Análisis de patrones de búsqueda de los usuarios en un sitio web de comercio electrónico usando Web Analytics

Autores/as

  • Ariosto Vicuña Universidad Técnica Estatal de Quevedo
  • Andrés Florencia Universidad Técnica Estatal de Quevedo
  • Jean Carlos Bazurto Universidad Técnica Estatal de Quevedo
  • Orlando Erazo Universidad Técnica Estatal de Quevedo

DOI:

https://doi.org/10.18779/ingenio.v2i1.18

Palabras clave:

Ciencia de datos, Web Analytics, reglas de asociación, a priori, comercio electrónico

Resumen

La masificación del uso del Internet y la frecuencia con la que las personas acceden a sitios web, particularmente los dedicados al comercio electrónico, han dado origen a  una  necesidad de conocer la forma en que los usuarios interactúan con ellos. Esta situación conduce a que diariamente se genere una cantidad enorme  de información que puede convertirse en un factor clave para las empresas siempre y cuando sea analizada adecuadamente. Es por ello que, este trabajo se enfoca al análisis de patrones de búsquedas realizadas en sitios web de comercio electrónico basado en Web Analytics y Data Science. Para ello, se ha generado un conjunto de datos al que se le ha aplicado el algoritmo seleccionado para encontrar reglas de asociación. Particularmente, se ha aplicado la herramienta Google Analytics en el estudio. Como resultado se han encontrado patrones de búsquedas que podrían realizar los usuarios de un sitio web de comercio electrónico.

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Citas

Anaytics, G. (2016). Google. Recuperado el 31 de Agosto de 2017, de https://support.google.com/analytics/answer/1033861?hl=es

Ballesteros, D., & Ballesteros, P. (2007). El comercio electrónico y la logística en el contexto latinoamericano. Scientia et technica, 1(1), 269-274.

Fang, W. (2007). Using Google Analytics for improving library website content and design: A case study. Library Philosophy and Practice, 1-17.

Gaur, L., Singh, G., & Kumar, S. (2016). Google Analytics: A Tool to make websites more Robust. Proceedings of the Second International Conference on Information and Communication Technology for Competitive Strategies (p. 45). ACM.

Gonçalves, B., & Ramasco, J. J. (2008). Human dynamics revealed through Web analytics. Physical Review E, 78(2).

Mejía, J. (2013). Curso de formación de Google Analytics.

Molla, A., & Licker, P. S. (2001). E-commerce systems success: An attempt to extend and respecify the Delone and MacLean model of IS success. J. Electron. Commerce Res., 2(4), 131-141.

Morales, C. R., Soto, S. V., & Martínez, C. H. (2005). Estado actual de la aplicación de la minería de datos a los sistemas de enseñanza basada en web. Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje, TAMIDA2005, (págs. 49-56).

Phippen, A., Sheppard, L., & Furnell, S. (2004). A practical evaluation of Web analytics. Internet Research, 14(4), 4-6.

Ranganathan, C., & Ganapathy, S. (2002). Key dimensions of business-to-consumer web sites. Information & Management, 39(6), 457-465.

Starov, O., Zhou, Y., Zhang, X., Miramirkhani, N., & Nikiforakis, N. (2018). Betrayed by your dashboard: Discovering malicious campaigns via web analytics. Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference. ACM, (págs. 227-236).

Zumel, N., & Mount, J. (2014). Practical Data Science with R. New York: MANNING.

Publicado

2019-01-06

Cómo citar

Vicuña, A., Florencia, A., Bazurto, J. C., & Erazo, O. (2019). Análisis de patrones de búsqueda de los usuarios en un sitio web de comercio electrónico usando Web Analytics. Ciencia Y Tecnología, 2(1), 1-11. https://doi.org/10.18779/ingenio.v2i1.18

Número

Sección

Artículos