Содержание:

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].

1.2. Персонализация как защита данных в системах электронной коммерции

Анонимная работа в сети интернет является проблемой для большинства систем электронной коммерции. Там, где присутствуют деньги анонимность не приветствуется. Все, что касается электронного банкинга вообще блокируется при невозможности персонализации клиента. В данной системе персонализация расширяется до аутентификации. Это связано с рисками потери деньги.

Рассмотрим электронные банковские системы, например, Webmoney или Яндекс деньги. Система Webmoney ID (WMID) оперирует интернет-платежами и потому стремится обезопасить торговцев при помощи системы персонализации и аутентификации.

Для работы с системой существует сложная система паролей, электронный ключей, паролей к электронным ключам, идентификации устройства с которого производится вход в систему электронного банкинга и только после длительной процедуры персонализации и аутентификации пользователь получает доступ к электронным кошелькам. Причем сложность входа в систему может и раздражает пользователей с одной стороны, но с другой стороны пользователь понимает, что чем более сложной доступ к системе, тем более надежно защищены его деньги.

Система сертификатов Webmoney, удостоверяющих личность пользователей, как и большинства банковских систем электронной коммерции, построена таким образом, что помимо персональных аттестатов с полными паспортными данными имеет массу пользователей с аттестатами более низкого уровня - начальными и анонимными. Поэтому, хотя WMID и обеспечивает достаточно высокий уровень безопасности электронных платежей, она не является полностью защищенной и не может предоставить достаточно высокую степень защищенности финансов и финансовых операций.

Для решения подобных проблем используют дополнительные модули и системы персонализации пользователей через реальные банковские счета. Т.е. персонализация пользователя в данном виде веб приложений осуществляется через привязку к реальным платежным системам и платежным документам. Что дает практически 100% гарантию того, что пользователь не только является тем, за кого себя выдает, но и вполне платежеспособен.

Сайт, подключенный к подобного рода платежной системе ее модулю персонализации и аутентификации, предлагает пользователю ввести номер мобильного телефона, в качестве персонального идентификатора. На указанный телефон поступает одноразовый пароль, введя который, пользователь завершает процесс авторизации. Далее, система обращается к базе данных клиентов соответствующего банка и запрашивает данные о конкретном пользователе.

Банк располагает следующими данными о своих пользователях:

• личное присутствие при идентификации личности сотрудниками банка, открывая счет или заводя карточку.
• паспортные данные, код, образцы почерка, сканы документов и т.д.
• часто банки имеют сведения о кредитном рейтинге клиентов

Аналогичную аутентификацию проводит система Яндекс деньги. Которая предполагает использование непроверенного или неподтвержденного сертификата, но при этом доступ к сервисам системы сильно ограничен, особенно снятие или перевод денег. Т.е. аноним, в принципе может положить деньги на счет, например, через платежный терминал. Сервисом удаленной персонализации пользуются регистраторы систем Webmoney, Яндекс деньги, QUWI. По процедуре персонализации, они требуют личного присутствия клиентов с паспортом на руках, что в дальнейшем, позволяет обходиться без личного присутствия клиента и без нотариально заверенных копий. Это значительно расширяет их клиентскую базу.

Еще одна сфера, где сервис удаленной персонализации с последующей аутентификацией является незаменимым - сайты систем on-line кредитования. При поступлении заявки на предоставление кредита, сотрудники кредитной организации должны быть уверены, в чьи руки они отдадут деньги.

Помимо этого, удаленная персонализация может быть с успехом использована в таких коммерческих интернет-проектах, как продажа электронных билетов, оплата услуг связи, хостинга, доменов и т.п. Все интернет сервисы и интернет приложения которые их используют предполагают принудительную персонификацию, для входа на электронные банковские или платежные системы, например, при покупке товара в интернет-магазине в кредит или при расчете на товар в интернет-магазине кредитной картой.

Подобные сервисы реализованы многими крупными банками, например, Сбербанк России, ВТБ, Альфа-Банк, и доступны разработчикам в рамках API банка. Это означает, что подключить и использовать их для своего интернет-бизнеса может практически любой желающий, заключивший договор с банком (акцептовавший, т.е. принявший условия соглашения на сайтах банка).

Услуги, обычно, предоставляются платно, но цена запроса, не превышает 50руб., при этом степень риска осуществления финансовой сделки снижается практически до нуля.

1.3. Персонализация пользователей в режиме электронного ключа

Еще один вид персонализации пользователей на защищенных веб-ресурсах предполагает наличие и использование специального электронного ключа. Пользователь может использовать ключ BIK как отдельно, так и совместно с клавиатурным паролем. При совместном использовании появляется возможность ввода простейших паролей, например, имена, даты, числа, слова и т. Д.

Отрасль назначение программы распространяется на любые приложения, требующие идентификации и аутентификации пользователя с помощью пароля: это программы шифрования, упаковки, почтовые клиенты, браузеры и др. Ее также можно использовать в любых диалогах операционной системы, которые требуют ввода пароля: при доступе к сетевым ресурсам, запуска программ от имени другого пользователя, а также при идентификации и аутентификации пользователя на этапе входа в систему.

Применяется вместе с устройствами «Ридер для ключа BИK-ВАК» и «Мышь компьютерная персонализированная».

Персонифицированный доступ к защищенным данным сети осуществляется при комплексном решении проблемы безопасного защищенного ввода аутентификационных данных пользователя и применяется в следующих случаях:

• локальный вход на рабочую станцию;
• сетевой вход на рабочую станцию или домен;
• доступ к сетевым ресурсам;
• доступ к веб-ресурсам;
• доступ к базам данных;
• доступ к VPN-сетей;
• запуск процессов от имени другого пользователя;
• средства аутентификации приложений;
• другие процедуры аутентификации.

Алгоритм работы с ключом достаточно прост. Пользователь вручную набирает свой код на ключе BIK путем вращения кодовых сегментов ключа вокруг общей оси.

Комплекс прозрачно интегрируется в информационную систему и может применяться как отдельно, так и совместно с другими средствами идентификации и аутентификации.

В данном методе персонализации сохраняются все пользовательские качества стандартных средств аутентификации:

• удобство использования;
• надежность;
• универсальность;
• совместимость;
• прозрачная интеграция в существующие системы;
• устойчивость к потере, краже, копирования.

Основные преимущества персонализации ключом:

• скрытое, быстрое и удобное введение кода
• защита канала передачи кода в компьютер;
• устойчивость кода (пароля) к атакам «по словарю»;
• возможность использования простых паролей;
• полная интеграция в операционную систему;
• высокая степень защиты;
• возможность легко изменить кодовую комбинацию вручную;
• один ключ на неограниченное количество устройств со встроенными ридерами;
• аутентификатором является не сам ключ, а набранная на нем комбинация.

Наиболее эффективно такой метод персонализации может применяться вместо клавиатурных паролей или совместно с ними. Замена стандартных клавиатурных паролей на ключ BIK дает следующие преимущества:

• Скрытность набора кода
• Защита канала передачи кода
• Устойчивость к атаке «по словарю»
• Возможность использования простых паролей

В этом случае реализуется двухфакторная аутентификация пользователя (пароль + ключ), что в некоторых случаях является прямым требованием политики безопасности компании.

Администраторы информационных систем имеют возможность использовать персона для управления учетными записями пользователей как отдельной рабочей станции (Local Security Policy), так и групповой доменной политики безопасности (Active Directory).

Персонализация ключем существенно повышает безопасность аутентификации пользователей и может применятся в любом месте информационной системы.

При начальной установке комплекса персонализации на машине клиента администратору предлагается ввести защитный код, который в результате используется для шифрования канала передачи ключей пользователей от считывателя в компьютер (операционную систему). Каждый экземпляр имеет свой защитный код, который может быть перепрограммирован администратором.

Использование уникального защитного кода позволяет «привязать» комплекс к конкретной рабочей станции, тем самым защищая рабочую станцию от применения различных злонамеренных устройств вместо «родного» считывателя ключа.

Программное обеспечение следит за наличием устройства считывания ключа и позволяет предотвратить загрузку компьютера в случае отключения устройства считывания (ридера или мыши). Таким образом, осуществляется дополнительный контроль физической целостности информационной компьютерной системы.

Вывод к первой главе.

Были изучены виды персонализации пользователей веб ресурса, цели и задачи, которые они преследуют. Рассмотрена персонализация с разных точек зрения. Определены направления использования и развития систем персонализацию.

Глава 2. Анализ характеристик персонализации пользователей.

2.1. Персонализация сайта под пользователя

Индивидуальный подход к потребителям - ключевая концепция современного маркетинга. Ведь в сегодняшнем мире каждый хочет быть личностью, а не частью серой массы. Именно на индивидуальности, а не на массе делают акцент большинство прогрессивных компаний. И если в обычном магазине добиться такого эффекта можно было всегда, то интернет-технологии пришли к этому относительно недавно.

Как предлагать свои продукты более целенаправленно и сделать так, чтобы пользователь почувствовал себя «уникальным»? Мы рассмотрим три способа персонализации интернет-магазина.

• Ресурс под пользователя
• Ресурс под конкретного пользователя
• Персонализация контента — комплекс мер, направленных на персонификацию контента. Добиться этого можно за счет построения схем для группирования посетителей ресурса.

Анализ — основа всего. Каждый владелец интернет-ресурса может иметь доступ к определенным данным о пользователе: его локации, впервые ли он на сайте, что вбивал в поиск перед тем, как попасть на ваш ресурс, и многое другое. Обладая этими данными, вы корректируете свое представление о целевой аудитории интернет-магазина и определяете, что должен будет увидеть представитель каждой из них.

Специальное программное обеспечение дает возможность распределять пользователей по разным показателям. В роли переменных могут выступать следующие данные:

• возраст;
• пол;
• расположение;
• платформа гаджета (iOS, Android, Windows, Mac и т. д.);
• URL-адрес, с которого пришел пользователь;
• ключевые слова, по которым посетитель попал на ваш сайт;
• дата, время суток;
• переходы со страницы на страницу и т. д.

Программное обеспечение для персонализации: Avail, Personyze, Monetate, Monoloop, Apsalar, Apptus, Gravity. Каждое из них имеет свои особенности, однако в целом задача подобного ПО - сбор доступной информации о пользователях веб-ресурса, распределение их по указанным данным и показ необходимого контента в соответствии с этими данными. Таким образом, задача персонализации выполняется с помощью программного обеспечения, а не программистов, которые создают сайт.

Весь контент ресурса может быть оформлен индивидуально. Основные точки - это:

• главная страница — так пользователь сможет почувствовать, что его здесь ценят и понимают, раз настроили внешний вид сайта согласно его интересам;
• слоганы — зная, кто зашел на ресурс, можно создать эффективные призывы к действию, ведь они будут направлены точно в цель;
• рекомендации — многие интернет-магазины проводили исследования, чтобы узнать, нужны ли рекомендации пользователям. Выяснилось, что большой процент интернет-покупателей приобретает товары именно благодаря рекомендациям. Ведь если у ресурса тысячи товаров, не у каждого посетителя хватит терпения просмотреть все в поисках нужного. Рекомендации же существенно упрощают поиск.

Обратная связь магазина должна базироваться на онлайн-консультантах. Для удобства используется форма обратной связи, в которой посетителю предлагается воспользоваться электронным адресом. Практика показывает, что именно так связываются со своими клиентами в интернете большинство компаний. Но ведь каждый из этих способов имеет существенные недостатки, главный из которых - на такое общение пользователю понадобится большое количество времени.

Если посетитель веб-сайта прямо сейчас колеблется в выборе того или иного товара. У него возник вопрос. В лучшем случае он совершит пробную покупку, в худшем - просто передумает покупать или пойдет туда, где на его вопросы смогут ответить оперативно. On-line консультант – одно из лучших и оперативных средств персонализации пользователя.

Однако персонализировать свой контент необходимо не только на своем ресурсе, но и на пространствах всей сети. Таргетированную рекламу - объявления под определенные аудитории - предлагают для показа и поисковики, и социальные сети. Так же, как и в случае с персонализированным контентом для сайта, вы применяете переменные для анализа пользователей: пол, местоположение, URL и так далее. С помощью таргетированной рекламы с одной стороны, упрощается поиск для тех, кто ищет, а с другой – формируется потребительский спрос на определенный товар.

Существуют две формы оплаты такой рекламы:

• за количество показов;
• за количество переходов пользователей на нужную страницу.

Персонализация контента — это ключ ко множеству дверей. Во-первых, индивидуальный подход формирует лояльность к магазину благодаря экономии времени клиентов, пониманию своей аудитории, возможности решить задачу конкретного пользователя. Во-вторых, создает конкурентное преимущество магазину и делает покупку более вероятной за счет четко сформулированного предложения. В-третьих, благодаря таргетированной рекламе и возможности продвигать нужные товары, она увеличивает продажи. Отсюда вывод: полезными являются абсолютно все технологии и сервисы, направленные на обеспечение индивидуального подхода к пользователю.

2.2. Анализ имеющихся систем.

Существует два метода предоставления пользователю нужной ему информации. Разделение происходит по тому, кто, собственно, будет решать эту проблему. Первый метод предполагает активные действия со стороны пользователя. Такими действиями могут быть:

• покупка и установка специализированных программ;
• изучение поисковых механизмов и каталогов и работы с ними.

Альтернативой этому являются «инициативные» действия со стороны поставщика информации. Поставщик может сам разбивать информацию на группы по интересам и предлагать ее пользователям. Рассмотрим оба метода на примерах.

Решение первого типа предполагает, что пользователь будет совершать какие-то активные действия (скачивать и настраивать программу, например). В этом случае владелец сайта тратит значительно меньшее количество ресурсов, но при этом и получает в меньшем объеме весьма ценные для себя сведения — статистику, точные прогнозы, анализ своей аудитории в реальном времени и т.д.

К таким решениям относится, например, предлагаемая компанией «Арсеналъ» программа «ДИСКО Искатель», которая решает проблемы поиска нужной информации и обработки полученных ссылок. Алгоритм работы этой компактной программы метапоиска довольно прост. Вы формулируете запрос о нужной информации на русском или английском языке. Программа задействует сразу несколько поисковых серверов, а результаты суммируются, обрабатываются и представляются пользователю.

В случае, когда решение задачи персонификации берет на себя поставщик информации, то есть владелец сервера в Internet, он берет на себя и все проблемы: занимается сбором и анализом статистики по каждому пользователю, подготовкой персональных информационных блоков и т. д. Это, с одной стороны, приводит к дополнительным расходам, а с другой, дает поставщику гораздо больше возможностей. Он обладает большей статистикой по предпочтениям пользователей и может использовать ее в своих интересах (например, для подбора целенаправленной рекламы).

В Internet доступен целый ряд бесплатных служб по созданию персональных страниц новостей, не требующих применения специальных клиентов и способных регулярно предоставлять пользователям только ту информацию, которая их интересует. Главное различие между персональной страницей новостей и стандартным сайтом новостей состоит в том, что пользователь персональной страницы может фильтровать информацию и получать только те сообщения, которые ему больше всего нужны (см., например, службы персональных новостей CNN Custom News и My Yahoo.

Программные продукты персонификации предлагают компании Personify, Net Perception, MacroMedia и ряд других; к сожалению, российских решений в области персонификации очень мало. Для большинства продуктов персонификации можно выделить определенные характерные черты, которые в значительной степени усложняют их широкое использование и внедрение. Прежде всего, это излишняя ориентация на рекламную деятельность; фактически зарубежные продукты персонификации используются для более точного и целевого охвата аудитории. Во-вторых, такие системы стоят очень дорого. И наконец, большинство западных продуктов разработано для среды Microsoft Windows; однако большинство Web-серверов работают под управлением ОС Unix, и выбор Windows-платформы значительно ограничивает сферу применения продукта.

Система персонификации работает в совокупности с другими программами, которые обслуживают Web-сервер.

Рассмотрим, как происходит обращение пользователя к Web-серверу для просмотра какой-то страницы. Одной из первых стадий в процессе обработки запроса является идентификация и авторизация пользователя, то есть получение ответа на вопрос «кто это?». Результатом будет уникальная последовательность символов (скажем, romashka), по которому можно однозначно идентифицировать пользователя.

За этим следует стадия формирования страницы. Теперь мы уже знаем, что это за пользователь, и можем извлечь из базы данных информацию о нем. На стадии формирования страницы системе персонификации задаются вопросы, например, любит ли пользователь romashka новости? Какой цвет он предпочитает? Где живет пользователь? и т. д. На основе этой информации принимаются решения о цвете фона страницы, о расположении информационных блоков, о том, погоду для какого города нужно вставить в страницу, и т. д.

Затем полученная страница выводится пользователю.

Перспективы развития систем персонификации связаны с их наполнением данными. Дальнейшие исследования будут посвящены внедрению так называемых методов персонификации второго поколения. Если простейшие методы позволяют получить информацию путем прямого опроса пользователей, то методы второго поколения предполагают получение информации о потребителе посредством наблюдения за его действиями. Для этой цели уже потребуется строить мотивационную или психологическую модель пользователя.

Существует множество неявных источников информации для формирования электронного портрета посетителя: страницы и разделы сайта, которые он посещает; слова, которые посетитель ищет в поисковых механизмах; тематика конференций и других средств общения, в которых он участвует; реакция на различные виды и содержание рекламы. По этим и другим данным можно сделать вывод о том, что пользователя интересует, чем он занимается, каковы его предпочтения, а значит, точнее составлять информационное наполнение сайта.

Accrue Insight 5 дает возможность проводить исчерпывающий анализ активности посетителя сайта за счет выделения точек ввода потребительских данных. На основании полученных данных разрабатываются стратегии обеспечения интерактивных транзакций, оценивается эффективность рекламы и функциональная структура Web-сайтов.

Еще один производитель, выпускающий инструментарий для организации электронного бизнеса, — компания WebTrends представила систему CommerceTrends 3. Данный продукт, который в компании называют «платформой отношений с посетителями», предназначен для анализа трафика Web-сайта и подготовки адаптированных маркетинговых решений.

Система, созданная на базе браузера, в реальном времени составляет отчеты о Web-трафике и проводит поведенческий анализ посетителей. Полученные данные могут объединяться с информацией, извлекаемой из систем управления отношениями с заказчиками (CRM — customer relationship management) и планирования ресурсов предприятия (ERP — enterprise resource planning), а также из баз данных компаний. Как объяснил Колин Карей, директор по маркетингу продуктов компании WebTrends, при каждом сеансе взаимодействия добавляются уникальные данные о поведении посетителя и присваиваются его идентификаторы, после чего информация пересылается в хранилище данных.

Компания StudioNorth, специализирующаяся на проектировании Web-сайтов, принимает участие в бета-тестировании нового программного продукта eBizinsights, являющегося инструментом трехмерного Web-анализа.

Продукт eBizinsights, выпущенный летом 2000 года, определяет производительность электронного бизнеса посредством модуля Visual Discovery и трехмерной анимации реального времени. Работая на платформе Microsoft SQL Server 7 и Windows 2000, эта система предлагает посетителям анализ демографических данных, поведения покупателей, эффективности рекламных мероприятий и производительности сайта.

Компания Visual Insights подготовила версию eBizinsights XL, предназначенную для крупных коммерческих сайтов, и версию eBizinsights CS — для Microsoft Commerce Server 2000.

А компания NetGenesis намерена совместно с MicroStrategy разрабатывать платформу анализа Web и генерации отчетов, предназначенную для систем электронного бизнеса уровня предприятия.

Инструменты персонализации сайта, которые внедряют российские интернет-магазины

Инструменты: HucksterBot.

Сначала сервис проводит анализ пользователей на сайте, обрабатывая демографические и поведенческие данные. Затем на основе полученной информации потенциальным клиентам делаются персональные предложения. Например, предоставляется специальная скидка на товары, которые пользователь уже смотрел. Главным отличием системы от стандартного функционала CMS-систем является то, что скидки на основе данных о конверсии можно установить только для тех сегментов пользователей, которые плохо покупают товары. Сами сегменты, а также скидки на отдельные товары и целые категории можно настроить в личном кабинете.

Инструменты: RetailRocket, Crossss, REES46, TriggMine.

Сервисы работают по привычной для всех систем персонализации сайтов схеме: собирают данные, обрабатывают их и затем изменяют контент сайта в зависимости от посетителя. Показывая пользователю товарные рекомендации (самые популярные в интернет-магазине товары, рекомендации поисковой системы, товары, похожие на просматриваемые и т.д.), данные сервисы поднимают продажи интернет-магазина за счет увеличения конверсии, повторных покупок, а также среднего чека.

Персонализированные Email-рассылки. Сервисы персонализации сайтов проводят анализ посетителей и в зависимости от их поведения конвертируют их на следующий шаг воронки продаж с помощью персонализированных электронных писем. Письма отсылаются, если пользователи:

– «бросают» корзину,

– уходят с сайта, просто посмотрев некоторые товары, но не делая заказы,

– что-то покупают и могут купить сопутствующие товары и т.д.

2.3. Стратегии персонализации веб-приложения

Существует множество подходов к персонализации веб-приложения. Рассмотрим наиболее распространенные.

Определение географии пользователя.

Пусть клиент купит товар оффлайн. Для этого на сайте размещается карта, схема проезда и т.п. Для побуждения клиента к походу в магазин можно провести акцию или сообщить, что такой товар только в магазине и т.д. Для компаний, работающих на международном рынке, актуальна персонализация по языку посетителя – например, компания китайская, а покупатель из США: в этом случае персонализированный сайт автоматически переведет весь контент на английский язык.

Для определения страны и города покупателя используют геоданные сети, адресацию серверов и доменов провайдера и т.д.

Использование ключевых слов

Ключевые слова подбираются по принципу SEO оптимизации сайта. Правильное определение ключевых слов и фраз позволяет персонализировать, например, контент сайта, клиент не только не теряется во всем массиве информации, представленной на сайте, но и попадает на самую нужную для себя страницу.

Создание и использование история покупок

Для конкретного пользователя собирается информация о покупках, на основании которой определяется категория интересов, состоятельность (ценовой диапазон) пользователя и многое другое.

Использование истории поиска

При поиске пользователем определенного товара запоминается какой товар на какой странице и т.д., при последующем обращении система предлагает товар из той же категории с аналогичными характеристиками.

Для успешной персонализации сайта рекомендуется сделать его более простым в использовании.

Веб-персонализация сокращает количество кликов до конечного целевого действия. При анализе действия пользователей ищутся ответы на такие вопросы:

• На каком этапе они тратят больше времени?
• Какие действия повторяются чаще других?
• Есть ли слишком долгие процессы?
• Сколько времени проходит с момента, как пользователь зашел на сайт и моментом, когда он нашел нужное?
• Сколько кликов это занимает?

Товарные рекомендации на главной странице могут сократить время поиска нужного товара до секунды. Сокращаем поиски в каталоге, сложные фильтры и прочие препоны на пути к целевому действию. Просто подкладываем на первую страницу ссылки на искомые товары. Если собрали о пользователях качественные и подробные данные - рекомендации с большой вероятностью достигнут цели.

Короче путь до искомого, меньше поисков по сайту, быстрее покупка.

Нужно привлечь внимание пользователей к наиболее актуальным функциям. Если кому-то важна функция Х, когда он принимает решение, купить продукт или нет, то предлагать работу именно с этой функцией. Пусть, это функция сравнения товаров для одного и функция нахождения аналогов для другого.

Удовлетворять потребность в функциях ничуть не менее важно, чем потребность в самом товаре.

Желательно использовать данные полученные от регистрации пользователей и из их профилей - так можно отслеживать, кто какими функциями пользуется чаще. И персонализировать сайт, основываясь на этих данных.

Персонализация опросов

Лучший способ улучшить продукт или сервис - собрать и проанализировать обратную связь. Даже банальная рассылка анкет станет эффективнее, если будет персонализированной: с уникальными вопросами для каждого пользователя, которые подбираются на основе его поведения.

Таким образом, можно рассмотреть алгоритм проведения персонализации веб-приложения:

• В первую очередь провести глубокий анализ целевой аудитории. Именно анализ поведения пользователей делает персонализацию не только мощным средством для достижения доверия клиента, но и повышает конверсию за счет показа только интересного клиенту контента.
• Затем создать сайт, который будет персонализирован, протестировать его.
• Выбрать одну или несколько стратегий персонализации.
• Разработать или использовать уже готовую систему персонализации.

Вывод ко второй главе

Проанализированы процесс, связанные с персонализацией пользователей, определены методы персонализации. Проанализированы существующие зарубежные и отечественные системы, формирующие данные для систем персонализации.

Глава 3. Проектирование системы персонализации пользователя веб-ресурса.

3.1. Описание системы персонализации сайта и методов ее работы

Одной из важнейших задач, стоящих перед владельцем сайта является повышение его конверсии. Конкуренция на рынке веб-коммерции повышает требования к веб-приложениям и их реакции на посетителя, о чем не раз писалось выше. Динамики страницы уже недостаточно, страница должна имитировать подобие интеллекта. Пользователи предъявляют к посещаемым страницам требования, что бы они их узнавали и реагировали на них. Найти нужный товар – этого уже мало. Интернет развивается и посетитель, соответственно, развивает свои требования к веб-приложению, ассоциируя его с виртуальной реальностью, ожидая от сайта не только реакции на свои действия, но и предугадывания мыслей и желаний. Происходит одушевление веб-ресурсов и их очеловечивание. Отсутствие системы узнавания клиента его персонализации делает ресурс малоинтересным. Побороть такую ситуацию помогает система персонализации сайта.

Система накапливает информацию после первого и всех последующих посещений, связанную как с самим посетителем, так и с действиями, которые им проводились. Следовательно, система персонализации предполагает наличие базы данных и использование системы управления базой данных. Для того, чтобы при каждом новом заходе пользователя на страницу, сайт подстраивается под его интересы и запросы, нужна подсистема анализа, которая по имеющимся данным из базы данных и шаблонов поведения формировала бы контент и внешний вид страницы как бы под каждого пользователя, а в действительно под определённый шаблон пользователей, эмулируя узнавание клиента. Для накопления информации в базе данных нужна подсистема сбора информации, а для создания персонализованной страницы нужна система формирования страницы.

Страницы, прошедшая персонализацию, имеют приблизительно одинаковый дизайн, определяемый шаблоном, т.е. состоят из одинаковых блоков и имеют общую структуру, но могут различаться как по цветовой гамме, так и по заполнению блоков. Аналогично и с контентом: предложения, видимые пользователем, должны ориентироваться на него. Веб-ресурс эмулирует опытного продавца, которому известен клиент, он точно знает, что предложить, обращаются к пользователю, как к конкретной личности. Должна быть подсистема, которая будет формировать пакет предложений для клиента: товары, входящие в сферу его интересов, акции, которые могут заинтересовать именно его, если необходимо предоставить адреса или телефоны, то это будут данные, приближенные к нему географически. Персонализация предполагает интерактивность, клиент может захотеть уточнить характеристики товара, сравнить, узнать отзывы о товаре других покупателей. В этом случае нужна подсистема ответов на вопросы. Такая система может быть сформирована в виде FAQ, который предполагает вопросы данной категории клиентов, т.е. также персонализирован, либо в виде умной справки. Но проще и эффективнее на основе персонализации сделать индивидуальной подсистему обратной связи с выходом на on-line оператора.

Прежде всего, персонализированный сайт производит анализ данных посетителей: откуда приходят, по каким ключевым словам, географические данные, что делали, когда и откуда ушли, что интересовало больше всего и т.д.

После анализа при следующем посещении сайт будет предлагать то, что входит в сферу интересов посетителя.

Следующий этап – определение сегментов аудитории. Необходимо понять, кто является основной массой посетителей, что их интересует, откуда они приходят. На основании анализа выстраиваются процесс персонализации и определение стратегии.

Методы персонализации делятся на те, которые основываются на правилах, и на использующие алгоритмы.

Таргетинг, в основе которого лежат правила, побуждает посетителей к решениям, ориентированным на определенные сегменты.

Таргетинг на алгоритмах проводит мониторинг поведения посетителей и разрабатывает предиктивные (предсказываемые) модели поведения и вырабатывает для каждого посетителя подходящий контент. Такой таргетинг позволяет машине учиться самостоятельно.

Обе стратегии таргетинга ничуть не исключают совместного использования в условиях, когда они могут действовать независимо.

3.2. Проектирование системы

Методология UML имела на начало только одного серьезного конкурента – методологию SADT, которая также использовалась в проектировании и разработке программного обеспечения, но имела несколько иную направленность, а именно – использовалась при проектировании и разработке информационных систем. Однако несколько позже возможности UML, в направлении четкого графического описания функций, потоков данных и процессов, позволили ее использование в бизнесе при анализе и проектировании информационных и бизнес систем. Таким образом, UML вытеснило SADT из бизнеса и сейчас нотации IDEF0, DFD и IDEF3 можно встретить только в вопросах разработки информационных систем.

Следует отметить, что несмотря на свою универсальность и относительную простоту изучения и использования UML также постепенно вытесняется из моделирования и проектирование бизнес-систем.

Сначала на его место претендовала методология ARIS со своей группой диаграмм, которые получили условное название дом ARIS. Однако основой данной методологии, наиболее информативной диаграммой является EPC диаграмма, которая практически копирует диаграммы активности UML.

Сегодня наиболее распространенной среди бизнес-аналитиков является методология BPMN 2.0. Но следует отметить, что в основе данной технологии лежат те же принципы и диаграммы UML, в частности диаграммы прецедентов, последовательности и активности. С другой стороны, потеря некоторых позиций в бизнес-аналитике не снимает актуальности с использованием UML при проектировании бизнес –систем. В любом случае знание данной методологии позволяет более быстро и глубоко разобраться с методологиями ARIS и более современной BPMN 2.

В данной нотации была разработана структура системы персонализации (рис.3.1)

Рис.3.1. Структура системы персонализации

Выводы к третьей главе.

Определена структура системы и построена ее модель

Заключение.

Проблемы с коммерцией в Internet-магазинах заставляет компании, занимающиеся электронным бизнесом, более внимательно отслеживать и анализировать поведение посетителей Web.

Персонализацию можно рассматривать как будущее взаимоотношений между интернет ресурсом и клиентом. Процесс персонализации пользователя на сайте является многоаспектным и отношение к нему пользователей неоднозначное. Одним из решений данной проблемы является невидимая персонализация. Необходимо тщательно, но, по возможности, незаметно собирать информацию о вашей целевой аудитории. Затем аудиторию необходимо сегментировать и присвоить каждому сегменту определенную модель.

Система персонализации веб-страниц позволяет кардинально изменить отношение сайта к своим посетителям. В результате не только пользователь будет «общаться» с веб-страницей, но и сам сайт будет обращаться к любому, попавшему на страницу, не как к части общей массы, а как к конкретному человеку, имеющему свои личные интересы – персонально.

В процессе выполнения работы были изучены и проанализированы все виды персонализации пользователей на вебсайтах, определена структура системы персонализации, ее составляющие и спроектирована ее модель.

Библиография.

1. Якоб Нильсен. Personalization is Over-Rated (October 4, 1998) перевод: Александр Качанов. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.webmascon.com/topics/development/16a.asp
2. Васюк Евгений. Персонализация сайта – что это такое? [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://blog.hucksterbot.ru/personalizaciya-sajta/
3. Николаев О. В. Разработка программного модуля по реализации функции интеллектуальной обработки данных для системы 1С-Битрикс // Молодой ученый. – 2016. – №11. – С. 210-214.
4. Коваленко О. С. Обзор проблем и перспектив анализа данных // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. ТТИ ЮФУ, 2011 — № 5 (7). Воронцов К. В. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования. Курс лекций. МГУ, 2007.
5. Персонализация. Что за блюдо и с чем едят? https://spark.ru/startup/appvelox/blog/16224/personalizatsiya-sajta-chto-za-blyudo-i-s-chem-ego-edyat
6. Бунин О. Персонализация сайтов. Мир Internet. -2001. 12. -С. 66-69.
7. Гуменникова A.B. Адаптивные поисковые алгоритмы для решения сложных задач многокритериальной оптимизации. Диссертационная работа к.т.н.: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева. Красноярск, 2006. -132с.
8. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. О.Э. Байтной, А.А. Спирина 5-е изд., доп. И перераб. - М.Ж Финансы и статистика, 2005.