Файл: Персонализация пользователей в WEB-приложении.pdf

Введение

Персонализация пользователей в сети интернет рассматривается с нескольких точек зрения. Наиболее распространённой является персонализация с точки зрения маркетинга и чаще всего в приложении к системам электронной торговли B2B. Может сложиться мнение, что данная тема является новой и недостаточно исследованной из-за того, что в нашей стране массовое использование электронной коммерции возникло сравнительно недавно. Однако, персонализация пользователей в Web- приложении не является чем-то новым и необычным. Вопросы персонализации пользователей рассматривались и поднимались еще в прошлом веке [1]. Еще в октябре 1998 года на страницах Интернет журнала ХХ Corp. проходила жаркая дискуссия по вопросу необходимости персонализации пользователей веб-сайта. И, специалист в области веб разработки систем электронной коммерции, Яков Нильсон, после детального анализа проблемы сделал вывод, что персонализация пользователей сайта скорее вредит сайту, и уж точно не помогает, из-за навязывания решений посетителю и ограничения его свободы выбора. В то время многие разработчики и маркетологи с ним согласились. Но, время идет, меняются технологии, скорость сети интернет измеряется гигабитами информации, технологии 3G делают возможным доступ к сети практически неограниченным по времени и пространству. Развитие мобильных устройств и платформ позволяют носить «интернет в кармане». Современный пользователь настолько перегружен лишней информацией, что не желает тратить времени на ее поиски. Часто посетитель, который не нашел нужной ему информации (товара) уходит с сайта туда, где информация более доступна. Вопрос персонификации посетителя сайта снова становится актуальным. Но в этот раз убедить веб-разработчиков в том, что персонификация пользователей не является необходимой для привлечения и удержания их на сайте будет очень сложно.

Персонализация данных актуальна и сейчас рассматривается с нескольких точек зрения, о чем будет написано в работе. Для решения задач персонализации используются различные технологии, такие как технологии интеллектуальной обработки, которые также расширяют сферу своего применения. В последнее время всё чаще встречается ситуация, когда компании подробно протоколируют действия своих клиентов. Актуальной проблемой становится создание новых информационных технологий для эффективного извлечения полезной и нетривиальной информации из огромного объема сырых данных о поведении клиентов. Сфера применения технологий интеллектуальной обработки данных расширяется от стандартных областей биологии и медицины в направление маркетинга и веб-анализа [5]. В интернет-приложениях рассматривают задачи кластеризации (выделение групп однотипных данных) и ассоциация (закономерности между связанными событиями). В область применения кластеризации и ассоциации входят задачи [2] сегментации данных, анализа веб-логов, выявления похожих товаров и покупателей, рекомендации товаров, выделения групп пользователей и анализа их поведения.

Персонализация сайта предполагает, что содержание, ориентированное на конкретного пользователя, обеспечит положительный отклик. Но с другой стороны, о чем говорилось в далекие 90 годы, персонализация, будучи использованной ненадлежащим образом, рискует вторжением в конфиденциальность и подрыв доверия.

Таким образом, тема курсовой работы актуальна.

Предмет исследования –веб - приложения.

Объект исследования - персонализация пользователей веб – приложения.

Цель исследования – проанализировать виды и технологии персонализации в веб приложении и спроектировать оптимальное решение системы персонализации.

Задачи исследования:

1. Проанализировать понятие персонализации, ее виды и типы, задачи которые она решает.
2. Изучить характеристики персонализации посетителей веб-приложения.
3. Изучить технологии разработки и реализации систем персонализации посетителей веб.
4. Спроектировать систему персонализации посетителей веб-приложения.

Глава 1. Анализ понятия «персонализация пользователя в веб приложении»

Анализ персонализации пользователя веб-приложения начнем с определения основных понятий, связанных с данным процессом.

Customization (Настройка) - находится под контролем пользователя, то есть пользователь явно выбирает определенные опции. Создает сайт с заголовками статей из New York Times или из Wall St. Journal; вводит символы акций, чьи котировки ему хочется отслеживать.

Персонализация сайта – это особая система организации контента на сайте, система, которая самостоятельно идентифицирует посетителя и выстраивает наиболее соответствующую линию «поведения» с учетом данных о нем. При этом персонализация сайта подразумевает не только наиболее выгодной способ презентации товара, который ищет посетитель, но и показ клиенту, потенциально интересных товаров.

Персонализированный сайт определяет в каждом посетителе личность с ее особенностями и подстраивается под нее, что значительно эффективнее и экономичнее по сравнению с ведением клиентской базы. В базе все клиенты представлены одинаково и подходы к ним предполагаются также одинаковые, при персонализации же каждый клиент рассматривается как бы индивидуально, с помощью чего с легкостью достигается не только единовременная продажа, но и привлечение клиента к сайту.

Персонализация пользователей рассматривается как реакция системы на конкретного пользователя, который был опознан системой по ряду характеристических признаков, которые могут определять пользователя персонально или относить к определенным группам или поведенческим шаблонам пользователей. Исходя из широты круга решаемых задач рассматривают персонализация пользователей в веб приложении с нескольких точек зрения [5].

С точки зрения безопасности персонализация пользователей рассматривается в направлении защиты данных в системах электронной коммерции.

С точки зрения маркетинга и рекламы персонализация рассматривается как определение предпочтений клиента с целью предложения ему интересующего его товара.

Существует еще вопрос персонализации пользователя с точки зрения предоставления доступа к закрытой или защищенной информации и с этой точки зрения систему персонализации рассматривают с точки зрения электронного ключа.

Рассмотрим данные подходы отдельно.

1.1. Парадоксы персонализации и пути их решения

Понятие персонализации в современных веб-приложениях наиболее часто рассматривают с точки зрения маркетинга и маркетинговой стратегии, которая базируется на сборе данных о посетителях веб-ресурса.

Но даже это направление персонализации можно условно разделить на два: Персонализация контента, персонализация поиска и персонализация дизайна сайта.

Персонализация контента

В этой области существует множество технологий, из которых можно выделить две наиболее распространённых таких как являются веб-аналитика, CRM система и CMS система, кроме того рассматривается автоматизация маркетинга, панели управления маркетинговыми операциями и другие технологии.

Чаще всего, данные о потенциальных клиентах собираются маркетологами на сайтах с помощью рекламы, откликов на рекламу, e-mail рассылок, отслеживания истории посещений, хранения пути пользователя на сайте.

Легче всего получить данные демографического плана, истории покупок, использованных средств рекламы, история переходов в браузере, истории обращений в сервисные центры, центры помощи, консультационные центры, учитывая предпочтения пользователей. Оценка участия в акциях специальных предложениях, распродажах позволяют оценить потребности потенциального покупателя– «хотел бы купить, но не могу позволить», что позволяет проектировать взаимодействие с клиентом через систему персональных скидок. Потребности пользователя можно отслеживать через его поведение в социальных сетях, через активность и участие в группах. Наиболее сложным представляется получать информацию о пользователе вне сети, а также психографические характеристики [5].

Профессионалы в области интернет маркетинга считают, что могут получить большое количество разнообразной информации о любом пользователе интернет ресурса. Но в этом кроется проблема, связанная с количеством информации и ее использованием. КПД данной системы очень низкий. Причина недостаточно высокой эффективности персонализации пользователей веб-приложения является недостаточно эффективное использование маркетологами собранных данных о потенциальных клиентах.

С точки зрения посетителей, персонификация не всегда находит поддержку – скорее наоборот. Это связано с навязчивой рекламой, выходящей за границы здравого смысла, рассылки в виде спама, и их запредельно большое количество.

Потребители ценят удобство при совершении покупки (отсутствие лишних форм, вопросов, предложений, покупки в один клик) и релевантного контента, который ориентирован на интересы и запросы пользователя, а не на желании менеджера продать как можно больше бесполезного для данного пользователя товара. Бессмысленный и плохо настроенный таргетинг потенциальному покупателю не интересен. Пользователи хотят получать:

• Информацию скидках на товары, распродажах акциях;
• Информацию о товарах, которые одобрены другими покупателями (количество и содержание отзывов, рейтинг, количество продаж, количество поломок и возвратов, характеристики, фото, обзоры, желательно видеообзоры;
• Сопутствующие товары, для данной покупки;
• Список похожих товаров, товаров со схожими характеристиками, аналогичных товаров другого брэнда, возможность и наличие системы сравнения товаров на основе характеристик, отзывов и т.д.;
• Список товаров, которые покупали люди из той же группы в социальной сети, того же возраста, той же или более высокой социальной группы;
• Список новинок, брендов, популярных товаров.

Пользователи веб приложения хотят на основе их персонификации получать релевантную информацию, для совершения качественной покупки.

Персонализация пользователей содержит парадокс сохранности личной информации и желания, что бы интернет приложение их узнавало и предлагало наиболее оптимальные варианты, например, покупок, хотя в глобальном смысле – это может быть любая информация[6].

Но несмотря на законы о защите информации и желания пользователей в сети все равно продолжают собирать данные о пользователях. Количество информации избыточно и системы персонализации не могут обработать и использовать всю собранную информацию для решения задач персонификации. Таким образом возникает еще один парадокс необходимости информации для персонализации и ее преизбыточности для качественной персонификации интернет предложения.

Для разрешения возникших парадоксов используют новые технологии, к которым можно отнести невидимую персонализацию, когда систему персонализации маскируют под естественные процессы. Например, накопление качественного пользовательского опыта. В таком случае система персонализации может быть обнаружена только если проявит себя сбоем в работе. Для избегания сбоев необходимо, собрать достаточное количество информации о посетителях и сфокусироваться на релевантности и удобстве для пользователя.

В этом случае сбор информации совершается бесконтактно и ненавязчиво, с использованием стандартных методов сбора информации о клиенте, например, с формы поля в которой необязательно заполнять, делать вид, что уважаете желание клиента быть инкогнито и собирать информации от ip адреса до истории переходов по страницам и индивидуальных особенностей работы с мышкой. Наиболее простыми источниками получения информации о посетителях являются: Веб-сайт (история посещений, закладки); Email/SMS; Мобильные приложения; данные из мобильного телефона, данные сервис-центров.

Для реализации невидимой персонализации используют моделирование потенциальных клиентов. Модели строятся на основании полученных данных. Моделируется сегментная аудитория, а не отдельные персоналии, такая персонализация не отталкивает, так как в ней не используется информация о персоналии, а только о характерной группе по признакам: средняя величина заказа; общая сумма покупок; промежуток между заказами составляет; общее количество заказов; общее количество заказанных товаров; сумма первого заказа; количество товаров в заказе; количество отказов; причина отказов [7].

Для оценки эффективности стратегии используют разные средства и системы:

1. Для увеличения вовлеченности пользователей

Обращают внимание на такие показатели, как процент отказов к покупкам, время на сайте и на странице, количество просмотренных страниц, наиболее часто посещаемые страницы.

Для оценки коэффициента вовлеченности используют такие показатели как: длину одной сессии; частоту использования приложения; число повторных использований приложения; показатель выходов.

2. Для повышения клиентского опыта используют стандартные метрики вовлеченности, о только на начальном предварительном этапе. Для получения реального представления эффективности клиентского опыта, используют специальный инструмент Google Analytics, который позволяет отслеживать перемещение пользователей, соответствующих определенным параметрам, по сайту. Таким образом, можно отследить поведение посетителей и определить проблемы сайта. Для тестирования клиентского опыта обращают внимание на воронку продаж. [8].