Gerando análises por meio de aprendizado de máquina para web design e estratégia de audiências: o caso do website de uma instituição de ensino superior portuguesa

Pinto, Vitor Monteiro

http://hdl.handle.net/10400.26/48735

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Authors

Pinto, Vitor Monteiro

Advisor(s)

Belfo, Fernando Paulo dos Santos Rodrigues

Pedrosa, Isabel Maria Mendes

Abstract(s)

Ao buscar uma instituição de ensino superior (IES) para matricular-se, os futuros alunos têm contato com diversos canais dessas instituições ao longo de sua jornada. O website institucional está entre esses canais e a forma como ele é projetado pode influenciar em quão engajados os seus visitantes ficam. O comportamento dos usuários é monitorado por meio da coleta de dados de suas interações em ferramentas de Web Analytics, permitindo a sua análise e, consequentemente, a geração de insights, que podem ser utilizados na melhora do engajamento dos usuários no site. Esse estudo de caso propõe o uso de técnicas de Data Mining para a geração de insights em uma IES portuguesa, com apoio do método CRISP-DM. Para poder coletar, armazenar e transformar os dados foram utilizadas as ferramentas Google Tag Manager, Analytics, BigQuery e Data Studio. Já para a modelagem estatística foram usados o algoritmo Naive Bayes, o Modelo Linear Geral, a Regressão Logística, o Fast Large Margin e a Árvore de Decisão com o apoio da ferramenta RapidMiner. Entre os principais resultados encontra-se o facto de as páginas dos cursos e de suas unidades curriculares atraírem um maior volume dos usuários, mas em que eles têm um menor engajamento. Por outro lado, as páginas com conteúdos mais generalistas atraem usuários que resultam em maior engajamento, assim como as páginas dos cursos de mestrado e de outros cursos da instituição. Este trabalho deixa abertura para a investigação de como aumentar o engajamento dos usuários que chegam pelas páginas que atraem mais volume de usuários e sobre como o reconhecimento da marca pode impulsionar a atração dos usuários pelas páginas que geralmente levam a maiores níveis de engajamento.