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인터넷측정방법을통한웹사이트분석과활용인터넷인터넷측정방법을측정방법을통한통한웹사이트웹사이트분석과분석과활용활용

20052005년년 44월월

2Table of Contents

1. 웹사이트 분석의 필요성

2. 웹사이트 분석을 위한 인터넷 측정 방법

3. 웹사이트 분석의 내용

4. 웹사이트 분석의 활용

5. 웹사이트 분석의 사례

6. 마치면서

이 문서는 인터넷 리서치와 컨설팅 서비스를 제공하는 코리안클릭의 지적재산권으로 사전 승인이 없는 전재와 복사는 관련 법률에 저촉됩니다. 또한, 이 문서는 특정 기업의미래사업이나 재정적인 측면에 영향을 미칠 수 있는 전망자료를 포함하고 있으나, 전망과 다른 결과를 초래할 수 있는 다양한 변수들이 존재한다는 점을 유념하시기 바랍니다.

3웹사이트 분석의 필요성

웹사이트는 단순한 회사 홍보의 채널을 벗어나 고객 서비스 및 Sales & Marketing 채널로서

자리 잡아 가고 있습니다. 웹사이트를 분석하는 것은 기업과 기업이 제공하는 서비스에 대한

고객의 반응을 분석해 보는 것입니다.

회사 홍보

기본 정보

제공

상품 정보

제공

고객문의

접수

SelfService

상품판매

주문정보확인

고객 서베이홍보, 서비스, Sales & Marketing채널로서의 Web Site

4웹사이트 분석을 위한 인터넷 측정 방법

웹사이트 분석을 위한 인터넷 측정은 크게 사용자 중심 기법과 사이트 중심 기법이 있으며, 두방법은 상호보완적으로 활용하는 것이 바람직합니다.

• 표본 조사

• 표본의 컴퓨터에 인터넷 사용행태를 수집하는 소프트웨어 설치(예, 코리안클릭의 iTrack, 메트릭스의 PC Meter)

사용자 중심 기법

• 전수 또는 표본 조사

• 사이트의 웹서버 로그파일을 분석. Cookie, 패킷, IP, 태그 등 다양한 기법을 병행 적용.

• 전용 S/W 활용 또는 ASP 서비스 가능

(Ace Counter, Logger)

사이트 중심 기법

• 방문자의 프로파일정보 확보 가능

• 경쟁사의 방문행태분석 가능

• 시계열 추세 분석가능

• 표본 오차 및 표본추출 과정의 Bias 개입 가능성 존재

• 표본 범위 밖(해외접속자, PC방 사용자, 특정연령 범위외 사용자) 사용자측정 불가능

• 중소 사이트 불확실

• 자사 사이트 내 상세한 페이지 단위트래픽까지 분석가능

• 방문자의 프로파일정보 제한적 확보

• 방대한 로그데이터처리를 위해 시스템구축비용 과다 소요

• Cookie는 컴퓨터에종속되어 정확한 방문자 규모 추정 불가능

규모와 경쟁강도에 따른 선택적 도입 필수적 도입

상상호호보보완완


사이트 중심의 측정은 기본적으로 이루어 져야 하는 것이지만, 이를 통해 확보할 수 있는 우리사이트 방문자의 사용행태는 빙산의 일각에 불과합니다. 인터넷은 하이퍼링크를 통해 무수히많은 사이트와 연결되어 있기 때문에 우리 사이트 방문자의 외부 행태를 분석해야지만 효과적인 마케팅 결과를 기대할 수 있습니다.

• 우리 사이트 방문자의 프로파일분석

• 우리 사이트 방문자의 Navigation 행태

• 우리 사이트 방문자의 Key Performance

• 우리 사이트 방문자의 세그먼트

• 우리 사이트 방문자의 충성도

• 우리 사이트 방문자의 미디어 사이트 방문행태 -> 광고 집행의 효율성 분석

• 우리 사이트 방문자의 경쟁 사이트 방문행태 -> 가치 이탈 분석

• 타 사이트 방문 Key Performance 분석

• 우리 사이트 방문자의 타 사이트 내Stickiness 분석 등

~ ~ 사이트사이트 중심중심 측정측정 ~~

~ ~ 사용자사용자 중심중심 측정측정 ~~

고객 / 마케팅 정보의 균형은 이뤄졌는지?고객 / 마케팅 정보의 균형은 이뤄졌는지?


또한 완전한 사이트 분석을 위해서는 정량적인 인터넷 측정과 함께 리서치를 통한 고객 조사나 사이트의 디자인/User Interface 의 진단 등의 정성적인 분석을 병행하는 것이 효과적입니다.

• 서비스 이용 고객들의 이용 이유

• 경쟁 서비스 이용 고객들의 이용 이유

• 서비스 이용 시 장단점

• 신규 서비스 수용도

• 광고 수용도

• ....

• 사이트 구조 체계의 일관성

• 디자인 Concept 전달 정도

• 이용자 편의성

• 사용자 동선 감안한 메뉴 구조

• 정보 검색의 편리성

• 정보 구조 통합성

~ ~ 리서치리서치 ~~ ~ ~ 디자인디자인/User Interface~/User Interface~

• 사이트 트래픽 분석

• 경쟁 분석

• 방문자 분석

• 서비스별 트래픽 분석

• .....

~ ~ 인터넷인터넷 측정측정 ~~

7웹사이트 분석의 내용: 사이트 트래픽

웹 사이트 분석의 가장 기본은 사이트 트래픽을 분석 하는 것입니다. 웹사이트 성과를 측정하여 비교할수 있는 핵심성과지표(KPIs)를 측정하고 이를 내부 관리지표로 활용 함으로써 웹사이트가 당초의 목적을 달성하고 있는지 파악하고 올바른 전략을 수립할 수 있습니다. 웹 사이트 KPI는 사이트의 목적에 따라 약간씩 다를 수 있습니다.

KPIMetric

ObjectivePerformance Vision

DefinitionDescription / Calculation

Gold StandardTop tier Performance

Reach % • 잠재고객군의 확보• Site Presence 확대

전체 인터넷 사용자 중 개별사이트 방문자 비율

10% 이상(월)

방문자 평균 페이지뷰• Infomercial의 극대화• 고객 만족도 제고

순방문자 1인이 월평균 개별사이트에서 열람한 페이지뷰

109.7 페이지 이상(월)

방문자 평균 체류시간• 충성고객의 확보• 고객 만족도 제고

순방문자 1인이 월평균 개별사이트에서 체류한 시간

36.0분 이상(월)

방문자 평균 재방문일수• 충성고객의 확보• 구매전환율 확대

순방문자 1인이 월평균개별사이트에 재방문한 일수

3.4일 이상(월)

Key Audience 비중• 매출극대화• 수익창출 고객 확대

Key Audience가 개별사이트방문자 전체에서 차지한 비율

47.7% 이상(월)

Conversion Rate • 방문자 매출 기여도개별 사이트 순방문자 중에서결제페이지까지 도달한 비율

3.5% 이상(월)

배타적 방문비율 • 충성고객의 확보개별 사이트 순방문자 중경쟁사이트를 중복방문하지 않고자사사이트만 방문한 비율

38.6% 이상(월)

이용시간 지배력 • 시장점유율 확대국내 인터넷 사용자가전자상거래 사이트를 이용한시간에서 누적 50% 이내 사이트

50%

- 전자상거래 사이트에 적용된 사례웹사이트 KPI 예

Unique 방문자 수 (월간) • 고객 수 확보중복 방문을 배제한 사이트방문자 비율

300만 명 (월)

8웹사이트 분석의 내용: 경쟁

우리 사이트 자체에 대한 분석 뿐 아니라 동일 서비스를 제공하는 경쟁 사이트와의 KPI 성과

비교를 통한 경쟁 상황 비교 또한 중요한 분석 주제입니다.

289.515.3800.0317,297,308,76891.3921,620,879daum.net

27.94.670.541,015,187,79260.8314,392,093hanafos.com

195.17.9350.733,027,691,17436.498,632,456sayclub.com

46.56.6116.551,459,822,88152.9412,524,819empas.com

37.94.1138.361,786,048,60454.5612,908,288hanmir.com

16.63.437.53500,584,95556.3813,338,137chol.com

9.43.425.04337,368,59356.9413,471,557netian.com

47.75.5110.671,663,316,64963.5315,029,284nate.com

39.76.488.131,365,364,82565.4815,492,330dreamwiz.com

118.510.1290.575,667,636,94582.4519,505,332kr.yahoo.com

118.510.4252.495,071,967,61484.9120,087,645naver.com

평균체류시간(분)

평균

방문일수(일)

평균

페이지뷰

총페이지뷰

(Page)Reach(%)

순방문자수

(명)사이트

~ ~ 주요주요 포털포털 사이트사이트 Key Measures ~Key Measures ~

* 수치는 가상의 수치 입니다.

9웹사이트 분석의 내용: 고객 (방문자)

분석의 1차적 대상은 고객 (방문자) 입니다. 우리 사이트의 고객과 경쟁사 사이트 고객에 대한정확한 분석 결과는 웹사이트 운영 전략 수립에 관한 의사결정에 토대가 되는 핵심적인 요소입니다.

정보우리 사이트 고객의 프로파일은 ?가장 가치있는 고객 세그먼트는 ?충성 고객의 비중은 ?마케팅 예산의 집행은 어디에 ?

정보정보우리 사이트 고객의 프로파일은 ?가장 가치있는 고객 세그먼트는 ?충성 고객의 비중은 ?마케팅 예산의 집행은 어디에 ?

의사결정의사결정어떻게 수립된 전략을 실행할 것인가 ?충성고객을 확보할 수 있는 방안은 ?어떠한 마케팅 프로그램을 적용할 것인가 ?사이트 / 브랜드를 개편할 것인가 ?

분석분석우리와 경쟁사간 성과차이의 원천은 ?경쟁사와의 Gap을 줄일 수 있는개선기회는 ?현재의 마케팅 전략이 핵심 고객군에미치는 영향은 ?

Key Marketing Elements Market

(방문자) 분석

• 고객세분화

• 목표고객 도출

• 목표고객

프로파일 개발

• 고객 가치동인

광고매체

제휴사이트판촉

소비자판촉

제품구색

웹사이트환경

가격정책

유통

망관

리

마케

팅예

산의

집행

10웹사이트 분석의 내용: 서비스 (또는 페이지)

서비스별 (또는 페이지별) 고객의 방문 선호도, 동일 서비스 제공 사이트들 내에서 트래픽 점

유율, 고객 유형 등 사이트를 통해 이루어지는 서비스들의 포트폴리오 전략 수립과 실행을 위

해서 서비스별 KPI의 측정과 분석도 필요합니다.

Naver, 62.9%Daum, 11.3%

Yahoo, 12.7%

Empas, 6.9%

Etc, 1.3%MSN, 0.5%Google, 1.5%

Paran, 0.9%

Nate, 2.0%

Daum, 59.4%

Naver, 7.6%

Nate, 4.3%

Etc, 8.3%Dreamw iz, 4.6%

Empas, 3.4%

Yahoo, 5.6%

Paran, 3.1%MSN, 3.7%

Main

Knowledge

Web

&D

irectory

Image

Dictionary

Local

Com

munity

New

s

Shopping

~ 검색엔진 사용자의 세부 서비스 이용 현황 ~ ~ 1순위 서비스 선택 사이트 ~

검색

이메일

* Source: 코리안클릭 측정 데이터, 2004년 1월 기준.

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

11웹사이트 분석의 활용

인터넷 측정 방법을 통한 웹사이트 분석의 결과는 현상에 대한 이해증진, 실행전략 수립, 미래

방향 예측 등 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.

현상에 대한 이해 증진

• 고객 (방문자) Segmentation• 서비스별 고객 이용 행태

• 사이트 전체 또는 서비스별

경쟁 상황 파악

• 시계열적 분석 (시간에 따른 성과

변화 및 경쟁 상황의 변화)• 특정 사건의 영향도 분석

• ....

실행 전략 수립

• 특정 서비스 런칭에 따른 Target 선정

• 광고 미디어 Plan • 사이트 유입 경로 전략

• 검색엔진 활용 전략

• 서비스 통폐합 전략

• ....

미래 방향 예측

• 이벤트, 프로모션의 효과 예측

• 서비스 통폐합에 따른 트래픽

예측

• 사이트 통폐합에 따른 트래픽

예측

• ....

12

동일 서비스를 제공하는 사이트 또는 사이트내 서브 도메인 들 만의 주요 KPI 들을 비교 함

으로써 자사 웹사이트의 위치를 파악해 볼 수 있음. 경쟁 분석은 특성상 사용자 중심 측정 방

법을 활용하는 것이 일반적임.

Key MeasuresKey MeasuresKey Measures

1.61.23.187,298,9539.352,291,972S Site

147.52.9858.37182,028,04012.723,118,330N Site

150.24.74154.561,408,140,61637.179,110,741M Site

50.72

183.31

246.32

인당평균Page View

(Page)

107.43.07106,329,7458.552,096,609P Site

221.94.992,526,850,73456.2413,784,506자사 사이트

4,558,995,05175.5218,508,402XX 서비스 관련

사이트 전체

인당평균체류시간(분)

평균

재방문일수

총 Page View(Page)

도달 율

(%)

Unique Visitor

(명)

웹 사이트 분석의 사례 : (1) 경쟁상황의 이해

13

54.7 53.5 54.958.9

44.5 57.6

45.3 46.5 50.141.1

39.2 50.6

0%

25%

50%

75%

100%

29.5 28.635.8

32.022.4

22.8

24.021.2

22.5

37.0 15.322.8

12.2

16.3

12.4

22.010.9 21.4

7.0 11.27.6

17.58.8

8.8

9.0 10.2 7.7 15.19.9 9.0

16.7 16.4 15.8 17.8 12.8 18.1

1.7 3.3 3.2 6.4 3.6 5.3

0%

25%

50%

75%

100%

Demographics - GenDemographics Demographics -- GenGen Demographics - AgeDemographics Demographics -- AgeAge

또한 각 사이트별 방문 고객의 인구 통계적 특성을 비교 함으로써 사이트별 장 단점을 파악

해 볼 수 있음.

사이트전체

당사 M 사 S 사 N 사 P 사


사이트전체

당사 M 사 S 사 N 사 P 사

14

시간의 흐름에 따른 경쟁 상황의 변화를 추적해서 살펴 보면 특정 시점에서 파악하는 것과

는 다른 시사점을 줄 수 있음. 경쟁구도의 변화가 일어나는 시점과 그 시점에서 있었던

Event들을 연결해서 파악하면 어떤 것들의 서비스 경쟁 구도에 영향을 미치는지 알 수 있음.

Stickiness TracingStickiness TracingStickiness Tracing

< 방문자 열독율 >

방문자

충성도

2003년 6월

P Site

S Site

N Site

M Site자사 Site

2002년 10월

2003년 1월 2003년 4월

2002년 7월


15

때로는 모든 방문자를 동일하게 분석 하지 않고 충성도 높은 방문자 (특정횟수, 시간 이상 방

문자) 나 주 선호 방문자 (경쟁 사이트들 중 해당 사이트 방문 시간이 가장 긴 방문자) 와 같이

고객을 구분하여 분석하는 것도 유용함.

쇼핑몰쇼핑몰 AA

쇼핑몰 B

쇼핑몰 C

기타 쇼핑몰

쇼핑몰 E

쇼핑몰 F

33.942.8

23.634.5 31.8 34.6 31.0 36.4 35.3

17.312.8

22.5

29.824.9 13.5

6.39.1 10.6

16.114.9

17.5

4.28.7

19.231.0

23.1 20.0

11.6 10.612.8

12.2 14.4 10.9 11.3 9.9 10.0

10.4 8.912.1 9.2 9.8 10.9 11.3 12.4

10.0

5.7 5.2 6.3 2.1 5.8 7.0 5.6 5.89.4

5.0 4.8 5.2 8.0 4.6 3.9 3.5 3.3 4.7

0%

20%

40%

60%

80%

100%

전체 남성 여성 10~18 19~24 25~29 30~34 35~39 40대~

쇼핑몰 D

~ ~ 고객고객 군별군별 주주 선호선호 쇼핑몰쇼핑몰 분포분포 ~~


16

34.3

46.439.4

23.7 27.132.9

28.0 31.840.0

34.9 35.0 33.328.1

37.6

14.5

7.115.2

15.8 10.4

26.3

8.66.1

13.3 23.0 18.916.3

11.1

9.9

18.117.9 18.2

31.6

18.8

8.0

23.7

33.3

23.39.9 17.3

17.1

20.0

20.8

13.29.8 9.1 7.9

10.47.5

7.6

13.3

11.910.6

12.4

8.9

14.8

9.0 6.212.1 15.8

18.8

9.4

18.3

9.1

3.3

8.79.8

10.8

15.6

7.96.6 7.1

0.05.3

12.5 3.6 8.610.6

4.84.3 4.7

11.85.9

13.5

0.0

0%

20%

40%

60%

80%

100%

내근직 직장인

자영업자 교육직 전업주부 기타 200~300만원 400~500만원

쇼핑몰쇼핑몰 AA

쇼핑몰 B

쇼핑몰 C

기타 쇼핑몰쇼핑몰 E쇼핑몰 F

쇼핑몰 D

때로는 모든 방문자를 동일하게 분석 하지 않고 충성도 높은 방문자 (특정횟수, 시간 이상 방

문자) 나 주 선호 방문자 (경쟁 사이트들 중 해당 사이트 방문 시간이 가장 긴 방문자) 와 같이

고객을 구분하여 분석하는 것도 유용함.


~ ~ 고객고객 군별군별 주주 선호선호 쇼핑몰쇼핑몰 분포분포 ~~

17

서비스 간의 중복 방문

특정 사이트/서비스와 통폐합 대상 사이트/서비스 간의 트래픽 공유 정도를 파악 함으로써 트래픽 측면에서 파악했을 때의 통합의 우선 대상을 찾아 낼 수 있다.

Main서비스

부가서비스1

부가 서비스2

79.58%

72.4%

7.3%

4.2%

Main 사이트 중복 방문율

0 10 20 30 40 50 60

Site F

Site E

Site D

Site C

Site B

Site A

웹 사이트 분석의 사례 : (2) 사이트/서비스 통폐합

유사한 성격의 사이트 또는 동일 사이트 내 다양한 서비스 들의 성과 분석을 통해 사이트 또

는 서비스간의 통폐합 의사결정을 내릴 수 있다. 이러한 분석에는 사이트 중심 측정 방법에

리서치를 병행하여 종합적 판단을 내릴 필요가 있다.

18

사이트/서비스의 통폐합은 단순한 트래픽만으로 판단할 수 없고 고객이 느끼는 사이트/서비

스의 인지도, 방문 고객들의 이용시간, 기 투자된 코스트, 사용자 학습비용 등이 종합적으로

고려되어야 하며, 이러한 분석은 인터넷 측정만으로는 불가능하며 고객 리서치가 병행되어야

함.

Site A(92.4%)SIte B (6.4%)

Site C (1.1%)

~ 사이트 별 순 이용자 및 체류시간 ~

• 사이트별로 기 형성된 인지도를 최대한

유지할 수 있는 대안의 선택

• 사이트별로 기 형성된 인지도를 최대한

유지할 수 있는 대안의 선택

• 추가 홍보 없이 사이트 통합을

자연스럽게 알릴 수 있는 대안의 선택

• 추가 홍보 없이 사이트 통합을

자연스럽게 알릴 수 있는 대안의 선택

• 고객에게 이미 인지된 브랜드를 최대한

살릴 수 있는 대안의 선택

• 고객에게 이미 인지된 브랜드를 최대한

살릴 수 있는 대안의 선택

기 투입자원의

매몰방지

기 투입자원의

매몰방지

추가 투자회피

추가 투자회피

사용자학습비용최소화

사용자학습비용최소화

사이트 통합 기준사이트사이트 통합통합 기준기준

~ 사이트별 고객 상기도 (Top of Mind) ~

2.5%

Site F

2.8%

Site E

2.9%5.5%15.4%69.5%

Site DSite CSite BSite A

0

1,000

2,000

3,000

4,000

SIte

A

Site

B

Site

C

Site

D

Site

E

Site

F

순이용자

체류시간단위: 천


19

~ Site A와 타 사이트의 유사성 맵 ~

서비스 유사성

브랜드위계성

유사함 이질적

브랜드

종속적

브랜드

독립적

~ 서비스 유사성과 브랜드 위계성의 통계적 검증 ~

3.083 0.418 Site E

3.063 0.416 Site D

3.163 0.389 Site C

3.176 0.522 Site B

브랜드 위계성서비스 속성 차*주 이용 사이트

* 서비스 속성차=Site A의 서비스 속성 값 – 주이용 사이트의 서비스 속성값

주이용 사이트 별로 서비스 속성 차와 브랜드 위계성 측면에서 통계적인 차이가 없음(유의수준 5%)

분석대상 사이트들 중에서 서비스 속성과 브랜드 측면에서 통계적으로 구분되는 사이트는 없음Site A


고객이 느끼는 사이트/서비스 인지도, 서비스 유사성 등은 고객 리서치에 의해서만 얻을 수

있음.

Site C

Site B

Site D

Site E

20

인터넷 측정과 고객 리서치 결과를 종합하여 사이트/서비스 별 기능 및 고객 기반의 유사성을

종합적으로 판단할 수 있으며, 이는 각 사이트/서비스의 통폐합 수준을 결정하는 데 가장 중요

한 참고 자료가 된다.

~ Site A와 타 사이트의 기능/대상 분포도 ~

고객기반 동질성

기능요소동질성

부재

존재

개인 기업

● Site D

● Site F

● Site E

● Site C

● Site B

● Site H

● Site G

기능/대상 동일 그룹

일부 요소 동일 그룹

동일 요소 부재 그룹


21

~ 통합 구조도 ~

통합 Site A

Site G

Site H

Site C

Site E

Site D

Site F

도메인

통합

도메인

통합

Visual

통합

Visual

통합

정보구조

통합

정보구조

통합

Site B


사이트/서비스 별 유사성이 최종 판단되면 이 정보를 바탕으로 회사의 전략 방향과 의지를 반

영하여 각 사이트/서비스 별 통폐합 수준을 결정할 수 있음.

22

우리 사이트로의 트래픽이 어떤 경로로 들어와서 어디로 나가는 지를 분석하면, 트래픽 유입

전략과 유출 방지 전략 수립의 기초 데이터를 확보할 수 있음.

웹 사이트 분석의 사례 : (3) 유 출입 경로 분석

Site X의 Referral 사이트 분석 보고서 예

Source: 코리안클릭 온라인 리포트

23

또한 인터넷을 통한 이벤트 및 프로모션의 트래픽 유입 효과 및 Conversion 효과 분석도 인

터넷 측정을 이용하면 가능함.


자료: Ace Counter 사 보고서

샘플.

24

또한 최근에 새로운 광고 기법으로 떠오르고 있는 검색엔진을 이용한 키워드 광고의 트래픽

유입 효과 및 실제 성과로의 Conversion 효과 측정도 가능 함.


자료: Ace Counter 사 보고서

샘플.

25웹 사이트 분석의 사례 : (4) 핵심 고객 분석을 통한 미디어 플랜 수립

20:80의 룰은 인터넷에도 적용됩니다. 성과 기여도가 높은 우량 고객의 유형을 분석 함으로써

사이트를 통한 고객 커뮤니케이션도 고객 군별로 달리 할 수 있음

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

0 20 40 60 80 100 120 140

Key User

평균 방문횟수

평균

체류시간

~Key user Demographics Top 10~~ User Segmentation~

*코리안클릭 2005년 1월 월간 기준 **비중은 Key User내 비중

중간값 9.7분(8.2분)

중간값 2회(2회)

2.94%

3.05%

3.25%

3.37%

4.30%

4.35%

4.43%

4.70%

5.85%

7.50%

비중

137,681 전업주부35~39세여자10

142,698 사무관리직35~39세남자9

151,780 학생7~12세여자8

157,486 전업주부30~34세여자7

200,964 학생7~12세남자6

203,400 학생13~18세남자5

207,236 전업주부40~49세여자4

219,781 학생13~18세여자3

273,471 학생19~24세남자2

350,531 학생19~24세여자1

Unique visitor직업별연령별성별Rank

2.94%

3.05%

3.25%

3.37%

4.30%

4.35%

4.43%

4.70%

5.85%

7.50%

비중

137,681 전업주부35~39세여자10

142,698 사무관리직35~39세남자9

151,780 학생7~12세여자8

157,486 전업주부30~34세여자7

200,964 학생7~12세남자6

203,400 학생13~18세남자5

207,236 전업주부40~49세여자4

219,781 학생13~18세여자3

273,471 학생19~24세남자2

350,531 학생19~24세여자1

Unique visitor직업별연령별성별Rank

*2005년 1월 데이터, 괄호 안은 2004년 9월 데이터임.

~ 사이트 A의 우량 고객 분류 ~


고객 군이 구분되면 각 고객 군 별 행동 패턴의 특성을 분석 하는 것이 필요합니다. 고객 군별 분석은 고

객 군 별 서비스내용의 차별화 뿐 아니라 유입, 유출 경로와 광고 매체 선택에 필요한 정보를 제공합니다.

* 2004년 6월~8월 평균

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

7~12세

13~18세

19~24세

25~29세

30~34세

35~39세

40대

50대 이상

~ 특정 고객 군의 연령대별 인터넷 사용 시간대 분석 예 ~

(단위 : 천명)


핵심 고객층의 특성이 파악되면 Target 고객층을 확대하기 위해 적합한 광고 매체와 적합한광고 시간대를 선택하는데 정보를 활용할 수 있음

순위 DomainComposition

IndexTarget

Coverage

1 shinsegae.com 169.0 27.4

2 edunet4u.net 143.9 24.6

3 lotte.com 141.4 30.8

4 lgeshop.com 135.6 41.5

5 hmall.com 128.0 30.5

6 samsungcard.co.kr 126.9 28.6

7 cjmall.com 123.1 38.5

8 kbstar.com 116.8 43.6

9 donga.com 112.2 23.3

10 imbc.com 111.8 38.0

11 okcashbag.com 111.5 34.3

12 sbs.co.kr 111.0 32.2

13 kbs.co.kr 110.1 35.5

14 yahoo.co.kr 105.5 86.3

15 chol.com 104.2 58.9

16 netian.com 103.1 57.9

17 hanmir.com 103.1 55.9

18 naver.com 101.7 87.3

19 auction.co.kr 101.5 41.3

20 cafe24.com 101.5 29.5

21 new21.com 101.3 27.9

22 daum.net 101.2 92.7

23 hanafos.com 100.9 61.3

24 joins.com 100.7 29.0

경쟁사 및 광고

매체로 부적절한

사이트 제거

방송3사 사이트와 교육사이트 그리

고 대표적인 포털 사이트인 야후 코

리아를 광고 미디어 사이트로 선정

하는 것이 주부계층에 대한 노출을

높일 수 있는 매체 전략임

* 전체 순위 50위 이내 사이트 대상

* Composition Index : 수치가 100일 경우 전체 인터넷 사용자 비율과 구성비 동일

* Target Coverage : 타겟 집단 도달율

~ ~ 주부계층주부계층 대상대상 인터넷인터넷 미디어미디어 선택선택 ~~

28

A 사이트와 B 사이트는 M&A를 고려 중에 있어 사이트 통합 이후 방문자 규모를 사전에 전망

하여 사이트 통합에 따른 득실을 계산하고자 함.

-

2,000,000

4,000,000

6,000,000

8,000,000

10,000,000

12,000,000

14,000,000

16,000,000(단위 : 명)

B 사이트

A 사이트

~ 사이트 통합 전 A & B 사이트의 추정 순방문자 트렌드 ~

웹 사이트 분석의 사례 : (5) M&A 효과 예측

29

통합 전 사이트 A와 B간 방문자들에 대한 분석을 통해 방문자 중복 율과 방문자 별 서비스 이

용 행태등을 감안하여 통합 후 방문자 수를 예측 하였으며, 이는 통합 후 실제 방문자 수와 근

접하게 분석이 되었음.

B B 사이트사이트 U.V. : U.V. :

8,706,1038,706,103명명

A A 사이트사이트 U.V.U.V.

12,672,01412,672,014명명

A & B A & B 사이트중복사이트중복 U.V.U.V.

6,232,0476,232,047명명

사이트사이트 통합통합 예상예상 U.V. U.V.

15,145,87015,145,870

통합통합

예측값예측값

통합통합 후후 실제실제 U.V. U.V.

15,052,55215,052,552

통합통합 후후

실제값실제값

- 통합 예상 순방문자- - 통합 후 순방문자 -- 통합 전 A & B 사이트 순방문자 -

~ 사이트 통합 전 후 예측 값과 실제 값의 비교 ~


30

또한 통합 후 고객의 인구통계적 구성비도 예측 하였으나 이 결과 또한 예측 된 내용과 실제

결과간 유사한 모습을 보였음.

~ 사이트 통합 전 후 집단별 방문자 구성비 차이 ~


통합 전

사이트 B

통합 후

실제값

55.3

55.7

55.2

54.5

44.7

44.3

44.8

45.5

남자 여자

29.6

26.6

28.5

18.3

20.7

18.4

18.2

16.0

14.9

14.9

12.3

13.0

12.8

12.8

11.6

11.8

11.9

10.7

13.9

12.0

13.6

14.9

28.4

14.3

10세 -18세 19-24 세 25-29 세

30-34 세 35-39 세 40대이상

(순방문자비중/단위:%)

통합 전

사이트 A

(순방문자비중/단위:%)

통합 전

예측값

31

웹 사이트의 전략적 중요성은 커지고 있음

사이트 기반 또는 사용자 기반의 방법을 활용한 인터넷 웹 사이트 측정은 사이트 이용

고객과 고객의 서비스 이용 행태를 이해하는 데 기본이 되는 활동이다.

인터넷 측정을 통한 웹 사이트 분석은 상황에 대한 이해 증진, 실행전략 수립, 미래 방향

예측 등 다양한 목적으로 활용 가능하다.

정량적인 인터넷 측정 이외에도 정성적인 리서치를 통한 분석이 병행되면 보다 효과적인

의사 결정이 가능하다.

마치면서

웹 사이트를 이용하는 고객 (방문자)은 소리 내어 말하지는 않지만,그들의 행동을 통해 그들이 원하는 바를 끊임없이 이야기 해 주고 있다.

이 소리에 귀 기울이느냐 마느냐는 기업의 선택이다.

32

코리안클릭은 인터넷 기업의 비전을 실현하는 파트너입니다.

Turning eVision into Reality

vertical market industry...

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