User Behavior Mining

Analyse und Vorhersage von Software-Nutzungs­verhalten mittels Process Mining und Process Prediction

Eine detaillierte Beobachtung des Nutzerverhaltens ist für Software­unternehmen wie SAP unerlässlich, da nur auf diese Weise festgestellt werden kann, ob das tatsächliche Verhalten der intendierten Nutzung entspricht. Ist das nicht der Fall, kann sich dies negativ auf die Effizienz der ausgeführten Geschäftsprozesse sowie die empfundene Usability der Software auswirken. „User Behavior Mining“ verfolgt, wie Nutzerinnen und Nutzer mit Software interagieren, um Geschäftsobjekte zu bearbeiten. So kann zum Beispiel beobachtet werden, welche Schritte zur Bearbeitung von Kunden­aufträgen und Rechnungen unternommen wurden.

Die übergeordnete Vision dieses Forschungs­projekts von Prof. Dr. Jana Rehse in Zusammenarbeit mit SAP Business Process Intelligence (BPI) ist es, die Benutzer­unterstützung und -erfahrung zu verbessern und situations­bedingte Automatisierungs­potenziale der SAP-Systeme aufzudecken. Dazu werden bestehende Methoden aus dem Process Mining zur Anwendung auf UBM-Daten adaptiert und weiterentwickelt. Beispielsweise wurde ein Ansatz zur Clusteranalyse angewendet, um in den Daten verschiedene Nutzer­gruppen zu identifizieren. So lassen sich die Bedürfnisse einzelner NutzerInnen besser voneinander unterscheiden und die Software entsprechend anpassen. Weiterhin wurde ein Ansatz zur Vorhersage von Nutzungs­verhalten auf Basis von maschinellem Lernen implementiert. Dieser soll in Zukunft dazu dienen, den Nutzerinnen und Nutzern durch eine entsprechende Assistenzfunktion eine schnellere Navigation innerhalb der Software zu ermöglichen. Durch die Menge und hohe Auflösung der Daten ist dabei eine rein datengetriebene Herangehensweise möglich.

Über die Forschende

Prof. Dr. Jana Rebecca Rehse ist Juniorprofessorin für Management Analytics an der Universität Mannheim.