Treffer: Enhancing E-Commerce Usability through Process Mining and User Behavior.

E-commerce plays a vital role in today's economy, and website usability is crucial for attracting customers and achieving higher conversion rates. Process mining offers significant advantages in analyzing user behavior, providing insights into typical user paths and identifying deviations. This study aims to enhance the usability of e-commerce websites by leveraging user behavioral data and process mining tools. User behavioral data from a cosmetics e-commerce website were collected and preprocessed. Various metrics were established to evaluate usability, revealing low task completion rates and high bounce rates. Bottlenecks were identified where users faced delays, indicating areas for improvement. Recommendations included redirecting users who remove items from their cart to the homepage, suggesting similar products, and addressing payment page issues. These suggestions aim to improve user experience and increase conversion rates. Despite limitations, such as the lack of detailed data, this study demonstrates the potential of process mining tools in enhancing website usability. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

المقال يركز على تعزيز قابلية استخدام مواقع التجارة الإلكترونية من خلال تطبيق تعدين العمليات وتحليل سلوك المستخدمين. يبرز أهمية قابلية استخدام الموقع في جذب العملاء وتحسين معدلات التحويل، خاصة في بيئة التجارة الإلكترونية التنافسية. من خلال الاستفادة من بيانات سلوك المستخدمين من موقع تجارة إلكترونية لمستحضرات التجميل، تحدد الدراسة تحديات قابلية الاستخدام مثل انخفاض معدلات إكمال المهام وارتفاع معدلات التخلي عن الصفحات، وتقترح توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين تجربة المستخدم، بما في ذلك إعادة توجيه المستخدمين الذين يزيلون العناصر من سلة التسوق ومعالجة مشكلات صفحة الدفع. تُظهر الأبحاث إمكانيات أدوات تعدين العمليات في تقديم رؤى حول تفاعلات المستخدمين وتحسين أداء الموقع. [Extracted from the article]

Copyright of Advances in Industrial Engineering is the property of University of Tehran and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)