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IT/모바일

웹사이트 데이터 분석 기초(2) - 웹데이터 분석을 위한 준비단계

한빛미디어

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2006-12-18

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by HANBIT

13,005

제공: 한빛 네트워크
출처: 웹사이트 분석의 기술: 온라인 비즈니스 성공을 위한 100가지 제안 Chapter 1.

웹데이터 분석은 은제 탄환[서양전설에 따르면, 늑대인간을 죽일 수 있는 유일한 것은 은으로 만든 탄환이다. 그런 연유에서 묘책, 특효약과 같은 뜻을 지니게 되었다]이 아니다. 전설의 세계에서도 은제 탄환은 실제 존재하지 않는 것으로 귀결되었다.

웹데이터 분석을 통해 성공하고 싶다면 다른 방법론도 병행하는 것이 좋다. 즉, 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management), 영업자동화(SFA: Sales Force Automation), 전사적 자원관리(ERP: Enterprise Resource Planning) 등도 같이 적용하는 것이 좋다.

웹데이터 분석에 있어서도 약어가 있다. 예를 들어 “WMO”는 “웹데이터 분석 및 최적화(Web Measurement and Optimization)”의 약어이며, 데이터를 분석해서 웹사이트를 개선한다는 뜻을 담고 있다.“SMI”는 “사이트 측정 방법 통합(Site Metrics Integration)”의 약어로, 타 사이트와 동일한 방법과 기준으로 측정해야 한다는 뜻을 담고 있다. 적절한 약어 사용과 이해는 중요하다는 것을 항상 기억하고 있도록 하자.

다음 사항들을 잘 이행한다면, 웹사이트를 혁신적으로 개선할 수 있을 것이다.

시작하기 전에 목표를 분명히 하라

회사들이 흔히 범하는 실수는 구매이유를 충분히 묻지 않은 채 소프트웨어나 서비스를 구매하곤 하는 것이다. 웹데이터 분석 프로그램도 그렇다. 투자하기 전에 웹데이터 분석에 대한 투자로 얻을 수 있는 것이 무엇인지를 책임자들이 모여 미리 짚고 넘어가는 것이 좋겠다. 이때, 웹데이터 분석전략을 세운다. 즉, 웹사이트의 목적을 명확히 한다.[Hack #38] 다음은 명확한 투자이유의 예다.

  • “우리는 소매업자이며, 마진이 아주 낮습니다. 마케팅 비용을 많이 들이지 않고 온라인 구매 횟수와 단가를 높이고 싶습니다.”
  • “고객지원 비용이 너무 높습니다. 고객지원 홈페이지를 최적화해서 기본적인 질문을 인터넷에서 찾도록 유도하고, 회사업무에 부하가 되는 전화문의는 되도록 줄이고 싶습니다.”
  • “우리 은행은 온라인 은행 프로그램을 제공하고 있는데, 고객들이 불평이 좀 있습니다. 많은 사용자들이 편하게 사용할 수 있도록 사용성을 개선하고 싶습니다.”
  • “회사를 설립한지 얼마 되지 않았으며, 경쟁이 심한 시장으로 진입하려는 중입니다. 우리의 제안을 투자자에게 이해시키고, 규모가 큰 경쟁회사와 차별화를 꾀해야 합니다.”
전반적인 목표가 명확해지고 나면, 웹데이터 분석 업체에 할 이야기[Hack #3] 도 더욱 쉬워진다. 그 뒤에는 구체적인 구현 방법을 결정하고(2장), KPI를 위한 전략을 개발[Hack #91] 하고, 회사 상급자에게 하고자 하는 일에 대해 명확히 설명한다.

경영진에게 충분한 설명을 통해 이해시키고, 전폭적인 지원을 받도록 하자

웹데이터 분석으로 효과를 보려면 웹사이트를 변경할 권한도 가지고 있어야 한다. 때로는 전체 온라인 전략을 바꿔야 할 필요(이때, 경영진의 전폭적인 지지가 바로 뒤따라 준다면 쉽다)를 느낄 때가 있을 것이다. 자신이 웹사이트 소유자인 경우에는 아주 간단하지만, 대다수의 경우 누군가에게 보고를 해야 하는 입장이고, 보고 받은 사람 역시 또다시 누군가에게 보고를 해야 하는 체계 속에 있다. 따라서 이러한 경우에는 난관을 미리 예상하고 스스로 대비하자. 필요한 것을 경영진에 요구만 할 것이 아니라 그로 인해 얻을 수 있는 것도 같이 이해시키면 내부 분란을 피하는 데 큰 도움이 된다.

경영진을 끌어들이려면, 7장의 내용과 다음의 핵들을 그들이 직접 읽도록 하는 것도 나쁘지 않다.

  • 웹데이터 분석의 실제[Hack #2]
  • 마케팅 용어의 이해[Hack #37]
  • 전환율 정의[Hack #39]
  • 사업목적[Hack #38]
인원 구성이 중요하다

사람이 중요하다는 점을 항상 명심하자. 회사에서는 일반적으로 소프트웨어에는 막대한 돈을 쏟아 부으면서도 전문가의 고견을 실행에 옮기는 데는 인색하다. 웹데이터 분석의 경우도 마찬가지다. 웹데이터 분석에 한 명의 전담인원(데이터를 분석하고, 프로그램을 유지보수하는 인원)[Hack #4] 을 두면 훨씬 더 나은 결과를 가져온다는 것이 여러 연구 결과를 통해 증명되었다.

가장 이상적인 경우는 두 명의 전담인원을 두는 것이다. 이때, 한 명은 구현과 웹데이터 분석 업체측과 협조의 역할을 맡는다. 다른 한 명은 데이터를 가공하고 활용하는 역할을 맡는다. 그리고 무엇보다도 이러한 내용을 기업 내부에 보고하는 체계를 갖추는 것이 중요함을 잊지 말자.

사람수가 아무리 많아도, 전담인원이 아니라면 별 소용이 없다. 인적/금전적 자원을 할당할 여력이 있고, 여기에 의지가 동반되며, 지속적인 개선을 할 수 있을 때 비로소 결실을 얻을 수 있다는 것을 명심하자.

데이터 분석과 개선: 지속적인 개선 과정

목표 설정, 경영진의 승인, 팀 구성을 모두 마치고 나면, 본격적인 일은 지금부터 시작이다. 전체 비즈니스에 웹데이터 분석 방법을 통합하려면 지속적인 개선 과정을 거치는 것이 가장 신뢰할 수 있는 방법이다. [그림 1-3]은 데이터 수집 및 보고 프로그램을 사용해서 “측정, 보고, 분석, 최적화”의 순환 과정을 보여준다.



[그림 1-3] 지속적인 개선 과정


이와 같이 과정은 아주 간단하다. 그런데 회사는 너무 즉흥적으로 웹데이터 분석에 임하는 경향이 있다. 즉, 외부 채널(이메일, 전화, CEO 측근의 조언 등)을 통해 문제점을 듣고 해결에 뛰어드는 경우가 많다. 이러한 것이 꼭 나쁘다는 것은 아니지만 항상 이런 식이어서는 곤란하다는 것이다. 성공적인 회사들을 살펴보면“지속적인 개선 과정”을 통해, 고객이 전화로 불만을 터뜨리기 전에 미리 대비해 왔음을 알 수 있다.

이러한 주의 점들을 잊지 않는다면, 데이터 분석은 회사에 큰 도움이 될 것이다. 웹데이터 분석업계 전문가이자 홈쇼핑네트워크사의 프로그래밍 및 마케팅 담당 부사장이었던 짐 노보씨는 다음과 같이 말했다. 결국 웹데이터 분석을 제대로 활용하는 회사는 업무결정에 있어 이미 고객 데이터를 활용하던 회사인 경우가 많다. 즉, 직접 마케팅, 자동차 제조사, 출판사와 같은 부류의 회사들은 결정을 내리기 위한 데이터 마이닝에 이미 익숙해 있었다. 이에 반해, 그 외 회사들은 즉흥적인 의사결정을 내리는 경우가 많았다. 노보씨에 따르면, 독자가 전자와 유사한 회사에 속해 있다면 이 책에 있는 대부분의 아이디어를 별 문제 없이 받아들일 것이라고 한다. 하지만 후자의 경우라면 일단 계속해서 책을 더 읽어보자.
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