Data Mining Pour Le Web. Profiling, Filtrage Collaboratif, Personnalisation Client

Mylène Bazsalicza

,

Patrick Naïm

Note moyenne 
Mylène Bazsalicza et Patrick Naïm - Data Mining Pour Le Web. Profiling, Filtrage Collaboratif, Personnalisation Client.
LA PERSONNALISATION : UNE APPROCHE DEVENUE INCONTOURNABLE. Il y'a peu, les sites Web pouvaient être classés en deux grandes familles : les sites statiques... Lire la suite
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Résumé

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 la 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 GERER 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.

Sommaire

  • LES ENJEUX
    • Technologies de base
    • Evolution des sites Internet
    • La relation Internet
    • Le data mining
  • LES SOLUTIONS
    • Etude, préparation et représentation des données
    • Modélisation descriptive
    • Modélisation prédictive
    • L'action
    • Synthèse et panorama des outils
  • LA MISE EN ŒUVRE
    • Etudes de cas
    • Méthodologie de conduite de projet
    • Protection de la vie privée.

Caractéristiques

  • Date de parution
    02/06/2001
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    2-212-09203-2
  • EAN
    9782212092035
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    280 pages
  • Poids
    0.545 Kg
  • Dimensions
    17,0 cm × 23,0 cm × 1,8 cm

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À propos des auteurs

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.

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