경기가 많이 어려워진 요즘 시기… 여러 회사가 그러하듯 ‘행여나 여행사’도 많은 어려움을 겪고 있다. 이럴때일수록 우리의 노대리가 활약을 펼쳐줘야 하는데… 자! 그럼 노대리가 열심히 근무하고 있는 ‘행여나 여행사’로 가보자!!

기획팀 정기회의 시간…

“모두들 알고 있겠지만, 요즘 경기가 어려워져서 회사가 많은 어려움을 겪고 있습니다. 그래서, 위기를 극복하기 위한 타개책을 세워야 하는데… 좋은 생각들 있으면 얘기해 보세요.”

여러 의견들이 오고가고, 서로 열띤 토론을 벌이고 있는 가운데 1차적으로 여러 기획상품을 선정하여 신규 이벤트를 진행하기로 결정되었다.

“그럼… 금번 이벤트는 어떤 방식으로 진행하는게 좋을까?”

이때, 노대리의 머리속에 좋은 아이디어가 떠올랐다… ㅋㅋㅋ~ 역시 우리의 노대리!!

“팀장님. 제 생각에는 금번 이벤트는 마케팅 비용을 절감하고 효과를 높이기 위해 기존에 비슷한 유형에 여행들에 관심이 많았던 고객을 선정하고, 선정된 고객을 대상으로 판촉 활동을 진행한다면 보다 좋은 성과를 낼 수 있지 않을까 생각됩니다.”

잠시 침묵을 지키고 있던 이팀장은 서서히 입을 열었다…

“뭐 그것도 하나의 좋은 방법이 될 수 있겠지. 그럼, 이번 이벤트는 임시로 2팀으로 나누어 최과장을 중심으로 한 1팀은 이과장이 제안한 방안으로 이벤트를 진행하고, 노대리를 중심으로 한 2팀은 노대리가 제안한 방안으로 이벤트를 진행하는 것으로 합시다. 일정이 그리 여유있는 편이 아니니 각 팀은 최대한 빨리 준비해서 진행할 수 있도록 해주세요.”

임시로 편성된 2팀의 수장을 맞게 된 노대리… 회사 분위기가 많이 무거운 만큼 신중하게 이벤트 진행방안에 대해 고민을 했다.

‘아! 그렇지… 로거!!! 일전에 로거 리포트를 보다가 회원을 추출하는 기능이 있었던 것 같은데, 한번 확인해보도록 하자!!’

‘행여나 여행사’를 입사한 이후 노대리의 많은 업무에 도움을 주었던 로거… 노대리는 로거의 리포트를 자세히 살펴보았다.

‘오! 여기 있구나… [주문 회원 ID분석] 리포트라… 한번 볼까?’

‘꽤 자세히 나와있네… 좋은 데이터들이 많구나… 그런데, 여기서는 상품별 구매 회원 ID는 알아낼 수가 없겠네… 다른 리포트는 없나???’

다시 천천히 여러 리포트를 보던 노대리의 눈에 노대리가 찾던 리포트가 보였다.

자신이 원하는 리포트를 발견한 노대리는 올해 유사상품에 대한 주문이 많았던 회원들을 추출하여 정리하기 시작했고, 그렇게 정리하다 보니 얼추 1,000 명에 가까운 고객들의 리스트를 확보할 수 있었다.

‘좋아! 그럼 이 고객들을 대상으로 마케팅 활동을 한번 진행해보도록 하자!’

노대리는 정리된 고객을 대상으로 자신의 팀원들과 함께 열심히 판촉 활동을 진행했다. 과연 어떤 결과가 나올지는 누구도 장담할 수 없었지만, 노대리는 자신과 자신의 팀원들을 믿고 꼭 해낼 수 있다는 자신감으로 업무를 추진해 나갔다.

얼마 후…

“노대리!! 이벤트 진행은 잘 되가나?”

“아! 팀장님 오셨군요. 이벤트 진행은 열심히 하고는 있는데, 결과는 아직 잘 모르겠습니다.”

“뭐 노대리야 늘 잘 해왔으니, 이번에도 잘 할거라고 믿고 있네.”

“감사합니다! ^^”

“참!! 오전에 잠깐 얘기를 들었는데, 노대리가 진행하고 있는 이벤트가 꽤 좋은 반응을 보이고 있다고 하더군… 주문도 꽤 늘어가고 있다고 하고… ㅎㅎ… 이번에도 고생 많았어!! 하지만, 아직 끝난건 아니니 끝까지 최선을 다해주게!! 나중에 정리되면 술 한잔 하세~!^^”

이야… 노대리 역시 대단하네요… 이팀장 말처럼 아직 끝난건 아니지만… 좋은 반응을 얻고 있다고 하니~! 아마 좋은 결과가 있지 않을까 생각되네요! 이봐~~ 노대리~~!! 자네 로거를 못만났으면 어쩔뻔 했어~ㅋㅋㅋ. 하기야 로거도 로거지만 노대리가 워낙 열심히 잘 하니까요~!! 여러분도 그렇게 생각하시죠?^^ 나만 그런가? ^^;;

어쨌든 앞으로도 노대리 쭈욱 파이팅입니다~!! 노!기!차! 노!기!차! ㅎㅎ… 다음에 또 뵈요~^^

UPGRADE된 리포트 내용을 정리하였습니다.    >>> 새로운 리포트 자세히보기 <<<

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로거의 ASP 와 SOLUTION 고객 모두 신청 가능하오니 많은 관심 부탁드립니다.

여름 막바지.. 마지막 더위가 기승을 부리고 있는 이때, ‘행여나 여행사’ 노대리의 회사생활은 오늘도 ~ing다.

“노대리~!! 팀장님께서 부르시는데?”

“그래? 알았어~ 지금 가볼께~!”

팀장님의 호출!!

“어~ 노대리~ 왔구만. 다름이 아니라 이번에 웹사이트 컨텐츠 강화와 메인페이지 고객관심도 향상을 위해 웹사이트 리뉴얼을 진행하려고 하는데, 노대리도 들어온지 꽤 됐고 하니 이번 리뉴얼 기획을 진행해보는게 어떻겠나?.”

“웹사이트 리뉴얼이요? 네. 알겠습니다. 처음 해보지만 최선을 다해보겠습니다.”

‘음… 웹사이트 리뉴얼이라… 목표가 컨텐츠 강화와 메인페이지 고객관심도 향상이라고 하니 우선 현재 우리 웹사이트에서 메인페이지에서 고객관심도가 높은 컨텐츠가 무엇인지, 어떤 분야에 관심이 많은지 분석해 봐야겠군…’

웹사이트 리뉴얼 기획을 처음으로 해보는 노대리는 팀장님께 일단 자신있게 대답했지만 조금 막막했다. 그래서, 그동안 로거의 로그분석 데이터를 잘 활용해서 여러 업무를 처리해왔던 경험으로 이번에도 로거 데이터를 참고하기로 했다.

굳은 결심과 함께 로거의 여러 리포트를 보던 노대리의 눈에 순간 ‘ClickZone™ 클릭 분석’ 리포트가 보였다.

‘오~ ClickZone!! 이거 괜찮은데? 이 리포트를 활용하면 괜찮은 기획이 나올 수 있겠다.’

이번에 노대리는 ‘ClickZone™ 클릭 분석’ 리포트를 활용하기로 결정했다. 하지만, 현재 리포트 설정이 안되어 있어서 노대리는 우선 주요컨텐츠 및 상품들에 영역 설정을 시작했다.

잠시 [ClickZone™ 클릭 분석] 리포트를 알아보자~!!

ClickZone™ 클릭 분석
로그분석된 웹페이지의 각 영역의 순위/클릭/클릭율 등을 실제
웹페이지 화면을 통해 비쥬얼하게 나타낸 리포트로 사용자가
직관적으로 페이지내의 영역의 선호도를 알아볼 수 있다.

(위 화면에 설정된 영역은 사용자가 직접 등록하게 되며, 영역 위에 마우스를 올리게 되면 조회기간에 대한 추세그래프를 볼 수 있다.)

시간을 흘러 1주일 후….

노대리는 그 동안에 쌓인 ClickZone™ 데이터를 조회해 보았다.

 

‘현재 우리 웹사이트는 상단의 추천상품 영역보다 하단의 기획상품 영역이 고객들의 클릭율이 높구나. 상단 메뉴컨텐츠 클릭율도 예상했던 거와는 조금 다르네… 그렇다면, 이 데이터를 바탕으로 고객관심도가 높은 컨텐츠를 눈에 잘 띄는 영역에 적극적으로 배치해 봐야겠다…’

 

[ClickZone™ 클릭 분석] 리포트를 확인한 노대리는 데이터를 인용하여 기획서를 작성했다. 그리고, 금번 리뉴얼뿐만 아니라 향후에도 지속적으로 ClickZone™ 데이터를 이용하여 클릭율이 높은 컨텐츠와 상품을 주기적으로 교체하는 방안에 대해서도 제안했다.

 

“팀장님! 말씀하신 기획서 다 작성했습니다.”

“그래? 음… 고생 많았네…  내용이 꽤 좋구만… 그럼, 이대로 진행하도록 하고, 노대리가 기획한대로 앞으로 데이터를 활용하여 주기적으로 컨텐츠와 상품을 교체해보고 그 효과를 측정해보도록 하게.”

“네! 알겠습니다! 그럼, 진행하도록 하겠습니다.”

 

 

오호!! 이번에도 꽤 괜찮았어~! 노대리~!^^ 아직은 로그분석에 대해서 초보인 노대리! 하지만, 저렇게 적극적이고 열심히 하니 앞으로 꼭 로그분석 전문가가 될 수 있지 않을까요? 노대리~!! 언제나 파이팅이라고…!!

비즈스프링 교육컨설팅팀에서 외부 교육 및 로거고객를 위한 책을 제작 하였습니다. 
[BOOK1] 웹사이트의 측정과 분석 – Website Measurement and Analysis

표지 부터 강렬하군요!!!

목차

웹분석의 이해에서 활용방법까지 책 한권에!!!! 로거 고객분들께 유료배포를 준비중입니다. 
교육컨설팅팀에서 현재 준비중인 유료교육때 교재로 사용될 예정입니다.
Book1. 상세 목차와 요약본을 첨부 하였습니다.

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많은 관심 부탁드립니다.

eCRM의 도구와 용어

eCRM에서의 소프트웨어/시스템/방법/용어

eCRM을 위한, 넓게는 Business Intelligence를 위한 다양한 소프트웨어와 방법론 및 이론들이 존재한다.

eCRM에서 언급되는 소프트웨어/시스템/방법/용어들 중에서 자주 사용되는 항목들에 대해 정리하였다.

Data Warehouse (DW)

경영 전반적 관리와 의사결정을 위해 전사적으로 다양한 데이터를 수집하여 저장하여 놓은 데이터베이스의 집합을 의미한다..

조직의 운영시스템에서 속도저하 없이 원하는 데이터를 조회할 수 있도록 구성하는 것이 특징으로서,

Data Warehouse는 다음과 같은 특징이 있다고 한다. (Bill Inmon이 정의)

• Subject-oriented : 주제별 조직화된 데이터 – 업무 및 기능중심이 아니라 데이터 중심으로 디자인되어 조직화된 데이터베이스이다. 모든 데이터는 서로 연계되고 참조될 수 있도록 구성한다.


• Time Variance : 추세 데이터 보관 – 시간흐름에 따른 변화를 추적할 수 있도록, 현재상태의 데이터 뿐만 아니라 과거의 데이터에 대해서도 기존 값을 모두 보관한다.


• Integrated : 통합, 기업의 모든 데이터가 통합 – 데이터 항목들의 명명규칙, 단위, 코드등이 일관되게 구성되어 저장되어 있으며, 항상성을 유지한다.


• Non-volatile : 비휘발성 – 데이터는 초기 데이터 적재와 이후 접근 및 사용만 이루어지며, 읽기전용으로 데이터가 유지된다.

ETL( Extract, Transform, Load)

Data warehouse에 데이터가 최종 적재되기까지의 단계를 표현한 단어이다. 외부데이터 소스로부터 데이터를 추출/분리해내고(Extract), 비즈니스목적에 맞게끔 데이터를 연계/가공하거나 불필요한 데이터를 제거하여 데이터 품질을 맞추고(Transform), 최종 Database에 데이터를 적재(Load)하는 단계를 나타낸다.

Data Mart (DM)

Data Warehouse가 전사적 데이터의 통합적, 정적 보관 및 데이터 제공이라면, Data Mart는 동일한 현업을 수행하거나 목적이 동일한 단위 조직에서 자주 사용되는 데이터들을 별도 분리 및 취합하여 구성하는 전문적이고 가벼운 Data warehouse라고 보면 되겠다.

Data warehouse 한곳에서 전사조직 구성원이 접근할 때 발생하는 부하를 분산하기 위해 시작되었지만, 최근에는 Data warehouse보다 우선적으로 Data mart가 구성되는 경우도 많다고 한다.

Data mart는 Data warehouse보다 비용 및 규모면에서 단순하므로 빠르고 간단하게 구축 및 운영이 가능하다.

Entity Relationship Modeling / Multi Dimensional Modeling

DW또는 DM을 구성하기 위해서는 현실 세계에서 얻어진 데이터가 Database화 되어야 한다. 이를 위해 Database내에 각 구성요소 결정하고 연관관계를 구성하는 설계행위이다.

객체관계형 모델링과 다차원모델링 등이 있다.

OLAP (On-Line Analytical Processing)

DW/DM등에 저장된 데이터에 대화식으로 질의(Query)를 보내고 그 결과를 얻는 행위를 말한다. OLAP은 최종 데이터 사용자가 다차원으로 여러 조건을 부여하여 데이터를 다각도로 살펴보고 결과를 얻으며, 정보를 분석하는 과정이라고 볼 수 있다.

가정한 결과를 다양한 실험을 통해 입증해 나가는 방법에 가까우며, 데이터 속에서 미지의 지식을 발견하는 데이터마이닝과는 반대되는 접근방식이다.

OLAP은 아래의 장점과 단점을 갖고 있다.

• 
  
  장점
  
  
  
  
  • 대화식분석을 통해 원하는 분석결과로 쉽게 접근할 수 있다. (SQL은 단방향)
  
  
  • 다차원적인 조회를 통해, 실질적으로 현업에서 유용한 데이터에 접근할 수 있다.
  
  
  • 별도 애플리케이션 구현에 필요한 자원을 절감할 수 있다.
  
  
  • 필요에 따라 원하는 리포트를 구현할 수 있다.


• 
  
  단점
  
  
  
  
  • OLAP툴이 상당히 고가이다.
  
  
  • 현업의 일부 복잡한 장표형식 등의 지원은 불가능하다

OLAP은 MOLAP(Multidimensional), ROLAP(Relational), HOLAP(Hybrid), WOLAP(Web-based), DOLAP(Desktop), RTOLAP(Real-Time) 등으로 분류된다.

OLTP (On-Line Transaction Processing)

온라인을 통해 금융결제 업무를 중앙 집중형으로 처리하여 지원하는 방법. 은행, 항공, 슈퍼마켓, 인터넷뱅킹, 전자상거래등 많은 곳에서 이용되며, 다양한 거래데이터의 원시정보가 생성되고 기록되는 시스템으로 볼 수 있다.

OLTP에 의해 대규모의 상거래 및 고객데이터의 생산이 가능해 졌고, 많은 데이터의 보관을 위해 Data warehouse가 대두되게끔 하는 배경이 되었다.

SQL (Structured Query Language)

Database의 데이터를 정의/생성/변경/조회 하기 위해 사용되는 컴퓨터 언어.

Data Mining

방대한 데이터 속에서 사전에 인지하지 못하였던, 미지의 지식을 발견해나가는 프로세스이다.

다양한 분석기법 및 기술 – Classification, Clustering, Decision Tree, Neural Network – 등을 이용하여 의미있는 상관관계, 패턴, 동향, 추세등을 찾아내는 과정으로서 B2C분야에서 가장 많이 활용된다.

OLAP과는 반대의 분석접근 방식이다.

Personalization (개인화)

개인화는 각종 Data분석을 통해 고객에게 개인화된 컨텐츠(상품/마케팅메시지 등) 및 서비스를 제공하는 방법이다. 개인화된 컨텐츠의 선정은 Rule-based, Case-based, Collaborative filtering, Neural network 등의 방법을 이용하여 접근한다. 온라인광고, 상품추천, 상품진열, 지역/개인선호에 따른 DM발송등 다양한 분야에서 응용가능하다.

특히, eCRM에서 웹사이트 컨텐츠의 개인화 부분은 실시간으로 적용하는 것이 가능해짐에 따라 Marketing Automation의 도구로서 개인화가 관심을 끌고 있다.

MIS(Marketing Information System)

다양한 기업 내 정보를 취합하고 분석하여, 마케팅 의사결정을 위해 다양한 자료를 제공하는 시스템이다. 경영정보시스템 또는 마케팅정보시스템이라고 불려지는 MIS는 eCRM에 개념 속에서 크게 확장되었다. MIS에서 자주 사용되는 표현방법으로는 Dashboard, KPI, Alarm 등이 있으며 상태모니터링을 위한 방법으로 이용되고 있다.

Database Marketing

eCRM의 이전단계 개념으로서 생각할 수 있다. 고객 Database를 바탕으로 다양한 마케팅활동을 위한 근거자료를 수집/분석하여 과학적인 마케팅을 하기 위해 발전해왔다. Data warehouse 또는 Data mart를 근간으로 타겟마케팅, 1:1(one to one)마케팅, 개인화(Personalization), 고객 등급관리(Customer Scoring/Segmentation), LTV(고객생애가치, Life Time Value) 관리 등을 수행하는 것이 이에 해당한다.

One to One Marketing / Target Marketing 도 유사한 접근방법이다.

웹분석 (Web Analytics)

온라인상에서 발생하는 다양한 마케팅활동과 방문자의 활동(컨텐츠조회/주문 등)과 그로 인해 발생하는 결과(매출/회원가입 등) 데이터를 수집하고 리포팅하는 역할을 수행한다.

수집된 데이터는 DW(Data Warehouse)등에 적재되어 분석CRM에서 활용하게 된다.

메일발송 솔루션

타겟고객층을 대상으로 대량의 메일 또는 SMS메시지를 신속히 발송하기 위해 이용되는 시스템이다. 운영자에 의해 발송되기도 하지만, 사전에 정의된 Rule에 따라 요건이 충족되는 고객에게 자동발송 되도록 하여 운영되기도 한다.

일반적으로 온라인 쇼핑몰에서 주문 시 받는 메일들과 이벤트 안내메일 등이 본 시스템에 의해 발송된 것이다.

CTI (Computer-Telephony Intergration)

컴퓨터와 전화통화를 통합한 것으로서, 단어의미 자체는 외부에서 걸려온 전화를 전산화된 교환서비스를 통해 운영하는 것이지만, 현재의 CTI는 고객의 전화를 가장 적절하게 배분하고, 녹취하고, 고객지원의 품질을 평가하고, Back-Office 데이터를 실시간으로 제공하여 고객지원의 업무효율성을 높이는 등에 주로 활용하고 있다.

IVR (Interactive Voice Response)

음성전화를 통해 음성/번호입력등을 통해 서비스를 제공하는 시스템과 상호대화형으로 응답을 제공하는 솔루션이다. 일반적으로 IVR은 데이터베이스 및 운영시스템등과 연계되어 은행계좌이체, 여론조사, 콜센터와의 연계, 전화 자동주문 등에 사용된다.

Churn Management (이탈고객 관리)

분석을 통해 이탈예상 고객을 예측하고 적합한 마케팅 메시지를 전달하는 등 이탈고객을 줄이고, 신규고객을 확보한 후 충성도를 높이기 위한 전반적인 행위.

통신사업자를 자주 바꾸는 소비자가 많은 통신시장에서 유래된 단어이다.

Marketing Dashboard

Marketing Dashboard는 현재 운영상황을 직관적으로 파악하기 위해 사용된 Reporting 방법중의 하나이지만, 지금의 Dashboard는 다양한 분야에서 응용되어 활용되고 있다. KPI항목들이 주로 Marketing Dashboard에 사용되어 진다.

KPI (Key Performance Indicator)

‘핵심성과지표’이며 기업에서 성과를 평가하기 위해 이용되는 다양한 측정지표들 중 핵심적인 항목들을 뜻 함. 일종의 사업상황모니터(Business Activity Monitoring)로서 주요 KPI관리를 통해서 사업의 흐름을 쉽고 빠르게 파악할 수 있다.

KPI의 측정지표는 ‘SMART’의 속성을 가져야 한다고 한다.

• Specific (특정 상태를 표현할 수 있어야 한다)


• Measurable (측정 가능해야 한다)


• Achievable (달성 가능해야 한다)


• Result-oriented / Relevant (해당항목과 관련된 중요 결과값이어야 한다)


• Time-bound (기간내 측정된 결과값)

KPI의 지표들은 값의 속성에 따라 나뉘어 질 수 있다.

• 숫자로 표현될 수 있는 값 (Quantitative Indicators)


• 실제(실용)적인 값 (Practical Indicators)


• 방향성 있는 지표 (Directional Indicators) : 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지와 같은 진행방향


• 실행 방안을 세울 수 있는 지표 (Actionable Indicators)

CSF (Critical Success Factor)

주요 성공요인으로 풀이할 수 있다. 사업목표를 달성하기 위해 거쳐야할 단계 중 성공에 크게 영향을 미치는 단계 행동을 의미한다. 예를 들면 제품개발 후 ‘제품발표’와 같은 경우가 해당된다.

CSF와 KPI, 그리고 목표수준 값(Target)이 결합되어 목표(Objective)가 이루어질 수 있다는 설명도 있다.

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엠파스 & 디시인사이드의 페이지뷰 논란을 통해 페이지뷰가 순위산정의 주요 측정지표값이 아님이 이슈화되면서, 다른 연관기사들이 이후 등록되어 지기 시작했다.
우선 참고로, 해외에서는 순위산정을 위해 체류시간등이 주요 지표로 등장했다는 기사들이다.

아래는 Eric 블로그의 기사정리문구 발췌.

인 터넷 세상도 주요서비스가 페이지를 보는것(Page View)에서 동영상등의 감상, AJAX로 구현된 웹애플리케이션의 사용등으로 변화되면서 페이지뷰로는 제대로된 웹사이트에 대한 충성도(?)를 파악할 수 없다는 것이 주요 변화의 요인이겠다.

코리안클릭도 웹2.0 시대에 맞는 측정지표를 개발하기로 하였다고 한다. (관련기사)

그러자, 랭키에서는 한발 더 나아간 기사를 릴리즈하였다.
원배포처 : 랭키 / 게재출처 : 디지털타임즈

랭키의 계획처럼 SV를 널리 퍼뜨리려면, 몇가지가 더 보완되어야 할것 같다.

우선, 개인적 생각으로 Session Visits 는 용어자체가 좀 혼란스러운 단점이 있다고 본다.
Session 이 사실상 Visit 과 같은 의미로 사용되는 유사한 단어를 나란히 배열하였기 때문에 그렇게 느껴지는것 같다. 또, 세션(Session)단위를 일반적인 30분이 아닌 1시간으로 한것도 본 Session Visits 값을 널리 퍼뜨리는데 기존 웹분석가들의 거부감이 있을지도 모른다.
어렵겠지만 다른 좋은 용어를 만들면 좋겠다.

그리고, SV값은 충성도 반영과 조작성 배재에 유리하다는 의견에 대해서이다.
위 SV(Session Visits)가 방문자 개별적으로 방문이후 체류시간을 시간으로 나누어 그 숫자로 SV의 값을 증가시키는 방법(Rolling 기준)으로 계산된다면, 단순 방문수(Visits) 및 페이지뷰(Pageviews)를 통해 급격히 왜곡되는 측정값을 다소 극복할 수는 있겠지만, 조작의 방법이 지속적인 접근에 의한것이 대부분이므로, 왜곡되는 경우의 수는 똑같다고 생각된다. 1일 최대 발생시킬수 있는 SV값이 24이므로 조작의 한계가 있고 왜곡값이 적어진다는 부분은 맞겠다.
그런데 한계값을 설정하여 왜곡을 줄이는 방법은 잘못하다가는 더 큰 왜곡된 값을 표현할지도 모른다는 염려가 들기도 한다.

SV 의 의도상 그렇지는 않겠지만, 만약 시계(달력)기준으로 매 1시간씩 끊어서 값을 측정(Calendar 기준)하게 되면 매시 55분에 접속하여 다음 05분에 접속을 종료할 경우 SV가 2로 계산되게 된다면, 역시 왜곡되는 값이 적지 않을것이다. 뭐 그래도 방문자가 많은(표본이 큰) 경우에는 별 문제가 되지  않으니깐 상관없을것 같다. ( 이 값은 시간당 순수방문자수 값과 같다 )

여하간 모든 측정에 있어서, 단 하나의 측정지표로 모든것을 대표하여 표현할 수 없는것이 사실인 만큼 측정목적에 맞추어 적합한 측정지표(Metric)를 개발하는것은 좋은 일이다.

아시아권의 표준 웹사이트 순위지표로 만들겠다는 계획에 대해 선전을 기대해본다.

실측에 의한 웹분석은 패널분석방식의 코리안클릭, 메트릭스, 랭키등과 달리 실측에 의한 웹분석을 하기위해서는 트래픽량에 비례하는 비용이 발생한다.
특 히 엠파스나 디시인사이드와 같이 1일 페이지뷰가 1억을 넘을것으로 예상될 경우 월 30억 페이지뷰이며, 로그파일방식이건 스크립트임베딩(페이지임베딩)에 의한 데이터 수집방식이건, 저장공간과 수집을 위한 서버의 준비등 비용문제로 인해 쉽지만은 않다.

경 험상 월 10억 페이지뷰가 넘어갈 경우로서, 전체적인 트래픽량과 인기있는 컨텐츠 분석정도가 필요하다면, 실측에 의한 웹로그분석을 하는것 보다는 패널방식에 의해 유추된 값을 이용하는것이 훨씬 경제적인것으로 판단된다. 하지만, 웹사이트 최적화(Website Optimization)을 통해 전환율(Conversion Rate)을 높여 보다 많은 수익을 창출하고자 하는 웹사이트의 경우에는 보다 다양한 측정지표들(Metrics)과 이를 이용한 응용분석이 필요하므로 실측웹분석이 필수이겠다.

뭐, 결론은 투입비용대비 얻을 효용성(ROI)의 문제이고, 이에따라 패널분석에 의한 분석자료를 구매할것인지, 아니면 실측에 의해 웹사이트를 다각도로 분석하여 이용할것인지 결정될것이다.
물론 효용성을 높이려면 웹분석에 대한 지식을 갖추어 활용할 수 있는 인력이 해당 회사에 존재하거나, 아웃소싱을 통해 측정결과를 제대로 분석할 수 있어서 비즈니스에 활용할 수 있는 정보를 제공받을 수 있어야 하겠지만 말이다.