1. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 1 The Data Webhouse Toolkit Chap3. Using the Clickstream to Make Decision

2. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 2 Analysis objectives Final decision to make with the clickstream data processing flow –data -> information -> knowledge -> decision Data, information –itself useless, but organized coherently, and can see patterns then we have something useful –call these patterns ‘information’ –information does not lead to action knowledge –when we can identify cause, effect, correlation –the information is refined into knowledge Decision made as a result of the knowledge –can make to take actions

3. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 3 Decisions about identifying and recognizing customers Customizing marketing activities by identifying your customers –high profit customers vs low profit customers –New customers vs returning customers –Reliable product keepers vs frequent product returners Identifying customers is the most basic requirement Four levels is identifying –level 1: anonymous user visited first –level 2: same web browser on same computer returned –level 3: particular same human returned to our web site –level 4: specific personal id, known customer: our goal by some user interaction or from demographic data

4. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 4 Decisions about identifying and recognizing customers Targeting Marketing activities by clustering customers basic measures of clustering customers –recency: time duration after the last visit –frequency: number of visits –intensity or monetary total of the customers purchases or other quantitative measures of website objective use five range for three measures –high, medium high, average, medium low, low –Fig 3.1 : 125 cells –Ex) high recency, high frequency, low intensity some problem is in our web site

5. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 5 Decisions about identifying and recognizing customers Recency and frequency can be measured in the clickstream Intensity measure –in clickstream if intensity measure is directly related a page event –require drilling across to the sales transaction data mart –drilling across to non_web source if sales cannot happen exclusively through web interface Other data sources –demographic description of the customer (textual and numeric) –clustering and data mining tools can be used to recommend marketing decision. –Can be clustered according to history, likelihood, of responding promotions

6. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 6 Decisions about identifying and recognizing customers Deciding whether to encourage or support a referring cross-link – 특정 사이트에서 방문한 고객의 유형을 분석 – 분석 요인 buy, revenue, profit, lifetime value, propensity to return the product( 반환 성향 ), 고비용의 서비스를 요 구하는 성향 –Cross-link 를 유지할 것인가 결정 그림 3.2 특히 광고비를 지출하는 경우 중요 – 타검색 엔진에서 링크되어 온 경우 “search string” 을 분석 intra-site search 에서도 가능 metatag/verbiage( 말을 장황하게 늘어놓아, 어떤 검색 스트링에도 검색이 되도록 하는 기법 ) 를 활용 productive/nonproductive hit 로 구분하여 취사 선택이 가능

7. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 7 Decisions about identifying and recognizing customers Deciding whether a customer is about to leave us – 원하는 것을 못 찾았을 때, 실망하는 경우를 탐지 – 실시간에 탐지할 수 있으면 개별적인 웹 페이지를 제시, 무슨 문제가 있는지 문의 등의 조치 – 웹사이트를 방문하게 된 경위 분석 필요 검색 엔진으로 부터인 경우 “ 검색 스트링 ” 을 분석 –speed/breadth of customer’s page request 도 중요 마우스를 빨리 누르는 고객이면, 전체 페이지를 다 읽지 않고 왔 을 수도 있음 기존 고객이면, 원하는 목적지까지 가는 경로를 이미 알고 있을 가능성이 높음 신규 고객이면, 현재 이리저리 탐색중이나 원하는 것을 못 찾은 경우임

8. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 8 Decisions about identifying and recognizing customers Deciding whether a customer is about to leave us – 기존 고객이 포기하는 경우는 보다 중요 단골 고객이 실망하여 떠나는 것으로 지금까지의 신뢰 관계 등을 잃게 됨. –Indicator of business failure possibility recency, frequency, intensity 를 분석 모든 unsuccessful visit 를 조사하여 트랜잭션이 완료되지 않고 떠 난 사례를 분석 고객에 맞는 서비스를 제공하는 방안 모색 나중에 메일, 편지, 전화로 접촉할 수도 있음

9. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 9 Decisions about communicating Clickstream data 가 이런 의사결정에 중요한 역할을 담 당 Deciding whether a particular web Ad is working Deciding if custom Greetings are working –last order, backorder, special deals, cross-selling, up-selling proposal etc. Deciding if a Promotion is profitable ( 그림 3.3)

10. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 10 Decisions about communicating Responding to a customer’s Life change – 고객의 Life change 에 맞는 마케팅을 통한 밀접한 관계 형성 Improving the effectiveness of your website – 웹 사이트의 설계 의사결정을 clickstream 을 통한 사용자의 ㅣ 행동 분석으로 가능 Fostering a sense of community – 특정 제품 구매자들간의 커뮤니티가 필요 ( 경험 등 공유 ) – 자사의 엔지니어와 사용자간의 정보교환의 장

11. 2000-5-4Hwan-Seung Yong, Ewha Womans Univ. 11 Fundamental decisions about your web business 웹으로 어떤 제품과 서비스를 제공할 것인가 결정 –clickstream 데이터 분석은 모든 제품과 서비스에 대한 고객 반 응을 조사 Providing real time status tracking of our operations – 고객에 대한 각종 실시간 서비스 제공 유무 및 효과 분석 determining if our web business is profitable