웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을...

19
웹 데이터 분석학 숨겨진 웹 데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책 cecil

description

웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

Transcript of 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을...

Page 1: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

웹����������� ������������������  데이터����������� ������������������  분석학����������� ������������������  숨겨진����������� ������������������  웹����������� ������������������  데이터����������� ������������������  분석����������� ������������������  함정을����������� ������������������  위한����������� ������������������  ����������� ������������������  

최상의����������� ������������������  해결책

cecil

Page 2: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

Contents• 정확도����������� ������������������  또는����������� ������������������  정 도����������� ������������������  

• 데이터의����������� ������������������  질을����������� ������������������  다루는����������� ������������������  6가지����������� ������������������  과정����������� ������������������  

• 행동����������� ������������������  대시보드����������� ������������������  만들기����������� ������������������  

• 논라인을����������� ������������������  통한����������� ������������������  마케팅����������� ������������������  기법의����������� ������������������  장래와����������� ������������������  도전과제����������� ������������������  

• 온라인����������� ������������������  데이터����������� ������������������  마이닝����������� ������������������  예측����������� ������������������  분석:����������� ������������������  관련����������� ������������������  과제����������� ������������������  

• 이상을����������� ������������������  향한����������� ������������������  길:����������� ������������������  지능적����������� ������������������  분석의����������� ������������������  진화를����������� ������������������  위한����������� ������������������  단계

Page 3: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

•웹에서����������� ������������������  데이터를����������� ������������������  얻는����������� ������������������  기초적인����������� ������������������  접근����������� ������������������  방법����������� ������������������  

•정확하게:����������� ������������������  목표에����������� ������������������  얼마나����������� ������������������  가까게����������� ������������������  도달할����������� ������������������  수����������� ������������������  있느냐?����������� ������������������  

•정 하게:����������� ������������������  일련의����������� ������������������  행동이����������� ������������������  같은����������� ������������������  결과를����������� ������������������  얼마나����������� ������������������  자주����������� ������������������  내느냐?

정 도����������� ������������������  또는����������� ������������������  정확도

285

AC

CU

RA

CY

OR

PR

EC

ISIO

N?

In an ideal world, you want to be both precise and accurate. The difference between the two ideas is illustrated using a bull’s-eye target in Figure 10.1. In the first target, the hits are closer to the bull’s-eye and have a higher degree of accuracy. But each hit is quite spread out. In the second target, the hits are close to each other, quite precise, but not accurate.

High Accuracy, Low Precision High Precision, Low Accuracy

Image Source: Wikimedia Commons

Figure 10.1 The difference between accuracy and precision

So, which approach should you choose as your strategy for collecting web analytics data? Precision. The reason is simple: precision is predictable and therefore reproducible; you can be significantly more confident taking action with insights from precise data. To translate this concept into our target metaphor: if you know where the shot will land every time you fire, you can predict what will happen when you fire the next shot.

Unfortunately, most of us focus obsessively on accuracy. It’s good to want accu-racy, but it is more important to balance costs and benefits. In the Business 1.0 world, we had fewer data variables and less complexity. We made big decisions, change was slow, mistakes were expensive, and hence the tolerance for risk was low. We needed accuracy.

But that world does not exist online. We factor more variables into our deci-sions, we need to make decisions faster because of hyper competition, and we can man-age risk (see Chapter 7 on failing faster).

With a precision mental model, you know where every shot is likely to land and how far it might be from your goal. Presenting that approach to senior decision makers will translate into driving faster actions and achieving predictable impact for our out-comes. You start by focusing your data strategy in areas where you can be precise.

29393c10.indd 285 9/16/09 8:31:58 PM

정 도를����������� ������������������  추구해야����������� ������������������  함.����������� ������������������  

-예측����������� ������������������  가능하고����������� ������������������  재생산이����������� ������������������  가능

Page 4: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

데이터의����������� ������������������  질을����������� ������������������  다루는����������� ������������������  6가지����������� ������������������  방법

286

CH

AP

TE

R 1

0:

OP

TIM

AL

SO

LU

TIO

NS

FO

R H

IDD

EN

WE

B A

NA

LY

TIC

S T

RA

PS

A Six-Step Process for Dealing with Data QualityThe Web is still a baby. It is going to grow and evolve, in bursts I am sure, but the cur-rent methods for collecting data are imperfect. That will change over time, but for now we have to face the facts and figure out how to most effectively optimize our strategy.

We have already agreed to deal with measurement using the precision men-tal model. Over time you can become more accurate about collecting precise data. Figure 10.2 shows a six-step process I have developed so you can implement a virtuous data quality cycle in your company.

Move Fast,Think Smart

Clean DataCollection

Be VerySelective

Incomplete?No Problem.

Go forPrecision

DataAudits

Figure 10.2 The virtuous data quality cycle

Here is more detail on each step of the process:1. Collect clean data: Follow all the best practices to collect your data, and don’t

do stupid stuff. Always use first-party cookies. Ensure all your web pages are tagged. Make sure all the admin settings in your web analytics tool are con-figured. For a longer list of best practices, check out this post from my blog:

2. Be very selective: There is no upper limit to the amount of data you can collect on the Web. Collect only as much data as you need now and in the immediate future. Companies tend to implement comprehensive, high-end analytics tools, which can take 18 months! The Web changes every six to nine months. So, by the time you are done implementing, much of what you planned to measure is

29393c10.indd 286 9/16/09 8:31:58 PM

•Clean����������� ������������������  Data����������� ������������������  Collection����������� ������������������  •1차����������� ������������������  쿠기����������� ������������������  이용,����������� ������������������  모든����������� ������������������  웹페이지����������� ������������������  태깅����������� ������������������  

•Be����������� ������������������  Very����������� ������������������  Selective����������� ������������������  •웹은����������� ������������������  빠르게����������� ������������������  변함.����������� ������������������  필요한����������� ������������������  만큼만����������� ������������������  수집����������� ������������������  분석����������� ������������������  

•Data����������� ������������������  Audits����������� ������������������  •분기마다����������� ������������������  데이터를����������� ������������������  검토하여,����������� ������������������  완벽한����������� ������������������  데이터����������� ������������������  셋을����������� ������������������  유지����������� ������������������  

•Go����������� ������������������  for����������� ������������������  Precision����������� ������������������  

•Incomplete����������� ������������������  

•Move����������� ������������������  Fast,����������� ������������������  This����������� ������������������  Smart

Page 5: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

행동����������� ������������������  대시보드����������� ������������������  만들기

Page 6: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

기존����������� ������������������  대시����������� ������������������  보드의����������� ������������������  문제점

• 대부분의����������� ������������������  대시����������� ������������������  보드는����������� ������������������  휴지통으로����������� ������������������  버려짐.����������� ������������������  • 인사이트에����������� ������������������  대한����������� ������������������  분석보다는����������� ������������������  작은����������� ������������������  글자들로����������� ������������������  채워짐����������� ������������������  방대한����������� ������������������  데이터일뿐����������� ������������������  ����������� ������������������  

• 대시����������� ������������������  보드는����������� ������������������  경영진이����������� ������������������  어떤����������� ������������������  결정을����������� ������������������  내릴때����������� ������������������  어려움을����������� ������������������  겪게����������� ������������������  만듬����������� ������������������  • 경영진에����������� ������������������  데이터를����������� ������������������  분석하게����������� ������������������  만듬.����������� ������������������  

• 경영진은����������� ������������������  조언을����������� ������������������  바라지만,����������� ������������������  애널리스트의����������� ������������������  의견을����������� ������������������  신뢰하지����������� ������������������  않음.����������� ������������������  

• 대시����������� ������������������  보드를����������� ������������������  만드는����������� ������������������  사람은����������� ������������������  단순히����������� ������������������  데이터를����������� ������������������  분석할����������� ������������������  뿐.����������� ������������������  

• 많은����������� ������������������  경우����������� ������������������  대시����������� ������������������  보드를����������� ������������������  만드는����������� ������������������  사람들은����������� ������������������  컨설턴트����������� ������������������  같은����������� ������������������  ‘외부인’

Page 7: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

새로운����������� ������������������  대시보드����������� ������������������  만들기

Scanned by CamScanner

•필수적이었던����������� ������������������  원칙으로����������� ������������������  돌아가라����������� ������������������  

•KPI를����������� ������������������  3����������� ������������������  ~����������� ������������������  4개로����������� ������������������  압축����������� ������������������  

•‘알면’����������� ������������������  좋은����������� ������������������  보조����������� ������������������  지표는����������� ������������������  모두����������� ������������������  무시����������� ������������������  

•행동����������� ������������������  대시����������� ������������������  보드를����������� ������������������  만들어라����������� ������������������  

•데이터에����������� ������������������  대한����������� ������������������  인사이트와����������� ������������������  영향����������� ������������������  

•행동을����������� ������������������  제시하는데����������� ������������������  집중

Page 8: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

통합����������� ������������������  대시보드

Scanned by CamScanner

• 최종적으로����������� ������������������  대시����������� ������������������  보드가����������� ������������������  다루어야����������� ������������������  하는����������� ������������������  내용

데이터와����������� ������������������  숫자를����������� ������������������  제시하기����������� ������������������  보다����������� ������������������  이를����������� ������������������  기반한����������� ������������������  실제����������� ������������������  ����������� ������������������  행동과����������� ������������������  조치를����������� ������������������  제안

Page 9: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

영향력����������� ������������������  높은����������� ������������������  대시����������� ������������������  보드는����������� ������������������  작성하기����������� ������������������  위한����������� ������������������  규칙

• 벤치����������� ������������������  마크와����������� ������������������  세분화����������� ������������������  • 데이터에����������� ������������������  대한����������� ������������������  분석은����������� ������������������  질문이����������� ������������������  나오기전에����������� ������������������  제시되어야����������� ������������������  함.����������� ������������������  

• 핵심����������� ������������������  소수를����������� ������������������  뽑아����������� ������������������  내라����������� ������������������  • 사업에����������� ������������������  영향을����������� ������������������  끼칠만한����������� ������������������  중요한����������� ������������������  지표에����������� ������������������  집중하라����������� ������������������  (6개가����������� ������������������  적당)����������� ������������������  

• 지표에����������� ������������������  머물지����������� ������������������  마라����������� ������������������  (통찰력을����������� ������������������  보여라)����������� ������������������  

• 1페이지로����������� ������������������  보여주는����������� ������������������  것의����������� ������������������  중요성����������� ������������������  

• 변화를����������� ������������������  통해����������� ������������������  의미����������� ������������������  있게����������� ������������������  유지시켜라����������� ������������������  • 대시����������� ������������������  보드는����������� ������������������  지속적으로����������� ������������������  진화해야����������� ������������������  함

Page 10: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

논라인����������� ������������������  마케팅,����������� ������������������  행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고,����������� ������������������  온라인����������� ������������������  데이터����������� ������������������  마이닝,����������� ������������������  이상을����������� ������������������  향한����������� ������������������  길…⋯

Page 11: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

논라인을����������� ������������������  통한����������� ������������������  마케팅����������� ������������������  기회와����������� ������������������  다중����������� ������������������  채널����������� ������������������  측정

• 논라인����������� ������������������  마케팅����������� ������������������  모델로����������� ������������������  이동

296

CH

AP

TE

R 1

0:

OP

TIM

AL

SO

LU

TIO

NS

FO

R H

IDD

EN

WE

B A

NA

LY

TIC

S T

RA

PS

Articles in media,conversations with

friends

ProductResearch and

Evaluation

Offline Behavior

Searching websitesfor reviews and

discussion

Visiting branches andgathering sales

literature

Supplier andProduct

Selection

Search by companyand product on pricecomparison/review

sites

Pre-purchaseQualification

Comparing price,delivery, and support

across severalpossible sites

Buy in-branch or orderover the phone andcomplete by post/in

branch

ProductPurchase

Payment or committo purchase onlineand complete by

post/in branch

Online Behavior

Talking to staff, orasking questions by

phone

Figure 10.7 Nonline customer behavior scenarios

Nonline marketing goes against the grain of everything we have been taught so far; it messes with our comfort level. But in a Web Analytics 2.0 world, you must strive to understand the impact of nonline marketing campaigns.

Multichannel Analytics

Consider this scenario from a company that gets it. This company runs a paid search campaign for swimwear on . Searchers go to the website to check out all the wonderful tankinis. After customers make their selection, they can promptly decamp for the store and make a purchase there. How does this enlightened company know the online advertising campaign drove the offline conversion?

Or consider the scenario of someone watching television and surfing at the same time. They see the cool new Nike ad and promptly go to the Nike website to make a purchase. How does Nike assign value to the television campaign since they are simul-taneously running online campaigns for the same product?

This field of measurement is called multichannel analytics. And one single ele-ment is the bane of our existence for measuring the impact of our nonline marketing efforts: it is the primary key. That is, we seem to have no way of joining the online data to the offline data.

Let’s look at a few pictures for a multichannel retailer to understand the chal-lenge. A group of customers looking for various MP3 players visits the retailer’s web-site from search engines. Figure 10.8 shows some of the data that might be captured by a web analytics tool.

29393c10.indd 296 9/16/09 8:32:01 PM

다중����������� ������������������  채널에����������� ������������������  대한����������� ������������������  통합����������� ������������������  분석����������� ������������������  필요!!����������� ������������������  

But,����������� ������������������  • 일반적으로����������� ������������������  고유����������� ������������������  식별자가����������� ������������������  없음.����������� ������������������  

• 11장에서����������� ������������������  좀����������� ������������������  더����������� ������������������  자세히…⋯

Page 12: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고����������� ������������������  기법의����������� ������������������  장래와����������� ������������������  도전(1/3)

• 행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고����������� ������������������  기법����������� ������������������  

• 개인의����������� ������������������  인터넷����������� ������������������  활동에서����������� ������������������  데이터를����������� ������������������  수집해����������� ������������������  좀����������� ������������������  더����������� ������������������  나은����������� ������������������  타깃을����������� ������������������  찾고����������� ������������������  컨텐츠를����������� ������������������  제공하는����������� ������������������  것����������� ������������������  

• 소비자에����������� ������������������  대한����������� ������������������  데이터를����������� ������������������  바탕으로����������� ������������������  사이트에서����������� ������������������  소비자가����������� ������������������  더����������� ������������������  많은����������� ������������������  것을����������� ������������������  얻을����������� ������������������  수����������� ������������������  있게����������� ������������������  함.����������� ������������������  

• 적용할����������� ������������������  때����������� ������������������  문제점����������� ������������������  

• 단위:����������� ������������������  많은����������� ������������������  수의����������� ������������������  방문자에����������� ������������������  대해����������� ������������������  분석해야����������� ������������������  함.����������� ������������������  

• 데이터����������� ������������������  해석:����������� ������������������  방문자와����������� ������������������  웹����������� ������������������  페이지의����������� ������������������  상호����������� ������������������  간����������� ������������������  정보����������� ������������������  교환은����������� ������������������  엄청난����������� ������������������  양의����������� ������������������  데이터를����������� ������������������  생산����������� ������������������  

• 다양성:����������� ������������������  사람들은����������� ������������������  다양한����������� ������������������  이유로����������� ������������������  사이트를����������� ������������������  방문.����������� ������������������  이를����������� ������������������  모두����������� ������������������  분석하기����������� ������������������  어려움.

Page 13: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고����������� ������������������  기법의����������� ������������������  장래와����������� ������������������  도전(2/3)

300

CH

AP

TE

R 1

0:

OP

TIM

AL

SO

LU

TIO

NS

FO

R H

IDD

EN

WE

B A

NA

LY

TIC

S T

RA

PS

Data Interpretation These visitors and pages going back and forth generate tremendous amounts of data, at a level that is difficult for a human, or even our analytics tools, to parse it, interpret it, and identify insights fast enough. Due to our own limitations, that of our organization structures, and our decision-making layers, we struggle to take action even every few days. This is why we can rarely extract even marginal value from getting real-time data.

Diversity Most website owners are pretty bad at understanding all the reasons why peo-ple come to their websites (see Chapter 6 for how to overcome this challenge). People may use your website for purposes that you did not intend, and that complicates data analysis and identifying action.

When you do behavior targeting with the right tool, you can overcome the scale, data interpretation, and diversity problems by automatically understanding your visi-tors as they interact with your web presence and showing them the most relevant con-tent. Figure 10.11 shows a schematic of a typical on-site behavior-targeting system.

Visitor Arrives at Your Website CMS (Serves Content)

Call Goes Out toVisitor Profile

Repository

Build Profile

Visitor ProfileRepository Automated or Rules-Based

Modeling Engine

OptimalContent DecisionSent to CMS

ContentLibrary

First-Time Visitor

Retrieve Profile

Repeat Visitor

Figure 10.11 How automated behavior targeting works

The top half of Figure 10.11 shows what’s happening on your website today. The bottom half is what happens when you use behavior-targeting tools.

You can base your content targeting on business rules that you input into the modeling engine. In some solutions, humans are optional (!). These solutions use com-plex machine-language algorithms—they learn from the behavior of similar visitors and then automatically optimize the customer experience.

Let’s consider a few examples. In a rules-based platform, a marketer could create a rule that if someone visits three times and they had added a product to the cart in a prior visit, then on this third visit show them a coupon for a 15 percent discount. On the other hand, in an algorithmic platform, after a short learning period, the system

29393c10.indd 300 9/16/09 8:32:02 PM

• 일반적인����������� ������������������  온사이트����������� ������������������  행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고����������� ������������������  시스템행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고는����������� ������������������  웹사이트를����������� ������������������  ����������� ������������������  

최적화할때����������� ������������������  겪는����������� ������������������  ����������� ������������������  

기초적인����������� ������������������  문제를����������� ������������������  해결����������� ������������������  

!

좋은����������� ������������������  행동����������� ������������������  기반타게팅����������� ������������������  ����������� ������������������  

솔루션����������� ������������������  구축은����������� ������������������  비용이����������� ������������������  많이듬.����������� ������������������  

But,����������� ������������������  시간문제일����������� ������������������  뿐.

Page 14: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고����������� ������������������  기법의����������� ������������������  장래와����������� ������������������  도전(3/3)

• 행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고가����������� ������������������  올바른����������� ������������������  도출하는기����������� ������������������  위해서는����������� ������������������  플랫폼����������� ������������������  고유����������� ������������������  지능과,����������� ������������������  

플랫폼에����������� ������������������  올바른����������� ������������������  컨텐츠를����������� ������������������  공급하는����������� ������������������  능력에����������� ������������������  의존적����������� ������������������  

• 행동����������� ������������������  기반����������� ������������������  광고를����������� ������������������  위한����������� ������������������  2가지����������� ������������������  선결����������� ������������������  조건����������� ������������������  

• 믿음직한����������� ������������������  소비자����������� ������������������  의견����������� ������������������  창구를����������� ������������������  만드는데����������� ������������������  투자하라����������� ������������������  

• A/B����������� ������������������  또는����������� ������������������  다변량����������� ������������������  테스트를����������� ������������������  먼저하라

Page 15: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

온라인����������� ������������������  데이터����������� ������������������  마이닝과����������� ������������������  예측����������� ������������������  분석:����������� ������������������  관련����������� ������������������  과제(1/2)

• 지금까지����������� ������������������  다룬����������� ������������������  예측����������� ������������������  분석����������� ������������������  

• 자동화된����������� ������������������  지능이나����������� ������������������  인간이����������� ������������������  만든����������� ������������������  비즈니스����������� ������������������  규칙을����������� ������������������  바탕으로����������� ������������������  제안을����������� ������������������  올바르게����������� ������������������  제공����������� ������������������  

• 검색����������� ������������������  엔진을����������� ������������������  바탕으로,����������� ������������������  검색자의����������� ������������������  위치나����������� ������������������  과거����������� ������������������  방문����������� ������������������  정보를����������� ������������������  통해����������� ������������������  분석을����������� ������������������  향상����������� ������������������  

• 데이터����������� ������������������  마이닝����������� ������������������  

• 과거의����������� ������������������  정보를����������� ������������������  수집해,����������� ������������������  이로부터����������� ������������������  알아볼����������� ������������������  수����������� ������������������  있는����������� ������������������  경향이나����������� ������������������  패턴을����������� ������������������  찾아����������� ������������������  내는것����������� ������������������  

• 오프라인����������� ������������������  산업에서는����������� ������������������  광범위하게����������� ������������������  사용되었으나,����������� ������������������  웹에서는����������� ������������������  효과를����������� ������������������  보지����������� ������������������  못함.

Page 16: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

온라인����������� ������������������  데이터����������� ������������������  마이닝과����������� ������������������  예측����������� ������������������  분석:����������� ������������������  관련����������� ������������������  과제(2/2)

• 웹����������� ������������������  데이터로����������� ������������������  부터����������� ������������������  패턴을����������� ������������������  이끌어����������� ������������������  내려할때����������� ������������������  방해가����������� ������������������  되는����������� ������������������  요소����������� ������������������  • 데이터����������� ������������������  유형:����������� ������������������  익명이고,����������� ������������������  일반적으로����������� ������������������  불안하고,����������� ������������������  난잡함.����������� ������������������  

• 변수의����������� ������������������  개수����������� ������������������  

• 다수의����������� ������������������  주요����������� ������������������  목적:����������� ������������������  많은����������� ������������������  방문을����������� ������������������  주된����������� ������������������  목적에����������� ������������������  따른����������� ������������������  분류����������� ������������������  및����������� ������������������  예측이����������� ������������������  어려움.����������� ������������������  

• 다양한����������� ������������������  방문����������� ������������������  행동����������� ������������������  

• 데이터����������� ������������������  세트와����������� ������������������  고유����������� ������������������  식별자의����������� ������������������  누락����������� ������������������  

• 웹에서의����������� ������������������  변화����������� ������������������  속도:����������� ������������������  환경이����������� ������������������  변하기����������� ������������������  때문에����������� ������������������  과거의����������� ������������������  분석이����������� ������������������  성공할����������� ������������������  가

능성이����������� ������������������  희박함.

Page 17: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

이상을����������� ������������������  향한����������� ������������������  길:����������� ������������������  지능적����������� ������������������  분석의����������� ������������������  진화를����������� ������������������  위한����������� ������������������  단계

307

PA

TH

TO

NIR

VA

NA

: ST

EP

S TO

WA

RD

INT

EL

LIG

EN

T A

NA

LY

TIC

S EV

OL

UT

I ON

JavaScriptTag

30

Page ViewsVisitorsTime on siteReferrers

ConfigureSettings

The Ladder of P

ain to

Nirv

ana

10

InternalSite SearchGoalsFunnels

CampaignTracking

70

EmailAffiliatePaid SearchTV/Radio

Revenue

60

Cash!CustomVariablesMetadata

RichMedia

85

FlashVideoWeb AppsWidgets

Figure 10.12 Optimal path to successful web analytics evolution

There are five simple steps to analytics nirvana. Each step makes incremental progress, each allows you to get more data and make better decisions, each has associ-ated pain, and each step attempts to balance cost and benefit. Let’s cover the logic and benefits of each step to understand the full picture.

You will recognize that many of the concepts I am recommending in the evo-lutionary process have been discussed before in this book. In this chapter, I’m simply putting them in a specific order to ensure that your execution results in a specific evolu-tion for your company. My goal is simple: insightful actionability from the first week, starting with a small wave and building up to a tsunami!

Step 1: Tag, Baby, Tag!

The first step is to take the simplest version of the JavaScript tag from your web analyt-ics vendor and implement it on your site. Forget everything else. Forget massive world domination (the ultimate perfect tag that on day one will collect ever bit of data you’ll ever need!). Find the automatically included footer file on your website, and copy/paste the few lines of the standard JavaScript into that file and—bam!—when you hit Save, 99 percent of your site is tagged.

29393c10.indd 307 9/16/09 8:32:03 PM

•1����������� ������������������  Step:����������� ������������������  태그하라����������� ������������������  

•2����������� ������������������  Step:����������� ������������������  웹����������� ������������������  분석����������� ������������������  도구����������� ������������������  설정����������� ������������������  

•리포팅,����������� ������������������  목적����������� ������������������  설정����������� ������������������  

•3����������� ������������������  Step:����������� ������������������  캠페인/성취����������� ������������������  추적����������� ������������������  

•4����������� ������������������  Step:����������� ������������������  수익과����������� ������������������  최고의����������� ������������������  지능����������� ������������������  

•회사만의����������� ������������������  특화된����������� ������������������  분석을����������� ������������������  위해����������� ������������������  커스텀����������� ������������������  태그����������� ������������������  추가����������� ������������������  

•5����������� ������������������  Step:����������� ������������������  다양한����������� ������������������  미디어����������� ������������������  추적

Page 18: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

Q&A

Page 19: 웹데이터분석학 Ch10. 숨겨진 웹데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책

Reference• Avinash����������� ������������������  Kaushik.����������� ������������������  Web����������� ������������������  Anaytics����������� ������������������  2.0.����������� ������������������  (정규현����������� ������������������  옮김).����������� ������������������  경기도����������� ������������������  의

왕:����������� ������������������  에이콘����������� ������������������  출판사,����������� ������������������  2013