웹데이터분석학_ch5

34
웹 데이터 분석학 영광으로 가는 지름길: 성공측정 cecil

Upload: hyeonseok-choi

Post on 20-May-2015

412 views

Category:

Technology


5 download

DESCRIPTION

웹 데이터 분석학 5장

TRANSCRIPT

Page 1: 웹데이터분석학_Ch5

웹����������� ������������������  데이터����������� ������������������  분석학����������� ������������������  영광으로����������� ������������������  가는����������� ������������������  지름길:����������� ������������������  성공측정

cecil

Page 2: 웹데이터분석학_Ch5

Contents• ‘핵심적인����������� ������������������  소수’에����������� ������������������  초점을����������� ������������������  맞춰라����������� ������������������  

• 실행����������� ������������������  가능한����������� ������������������  결과����������� ������������������  KPI의����������� ������������������  5가지����������� ������������������  예����������� ������������������  

• 전환율을����������� ������������������  넘어서����������� ������������������  

• 거시/미시����������� ������������������  전환율����������� ������������������  측정����������� ������������������  

• 경제적����������� ������������������  가치����������� ������������������  수치화����������� ������������������  

• 비����������� ������������������  전자상거래����������� ������������������  사이트에서의����������� ������������������  성공����������� ������������������  측정����������� ������������������  

• B2B����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트����������� ������������������  측정

Page 3: 웹데이터분석학_Ch5

핵심적인����������� ������������������  소수에����������� ������������������  초첨을����������� ������������������  맞춰라����������� ������������������  (Critical����������� ������������������  Few)

Page 4: 웹데이터분석학_Ch5

지표를����������� ������������������  찾는����������� ������������������  것은����������� ������������������  쉽다.����������� ������������������  

중요하지����������� ������������������  않은����������� ������������������  다수가����������� ������������������  아닌����������� ������������������  핵심적인����������� ������������������  소수에����������� ������������������  초점을����������� ������������������  두어라.����������� ������������������  

왜����������� ������������������  필요한거지?����������� ������������������  에����������� ������������������  대한����������� ������������������  대답이����������� ������������������  핵심!!

Page 5: 웹데이터분석학_Ch5

•당신의����������� ������������������  웹사이트가����������� ������������������  풀고자����������� ������������������  하는����������� ������������������  중요한����������� ������������������  이슈는?����������� ������������������  

•당신의����������� ������������������  비즈니스가����������� ������������������  상승하는지����������� ������������������  그렇지����������� ������������������  않은지를����������� ������������������  알려주는����������� ������������������  단����������� ������������������  한가지����������� ������������������  지표는?����������� ������������������  

•당신이����������� ������������������  실행중인����������� ������������������  세가지����������� ������������������  비즈니스����������� ������������������  우선����������� ������������������  순위가����������� ������������������  영향력이����������� ������������������  있는지����������� ������������������  알려주는����������� ������������������  지표는?����������� ������������������  

•반드시����������� ������������������  해야하는����������� ������������������  일과,����������� ������������������  그렇지����������� ������������������  않은����������� ������������������  일을����������� ������������������  구분하는가?����������� ������������������  

•100달러를����������� ������������������  웹����������� ������������������  활동에����������� ������������������  분배할때,����������� ������������������  어느����������� ������������������  부분에����������� ������������������  가장����������� ������������������  많이����������� ������������������  투자����������� ������������������  되는가?����������� ������������������  

•가장����������� ������������������  큰����������� ������������������  위협은����������� ������������������  무엇이고,����������� ������������������  그것이����������� ������������������  이미����������� ������������������  손해를����������� ������������������  끼치는지����������� ������������������  어떻게����������� ������������������  확인하는가?����������� ������������������  !이를����������� ������������������  통하여����������� ������������������  2~3가지����������� ������������������  지표를����������� ������������������  선출����������� ������������������  <=����������� ������������������  핵심적인����������� ������������������  소수����������� ������������������  지표

핵심적인����������� ������������������  소수����������� ������������������  지표를����������� ������������������  찾기����������� ������������������  위한����������� ������������������  질문들

Page 6: 웹데이터분석학_Ch5

•전체����������� ������������������  조직의����������� ������������������  집중과����������� ������������������  방향감을����������� ������������������  부여����������� ������������������  

•핵심적인����������� ������������������  소수의����������� ������������������  지표는����������� ������������������  적을����������� ������������������  수록����������� ������������������  좋음.����������� ������������������  4개����������� ������������������  이하가����������� ������������������  최적����������� ������������������  

•Ex)����������� ������������������  blinds.com:����������� ������������������  방문자당����������� ������������������  총����������� ������������������  마진����������� ������������������  (핵심����������� ������������������  지표����������� ������������������  단����������� ������������������  하나����������� ������������������  설정)����������� ������������������  

����������� ������������������  ����������� ������������������  ����������� ������������������  ����������� ������������������  ����������� ������������������  ����������� ������������������  -����������� ������������������  “어떻게����������� ������������������  방문자당����������� ������������������  총����������� ������������������  마진을����������� ������������������  증가����������� ������������������  시키는가?”

핵심적인����������� ������������������  소수����������� ������������������  지표

149

FIV

E E

XA

MP

LE

S OF

AC

TIO

NA

BL

E O

UT

CO

ME

KP

IS

Figure 5.2 Critical few: Gross Margin per Visitor metric

The benefit to was quite simple: everyone in the company was crystal clear on what they were solving for. That is, when decisions were made about market-ing, acquisition, people, systems, or products, each person answered one simple ques-tion: “How does this improve our Gross Margin per Visitor?”

That kind of focus is astonishingly powerful and productive. You’ll notice in the graph that over the course of about two years the metric nicely moves up.

Of course, used other metrics, such as Repeat/Referral Rate, % of Sales Completed via Self Service, % Sales Private Label, Flee Rate, and Sample to Order Conversion Rate. Each of these metrics had a direct line of sight to the one metric they were solving for. If a metric did not have a direct line of sight, then it had to go.

For your business, you may not end up with one powerful metric. Try. But if you fail, know that you can’t have 20. You can’t even have seven. If you want focused busi-ness and execution, then you need to bring your metrics down to a handful—four or fewer is optimal.

Five Examples of Actionable Outcome KPIsTo solidify the concept of Outcomes, in this section you will look beyond the obvious things that come to mind when you think of Outcomes. I hope to inspire you to truly come up with key performance indicators (KPIs) of value for your business.

Task Completion Rate

Task Completion Rate is the percentage of Visitors to your website who rate if they were able to complete the primary purpose for their visit. We focus on ecommerce and Clickstream metrics far too often. As I covered in Chapter 1, most Visitors won’t convert online, and even if you have an ecommerce website, they might not be there to buy. Instead of guessing, based on Clickstream data, whether visitors completed their intended tasks, you can use on-exit surveys. These surveys let your Visitors give you a qualitative perspective on whether they were able to complete their tasks.

29393c05.indd 149 9/16/09 8:33:02 PM

여러����������� ������������������  지표를����������� ������������������  사용하였으나,����������� ������������������  각����������� ������������������  지표는����������� ������������������  해결하고자����������� ������������������  하는����������� ������������������  문제에����������� ������������������  

대한����������� ������������������  직접적인����������� ������������������  조언을����������� ������������������  제공

Page 7: 웹데이터분석학_Ch5

실행����������� ������������������  가능한����������� ������������������  결과����������� ������������������  KPI의����������� ������������������  5가지����������� ������������������  예

Page 8: 웹데이터분석학_Ch5

과업����������� ������������������  완료율(Task����������� ������������������  completion����������� ������������������  Rate)

방문자가����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트에서����������� ������������������  방문����������� ������������������  목적을����������� ������������������  완수한����������� ������������������  비율����������� ������������������  

클릭스트림����������� ������������������  데이터에����������� ������������������  기반해����������� ������������������  사이트����������� ������������������  종료����������� ������������������  설문을����������� ������������������  통해����������� ������������������  알����������� ������������������  수����������� ������������������  있으며,����������� ������������������  

방문자가����������� ������������������  과업을����������� ������������������  완수����������� ������������������  했는지에����������� ������������������  대한����������� ������������������  정성적인����������� ������������������  측면의����������� ������������������  전망을����������� ������������������  제공����������� ������������������  

사람들이����������� ������������������  무엇을����������� ������������������  했는지,����������� ������������������  무엇을����������� ������������������  할����������� ������������������  수����������� ������������������  없었는지를����������� ������������������  파악����������� ������������������  가능

Page 9: 웹데이터분석학_Ch5

검색����������� ������������������  비율(Share����������� ������������������  of����������� ������������������  search)

검색����������� ������������������  엔진에서����������� ������������������  얻어내는����������� ������������������  트래픽을����������� ������������������  경쟁자와����������� ������������������  비교한����������� ������������������  비율����������� ������������������  

이����������� ������������������  성과는����������� ������������������  매출이����������� ������������������  아니나,����������� ������������������  검색����������� ������������������  유저����������� ������������������  획득����������� ������������������  전략이����������� ������������������  ����������� ������������������  

어느정도����������� ������������������  성과를����������� ������������������  내고����������� ������������������  있는지를����������� ������������������  보여줌.����������� ������������������  

이를����������� ������������������  통해����������� ������������������  고쳐야����������� ������������������  할����������� ������������������  부분을����������� ������������������  판단����������� ������������������  가능

Page 10: 웹데이터분석학_Ch5

방문자����������� ������������������  충성도와����������� ������������������  최신도����������� ������������������  (Visitor����������� ������������������  Loyalty/Recency)

충성도:����������� ������������������  사이트����������� ������������������  방문����������� ������������������  수의����������� ������������������  분포����������� ������������������  

최신도:����������� ������������������  동일한����������� ������������������  방문자의����������� ������������������  두����������� ������������������  방문����������� ������������������  간����������� ������������������  시간차이를����������� ������������������  측정����������� ������������������  

웹����������� ������������������  전략의����������� ������������������  장기적����������� ������������������  영향을����������� ������������������  측정����������� ������������������  가능����������� ������������������  

웹����������� ������������������  사이트의����������� ������������������  가치가����������� ������������������  어디에����������� ������������������  있는지����������� ������������������  측정하는데����������� ������������������  도움을����������� ������������������  줌.

Page 11: 웹데이터분석학_Ch5

RSS/피드����������� ������������������  구독자����������� ������������������  수

웹사이트나����������� ������������������  블로그����������� ������������������  RSS����������� ������������������  피드에����������� ������������������  등록한����������� ������������������  사람����������� ������������������  수����������� ������������������  

이����������� ������������������  활동은����������� ������������������  보통����������� ������������������  웹����������� ������������������  데이터����������� ������������������  분석����������� ������������������  도구에����������� ������������������  포착되지����������� ������������������  않음.����������� ������������������  

피드����������� ������������������  구독자����������� ������������������  수는����������� ������������������  가장����������� ������������������  헌신적인����������� ������������������  가치����������� ������������������  있는����������� ������������������  청중의����������� ������������������  행동을����������� ������������������  측정

Page 12: 웹데이터분석학_Ch5

가치����������� ������������������  있는����������� ������������������  이탈����������� ������������������  비율����������� ������������������  (%����������� ������������������  of����������� ������������������  Valuable����������� ������������������  Exits)

가치����������� ������������������  있는����������� ������������������  무언가를����������� ������������������  클릭해����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트를����������� ������������������  벗어나는����������� ������������������  사람들의����������� ������������������  비율����������� ������������������  

ex)����������� ������������������  상품����������� ������������������  구매����������� ������������������  후����������� ������������������  종료,����������� ������������������  광고����������� ������������������  클릭����������� ������������������  후����������� ������������������  이동����������� ������������������  …⋯����������� ������������������  

나쁜����������� ������������������  이탈과,����������� ������������������  좋은����������� ������������������  이탈의����������� ������������������  유형을����������� ������������������  이해하고,����������� ������������������  좋은����������� ������������������  이탈����������� ������������������  유형을����������� ������������������  추적

Page 13: 웹데이터분석학_Ch5

전환율을����������� ������������������  넘어서…⋯전환율을����������� ������������������  높이기����������� ������������������  위한����������� ������������������  지표들

Page 14: 웹데이터분석학_Ch5

장바구니와����������� ������������������  계산����������� ������������������  취소

대부분의����������� ������������������  웹사이트����������� ������������������  분석����������� ������������������  도구는����������� ������������������  전체����������� ������������������  취소율을����������� ������������������  측정����������� ������������������  

전체����������� ������������������  취소율����������� ������������������  =����������� ������������������  장바구니에����������� ������������������  물건을����������� ������������������  담은����������� ������������������  방문자수����������� ������������������  -����������� ������������������  계산����������� ������������������  프로세스를����������� ������������������  완료한����������� ������������������  사람수����������� ������������������  !

저자����������� ������������������  추천����������� ������������������  지표����������� ������������������  

장바구니����������� ������������������  취소(비율)����������� ������������������  =����������� ������������������  1����������� ������������������  -����������� ������������������  (계산����������� ������������������  프로세스를����������� ������������������  시작한����������� ������������������  전체����������� ������������������  방문자수/제품을����������� ������������������  바구니에����������� ������������������  담은����������� ������������������  전체����������� ������������������  클릭수)����������� ������������������  

사이트에서����������� ������������������  머천다이징����������� ������������������  효과를����������� ������������������  이해하게����������� ������������������  해줌.����������� ������������������  ����������� ������������������  

계산����������� ������������������  취소(비율)����������� ������������������  =����������� ������������������  1����������� ������������������  -����������� ������������������  (계산을����������� ������������������  완료한����������� ������������������  전체����������� ������������������  방문자����������� ������������������  수/계산을����������� ������������������  시작한����������� ������������������  방문자����������� ������������������  수)����������� ������������������  

계산����������� ������������������  프로세스가����������� ������������������  여러����������� ������������������  페이지가����������� ������������������  있을때,����������� ������������������  어떤����������� ������������������  페이지에����������� ������������������  문제가����������� ������������������  있는지����������� ������������������  파악����������� ������������������  가능

Page 15: 웹데이터분석학_Ch5

구매����������� ������������������  전환����������� ������������������  일수와����������� ������������������  구매����������� ������������������  전환����������� ������������������  방문수

사이트에서����������� ������������������  구매가����������� ������������������  발생하기까지����������� ������������������  시간이����������� ������������������  ����������� ������������������  

얼마나����������� ������������������  필요한지를����������� ������������������  보여주는����������� ������������������  지표����������� ������������������  !

Action)����������� ������������������  구매까지����������� ������������������  몇일이����������� ������������������  걸린다면����������� ������������������  방문자에게����������� ������������������  

더����������� ������������������  많은����������� ������������������  정보를����������� ������������������  제공

Page 16: 웹데이터분석학_Ch5

평균����������� ������������������  객단가(Average����������� ������������������  Order����������� ������������������  Value)

전환율이����������� ������������������  올라가는데����������� ������������������  매출은����������� ������������������  줄어들수����������� ������������������  있는가?����������� ������������������  

10,000명의����������� ������������������  개별����������� ������������������  방문자가����������� ������������������  200번����������� ������������������  주문����������� ������������������  =����������� ������������������  전환율����������� ������������������  2%����������� ������������������  

100명의����������� ������������������  개별����������� ������������������  방문자가����������� ������������������  20번����������� ������������������  주문����������� ������������������  =����������� ������������������  전환율����������� ������������������  20%����������� ������������������  

전환율을����������� ������������������  확실히����������� ������������������  추적할����������� ������������������  수����������� ������������������  있는����������� ������������������  장치가����������� ������������������  필요����������� ������������������  

평균����������� ������������������  객단가:����������� ������������������  전체����������� ������������������  매출액����������� ������������������  /����������� ������������������  주문수����������� ������������������  (한번����������� ������������������  주문의����������� ������������������  가치)

Page 17: 웹데이터분석학_Ch5

평균����������� ������������������  객단가:����������� ������������������  Example

154

CH

AP

TE

R 5

: T

HE

KE

Y T

O G

LO

RY

: M

EA

SU

RIN

G S

UC

CE

SS

Figure 5.3 Comparing trends in Conversion Rate and Average Order Value

Correlations don’t imply causality. For that you need to collect more data and investigate. In this scenario, a deep dive into the acquisition sources (where convert-ing people came from) and the campaign identified that this company did such poor marketing that each time they spent money to acquire traffic, they performed terribly. Hence, the traffic that did convert did not spend a lot of money. When the marketers got out of the way, the Average Order Value—and overall revenue—actually improved substantially.

As you can imagine, this kind of analysis helped the company do a major rethink of their marketing and sales.

Primary Purpose (Identify the Convertible)

One of the biggest hurdles in making optimal decisions for an ecommerce website is a poor understanding of what the opportunity is. Say 100 Visitors come to a site and 2 convert. That gives you a 2 percent Conversion Rate. You dutifully report that rate to your management team. They are initially sad but then seize upon the number of 98 nonconverting Visitors. You get your marching orders: “We have a massive opportu-nity. We converted only two Visitors. How hard is it to convert 10 more of the other 98? Go get it done!”

What your decision makers don’t understand, and what you have not educated them on, is that the other 98 are not all there to buy, and some will never buy. The size

29393c05.indd 154 9/16/09 8:33:03 PM

같은����������� ������������������  기간����������� ������������������  동안,����������� ������������������  평균����������� ������������������  객단가와����������� ������������������  전환율이����������� ������������������  함께����������� ������������������  변화함.����������� ������������������  

But,����������� ������������������  전환율과����������� ������������������  평균����������� ������������������  객단가가����������� ������������������  반대의����������� ������������������  값을����������� ������������������  가지기도����������� ������������������  함����������� ������������������  

!가장����������� ������������������  비싼����������� ������������������  주문은����������� ������������������  전환율이����������� ������������������  

가장����������� ������������������  낮을때����������� ������������������  발생한����������� ������������������  것처럼����������� ������������������  보임����������� ������������������  !

이����������� ������������������  회사는����������� ������������������  캠페인으로����������� ������������������  인한����������� ������������������  트래픽����������� ������������������  증가가����������� ������������������  매출로����������� ������������������  연결되지����������� ������������������  

못한����������� ������������������  케이스

Page 18: 웹데이터분석학_Ch5

주요����������� ������������������  목적(전환될����������� ������������������  수����������� ������������������  있는����������� ������������������  것����������� ������������������  찾기)

최적의����������� ������������������  결정을����������� ������������������  하는데����������� ������������������  있어����������� ������������������  가장����������� ������������������  큰����������� ������������������  장애물은����������� ������������������  ����������� ������������������  

기회가����������� ������������������  무엇인지����������� ������������������  잘����������� ������������������  모르는����������� ������������������  것임

사이트����������� ������������������  방문자����������� ������������������  100명중����������� ������������������  2명이����������� ������������������  전환����������� ������������������  추가적인����������� ������������������  전환의����������� ������������������  기회가����������� ������������������  98인����������� ������������������  것은����������� ������������������  아님.����������� ������������������  

!왜����������� ������������������  사이트를����������� ������������������  방문했는지����������� ������������������  이해하는����������� ������������������  것이����������� ������������������  필요����������� ������������������  20%:����������� ������������������  구인,����������� ������������������  20%:����������� ������������������  뉴스,����������� ������������������  60%:����������� ������������������  제품����������� ������������������  페이지����������� ������������������  

!결과적으로����������� ������������������  60이����������� ������������������  기회의����������� ������������������  크기

Page 19: 웹데이터분석학_Ch5

기회의����������� ������������������  크기:����������� ������������������  Example

155

MO

VIN

G B

EY

ON

D C

ON

VE

RS

ION

RA

TE

S

of your opportunity is a lot less than 98. Your job is to capture and understand why the 100 people visited your website and then to calculate the size of your opportunity pie (the number of Visitors who are even remotely convertible).

You can do this by analyzing the content Visitors consume on your website. For example, 20 percent of the Visitors went only to Jobs, 20 percent downloaded your press releases, and the last 60 percent went to your product pages. There you go: a primitive realization that your opportunity pie is not 98; it’s 60.

You can also gain this realization by using an on-exit survey for your website, where you ask people their primary purpose. You can ask the simplest of questions: “Why are you here?” The responses to the survey will allow you to create a graph like the one shown in Figure 5.4.

Primary Purpose of Website Visitors

Research30%

Blog10%

Coupons8%

Investors7%

Jobs2%

Support25%

Buy18%

Figure 5.4 Reasons Visitors come to your website

With the survey, you get a much more robust understanding of the intent of your Visitors. You can see that people who come to learn about investing in your company (7%) did not come to buy. Ditto for those who come for tech support or to apply for jobs.

Clearly, the 18 percent who indicated their primary purpose was “Buy” are included in your opportunity pie. You can also throw in the 30 percent who were just there for research (they wanted to buy offline or just learn more, but maybe you can convince them to buy). So, your real solid opportunity is only with 48 percent of Visitors.

This information helps your management better understand the size of the opportunity and realize you are actually converting more than 2 percent!

29393c05.indd 155 9/16/09 8:33:03 PM

구매����������� ������������������  18%����������� ������������������  +����������� ������������������  리서치����������� ������������������  30����������� ������������������  제품����������� ������������������  판매를����������� ������������������  위해����������� ������������������  실제����������� ������������������  기회는����������� ������������������  48%����������� ������������������  

!리서치(오프라인에서����������� ������������������  사거나����������� ������������������  더����������� ������������������  알아보려����������� ������������������  접속)

Page 20: 웹데이터분석학_Ch5

거시/미시����������� ������������������  전환율����������� ������������������  측정

Page 21: 웹데이터분석학_Ch5

거시적(전체)����������� ������������������  전환율을����������� ������������������  측정하는데����������� ������������������  집중하되,����������� ������������������  ����������� ������������������  

최적의����������� ������������������  성과를����������� ������������������  위해서는����������� ������������������  미시����������� ������������������  전환율����������� ������������������  역시����������� ������������������  찾아서����������� ������������������  측정해야����������� ������������������  한다

156

CH

AP

TE

R 5

: T

HE

KE

Y T

O G

LO

RY

: M

EA

SU

RIN

G S

UC

CE

SS

Each company’s opportunity pie will be different, based on different rules. It is very important that you identify your opportunities, educate your management, and then work with the marketers to adapt your execution strategy.

Measuring Macro and Micro ConversionsMacro Conversions and Micro Conversions are really simple, are really cool, and will change how you think about measuring success.

In the preceding section, you got a tiny hint of the importance I place on under-standing all the reasons why people come to websites. There is no website on the planet that exists for just one reason. Therefore, we are not doing our best analysis by focus-ing on just the overall website Conversion Rate because that doesn’t help us understand the complete picture.

Regardless of why your website exists, there are diverse reasons why people come to your website. Sure, you built a website to do ecommerce, but guess what? People come there to read specifications so they can buy the product on Amazon.com. Or they come to download the latest software patches. Or to apply for jobs. Or to research for products and services they will buy offline.

With all the passion in my heart, I make this recommendation: focus on mea-suring your Macro (overall) Conversions, but for optimal awesomeness, identify and measure your Micro Conversions as well.

Oh, by the way, when I say Conversion here, I don’t just mean ecommerce con-version! Later in this section, we will look at Conversions for several non-ecommerce websites.

You want to know how to go about this? Sure. Figure 5.5 shows what we typi-cally do and the question rarely asked.

Conversion!What’s Success Here?

Traffic to Website

Figure 5.5 Typical obsession of an analyst or marketer

You measure Conversion (orders, leads submitted, downloads, donations, widget grabs, and so on), but you ignore 98 percent of the site traffic that will never convert, because they visit for the other reasons we discussed earlier. So, should we ignore them? No!

Your website is still doing those other jobs. It helps people get support. It helps them research products. It helps people apply for jobs, print directions to your retail

29393c05.indd 156 9/16/09 8:33:04 PM

Support

Macro ConversionMicro Conversion

Careers $Research

Traffic to Website

미시����������� ������������������  전환:����������� ������������������  거시����������� ������������������  전환율과����������� ������������������  다른����������� ������������������  목적으로����������� ������������������  ����������� ������������������  

사이트를����������� ������������������  방문하는����������� ������������������  사람����������� ������������������  !

미시����������� ������������������  전환을����������� ������������������  측정함으로써����������� ������������������  얻는����������� ������������������  이득����������� ������������������  

•사이트가����������� ������������������  만들어진����������� ������������������  주요����������� ������������������  목적보다����������� ������������������  큰����������� ������������������  것에����������� ������������������  집중����������� ������������������  

•다중����������� ������������������  채널����������� ������������������  영향을����������� ������������������  측정����������� ������������������  

•웹사이트를����������� ������������������  방문하는����������� ������������������  다양한����������� ������������������  사람들에����������� ������������������  대한����������� ������������������  이해����������� ������������������  

•측정����������� ������������������  영역을����������� ������������������  확장함으로써����������� ������������������  더����������� ������������������  넓은����������� ������������������  영역에서����������� ������������������  ����������� ������������������  

����������� ������������������  ����������� ������������������  ����������� ������������������  데이터의����������� ������������������  사용법을����������� ������������������  알게����������� ������������������  됨.

Page 22: 웹데이터분석학_Ch5

거시/미시����������� ������������������  전환����������� ������������������  설정����������� ������������������  Example

•사진����������� ������������������  출판과����������� ������������������  공유����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트의����������� ������������������  전환����������� ������������������  ✓거시적����������� ������������������  관점:����������� ������������������  사진����������� ������������������  업로드����������� ������������������  ✓미시적����������� ������������������  관점����������� ������������������  

- 웹����������� ������������������  사이트에����������� ������������������  등록한����������� ������������������  방문자����������� ������������������  수����������� ������������������  

- 프리미엄����������� ������������������  컨텐츠에����������� ������������������  등록한����������� ������������������  사람����������� ������������������  수����������� ������������������  …⋯����������� ������������������  

•기술����������� ������������������  지원����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트의����������� ������������������  전환����������� ������������������  ✓거시적����������� ������������������  관점:����������� ������������������  누군가의����������� ������������������  문제를����������� ������������������  해결해����������� ������������������  주는����������� ������������������  일,����������� ������������������  즉����������� ������������������  과업����������� ������������������  완료률����������� ������������������  ✓미시적����������� ������������������  관점����������� ������������������  

- 전화����������� ������������������  번호����������� ������������������  페이지를����������� ������������������  본����������� ������������������  방문자����������� ������������������  수����������� ������������������  

- 기술지원����������� ������������������  핵심페이지에����������� ������������������  대한����������� ������������������  방문����������� ������������������  수����������� ������������������  

- 웹����������� ������������������  사이트에서����������� ������������������  진행����������� ������������������  중인����������� ������������������  기술����������� ������������������  지원����������� ������������������  건수����������� ������������������  …⋯

Page 23: 웹데이터분석학_Ch5

경제적����������� ������������������  가치����������� ������������������  수치화

Page 24: 웹데이터분석학_Ch5

거시����������� ������������������  전환의����������� ������������������  가치를����������� ������������������  식별하는����������� ������������������  것보다는����������� ������������������  

거시/미시����������� ������������������  모든����������� ������������������  전환의����������� ������������������  가치를����������� ������������������  알아내는����������� ������������������  것이����������� ������������������  중요

거시����������� ������������������  전환의����������� ������������������  가치:����������� ������������������  쉽다!!.����������� ������������������  매출의����������� ������������������  수치.����������� ������������������  

미시����������� ������������������  전환의����������� ������������������  가치:����������� ������������������  측정이����������� ������������������  어려움.����������� ������������������  

(방문자의����������� ������������������  행동으로����������� ������������������  얻어진����������� ������������������  결과,����������� ������������������  비즈니스����������� ������������������  가치)����������� ������������������  

!

또한,����������� ������������������  비����������� ������������������  전자����������� ������������������  상거래����������� ������������������  사이트을����������� ������������������  경우는?

Page 25: 웹데이터분석학_Ch5

사고의����������� ������������������  경계를����������� ������������������  넓히고����������� ������������������  창의적으로����������� ������������������  바라볼����������� ������������������  필요가����������� ������������������  있다����������� ������������������  

Ex)����������� ������������������  버거킹����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트에서����������� ������������������  가맹점����������� ������������������  신청에����������� ������������������  관한����������� ������������������  가치����������� ������������������  

•오프라인����������� ������������������  가맹점����������� ������������������  신청에����������� ������������������  대한����������� ������������������  전환율과����������� ������������������  ����������� ������������������  가맹점의����������� ������������������  평생����������� ������������������  가치를����������� ������������������  측정����������� ������������������  

•회사����������� ������������������  CRM����������� ������������������  시스템에서����������� ������������������  온라인에서����������� ������������������  받은����������� ������������������  신청서의����������� ������������������  오프라인����������� ������������������  전환율을����������� ������������������  구

하여,����������� ������������������  온라인����������� ������������������  지원의����������� ������������������  실제����������� ������������������  경제적����������� ������������������  가치를����������� ������������������  측정

Page 26: 웹데이터분석학_Ch5

비����������� ������������������  전자상거래����������� ������������������  사이트에서의����������� ������������������  성공����������� ������������������  측정방문자수?����������� ������������������  평균����������� ������������������  페이지����������� ������������������  뷰?����������� ������������������  

No.����������� ������������������  방문자의����������� ������������������  행동을����������� ������������������  측정해야����������� ������������������  함!!

Page 27: 웹데이터분석학_Ch5

방문자����������� ������������������  충성도

163

ME

AS

UR

ING

SU

CC

ES

S FO

R A

NO

N-E

CO

MM

ER

CE

WE

BS

ITE

Figure 5.9 Visitor Loyalty report

By looking at the distribution of Visits over relevant buckets of Visits, you can understand the Visitor behavior. Figure 5.9 shows that 46 percent of the Visitors came to the site only once and never again (boo!), and yet there is that fine group at the bot-tom, 38 percent, who visited the site between 9 and 200+ times (yeah!).

You would make completely different decisions based on average Visits per visi-tor, knowing that 38 percent of the people are intensely loyal to your website.

Action (a) Identify a goal for your non-ecommerce website for the number of visits you expect from your website traffic in a given period (say one week or one month). (b) Measure reality using the Visitor Loyalty report. (c) Compare your performance over time to ensure you are making progress, as shown in Figure 5.10.

Figure 5.10 Comparing Visitor Loyalty over two time periods

29393c05.indd 163 9/16/09 8:33:05 PM

해당����������� ������������������  기간����������� ������������������  동안����������� ������������������  방문자들이����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트를����������� ������������������  자주����������� ������������������  방문한����������� ������������������  정도

Example)����������� ������������������  

•46%가����������� ������������������  재����������� ������������������  방문����������� ������������������  없음����������� ������������������  

•38%가����������� ������������������  9����������� ������������������  ~����������� ������������������  200번����������� ������������������  이상����������� ������������������  방문����������� ������������������  !

방문자당����������� ������������������  평균����������� ������������������  방문����������� ������������������  수만����������� ������������������  알고����������� ������������������  있을때와����������� ������������������  

다른����������� ������������������  결정이����������� ������������������  가능����������� ������������������  

사이트의����������� ������������������  발전이����������� ������������������  있었는지를����������� ������������������  확인하기����������� ������������������  위해����������� ������������������  

시간에����������� ������������������  따른����������� ������������������  충성도를����������� ������������������  비교

Page 28: 웹데이터분석학_Ch5

방문자����������� ������������������  최신도

164

CH

AP

TE

R 5

: T

HE

KE

Y T

O G

LO

RY

: M

EA

SU

RIN

G S

UC

CE

SS

It is pretty clear in Figure 5.10 that in the current period (May 7 to June 6) the website actually performed a little worse because more people visited only one time.

Visitor Recency

Visitor Recency tells you how long it has been since a visitor last visited your web-site. Another way to think about this metric is that Visitor Recency measures the gap between two visits from the same person to your website, as shown in Figure 5.11.

Figure 5.11 Visitor Recency report

Often content websites are updated very frequently, from multiple times a week to perhaps multiple times a day. The Visitor Recency report shows whether people visit the site to get all that fresh content. In this case, 34 percent of the Visits were by people who were there less than 0 days ago (that is, people who were on your website less than 23 hours ago!). In fact, 69 percent of the Visits were by people who came to the site six days ago or less. This is superb because it reflects a commitment by Visitors to the site and a deeper relationship.

Measuring Recency works even if you are a jobs website, Craigslist, or any site whose business model relies on frequent visits by their audience.

Action Determine how frequently you add freshly updated content to your site. Set goals for how short the gap between Visits should be for Visitors to your site, and see whether you are meeting that goal. If not, figure out whether you need to improve the site content, the design, or the merchandizing. Should you “sell” harder the value of repeat Visits to your audience? Is that number going up or down? Deal with these

29393c05.indd 164 9/16/09 8:33:05 PM

동일한����������� ������������������  사람에����������� ������������������  의한����������� ������������������  두����������� ������������������  방문����������� ������������������  사이의����������� ������������������  간격을����������� ������������������  측정

Example)����������� ������������������  

•34%가����������� ������������������  하루가����������� ������������������  지나기����������� ������������������  전에����������� ������������������  재����������� ������������������  방문����������� ������������������  

•69%의����������� ������������������  방문은����������� ������������������  6일����������� ������������������  이내����������� ������������������  !

사이트에����������� ������������������  업데이트된����������� ������������������  컨텐츠를����������� ������������������  얼마나����������� ������������������  

자주����������� ������������������  추가할지����������� ������������������  의사����������� ������������������  결정����������� ������������������  가능����������� ������������������  

!Ex)����������� ������������������  대부분의����������� ������������������  웹����������� ������������������  분석����������� ������������������  도구는����������� ������������������  최신도의����������� ������������������  데이터가����������� ������������������  

부정확,����������� ������������������  신규����������� ������������������  방문을����������� ������������������  모두����������� ������������������  ‘0일����������� ������������������  전으로����������� ������������������  처리’

Page 29: 웹데이터분석학_Ch5

방문����������� ������������������  길이

165

ME

AS

UR

ING

SU

CC

ES

S FO

R A

NO

N-E

CO

MM

ER

CE

WE

BS

ITE

issues, and you can create incentives on your site for people to visit more frequently than you can actually measure success!

T i p : Most web analytics tools report Recency data incorrectly. If you look at the default report, it includes all Visits, and that means New Visits (people who have never been to your site) are lumped into the “0 days ago” bucket. This is absolutely wrong. You will note in the top right of Figure 5.11 that I have run the report only for Returning Visitors. Now I have the correct data.

Length of Visit

Length of Visit measures the quality of visit as represented by the length of a visitor session in seconds. Average Time on Site is perhaps the most common web analytics metric on Earth. But if two people visit your website, one for 1 minute and the other for 100 minutes, the average is useless. You want to look at the distribution, as shown in Figure 5.12.

Figure 5.12 Length of Visit report

So much information jumps out right away. Although the average time was 2 minutes and 53 seconds, the sad reality is 83 percent of the site traffic stayed for just 1 minute or less. There is a small but loyal group that stayed for more than three min-utes. But it is clear what the issue is here.

Action Think of creative ways to engage traffic—what can you do to keep a Visitor for 60 seconds or more? Segment the Visitors who stay more than two minutes, and ana-lyze the content they consume, where they come from, and so forth, so you can learn what you should be doing more. Create your own goals, and measure success for the percent of visits that are long and the percent that are short.

Depth of Visit

Depth of Visit measures the distribution of the number of pages in each Visit to the website, during a given reporting period. Depth of Visit is the sister metric to Length of Visit. I find it fascinating because time can sometimes be misleading. We might think,

29393c05.indd 165 9/16/09 8:33:05 PM

방문자의����������� ������������������  방문����������� ������������������  시간을����������� ������������������  초����������� ������������������  단위로����������� ������������������  보여주어����������� ������������������  방문의����������� ������������������  질을����������� ������������������  측정

분포를����������� ������������������  보는����������� ������������������  것이����������� ������������������  중요!!����������� ������������������  

2명중����������� ������������������  1명����������� ������������������  1분,����������� ������������������  1명����������� ������������������  100분����������� ������������������  <=����������� ������������������  의미����������� ������������������  없음����������� ������������������  

!

사이트에����������� ������������������  오래����������� ������������������  머무는����������� ������������������  그룹과����������� ������������������  

그렇지����������� ������������������  않은����������� ������������������  그룹과의����������� ������������������  분석을����������� ������������������  통해����������� ������������������  

개선����������� ������������������  가능

Page 30: 웹데이터분석학_Ch5

방문����������� ������������������  깊이

특정����������� ������������������  시간����������� ������������������  동안����������� ������������������  웹����������� ������������������  사이트����������� ������������������  방문에서����������� ������������������  본����������� ������������������  페이지����������� ������������������  수의����������� ������������������  분포

방문����������� ������������������  길이와����������� ������������������  같이����������� ������������������  사용����������� ������������������  됨.����������� ������������������  

시간만����������� ������������������  측정하는����������� ������������������  경우����������� ������������������  잘못����������� ������������������  이해될����������� ������������������  가능성이����������� ������������������  있음.����������� ������������������  !

방문����������� ������������������  깊이는����������� ������������������  방문자들의����������� ������������������  컨텐츠����������� ������������������  소비����������� ������������������  패턴을����������� ������������������  이해할����������� ������������������  수����������� ������������������  있게함.����������� ������������������  

어떤����������� ������������������  방문자의����������� ������������������  행동이����������� ������������������  비즈니스에����������� ������������������  도움이����������� ������������������  될지����������� ������������������  ����������� ������������������  

결정하고����������� ������������������  측정하는����������� ������������������  것이����������� ������������������  중요

Page 31: 웹데이터분석학_Ch5

B2B����������� ������������������  웹사이트����������� ������������������  측정

Page 32: 웹데이터분석학_Ch5

B2B이든����������� ������������������  B2C이든����������� ������������������  실제����������� ������������������  사람이����������� ������������������  사이트에����������� ������������������  방문한다

모든����������� ������������������  사이트는����������� ������������������  방문자가����������� ������������������  원래����������� ������������������  의도했던����������� ������������������  일을����������� ������������������  마치도록����������� ������������������  하기����������� ������������������  위해����������� ������������������  존재����������� ������������������  

!

B2B����������� ������������������  사이트의����������� ������������������  성공을����������� ������������������  측정하기����������� ������������������  위한����������� ������������������  방법(ex:����������� ������������������  TI.����������� ������������������  반도체회사)����������� ������������������  제품����������� ������������������  폴더����������� ������������������  디렉토리를����������� ������������������  본����������� ������������������  방문의����������� ������������������  비율,����������� ������������������  선택사항과����������� ������������������  솔루션����������� ������������������  가이드����������� ������������������  다운로드����������� ������������������  비율,����������� ������������������  

무료����������� ������������������  샘플����������� ������������������  요청수,����������� ������������������  계정����������� ������������������  생성����������� ������������������  숫자,����������� ������������������  동영상을����������� ������������������  끝까지����������� ������������������  본����������� ������������������  숫자����������� ������������������  …⋯

Page 33: 웹데이터분석학_Ch5

Q&A

Page 34: 웹데이터분석학_Ch5

Reference• Avinash����������� ������������������  Kaushik.����������� ������������������  Web����������� ������������������  Anaytics����������� ������������������  2.0.����������� ������������������  (정규현����������� ������������������  옮김).����������� ������������������  경기도����������� ������������������  의

왕:����������� ������������������  에이콘����������� ������������������  출판사,����������� ������������������  2013