Improving User Experience in e-Commerce by Application of Process Mining Techniques

• Autorzy: Agata Filipowska , Piotr Kałużny , Michał Skrzypek

Warianty tytułu

Poprawa użyteczności stron internetowych w e-commerce poprzez wykorzystanie technik eksploracji procesów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Nowadays, a lot of attention in e-commerce is paid to improving user experience. Due to a high competition on the market, e-commerce websites must provide services focusing on usability and quality of service. For this purpose they can detect possible problems by using data which represents customer behavior while navigating the website, described by the sequence of actions performed by a customer on the portal. The goal of this article is to propose an approach to apply process mining techniques for mining website logs, to discover user paths and patterns often seen in a website. Patterns retrieved from user's most frequent browsing behavior are then utilized to analyze usability issues. The paper presents a general model for improving an e-commerce website based on the application of process mining techniques. The findings of the article showcase that it is possible to analyze and improve a website based on results achieved by applying process mining techniques on the web logs the site produces. The usefulness of provided model is proven on logs from a Polish e-commerce portal.(original abstract)

Obecnie mnóstwo uwagi w obszarze e-commerce jest przykładane do poprawy szeroko rozumianego doświadczenia użytkownika (ang. user experience). Ze względu na dużą konkurencję na rynku strony internetowe o profilu e-commerce muszą udostępniać usługi skupione na użyteczności i jakości samej usługi. Do osiągnięcia tego celu mogą wykorzystywać analizę zachowań użytkownika, opisanych poprzez sekwencje akcji wykonywanych przez niego na portalu. Celem artykułu jest zaproponowanie podejścia dla zastosowania metod eksploracji procesów w celu analizy logów stron internetowych, aby odkryć ścieżki i wzorce zachowań użytkownika na podstawie interakcji z portalem. Odkryte w ten sposób wzorce mogą zostać użyte do analizy problemów związanych z użytecznością. Artykuł prezentuje ogólny model służący poprawie jakości serwisów internetowych typu e-commerce, bazując na wynikach eksploracji logów. Badania przedstawione w artykule pokazują, iż możliwa jest analiza i poprawa strony internetowej, bazując na rezultatach uzyskanych dzięki zastosowaniu metod eksploracji procesów na logach stron. Aplikacyjny charakter i użyteczność wyników są potwierdzone analizą danych pochodzących z jednego z wiodących portali e-commerce w Polsce.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

e-commerce; Website

PL

Handel elektroniczny; Serwis internetowy

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej. Zarządzanie
• Rocznik: 2019
• Numer: nr 33
• Strony: 30--40

Twórcy

autor

Agata Filipowska

• Poznań University of Economics and Business, Poland

autor

Piotr Kałużny

• Poznań University of Economics and Business, Poland

autor

Michał Skrzypek

• Poznań University of Economics and Business, Poland

Bibliografia

• 1. Astromskis S., Janes A., Mairegger M. (2015), A Process Mining Approach to Measure How Users Interact with Software: An Industrial Case Study, [in:] Proceedings of the 2015 International Conference on Software and System Process. Tallinn, Estonia, 24-26 August 2015, ACM, New York. DOI: 10.1145/2785592.2785612.
• 2. Brown B., Chui M., Manyika J. (2011), Are You Ready for the Era of 'Big Data', "McKinsey Quarterly", Vol. 4(1).
• 3. Dadashnia S., Niesen T., Fettke P., Loos P. (2016), Towards a Real-Time Usability Improvement Framework Based on Process Mining and Big Data for Business Information Systems, Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016.
• 4. Datanyze (2018), Web Analytics Market Share Table, https://www.datanyze.com/marketshare/ web-analytics (accessed: 30.08.2018).
• 5. Dias J.P., Ferreira H.S. (2017), Automating the Extraction of Static Content and Dynamic Behaviour from E-commerce Websites, "Procedia Computer Science", Vol. 109. DOI: 10.1016/ j.procs.2017.05.355.
• 6. Distante D., Garrido A., Camelier-Carvajal J., Giandini R., Rossi G. (2014), Business Processes Refactoring to Improve Usability in E-commerce Applications, "Electronic Commerce Research", Vol. 14(4). DOI: 10.1007/s10660-014-9149-0.
• 7. Emarketer (2017), https://www.emarketer.com/Report/Worldwide-Retail-Ecommerce-SaleseMarketers- Estimates-20162021/2002090 (accessed: 30.08.2018).
• 8. Gabriel A. (2016), How to Measure User Engagement with Behavior Flow, https://thinkbonfire.com/blog/using-google-analytics-behavior-flow-in-page-analytics/ (accessed: 30.08.2018).
• 9. Gemius E. (2017), E-commerce w Polsce 2017. Gemius dla E-commerce Polska, 2017. https://www.gemius.pl/wszystkie-artykuly-aktualnosci/najnowsze-dane-o-polskim-ecommerce- juz-dostepne.html (accessed: 30.08.2018).
• 10. Geng R., Tian J. (2015), Improving Web Navigation Usability By Comparing Actual and Anticipated Usage, "IEEE Transactions on Human-Machine Systems", Vol. 45(1). DOI: 10.1109/THMS.2014.2363125.
• 11. GeoTrust (2018), Introduction to Web Analytics for E-commerce: How to Track Activity to Optimize Your Website, https://www.geotrust.com/resources/guides/web-analytics-forecommerce. pdf (accessed: 30.08.2018).
• 12. Gkantouna V., Tsakalidis A., Tzimas G. (2016), Mining Interaction Patterns in the Design of Web Applications for Improving User Experience, [in:] Proceedings of the 27th ACM Conference on Hypertext and Social Media, ACM, New York. DOI: 10.1145/2914586. 2914631.
• 13. Grigera J., Garrido A., Rivero J.M., Rossi G. (2017), Automatic Detection of Usability Smells in Web Applications, "International Journal of Human-Computer Studies", Vol. 97. DOI: 0.1016/j.ijhcs.2016.09.009.
• 14. Hevner A.R., March S.T., Park J., Ram S. (2004), Design Science in Information Systems Research, "MIS Quarterly", Vol. 28(1). DOI: 10.2307/25148625.
• 15. http://www.promtools.org/ (accessed: 04.01.2019).
• 16. ISO 25010 (2011), ISO/IEC 25010:2011 Systems and Software Engineering - Systems and Software Quality Requirements and Evaluation (Square) - System and Software Quality Models.
• 17. Müller O., Junglas I., vom Brocke J., Debortoli S. (2016), Utilizing Big Data Analytics for Information Systems Research: Challenges, Promises and Guidelines, "European Journal of Information Systems", Vol. 25(4). DOI: 10.1057/ejis.2016.2.
• 18. Olszak C. (2007), Wyzwania ery wiedzy, [in:] Olszak C.M., Ziemba E. (red.), Strategie i modele gospodarki elektronicznej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• 19. Raphaeli O., Goldstein A., Fink L. (2017), Analyzing Online Consumer Behavior in Mobile and PC Devices: A Novel Web Usage Mining Approach, "Electronic Commerce Research and Applications", Vol. 26. DOI: 10.1016/j.elerap.2017.09.003.
• 20. Rubin V.A., Mitsyuk A.A., Lomazova I.A., van der Aalst W.M. (2014), Process Mining Can Be Applied to Software Too!, [in:] Proceedings of the 8th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, ACM, New York. DOI: 10.1145/ 2652524.2652583.
• 21. Shen Z., Wang H. (2010), Research on E-Commerce Application Based on Web Mining, [in:] 2010 International Conference on Intelligent Computing and Cognitive Informatics, 22-23 June 2010, Kuala Lumpur, Malaysia. DOI 10.1109/icicci.2010.89.

Identyfikatory

DOI

10.17512/znpcz.2019.1.03