Modelagem do comportamento de navegação em websites através de cadeias de Markov

Este estudo apresenta uma análise do comportamento de navegação de usuários em websites através da aplicação de cadeias de Markov, uma ferramenta matemática que permite modelar sistemas estocásticos com propriedades de memória limitada. O objetivo principal foi desenvolver um modelo probabilístico capaz de prever e analisar padrões de navegação em um site de e-commerce simulado, considerando cinco estados principais: Início, Produtos, Carrinho, Contato e Sair. A metodologia empregou uma matriz de transição com probabilidades definidas empiricamente, implementada em Python para simulação de trajetórias de usuários. Os resultados demonstraram que o modelo consegue capturar efetivamente os padrões de navegação, revelando que usuários tendem a navegar predominantemente entre as páginas de Início e Produtos, com uma probabilidade significativa de saída direta dessas páginas. A análise da trajetória específica obtida mostrou um comportamento cíclico entre Início e Produtos antes da saída do sistema, sugerindo um padrão de navegação exploratório sem conversão em compra. O estudo contribui para o campo de análise de experiência do usuário (UX) e análise de web, fornecendo uma base matemática para compreensão de comportamentos de navegação e otimização de interfaces web.