ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  ĐỖ THỊ HƯƠNG LAN NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE LUẬN VĂN THẠC SĨ, KHĨA LUẬN CAO HỌC NGÀNH Cơng Nghệ Thơng Tin Mã số: 60.48.02.01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC Đồng hướng dẫn TS Đàm Quang Hồng Hải TS Ngô Thanh Hùng TP HỒ CHÍ MINH - 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn tốt nghiệp với Đề tài “Nghiên cứu xây dựng công cụ đo lường phân tích tương tác người dùng website” cơng trình nghiên cứu tơi, hướng dẫn TS Đàm Quang Hồng Hải TS Ngô Thanh Hùng Các trích dẫn, tham khảo q trình nghiên cứu trích dẫn đầy đủ, ghi rõ nguồn gốc Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm có chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo Người thực Đỗ Thị Hương Lan LỜI CẢM ƠN Trong trình hình thành ý tưởng nghiên cứu phát triển đề tài, tác giả may mắn nhận hỗ trợ từ Nhà Trường, Thầy Cơ, Cơ quan Gia đình Tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Bộ môn/Khoa Khoa Học Và Kỹ Thuật Thơng Tin, Phòng Đào Tạo SĐH, nhà trường Đại học Công Nghệ Thông Tin hỗ trợ tạo điều kiện, giúp đỡ tơi suốt q trình học tập nghiên cứu trường Tôi xin gửi lời tri ân sâu sắc đến người Thầy đáng kính hướng dẫn, bảo tận tình: TS Đàm Quang Hồng Hải TS Ngô Thanh Hùng Qua đây, xin cảm ơn hỗ trợ từ phía đơn vị mà tác giả cơng tác – Cơng ty TNHH MTV Ứng dụng CNTT Hòn Rạng Xin gửi lời cảm ơn đến anh chị, bạn bè giúp đỡ chia sẻ kiến thức suốt trình học tập thực Luận văn Xin gửi lời cảm ơn đến Bố Mẹ gia đình - nguồn động viên to lớn chỗ dựa vững cho tơi vượt qua khó khăn để hoàn thành Luận văn Tác giả Đỗ Thị Hương Lan MỤC LỤC MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .10 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 11 MỞ ĐẦU .13 CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 15 1.1 Tên đề tài .15 1.2 Từ khóa 15 1.3 Mục tiêu đề tài .15 1.4 Đối tượng áp dụng, phạm vi nghiên cứu đề tài .16 1.5 Nội dung phương pháp nghiên cứu 17 1.5.1 Nội dung 17 1.5.2 Nội dung 17 1.5.3 Nội dung 17 1.5.4 Nội dung 17 1.5.5 Nội dung 17 1.6 Tính khoa học, tính đề tài 18 1.7 Cấu trúc luận văn 19 CHƯƠNG TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG 20 2.1 Khảo sát trạng 20 2.1.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 20 2.1.2 Tình hình nghiên cứu nước 22 2.2 Kiến thức tảng .22 2.2.1 Tổng quan phân tích web 22 MỤC LỤC 2.2.2 Kỹ thuật phân tích on-site off-site 22 2.2.3 Các chế thu thập liệu tương tác 23 2.2.3.1 Sử dụng file log .23 2.2.3.2 Cơ chế page tagging .26 2.2.4 2.2.4.1 Các metric 27 2.2.4.2 Các metric đặc điểm truy cập .29 2.2.4.3 Các metric đặc điểm người truy cập 30 2.2.5 2.3 Các thông số đánh giá 26 Trực quan hóa liệu tương tác 31 Các kỹ thuật, công nghệ sử dụng 31 2.3.1 Dịch vụ Windows - Windows service 31 2.3.1.1 Tổng quan Windows service .31 2.3.1.2 Windows service Visual Studio 32 2.3.1.3 Điều khiển Windows service 34 2.3.2 WCF – Windows Communication Foundation 36 2.3.2.1 Tổng quan WCF 36 2.3.2.2 WCF service Microsoft Visual Studio 37 2.3.3 C# ASP.NET MVC 39 2.3.4 MongoDB SQL 39 2.3.4.1 SQL Server – Cơ sở liệu quan hệ .39 2.3.4.2 MongoDB – Cơ sở liệu không quan hệ 40 2.3.5 2.4 JavaScript AJAX 42 2.3.5.1 JavaScript .42 2.3.5.2 AJAX .44 Kết chương 46 MỤC LỤC CHƯƠNG Ý TƯỞNG CÔNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE 47 3.1 Các vấn đề đặt 47 3.2 Thu thập liệu tương tác người dùng website 47 3.2.1 Dữ liệu file log web server .47 3.2.2 Dữ liệu kiện tương tác website 49 3.3 3.2.2.1 Dữ liệu thông tin chung 49 3.2.2.2 Dữ liệu riêng cho kiện .52 Phân tích, xử lý liệu thu thập 56 3.3.1 Dữ liệu dùng để xử lý 56 3.3.2 Xác định trình duyệt, tảng thiết bị hệ điều hành .60 3.3.3 Phân biệt người dùng (visitor) phiên truy cập (visit) .64 3.3.4 Tính tốn thơng số chung .67 3.3.4.1 Số page view 67 3.3.4.2 Số hits .69 3.3.4.3 Số visitor (người truy cập nhất) 70 3.3.4.4 Số visit (phiên làm việc/lượt truy cập) 71 3.3.4.5 Thời gian trung bình visit 73 3.3.4.6 Số bounced visit (visit đơn trang) 73 3.3.5 Các thông số bổ sung người truy cập (visitor) 74 3.3.5.1 Phân loại visitor .74 3.3.5.2 Số visit trung bình visitor 75 3.3.6 Các thông số bổ sung trang web 75 3.3.6.1 Số page view trang 76 3.3.6.2 Số visit trang web 76 MỤC LỤC 3.3.6.3 Thời gian trang web 77 3.3.6.4 Phân loại trang web visit .78 3.3.7 Các thông số bổ sung trang tham chiếu (Referrer) 79 3.3.7.1 Truy cập trực tiếp - Direct entry 79 3.3.7.2 Truy cập gián tiếp - Có referrer .80 3.3.8 Các thông số bổ sung số đối tượng khác 82 3.4 Trực quan hóa liệu phân tích 84 3.5 Gom nhóm, tổng hợp liệu phân tích website thuộc hệ website 85 3.6 Kết chương 86 CHƯƠNG HIỆN THỰC CÔNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE 87 4.1 Đặc tả yêu cầu công cụ 87 4.1.1 Mục đích xây dựng cơng cụ 87 4.1.2 Yêu cầu công cụ .87 4.2 4.1.2.1 Yêu cầu chức 87 4.1.2.2 Yêu cầu kỹ thuật 87 4.1.2.3 Yêu cầu tảng thiết bị 87 Thiết kế công cụ 88 4.2.1 Các thành phần 88 4.2.1.1 Site Agent .88 4.2.1.2 Collector 92 4.2.2 Kết nối Site Agent Collector 94 4.2.3 Cơ sở liệu 95 4.2.3.1 SQL Server .95 4.2.3.2 MongoDB Server 98 MỤC LỤC 4.2.4 4.3 Lưu đồ hoạt động (Flow chart) .99 4.2.4.1 Đăng ký site 99 4.2.4.2 Gửi nhận liệu tương tác 100 4.2.4.3 Xử lý liệu tương tác 102 Hình ảnh giao diện .104 4.3.1 Giao diện Đăng ký quản lý Site Agent 104 4.3.2 Giao diện Trang báo cáo (Report) 105 4.4 Kết hoạt động công cụ 106 4.4.1 Kết kiểm tra nhận diện trình duyệt thiết bị .106 4.4.2 Kết thu thập tính tốn liệu 107 4.4.3 So sánh kết với công cụ khác 108 4.5 4.4.3.1 So sánh kết với Google Analytics với liệu .108 4.4.3.2 So sánh kết với Google Analytics (toàn thời gian) .110 Kết chương 111 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 112 5.1 Thuận lợi khó khăn .112 5.1.1 Thuận lợi .112 5.1.2 Khó khăn .112 5.2 Kết đạt 113 5.3 Hướng phát triển 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO .115 PHỤ LỤC A 119 PHỤ LỤC B 120 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Các phương thức cung cấp class ServiceBase 33 Bảng 3.1 Nhận dạng phân tích định dạng file log .48 Bảng 3.2 Các thông tin thu thập từ kiện website 55 Bảng 3.3 Tổng hợp số từ khóa nhận diện trình duyệt [25] .61 Bảng 3.4 Một số từ khóa nhận biết tảng di động số trình duyệt 62 Bảng 3.5 Các từ khóa nhận diện hệ điều hành client .64 Bảng 4.1 Các bảng lưu trữ thông số đánh giá tính tốn SQL Server .97 Bảng 4.2 Kết nhận diện trình duyệt .106 Bảng 4.3 Kết nhận diện tảng thiết bị 107 Bảng 4.4 Tổng hợp kết thu thập liệu website thử nghiệm 107 Bảng 4.5 Báo cáo kết từ liệu thu thập website 108 Bảng 4.6 Cơ chế nhận diện Visitor Google Analytics Res Analytics 108 Bảng 4.7 Kết trả Google Analytics Res Analytics với Bộ liệu 110 Bảng 4.8 Kết trả công cụ Google Analytics Res Analytics thời gian từ 26/9/2017 đến 10/12/2017* 110 10 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 2.1 Tỉ lệ sử dụng cơng cụ phân tích tồn giới 20 Hình 2.2 Tỉ lệ sử dụng cơng cụ phân tích liệu người dùng 21 Hình 2.3 Minh họa file log với định dạng W3C Extended 25 Hình 2.4 Minh họa file log với định dạng log IIS .25 Hình 2.5 Minh họa file log với định dạng NCSA 26 Hình 2.6 Hình ảnh minh họa Heatmap 31 Hình 2.7 Giao diện điều khiển dịch vụ Services Control Manager 34 Hình 2.8 Giao diện điều khiển dịch vụ Task Manager 35 Hình 2.9 Ví dụ minh họa sử dụng ServiceController để khởi động dịch vụ 35 Hình 2.10 Minh hoạt kết nối từ client đến dịch vụ WCF .37 Hình 2.11 Ví dụ tạo interface ServiceContract 38 Hình 2.12 Ví dụ thực ServiceContract .38 Hình 2.13 Lưu trữ liệu với bảng sở liệu quan hệ [19] 40 Hình 2.14 Lưu trữ liệu sở liệu không quan hệ [19] 41 Hình 2.15 Định dạng document MongoDB 42 Hình 2.16 Cách hoạt động AJAX 44 Hình 3.1 Đoạn script bắt kiện click toàn trang web .52 Hình 3.2 Xác định tọa độ kiện click trường hợp có cuộn 53 Hình 3.3 Đoạn script bắt kiện load trang web 54 Hình 3.4 Minh họa dòng log có khơng có sa_ucookie visit 59 Hình 3.5 Ví dụ chuỗi User Agent trình duyệt Chrome 60 Hình 3.6 Ví dụ User Agent trình duyệt SeaMonkey Windows [26] .61 Hình 3.7 Nhóm trình duyệt nhận diện trước 62 Hình 3.8 Nhóm trình duyệt nhận diện sau 62 Hình 3.9 Ví dụ minh họa kiểm tra URL thuộc domain hay khơng .80 Hình 4.1 Mơ hình tổng quan hoạt động cơng cụ .88 Hình 4.2 Mơ hình thành phần Site Agent 89 Hình 4.3 Các tác vụ hỗ trợ Site Agent Control 91 Hình 4.4 Mơ hình thành phần Collector 92 11 HIỆN THỰC CÔNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE Bảng 4.3 Kết nhận diện tảng thiết bị Trình duyệt Tỷ lệ nhận diện (%) Chrome 93.33 Firefox 93.33 Internet Explorer 80 Edge 100 Safari 86.67 100 Chromium 73.33 Opera SeaMonkey 100 Khác 100 Tỷ lệ nhận diện trung bình 90 chuỗi User Agent 87.37% 4.4.2 Kết thu thập tính tốn liệu Ứng dụng sau xây dựng tác giả sử dụng để giám sát website thử nghiệm với tên miền demo1.res-analytics.com Kết thu thập liệu thực khoảng thời gian từ ngày 26/9/2017 đến ngày 10/12/2017 tổng hợp bảng đây: Bảng 4.4 Tổng hợp kết thu thập liệu website thử nghiệm Thông tin thu thập Kết Số file log đọc Số dòng log kể dòng thơng tin 32 879 Số dòng log khơng tính dòng thơng tin 29 643 Số kiện thu thập 184 107 HIỆN THỰC CÔNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE Bảng 4.5 Báo cáo kết từ liệu thu thập website Thông tin thu thập Kết Số lượt xem trang 19013 Số phiên truy cập 2104 Số người dùng 1382 Thời gian truy cập trung bình phút 07 giây Hình 4.21 Kết báo cáo tổng quan Công cụ Res Analytics 4.4.3 So sánh kết với công cụ khác So sánh kết với Google Analytics với liệu Bảng cho thấy khác biệt chế nhận diện Visitor Google Analytics Công cụ mà tác giả xây dựng Res Analytics Bảng 4.6 Cơ chế nhận diện Visitor Google Analytics Res Analytics Google Analytics Cơ chế - Dựa IP User Agent 108 Res Analytics - Dựa IP User Agent HIỆN THỰC CƠNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE - User Agent thêm vào nhận diện trường (field): Visitor + sa_ucookie + sa_bcookie + sa_scookie Với đặc thù Google Analytics ứng dụng sử dụng kỹ thuật Page Tagging, kỹ thuật thu thập đánh giá dựa liệu Javascript, tác giả lựa chọn Bộ liệu thấy khác biệt khả nhận diện người dùng, phiên làm việc Google Analytics công cụ tác giả Bộ liệu có đặc thù sau: - Cơng cụ Res Analytics Google Analytics cài đặt, theo dõi website demo - Để theo dõi kỹ người dùng phiên làm việc dựa việc dựng tình huống, tác giả lựa chọn liệu có số liệu nhỏ - Tình làm nên khác biệt, số truy cập có laptop sử dụng mạng Internet (cùng IP Public), sử dụng trình duyệt Google Chrome phiên giống nhau, thời điểm truy cập gần (nằm 30 phút – thời gian quy định session/visit) Vì chế nhận diện người dùng (visitor) Page Tagging dựa việc xác định User Agent IP, với Google Analytics, người dùng có cặp User Agent IP giống nhau, xác định người - Còn với Res Analytics, cơng cụ sử dụng chế so sánh cặp User Agent IP để nhận diện người dùng, nhiên User Agent có sử dụng thêm trường sa_ucookie, sa_scookie, sa_bcookie để việc nhận diện xác Mỗi visitor (người truy cập) có riêng cookie với tên gọi sa_ucookie sa_ucookie khởi tạo ngẫu nhiên cho visitor mới, có thời hạn dài (mặc định năm) Nếu có liệu kiện có sa_ucookie có giá trị rỗng, có nghĩa trước visitor 109 HIỆN THỰC CƠNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE tương ứng chưa truy cập website nên xem visitor mới, ứng dụng cung cấp sa_ucookie để sử dụng sau Vì người dùng nhận diện visitor riêng biệt Bảng 4.7 Kết trả Google Analytics Res Analytics với Bộ liệu Thông tin truy cập Google Analytics Res Analytics Users (Người dùng) Phiên truy cập (Sessions/Visits) 10 Lượt xem trang (Pageviews) 24 24 So sánh kết với Google Analytics (toàn thời gian) Bảng 4.8 Kết trả công cụ Google Analytics Res Analytics thời gian từ 26/9/2017 đến 10/12/2017* Thông tin thu thập Google Analytics Res Analytics Số lượt xem trang 13800 19013 Số phiên truy cập 1493 2104 Số người dùng 978 1382 (*) Lưu ý: Thời gian cài đặt thực tế công cụ ngày 01/10/207 Google Analytics thu liệu từ ngày cài đặt cơng cụ, Google Analytics có báo cáo gồm nguồn liệu + 26/09/2017 – 30/09/2017: Không ghi nhận liệu + 01/10/2017 – 10/12/2017: Dữ liệu từ page tagging Res Analytics sử dụng file log để phân tích, thời gian website bắt đầu ghi log 26/09/2017 Vì Res Analytics có báo cáo bao gồm nguồn liệu 110 HIỆN THỰC CƠNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE + 26/09/2017 – 30/09/2017: Dữ liệu log từ file log Web server lưu trữ + 01/10/2017 – 10/12/2017: Dữ liệu từ page tagging liệu từ log Vì đặc thù trên, với việc khác chế nhận diện người dùng mục trên, kết báo cáo cơng cụ có sai khác 4.5 Kết chương Trong chương 4, từ kiến thức tảng, tác giả thực ý tưởng nghiên cứu thành công cụ với tên gọi Res Analytics – công cụ đo lường, thu thập liệu, phân tích, xử lý trực quan hóa liệu tương tác người dùng với Website Trong chương (chương 5), tác giả tổng kết lại thuận lợi, khó khăn, kết đạt được, hướng phát triển nghiên cứu 111 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Thuận lợi khó khăn Trong q trình hình thành ý tưởng nghiên cứu phát triển đề tài, bên cạnh thuận lợi khơng khó khăn, thách thức cần vượt qua 5.1.1 Thuận lợi - Lĩnh vực mà tác giả tiếp cận mới, có lịch sử song hành với phát triển công nghệ WWW (World Wide Web) - Ý tưởng xuất phát từ thực tế, bên cạnh đặc thù công việc tác giả lĩnh vực tập trung Cơ quan mà tác giả công tác phù hợp với hướng nghiên cứu, giúp tác giả dễ dàng tiếp cận xu hướng thực tế khách hàng 5.1.2 Khó khăn - Vấn đề thu thập liệu từ thao tác người dùng đặt vấn đề lớn việc theo dõi, ghi lại tương tác người dùng có ảnh hưởng trực tiếp đến sách riêng tư - Tác giả tốn nhiều thời gian cho việc khảo sát, xây dựng cơng thức áp dụng để tính tốn nghiên cứu - Hướng nghiên cứu tiếp tận lĩnh vực khơng phải mới, nhiên có cơng trình nghiên cứu thảo luận hướng nghiên cứu này, thay vào cơng cụ xây dựng, đóng gói Ngồi Google Analytics xem miễn phí với việc cung cấp cơng cụ phân tích website phần lớn ứng dụng web analytics lại sản phẩm thương mại, có chi phí năm lớn Vì vậy, việc khảo sát tham khảo tài liệu – kinh nghiệm gặp nhiều khó khăn - Việc kiểm thử hiệu công cụ phải dựa liệu thực tế để khảo sát xác, khả đáp ứng ứng dụng với lượng liệu lớn Ngoài ra, tác giả cần phải triển khai Server đủ mạnh để đáp ứng nhu cầu lưu trữ, tính tốn liệu – với đặc thù liên tục cập nhật, số lượng lớn 112 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.2 Kết đạt Với mục tiêu đề cập chương trên, bên cạnh thuận lợi, khó khăn trình bày mục 5.1, tác giả tổng kết lại kết đạt đề tài nghiên cứu Đề tài luận văn nghiên cứu xây dựng công cụ phân tích website thơng qua việc thu thập, đo lường phân tích liệu từ tương tác người dùng với website Trong việc thu thập liệu, nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật hybrid (lai) hai kỹ thuật thu thập (log file page tagging), để kết hợp ưu điểm khắc phục nhược điểm hai kỹ thuật có Cơng cụ Res Analytics có giao diện đơn giản, trực quan thân thiện với người dùng Công cụ Res Analytics trực quan hóa thơng tin click chọn người dùng heatmap (bản đồ nhiệt), giúp việc theo dõi tương tác khách hàng trực quan, sinh động dễ dàng Ngồi khả thu thập, tính tốn tương đồng với cơng cụ có, nghiên cứu phát triển thêm tính gom nhóm, lọc báo cáo tổng quan ứng dụng hệ website (các website có cấu trúc, liệu tương đồng) – thay báo cáo độc lập, khơng thể tổng hợp website Tóm lại, đề tài "Nghiên cứu xây dựng cơng cụ đo lường phân tích tương tác người dùng Website" xây dựng thành công ứng dụng Res Analytics để giúp cho việc thu thập, đo lường phân tích liệu từ tương tác người dùng với website với ưu điểm trình bày 5.3 Hướng phát triển Với thời gian nghiên cứu giới hạn, với khó khăn từ việc đáp ứng hạ tầng cho việc tính tốn lớn, lưu trữ lớn, tác giả ý tưởng chưa thực Trong phần này, tác giả trình bày hướng phát triển tương lai 113 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN - Nghiên cứu áp dụng với Website sử dụng IIS tác giả nghiên cứu file log IIS Tuy nhiên, tương lai, ứng dụng hồn tồn áp dụng Web server sử dụng tảng khác Module đọc log file xây dựng để đọc log file từ loại Web Server khác - Ngoài thu thập liệu tương tác từ kiện load click chọn, áp dụng loại kiện đặc thù khác như: rê chuột, bôi đen, kéo thả, chọn tải xuống v.v … - Kết hợp ứng dụng trò chuyện (chatbox) để người quản trị tương tác nhanh, kịp thời có người dùng vào website, qua theo dõi sát khuynh hướng, nhu cầu người dùng truy cập website 114 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Netcraft, "July 2017 Web Server Survey," [Online] Available: https://news.netcraft.com/archives/2017/07/20/july-2017-web-serversurvey.html [Accessed July 2017] [2] "Google Analytics," [Online] Available: https://analytics.google.com [Accessed July 2017] [3] "PIWIK," [Online] Available: https://piwik.org/ [Accessed July 2017] [4] "Open Web Analytics," [Online] Available: http://www.openwebanalytics.com/ [Accessed July 2017] [5] "Analytics Usage Statistics," BuiltWith Pty Ltd, [Online] Available: https://trends.builtwith.com/analytics [Accessed July 2017] [6] "Analytics usage in Viet Nam," BuiltWith Pty Ltd, [Online] Available: https://trends.builtwith.com/analytics/country/Viet-Nam [Accessed July 2017] [7] "Digital Analytics Association," [Online] Available: https://www.digitalanalyticsassociation.org/ [Accessed July 2017] [8] A Kaushik, Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity - 1st edition, John Wiley & Sons, 2009 [9] "Alexa," Alexa Internet, Inc., [Online] Available: http://www.alexa.com/ [Accessed July 2017] [10] B Clifton, Advanced Web Metric with Google Analytics - 2nd Edition, Wiley Publishing, Inc., 2010 [11] Web Analytics Asscociation, "Web Analytics Definitions," Web Analytics Association, 2008 115 [12] HeatMap, Inc., "Heat map," [Online] Available: https://heatmap.me [Accessed July 2017] [13] "Introduction to Windows Service Applications," Microsoft, [Online] Available: https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/framework/windows- services/introduction-to-windows-service-applications [Accessed July 2017] [14] "Service Application Programming Architecture," Microsoft, [Online] Available: https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/framework/windows- services/service-application-programming-architecture [Accessed July 2017] [15] "Sc," Microsoft, [Online] Available: https://technet.microsoft.com/en- us/library/cc754599(v=ws.11).aspx [Accessed July 2017] [16] "ServiceConller Class," Microsoft, [Online] Available: https://docs.microsoft.com/enus/dotnet/api/system.serviceprocess.servicecontroller?view=netframework4.7 [Accessed July 2017] [17] "What Is Windows Communication Foundation," Microsoft, [Online] Available: https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/framework/wcf/whats-wcf [Accessed July 2017] [18] tutorialspoint, "WCF - Overview," [Online] Available: https://www.tutorialspoint.com/wcf/wcf_overview.htm [Accessed July 2017] [19] "SQL vs NoSQL Databases: What’s the Difference?," Upwork Global Inc., [Online] Available: https://www.upwork.com/hiring/data/sql-vs-nosql- databases-whats-the-difference/ [Accessed July 2017] [20] Mozilla Foundation, "Introduction - Javascript," Mozilla Foundation, [Online] Available: https://developer.mozilla.org/en- US/docs/Web/JavaScript/Guide/Introduction [Accessed July 2017] 116 [21] ECMA International, "ECMAScript® 2018 Language Specification," ECMA International, 28 September 2017 [Online] Available: https://tc39.github.io/ecma262/ [Accessed July 2017] [22] M Foundation, "Getting Started - Ajax," appealing , [Online] Available: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/AJAX/Getting_Started [Accessed July 2017] [23] w3schools.com, "The Navigator Object," [Online] Available: https://www.w3schools.com/jsref/obj_navigator.asp [Accessed July 2017] [24] w3schools.com, "JS Window screen," w3schools, [Online] Available: https://www.w3schools.com/js/js_window_screen.asp [Accessed July 2017] [25] Mozilla Foundation, "Browser detection using the user agent," Mozilla Foundation, [Online] Available: https://developer.mozilla.org/en- US/docs/Web/HTTP/Browser_detection_using_the_user_agent [Accessed July 2017] [26] Mozilla Foundation, "Firefox user agent string reference," Mozilla Foundation, [Online] Available: https://developer.mozilla.org/en- US/docs/Web/HTTP/Headers/User-Agent/Firefox [Accessed July 2017] [27] M Belmans, "GitHub - Devicedetector," [Online] Available: https://github.com/PoeHaH/devicedetector [Accessed July 2017] [28] D Goodman, "Browser Feature Detection - Detecting the Client Operating System," in JavaScript & DTML Cookbook: Solutions & Examples for Web Programmer (2nd Edition), O'Reilly Media, 2008, pp 120-121 [29] Ludwig, "How to find the operating system version using JavaScript," [Online] Available: https://stackoverflow.com/questions/9514179/how-to-find-the- operating-system-version-using-javascript [Accessed July 2017] [30] Flatworld Solutions Company, "Identifying Sessions from Web Server Log Files," Flatworld Solutions Company, 117 [Online] Available: https://www.outsource2india.com/webanalytics/articles/identifying-sessionslog-files.asp [Accessed July 2017] [31] U Naegele, "Log File Analysis: Hits, Files, Sites and Pages," [Online] Available: http://www.gradlinig.com/en/2012/08/log-file-analysis-hits-files- pages/ [Accessed July 2017] [32] Markenzie, "Ten Most Popular and Best Search Engines In The World," Trendrr, [Online] Available: https://www.trendrr.net/19121/most-popularbest-search-engines-world-indian-types-excite-list/ [Accessed July 2017] [33] "UA list," [Online] Available: https://udger.com/resources/ua-list [Accessed July 2017] [34] "User Agent Strings of tablets," [Online] Available: http://www.webappsonline.com/online-tools/user-agent-strings/dv/device2/tablet [Accessed July 2017] [35] Mozilla Foundation, "Introduction to the DOM," Mozilla Foundation, [Online] Available: https://developer.mozilla.org/en- US/docs/Web/API/Document_Object_Model/Introduction 2017] 118 [Accessed July PHỤ LỤC A CÁC THÔNG SỐ ĐÁNH GIÁ Hit (1) Pageview (1)* Visit/Session (1)(3)* Visitors/Unique Visitors (1)(2)* New Visitor (2) Return Visitor (2) Repeat Visitor (2) Entry Page (3) Exit Page (3) 10 Single Page Visit/Bounced Visit (3) 11 Visit Duration (3) 12 Direct Entry (4) 13 Internal Referrer (4) 14 Search Engine Referrer (4) 15 External Referrer (4) 16 Bounce Rate (5) 17 Exit Rate (5) 18 Average Time on Website (5) 19 Average Time Per Visit (5) 20 Average Time on Page (5) 21 Average Visit Per Visitor (5) Lưu ý: (1) Thông số (2) Thông số liên quan đến người dùng (Visitor) (3) Thông số liên quan đến truy cập (Visit) (4) Thông số liên quan đến tham chiếu (Referrer) (5) Thông số tỷ lệ, phần trăm (*) Thông số bản, dùng giá trị dùng tốn hạng cơng thức tính tốn áp dụng với thơng tin khác 119 PHỤ LỤC B CÁC LOẠI DỮ LIỆU BÁO CÁO STT Loại TỔNG QUAN Chi tiết Ghi - Lượt xem (Pageview) - Theo toàn thời gian - Lượt truy cập (Visit/Session) - Theo toàn Website - Số người dùng (Visitor) - Thời lượng phiên trung bình NGƯỜI DÙNG - Số người dùng (Visitors) - Theo toàn thời gian - Theo tuần, tháng, - Số người dùng (New Visitor) năm, khoảng thời - Số người dùng cũ (Return Visitor) gian - Số người dùng lặp lại (Repeat Visitor) TRUY CẬP - Danh sách phiên truy cập (Thời gian, Thiết bị, Trình duyệt, Tham chiếu …) - Theo toàn thời gian Theo tuần, tháng, năm, khoảng thời gian - Số lượt xem (Pageviews) - Số lượt truy cập (Visits/Sessions) - Số truy cập đơn trang (Bounced Visit) TRANG - Danh sách trang truy cập + Số lượt xem + Số lượt truy cập + Tỷ lệ thoát trang + Tỉ lệ entry page + Tỉ lệ exit page + Tổng thời gian truy cập + … 120 - Theo toàn thời gian Theo tuần, tháng, năm, khoảng thời gian THIẾT BỊ - Theo toàn thời gian Theo tuần, tháng, - Danh sách loại trình duyệt năm, khoảng thời - Danh sách loại hệ điều hành (OS) gian - Danh sách loại thiết bị - Danh sách độ phân giải hình (Số lượt xem, Số lượt truy cập …) BẢN ĐỒ NHIỆT - Trực quan hóa liệu click chọn tương ứng với trang hệ thống, loại kích thước hình khác (PC, Tablet, Smartphone) 121 ... phần, kiến trúc, giải thuật cơng cụ đo lường phân tích tương tác người dùng website CHƯƠNG HIỆN THỰC CÔNG CỤ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE Chương thực thiết kế từ chương... việc tương tác - Giao diện công cụ phức tạp, chưa thân thiện với đối tượng người dùng am hiểu Từ vấn đề trên, tác giả đặt mục tiêu nghiên cứu xây dựng công cụ đo lường phân tích tương tác người dùng. .. đo lường phân tích tương tác người dùng website , với mục tiêu xây dựng công cụ thực việc đo lường phân tích tương tác người dùng website, từ áp dụng vào số mơi trường website cụ thể doanh nghiệp