웹분석 오해와 진실 - 9 Fundamental Web Analytics Truths

국내에서도 웹분석 툴 사용자들이 늘어남에 따라 웹분석 활용에 대한 관심도가 높아져 가고 있습니다. 하지만 분석툴의 도입과 활용이 다른것 처럼, 데이터의 측정과 분석은 의미가 다릅니다. 많은 사용자들이 측정을 분석으로 오해하는 9가지 진실&문제점에 대해서 이야기해 봅니다.

 

 

1. (오해) 웹분석 시스템을 도입만하면 사업이 개선될 것이다.

웹분석 도구는 ‘측정’과 분석을 위한 ‘리포팅’만을 수행한다. 분석을 수행할 ‘사람’의 분석능력이 갖추어 져야 한다.

 

2. (오해) 좋은 웹분석 도구는 더욱 좋은 분석결과를 낼 것이다.

웹분석을 수행하는 ‘사람’이 필요로 하는 측정 데이터를 웹분석 도구가 제공하지 못할 때 웹분석 도구의 업그레이드가 필요하다. ‘사람’을 먼저 업그레이드하라.

 

3. (오해) 웹분석 결과는 과학적이며, 기업내부 의사결정은 모두 이에 바탕을 두어야 한다.

웹분석 도구의 적용, 운용, 측정, 리포팅, 분석과 해석에서 많은 오류가 발생할 수 있다. 다양한 환경적 요소(경쟁사정보, 시장상황, 내부 활동) 및 기타 분석(설문조사, UI테스트 등), 그리고 오류가능성에 대해 함께 고려해야만 한다.

 

4. 많은 웹분석 담당자가 어느덧 측정을 통한 DATA 덫에 빠져서 무의미한 측정과 측정결과 확인만을 반복한다. (대부분 이러하다)

분석의 목적과 성과값의 도달 목표가 있을때, 측정결과를 분석할 수 있다. 분석하고자 하는 주제에 맞추어 측정결과를 선별하고 분석을 시작한다.

 

5. 측정결과를 살펴보니, 분석할 수 없는 데이터만 쌓여있다. 원인과 결과를 억지로 퍼즐 맞추듯이 짜 맞춘다.

최초 분석의 목적이 불분명할 경우, 측정의 목적도 불분명해지며, 수집된 데이터는 분석에 이용하기 어려운 Garbage Data만 모이게된다. 웹분석 도구는 측정목적에 따라 설정방법, 활용방법이 다르다. 특히 컨텐츠 및 캠페인분석의 경우에는 사전 목적에 따라 설정되어 있어야 한다.

 

6. 분석결과를 기업내에 공유하니 원했던 분석이 아니라고 한다.

자주 발생하는 일이다. 막연한 분석은 ‘정말 원하는 궁금증’을 해결하지 않고 주변을 맴돌게 된다. 조직내 각 팀ROLE에 맞춘 분석 이슈를 수집하고, 명확히 파악한 후, 우선 순위에 따라 분석의 주제를 정해야 한다.

 

7. 절대적 수치값에 연연해 하지 마라. (트렌드를 보라)

웹사이트 측정은 정량적 측정이 가능하지만, 많은 곳에서 오차가 발생할 수 밖에 없다. 방문수가 10% 증가했음에, 5천만을 넘었음에 기뻐하지 말고 전반적인 추세 흐름에 주목하라.

 

8. 액션이 없는 데이터는 과감히 버린다.

서핑패턴별 순위와 같이 상위1등 서핑패턴의 전체 해당비율이 1-2%인 데이터, 페이지뷰가 높을때와 낮을때 의미가 적절하지 않는 데이터, 상위 종료 페이지와 같이 만족해서 종료한 것인지 페이지가 취약해서 떠난 것인지 알 수 없는 데이터 등등..

 

9. 고객에 직접 물어보라.

설문조사는 저평가 되는 경향이 있지만 상대적으로 낮은 비용으로 빠르게 피드백을 수집할 수 있는 최적의 방법이다. 고객의 웹사이트 경험을 방해하지 않는 범위내애서 수행해야 한다. 설문조사 응답률을 높이고 적절한 질문을 하기 위해서 전문가의 도움을 받는 것을 적극 추천한다.

 

 

 

9가지 이야기에 대해서 공감하시나요? 측정은 툴을 통해 수행이 가능하지만 분석은 사람을 통해 의미있는 데이터로 만들어 내는 과정입니다. 많은 경헙과 지식을 바탕으로 Insignt를 얻을 수 있는 과정을 반복함으로써 데이터를 기반으로 한 비즈니스의 의사결정이 가능해집니다. 역시 사람이 중요합니다.

 

지금 웹분석 활용에 또는 도입을 고민하고 계신다면은 위 9가지 이야기를 꼭 챙겨보세요.