Clickstream data is an important source of information for businesses, however it is not easy to manage this data and also to convert the information coming out from it in competitive advantage is not a trivial task. This study considers the application of mixture hidden Markov models to clickstream data extracted from a travel services company’s e-commerce portal. We find clusters related to web users’ browsing behaviour and geographical position that provide essential indications for developing new business strategies.
clickstream data sono un’importante fonte di informazioni per l’ecommerce, sebbene non siano semplici da gestire e convertire queste informazioni in un reale vantaggio competitivo non e un compito banale. In questo articolo, consid- ` eriamo l’applicazione dei mixture hidden Markov model a dati relativi al flusso di clickstream estratti dal portale e-commerce di un’azienda di servizi turistici. Sono stati individuati cluster relativi al comportamento di navigazione degli utenti e alla loro posizione geografica che forniscono indicazioni importanti per lo sviluppo di nuove strategie di business.
furio urso, a.a. (2021). Analysis of clickstream data with mixture hidden markov models. In C. Perna, N. Salvati, F. Schirripa Spagnolo (a cura di), Book of Short Papers SIS 2021 (pp. 823-828).
Analysis of clickstream data with mixture hidden markov models
furio urso
;antonino abbruzzo;maria francesca cracolici
2021-06-21
Abstract
Clickstream data is an important source of information for businesses, however it is not easy to manage this data and also to convert the information coming out from it in competitive advantage is not a trivial task. This study considers the application of mixture hidden Markov models to clickstream data extracted from a travel services company’s e-commerce portal. We find clusters related to web users’ browsing behaviour and geographical position that provide essential indications for developing new business strategies.File | Dimensione | Formato | |
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