integrados variantes en el tiempo no volátiles que ayudan en el proceso de toma de decisiones [W.H. Inmon] data warehousing

18 Data Marts ETL Sistemas operacionales Data Information data warehousing

19 ETL Extracción-Transformación-Loading Data Staging Area Parte más difícil de desarrollar data warehousing

20 On-Line Analitical Processing Respuestas rápidas a preguntas complejas OLAP DSS: preguntas multidimensionales data warehousing

21 análisis y modelamiento multidimensional data warehousing

22 modelamiento estrella Implementación del modelamiento multidimensional en una base de datos relacional data warehousing

23 modelamiento estrella data warehousing

24 Web Warehouse También llamado Data web house Corresponde a la aplicación de la arquitectura Data Warehouse a datos de la Web. Integra datos relacionados a la navegación, contenido y estructura de un sitio con datos operacionales no relacionados con la Web. Del CRM al URM... User Relationship Management

25 Web Warehouse: Arquitectura Business Application Server Web Server La Web Usuarios Data extraction Answers Web data Data extraction LAN Web Warehouse Operational System

26 Web Information Repository Repositorio con información relacionada a un sitio web, consolidada y limpia, orientada a consultas de un end user. Algunas preguntas: Cuánto tiempo, en promedio, dura una sesión? Cuál fue la efectividad operacional de los distintos medios de pago? Qué porcentaje de los cotizadores terminaron comprando el producto? Cuánto tiempo gasta un usuario en cada página que compone su sesión? Se deben definir las dimensiones del modelo y su granularidad.

27 Datos originados en la Web Web logs Contenido de las páginas web Estructura de hipervínculos

28 Información a partir de los datos de la Web Información acerca de la navegación en un sitio, mediante la reconstrucción de sesiones (Sesionización). Información respecto del contenido del sitio, analizando el peso relativo de ciertas palabras en la totalidad del texto (Vector Space Model). Información respecto de las preferencias de los usuarios, observando el tiempo gastado en cada página que compone su sesión (Visitor Behavior Vector).

29 Modelo genérico WIR: Almacenamiento Grano: cada petición de página de un usuario

30 Modelo genérico WIR: Operación

31 Modelo genérico WIR: ETL

32 web warehousing? web mining

33 DW KDD Proceso para obtener conocimiento Con DW se sistematizan varias etapas

34 aplicaciones

35 Aplicaciones Sitio orientado a ventas Sitio orientado a contenido Ejemplo práctico

36 Web Warehousing aplicado a sitio orientado a ventas Se puede medir efectividad del proceso de compra: cotización, medios de pago, confirmación, etc. Se puede medir impacto de promociones en las ventas y/o de los links-banners pagados. Permite hacer comparaciones históricas y asociar resultados a circunstancias particulares (e.g. precio dólar < 500 ). Se incorpora datos operacionales respecto de los productos (nivel de venta por otros canales, stock, etc), permitiendo generar sinergías entre canales y ofertas convenientes para la organización (no sólo para el sitio web). Permite distinguir a los mejores clientes, y medir revenue de cada uno.

37 evento calendario usuario sesión tiempo Ventas Promoción Referral Medio Pago Producto Modelamiento estrella sitio orientado a ventas

38 Ejemplos de conclusiones y acciones a partir de los reportes del Web house El medio de pago X ha mostrado una efectividad de un 85% el último mes, lo que, comparado con el mes anterior, es muy bajo La promoción Y fue muy buena en términos de número de ventas, pero generó muy pocos ingresos dado que se vendieron pocos productos de alto valor El 25% de los que compraron el producto Z provino de un blog de tecnología donde hicieron una review del producto. Promocionemos una rebaja de un 20% para los productos con mucho stock y bajas ventas por canales tradicionales Otorguémosle una tarjeta premium a los 100 mejores usuarios del sitio (que generaron más revenue) La tasa de sesiones asociadas a compras exitosas fue de un 4,3 % Sitio orientado a ventas

39 Web Warehousing aplicado a sitio orientado a contenido Se puede medir correlación entre keywords del sitio y palabras de llegada al sitio a través de buscadores. Se puede observar palabras y páginas que atrajeron la mayor atención de los visitantes. Permite saber cuántos de mis visitantes leen lo que a mi me interesa que lean (objetivos). Permite alinear lo que se quiere decir con lo que efectivamente se está diciendo (e.g. página cuya keyword principal es multa ).

40 evento calendario sesión tiempo Fact Objeto Web Objetivo apunta a Referral Causal Modelamiento estrella sitio orientado a contenido

41 Ejemplos de conclusiones y acciones a partir de los reportes del Web house Muy poca gente (un 5%) lee la página que queremos que lean ( contáctenos ), y lo hacen después de ver 7 páginas en promedio La palabra que más atrae a los visitantes de nuestro sitio deportivo es futbol, y nuestro sitio la tiene como la 22º palabra más importante El set de páginas más visitadas es index --> información --> arriendo --> cabañas. Podríamos poner un link directo desde index... Sitio orientado a contenido

42 Ejemplo práctico Capa de datos Capa de negocio Capa de presentación MySQL PHP Tomcat Mondrian JasperServer Wordpress

43 Ejemplo práctico: estructura interfaz Interfaz de uso Contenido Comportamiento OLAP Objetivos Ranking de pesos de palabras Graficos de indicadores Indicadores por periodo Ranking de páginas más visitadas Drilling Roll-up Slice & dice % de conversión Páginas promedio antes de la conversión Ranking de sets de páginas más frecuentes Pivoteo

44 Ingreso 11

45 Contenido Nube de keywords Mayor tamaño = mayor peso de la palabra en el sitio

46 Objetivos

47 Visitantes

48

49 OLAP

50 OLAP 11

51 Comentarios finales Un Web Warehouse puede ser una poderosa herramienta para medir, gestionar y mejorar el desempeño de un sitio web. Sus principales ventajas son integrar datos de otros sistemas operacionales y almacenar los datos con un enfoque de preguntas de gestión. El Web Warehousing permite avanzar y sistematizar varias de las etapas necesarias para hacer web mining.

52 muchas gracias!

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