Die Messung des wirtschaftlichen Erfolgs von transaktionsorientierten Websites ist gut erforscht und findet breite Anwendung. Dahingegen ist eine Aussage über den Erfolg von Websites, die lediglich Informationen anbieten, nur sehr eingeschränkt möglich. Bei transaktionsorientierten Websites wird deren Erfolg durch abgeschlossene bzw. abgebrochene Transaktionen bestimmt. In einer Transaktion gibt der User und Kunde ein direktes Feedback über den durch die Website gestifteten Nutzen. Der Erfolg lässt sich als monetäre Größe direkt ermitteln. Diese Möglichkeit fehlt informationsorientierten Websites. Das Ziel dieser Dissertation besteht darin, Wege zur Erfolgsmessung von informationsorientierten Websites zu untersuchen, um daraus einen Indikator für den Erfolg dieser Art von Websites abzuleiten. Die bereits bekannten Maße und Web Metriken werden vorgestellt und auf ihre Eignung als Erfolgsmaß für informationsorientierte Websites hin untersucht. In einer Systematik der bekannten Web Maße und Metriken wird deutlich, dass ein Mangel an Möglichkeiten besteht, den Erfolg informationsorientierter Websites zu messen. Es werden Web Mining-Analysen vorgestellt, die ein tieferes Verständnis von Inhalt, Struktur, Benutzung und Benutzern einer Website ermöglichen. Mit Hilfe geeigneter Web Mining-Analysen wird ein Verfahren entwickelt, das die Zielerreichung einer Website aus Sicht des Website-Besitzers beurteilt. Jede einzelne User- Aktion auf der analysierten Website wird dahingehend bewertet, ob sie zum Website-Ziel der Informationsverbreitung beiträgt. Der Effektivitätstyp bewertet die Grundtendenz einer User-Aktion, die aus den Übergängen zwischen Navigations- und Zielseiten ermittelt wird. Das Effektivitäsgewicht analysiert den Inhalt der aufgesuchten Webpages und vergleicht diesen mit dem Inhalt der kompletten User Session. Um diese inhaltliche Bewertung zu ermöglichen ist eine umfangreiche Text Mining-Analyse der Website notwendig. Das Effizienzmaß nutzt die Aufenthaltsdauer auf einer Webpage und interpretiert sie als die Zeit, die der User zur Verfügung hatte, um den Inhalt der Webpage wahrnehmen zu können. Aus den drei Teilmaßen wird für jeden Click ein Gesamtmaß erzeugt, der Guidance Performance Indicator. Dieses Maß beurteilt die Fähigkeit einer Website, einen User zu Informationen zu führen. Das neu erstellte Erfolgsmaß wird in einer Anwendungsstudie auf drei Websites eines großen Unternehmens angewandt und evaluiert. Es wird ein formales Modell einer Website und ihrer Benutzung erstellt. Darin wird zwischen syntaktischer Ebene, semantischer Ebene und Maßebene unterschieden. Zur Überprüfung wird eine clientseitige Userstudie durchgeführt. Darin wird die Website-Perspektive mit der User-Perspektive verglichen. Die meisten User bestätigen die Bewertung des GPI. Einige Fälle weisen jedoch Abweichungen auf. Um diese Fälle erklären zu können, wird die Einbeziehung der User-Perspektive in ein Erfolgsmaß für informationsorientierte Websites vorgeschlagen. Mit Hilfe von Referrer Informationen wird es möglich, auf der Serverseite einen Einblick in die Absichten des Users auf der Clientseite zu erhalten. Die bereits verwendete inhaltliche Analyse der Webpages wird mit der Analyse der Suchstrings kombiniert. Anstelle einer manuellen Festlegung zwischen Navigations- und Zielseiten, wird bei diesem Vorgehen für jeden User individuell ein Ranking der Webpages in inhaltlicher Abhängigkeit zum verwendeten Suchstring berechnet. Mit Hilfe des formalen Modells wird eine Funktion höherer Ordnung erstellt, die die userindividuelle Rankingfunktion beschreibt. Dadurch können Effektivitätstyp und –gewicht bei der GPI-Berechnung ersetzt werden. Es wird ein neues Maß, der intention based GPI (ibGPI) erstellt, der die User-Perspektive berücksichtigt und die Abweichungen der Userstudie erklären kann. Aus diesem Maß wird zusätzlich ein Erfolgsmaß für eine User Session als Ganzes berechnet, der Session Success Indicator (SSI). Mit den drei Maßen GPI, ibGPI und SSI steht nun eine Menge an Kennzahlen für informationsorientierte Websites zur Verfügung. Aus deren paralleler Anwendung und dem Vergleich der drei Kennzahlen lässt sich ein umfangreiches Bild der Benutzung einer Website und deren Erfolg in der Informationsvermittlung sowohl aus Perspektive der Website-Autoren wie der User darstellen.
Modeling ETL for Web Usage Analysis and Further Improvements of the Web Usage Analysis Process
(2006)
Currently, many organizations are trying to capitalize on the Web channel by integrating the Internet in their corporate strategies to respond to their customers’ wishes and demands more precisely. New technological options boost customer relationships and improve their chances in winning over the customer. The Web channel provides for truly duplex communications between organizations and their customers and at the same time, provides the technical means to capture these communications entirely and in great detail. Web usage analysis (WUA) holds the key to evaluating the volumes of behavioral customer data collected in the Web channel and offers immense opportunities to create direct added value for customers. By employing it to tailor products and services, organizations gain an essential potential competitive edge in light of the tough competitive situation in the Web. However, WUA cannot be deployed offhand, that is, a collection of commercial and noncommercial tools, programming libraries, and proprietary extensions is required to analyze the collected data and to deploy analytical findings. This dissertation proposes the WUSAN framework for WUA, which not only addresses the drawbacks and weaknesses of state-of-theart WUA tools, but also adopts the standards and best practices proven useful for this domain, including a data warehousing approach. One process is often underestimated in this context: Getting the volumes of data into the data warehouse. Not only must the collected data be cleansed, they must also be transformed to turn them into an applicable, purposeful data basis for Web usage analysis. This process is referred to as the extract, transform, load (ETL) process for WUA. Hence, this dissertation centers on modeling the ETL process with a powerful, yet realizable model – the logical object-oriented relational data storage model, referred to as the LOORDSM. This is introduced as a clearly structured mathematical data and transformation model conforming to the Common Warehouse Meta-Model. It provides consistent, uniform ETL modeling, which eventually supports the automation of the analytical activities. The LOORDSM significantly simplifies the overall WUA process by easing modeling ETL, a sub-process of the WUA process and an indispensable instrument for deploying electronic customer relationship management (ECRM) activities in the Web channel. Moreover, the LOORDSM fosters the creation of an automated closed loop in concrete applications such as a recommendation engine. Within the scope of this dissertation, the LOORDSM has been implemented and made operational for practical and research projects. Therefore, WUSAN, the container for the LOORDSM, and the LOORDSM itself can be regarded as enablers for future research activities in WUA, electronic commerce, and ECRM, as they significantly lower the preprocessing hurdle – a necessary step prior to any analysis activities – as yet an impediment to further research interactions.