Understanding eCommerce user behavior through visual tracking and graph-based knowledge representation

As digital commerce continues to evolve, understanding how users interact with online platforms is becoming increasingly important for improving customer experience and business performance. This thesis explores a methodology for analyzing user behavior by integrating visual tracking techniques with graph-based knowledge representations of user journeys. The goal is to gain meaningful insights into how users navigate and experience eCommerce websites, surpassing traditional analytics by identifying friction points, uncovering usage patterns, and supporting data-driven decisions to optimize digital interfaces and enhance user satisfaction.

Con la continua evoluzione del commercio digitale, comprendere come gli utenti interagiscono con le piattaforme online assume un'importanza sempre maggiore per il miglioramento dell'esperienza cliente e delle performance di business. Questa tesi esplora una metodologia per l'analisi del comportamento utente che integra tecniche di tracciamento visivo con rappresentazioni della conoscenza basate su grafo dei percorsi utente. L'obiettivo è ottenere insight significativi su come gli utenti navigano e vivono l'esperienza sui siti di eCommerce, superando le analisi tradizionali attraverso l'identificazione di punti di frizione, la scoperta di modelli di utilizzo e il supporto a decisioni basate sui dati per ottimizzare le interfacce digitali e migliorare la soddisfazione dell'utente.