Méthodes d'optimisation et de prévision du trafic d'un site web

Application : régression linéaire multiple, régression logistique binaire, modélisation sarima

Alexis Yipmo

116 pages, parution le 01/04/2020

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Résumé

Notre étude avait pour objectif d'optimiser les canaux d'acquisition et de rétention du trafic, et de faire des prévisions sur l'audience du site web kerawa.com. Cela consistait à augmenter le trafic du site web kerawa.com, faire en sorte que les utilisateurs de ce site restent plus longtemps, et faire des prévisions sur l'audience du site, i.e. donner une estimation des valeurs du trafic du site pour les jours futurs. Nous avons pour cela, utilisé la régression linéaire multiple avec 02 variables explicatives, pour mesurer l'impact des seuls trafics provenant de Google (trafic payant) et des réseaux sociaux sur le trafic global du site kerawa.com. Nous avons ensuite utilisé la régression logistique binaire, pour déterminer quels étaient les canaux qui amélioraient ou dégradaient la qualité du trafic du site. Nous avons également utilisé le modèle SARIMA, pour modéliser l'audience du site en question afin d'y faire des prévisions, et enfin, nous avons utilisé la méthode de classification des k-means, dans le but de déterminer les différents profils des jours de navigation sur le site kerawa.com.

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Editions universitaires européennes
Auteur(s)	Alexis Yipmo
Parution	01/04/2020
Nb. de pages	116
Format	15.2 x 22.9
Couverture	Broché
Poids	182g
EAN13	9786202277549