액션영화에서 배우는 웹 분석 전략 | 브렌트다익스
액션영화로 배우는 웹분석? 이름이 참 재미있다. 책 제목만 보고 나서는 마치 장끌로드 반담이나, 스티븐 시걸이 등장하여 웹분석의 정수를 알려 주는 등 웹분석을 액션영화의 상황 등에 대입하여 재미있게 배울 수 있을 것으로 예상했지만, 그런게 아니었다. 결국에는 비즈니스 통찰력에 관련된 책이었다.
웹 분석 비즈니스 현장과 액션영화의 클리셰를 조금 연관지었다는 정도? 인줄 알았다. 책을 보면 “왜 액션 영화일까?” 라는 의문을 자연스럽게 갖게 되는데, 본인은 책의 내용을 전체적으로 살펴보고 이에 대해 나름대로 추측을 하게 되었다.
웹분석 전문가를 액션영화 히어로라고 글쓴이가 비유하는 이유는 아마도, 사방에 적과 장애물이 가득한 곳이 기존의 비즈니스 현장이기 때문이 아닐까 생각한다. 웹분석가는 그곳에서 홀로 그곳에 던져져 설득을 해가며 동료를 만들고, 기존 기업의 관습, 잘못된 관행들을 타파하기 위해 투쟁하며, 끊임없이 데이터가 흐르는 조직으로 만들어 나가야 한다. 이중에서 단하나의 요소라도 놓쳐 개선시키지 못한다면, 히어로로서 의지를 펼칠 수 없을 것이다. 그만큼 비즈니스 현장에 데이터 기반의 의사결정 환경을 구축하기 힘들다는 것을 이해시키기 위해 “액션영화”에 비유하지 않았을까 싶다.
또한 이 책의 두드러진 특징 중 하나는 주요 명사들의 인용구를 상당히 많이 사용한다는 점이다.
거의 2-3페이지 마다 인용구가 등장하는데, 피터 드러커, 워렌 버핏 같은 경제학자는 물론이고, 윈스턴 처칠등의 국가의 수장, 밥 딜런 같은 전설적인 가수까지 다양한 분야의 명사들의 말을 인용했다. 하지만 보다 보면, “혼돈은 내 친구다”같은 의미가 있는 말인가 싶을 정도의 말까지 나와서, 이게 정말 유명한 말인가 의심이 가기도 했다. ㅎㅎ
끝으로 이 책의 앞단에는 분석의 준비과정, 현황 파악에 대한 내용들이 많아 다소 추상적으로 받아들여지는 부분이 많았지만, 마지막 2개의 챕터에서 액션플랜 즉 실행에 관련된 얘기들이 가득해서, 구체적으로 좋은 꿀팁이 되는 부분들을 얻을 수 있었다.
이러한 부분들 중에 한가지 정도를 공유할까 한다.
High Light
7장 실행시의 분석의 내용이 훌륭하다. 웹분석 전문가가 직면할 수 있는 문제에 대해 구체적인 사례를 들어가면 해법을 제시해 주고 있다.
P240 내사이트 트래픽이 왜 급증했는가 (후략기술)
시나리오: 어제 신문 웹사이트 중 기술 섹션의 페이지 뷰가 급증해 놀란 에디터가 조사해 주기를 바란다. 에디터가 팀의 콘텐츠방향성에 극적인 변화를 줬기에 결과에 대한 관심이 많은 상황. 방문자가 300%증가에 방문 페이지 뷰가 55%급증했다. 이에 대한 원인을 파악할 것.
할 일
1.페이지뷰 지표가 있는 리포트에서 기술페이지 방문만, 필터 세그먼트를 만들어 , 지난 주 같은 날 대비 어제를 비교하라(4월 5일 대 3월 29일)
2.일단 결과를 급증일(4월5일)로 정렬해 가장 페이지뷰 많은 페이지를 분리하라. 단순히 증감으로 정렬하지 말라. 급증전에 페이지가 존재하지 않았다면, 어떤 페이지가 두 날짜 간 가장 큰 페이지뷰 변화를 겪었는지 알고 싶을 것이다. 확인해보니 아이패드 액세서리 관련 기사가 엄청난 변화를 경험했다.
3.리퍼링 도메인 리포트로가서 같은 날짜비교로 다양한 트래픽 출처변화를 구분하라. 주소창 입력/즐겨찾기, blogspot.com에서 들어온 트래픽이 크게 변했음이 눈에 띈다.
4.리퍼러리포트를 같은 날짜 비교로 돌려 급증한 페이지만으로 보고서를 필터링 후 가장 큰 인스턴스 변화를 보라.
5.리퍼링 URL을 방문해 저자, 콘텐츠, 자사페이지로의 특정링크를 학습하라
6.이 특정일에 이 리퍼링 포스트로부터 사이트에 진입한 사람들을 세그먼트로 만들어 특정 사이트 행동을 더 잘 이해하라.
데이터 드릴다운
리퍼러 레포트로 어떤 테크 관련 블로그포스트를 기술 섹션 트래픽 출처로 확인할 수 있다. 해당 기사를 확인할 때 저자가 트위터에 상당한 팔로우가 있는 저명한 블로거임을 확인하게 된다. 최근 포스팅으로 볼 때, 주제에 대한 생각을 올리기 전에, 아이패드 액세서리 기사를 트윗으로 올렸다 판단 되는데, 주소창 입력/즐겨찾기 트래픽이 급증이 다양한 트위터 클라이언트에서 나왔을 가능성이 크다.
해당 블로거에서 유입되는 트래픽의 세그먼트로 이 방문자는 방문당 평균 3.9페이지 뷰를 기록 한다.(기술사이트 섹션 평균의 거의 2배)