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Data mining pour le Web : profiling, filtrage collaboratif, personnalisation client

Fiche technique

Format : Broché
Nb de pages : 279 pages
Poids : 540 g
Dimensions : 17cm X 23cm
EAN : 9782212092035

Data mining pour le Web

profiling, filtrage collaboratif, personnalisation client


Collection(s) | Solutions d'entreprise
Paru le
Broché 279 pages

Quatrième de couverture

La personnalisation : une approche devenue incontournable

Il y a peu, les sites Web pouvaient être classés en deux grandes familles : les sites statiques et les sites dynamiques. Dorénavant, il est plus pertinent de distinguer les sites avec personnalisation des sites qui n'en ont pas encore.

La personnalisation, qui consiste à adapter le contenu d'un site en fonction du profil de ses utilisateurs, s'est ainsi imposée pour gérer la richesse et la complexité croissantes des contenus, tout en garantissant une navigation fluide à l'internaute. A cette fin, le data mining est une solution appropriée puisqu'il consiste à analyser, par des méthodes statistiques et mathématiques, un large volume de données, afin d'en faire ressortir des tendances ou des règles. Ici, les données seront les pages du site consulté par l'internaute, les liens sur lesquels il a cliqué, etc.

Savoir gérer la relation client sur Internet

Comment améliorer la rentabilité de son site Web et en fidéliser les clients ?

Comment y intégrer des outils de personnalisation et lesquels choisir ?

Cet ouvrage donnera au lecteur toutes les clés d'une gestion réussie de la relation client sur Internet : personnalisation, profiling, filtrage collaboratif... Après avoir exposé les différentes techniques de data mining appliquées au Web, les auteurs dressent le panorama des outils proposés sur le marché et fournissent à l'acheteur potentiel des critères d'évaluation pour le guider dans ses choix. Ce livre est complété par plusieurs études de cas réels, une méthodologie de conduite de projet et un chapitre consacré à l'incidence du data mining sur la protection de la vie privée.

A qui s'adresse cet ouvrage ?

  • A tous les décideurs (responsables commerciaux, marketing, logistique) qui souhaitent acquérir une vision globale du data mining sur Internet et connaître les outils existants ainsi que leurs applications.
  • Aux étudiants, ingénieurs et informaticiens amenés à mettre en œuvre ces techniques.
  • A tous les concepteurs de sites Web qui veulent intégrer des outils de personnalisation sur leur site.
  • Au sommaire

    Technologies de base - Le réseau • Les échanges • Les extensions • Evolution des sites Internet - Notion de site • Sites dynamiques • Personnalisation • Notion de trafic • La relation Internet - Définition • Optimiser la relation Internet • Le data mining - Définition • Problèmes traités par le data mining • Le data mining pour l'optimisation de la relation Internet • Etude, préparation et représentation des données - Quelles données ? • Les volumes en jeu • Préparation des données • Problèmes spécifiques des données Internet • Outils élémentaires • Outils intégrés • Modélisation descriptive - La segmentation • L'association • Modélisation prédictive - La classification • L'estimation • L'action - Mise en œuvre des résultats • Suivi des résultats • Synthèse et panorama des outils - Tableau de comparaison • L'outil «idéal» • Panorama des outils • Segmentation des outils • Etudes de cas - Vente en ligne de logiciels • Vente en ligne de produits cosmétiques • Recommandations en ligne de films • Filtrage de news en ligne • Autres exemples d'applications (par secteurs) • Méthodologie de conduite de projet - Les phases du projet • Les compétences nécessaires • Les détails de chaque phase • Protection de la vie privée - Position du problème • Aspects législatifs • Notre point de vue.

    Biographie

    Patrick Naïm est ingénieur de l'Ecole centrale de Paris et fondateur d'Elseware, société spécialisée dans la modélisation quantitative et le data mining appliqués aux domaines de la finance, des télécommunications et du commerce électronique. Il est l'auteur de plusieurs livres sur les technologies du data mining et leurs applications.

    Mylène Bazsalicza est responsable marketing et communication de la société Elseware et titulaire d'un DESS de commerce international à l'université de Paris-XII et d'un DESS d'économie à l'université de Paris-I.

    Avis des lecteurs

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