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실전 웹사이트 분석 A to Z - 성공적인 온라인 마케팅을 위한 웹데이터 분석과 활용
아비나쉬 카우쉭 지음, 정유진 옮김 / 에이콘출판 / 2008년 7월
평점 :
절판
아비나쉬 카우쉭 저 "실전 웹사이트 분석 A to Z"를 읽다.
웹사이트 분석에 대한 생각의 깊이를 한단계 올려 놓았다. 책을 읽고 난 후의 내 느낌이다. 분석에 대한 기존의 생각이 현 추세를 따라가지 못하고 있었구나라는 반성을 하게 되었다. 모든 측정값의 최고봉이라 여겨왔던 순방문자는 이미 기본이 되어 버렸고, 컨텐츠 중심의 분석이 인사이트를 도출하는데 큰 도움이 되지 못한다는 저자의 말에 약간 당황했다. 컨텐츠가 중심이고 사용자 관점의 통계는 도울 뿐이란 기존의 생각이 완전히 바뀌었다. 웹이 2.0이란 타이틀을 달고 진화했듯이 웹사이트 분석 또한 컨텐츠에서 사용자로 그 중심을 옮겨 버렸다. 세월이 바뀌듯 이 분야도 생각보다 빨리 바뀌고 있다.
약간의 충격을 뒤로하고, 일단 나만의 관점에서 이 책의 내용을 요약해 본다. 전체적인 요약은 아니겠지만, 내가 생각하던 부분과 다른 부분, 미쳐 알지 못했던 부분들이 위주가 된다.
방문수(Visit), 순방문자수(UV)
"우리 제품은 일별, 주별, 월별 순방문자수를 구합니다."라는 캐치프라이즈를 내세우고 웹사이트 분석툴을 광고하던 때가 있었다. 얼마 지나지 않은 이야기 이다. 그당시 순방문자수는 최고의 측정값이었다. 못 구한다고 쉽지 않다라는 핑계 거리가 통하던 시기였다. 그러나, 지금은 다르다. 각 툴만의 고유의 방법이 있겠지만, 이젠 기본 측정값이 되어 버렸다.
모든 통계에 방문수, 순방문자수가 없는건 생각할 수 없다. 히트, 페이지뷰는 이미 지나간 측정값이 되어버렸다. 보다 세련된, 그리고 보다 정확한 순방문자수를 구하는 메커니즘이 중요하겠지만, 어느 정도 평준화된 순방문자수가 구해지고 있다. 다만 내 생각으론 웹 분석툴 중에서
와이즈로그가 아마 가장 정확히 순방문자수를 구할 것이다. 여하튼 이제 방문수 순방문자수 없는 툴은 기본이 안된 분석 툴이 되어버렸다.
사용자 관점의 통계
세그먼테이션, 사용자 그룹핑, 사용자 추출등 몇 년전까지만 해도 생각지 않았고, 지금도 일부 분석툴에서만 제공되던 이 기능들이 이제는 중심이 되어 가고 있다. 아마 몇 해 지나면 지금의 순방문자처럼 기본이 되지 않을까 싶다. 기존의 컨텐츠 중심의 통계가 이젠 의미가 없어진다. 전체 스트림을 대상으로 한 통계는 사용자들의 행동 패턴을 추적할 수 없다.
사용자의 행동을 바꾸고 싶다면 그 사용자들의 행동을 파악해야만한다. 그 사용자 그룹을 추적해야하고, 그 그룹이 일으키는 스트림을 분석해야한다. 그래야 그들을 움직일 인사이트를 도출해 낼 수 있다. 사용자 관점의 아니 사용자 중심의 통계, 디테일한 그들만의 수치가 이젠 필요하다.
컨텍스트 기반의 분석
2008/09/20 - [전산 입문/웹사이트 분석] - 컨텍스트를 고려한 실천적 분석 기법 - 웹사이트 분석
컨텍스트 기반의 분석은 일전의 글에서 이미 이야기 했다. 사이트 내부의 절대적인 통계 수치의 허상은 이미 밝혀 졌다. 마케터나 사이트 관리자의 입장에서 그 중요성이 많이 줄어들었다. 이를 부인 할 수는 없다.
그 절대적 수치에 연연하지 말고, 컨텍스트 기반의 상대적 수치에 주목해야한다. 목표를 고려한 수치, 목표의 상대적인 수치가 의미 있으며, 전체 스트림 기반의 통계보다는 세그먼테이션 된 사용자 그룹들의 수치가 좀더 사용자들의 행동 패턴을 보다 정확하게 이해 할 수 있도록 한다. 그리고 수치, 현황 수치의 허점에서 눈돌려, 트렌드에 주목해야한다.
멀티채널, 논라인 분석
2008/09/18 - [전산 입문/웹사이트 분석] - 멀티 채널 분석 - 웹사이트 분석
온라인과 오프라인 통합 분석의 시도, 어려운 부분이며, 이제 시작하려는 분야이다. 어렵다고 제쳐놓은 분야이지만, 점점 그 중요성이 대두 될 거라 생각한다.
이전에 이야기 했듯이 분석의 어려움 보다는 데이타 확보의 어려움이 크다. 전사적인 노력이 수반되어야만 된다. 웹사이트를 관리하는 사람 뿐아니라 오프라인 매장을 운영하는 사람들의 의지 또한 필요하다. 그 의지의 기반안에서 웹사이트 분석 데이터의 품질은 한층 업그레이드 된다. 취약한 부분인 만큼 공략할 부분도 많다. 늦지않게 시작해야하고, 분석 툴에서도 이부분에 대한 고려도 시작되어야 한다.
웹사이트 분석 수치의 허상
100% 정확한 데이타는 없다. 순방문자 하나를 구하는데 있어서도 분석 툴 마다 제각각이다. 절대적인 기준의 통계 수치는 없다. 원시 스트림 데이터 조차도 사용자의 행동을 모두 기록하진 못한다. 따라서 데이터에 대한 신뢰도를 정해야한다. 100% 정확해야만 인사이트를 도출해 결정을 내리는 것은 아니다. 신뢰할 수 있는 수준의 의사 결정을 하면 된다. 수치 하나하나에 집착하지 말고 장기적인 트렌드와 세그먼테이션된 트렌드를 통해 신뢰 수준 하에서 의사 결정을 해라. 포기 하기 쉽지는 않겠지만, 인정할 건 인정해야한다.
정성적 분석
웹사이트 툴이 제공하는 통계는 정량적 통계이다. 여기에 정성적인 분석을 가미하라고 저자는 입이 닳도록 이야기한다. '무엇'에 대한 분석이 웹사이트 툴이 내보내는 통계 수치라면, '왜'를 이해하기 위한 즉 사용자들의 행동뒤에 감춰진 의도를 이해하기 위한 분석이 필요하다는 것이다. 이를 위해 테스트, 서베이 등을 제시한다. 사용자들의 행동 이면의 의도를 이해한다면, 그들의 행동을 바꾸기위한 의사결정을 쉽게 할 수 있다. 이 부분은 웹사이트 분석이 커버하지 못하는 부분에 대한 마케터나 사이트 관리자를 위한 안내이다. 웹사이트 툴의 한계를 인식하고, 그 부분을 보완하기 위한 고민과 실천도 필요하다.
데이터 웨어하우스 확보
최적의 웹사이트 분석 전략의 기반은 점점 더 복잡해지는 데이터를 보다 리포트하기 쉬운 환경으로 만드는 데이터 웨어하우스를 확보하는 방향으로 가고 있다. 그렇다 데이타 자체가 점점 복잡해지고 있으며, 이를 보려는 사용자의 관점 또한 다양해 지고 있다. 그에 발맞추기 위해 데이터 웨어 하우스 확보는 시급한 과제이다. 세그먼트에 따른 보고서, 특정 디멘젼에 따른 그룹핑 보고서, 이를 빠르고 유연하게 하기위해서는 데이터 큐브, DW의 구축이 반드시 필요하다.
옴니추어의 보고서는 이 주제의 끝에 있다.
반송률의 재발견
반송률은 10초 이내로 머무른 트래필의 퍼센티지라고 정의해 놓았다. 구글 어넬리틱스에선 single page를 반송률로 인지하고 통계를 낸다.
별 의미 없이 생각하던 반송률이 웹사이트가 품질 높은 트래픽을 얻고 있는지를 파악할 수 있는 첫걸음이라 한다. 전환율보다도 종종 더 가치있는 인사이트를 제공 한다고 한다. 물론 저자의 주관적인 생각이지만, 반송률에 대해 그간의 인식이 조금 바뀌었다.
짧게 나마 내용을 요약해 봤다. 좀더 고민하고 생각해 봐야 할 부분들이 많지만, 그 부분들은 좀더 곱씹은 후에 이야기 해야겠다.
이 책은 긴 호흡을 가지고 읽어볼 필요가 있다. 물론 후반부로 갈수록 피상적인 이야기도 많이 나오지만, 그 부분들이 이 책의 가치를 폄하 시키진 못한다. 웹사이트 분석을 시작하는 사람이나 관심있는 사람들은 필히 읽어 봐야할 책이다. 일전에 읽었던 "
웹사이트 분석의 기술"과 더불어 적극 추천한다.
저마다 블로그 하나 가지지 않은 네티즌은 아마 없을 것이다. 블로그가 없더라도, 미니홈피등 자신만의 페이지 하나 쯤은 다 가지고 있다. 그 사이트 들을 운용하면서 누가 다녀갔을까? 어떤 페이지를 보고 갔을까 궁금함에 사이트를 들락날락 거리며, 홈페이지 카운터나 레퍼러 로그를 뒤지는 일이 종종 있었을 것이다. 그 행동들이 웹사이트 분석의 시작이다.
그 첫걸음을 시작한 사람 뿐만 아니라, 기업의 마케터들 사이트 관리자들 모두 제대로된 분석을 하자. 그 행보의 동반자로 이 책은 더없이 든든한 조언자가 될 것이다.