[구글 애널리틱스] 웹 로그 분석이란?

-해당 글은 구글 애널리틱스를 공부하면서 책 내용과 여러 참고 자료를 정리해놓은 포스팅입니다

해당 포스팅에 사용된 모든 그림 자료는 제가 직접 만든 자료이니, 출처를 밝히고 가져가시는 건 좋으나, 불법으로 퍼가는 걸 금지합니다. - 

 

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예전부터 구글 애널리틱스에 대한 얘기는 참 많이 들었습니다다. 그리고 모닥을 하면서, 여러 디자이너 분들의 글들을 보면서 논리적인 UX에 대해 많은 고민을 하게 되면서 데이터를 읽는거에 대한 중요성을 많이 느끼게 되었어요.

 

그래서 구글 애널리틱스를 공부해야겠다, 라는 마음을 먹었고 영상 강의와 책으로 공부를 막 시작하였습니다.

이제 막 올라올 GA에 대한 포스팅은 이제 막 공부한 초보자의 걸음마 정도로 생각해주시면 좋을 듯 합니다:)

 

 

구글 애널리틱스에 대해 알아보기 전에, 많이 접할 단어인 웹 로그에 대해 잠시 짚고 넘어가겠습니다 :)

 

 

 

웹 로그 란?

 

웹 로그란, 사용자가 어떻게 웹 서비스를 이용하고 있는지 분석하기 위해 수집하는 데이터입니다.

사용자들은 웹을 이용하는 동안 흔적을 남기게 됩니다. 이런 흔적에 대한 데이터가 웹 로그입니다.

대표적인 예로 사용자의 IP, 국가, 지역, 브라우저 정보, 열람했던 페이지, 열람한 시간, 나간 시간 등 입니다.

로그를 통해 웹 사이트의 에러나 방문자 수, 방문 경로, 사용자가 얼마나 이 페이지에 머물고 있는지 등

다양한 분석과 통계를 할 수 있게 됩니다.

 

사용자 A	시간	내용
	오후 1시	회원가입 페이지 접속
	오후 1시 5분	회원가입 완료 페이지 접속

 

위에 표를 한번 봐볼까요?

사용자 A가 오후 1시에 회원가입 페이지에 접속하였고 오후 1시 5분에 회원가입 완료 페이지에 접속했다는 로그가 떴습니다.

이로써, 사용자 A는 회원가입을 하는데 5분 정도의 시간을 소요했다는 것을 알 수 있게 됩니다.

 

 

페이지	접속자 수
주문 페이지	1,000
주문 완료 페이지	500

 

 

위 표를 보게 되면 주문 페이지에는 1,000명이 접속 했지만, 주문 완료 페이지에는 500명밖에 접속하지 않았습니다.

50%의 고객이 주문페이지까지 넘어와놓고 주문을 안하고 이탈하게 된것입니다.

 

이를 보고 결제하는 과정에서 오류가 있던지,주문 단계에 너무 복잡한 단계가 있던지 하는 등 사용자에게 좋지 않은 경험을 주었기 때문에

이탈률이 50%나 되는게 아닌지에 대한 문제점을 볼 수 있게 되는 것이지요.

그렇다면 오류를 고치거나 UX적으로 개선을 하여 주문 단계에 대한 개선을 하여 이탈률을 줄이면 되는 것입니다.

 

이처럼 웹 로그를 이용하여 사용자를 위해 UX를 개선할 수도 있고, 사용자를 유치하기 위해 이벤트 등을 할 수 있습니다.

 

 

 

웹 로그 분석 과정

그럼 웹 로그가 무엇인지, 그리고 웹 로그를 어떤 식으로 활용할 수 있는지, 왜 중요한지를 살짝 엿봤는데요.

엡 로그를 어떻게 분석해야하는지 전체적인 과정에 대해 알아보겠습니다.

 

 

웹로그 분석 전체적인 과정

 

 

 

1. 웹 로그 분석의 목적을 정한다.

먼저 웹 로그를 분석하기 앞서서 웹 로그 분석의 목적을 정해야 합니다.

분석의 목적이 확실해야 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 분석해야할지, 그리고 어떻게 행동할지를 결정할 수 있기 때문입니다.

 

만약에, 주문 완료률을 60%까지 개선한다, 라는 목적을 가지게 된다면 수집할 데이터는 어떻게 될까요?

아마도 주문 페이지와 주문 완료 페이지의 접속자 수를  수집하게 될 것입니다.

그리고 분석을 위해 두 페이지의 접속률을 계산하겠죠. 그리고 그 차이를 볼 것입니다.

이때 취해야할 행동은 결제 완료률이 60%가 되지 않는다면, 주문 단계에 어떤 이슈가 있는지 확인하고 그를 개선해야 합니다.

 

이처럼, 목적이 확실히 정해지면 수집해야할 것, 분석하는 방법, 취해야할 행동이 명확하게 정해집니다.

 

 

2. 웹목적에 부합하는 데이터를 수집한다.

로그 분석의 목적이 정해지면 목적에 부합하는 데이터를 수집합니다.

데이터  수집을 위해서는 준비물이 2개가 있습니다.

 

(1) 웹 로그 수집을 위한 프로그래밍 코드

(2) 수집 데이터를 저장할 데이터 베이스

 

 

 

3. 수집할 데이터를 분석한다.

웹 로그 수집 데이터가 어느 정도 쌓이면 데이터 분석을 진행합니다.

데이터 분석을 위해서는 두 가지가 필요합니다.

 

(1) 웹 로그 데이터베이스에서 자료를 추출하기 위한 SQL 코드

(2) 추출된 자료를 분석하기 위한 엑셀,R과 같은 분석 도구

 

주문페이지와 결제완료 데이터를 분석하기 위한 쿼리문(SQL 코드)이 필요합니다.

그리고 추출된 자료를 분석하기 위해 추가적으로 R이나 엑셀을 통하여 주문률을 계산하거나

추가적인 분석을 진행하게 됩니다.

 

 

 

4. 분석 결과를 바탕으로 행동한다.

 

분석이 완료되면 목적 단계에서 설정한 행동을 수행합니다. 주문 완료률이 60%가 되지 않는다면 

어디에 오류가 있는지, 개선할 상황이 무엇인지 분석하고 진단한 다음에 이를 개선하는 행동을 취하게 됩니다.

 

 

5. 다시 반복 (목적 > 수집 > 분석 > 행동)

목적이 달성되지 않았다면? 이 루트는 목적이 달성될 때까지 반복하게 됩니다. 과정이 반복되면 반복될수록 주문률이 개선되고

서비스 사용자는 늘어나게 될 것입니다.

 

 

 

 

 

 

웹 트래킹이란?

웹 로그에 대해 알았다면, 웹 트래킹에 대해서도 알아볼까요?

 

웹 트래킹이란 사용자를 쫒아다니는 것을 말합니다. 어떤 사용자가 특정 웹사이트 또는 웹페이지를 방문했을 때, 사용자가 남긴 웹 로그들을 수집하고, 간략히 분석한 다음에 수집가에게 보내는 것을 말합니다.

위에 설명한 분석하는 과정을 웹 트리캥이라고 합니다.

웹 트래킹을 통해 UX를 개선할 수도있고 마케팅에 적절하게 사용할 수도 있습니다.

 

 

 

 

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마치며

 

웹 로그와 웹 분석 과정, 트래킹에 대해 알아보았습니다.

이렇게 로그를 분석하고 사용자를 알아가기 위해 필요한 툴 중 하나가 바로 Google Analytics(구글 애널리틱스)라고 하고

줄여서 GA라고 합니다.

 

다음 포스팅부터는 GA에 대한 내용을 더욱 자세히 다뤄보겠습니다 :)