웹 분석을 수행하는 방법

웹 분석은 기업이 지속적으로 최신 상태를 유지하고 지속적인 개선 프로세스를 시작할 수 있도록 하는 강력한 도구입니다.

웹 분석이란 정확히 무엇입니까?

트래픽 분석 또는 웹 제어라고도 하는 웹 분석은 다음 용도로 사용됩니다.

• 효율성을 높이고
• 웹사이트의 장기적인 성공 모니터링

이 정보를 바탕으로 웹사이트의 약점을 찾아내고 효율성을 높일 수 있습니다. 많은 기업이 다양한 수준(제품 개발, 마케팅, 영업, 기업 커뮤니케이션 등)에서 운영 비즈니스에 사용할 수 있는 고객에 대해 사용할 수 있는 귀중한 정보를 인식하지 못합니다. 데이터가 중앙 집중식으로 저장되고 목표 방식으로 분석된다면 즉시 사용할 수 있기 때문에 값비싼 시장 조사나 테스트 절차가 필요하지 않습니다. 웹 분석 데이터는 웹사이트의 방문자 행동에 대한 정보를 제공합니다. 여기에는 방문자의 출발지 또는 체류 기간이 포함됩니다.

웹사이트가 완전히 최적화되었는지 분석하고 온라인 성공을 위해 얼마나 잘 갖춰져 있는지 테스트하기 위해 팁과 조언을 제공하는 도구가 있습니다.

웹 분석의 목표

웹 분석에는 개선 조치에 대한 인센티브를 제공하는 수많은 메트릭의 계산 및 관찰이 포함됩니다. 가능한 목표는 다음과 같습니다.

• 방문자 수 늘리기
• 고객 충성도 강화
• 방문자를 웹사이트에 최대한 오래 머물게 하십시오.
• 고객 만족도 향상
• 판매를 통한 매출 증가

웹 분석은 어떻게 작동합니까?

추적 개념을 개발하거나 추적을 구현하기 전에 몇 가지 질문에 답해야 합니다.

• 데이터로 실제로 무엇을 하고 싶습니까?
• 나는 어떤 목표를 추구하고 있습니까?
• 방문자는 내 웹사이트에서 무엇을 기대합니까?
• 데이터를 활용하고 온라인 마케팅 또는 웹사이트를 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?

웹 분석의 주요 수치

웹 분석은 일회성 작업이 아니라 측정, 분석 및 최적화의 지속적인 프로세스입니다. 웹 분석에서 방문자 행동에 대한 정보는 핵심 성과 지표(소위 KPI)로 수집, 평가 및 계산됩니다. KPI가 없으면 웹 분석이 없습니다. 웹 사이트의 성능을 측정 가능하게 만들기 때문입니다. 그런 다음 KPI에서 적절한 조치를 도출할 수 있으며 이는 웹사이트 운영자의 목표에 따라 긍정적인 발전으로 이어질 것입니다. 따라서 이러한 지표는 모든 웹 분석의 시작 부분에 있습니다. 이는 기업 전략 또는 산업별 요구 사항에서 비롯됩니다. KPI를 통해서만 회사의 목표가 어느 정도 달성되고 있는지 알 수 있습니다. 또한 추적 개념의 기본 요구 사항입니다. 웹 분석 도구에는 다음과 같은 사전 정의된 KPI가 많이 포함되어 있습니다.

• 방문자 수
• 방문 기간
• 자연 방문자 비율
• 평균 페이지 로드 시간
• 전환율

하나의 지표만 고려해서는 안 됩니다. 예를 들어 높은 이탈률은 긴 로딩 시간, 누락된 정보 또는 누락된 클릭 유도문안과 같은 매우 다양한 원인을 가질 수 있습니다.

어떤 조치를 취해야 합니까?

창조

1단계 – 웹 분석 계획 개발

데이터를 수집하는 것만으로는 아무데도 얻을 수 없습니다. 데이터가 필요한 이유에 대한 명확한 아이디어가 있어야 합니다. 따라서 웹 분석 계획은 필수적이며 이 작업을 지원하는 도구 역할을 합니다.

• 권장 사항: 웹 분석 계획 작성을 위해 마인드 매핑 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 계획을 유연하게 구성하고 잘 시각화할 수 있습니다.

2단계 – 우선 순위 결정

개별 조치가 회사 내에서 또는 부서 내에서 어떤 우선순위를 갖는지 묻는 것도 매우 중요합니다. 일반적으로 중요도에 따라 분류할 수 있습니다.

구현

1단계 – 추적 개념 개발

추적 개념은 일종의 사양입니다. 예를 들어 웹사이트에서 추적 코드를 사용하여 어떤 데이터를 수집하고 Google Analytics에 어떻게 전송해야 합니까? 개념은 추적이 최종적으로 구현되는 데 따른 설명입니다.

2단계 – 추적 개념 구현

추적 개념이 설정되면 추적 구현을 ​​시작할 수 있습니다. 구현 단계에서 오류나 약점을 조기에 발견할수록 수정하기가 더 쉽습니다.

3단계 – 추가 데이터 소스 통합

다른 데이터 소스도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Google Analytics의 실용적인 기능은 데이터 가져오기 비용입니다. Google 애널리틱스가 Google Ads, 조회수 및 클릭에 연결된 경우 개별 캠페인에 대해 Google 애널리틱스에서 이미 평가할 수 있습니다. 비용 데이터 가져오기를 사용하면 이 원칙을 다른 광고 시스템으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, Facebook 및 Twitter의 비용 데이터를 Google Analytics로 가져와서 다른 네트워크를 통해 구매한 비용과 직접 비교할 수 있습니다.

4단계 – 대시보드 및 보고서 만들기

보고서에 사용할 다른 주소와 대시보드가 ​​수행해야 하는 기능을 미리 명확히 하는 것이 중요합니다. 마찬가지로 대시보드의 경우 다양한 대상 그룹의 요구 사항에 따라 차별화하고 해당 요구 사항을 충족하는 대시보드를 만들어야 합니다.

5단계 – 회사의 최적화 프로세스 수립

데이터에서 이상 징후를 찾고, 가설을 세우고, 최적화 조치를 구현하기 시작하면 비즈니스에 실질적인 부가가치를 창출할 수 있습니다.

웹 분석 및 개인 정보 보호

웹 분석 시스템은 데이터 보호법 및 지침의 적용을 받습니다. 분석 제공자의 추적 코드를 구현하고 데이터를 저장하기 전에 제공자와 소위 ADV(계약 데이터 처리 계약)를 체결해야 합니다. 이것은 그들이 귀하를 대신하여 데이터를 저장하고 처리하도록 규제합니다. 이 계약이 체결된 후에만 웹 분석 도구의 사용이 허용됩니다. 그러나 쿠키, 옵트아웃 및 추적 금지 기능과 같이 법적으로 준수해야 하는 다른 조치가 있습니다. 이 기능의 도움으로 웹사이트 사용자가 웹사이트 추적을 방지할 수 있어야 합니다.