Flux de clics

Un Flux de clics (« Clickstream ») est l'enregistrement de ce sur quoi un utilisateur clique lorsqu'il navigue sur l'internet ou lorsqu'il utilise un autre outil informatique. Tandis qu'il clique n'importe où sur une page web ou sur un formulaire d'application, l'action est logger sur le poste client ou sur un server web, ainsi que d'autres informations telles que le navigateur internet, les routeurs, les serveurs de proxy, etc.....L'analyse des flux de clics est utile pour l'analyse de l'activité internet^[1],[2], les tests de logiciels, la recherche de marché, et pour l'analyse de la productivité des employés.

Sources de données

Il y a deux types de sources de données pour l'analyse des flux de clics : les données orientées sites web, et les données orientées utilisateurs web. Dans le premier cas les sources de données sont les fichiers log des serveurs web dans lesquels sont stockés la navigation de l'utilisateur sur ce site web^[3]. Dans le second cas les sources de données sont les informations que collectent les FAI (Fournisseurs d'accès internet), les codes Javascript et les Applets Java qui les stockent sur la machine de l'utilisateur^[4]. On peut aussi utiliser les données des panels recueillies par Comscore ou Nielsen, ou d'autres panelistes. On peut trouver dans ces sources de données, des champs indiquant le jour et l'heure de la requête, le type de requête, l'adresse IP de l'utilisateur, le type/nom/ la version du navigateur qu'il utilise, quel est le site précédemment visité, ainsi que des données provenant des cookies du poste de l'utilisateur donnant des informations sur la fréquence des visites.

Voir aussi

Notes

(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article en anglais intitulé « Clickstream » (voir la liste des auteurs)

Liens internes

• productivité
• Fouille du web

Liens externes

• Follow Me Plugin for AWStats - ajout de l'analyse des flux de clics à AWStats

Références

1. ↑ WW Moe, PS Fader (2004),“Capturing Evolving Visit Behavior in Clickstream Data” Journal of Interactive Marketing (2004)
2. ↑ Clickstream Study Reveals Dynamic Web
3. ↑ Peter I. Hofgesang, Web Usage Mining Structuring semantically enriched clickstream data
4. ↑ Randolph E. Bucklin, Catarina Sismeiro, Click Here for Internet Insight: Advances in Clickstream Data Analysis in Marketing