Profilazione d’utente Profilazione d’utente nei sistemi di e-nei sistemi di e-

commercecommerceIl caso del portale per la Il caso del portale per la

didattica e servizi intranet didattica e servizi intranet d’ateneod’ateneo

Candidato: Alessandro Ugo

Relatori:Prof. Marco MezzalamaProf. Matteo Sonza Reorda

Quando chiudi la tua attività alla sera

3 miliardi di potenziali

clienti si svegliano

AgendaAgenda

• L’utilità

• L’offerta del mercato

• Le tecnologie

• Il caso di studio

Quando chiudi la tua attività alla sera

3 miliardi di potenziali

clienti si svegliano

Le potenzialit

à

L’utilità L’utilità

“Avere a disposizione informazioni circa le preferenze dell’utente, un profilo per l’appunto, permette di

applicare un alto grado di personalizzazione ai servizi”

Quando chiudi la tua attività alla sera

3 miliardi di potenziali

clienti si svegliano

Le motivazioni

L’utilità L’utilità

• Più efficaci messaggi promozionali

• Tutto il contenuto personalizzato

• One-to-one relationship

• Ricerche di mercato di qualità a basso costo

Quando chiudi la tua attività alla sera

3 miliardi di potenziali

clienti si svegliano

per l’utente

L’utilità L’utilità

Interfaccia “su misura” senza alcuno sforzo

Quando chiudi la tua attività alla sera

3 miliardi di potenziali

clienti si svegliano

Velocità nell’incorporare le deduzioni caratteristica fondamentale

Privacy in pericolo

Caratteristiche

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

Interazioni dell’utente con il sistema

User Profiling: l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

Informazioni sull’utente

PatternWhoWhatWhen

Pattern

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

WhoWho: distinguere unnavigatore da un altro

User Profiling: l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

WhatWhat: intercettare e rappresentare

WhenWhen: interesse per l’argomento e mutare delle preferenze

Proposte

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

Pacchetto software aggiuntivo

Outsourcing

Centralizzare le informazioni

Sfruttare l’opensourceUser Profiling:

l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

Elementi

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

Database server

Sito web basato su script

Identificazione dell’utente

Deduzione delle preferenzeUser Profiling:

l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

Identificazione

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

Non in termini anagrafici, ma di riconoscibilità negli accessi successivi

Tecniche impiegate: utilizzo dei cookie identificazione standard CGI pagine di login User Profiling:

l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

Flussi informativi

User Profiling: l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

Identificazione

User Profiling: l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

Generazione dei

contenuti

User Profiling: l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

Generazione dei profili

User Profiling: l’e-businessnon sarà mai

un e-pacco!

L’offerta del mercatoL’offerta del mercato

per la profilazione

Le tecnologie Le tecnologie

“Non esiste un modo predeterminato di creare un sistema di profilazione, esistono però delle tecnologie che

emergono come punti fermi, o per lo meno come punti di riferimento.”

Non accettateaccessori dagli

sconosciuti

I cooki

e

Le tecnologie Le tecnologie

HTTP non conserva informazioni di stato,i cookie nascono per ovviare a questa carenza

Cookie = variabile memorizzata nel browser

Utilizzo indiscriminato porta gli utenti a sospettare dei cookie, qualche volta a disattivarli

Non accettateaccessori dagli

sconosciuti

I classificat

ori

Le tecnologie Le tecnologie

Estrarre in maniera automatica delle regole generali per dedurre la classe di appartenenza

di un oggetto da una serie di esempi assumendo che siano applicabili ad oggetti nuovi

Non accettateaccessori dagli

sconosciuti

I calcolatori “imparano” a classificare gli oggetti

Strutture di decisione

Le tecnologie Le tecnologie

Non accettateaccessori dagli

sconosciuti

Albero di decisione

Liste di decisione

Le directory

Le tecnologie Le tecnologie

Database specializzato che si differenzia da quelli tradizionali perché :

ottimizzata per le operazioni di lettura

transazioni semplici (dimensioni ridotte)

indipendente dal luogo in cui risiede

Non accettateaccessori dagli

sconosciuti

SIAD

Il caso di studio Il caso di studio

“Sistema Integrato di Ateneo per la Didattica”:

homepage privata per docenti e studenti

pagina del corso con materiale didattico

casella di posta istituzionale per studenti

lista di distribuzione per iscritti ai corsiArchitettura

Flessibile

Homepage studente

Il caso di studio Il caso di studio

Architettura

Flessibile

L’architettura

Il caso di studio Il caso di studio

Architettura

Flessibile

La profilazion

e

Il caso di studio Il caso di studio

utilizzata in modo inconsapevole profili disponibili in forma distribuita personalizzazione per gruppi di

appartenenza sistema di profilazione facilmente inseribile

Architettura

Flessibile

difficoltà nella deduzione delle preferenze molti siti e servizi presenti non coordinati funzionalità realizzabili allettanti

Futuro

Presente

Conclusioni Conclusioni

“Come nella corsa all’oro nel 1855, la grande corsa alla new economy

potrebbe premiare, più che le aziende del settore, quelle che offrono servizi di

comodity.”

Architettura

Flessibile

“Vista l’alta aspettativa dei navigatori, la battaglia per attirarne l’attenzione,va spostata dalla grafica ai contenuti,

passando per quello che interessa all’utente.”