출처 : http://www.flickr.com/photos/safari_vacation/5961260280/ 작성자 : s_falkow
2011년 한해도 벌써 빠르게 저물어가고 있다. 2011년 IT 트렌드의 핵으로 떠오르며 폭발적으로 성장하고 있는 모바일과 SNS의 열풍속에서 웹 자체에 대한 관심과 비중이 다소 축소된 듯도 보이긴 하지만 여전히 웹은 가장 기본적이고 필수적인 요소로 온라인 비즈니스의 중축을 이루고 있다. 모바일과 SNS는 기존의 웹환경에서 구축된 컨텐츠를 보다 효과적으로 사용자들에게 어필하고 제공하기 위한 일종의 채널역할을 성실하게 수행하고 있는 셈이다.
필자가 그동안 수많은 기업체들을 대상으로 웹분석 프로젝트 및 강연을 진행하면서 느낀점은 대부분의 기업체 담당자들이 분석에 대한 요구사항이 증대되는데 비해 그에 대한 적용 방법을 잘 이해하지 어려움을 겪고 있거나, 활용 노하우(knowhow)를 얻지 못해 끊임없이 고민하고 있다는 것이다.
따라서 이번 시간에는 2011년 한해를 마무리하는 의미로 웹분석에 대한 기본적인 사항들을 점검해보고 웹분석 과정에서 발생하는 문제점 및 그에 대한 해결책, 또한 분석 결과의 활용에 대한 실마리를 풀어볼까 한다.
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웹로그 분석은 죽었다! |
과거의 웹로그분석 또는 로그분석이라 불리는 분석 방식은 감히 죽었다고 말하고 싶다. 웹로그분석(Web Analysis)이 웹사이트를 서비스하는 웹서버 컴퓨터가 남긴 기록을 분석하는 행위라고 한다면 이것은 단순한 시스템 트래픽에 대한 측정 또는 모니터링이라는 단순 행위로 밖에 이해되지 않기 때문이다. 실제로도 기존의 웹로그분석은 서버의 상태, 트래픽 처리량, 웹페이지의 사용빈도 등 시스템에 대한 사용량 측정이 주요한 목적이자 핵심이었다. 그래서 과거 웹로그분석을 수행했던 주체는 주로 시스템 엔지니어였고 그외의 직무 담당자들은 시스템 엔지니어를 통해서 단순 데이터를 전달받아 업무를 수행하는 정도였다.
하지만 이제는 웹분석(Web Analytics)의 시대가 도래한 것이다. 온라인 비즈니스에서 가지는 웹의 의미가 단순히 사용자와의 연결 수단이 아닌 쌍방향 커뮤니케이션을 위한 채널로 그 의미가 확대되어 가고 있기 때문이다. 이제 웹을 분석하는 목적은 사용자가 ‘얼마나’ 찾아오는지를 알기 위해서가 아니고 ‘왜’ 찾아오는지를 알아내는 것으로 변화해가고 있다. 즉 웹분석은 온라인 비즈니스의 퍼포먼스 향상과 마케팅 성과분석을 주 목적으로 하는 웹사이트와 연관영역에 대한 측정, 분석 및 그 결과를 활용하기 위한 일련의 활동이라고 정의 내릴 수 있으며, 이는 결국 온라인 비즈니스의 의사결정을 위한 근거 데이터를 마련하기 위한 활동인 셈이다. 이제 웹분석의 주체는 기획자, 마케터, 디자이너, 개발자 모두라고 할 수 있겠다.
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웹분석의 필요성 |
세계적인 경제학자 피터 드러커는 이런 말을 했다. “측정할 수 없다면, 관리할 수 없다.” 많은 기획자, 마케터, 디자이너 들은 웹사이트를 구축하고 운영하면서 경험을 통해 쌓아온 자신들만의 노하우를 이용하여 웹을 발전시켜왔다. 하지만 예측을 기반으로 움직이는 활동은, 결과론적인 측면에서는 위험요소를 온전히 배제시키기가 어렵다. 예측과 결과 사이의 중간 단계를 점검하는 방법이 없고서는 예측이라는 것은 노하우가 뒷받침되더라도 일종의 확률싸움으로 느껴지기 쉽다.
오프라인에서의 활동은 데이터를 수집하고 측정하는데 한계가 있다. 타겟 대상자 개개인의 활동을 모니터링하기 위해서는 표본조사에 불과한 인터뷰나 모니터링을 하는 방법밖에 없다. 하지만 웹은 오프라인의 활동에 비해 데이터를 수집하고 측정하기가 훨씬 수월하다. 표본조사가 아닌 전수조사도 가능하며 인력이 직접 투입되어 조사를 할 필요없이 시스템에 의해 손쉽게 데이터를 모을 수가 있다. 하지만 분석 데이터를 획득할 수 있다하더라도 그러한 분석 결과를 얻어내기 위한 노하우에 기반한 설계가 없다면 그 데이터 또한 쓸모없는 데이터에 불과할 뿐이다.
그렇기 때문에 경험으로 쌓은 노하우와 실측 데이터의 분석을 통한 뒷받침이 결합된 형태가 가장 바람직하고 이상적인 비즈니스의 경영 형태이며, 이것이 온라인 비즈니스에서 웹분석이 꼭 필요한 이유라고 할 수 있다.
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웹분석 과정에서 자주 발생하는 문제점들 |
많은 기업체 담당자들은 웹분석을 도입하고 적용하는 과정에서 항상 유사한 문제점들에 대해 어려워하고 있다. 그럼 이제부터 그러한 어려운 점들에 대한 예시를 몇가지 들어보도록 하겠다.
1) 데이터의 왜곡, 레퍼러 유실
레퍼러는 웹사이트에 도달하기 이전 페이지의 URL을 뜻한다. 즉 네이버의 검색결과 페이지에서 내 홈페이지로 들어온 방문자가 있다면, 그 방문자는 http://search.naver.com이라는 레퍼러를 가지게 된다. 바로 이러한 레퍼러는 웹분석을 하는데 있어 가장 기본적이면서도 중요한 데이터이다.
레퍼러는 내 웹사이트에 들어온 방문자들이 어떠한 경로를 통해서 들어오고 있는지, 어떠한 검색을 통해서 들어오고 있는지를 파악할 수 있는 분석차원이다. 이를 통하여 방문자의 검색엔진 선호도, 자주 검색하는 키워드, 제휴 사이트에 대한 광고 효과 분석, 쇼핑광고에 대한 효과 분석등을 수행할 수 있게 되는 것이다.
그런데 웹분석의 도입 이후 많은 기업들이 바로 이러한 레퍼러의 유실 때문에 골머리를 앓는 경우가 많다. 물론 이러한 부분은 특별한 문제가 있어서라기 보다는 대부분 분석 도구의 수집방법에 대한 이해 부족인 경우가 대부분이다. 현재 국내/외 거의 대부분의 웹분석 도구들은 웹페이지에 스크립트를 태깅하여 분석하는 분석방식을 택하고 있는데 이러한 태깅에 의한 분석방식은 웹사이트의 메인페이지에서 자바스크립트에 의한 페이지 이동 등 표준 리다이렉션을 이용하지 않는 페이지의 강제 이동이 발생할 시 레퍼러를 잃어버리는 구조로 되어있다.
따라서 이러한 부분은 페이지의 강제이동을 표준 리다이렉션을 이용하면 간단하게 해결되는 방법이다. 레퍼러의 유실을 점검하기 위해서는 웹사이트로 유입되는 방문방법을 살펴보면 간단하게 파악할 수 있다. 레퍼러가 유실된 방문은 일반적으로 북마크나 직접유입에 의한 접속을 잡히기 때문에 해당 비율이 비정상적으로 높을 경우는 레퍼러 유실을 의심해볼 수 있다.
2) 웹분석 데이터와 광고 데이터의 수치 차이
대부분 웹분석을 활발하게 이용하는 기업들은 광고 대행사를 통하여 광고집행을 하고 그 결과에 대한 보고서를 제공받고 있다. 물론 웹분석 도구를 활용해서도 광고에 대한 분석이 가능하기 때문에 많은 기업체 담당자들은 이러한 2가지의 데이터를 비교하여 분석하는 경우가 대부분이다.
하지만 대부분 이러한 2가지 데이터의 경우 수치차이가 발생하게 되어 담당자들을 혼란스럽게 한다. 물론 이러한 수치의 차이는 지극히 당연한 것이다. 바로 데이터에 대한 수집 기준이 차이가 있기 때문이다. 데이터의 수집 기준은 웹분석과 광고서버를 통한 데이터 수집과의 차이는 물론, 같은 웹분석 도구라 하더라도 업체별로도 그 기준이 다르기 때문에 차이가 날 수 밖에 없다.
그렇기 때문에 절대적 수치값에 연연한 비교보다는 전체적인 추세를 비교하는 것을 추천한다. 절대적 수치값은 차이가 날 수 있을지언정 데이터의 흐름은 수집 기준이 다르더라도 크게 차이가 날 수 없기 때문이다. 물론 이러한 추세값이 차이가 나게 된다면 데이터의 유실을 의심해볼 필요가 있다.
3) 데이터 변화에 대한 원인 추적
“이번달 페이지뷰가 갑자기 상승했는데, 별다른 마케팅활동이 없었는데요.”
“상품 주문수가 갑자기 하락했는데 원인을 못찾겠습니다.”
“웹사이트 리뉴얼 이후 방문수가 줄어들었네요. 부장님이 원인 보고를 하라시는데…”
많은 기업체 담당자 분들이 묻는 질문이다. 결론부터 말하자면 이부분에 대한 명쾌한 해답은 낼 수가 없다. 담당자가 미처 모르고 있던 이벤트의 진행, 주력 상품이지만 환경적 요인으로 고객들의 관심도가 떨어진 경우, 웹사이트 리뉴얼 진행시 분석을 위한 스크립트의 누락 등, 너무나도 많은 변수가 존재하기 때문이다.
감히 말씀드리자면, 이러한 원인을 정확하게 추적하기 위해서는 기업체 내부에 웹분석 전문가를 양성하는 방법밖에는 없다고 하겠다. 좋은 웹분석 도구는 물론 더 유용한 데이터를 수집하고 측정할 수 있지만, 그것을 분석하고 활용하는 주체는 도구가 아닌 사람이기 때문이다. 분석의 목적과 목표를 명확하게 수립하고, 경쟁사 정보/시장상황/내부 활동 등 다양한 환경적 요소에 대해 끊임없이 모니터링 하며, 웹분석 방법의 수정과 학습을 통해 발전시켜 나갈 수 있는 웹분석 전문가의 존재만이 이러한 부분을 해결할 수 있는 것이다. 물론 이러한 노하우의 양성이 기업 내부에서 어렵다면 외부 전문가의 도움을 받아보기를 권한다.
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웹분석 활용을 위한 제언 |
웹분석 프로젝트, 강연을 수없이 진행하면서 항상 공통적으로 이야기하는 것이 있다. 바로 ‘사람’의 힘이다. ‘분석’은 결국 사람이 수행하는 것이고 도구는 데이터를 ‘수집’하는 단어 그대로 도구일 뿐이다. 그럼 웹분석 활용을 위한 간단한 실마리와 함께 글을 마칠까 한다.
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절대적 수치값에 연연해 하지 마라. |
웹사이트 측정은 정량적 측정이 가능하지만, 많은 곳에서 오차가 발생할 수 있다. 방문수가 10% 증가했음에, 5천만을 넘었음에 기뻐하지 말고 전반적인 추세 흐름에 주목하라. |
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경쟁사등의 수치값과 비교하지 마라. |
웹사이트의 구조, 방문 고객의 특성에 따라 같은 사업모델이라고 하더라도 절대 비슷한 기준은 없다. 꼭 비교해야겠거든 절대값의 비교가 아닌 경쟁사의 수치값 동향과 자사의 동향의 변화폭을 비교하라. |
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주요 측정지표라 하더라도 너무 얽매이지 마라. |
인터넷환경과 사업환경의 변화에 따라 주요 측정지표 또는 자사의 주요 KPI라고 하더라도 그 측정지표를 붙잡고 너무 오랜 시간을 보내지 말아야 한다. 전략의 변화에 따라 기업의 주요 측정지표도 지속적으로 변화되어야 한다. |
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리포트 재가공, 리포트 만들기가 아니라 ‘분석’을 하라. |
측정결과를 조합하여 새로운 리포트를 만들어 새로운 Insight를 얻을 수도 있지만, 이는 ‘분석’ 리포트가 아니라 ‘측정’ 리포트이다. 분석과정과 분석결과를 혼동하지 말아야 한다. |
위 글은 비즈스프링 홍보마케팅팀 김원주 과장이 월간 WEB에 기고한 칼럼입니다. 월간 WEB 12월호 ‘click issue’에서 칼럼을 확인할 수 있습니다. 월간 WEB 편집본과 차이가 있습니다.