웹 데이터 분석학 < 클릭스트림 분석의 놀라운 세계 : 측정지표 >

1. 웹 데이터 분석학<클릭스트림 분석의 놀라운 세계: 측정지표> 2013.07.18 윤도상, dsyoon@ncue.net

2. 지표의 진화 • 히트 (Hit) • 동일 페이지내에서 동시에 노출되는 컨텐츠 수 (한 페이지 뷰에는 복수의 히트 수가 발생)예) 2개의 그림 파일을 가진 페이지  한 번의 방문으로 3번의 히트 기록 • 페이지 뷰(Page View; PV) • 웹 사이트의 특정 페이지에 대한 사용자의 요청의 수 • 사용자들의 방문을 기반으로 광고의 효과를 측정하여 광고주에게 요금을 부과하는 기준 • <장점> TV에서의시청률이 간접적인 통계적 샘플링에 기반한 것에 비해 직접적인 수치임 • <단점> 가짜 사용자 문제나 긍정적인 노출이 아닌 것도 측정됨 Ajax와 플래시, 비디오 사이트등과 같은 Web 2.0 형태와는 맞지 않을 수 있음 • 방문수 (Visit) • 사용자나 봇(Bot)이라고 불리는 자동 프로그램이 웹사이트를 방문할 때 발생함 • 한 번의 방문은 여러 번의 페이지뷰와 히트를 발생시킬 수 있고, 한 명의 방문자는 여러 번의 방문 기록을 만들 수 있음 • 방문자의 Device에 기록된 쿠키나 접속 IP를 이용하여 방문 수를 추적함 • 순방문자 (Unique Visitor) • 한 명의 방문자가 여러 번의 방문기록을 남기기 때문에 순수한 방문자를 잡기 위한 개념 • 24시간 안에 일어난 여러 번의 방문은 하나로 처리하거나 특정 시간 간격(일주일, 한 달 등) 안에 여러 번의 방문을 하나로 하는 방법으로 재방문 여부를 결정함

3. 방문과 방문자 [방문 (visit)] • 웹사이트를 방문해서 떠나기 전까지 보낸 시간 (Session) • 웹사이트의 첫 번째 페이지 방문으로 세션이 시작됨 • 방문자에게서 오는 추가적인 요청은 개별 세션 ID에 덧붙여짐 • 방문자가 사이트를 떠나면, 개별 세션 ID는 방문한 페이지를 하나의 단일 방문으로 묶는데 쓰임 • 대부분 특정 기간에 대한 리포트에서 전체 방문 수는 특정 기간 동안의 모든 세션 수를 더한 것임 [개별 방문자 (Visitor)] • 동작방식 • 첫 번째 페이지 방문에 대해서 사용자에게 개별 쿠키 설정 • 쿠키는 숫자와 문자로 구성되며 개별 식별 정보는 포함되지 않음 • 사용자가 방문할 때마다 쿠키 ID를 이용해서 재방문 인식 • 개별 방문자 측정 지표는 주어진 시간 동안 지속되는 개별 쿠키 ID수의 합

4. 개별 방문자 (Unique Visitor) 일일개별 방문자: 3 주간 개별 방문자: 3 월간 개별 방문자: 3 절대 개별 방문자: 3 1. 첫 주, 첫 날의 끝 일일개별 방문자: 6 주간 개별 방문자: 3 월간 개별 방문자: 3 절대 개별 방문자: 3 2. 첫 주의 끝 일일개별 방문자: 10 주간 개별 방문자: 6 월간 개별 방문자: 5 절대 개별 방문자: 5 3. 둘째 주의 끝 일일개별 방문자: 13 주간 개별 방문자: 9 월간 개별 방문자: 6 절대 개별 방문자: 6 4. 첫 번째 달의 끝 5. 두 번째 달의 끝 일일개별 방문자: 19 주간 개별 방문자: 15 월간 개별 방문자: 12 절대 개별 방문자: 9

5. 페이지 체류 시간 vs. 사이트 체류 시간 싱글 페이지 뷰 세션 10:00 10:01 10:05 이탈 TP: Timeon Page Ts: Timeon Site 홈페이지1 홈페이지2 홈페이지3 Tp = 1분 Tp = 4분 Tp = 0분 Ts = 5분 10:00 10:02 10:05 이탈 멀티탭브라우징 홈페이지1 홈페이지2 홈페이지3 홈페이지4 홈페이지5 이탈 10:01 10:01 10:00 10:01 10:02 10:05 10:07 이탈 홈페이지3 홈페이지1 홈페이지4 홈페이지2 홈페이지5 Tp = 2분 Tp = 0분 Tp = 1분 Tp = 1분 Tp= 3분 Ts = 7분

6. 반송률vs. 이탈률 [반송률(Bounce Rate)] • 특정 페이지에 들어와서 아무것도 안하고, 그 페이지에서 나간 사람의 비율 • 반송률은방문 품질을 측정하는 통계 • 반송률이 높을수록 사이트 접속(방문) 페이지가 방문자의 목적과 관련성이 없음을 의미 [사용] • 제 역할을 못하는 페이지를 찾아내는데 도움 • 친구 찾기 (많이 방문하는 참조 주소에 대한 반송률 측정, 반송률이 낮은 사이트가 친구) • 검색 키워드별반송률(최적화가 필요한 키워드나진입 페이지의 문제 점이 발견됨) ※ 반송률 예외적인 사례: 블로그 - 대부분 최근 글 혹은 관심 있는 글만 읽고 가기 때문에 대체적으로 반송률이 낮음 전체적인 반송률 대신 데이터를 새분화해서 새로운 방문자의 반송률을 측정 필요 [이탈률(Exit Rate)] • 사이트에 들어와서 특정 페이지에서 이탈한 사람의 비율 [사용] • 도움이 될 것 같은 페이지가 실제로 전혀 쓸모 없다는 사실을 설명 • 웹사이트에서의 Leak (누수) 페이지를 알려줌 (누출을 막고 고객의 오랜 방문 유도 시)

7. 전환율vs. 인게이지먼트 [전환율(Conversion Rate)] • 방문한 사람 중, 유도된 행위를 한 방문자의 비율 • 유도된 행위란, 무언가를 구매한다든가 사이트의 핵심 문서를 읽는다든가, 무언가를 다운로드 받는 행위 • 전환율(%) = 전환수 / 방문자수 • 모든 웹사이트 방문이 전환의 기회라고 가정 (전자상거래) • 전환율(%) = 전환수 / 개별 방문자수 • 방문자가 행위 하기 전의 수 차례 방문을 허용 (그 외 사이트) [인게이지먼트(Engagement)] • 호의적인관심 또는 흥미를 이끌어 내는 지표 • 측정 방법 (idea) – (6장에서 자세히) • 페이지별설문 조사 (“만족도 점수”, “다른 사람에게 추천 여부”, ) • 장기 분석 (“얼마나 반복 구매를 하는지”, “다시 돌아오는 고객들이 얼마나 자주 방문하는지”) • 실행 가능한 지표가 되기 위해서는 의사결정자에게 원인과 결과를 알려줘야 함

8. 웹 분석 지표 작성법 • 훌륭한 측정 지표의 네 가지 속성 • 복잡하지 않음 • 의사결정자들은 쉽게 이해할 수 있는 복잡하지 않은 측정지표를 필요로 함 (예, 이탈률- 이해하기도 설명하기도 알리기도 쉬움) • 연관성 • 선택한 측정 지표가 사업과 연관이 있는가? (사업모델, 우선순위, 판매 채널에서 서비스와 연관시켜야 어디서 마케팅/세일즈비용의 성과나 낭비를 알 수 있음) • 시의적절함 • 적절한 시간에 정보를 주어 의사결정권자가 적절한 시점에 결정할 수 있어야 함 • 즉시 유용함 • 측정 지표가 무엇인지 빨리 이해할 수 있고, 보는 즉시 인사이트를 얻을 수 있어야 함 (표현 예, 반송률이캠페인이나 키워드에 대해서 30%정도면 괜찮음, 50%가 넘으면 주의 필요, 70%가 넘으면 큰 문제가 있음) 정의 측정 개선/제거 <웹 측정 지표 생애 주기 프로세스> 결정 분석

9. 거시적 인사이트로 시작하기 • 얼마나 많은 방문자가 사이트에 오는가? • 방문 수와 개별 방문자 수를 측정하라 • 두 가지 모두 장기 변화에 주목하라 • 요일이나 계절에 따른 변화와 패턴을 찾아보라 • 방문자들은 어디에서 오는가? • 참조 주소: 어떤 웹사이트가 트래픽을 우리 사이트로 유도하는지 • 트래픽을 유도하기 위해 무엇을 하고 있는지 (마케팅, 캠페인 등), 무엇을 하지 말아야 할지 이해하기 위한 최상의 방법 • 어떤 검색 키워드가 트래픽을 유도하는지 • 브랜드와 연관 없는 키워드를 통해서 유도한 방향과 다름을 알 수 있음 • 방문자가 웹사이트에서 뭘 하기를 바라는가? • 주요한 3대 전략은 무엇인지, 서비스에서 뭐가 일어나야 하는지? • 회사와 지역 신문에 널리 게시 • 방문자들이 실제로 무엇을 하는가? • 주로 이용되는 진입 페이지 • 가장 많이 본 페이지 • 클릭 밀도/패턴 분석 – 네비게이션의 난점과 방문자의 의도 파악