《실전 웹사이트 분석 A to Z》를 240일 만에 다 읽었다. 오래도 읽었다. 느낀점을 적는 것도 좋을 텐데, 읽으면서 밑줄 그은 것으로 대신하려고 한다.

이 책은, 웹마스터 등 웹 전략 담당자에게 큰 도움이 되는 책이다. 이 책은 기술을 설명하는 책이라기 보다는 웹사이트 분석이 무엇이며, 분석을 잘 하기 위해서는 어떤 지표를 봐야 하는지, 어떻게 해석해야 하는지 알려 주는 책이다.

아래는 읽으며 밑줄 그은 부분들이다.

아비나쉬 카우쉭, 에이콘출판, 525쪽, 9788960770492

이 개념[웹사이트 분석]에 대한 정의는 2006년에야 이뤄졌다. 이것은 이 분야의 역사가 아직도 얼마나 짧은지를 보여 준다.
P.36

웹사이트 분석은 비유하자면 갓난아이에 불과하다. 갓난아이는 태어나서 어느 정도 자라왔지만, 아직 그 앞에는 수많은 성장과 변화의 과정이 놓여 있다. 이 촉망받는 아이가 계속해서 놀라운 사건들을 마주하게 되는 것이다.
P.41

전략과 방향을 결정할 수 있는 경험 있는 실무자의 부족도 악영향을 미쳤다. 고객 주도의 혁신(CDI)과 같은 표준적인 기법조차 웹사이트 분석에서는 깊게 뿌리내리지 못했다. 대부분의 개선은 가능성 주도의 혁신(PDI)에 의해 진행됐다. 예를 들면 이런 식이다. “수집한 데이터를 보니 우리가 무엇을 해야 할 것 같습니까? 이것으로 서비스를 개선해봅시다.”
아직도 현장에서 활용할 수 있는 실용 지식은 많이 부족하다. 웹사이트 분석을 통해 경쟁사와 차별화된 전략을 수립하고 수행할 수 있는 기반을 제공하는 전문가와 접근 방식은 더욱 부족하다. 대학에서는 실용적인 웹사이트 분석을 가르치지 않는다. (브리티시 컬럼비아 대학에 온라인 과정이 하나 있을 뿐이다.) 이런 현실 속에서, 웹에서는 엄청난 양의 가공되지 않은 데이터가 쏟아져나와 기업들을 더욱 혼란스럽게 만든다.
P.42

페이지뷰가 높은 것이 좋은가 낮은 것이 좋은가? 사이트의 내비게이션이 혼란스럽다면, 페이지뷰는 높아지겠지만 방문자가 물건을 구매할 가능성은 낮아질 것이다.
P.44

상위 종료 페이지 top exit page : 사이트에서 방문자가 가장 많이 빠져나간 페이지를 트래킹해 얻을 수 있는 것은 무엇일까? 그 페이지가 가장 취약하다는 것? 하지만 이 페이지는 사용자가 마침내 자신이 원하는 것을 찾아내어 만족했기 때문에 빠져나간 패이지일 수도 있다. … 종료율(exit rate)은 여러분의 콘텐츠가 좋은지 나쁜지에 대해 아무런 설명도 못 한다.
P.45

여기서 실행 가능한 웹사이트 분석의 새로운 세계를 정의하는 몇 가지 지표와 KIA[key insight analysis 핵심 인사이트 분석]의 예를 살펴 보자.

*클릭 밀집도 분석(click density analysis) : … 고객이 내가 그들이 클릭하기를 바라는 영역을 클릭하고 있는가? …

*주요 방문 목적(visitor primary purpose) : 새롭고 개선된 웹사이트 분석에서는 페이지뷰로 방문자가 왜 사이트에 접속하는지를 추측하는 대신, 고객에게 직접 왜 이 사이트에 오는지 알려달라고 묻는다. …

*과업완료율(task completion rate) : 몇가지 예외적인 상황(예를들어 전자상거래 사이트에서 구매를 완료한 후에 제공되는 감사 페이지의 뷰는 과업 성공률로 볼수있다)을 제외하고, 페이지뷰 때문에 사이트가 성공이라고 판단할 수 있는 경우는 극히 드물다. 새로운 세계에서는 데이터의 개념을 확장해 고객이 과업을 완료했는지와 그들이 원하는 것을 찾아 냈는지의 여부를 파악할 수 있는 좀더 정교한 정량적 데이터를 분석에 포함한다.

*방문자 세그먼트 트렌드(segmented visitor trend): 수집이 끝난 데이터를 제대로 세그멘테이션[분류?]할 수 있는 툴은 거의 없다. …

*멀티채널 영향력 분석(multichannel impact analysis) : … 어떤 기업도 이런 단일 데이터 풀에 기반해 웹사이트 전략과 비즈니스를 실행하지는 않는다. 웹 채널의 영향력을 전체적으로 파악하기 위해서는, 웹을 보다 큰 비즈니스 생태계의 일부로 이해하는 관점의 변화가 필요하다. 진정한 인사이트를 얻으려면, 텔레비전이나 신문광고 등의 채널이 웻바이트에 미치는 영향과 웹사이트가 기타 채널에 미치는 영향(예를 들면, 웹사이트에서 제품 정보를 확인한 사람이 오프라인 매장이나 전화를 통해 구매하는 비율)을 측정할 필요가 있다.
P.46 ~ 48

웹사이트는 여러분이 이동한 모든 ‘경로’와 접촉한 모든 대상, 각 ‘레이블’에 얼마나 오래 머물렀는지, 장바구니에 넣었다가 사지 않은 제품은 무엇인지 등 여러분이 사이트에서 행동한 모든 정보를 알고 있다. …
… 하지만 어떤 툴을 사용하든 이런 데이터로는 지금 웹사이트에서 어떤 일이 일어나는지를 알 수 있을 뿐, 아무리 애를 써도 왜 그런 일이 일어나는지는 설명할 수 없다.
… 방문자가 왜 그것을 클릭했을까? 왜 방문자가 이 페이지가 아닌 저 페이지에서 종료했을까? 왜 50%의 사용자가 장바구니에서 구매를 완료하지 않고 사이트를 떠났을까? 왜 90%의 사이트 트래픽이 고객 지원 페이지에 몰려 있으면서도, 여전히 오프라인 콜센터로 전화를 걸까? 여기서 빠진 것은 ‘왜’다.
P.49

정성적 분석에 쓰이는 여러 가지 방법이 있지만, 아마도 가장 중요한 것은 고객(방문자)이 현재 여러분의 웹과 어떻게 인터랙션하는지를 파악하는 일일 것이다.

이러한 정성적인 고객 데이터를 수집하는 방법을 알아 보자.

  • 유저빌리티[사용성] 테스트(참여자를 랩으로 초대해 과제를 수행하게 하는 것, 옆에 사람이 있을 수도 있고 없을 수도 있다.)
  • 사용자 직접 방문(고객이 인터넷을 쓰는 환경으로 찾아가 관찰하는 것)
  • 실험/테스트(A/B 테스트나 다변량 테스트 같은 최신 기법)
  • 비구조적인 원격 대화(에쓰니오 Ethnio 와 같은 원격 솔루션[teamviewer가 익숙하다]을 사용해, 고객이 웹사이트를 사용하고 있을 때 원격으로 실제 사용자와 접촉하는 것)
  • 서베이[설문](이 모든 것의 기본이 되는 방법 – 앞에서 설명한 ‘주요 방문 목적’을 참조하라.)

이 분야에 처음이라면, 마지막 방법을 활용하는 것이 가장 좋을 것이다. 예상과 달리 서베이는 매우 간단하며, 지속적으로 활용하면서 우수한 정성적 데이터를 확보해 서비스에 바로 활용 가능한 수많은 인사이트를 얻을 수 있는 훌륭한 방법이다.
P.50 ~ 51

클릭스트림 데이터로 할 수 있는 가장 최선의 작업은 의도를 추론하는 것이며, 이 작업은 꼭 이뤄져야 한다.
P.52 ~ 53

의도 추론의 단점도 있다. 두 사람이 같은 데이터와 클릭 정보를 보더라도 서로 다르게 해석할 수 있다는 것이다. 사람에게는 모두 자신만의 독특한 경력과 지식이 있기 때문에 이런 현상은 흔히 발생한다. 의도 추론에 있어 가장 멋진 점 중의 하나는 우리 마음대로 추론해볼 수 있다는 것이다. 자유롭게 추론을 하고, 그것을 동료에게 발표하고, 검증하고, 결론을 내린 후 실행 방향을 결정한다.
P.53

간단히 말해, [3대 요소 분석법의 두 번째 요소인 성과 분석] 이것은 전자상거래 사이트에서는 매출을 측정하거나(단순히 얼마가 아니라, 왜 그 정도의 매출을 달성했는지까지) 전환율을 더 잘 측정하는 것이다. 하지만 고객지원 웹사이트에서는 문제 해결율과 시의적절성을 측정한다.
P.54

모든 웹사이트에는 분명하게 명시된 성과가 있어야 한다. 성과에 관련된 모든 미묘한 변화를 측정할 수 있는 능력이 없다면, 행동(클릭스트림)만을 분석하는 것도 함께 포기하기를 권장한다. 성과를 확실하게 측정할 수 있는 능력이 없다면, 그 수많은 행동 분석 정보 또한 무용지물이 될 것이기 때문이다. 웹사이트 분석 애플리케이션에서 수많은 그래프를 제공한다 해도, 그것이 회사에 어떤 가치를 더할 수 없다면 쓸모없는 정보에 지나지 않는다. 우선 성과를 측정하기 위해 클릭스트림을 모두 치워버리라고 주문한다면 다소 극단적인가? 그렇다. 하지만 필요한 일인가? 생각해볼 만한 문제다.
P.54

모두 다 중요하긴 하지만, 그래도 이 세 가지 요소 중에서 가장 좋아하는 것을 꼽으라면 필자는 주저없이 경험을 선택할 것이다. 이유는 단순하다. 경험분석은 고객의 머리속으로 들어가 왜 그들이 그러한 행동을 하는지에 대한 인사이트[통찰]와 함께 놀라운 발견의 순간을 마주할 수 있는 기회를 제공하기 때문이다.
[경험 분석에는 아래와 같은 것들이 있다.
• 휴리스틱 평가 heuristic evaluation
• 유저빌리티 테스트
• 사용자 직접 방문 follow-me-homes ]
P.55

이런 모든 경험 분석 방법론은 다음 한 가지 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 기업이 사용자의 목소리를 듣게 하는 것이다. 대부분의 기업에서 이 목소리는 허허벌판에 묻혀 사라져버린다.
P.56

예를 들어 방문자가 사이트에서 주문을 완료했거나 답변을 등록했다면, 일시적으로 session_id나 cookie_id 같은 익명의 트래킹 요소가 주문 데이터베이스로 전달될 수 있다. 이러한 정보를 이용해 성과와 이런 성과를 가능하게 한 행동에 대해 보다 상세하게 세그멘테이션[분류]된 분석을 할 수 있다.
또 다른 예를 들어보자. 서베이 툴에 session_id를 던져 주면, 서베이 결과를 바탕으로 대부분의 불만족스러운 고객을 골라낼 수 있다. 그러고 나서 웹사이트 분석툴로 클릭스트림 데이터를 분석하면, 불만족스러운 고객과 비교해 만족한 사용자가 주로 어떤 페이지를 보고 갔는지 파악할 수 있다. 또는 고객이 웹사이트에서 어떤 경험을 좀 더 만족해하는지 등을 알 수 있을 것이다.
P.57 ~ 58

위에서 안급한 내용을 통해 성공을 위해 꼭 갖춰야 할 필수 요소가 무엇인지 깨달았을 것이다. 그것은 바로 미리 정보를 얻고 선택하는 것이다.
P.61

웹 로그는 검색 엔진 최적화를 측정하기 위해 검색 엔진 로봇의 활동을 분석하는 데 써야 한다. 서비스에서 진정으로 필요로 하는 분석을 하기 위해서는 다른 데이터 수집 방법이 더 적합할 것이다.
P.64

웹 비콘은 이메일에서도 사용된다. (우리가 늘 받는 이메일 뉴스레터나 마케팅 메일) 여기서도 웹 페이지에서와 마찬가지로 이메일 프로그램에서 이메일을 로딩할 때 투명 이미지를 요청해 이메일 개봉에 과련된 정보를 전송한다.
P.66

브랜드/지지단체 웹사이트나 고객 지원 사이트에서의 성과는 다소 모호하다. 이러한 사이트의 페이지뷰는 그야말로 보여진 페이지에 불과하다. 오랫동안 우리는 사용자가 어떤 페이지를 보면 그것으로 모든 임무가 완료됐다는 믿음에 빠져 있었다. … 이런 사이트에서는 고객이 페이지에 대해 어떻게 인지하는지 알아야 하고 고객에게 이 페이지를 보고 문제가 해결됐는지를 질문해야 한다.
이런 경우에는 성과를 파악하기 힘들다. 하지만 시도할 수 있는 좋은 방법 중 하나는 사이트에서 서베이를 진행하는 것이다.
P.79

대부분의 리서치 팀은 별도의 조직(전통적인 시장 조사나 사용자 조사에 가까운)으로 존재하거나 외부에서 아웃소싱하거나(에이전시나 컨설팅 회사) 혹은 아예 존재하지 않는다. 마지막 경우처럼 아예 팀이 앖다면 해야 할 일은 명확하다. 새로운 리서치 팀을 만드는 것이다. 하지만 앞의 두 경우는 다소 불분명하다.
필자는 웹 리서치 팀을 만들고 이들이 웹사이트 분석 담당팀의 바로 옆에 앉아서 함께 일할 수 있는 환경을 만들 것을 권장한다. 각 팀의 성과가 따로따로 종합되면 그 결과는 1.5 정도밖에 나오지 않는다. 하지만 이들이 함께 일할 경우 1 더하기 1은 4라는 결과를 만든다. 정성적 리서치 팀은 정량적 분석 팀에서 나온 인사이트를 활용해서 실제로 어떤 일이 일어나고 있는가에 대한 타당한 결과를 얻을 수 있다. (종종 리서치 담당자는 실제 세계와 동떨어진 결과를 얻기도 한다.) 정량적인 데이터를 다루는 팀은 정성적 분석 결과를 바탕으로, 고객과 그들의 관점에 훨씬 가까이 다가갈 수 있다. (옴니추어를 쓰든 웹트렌드나 비주얼 사이언스를 쓰든 이렇게 되기는 매우 힘들다.)
성과를 극대화하는 이런 조직구조를 계획하고, 의사결정자를 설득해서 올바른 지도력을 갖춘 팀을 구성해야 한다.
P.82

보통 고객의 소리를 듣고 벤치마킹을 하고 트렌드를 파악하기 위한 정기 리서치로 가장 많이 활용되는 것은 서베이다. 포어시 리절트(ForeSee Results)나 아이퍼셉션즈(iPerceptions) 등에서 출시한 서베이 제품을 활용하는 것은 비용 대비 효과 면에서 매우 뛰어나다.
P.82

한국의 패널 기반 분석 서비스 업체

  • 미디어채널(www.mediachannel.co.kr): 랭키툴바 사용자 패널 기반으로 사용자 행동 측정 및 분석 서비스 제공
  • 코리안클릭(www.koreanclick.com/): iTrack 소프트웨어를 설치한 사용자 패널 기반으로 분석 리포트 서비스 제공
  • 인터넷 메트릭스(www.metrix.co.kr/): Internet Index™는 RDD방식의 패널 모집 방식에 의한 인터넷 이용자 중심의 웹트래픽 측정
    P.86

다음(Daum) 트렌드차트에서도 키워드 데이터를 제공하고 있다. 다음의 검색창에서 관심 단어 뒤에 ‘트렌드 차트’를 붙이거나 비교하고 싶은 단어와 단어 사이에 ‘vs’를 입력하고 검색을 하면 해당 검색어에 대한 검색추이와 성별, 연령, 지역별 트렌드를 나타내는 그래프를 제공한다.
P.88

사용성테스트 방법 상세
P.94 ~ 97

마이크로소프트 애드센터 랩(adlab.msn.com)에서는 훨씬 상세한 정보를 볼 수 있다. 모든 웹사이트 사용자의 나이와 성별, 기타 신상정보를 예측할 수 있다. 관련된 키워드군을 모아 주는 키워드 클러스터링이나 키워드 예측, 검색 퍼넬(search funnel: 사용자가 여러분에 관한 키워드를 입력한 바로 앞이나 뒤에서 어떤 키워드를 검색했는지), 키워드 확장 서비스도 제공한다. 웹사이트를 방문한 사용자에게 어떤 상업적 의도가 있는지 파악하게 해 준다.(예를 들어 여러분 사이트의 방문자와 경쟁사 사이트의 방문자 중 누가 더 많이 구매를 목적으로 방문했는지)
P.89

서베이 준비 1번 항목. 핵심이다.
P.109

상관관계가 핵심이다
P.111

전문가와 함께하라 … 정신없고 시간이 많이 걸리는 기술적인 작업에 시달리는 대신 부가가치를 만드는 분석 작업에 집중할 수 있다.
P.114

예를 들면 이런 식이다. 질문: 우리 웹사이트를 좋아하십니까? 답변: 7(전체를 10으로 봤을 때). 이 답변은 좋은 것인가 나쁜 것인가?
외부 벤치마크는 컨텍스트를 파악하는 좋은 수단이다. …
미국고객만족지수는 그런 벤치마크 중 하나다. …
한국의 국가고객만족지수(NCSI, National Customer Satisfaction Index)는 다음 사이트에서 확인할 수 있다. http://www.ncsi.or.kr
P.114

대부분의 서베이는 나온 결과를 한 번 읽고 끝나 버린다. 의도를 가지고 궁금한 질문을 만들고 서베이를 진행하고 끝난다. 이것도 좋다. 하지만 서베이는 지속적인 축정 시스템으로서 매우 강력한 힘을 갖는다.
웹사이트에서 지속적으로 서베이를 한다는 것은 방문자의 시시각각의 변화를 항상 지켜보게 된다는 의미다. 또한 시즌성 이슈나, 외부 요소(보도자료나 회사와 관련된 사건), 마케팅 캠페인, 갑작스런 블로그에서의 반응 등을 고려할 수 있다는 큰 장점을 갖게 된다. 이런 요소들은 가끔씩 단발적으로 측정되고 분명하게 분석되지 않는다.
P.116

어떠 웹 비즈니스에서든 웹사이트에서 지표와 리포트를 받아본 후의 첫 번째 도취감(실제로 그렇게 된다)이 가라앉은 후에는 한 걸음 물러나 다음과 같은 질문을 하는 경향이 나타난다. “이 웹사이트는 우리 회사에 어떤 기여를 하고 있지?”
이것은 대혼란을 일으키며 새로운 일들을 하게 한다. …
P.120

장기적인 성공을 위해서는, 웹사이트 분석 프로그램의 중심에 웹사이트가 기업을 위해 무엇을 하고 있는가가 아니라 다음과 같은 질문을 둬야 한다. “웹사이트가 고객을 위해 무엇을 하고 있는가?”
P.121

핵심 경영진(조직에서의 위치가 높을수록 좋다)에게 가서 답을 구하고자 애쓰고 있는 비즈니스 질문이 무엇인지 정중하게 물어볼 것을 권한다.

여기서 확고한 비즈니스 질문의 예를 살펴 보자.
• 웹사이트에서 앞으로 3개월 동안 매출을 15% 증가시킬 방법이 있을까?
• 가자 생산적인 인바운드 트래픽은 어디에서 만들어지는가? 어떤 트래픽 소스를 놓치고 있는가?
• 고객이 콜센터로 전화를 걸어야 한다고 느끼게 하는 대신 셀프 헬프를 이용해 문제를 직접 해결하게 하는 더 좋은 방법이 없을까?
• 웹사이트가 우리의 전화 채널에 미치는 영향은 무엇인가?
• 웹사이트를 어떻게 개선해야 더 많은 고객이 우리의 전도사로 활약하게 할 수 있을까?
• 웹사이트에서 가장 영향력 있는 콘텐츠는 무엇인가?
• 웹사이트에서 브랜드 가치를 창출하고 있는가?
• 트라이얼을 설명한 화면이나 플래시 데모는 웹사이트에서 잘 작동하고 있는가?
• 고객이 웹사이트에서 직면하게 되는 상위 5가지 문제는 무엇인가?
• 웹사이트에서 1,000원을 벌기 위해 들어가는 비용은 얼마인가?
• 웹사이트가 오프라인 판매에 미치는 영향은 무엇인가?

모든 효과적인 웹사이트 분석 프로그램이 갖춰야 할 가장 중요한 기본 요소는 진짜 비즈니스 질문을 묻고, 그 질문을 이해하고, 답을 찾기 위해 필요한 어떤 것도 할 수 있는 자유를 얻는 것이다.

제일 초반에 비즈니스 질문을 찾는 것으로 전체 작업을 시작하라. 웹사이트 분석 툴을 갖거나, 어떤 사이트며 그 사이트가 무엇을 하는지 알기 전에. 그러면 여러분은 영광의 길로 가게 될 것이다.
P.124 ~ 125

전체 예산의 10%는 툴에, 나머지 90%의 예산은 인사이트를 책임질 인력(브레인)에 쓰여야 한다는 것이다. 이것이 성공적인 웹사이트 분석의 명백한 비결이다.
P.126

대부분의 웹사이트 분석 툴이 거의 동일한 지표를 보여 준다. 한 가지 숨겨진 차이점은 이러한 거의 모든 ‘표준 지표’를 업체마다 다르게 계산한다는 것이다. 이것을 선별해 낼 필요가 있다.
P.127

웹사이트 분석 블로그 목록
P.132

[훌륭한 웹사이트 분석가는] 정량적 방법과 정성적 방법에 모두 능숙하다. 클릭 스트림 데이터는 잘해봤자 전체 대이터 소스의 35% 정도를 차지하게 된다. (3대 요소 분석법) 나머지는 성과나 정성적 데이터(‘왜’라는 이유를 알려 주는)에서 나온다. 훌륭한 분석가는 수치를 파싱하는 것만큼이나 고객을 관찰하고, 그들의 말을 이해하고, 무언의 의도를 추측하고, 랩 유저빌리티 테스트를 통해 인사이트를 수집하는 일에 모두 능숙해야 한다.
P.133

[훌륭한 웹사이트 분석가는] 열정적인 탐색가다. 리포팅은 직접적이다. 인풋과 아웃풋, KPI[핵심성과지표], 테이블과 열이 존재한다. 분석은 그렇게 직접적인 것이 아니다. 따라할 수 있는 정해진 길이나 답할 수 있는 질문이 정해져 있는 것도 아니다. 분석을 하려면 열린 마음과 매우 높은 수준의 탐구심이 필요하다. 불분명한 비즈니스 질문을 들었을 때, 그러한 질문에 답하기 위해 데이터를 활용할 수 있는 더 나은 참신한 방법을 찾고자 하는 깊은 열망도 필요하다. 훌륭한 분석가는 ‘만약’이라는 상황이나 그렇게 되면 분석이 어떻게 될지 걱정하지 않는다. 그것은 나중으로 미뤄두고, 가능성과 불분명한 것을 찾아나선다.
P.133 ~ 134

이제 웹사이트 분석은 기술 직무라기보다는 비즈니스 직무(마케팅이나 영업, 업무지원)에 훨씬 가까워졌다. 이것은 리포트와 지표, 분석, 통합, 업무의 책임 등 모든 것에 영향을 미친다.
P.140

데이터 수치들이 일치하지 않는 근본 원인을 찾기 위해 데이터 문제에 깊이 빠져들고자 하는 충동을 거부해야 한다. 특히 10% 이내의 차이일 때는 더욱 그렇다.
이것은 많은 시간이 소요되는 무익한 작업이다. 게다가, 이유라고 할 수 있는 것들을 찾아낼 때쯤에는, 데이터가 맞지 않는 새로운 이유가 생겨나 있을 것이다(최소한 거시적인 차원에서라도).
P.158

고객이 브라우저를 열어둔 채로 다른 곳으로 이동해 웹사이트를 이탈했다면 … 얼마나 오래 머물렀는지를 측정할 방법이 전혀 없다. 이 경우 툴은 고객이 그 마지막 페이지에서 0분(혹은 0초)을 보냈다고 알려줄 것이다.
… 많은 방문이 한 페이지로 끝나고 체류시간이 0초로 기록된다면, 평균 체류시간은 바보 같은 평균이 될 것이다. … (그리고 이런 사용자가 대다수이기 때문에, 꽤 큰 영향을 미치게 된다)
… 데이터에서 한 페이지 방문을 모두 제외해 보자. 그래프는 상당히 달라질 것이며(또한 보다 똑똑해질 것이다) …
P.191 ~ 192

방문수: 정해진 시간 내 발생하는 모든 세션의 합
순방문자수 : 정해진 시간 내의 모든 고유한 cookie_id의 합

예를 들어 필자가 뉴욕 타임즈를 매일 읽는다고 하자. 필자가 지난주에 하루에 한 번씩 웹사이트를 방문했다면 지표는 다음과 같이 나타날 것이다.

• 방문수 : 7
• 순방문자수 : 1

같은 활동을 한 달 동안 했다면, 지표는 다음과 같을 것이다.

• 방문수 : 30
• 순방문자수 : 1

순방문자수를 리포팅할 때는 웹사이트 분석 애플리케이션이 진정으로 고유한 방문자만을 트래킹하고 있는지 확인해야 한다. 어떤 애플리케이션에서는 필자의 활동에 대한 주간 리포트에 다음과 같이 기록하는 것이 기본 설정인 경우가 있다.

• 방문수 : 7
• 순방문자수 : 7

이 경우에 애플리케이션은 일별로 고유한 방문자수를 더하고 일주일에 대한 매일매일의 개별 순방문자수의 합으로 전체 순방문자수를 계산한다. 이것은 순방문자수를 계산하는 최적의 방법이 아니다.
P.186 ~ 187

필자는 개인적으로 반송률(Bounce Rate)이라는 지표를 매우 좋아한다. …

반송률 : 여러분의 웹사이트에 10초 이내로 머무른 트래픽의 퍼센티지

시간 제한에 있어 정해진 규칙은 없다. 많은 버전을 실험해 본 결과(예를 들어 한 페이지만 보고 나간 사용자나 5초 이내 방문, 15초 이내 방문 등), 베스트 프랙티스의 관점에서 10초가 가장 적합하다는 결론에 이르렀다. 어떤 것에 오래 관심을 기울이기 힘든 이런 세상이지만, 사이트에서 방문자가 원하는 것을 제공하려면 방문자가 최소한 10초는 그 사이트에 머물러야 한다. 10초가 길다고 생각된다면, 5초로 해도 좋다.
반송률을 측정하는 기준으로 페이지수가 아닌 시간을 사용할 것을 권장한다(위에서 언급한 이유 때문에).
P.197 ~ 198

상위 진입 10개 페이지를 홈페이지[첫 화면]만큼이나 중요하게 다루고 있는가? 즉시 상위 진입 페이지 10개를 개선하라. 바로 이 페이지가 웹사이트에 대한 첫 인상을 좌우하기 때문이다.
P.208

전체 방문자와 비교해 봤을 때 검색 엔진에서 유입된 트래픽은 매우 다른 링크(데스티네이션[외부 사이트])로 이탈한다는 사실에 주목하라. 이것은 전체 트래픽 대비 검색 엔진 트래픽의 방문 의도에 대해 훌륭한 인사이트를[통찰을] 제공한다.
P.212

웹사이트 운영자의 90% 정도는 홈페이지[첫 화면]와 지나치게 사랑에 빠져 있으며, 이 페이지를 완벽하게 만들려고 너무 많은 시간을 투자한다. 실제로는, 사이트 트래픽의 절반이나 그 이하 정도만 홈페이지[첫 화면]를 본다.
P.226

매우 간단하고 찾아 보기 쉬운 여섯 개의 리포트를 생성함으로써, 몇 주 내에 다음 내용을 명확하게 이해하게 될 것이다.

*방문자가 어디로부터 왔는가?
*어떤 검색 엔진과 키워드가 여러분의 사이트로 트래픽을 보내고 있는가?
*방문자들은 어떤 콘텐츠(웹 페이지)를 흥미로워하는가?
*홈페이지가 얼마나 가치있으며 거기서 무엇을 손볼 수 있는가?
*웹사이트 상위 페이지에서 방문자가 어떻게 행동하며 이 페이지에서 콘텐츠(특히 링크)가 효과적으로 기능하는가?
*웹사이트의 첫인상은 어떠하며 어디서 가치있는 트래픽이 유입되고 있는가?

이 모든 리포트는 비즈니스의 최종 목표에 기여할 수 있는 사이트 최적화 방법을 포함하고 있다.
방문자수나 재방문자수, 보여진 페이지수 등의 ‘명백한’ 지표는 이 권장 리스트에 포함디어 있지 않다는 것에 주목하라. 이러한 지표는 여러분의 초기 노력에 혼란을 주기 쉽다.
P.230

전자상거래 웹사이트에서 할 수 있는 가장 기본적인 일 중 하나는 목표에 따른 측정이다. …
… 그래프에 목표가 포함되지 않았다면, 1월이 얼마나 훌륭한 비즈니스 성과를 거둔 달인지 인지하지 못했을 것이다. [1월의 매출은 다른 달들과 특별히 다를 바가 없지만, 1월의 목표 그래프는 굉장히 낮아서, 목표에 비해 실제 매출을 2배 이상 거뒀다.]

지표를 위한 목표는 비즈니스 니드에 따라 달라진다. 하지만 최소한 아래 세 가지 항목에 대한 목표는 세울 것을 권장한다.

*월별(주간) 매출
*상위 세 가지 고객 획득 전략에 대한 순방문자수
*상위 세 가지 고객 획득 전략에 대한 전환률

단순화할수록 분석에 필요한 노력은 크게 절감되고 핵심에 집중할 수 있다.
[상위 세 가지 고객 획득 전략은 정해져 있는 것이 아니라, 각자의 웹사이트에서 추진하고 있는 전략을 말한다.]
P.235 ~ 236

자유로운 형식으로 답변할 수 있는 주관식 질문을 던져보면 좀 더 거시적인 관점에서 고객 만족도에 관한 이해를 높일 수 있다. 던져볼 수 있는 질문은 다음과 같다.

*오늘 당신은 구매를 목적으로 방문했다가 결국 구매를 하지 않았습니다. 그 이유는 무엇입니까?
*당신에게 보다 만족스럽고 효과적인 경험을 제공하기 위해서 우리 웹사이트가 어떻게 개선됐으면 좋겠습니까?
*과업을 완료할 수 없었다면, 원래 사이트에서 하려고 했던 일이 무엇입니까?

전자상거래 사이트의 목적은 판매다. 하지만 동시에 고객이 거기서 원하는 일을 하도록 도울 수 있어야 한다.
P.238

고객 지원 웹사이트나 이와 비슷한 목적을 가진 웹사이트에서 방문자를 측정하는 것은 거의 무의미하다. 고객 지원 사이트는 ‘수요를 발생’시켜야 하는 비즈니스가 아니다. 따라서 방문자가 성공 측정에 무슨 역할을 하겠는가? 대개 웹사이트에 얼마나 많은 방문자가 왔는지는 신경쓰지 않는다. 신경 써야 할 것은 방문자 중 몇 명에게 도움을 었는가와 그중 얼마나 많은 사람이 진실의 순간에 긍정적인 경험을 했는가다. 여러분은 물론 관련자 모두가 이 점을 깊이 명심해야 한다.
P.239

대부분의 웹사이트 분석 패키지는 고객 지원 웹사이트에서 인사이트를 제공하는 능력이 매우 제한돼 있다. 이유는 간단하다. 그것들은 클릭을 측정하는 것이지 클릭 뒤에 있는 사람의 마음이나 머릿속을 측정하지는 못하기 때문이다. 예상할 수 있겠지만, 이 두 가지 요소는 여기서 매우 중요하다.
… 아마도 가장 비용 대비 효과적이며 확장성 있는 선택은 웹사이트에서 연관된 서베이를 진행하는 것이다. 자세한 내용은 3장을 살펴보라.
여기에 놀랍도록 강력한 세 개의 지표가 있다. 여러분이 측정해야 할 것이 바로 이것이다.

*문제 해결률 : 몇 퍼센트의 응답자가 자신의 문제를 해결할 수 있었는가?
*시의적절함 : 몇 퍼센트의 응답자가 문제 해결에 걸린 시간에 대해 만족했는가?
*추천 의향 : 몇 퍼센트의 응답자가 서비스에 만족해서 이 사이트를 다른 사람에게 추천하고자 했는가?
P.244

[블로그 통계 분석에 사용할] 추천 지표를 측정하는 데 쓰이는 공식은 다음과 같다.

*빈번도 = 포스트의 수 / 시간(개월 수)
*순수 저자 기여도 = 포스트의 단어 수 / 포스트의 수

필자의 블로그에서 빈번도는 9.6이며 순수 저자 기여도는 1,698이다. 일반적으로 블로거에게는 매우 높은 빈번도가 기대되며, 낮은 기여도는 괜찮다고 판단된다.
P.249

태생적으로 블로그는 소셜한 특징을 띠며, 주요 존재 이유 중 하나가 독자를 대화에 참여시키는 것이다. (그렇지 않다면 블로그나 블로그 포스트 대신 웹사이트나 웹 페이지를 운영할 것이다.) 대화는 여러 가지 형태로 발생하지만, 가장 단순한 혙애는 독자가 블로그의 코멘트나 자신의 블로그 포스트(트랙백 전송)로 대화에 참여하는 것이다. 대화율을 파악하는 공식은 다음과 같다.

대화율(퍼센트) = (특정 기간 내 코멘트의 수 + 트랙백의 수) / 블로그에서 해당 기간에 포스팅된 포스트의 수

… 필자의 블로그 대화율은 7개월 간 약 12 정도로 계산된다. 이것은 대부분의 블로그에 비해 상당히 높은 수치다. 여기서 중요한 것은 여러분이 단순히 포스트를 게시하고 일방적으로 말을 쏟아내는 것이 아니라 독자들을 대화에 동참시키고 있다는 사실이다. (블로그 역시 단방향 매체로 활용될 수 있으나, 그것은 블로그가 아니라 웹사이트일 것이다.)
P.250 ~ 251

내부 사이트 검색은 어떤 사람이 웹사이트를 방문한 다음 정보를 찾기 위해 그 안에서 검색을 사용했을 때 발생한다. 놀랍게도 자신의 웹사이트 안에서 일어나는 검색 패턴에 관심을 기울이는 회사는 많지 않다.

간단히 구글 지표로 검색해 보니, 어떤 웹사이트에서든 최소 10%는 해당 사이트를 내비게이션하는 데 내부 검색을 이용하는 것으로 보인다. … 외부 검색엔진이 웹에서 정보를 찾는 주요 수단으로 성장해 갈수록, 사이트에 도달한 다음에도 비슷한 방법으로 정보를 찾으려는 경향이 심해진다.
P.260

[외부 검색 키워드와 내부 검색 키워드] 이 두 개의 키워드 셋은 공통점이 거의 없다. 방문자의 의도 자체가 매우 다르기 때문이다. … [외부 검색으로는] 일반적인 분야를 검색 … 하지만 일단 웹사이트에 도달하면 그들은 보다 구체적인 것을 찾는다.

내부 검색 데이터는 고객의 의도를 이해하고 사이트의 경험을 제고할 수 있게 돕는다. … 방문자가 무엇을 찾으려고 사이트에 왔으며 그것을 잘 찾을 수 있게 도울 수 있는 일이 무엇인지 생각해 보라.

내부 검색 데이터는 사이트에서 ‘고장난’ 것이 무엇인지에 대한 힌트를 제공한다. … 사람들이 쉽게 찾을 수 없는 것이 무엇인지 혹은 완전히 빠져 있는 콘텐츠가 무엇인지에 대한 힌트를 준다.
P.264

내부 검색 결과의 목표는 상위 5개의 검색 결과 링크에 클릭 밀집도가 집중되어 다음 페이지를 클릭할 필요가 없게 만드는 것이다.
P.267

내부 검색 결과 이탈률 … 이것은 검색 결과가 잘못됐는지를 파악할 수 있는 대표적인 지표다. 또한 사용자의 이탈을 유도하는 키워드는 시급하게 재검토하고 업데이트할 필요가 있는 요주의 대상이다.
P.267

흥미로운 사실은 마케팅 전문가 사이에서 PPC[클릭당 지불 광고]가 방문자를 몰아 주기는 하도 들어가는 비용이 지나치게 높고 또한 고객과의 장기적인 관계맺기나 경쟁사 대비 우위를 유지하는 데 취약하다는 인식이 확산되고 있다는 점이다.
P.270

보도자료 : [검색엔진 최적화와 관련해] 점점 쇠락해 가는 방식일지도 모른다. 하지만 아직까지는 여러분의 웹사이트와 주요 비즈니스 와이어나 피알윕, PR 뉴스와이어와 같은 에이전시에 보도자료를 업로드하는 것이 SEO에 큰 도움이 된다. 보도자료를 최적화해 여러분의 사이트로 역링크가 걸리게 하고 가장 중요하고 관련도가 높은 키워드가 정확하게 포함될 수 있게 하는 것은 관련된 페이지의 랭킹을 개선하는 훌륭한 방법이다.
P.272

[검색엔진 최적화와 관련해] 가장 가치있는 콘텐츠를 보안(https) 페이지에 두지 마라. 스파이더는 대체로 그런 페이지를 인덱스하지 않는다.
P.275

SEO[검색엔진 최적화] 활동의 효과를 측정하는 것은 과학인 동시에 예술이고, 일정 부분은 ‘신념에 기반한 주도’다.
P.275

이메일은 … 최우선의 커뮤니케이션 수단은 아닐지라도, 오늘날 거의 모든 사람이 이메일 주소를 하나씩은 갖고 있으며 실제로 사용하고 있다.
P.292

진정한 실천적 인사이트는 [통찰은] 통합된 [모든 정보 한데 뒤섞어 놓은] 데이터가 아니라 세그멘테이션 [특정 특징에 따라 방문을 분류해서 관련 통계를 내는 것]에서 나온다.
P.294

이메일 분석을 수행할 때 흥미로운 점 중의 하나는 수치들이 전체적으로 매우 낮은 경향을 띤다는 사실이다. 일반적으로 수십만 통의 메일을 발송해도 개봉되는 메일의 수는 만 개에도 못 미치기 때문이다. 이 수치를 더 세분화해서 세그멘테이션[분류]하면 전체 퍼센티지는 더 낮아질 수밖에 없다.
P.294

성공적인 성과 측정을 위한 최고의 팁은 캠페인을 시작하기 전에 미리 목표를 만들라는 것이다. 당연한 말처럼 들리지만, 대부분의 비즈니스에서 실천하지 않는 부분이다. 목표에 대해 질문하는 것은 프로세스레 훈련의 요소를 끼워 넣는 것이며 성공을 측정하고 성과와의 갭을 확인하게 해 준다. 전환율[잔체 방문 중 성과를 낸 비율]이 고작 3%라 할지라도(어떤 종류의 이메일 캠페인에서는 꽤 괜찮은 수치다), 기준이 되는 성공의 목표가 4%였다는 이 수치는 성공 여부를 판단함에 있어 전혀 다른 의미를 띠게 된다.
P.295

이메일 분석 오류 피하기
[길어서 다 못 쓰지만 유용하므로 필요하면 책을 찾아서 본다]
P.297

멀티채널[온오프라인에서 고객에게 영향을 미친 모든 것] 분석에서의 문제는 리포팅이 아니다. 문제는 분석할 데이터를 어떻게 얻느냐 하는 것이다.
P.302

오프라인에서 온라인으로 이동하는 행동과 캠페인 트래킹하기
[길어서 요약 메모한다.

  1. 리다이렉트되는 URL을 제공해서 파악한다.
  2. 쿠폰을 입력하게 한다.
  3. URL과 전화에 동시에 공유 트래킹 코드를 넣는다. URL이야 파라미터로 전달하면 되고, 전화는 전화번호. 그래서 같은 캠페인에 대한 주문 방식으로 웹과 전화 중 어디서 더 많은 수익을 냈는지 확인 가능하다.
  4. 온라인 설문
  5. 대기업라면 그냥 시장조사 ]
    P.302 ~ 304

온라인에서 오프라인으로 이동하는 캠페인 측정하기
[길어서 요약메모한다.

  1. 인쇄 가능한 쿠폰으로 추적
  2. 대기업이면 걍 시장조사
  3. 구매 영수증에 설문URL을 적어서 설문 유도
  4. 웹사이트에서 매장 위치를 찾아 보는 방문자를 추적해 둔 뒤 그게 오프라인 매장 영업에 영향을 미쳐는지 추측해 보기(찾은 사람이 많은 매장의 매출이 올랐나?)
  5. 방문자나 캠페인 도착 페이지별로 고객센터 전화번호를 다르게 세팅한다. 적어도 웹사이트에 소개한 고객센터 번호를 다르게 표시한다.
  6. 웹에서만 받을 수 있는 프로모션 코드를 주고 전화 주문시 말하게 한다. ]
    P.305 ~ 306

테스트의 필요성에 대한 배경 이해하기
고객은 실행할 수 있는 해결 방법을 말해 주지 않는다. …
가장 혁신적인 사이트 경험이라도 내일이면 구식이 된다. …
직원들은 대개 고객이 무엇을 원하는지 알지 못한다. 대부분의 기업에서 웹디자인에 관한 의사결정을 할 때 HiPPO(High Paid Person’s Opinion)가 가장 큰 영향력을 발휘한다. HiPPO란 가장 높은 봉급을 받는 사람의 의견이란 뜻이다.
P.315

실험과 테스트 방법론에 대한 개괄 이해하기
비즈니스 개념으로서 실험은 새로운 것이 아니다. 마케터는 수년간 오프라인에서 테스트를 해 왔다. 무엇이 TV에서 가장 효과적인지 알아내기 위해 다양한 광고가 정기적으로 테스트돼왔다. … 그들은 다양한 프로모션과 제품, 크리에이티브, 레이아웃, 콘텐츠 등으로 저 유명한 다변량 테스트를 실행해 왔다. 단지 카탈로그나 우편을 통해서 해왔을 뿐이다.
P.317

아이디어를 제시하기 전에 먼저 강조하고 싶은 것은 어떤 웹 비즈니스도 동일하지 않다는 것이다. 모든 비즈니스는 독특하며 고유한 비즈니스 환경(인력, 전략, 목표 등)을 갖추고 있다. 따라서 여러분의 웹사이트에서 테스트할 아이디어 역시 고유한 것임을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 다른 모든 사람에게 효과를 거둔 아이디어가 여러분에게는 통하지 않을 수 있다.
P.327

테스트를 통해 얻을 수 있는 가장 손쉬운 수확은 페이지를 최적화하는 것이다. 웹사이트에서 가장 중요한 몇 개의 페이지를 파악해서 그 페이지를 누가 관리하는지와 이 페이지의 목적이 무엇인지 알아낸다. 그 다음 A/B 테스트나 다변량 테스트를 통해 이 페이지를 최적화한다.
P.328

지금까지 필자가 본 가장 급진적인 콘텐츠 테스트 페이지는 페이지에 있는 모든 말을 없애는 대신 한 줄의 텍스트로 대체한 다음, 해김 비즈니스 목표의 성취에 있어서 이 새로운 아이디어가 얼마나 기여하는지 그 효율성을 측정했던 것이다. (이 방식은 마법처럼 놀라운 성과를 거뒀다.)
P.330

[테스트로] 기대할 만한 가장 고무적인 사실은 테스트가 아이디어의 민주화를 촉진한다는 사실이다.
과거에는 직급이 높은 사람의 아이디어가 승리했다. 하지만 이제는 테스트를 통해 훨씬 값싸게 수많은 좋은 아이디어를 앋고 낮은 비용(시간과 돈)으로 아이디어를 구현한 다음 고객에게 직접 어떤 것이 가장 좋은지 말해 달라고 할 수 있다.
P.332

테스트 시나리오가 아닌 가설을 말하라
종종 사람들은 와서 이렇게 말한다. “나는 여러 종류의 제품 박스 사진을 테스트하고 싶습니다. 이 이미지를 텍스트와 섞어서 보여줄 수 있습니까? 우리는 다양한 프로모션[광고]도 테스트해 봐야 합니다.” 여기서의 황금률은 다음과 같다. 항상 가설에수 시작하라. 절대로 테스트 상세 내용이나 테스트 시나리오로 시작하지 마라.
그 사람에게 질문해 보라. “당신의 가설은 무엇입니까?” 이 질문을 받으면 사람들은 놀랄 정도로 움츠러들며 한 발 물러선다. 대부분 그만큼 깊이 생각해보지 않기 때문이다.
이 질문의 마법은 사람들로 하여금 한 걸음 물러서서 생각을 해보게 한다는 것이다.
P.334

필자가 외부에서 테스트에 대해 발표할 때는 우선 내가 완전히 틀리게 판단했음를 입증한 최근 서너 번의 테스트 사례를 이야기한다. 이로써 특정인의 지배적인 위견이 옳지 않을 수 있음을 전달하는 것이다.
P.333

모든 잘 다듬어진 전제는 명확한 성공 측정 기준을 포함한다. (그것으로 어떤 테스트 버전이 최후의 승자인지 판가름한다.) 전제에 성공 측정 기준이 포함돼 있지 않다면, 그것은 상세하게 고려된 전제가 아니다.
P.335

성공 지표를 정의했다 하더라도 그 다음으로 많이 저지르는 중요한 실수는 어떤 기준으로 ‘승리’를 판단할지에 대한 구체적인 조건을 설정하지 않는 것이다.

전환율 개선을 위한 테스트를 시작한다고 상상해 보자. 훌륭하다. 그렇다면 어느 정도로 전환율이 개선돼야 한다고 생각하는가?
P.335

모든 사람(개발자, 마케터, 경영진 등)을 테스트에 참여시킬 수 있는 간단한 방법중 하나는 결과를 놓고 내기를 걸게 하는 것이다. (합법적인 선 내에서.) 우리는 모두 내기를 좋아한다. 그리고 바로 이것이 자신에 대한 테스트가 될 수 있기 때문에 모두들 이기는 쪽에 내기를 걸고자 할 것이다. (자신감 부족을 고민할 필요는 없다.) 내기는 작게 하라. 성공 지표나 어떤 테스트 버전이 이길지 맞추는 데 모두가 1달러 정도를 거는 것으로 충분하다.
이 간단한 권장사항의 효과는 테스트 기간 내내 계속된다. 사람들은 계속해서 어떤 버전이 선두에 있는지 와서 물어보면서 복잡한 측정에 대한 내용을 배워가게 될 것이다. 테스트 승자가 발표되면, 내가에 진 사람은 자신이 졌다는 사실을 납득할 때까지 모든 성공지표를 꼼꼼히 들여다 보며 그 정의와 계산 방식을 확인할 것이다. 결국 그들은 그 무엇보다 가장 효과적인 방법으로 테스트에 대해 학습하게 된다.
P.338

[테스트를 할 때 사전에 정의해야 하는 것들 :
길어서 항목만 나열한다. 자세한 내용은 책을 보라.
전체 정의
비즈니스 케이스
테스트 대상
테스트 상세 내용
성공 측정(분석가나 마케터가 기입)
성과를 바탕으로 취해야 할 행동 ]
P.342 ~ 343

분석 결과를 실천에 옮기는 실행 가능성이라는 거대한 산을 옮기는 일은 사람과 마음가짐, 역할, 책임, 기존 프로세스, 사회적 환경, 취향, 사내 정치 등을 모두 아우르는 복잡한 도전이다.
한 마디로 정치라는 말이네 – 형우
P.346

한국의 국가고객만족지수는 다음 사이트에서 확인할 수 있다. http://www.ncsi.or.kr – 옮긴이
[대기업의 고객만족도와 자사의 고객만족도를 비교해 볼 수 있다]
P.349

이번 주 수요일의 수치를 지난주 같은 시간의 수치와 비교해보면 시즌성에 대한 또다른 컨텍스트를 얻을 수 있다. …
이를 응용해 13갸월 동안의 트렌드를 확보해서 연간으로 동일 월의 지표를 비교하거나 데이터를 작년 같은 분기와 비교할 수 있다. (월 스트리트에서 매우 흔히 쓰이는 방법이다.)
P.353

순방문자(가능한 주문을 할 가능성이 높은 바람직한)를 늘리기 위해서는, 다음과 같은 질문을 해야 한다.

주문을 늘리기 위해서는 다음과 같은 질문을 해야 한다.
[이후 한 페이지에 걸쳐 질문 목록이 이어진다. 기니까 패스. 책을 참고하라.]
P.357 ~ 358

목표 설정에 대한 마지막 팁은 특히 웹에 관련된 것이다. 웹을 두고 주로 5년 간의 목표를 설정하는 경향이 있는데, 대개는 쓸모가 없다. 우리는 2년 앞도 예측할 수 없기 때문이다. 상황은 너무 빠르게 변화한다. 따라서 다음과 같이 해 보라.
*실질적이고 구체적인 6개월 간의 목표를 수립하라.
*약간의 변경의 여지는 있지만, 그래도 그네 따라서 행동할 수 있는 12개월간의 목표를 설정하라.
*꼭 필요한 경우에는, 24개월 간의 목표를 설정하라. 하지만 이것이 거의 어림짐작이라는 사실을 명시적으로 밝혀라.
P.359

핵심 문제는 무엇이 가장 핵심적인 지표인지 파악하고 그러한 지표의 퍼포먼스[효과]를 행동을 끌어낼 수 있는 방식으로 커뮤니케이션 하는 것이다.
P.360

진정으로 행동을 유도할 수 있는 핵심적인 지표를 찾아내는 데 시간을 들여야 한다. 사소한 지표 하나하나에 관심을 기울일 만큼 한가한 사람은 없다. …
일반적으로 통용되는 규칙에 따르면 대시보드에는 10개 이상의 지표가 포함되면 안 된다. 이 모든 지표에는 목표가 있어야 하며 이 지표의 대부분을(전부는 아닐지라도) 세그멘테이션해야 한다는 사실을 기억하라.
P.363

대시보드가 한 페이지 안에 들어오지 않는다면 대시보드 대신 리포트를 만들어라. 이 규칙에 덧붙일 사항은 다음과 같다.

*페이지 크기 = A4
*프린트 여백 = 최소 0.75인치[1.9cm](가로세로 모든 면에 대해)
*폰트 크기 = 최소한 10(지표에 대해서), 최소한 12(목표와 벤치마크[비교]에 대해서)

여기서 애매한 점은 없을 것이다.
이 규칙은 중요하다. 지표를 섹션으로 나누는 데 있어 심고 있는 고민을 하도록 유도하기 때문이다. 너무 많은 데이터가 끼어드는 것을 막고, 대이터 프레젠테이션이 쉬워지며, 대시보드를 쉽게 이해할 수 있고(그래서 결국 행동을 유도할 가능성을 높이며), 가지고 더니기 쉽다. (비즈니스 퍼포먼스 전체 내용을 담은 한 장짜리 종이를 가지고 다닐 수 있다는 장점을 저평가하지 마라.)
P.365

대시보드의 시각적 완성도는 생각보더 훨씬 더 큰 영향을 미친다. 예쁜 대시보드를 만들기 위해 노력하자.
P.367

[예컨대] 방문당 페이지뷰를 CEO의 목표에 올바르게 매핑할 수 있다면, 분명한 조준선이 있는 것이다. 그럴 수 없다면, 그것은 좋은 지표가 아니다.
P.369

대부분의 대시보드는 아주 빨리 현실과 무관한 것이 되고 만다. 특히 웹에서는 더더욱 그렇다. 비즈니스가 광속으로 변화하기 때문이다.
P.369

담당자가 탁월한 지원 구조 엇이 성공적으로 지표를 개선할 수는 없다. 이런 경우 적절한 리소스가 지표 담당자에게 제공되어 그들이 책임진 역할을 수행할 수 있는 환경을 만드는 것은 상위 경영진과 CMO위 책임이다.
P.372

프로세스를 어떻게 문서화할지는 중요하지 않다. 중요한 것은 핵심적인 프로세스를 정의하고 그것의 예측 가능성을 개선하고, 복잡도와 비효율성을 줄이며, 명확한 목표와 역할, 책임을 설정해 고객의 기업과 직원에게 만족을 줄 수 있도록 시도하고 있다는 사실이다.
P.380

여러분 사이트에 대한 알렉사 순위를 확인하지 마라. (올바른 내용을 얻을 수 없기 때문에 잘못된 해석을 할 수 있다.) 또한 비슷한 성격의 사이트에 대해서만 비교하라. (데이터 수집 방법에서의 왜곡을 가능한 한 중화하기 위해서.)
P.393

구글에는 훌륭한 무료 키워드 확장 툴이 있다. (https://adwords.google.com/select/KeywordToolExternal) 이것을 이용하면 키워드 리스트를 확장해 자신만의 롱태일 키워드(구체적이며 개별적으로는 사용 비중이 높지 않지만 전체를 합산하면 주요 키워드보다 더 많은 비중을 차지하는 키워드 단어와 문구)를 만들 수 있다.

네이버 키워드 광고 서비스(searchad.naver.com)에서도 검색어 확장 서비스를 제공하고 있다.
P.398 ~ 400

위키피디아와 오라일리의 웹2.0 정의. 메모할 만하다.
P.405

대게 경로 분석은 시간과 리소스, 비용의 낭비로 귀결되는 경향이 있다.
P.423

퍼넬 리포트는 페이지나 그룹의 영향력을 이해할 수 있게 한다. 이것은 정말로 돈이 되는 정보다. 어떤 특정한 목표(주문이나 리드, 기술 지원 답변 등)를 염두에 두고 웹사이트를 설계했다면, 퍼넬 리포트는 각 페이지가 사람들로 하여금 해당 성과를 실행하게 하는 대 얼마나 ‘영향력’을 미쳤는지 계산해 줄 것이다.
P.427

결국 모든 사소한 문제가 정리되면, 고객 중심의 웹 전략의 핵심 목표는 어떤 이유로 찾아왔든 사이트를 방문한 사람에게 만족을 주는 것이다. 그 다음이 단기적인 수익이다. 이것은 전환[전환율에서 축정하는 것]을 ‘사이트 방문자가 여러분이 원하는 것을 하는 것’에서 ‘사이트 방문자가 그들이 원하는 것을 하는 것’으로 바꾸는 관점의 변화를 요구한다.
P.433

분석 능력과 함께 최적의 비즈니스 통찰력(매우 뛰어난)을 지닌 인력도 필요하다. 빠른 시간 내에 아무리 많은 데이터가 전달된다 하더라도 수치 자체는 여러분이 좋은 결정을 내리는 데 전혀 도움을 주지 못한다. 그렇게 하기 위해서는 훌륭한 비즈니스 통찰력을 지닌 인력(여러분의 비즈니스와 웹 환경을 정말 잘 이해하고 있으며 풍부한 상식을 갖춘)이 필요하다. 어떤 현명한 사람의 말처럼, 리포팅은 분석이 아니다!
P.441

방문자수의 환상
P.444

인생은 물론 비즈니스에서 유일하게 변하지 않는 것은 ‘변화’뿐이다.
P.445

통계적 중요도 계산기는 다음 URL에서 다운로드받을 수 있다. http://www.teasley.net/free_stuff.htm(혹은 직접 URL은 http://www.teasley.net/statcalc.xls다.) 무어 윌리스 온라인 통계적 중요도 계산기는 http://snipurl.com/calc2에 있다. 분석 그룹(Analytical Group)의 중요도 테스트 툴 http://snipurl.com/sigtest의 온라인 계산기에서도 통계적 중요도를 계산할 수 있다.
P.449

[통계적 중요도에서] 베스트 프랙티스로는 95% 이상의 확신[신뢰도]를 목표로 하라. 항상 그래야 하는 것은 아니지만 그 정도의 수준이 권장된다.
P.450

지표를 보면 최소한 3단계 정도는 세그먼트하고자 하는 절실한 욕구를 가져야 한다.
P.456

그림 14.4는 모든 것을 한데 모아 훌륭한 이야기를 보여 주고 있다. 이달의 방문자 수와 5초 이상 머무른 방문자수(따라서 여러분의 웹사이트를 실제로 사용한), 검색 엔진으로부터 유입된 수치와 보다 구체적으로 구글에서 유입된 수치를 모두 볼 수 있다. 끝으로 구글에서 유입된 트래픽 중 품질이 높은 트래픽의 비율도 볼 수 있다(구글에서 유입됐으며 5초 이상 사이트에 머무른 트래픽으로 추정할 수 있는).
[이런 것을 세그멘테이션이라고 한다.]
P.454

수많은 데이터가 있음에도 그들이 이 데이터를 실천에 활용하지 않는 이유는 여러 가지가 있다. 그 핵심적인 이유 중 하나는 분석이 업무가 아닌 사람은 수치를 분석하고 이해할 시간이 거의 없다는 것이다. 분석가는 session_id와 shopper_id 그리고 evar’와 파라미터, 문자열의 틈바구니를 헤험친다. 하지만 수많은 훌륭한 작업을 통해 도출된 분석은 건조하기 짝이 없는 경우가 많다. 의사결정자가 당장 일어나 행동을 취하지 않는 이유 중 하나는, 분석이 너무나 건조해 쉽게 관심을 기울여 내용을 들여다보기 힘들기 때문이다.
이것은 너무나 기술적인, 즉 건조한 분석과 권장사항을 보다 친화적으로 만들기 위해 노력해야 한다는 것을 의미한다. 비전문가와 비즈니스 사용자의 관점에서 이해하기 쉽게 만들어야 한다. 실천을 끌어내려면 비전문가의 언어로 말할 필요가 있다.
P.457

[방문자별 통계를 보여줄 때, “1페이지 이하 / 3페이지 이하 / 3페이지 이상 & 목표를 달성하지 못한 사용자 / 주문을 한 사용자(목표 달성) / 2회 이상 주문 사용자” 같은 용어를 사용하는 것이 아니라, “1페이지만 본 사람 / 심심풀이 방문자 / 아이쇼핑 사용자 / 1회 구매자 / 충성 고객” 같은 용어를 사용하라.]
P.459

상위 5 레퍼링에 URL에 대한 전환율은 인사이트를 발견할 수 있는 훌륭한 보험 정책이다.
[레퍼링 URL : 방문자가 우리 사이트로 오게 된 힝크가 있는 URL. a.com에서 링크를 클릭해 우리 사이트로 오게 됐다면, 레퍼링 URL은 a.com이다. 구글 아날리틱스에서는 ‘추천 트래픽’이라고 부른다.]
P.465

여러분 역시 에이전시가 하고 있는 기술적인 혹은 운영적인 상시 리포팅을 대신하려고 할 필요는 없다. 그 일은 그들에게 맡겨 둬라. 그들이 가장 잘 할 수 있는 일이기 때문이다. 여러분이 해야 할 일은 이런 지표를 모니터링해 가치를 더하고, PPC 데이터와 웹사이트 분석 데이터를 결합해 더 높은 수준의 분석을 하는 것이다. 바로 이런 작업이 에이전시에서는 절대 할 수 없는 것이다.
P.472

자체적인 영구 쿠키를 사용한다면, PPC[Pay Per Click, 클릭당 지불 광고]로 유입된 트래픽을 ‘기억’할 수 있다. 그래서 동일 고객이 다음번에 방문했을 때 그들이 누구인지 알고 지난번 테스트에서 그들에게 무엇이 통했고 무엇이 통하지 않았는지를 파악해 사이트가 고객과 훨씬 더 풍부한 개인화된 인터랙션을 시작할 수 있다.
P.475

PPC 트래픽에 대해서 여러 개의 관련 목표를 설정하라. 예를 들어 전환율과 함께 해당 트래픽에 대해 서베이를 실시해 고객 만족도나 과업 완료율을 측정할 수 있다. 아마도 다음과 같은 내용을 깨달을 수 있을 것이다. “방문자의 10%가 전환됐지만 나머지는 패이지를 인쇄하거나 기술 지원을 받고 리뷰를 읽으려고 왔는데 사이트가 이들을 만족시키지는 못했군.” 그렇다면 이런 결론에 기반해 관련된 행동을 취해 [광고 등의] 캠페인을 최적화할 수 있다.
혹은 회전율이 높은 사이트라면 월별로 복수 구매[2회 이상 구매]에 대한 목표를 설정할 수도 있다. 이것은 최초 구매에 대한 단순 전환율을 훌륭하게 보완할 것이다.
P.475

대개 사이트 트래픽의 15% 정도가 구매를 하려고 방문하며(구매 의도 방문자) 20% 정도가 리서치를 하려고 방문한다. 이것을 합하면 총 35%가 된다. (물론 상황에 따라 수치는 다를 수 있지만, 여러분이 생각한 수치의 절반 정도밖에 안 될 것이다.)
P.497

역사상 가장 훌륭한 설문 질문 세 가지
*여러분이 오늘 우리 웹사이트를 방문한 목적은 무엇입니까?
*오늘 여러분의 과제를 완료할 수 있었습니까?
*여러분이 오늘 과업을 완료하지 못했다면 그 이유는 무엇입니까?
[번역투긴 하지만 다듬어서 사용하면 될 거다. 상세 설명은 책을 참고]
P.499 ~ 501

웹사이트 분석은 결국에는 내부에서 구현돼야 한다. 그 이유는 다음과 같다.
*웹사이트 분석에 대한 전략적 구현은 기업에 있는 기타 데이터 소스와 통합돼야 한다. …
*일반적인 믿음과는 반대로 의사결정은 구조화된 프로세스가 아니다. 결정은 미팅이나 복도에서의 대화, 1:1 만남에서 이뤄진다. 이런 경우에 정말로 중요한 것은 기업 내부 지식이다. …
P.509 ~ 510

공룡들은 선사시대를 지배했다. 가장 연봉이 높은 이들의 의견, 즉 HiPPO(Highest-paid person’s opinion)가 21세기의 비즈니스 세계를 지배한다.
HiPPO는 여러분의 데이터를 압도한다. 그들은 윕사이트, 기업의 고객들을 옭아맨다. 그들은 자신이 가장 잘 안다고 믿는다. (그리고 때때로 실제로 그렇다.) 그들이 회의에 참석하는 것만으로도 아이디어는 막혀버린다.
이 문제에 대한 해결책, 그리고 HiPPO와 대립했을 때 ‘승리’할 수 있는 방법은 의사결정을 객관화하는 것이다. 그저 의사결정을 특정 개인의 생각과 무관한 것으로 만들어라. 이를 위해 할 수 있는 일은 다음과 같다.
*밖으로 눈을 돌리고 외부에서 보다 폭넓은 컨텍스트를 얻어라. 분석에 외부나 내부 벤치마크를 포함시켜라. (11장 ‘6개월: 웹사이트 분석을 실천적으로 만드는 세 가지 비밀’을 확인하라.)
*경쟁사 데이터를 구하라.(예를 들어, “우리는 zz 지표에 대해 x%인데 우리 경쟁사는 zz 지표에 대해 x+9입니다.)
*고객에게 끝없이 집중하고 고객의 목소리를 업무에 반영하기 위해 노력하라.(실험과 테스트, 혹은 다유 형식 서베이 질문 등을 통해)
*지표와 지표의 정의, 계산법을 극도로 투명하게 공개하라.(그 투명성을 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있는 파워포인트 슬라이드와 ‘예쁜 그림’을 활용하라.)
P.521

분석가의 업무 시간 중 80%는 분석에 쓸 수 있는 정도의 업무 부하가 되게 하라.

여러분은 비판적 사고 능력을 갖춘 고연봉의 분석가을 고용하는 데 많은 돈을 들였다. 그런데 왜 그들을 대규모의 엑셀 리포트를 만드는 무거운 쇠사슬에 묶어 놓으면서 그동안 들인 투자를 낭비하는가? 그들을 자유롭게 해 주고, 위험을 감수해 데이터 안으로 뛰어들도록 장려하라. 그러면 데이터 중심 문화를 얻게 될 것이다.
P.522 ~ 523

웹사이트 분석은 비즈니스 직군에서 담당해야 한다. 가장 좋은 것은 웹 전략 담당 부서(웹사이트가 아닌 웹 전략)에서 맡는 것이다. 이렇게 권장하는 이유는
웹사이트 분석이 비즈니스의 속도에 맞춰 사고하고 상상하고 나아가 필요가 있다는 사실에 기반한다. 이것은 기술팀의 접근 방식과 근본적으로 다르다.
P.525