웹로그분석에 대한 짧은 글 & 구글웹로그분석 추천

어제 블로그 방문자가 갑자기 폭주를 하더니 천명을 넘었네요.
글 하나 올렸더니 그게 이슈가 되었던지 많이들 방문해 주셨더군요.

그래서 요즘 블로그 방문자 성향과 패턴 분석을 좀 보려고 했는데 최근에 블로그 URL을 변경하면서 이전에 설치해 놓은 통계분석용 코드가 무용지물이 되어 버렸습니다. 그래서 다시 설치를 하고 보니 이거 물건이다 쉽네요. 제 블로그에 설치된 로그분석 시스템은 Google이 제공하는 웹사이트로그분석 시스템입니다.이 솔루션이 지난 연말에 업그레이드가 되었는데 지금까지 사용해본 로그분석시스템 중 최고라고 할 수 있을 듯 합니다.

잠깐 웹로그분석과 관련하여 간단하게 소개하면
회사들에서 도입하는 시스템 중에서는 와이즈로그 분석 시스템이 대용량 트래픽 분석이나 정확도 측면에서는 가장 우수하고, ASP 모델에서는 로그나 에이스카운트 정도가 비용대비 효과 측면에서 그나마 추천할만 합니다. 더러 외산 시스템중에서 괜찮은 것들이 있긴 하지만 가격이 억대가 넘어가서 도입을 결정하기가 쉽지 않죠. 그래서 포털이나 트래픽이 많은 사이트들은 자체 분석 시스템을 구축하기도 그것을 외부 시스템과 연계하여 분석들을 많이 하고 있죠. (외산 제품중에 트래픽에 비례해서 비용을 책정하는 곳이 있었는데 기능이나 시스템은 좋았지만 정말 가격이 ㅎㄷㄷ 하더군요. 대충 계산해서 2~3억은 나오더군요 ^^)

물론 타사와 비교분석을 위해서는 코리안클릭이나 랭키닷컴 같은 곳을 이용하기도 하지만 이곳들은 패널에 의한 측정방식이라 정확도가 많이 떨어지죠. 이 사이트들이 측정한 데이터를 실제 데이터와 비교하면 대략 20~30% 정도의 오차가 발생합니다. 그래도 이용하는 것은 상대적 비교, 기간별/고객성향별 패턴 분석에는 유용한 측면이 있어 이용들을 하죠.

IT관련 일을 하는 사람들에게 통계분석은 기본입니다. 
그러나 이런걸 어디서 가르켜 주는 것이 아니니 대부분 선배들의 어깨너머로 많이 배우죠. 그러다 보니 체계적인 분석 방법이나 활용, 지표들에 대한 개념의 부재로 인해 혼란스러워 하는 경우들을 많이 봤습니다. 

체계적인 통계분석을 위해서는 알고 있어야 할 개념들이 많이 있습니다. 
기본적인 UV, UU, PV, 인당 PV 뿐만 아니라 동접, 체류시간, 이탈율, Refferal, 클릭율, 순로그인, 중복로그인, 신규방문, 재방문, 방문자 흐름, 전환율, ARPU, 고객 시스템 환경, 접속 디바이스 등... 이 외에도 수많은 지표들이 있습니다. 이것들을 전체 방문 고객의 데이터를 지표화 하여 보기도 하지만 필요에 따라서는 고객군에 따라서 핵심 고객을 따로 추척하고 분석하기도 하죠. 즉 고객을 단순히 한가지 지표로만 분석하는 것이 아니라 여러가지 지표를 여러측면에서 분석해야 한다는 것이죠.

그런데 실무에서 일하다 보면 시간도 부족하고 귀찮기도 하고, 윗분들은 주요 지표만 원하다 보니 그것들만 보는 경우가 많습니다. 그렇게 분석하고 접근하면 지표의 함정에 빠질 수도 있고 정확한 분석이 될 가능성이 적기 때문에 제대로 된 대응을 하거나 서비스 개선을 하기가 쉽지 않죠. 중요한 것은 분석의 목적이 무었이고 어떤 지표가 핵심지표인지를 파악하는 것이 우선이며, 핵심지표를 결정하는 부가 지표가 무었 무었인지를 파악하고 그 지표들을 어떻게 분석할 것인가 입니다. 수 많은 데이터를 놓고 무었을 봐야 할까 라고 골머리 싸메지 말고, 내게 필요한 지표가 무었이고 그것을 어떻게 해석할 것인가가 더 중요합니다.

그것을 가장 잘 하고 있는 곳 중 대표적인 곳이 구글과 페이스북입니다. 페이스북의 사례를 보면 고객 한명의 모든 이용형태를 모두 데이터하여 저장하고 그것을 백엔드에서 분석하여 친구추천 시스템화 하고 있습니다. 위에서 언급한 데이터 외에도 접속 IP, 접속 시간, 관계시스템, 접속한 페이지, 이용형태등을 모두 저장하고 있습니다. 그래서 나와 조금이라도 연관이 있는 사람이 있으면 바로 친구로 추천을 해 주죠. 쉽게 말하면 페이스북이 당신의 모든것을 알고 있다죠 ^^

이야기가 옆으로 많이 새었네요.
오늘 이야기 하려는 것은 구글의 웹로그분석 시스템입니다. 그 중에서도 고객의 이용형태를 추척하는 방문자 흐름분석과 개별 페이지의 이용형태를 보는 인페이지 분석입니다. 여러가지 분석 시스템을 많이 이용해 봤지만 구글의 이 두가지 기능은 정말 추천할 수 있습니다. 고객를 종류별로 세부화 해서 흐름을 추적 할 수 있고 개별 페이지의 클릭율을 실시간으로 확인 할 수 있습니다. 대용량 트래픽이 있는 사이트에서는 유료로 사용해야 하지만, 중.소 업체나 개인들과 같이 트래픽이 많지 않은 곳, 샘플로 일부만 분석할 경우 이용하면 좋을 듯 합니다.
아래 그림들을 보면 분석되는 내용들을 쉽게 확인 할 수 있습니다.

구글 웹로그분석 : www.google.com/intl/ko/analytics/ 

구글 웹로그분석의 기본적인 보고서 모습니다.
방문수, 방문당 PV, 체류시간, 이탈률 등이 기본으로 제공됩니다. 또한 유입 사이트별로 세부적인 분석도 제공하고 있습니다.
이 외에도 위에서 언급한 각종 지표들을 분석하여 제공합니다.

 

아래 화면이 위에서 이야기한 방문자 흐름 분석입니다.
고객을 세그먼트로 분류하여 종류별로 분석할 수 있게 되어 있습니다.

 

아래 화면은 검색어를 통한 유입과 흐름을 분석한 것입니다.
어떤 검색어로 유입되었고, 두번째 페이지는 어디로 이동하였으며, 그 과정에 이탈율이 얼마나 되는지를 바로 보여줍니다.

보고자 하는 항목을 선택하면 바로 바로 확인이 가능합니다. 

방문자, 컨텐츠, 소스, 사용자 시스템의 4가지 분류아래에 3~40가지 항목을 선택할 수 있게 되어 있습니다. 

아래는 유입된 URL 별로 본 화면 입니다.

방문자의 시스템 환경중에서 브라우저 사용빈도 입니다. 
아직 IE의 사용율이 많네요. 그래도 이전에 비하여 크롬이나 파폭 사용자가 많이 증가했군요

아래 보이는 화면이 인페이지 분석화면입니다. 

인페이지 분석을 선택하면 실시간으로 웹사이트를 보여주면서 개별 항목의 클릭율을 분석해 줍니다. 

고객의 동선에서 가장 중요한 페이지나 메인화면등을 분석할 때 아주 유용하겠죠.

고급 세그먼트에서 방문자 성향별로 선택하면 아래 화면과 같이 한 눈에 비교분석할 수 있습니다. 
고객성향별로 이탈률이나 체류시간이 확연하게 차이가 나는 군요~

# 구글웹로그분석 설치하는 방법은 아래 URL에서 확인하면 됩니다.
https://support.google.com/analytics/bin/answer.py?hl=ko&utm_id=ad&answer=1008080

그동안 지표를 분석하기 위해 여러 솔루션을 도입하거나 자체적으로 구축해서 사용해 봤습니다. 
기본적인 아파치 로그 분석, 웹로그 분석 시스템, ASP 분석시스템, 광고분석 솔루션, 유저 트래킹 시스템, 클릭율 분석 시스템, 그외 각종 지표 시스템 등 ...
기본적인 지표들을 머리속에 저장하기도 하고, 필요시에는 각종지표들을 복잡하게 늘어놓고 분석하기도 하고...

근데 정작 중요한 것은 그 데이터에 기반한 실행안을 잘 만드느냐 입니다.
데이터 분석은 정말 잘 해놓고 실행방안은 그와 전혀 무관하게 만드는 경우를 종종 봤습니다. 
그렇게 되는 주요한 요인중 하나가 '감'이죠. 
'이전에 해 봐서 아는데...' '이건 왠지...' '느낌이 안와' '아닌거 같애' 등 등...(정말 개 풀 뜯어 먹는 소리죠 ^^)
물론 경우에 따라서는 주관에 의존하는 것도 있을 수 있지만 그것이 주가 될 수는 없겠죠.

이야기가 많이 길어 졌네요.

짧게 정리하면...

1. 웹사이트 고객 분석을 위해서는 각종 지표에 대한 개념을 정립하라.

2. 분석의 목적을 정확히 설정하고, 핵심지표와 부가지표를 명확이 하라

2. 그중에서 구글 웹로그분석 한번 이용을 추천.

3. '감'이 아닌 데이터로 실행계획을 만들어라.