Decision maker satisfaction in a web analytics context: the impact of analysts’ skills
Notice bibliographique
Résumé
This quantitative research targets decision makers, who rely on the analysis of web data (web analytics) in order to make strategic decisions. As identified in the literature, important factors in a web analytics context are information quality, human factors and the presence of actionable insights. Thus, the research had two objectives. The first objective was to provide a better understanding of the skill(s) that matter(s) the most when hiring, training, or working with a web analyst, with the objective of obtaining actionable insights from the reports the team of web analysts prepares. The second objective was to propose a model – based on the DeLone and McLean’s (2002) Information Systems (IS) success model – that predicts web analytics success on the basis of decision maker satisfaction, which in turn depends on information quality, and business, analytical and technical skills of a team of web analysts. The results obtained from this study reveal that web data analysis expertise, and the ability to provide agreed upon practical insights are key skills that have a significant impact on decision maker satisfaction. These findings are beneficial to several stakeholders, such as academia, researchers, and the business community, as they provide empirical evidence that may help develop curriculum, provide directions for future research, and determine what profiles to target when hiring or training web analysts. Furthermore, these results provide evidence of the reliability of the proposed research model, and the applicability of the DeLone et al.’s (2002) IS success model to the WA context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».