Le Web Mining

Publié le par e-commerce

Auteur : Nassaih Houda      

       Le web mining n’est rien d’autre que l’application du datamining sur les données existantes dans l’internet. Donc si le datamining est une technique que les entreprises utilisent hors ligne pour pouvoir réaliser du profit et garantir ainsi leur croissance, le webmining constitue la clef du succès pour les entreprises en ligne et ceci pour les même objectifs.

webmining

Le webmining sert à collecter des données sur les internautes afin de mieux comprendre leur comportements 

 et procéder par la suite à la personnalisation de leur profil et à l’adaptation du site à leurs offres.

Ce procédé servira à fidéliser les cyberconsommateurs qui sont considérés comme la force mesurée

d’une entreprise par rapport à ses concurrents.

  • Les catégories 

Les applications du webmining font apparaître deux grandes catégories à savoir :

- Les applications centrées sur le web ou webcentric : il s’agit de comprendre le fonctionnement du site afin de mieux valoriser l’espace publicitaire, optimiser l’organisation du site et garantir un confort et une performance lors de la navigation.

- Les applications centrées sur le consommateur ou customer centric : il s’agit de mieux comprendre le comportement de l’internaute afin de personnaliser la relation dans l’espoir de fidéliser et vendre plus.

  • Les techniques

D’une manière  générale les applications du datamining sur le web, contribuent à la personnalisation des sites. Dans cette optique le webmining repose sur deux techniques d’applications à savoir :

- L’analyse analytique qui travaille la plupart du temps sur des entrepôts de données en mode asynchrone par rapport au site.

- Les applications en temps réel qui traite à la volée les informations données ou dérobées à l’internaute pour adapter ou personnaliser, pendant la session, le contenu ou les offres sur le site.

  • Les enjeux

Pour ce qui est des enjeux que le webmining relève ils sont au nombre de deux à savoir :

- Augmenter l’espace publicitaire : il est une vérité que l’internet est en passe de devenir un média à part entière. La plupart des sites à forte fréquentation, qu’il s’agisse de portails orientés sur le contenu ou de sites de commerce électronique, intègrent dans leurs business models les revenus de la publicité. Celle-ci, selon le cas, prend plusieurs formes à savoir : bandeaux, boutons marchands, partenariats et sponsoring etc.… L’histoire des médias nous fait savoir que le revenu de la publicité dépend de la fréquentation mais aussi et surtout de la fin du ciblage. Celle-ci permet en effet d’augmenter le prix de l’unité d’audience en offrant des accès aux cœurs de cible des annonceurs. Dans ces conditions, l’analyse collecte des comportements des internautes et contribue à améliorer la connaissance des sites de leurs internautes pour pouvoir donner la possibilité aux annonceurs une audience mieux ciblée, ce qui est synonyme de plus de rentabilité et de revenu.

- Améliorer la rentabilité de chaque client : la majorité des modèles économiques utilisent l’internet pour deux fins : toucher des clients et des prospects dans une logique commerciale et utiliser la souplesse de l’internet pour dialoguer plus fréquemment et plus précisément avec chacun d’eux. De ce fait l’internet est à la fois un canal de vente et de marketing. Ce canal présente quelques particularités qui suscitent l’utilisation des techniques du datamining pour pouvoir en tirer complètement profit.

La logique et le soubassement de la rentabilité de chaque client est tout naturellement la connaissance afin de pouvoir personnaliser l’internaute. Cette personnalisation est baptisé « one to one », elle vient à un stade avancée de la vie du site.

  • Les données

Pour lancer le webmining, il faut des données à manipuler et à analyser. Ces données sont classifiées comme suit :

- Les données déclaratives : qui sont issues des questionnaires et  des transactions. Elles sont données volontairement par l’internaute.

- Les données d’enrichissement : on y retrouve d’une part les "méga bases" qui sont des bases de données regroupant les adresses e-mail des internautes et dont les sites peuvent en tirer profit, d’autre part le "géomarketing"  consiste en la localisation géométrique de l’internaute à travers des annuaires mis à leurs disposition par les FAI (Fournisseur d’Accès à l’Internet) ce qui permet de mieux connaître les habitudes des internautes.

- Les données de trace: qui sont des données recueillies par l’observation des internautes. Il s’agit principalement des fichiers logs et cookies.

  • Les contraintes

Le webmining comme les autres  processus de modélisation économique a ses contraintes. Celles-ci apparaissent lors de sa mise en œuvre. Elles sont comme suit :

- Les contraintes de délais qui imposent dans l’internet de ressortir des résultats rapidement ce qui peut s’avérer  pénalisant quant à la pertinence des résultats.

- La qualité des données collectées souvent douteuses.

- La rentabilité économique qui peut ne pas être à la hauteur des estimations vue le coût élevé de mise en œuvre du webmining.

  • Les avanatges

Quant aux bénéfices de l’application du datamining sur le web, ils concernent l’augmentation des taux de transformation et la valeur des clients, ces deux composantes constituent la clé du succès sur internet.


      Comme constat final, je peut dire que le webmining relève des mêmes processus que le datamining et que le premier va tirer le marché du second, et il va en modifier également les offres et ceci dans l’éventualité du développement rapide et les besoins  des TIC.

 

 

 

 

 

 

 

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