로거의 부가서비스 클릭존을 아세요?
ClickZone™은 웹페이지 영역에 대한 효과분석을 시각적으로 빠르게 판단할 수 있는 쉬우면서도 막강한 분석 기능을 자랑하는 리포트 입니다. 각 영역에 대한 클릭, 전환, 유입검색어, 인기순위 등의 데이터를 실제 웹페이지 화면 위에서 보여주는(Site Overlay) 국내 최초 비쥬얼 분석리포트 입니다.
특허등록(제10-0835905호 / 웹사이트 방문자의 웹페이지 내부 클릭분포를 시각화하는 장치 및 그를 이용하여 시각화하는 방법)된 로거만의 고유 기능입니다.
[ 자세한 블로그 게시글 보기 : http://blog.bizspring.co.kr/191 ]


클릭존 활용에 대해서 알아볼까요?
클릭존의 할용 방법입니다. 아래 그림의 붉은 박스 영업에 마우스를 올려보세요.
영역별 활용내용을 확인 하실 수 있습니다.



위의 활용 예시 처럼

1. 클릭율이 높은 영역 분석
2. 처음/재방문자별 선호 컨텐츠 분석
3. 회원특성별 선호 컨텐츠 분석
4. 주문/매출/회원가입 등 전환에 기여도가 높은 컨텐츠 분석
5. 캠페인별 랜딩페이지 분석 (이벤트, 핵심 키워드 등 특정 프로모션에 대한 영역분석)

한장의 리포트를 이용하여 랜딩페이지 개선 및 효과적인 배너 광고 집행 계획을 수립 할 수 있습니다.



[! 리포트 업데이트 소식]
클릭존 리스트 설정시 운영중인 웹페이지의 특정 페이지를 자동 캡처 받을 수 있는 기능이 추가 되었습니다.
본 기능을 통해 좀 더 쉽게 클릭존을 설정 할 수 있습니다.


① 분석대상 웹페이지의 이미지를 자동으로 캡쳐하여 서버에 저장합니다.
② 고객님께서 캡쳐하신 이미지를 로거 서버에 업로드할 수 있습니다.


클릭존을 통해 쉽고 재미있는 웹분석 활용을 체험해 보세요.

CPC Saver™ 부정클릭 보고서 가이드

부정클릭 보고서의 주 목적은 광고매체사(오버추어 등)에 제출하여 환불을 요구할 수 있는 근거자료로 활용가능합니다.
뿐만 아니라 부정클릭에 의한 손실 예측 금액과 부정클릭이 일어나는 빈도 등을 쉽게 파악할 수 있으며,
CPC차단 기능을 사용했을때의 절약 가능금액을 예측할 수 있습니다. 

기간내의 고유 추적ID를 통해 부정클릭 방문에 대한 부정클릭 방문수, 부정클릭수, 부정클릭률, 부정클릭 일시, 키워드, 검색어, 광고매체 등을 확인할 수 있으며, 이를 토대로 산출한 추정 손실 비용, 절약 가능 금액 등을 확인할 수 있습니다. 비교 조회기간이 선택되어지면 '주요 데이터 비교 요약' 박스 하단에 비교값이 보이게 됩니다.

* 고유추적ID:방문자를 구별하는 고유한 추적ID를 의미합니다. IP변경이나 쿠키삭제 등으로도 변경되지 않는 고유값입니다.
*  세션 ID 수:웹브라우저 쿠키 등을 삭제하여 변경된 세션 ID수를 나타냅니다.

* 각 지표항목의 산출식과 의미는 아래와 같습니다.

• 부정클릭 방문수 :로그분석적 지표관점에서 ‘방문’을 뜻합니다. 부정클릭으로 판정되는 순간 1이 증가합니다.
  
• 부정클릭 수 :부 정클릭방문으로 판정되는 순간, 판정에 포함되는 클릭수를 뜻합니다. 
  ex) 1분내 5회 클릭이 발생하면 부정클릭이라고 할때, 0분에 1회 클릭, 6분에 2회클릭, 7분에 3회 클릭하면 부정클릭수는 5가 됩니다. 즉, 부정클릭을 정의하는 방법에 따라 부정클릭수 = 부정클릭방문 수 x 부정클릭판단기준값 로 결정되게 됩니다.
  
• 부정클릭률 : 부정클릭수/전체클릭수로 정의하며, 해당 키워드 또는 해당 Spend 계정에 대한 부정클릭 정도를 표현합니다.
  
• 추정 손실 비용 : '부정클릭수 x 키워드평균클릭비용'으로 계산됩니다.
  
• 절약 가능 금액 : 부정클릭 방문수가 측정되지만, 부정클릭 차단을 하지 않아 줄이지 못한 금액을 나타냅니다.
  '( 부정클릭수 – 부정클릭 판단 기준값 ) x 부정클릭 방문수 x 키워드별 평균 클릭당비용'으로 계산됩니다.

[참고] 절약 가능 금액 정의

* CPC Saver 부정클릭 판단 기준

본 기준은 현재 운영중인 0.97버전 기준이며 아래는 차후 0.98 버전에서 개발 진행할 내용입니다.
CPC Saver 0.98버전에서는 하나의 ID를 CPC 컨트롤 기능과 분리하여 지속적으로  차단 할 수 있도록 진행 할 예정입니다.

신개념 부정클릭 차단 서비스 - CPC Saver™
www.cpcsaver.co.kr

임대형 쇼핑몰 전용 스크립트로 더욱 쉬워진 웹분석

쇼핑몰을 운영함에 있어 웹분석은 없어서는 안될 필수요소는 아닙니다. 그런데 왜 웹분석을 해야 할까요?

온라인 상에서 내 쇼핑몰을 홍보하기 위해 검색광고, 배너광고, 이메일 광고 등 다양한 방법으로 마케팅 활동을 하게 됩니다. 하지만 온라인 쇼핑몰 시장이 커진 만큼 광고경쟁도 치열해 지면서 광고 비용이 지속적으로 증가하고 있습니다.
소규모 쇼핑몰이라면 이런 마케팅 비용이 더 부담스럽게 느껴지지만 그렇다고 안 할 수도 없는 노릇이라 대부분 키워드광고만큼은 진행하고 계십니다. 그러고 나면 이제 광고로 인한 매출성과가 얼마만큼 나는지 관심이 모아집니다.

이러한 상황 파악을 위해서는 데이터를 통한 성과 관리는 필수적입니다.
임대형 쇼핑몰의 경우 기본적으로 웹로그 분석 자료를 제공 하고 있습니다. 하지만 몇 가지 데이터들은 확인 할 수 있지만 정작 마케팅활동을 통한 전환값(회원가입수, 주문수, 매출액 등) 등은 확인할 수 없습니다. 또 개별적인 웹로그분석을 사용하여도 임대형 쇼핑몰의 구조(개발) 특성상 전환값을 확인하는 스크립트를 삽입 할 수 없었습니다. 즉 개별적으로 웹로그분석 서비스를 사용해도 전환값에 대한 데이터를 확인하기 어려웠습니다.

최근 로거™에서는 임대형쇼핑몰을 이용 중이신 고객님의 전환값데이터 분석 문제를 해결하기 위한 '임대형쇼핑몰 전용 스크립트'를 만들었습니다.

단 한번의 적용으로! 복잡한 환경변수 삽입 없이도! 온라인마케팅을 통한 방문뿐만 아니라 회원가입/주문수/매출액 등 꼭 알고 싶었던 전환성과를 분석하실 수 있습니다.

[로거 리포트 안내 – CPC 광고매체별 주문/매출]
광고매체별 키워드의 효과 측정을 통해 우수 키워드 확인 및 키워드 효과 측정이 가능합니다. 이를 통해 광고관리 운영 계획을 수립 할 수 있습니다.

 

 

 

 

[로거 리포트 안내 – 캠페인별 방문/주문/매출액]
특정 이벤트 및 배너의 효과 측정을 통해 성과관리 및 프로모션 진행 계획을 수립 할 수 있습니다.

 

 

 

키워드광고의 매출분석은 Makeshop의 경우 광고 매체사에서 '추적 URL On'으로 해 주시면 자동분석이 되며, Cafe24, WHOIS의 경우 키워드광고의 '연결URL'에 캠페인코드를 붙여주시면 분석이 가능합니다..

단 한번, 임대형 쇼핑몰 전용 스크립트 적용으로 온라인마케팅을 통한 방문에서 매출액까지 간편하게 분석하십시오.

[* 고도몰 임대형 쇼핑몰 전용 스크립트도 추가 등록 되었습니다. 2010-02-25]

웹분석은 ‘왜’ 해야 할까요?

웹분석은 웹사이트를 운영함에 있어 없어서는 안될 필수요소는 아닙니다.

그런데 왜 웹분석을 해야 할까요?

 

큰 병이라도 초기에 발견해서 치료하면, 짧은 시간 내에 쉽게 고쳐서 다시 건강을 되찾을 수 있습니다. 하지만 초기에는 증상이 미비해서 발견하기 어려운 것이 문제입니다. 그렇게 때문에 할 필요가 없을 것 같은 건강검진을 주기적으로 하는 이유입니다.

 

웹분석을 해야 하는 이유도 이와 같습니다. 웹분석을 하면 객관적인 분석데이터를 바탕으로 웹사이트의 잘못된 점, 부족한 점을 쉽게 찾아내어 개선할 수 있고, 지금보다 훨씬 높은 성과를 기대할 수 있습니다.

 

당신의 웹사이트 이대로 만족하시겠습니까?

지금, 웹분석을 시작할 때입니다.

 

 

웹분석을 한다면 Logger ™를 선택하세요.

현재 국내에는 웹분석 서비스를 제공하는 회사는 많습니다. 하지만 Logger™는 고객중심 마인드로 사용 중 불편함을 최소화하고, 활용도 높은 분석데이터를 제공함으로써 보다 높은 만족감을 드립니다. 웹분석을 준비하신다면 지금 바로 Logger™로 시작하세요!

 

1.    다년간의 웹분석 노하우 전문가 - 똑똑한 Logger™
Logger™는 웹분석 전문 기업으로 폭넓은 전문지식과 다양한 분석 Know-how 보유하고 있습니다. 그렇기 때문에 단순히 웹분석 서비스만 제공하는 것이 아니라, 고객님께서 웹분석을 통해 성과가 향상될 수 있도록 돕습니다.

Ø   현업에서 이용 가능한 웹분석 활용가이드 및 전문지식을 지속적으로 제공

Ø   정기적으로 웹분석 세미나와 사용자 교육을 진행함으로써 웹분석 능력 극대화

Ø   900여명의 회원을 보유한 ‘네이버 웹분석 카페’ 운영으로 현업 사용자간 노하우 공유 (http://cafe.logger.co.kr)

2.    웹분석 신기술 개발에 앞장서는 - 기술자 Logger™
㈜비즈스프링은 자체 기술력으로 개발된 솔루션을 바탕으로 고객님께 보다 가치 있는 분석 데이터를 제공하고자 신기술 개발연구를 거듭하여 2개의 특허기술을 획득하였으며, 출원중인 특허기술도 2개 보유 중에 있습니다.
웹분석 ASP 서비스로 제공받기 힘들었던, 다차원분석과 유동적인 캠페인분석 등으로 인해 고객님께서 원하는 분석목적을 쉽게 달성할 수 있습니다.

Ø  한 장의 리포트로 랜딩페이지 관리 및 마케팅전략 수립이 가능한 ClickZone™
ClickZone™은 웹페이지 내 다양한 컨텐츠, 상품, 배너광고 등에 대해 각 영역에 대한 클릭, 전환, 유입 검색어, 인기순위 등을 실제 웹페이지 화면 위에서 보여주는 (Site Overlay) 국내 최초 비쥬얼 리포트 입니다. (특허등록 제10-0835905호)

Ø  신개념 부정클릭 차단 서비스 CPC Saver™
CPC Saver™는 CPC광고의 부정클릭을 초기에 추적하여 광고를 컨트롤 함으로서 부정클릭을 통한 비용 손실이 발생하지 않도록 ‘자동 적인 광고차단 및 관리’를 수행합니다. (특허 출원 제10-2009-0071823호)
CPC광고비 절감은 물론 모니터링 및 알람을 통해 효과적인 광고집행이 가능합니다.

Ø  CRM(고객관리)에 유용한 회원 ID 분석
웹사이트 내 주요 활동에 대한 회원 ID를 엑셀/CSV형식으로 다운로드가 가능하며 이를 통해 이메일 마케팅, 고객관리 등에 적극적으로 활용할 수 있습니다.

 

3.    사용자 편의성 향상을 위한 지속적인 노력- 편리한 Logger™
Logger™는 고객님께서 웹분석 서비스를 이용함에 있어 불편함을 최소화 하기 위해 사용자 편의성을 고려한 인터페이스 구성 및 설정과정 간소화를 위해 끊임없는 연구개발을 하고 있습니다.

Ø  국내유일 ‘임대형 쇼핑몰 전용 스크립트’ 제공
웹사이트 관리 및 소스 접근이 상대적으로 어려운 임대형 쇼핑몰이용 고객님을 위해 전용 스크립 적용으로 온라인마케팅을 통한 방문에서 매출성과까지 편리하게 분석할 수 있습니다. (현재 Cafe24, MakeShop, Whois 운영 중)

Ø  복잡하고 어려운 설정은 이제 그만!! 쉽고 빠른 EasySet™
기존 고급설정은 실제 페이지 내에 환경변수를 적용하는 코딩 작업이 필요하므로 개발자의 도움이 필요합니다. 하지만 EasySet™은 개발자의 도움 없이 사용자(기획자, 마케터 등)가 직접 EasySet™설정을 통해 몇 가지 입력만으로 설정이 완료되어 빠르고 쉽게 데이터를 수집할 수 있습니다. (특허 출원 제10-2009-0051238호)

Ø  가입만 하면 어려운 스크립트 설치 대행은 기본 제공
웹분석은 시작부터 힘들다? 웹분석 데이터를 얻기 위해서 기본적으로 넣어야 하는 필수 분석스크립트, 이지셋, 클릭존 설정 등을 대행해드립니다.
복잡하고 어려운 설정은 저희에게 맡겨두시고, 고객님께서는 편하게 웹분석만 하세요~

 

4.    고객을 위해 항상 노력하는 – 친절한 Logger™
Logger™는 고객감동 실현을 위해 지속적인 노력을 기울이고 있습니다.

Ø   비즈스프링 블로그 운영

비즈스프링 블로그(http://blog.bizspring.co.kr)를 통해 고객감동을 위한 Logger™활동 내역 및 흔적들을 확인하실 수 있습니다. Logger™이외에도 ㈜비즈스프링에서 제공하는 모든 서비스의 정보 공유를 통해 e-business 수행에 있어 유용한 노하우를 얻으실 수 있습니다.

 

 

 

안녕하세요. 성공을 위한 웹분석파트너 로거™입니다. 어렵게만 느껴지는 웹분석에 쉽게 다가갈 수 있도록 실무에 활용할 수 있는 노하우! 그 두 번째 이야기를 알려드립니다.     온라인 마케팅 홍보 수단으로 자주 사용되는 배너광고! 배너광고를 활용한 마케팅은 얼마나 효과가 있을까요? 효과분석과 함께 문제점 파악과 개선으로 성과를 더욱 향상시켜보세요.   온라인 마케팅의 시초! 배너광고에 대해 알아봅시다 최근 검색광고, 바이럴 마케팅 등의 온라인 마케팅 모델이 각광 받고 있지만, 아직도 배너광고를 빼놓을 수 없습니다. 성공적인 배너광고 진행을 위한 1단계, 배너광고 파해치기! 배너광고의 노출, 클릭, 전환성과는 어떻게 측정할까요? 배너광고의 노출과 클릭 데이터를 수집하는 방법과 배너광고를 통한 전환성과를 측정하는 원리를 알아봅시다 배너광고의 효과측정은 어떤 지표를 활용할까요? 배너광고의 효과 측정에 활용하기 위한 측정지표 노출, 응답(클릭), 전환에 대해 알아봅시다. 배너광고 효과측정을 위한 리포트 설정방법! 배너광고 효과 측정을 위한 리포트 설정 방법을 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 설명하였습니다. 배너광고, 노출만 잘되면 끝? 기본 측정지표를 활용한 배너광고의 클릭률, 전환율, ROI 등분석으로 효율적인 광고 진행과 측정 데이터를 기반으로 차후 마케팅 기획 시 참고자료로 활용하세요.   • 클릭을 분석하면 고객이 보인다. • 웹분석의 오해와 진실 • 발 없는 말이 천리 간다. '바이럴 마케팅' ­ 1. 바이럴 마케팅이란 • 발 없는 말이 천리 간다. '바이럴 마케팅' ­ 2. 효과측정 • 웹분석 활용가이드 1탄 '검색광고, 제대로 하는 다섯가지 방법' 출간

     

최근 소규모 온라인 쇼핑몰들도 웹분석에 많은 관심을 보이면서 문의전화를 많이 받고 있습니다.
소규모 쇼핑몰이라도 정확한 데이터의 측정과 분석으로 효율적인 운영방안에 대하여 활발한 움직임을 보이고 있습니다.
 
이에 발맞춰 본 문서는 주요 쇼핑몰의 분석스크립트 설정을 쉽게 적용 시키실 수 있도록 캡쳐화면으로 설명하였습니다.
 
자료 :  분석스크립트 적용가이드(임대형 쇼핑몰)
[고객지원 > 자료실] 서비스 설정가이드 문서에서 확인 하실 수 있습니다.


앞으로도 고객님께 더 나은 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하겠습니다.

경기가 많이 어려워진 요즘 시기… 여러 회사가 그러하듯 ‘행여나 여행사’도 많은 어려움을 겪고 있다. 이럴때일수록 우리의 노대리가 활약을 펼쳐줘야 하는데… 자! 그럼 노대리가 열심히 근무하고 있는 ‘행여나 여행사’로 가보자!!

 

기획팀 정기회의 시간…

 

“모두들 알고 있겠지만, 요즘 경기가 어려워져서 회사가 많은 어려움을 겪고 있습니다. 그래서, 위기를 극복하기 위한 타개책을 세워야 하는데… 좋은 생각들 있으면 얘기해 보세요.”

 

여러 의견들이 오고가고, 서로 열띤 토론을 벌이고 있는 가운데 1차적으로 여러 기획상품을 선정하여 신규 이벤트를 진행하기로 결정되었다.

 

“그럼… 금번 이벤트는 어떤 방식으로 진행하는게 좋을까?”

 

이때, 노대리의 머리속에 좋은 아이디어가 떠올랐다… ㅋㅋㅋ~ 역시 우리의 노대리!!

 

“팀장님. 제 생각에는 금번 이벤트는 마케팅 비용을 절감하고 효과를 높이기 위해 기존에 비슷한 유형에 여행들에 관심이 많았던 고객을 선정하고, 선정된 고객을 대상으로 판촉 활동을 진행한다면 보다 좋은 성과를 낼 수 있지 않을까 생각됩니다.”

 

잠시 침묵을 지키고 있던 이팀장은 서서히 입을 열었다…

 

“뭐 그것도 하나의 좋은 방법이 될 수 있겠지. 그럼, 이번 이벤트는 임시로 2팀으로 나누어 최과장을 중심으로 한 1팀은 이과장이 제안한 방안으로 이벤트를 진행하고, 노대리를 중심으로 한 2팀은 노대리가 제안한 방안으로 이벤트를 진행하는 것으로 합시다. 일정이 그리 여유있는 편이 아니니 각 팀은 최대한 빨리 준비해서 진행할 수 있도록 해주세요.”

 

임시로 편성된 2팀의 수장을 맞게 된 노대리… 회사 분위기가 많이 무거운 만큼 신중하게 이벤트 진행방안에 대해 고민을 했다.

 

 

‘아! 그렇지… 로거!!! 일전에 로거 리포트를 보다가 회원을 추출하는 기능이 있었던 것 같은데, 한번 확인해보도록 하자!!’

 

‘행여나 여행사’를 입사한 이후 노대리의 많은 업무에 도움을 주었던 로거… 노대리는 로거의 리포트를 자세히 살펴보았다.

 

‘오! 여기 있구나… [주문 회원 ID분석] 리포트라… 한번 볼까?’

주문 회원 ID 분석

주문했던 회원들의 ID와 ID별 회원특성(성별 등), 방문수, 방문시각, 주문시각 등 ID별 상세 데이터를 알아볼 수 있으며, 유사리포트로 캠페인/상품별 회원 ID 분석, 전환/이탈 회원 ID 분석, 중요페이지 경유 회원 ID 분석 리포트가 있다.

회원ID상세 화면에서 '방문별 서핑패턴', '방문별 주문내역'을 확인할 수 있다.

 

‘꽤 자세히 나와있네… 좋은 데이터들이 많구나… 그런데, 여기서는 상품별 구매 회원 ID는 알아낼 수가 없겠네… 다른 리포트는 없나???’

 

다시 천천히 여러 리포트를 보던 노대리의 눈에 노대리가 찾던 리포트가 보였다.

 

회원상세 기능 - 주문 및 매출관련 리포트에서 회원 ID 상세 데이터를 확인 할 수 있다.

(캠페인별 방문/주문/매출액, 상품별 주문/매출액, 전환 시나리오, 사용자정의 전환 시나리오)

 

자신이 원하는 리포트를 발견한 노대리는 올해 유사상품에 대한 주문이 많았던 회원들을 추출하여 정리하기 시작했고, 그렇게 정리하다 보니 얼추 1,000 명에 가까운 고객들의 리스트를 확보할 수 있었다.

 

‘좋아! 그럼 이 고객들을 대상으로 마케팅 활동을 한번 진행해보도록 하자!’

 

노대리는 정리된 고객을 대상으로 자신의 팀원들과 함께 열심히 판촉 활동을 진행했다. 과연 어떤 결과가 나올지는 누구도 장담할 수 없었지만, 노대리는 자신과 자신의 팀원들을 믿고 꼭 해낼 수 있다는 자신감으로 업무를 추진해 나갔다.

 

얼마 후…

 

“노대리!! 이벤트 진행은 잘 되가나?”

“아! 팀장님 오셨군요. 이벤트 진행은 열심히 하고는 있는데, 결과는 아직 잘 모르겠습니다.”

“뭐 노대리야 늘 잘 해왔으니, 이번에도 잘 할거라고 믿고 있네.”

“감사합니다! ^^”

“참!! 오전에 잠깐 얘기를 들었는데, 노대리가 진행하고 있는 이벤트가 꽤 좋은 반응을 보이고 있다고 하더군… 주문도 꽤 늘어가고 있다고 하고… ㅎㅎ… 이번에도 고생 많았어!! 하지만, 아직 끝난건 아니니 끝까지 최선을 다해주게!! 나중에 정리되면 술 한잔 하세~!^^”

 

 

이야… 노대리 역시 대단하네요… 이팀장 말처럼 아직 끝난건 아니지만… 좋은 반응을 얻고 있다고 하니~! 아마 좋은 결과가 있지 않을까 생각되네요! 이봐~~ 노대리~~!! 자네 로거를 못만났으면 어쩔뻔 했어~ㅋㅋㅋ. 하기야 로거도 로거지만 노대리가 워낙 열심히 잘 하니까요~!! 여러분도 그렇게 생각하시죠?^^ 나만 그런가? ^^;;

어쨌든 앞으로도 노대리 쭈욱 파이팅입니다~!! 노!기!차! 노!기!차! ㅎㅎ… 다음에 또 뵈요~^^

 

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여름 막바지.. 마지막 더위가 기승을 부리고 있는 이때, ‘행여나 여행사’ 노대리의 회사생활은 오늘도 ~ing다.

 

“노대리~!! 팀장님께서 부르시는데?”

“그래? 알았어~ 지금 가볼께~!”

 

팀장님의 호출!!

 

“어~ 노대리~ 왔구만. 다름이 아니라 이번에 웹사이트 컨텐츠 강화와 메인페이지 고객관심도 향상을 위해 웹사이트 리뉴얼을 진행하려고 하는데, 노대리도 들어온지 꽤 됐고 하니 이번 리뉴얼 기획을 진행해보는게 어떻겠나?.”

“웹사이트 리뉴얼이요? 네. 알겠습니다. 처음 해보지만 최선을 다해보겠습니다.”

 

‘음… 웹사이트 리뉴얼이라… 목표가 컨텐츠 강화와 메인페이지 고객관심도 향상이라고 하니 우선 현재 우리 웹사이트에서 메인페이지에서 고객관심도가 높은 컨텐츠가 무엇인지, 어떤 분야에 관심이 많은지 분석해 봐야겠군…’

 

웹사이트 리뉴얼 기획을 처음으로 해보는 노대리는 팀장님께 일단 자신있게 대답했지만 조금 막막했다. 그래서, 그동안 로거의 로그분석 데이터를 잘 활용해서 여러 업무를 처리해왔던 경험으로 이번에도 로거 데이터를 참고하기로 했다.

 

 

굳은 결심과 함께 로거의 여러 리포트를 보던 노대리의 눈에 순간 ‘ClickZone™ 클릭 분석’ 리포트가 보였다.

 

‘오~ ClickZone!! 이거 괜찮은데? 이 리포트를 활용하면 괜찮은 기획이 나올 수 있겠다.’

 

이번에 노대리는 ‘ClickZone™ 클릭 분석’ 리포트를 활용하기로 결정했다. 하지만, 현재 리포트 설정이 안되어 있어서 노대리는 우선 주요컨텐츠 및 상품들에 영역 설정을 시작했다.

 

잠시 [ClickZone™ 클릭 분석] 리포트를 알아보자~!!

ClickZone™ 클릭 분석
로그분석된 웹페이지의 각 영역의 순위/클릭/클릭율 등을 실제
웹페이지 화면을 통해 비쥬얼하게 나타낸 리포트로 사용자가
직관적으로 페이지내의 영역의 선호도를 알아볼 수 있다.

(위 화면에 설정된 영역은 사용자가 직접 등록하게 되며, 영역 위에 마우스를 올리게 되면 조회기간에 대한 추세그래프를 볼 수 있다.)

시간을 흘러 1주일 후….

노대리는 그 동안에 쌓인 ClickZone™ 데이터를 조회해 보았다.

 

‘현재 우리 웹사이트는 상단의 추천상품 영역보다 하단의 기획상품 영역이 고객들의 클릭율이 높구나. 상단 메뉴컨텐츠 클릭율도 예상했던 거와는 조금 다르네… 그렇다면, 이 데이터를 바탕으로 고객관심도가 높은 컨텐츠를 눈에 잘 띄는 영역에 적극적으로 배치해 봐야겠다…’

 

[ClickZone™ 클릭 분석] 리포트를 확인한 노대리는 데이터를 인용하여 기획서를 작성했다. 그리고, 금번 리뉴얼뿐만 아니라 향후에도 지속적으로 ClickZone™ 데이터를 이용하여 클릭율이 높은 컨텐츠와 상품을 주기적으로 교체하는 방안에 대해서도 제안했다.

 

“팀장님! 말씀하신 기획서 다 작성했습니다.”

“그래? 음… 고생 많았네…  내용이 꽤 좋구만… 그럼, 이대로 진행하도록 하고, 노대리가 기획한대로 앞으로 데이터를 활용하여 주기적으로 컨텐츠와 상품을 교체해보고 그 효과를 측정해보도록 하게.”

“네! 알겠습니다! 그럼, 진행하도록 하겠습니다.”

 

 

오호!! 이번에도 꽤 괜찮았어~! 노대리~!^^ 아직은 로그분석에 대해서 초보인 노대리! 하지만, 저렇게 적극적이고 열심히 하니 앞으로 꼭 로그분석 전문가가 될 수 있지 않을까요? 노대리~!! 언제나 파이팅이라고…!!

웹분석의 대상과 측정지표

인터넷 환경에서 웹분석을 위한 측정

앞서 설명에서 Metric은 측정항목 및 측정기준(측정법)으로 정의하였고, 측정지표는 Metric중에서 지표(指標, Index로서 값의 방향과 수준을 나타낼 수 있는 항목)로 표현될 수 있는 것이 있음을 설명 하였다.

앞으로는 편의를 위해 Metric과 Index의 특별한 구분이 필요 없을 때에는 통칭하여 '측정지표'로 표기하기로 한다.

측정지표(Metric)의 세부적인 이해에 앞서서 측정지표를 '측정법'이라는 관점에서 볼 때, 관련된 환경에 따라 '측정법'이 어떻게 정의될 수 있는지 결정된다.

따라서, 먼저 웹분석을 위한 측정지표에 영향을 미치는 주변 환경과 구성요소들에 대해 알아볼 필요가 있다.

웹분석의 대상과 측정

웹분석은 인터넷상에서 운영되는 웹사이트를 중심으로, 연관된 항목들에 대한 측정지표에서 시작된다.

크게 분석대상 객체, 행위주체, 원인제공요소, 성과로 나누어 볼 수 있다.

• 행위 주체 방문자
  • 방문자
    • 방문자의 인구통계학적 특성 : 방문자 국가, 지역, 언어, 성별, 연령 등
    • 방문자 환경 : OS, 브라우저, 화면해상도, 브라우저 크기, 색상, 자바스크립트 여부 등
    • 방문자의 행동특성 : 재방문 횟수, 체류시간, 서핑패턴, 방문시각 등
  • 검색엔진 로봇
    • 로봇방문여부,, 검색엔진 로봇의 종류 등
• 원인제공 요소
  • 레퍼러 : 방문 검색엔진, 검색어, 도메인, 레퍼러 페이지 등
  • 캠페인 : 마케팅캠페인 별 방문자 구분, 외부캠페인/내부캠페인 등
  • 광고 : 온라인 광고 제공자별, 광고키워드, 광고매체, 광고타입, 광고메시지 등
    
• 분석대상 객체
  • 웹사이트 & RIA(Rich Internet Application)
    • 컨텐츠 : 페이지, 동적 컨텐츠, 상품 등
    • 구조 : 물리적/논리적 메뉴구조, 이동 Path별 성과 등
    • 사용 : 네비게이션, 페이지내 클릭항목, UI사용성 등
  • 에러 : 에러페이지 항목, 에러항목별 비율 등
• 성과
  • 트래픽 : 웹사이트 힛트수, 페이지뷰수, 방문수, 순방문자수, 방문회원수 등
  • 이용율 : 웹사이트 제공 컨텐츠의 사용정도, 입소문을 위해 퍼트린 정도 등
  • 사업목표 : 회원가입수, 주문수, 매출액 등
  • 전환율 : 회원가입율, 주문율, 이벤트 참여율 등
  • 충성도/관심도 : 재방문자비율, 체류시간, 사회연관도, 댓글/UCC 게시횟수 등

위 항목을 각 분류별이 아닌, 구성요소별 직접적/순차적 연관관계에 따라 도식화 하면 다음과 같다.

위와 같은 분류에서 '성과'에 해당되는 측정지표가 흔히 '기본 측정지표'라 불려진다.

분석 및 분석리포트 생성시에는 각 요소가 하나의 차원(Dimension)이 되어 기본적 분석지표를 세분화(Segmentation)하여 원하는 분석결과를 얻게 된다.

예를 들면, '행위주체'의 '인구통계학적 요소 중 성별'을 분석의 범주(세분화항목)으로 정하고, 성과/분석지표로 '사업목표'의 '매출액'을 정하게 되면, '성별 매출액' 리포트가 생성된다.

측정지표(Metric)의 정의대상

이미 '측정지표(Metric)'는 '측정항목' 또는 '측정기준(측정법)'으로 정의한 바 있다.

일반적 측정지표 성과값의 경우 측정지표의 속성값(Count, Ratio, KPI 등)과 측정방법을 정하는 것으로 측정지표를 정의할 수 있다.

하지만, 측정지표의 '측정기준(측정법)'을 올바르게 정의하기 위해서는 주변 환경으로 볼 수 있는 행위주체, 원인제공요소, 분석대상 객체를 먼저 정의해야만 측정하고자 하는 성과에 대한 측정지표를 올바르게 정의할 수 있을 것이다.

즉, 각 구성요소의 용어정의가 완성된 후에 측정지표의 정의가 올바르게 될 수 있다.

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웹분석 및 eCRM에서의 다양한 분석방법과 이론

통계분석 방법

eCRM 및 e-Business를 위한 Marketing Automation 솔루션에서 응용되는 사항들을 중심으로 설명하였다.

OLAP툴의 기능

OLAP툴의 주요 기능은 다음과 같다.

• Pivoting : 2차원 데이터 조회 결과에서 행/열/페이지 차원을 바꾸어 가면서 보고서를 생성하는 방법
• Filtering : 데이터를 특정 조건(항목명, 값의 범위, 계층구조 등)에 의해 만족되는 항목으로 한정하여 보고서를 생성하는 방법
• Drill Down : 요약된 상위개념의 데이터에서 상세한 하위개념의 데이터로 접근하는 방법. 계층구조이거나 연관된 데이터로 연결되어 조회되거나 하여도 무방하다.
• Drill Up : Drill Down과 반대방향으로 데이터 조회.
• Drill Across : 다른 데이터영역의 데이터에 접근하는 것.
• Drill Through : OLAP시스템에서 DW또는 다른 시스템의 상세데이터에 접근하는, 즉 구체적인 Raw데이터 영역에 접근하는 것.

Taguchi Method

다양한 경우의 수를 모두 조합하여 각 경우별 실험을 진행하여, 그 중 결과가 가장 좋은 케이스를 선택하는 방법. 온라인상에서 IT기술에 의해 Testing과 실험이 진행될 경우 경우별 조합과 진행이 어렵지 않으므로 Multi-Variate Testing 방법으로 자주 활용된다.

Google Optimizer, Omniture의 Multivariate Testing 기능이 본 방법을 이용하고 있다.

Multivariate Testing

온라인 마케팅 최적화(Optimization) 툴에서 Taguchi Method 를 이용하여 다수의 변수를 선정하고, 변수를 조합하여 생성되는 경우에 맞추어 방문자를 대상으로 랜덤(Random)하게 경우의 수를 구현하고, 각 경우 별 성과를 측정하여 가장 좋은 경우를 선정하는 방법.

일반적으로 온라인 마케팅 최적화 솔루션에서는 최종 전환페이지에 대한 전환율이 어떤 경우일 때 높이 나타나는지를 실험한 후 최적의 방법을 선택하는 방법으로 최적화를 진행한다.

아래 그림은 랜딩페이지(Landing Page)의 시안을 메뉴배치방법 2종류와 색상 3종류를 조합하여 6가지의 경우의 수를 만들고, 방문자에게 6가지 경우 중 한가지를 적용하게끔 프로그램에 의해 무작위로 제시한 후 최종 Goal 목적 페이지에 대한 전환율이 가장 높은 메뉴레이아웃과 색상의 조합을 찾아내는 경우를 도식화 한 것이다.

Personalization

개인화는 수집 및 분석된 데이터를 바탕으로, 고객 및 방문자에게 최적의 컨텐츠 또는 서비스를 제공하는 맞춤형 접근 방법이다. 1:1 (One to One) 마케팅이라고도 불려진다.

개인화의 정도에 따라 개인사생활 침해여부와 과잉접근에 대한 거부감 등의 논란이 있다.

개인화를 eCRM에서 시스템적으로 구현하는 알고리즘은 아래 방법이 가장 많이 사용된다.

• Collaborative Filtering (협업필터링)
  • 예: 대상고객과 유사한 성향/속성을 갖는 고객이 선택하는 상품들을 분석하여, 해당 고객도 유사한 상품을 선호할 것이라는 가정을 갖고 개인화된 상품을 제시. 직접적으로 친구의 Wish List를 보고 주문하는 기능을 제시하기도 하였다. (Amazon)
• Rule Based (사전정의된 규칙에 의해)
  • 예: 상품추천 마법사와 같은 기능으로서, 준비된 RULE에 맞추어진 설문을 차례대로 진행할 경우 적합한 상품을 제시하는 방법
  • 사전에 정의된 고객속성, 조건, 구매이력등의 규칙에 따라 사전정의된 규칙은 실험을 위한 테스트로서의 접근도 있겠지만, 데이터마이닝등을 통해 분석된 고객군에 대해 접근하는 것이 유용할 것이다.
  • 고객군에 대한 프로파일링(Profiling)과 함께 이루어진다.
• Case Based Reasoning (사례기반 추론)
  • 예: 기존 유사사례를 통해 현재의 개인화/추천 항목을 결정하여 제시.
• Learning Agent ( 지능적으로 고객의 의도를 파악하여 )
  • 예: 고객이 노트북 상품 카테고리를 자주 살펴보고 체류하는 시간이 길어질 때 노트북 컴퓨터의 구매를 고려하고 있다고 판단하고 노트북에 대한 상품제안을 제시한다.
  • 사용행태, 페이지인쇄, 체류시간등 다양한 사항을 기준으로 선호도와 관심분야를 알아내고 제공하는 방법
• Association Rule (연관규칙)
  • 특정 행위와 함께(근 시간내에)에 발생할 수 있는, 연관된 행위/컨텐츠등을 제시하는 방법
• Sequential Pattern (순차패턴)
  • 특정 행위 다음에 발생하게 되어 있는 행위/필요사항들을 제시하는 방법

Data Mining의 통계분석에서 (본 항목은 위버라인 CRM전문가 과정에서 발췌)

Classification / Clustering / Association 을 위해

• Neural Network
  • 생물학적 모형에서 비롯된 계산모형의 일종, 비선형에서 유리.
  • 일반화 능력 및 안정성이 타 방법에 비해 뛰어남
  • 학습방법
    • 교사 학습 (Supervised Learning) : 예- NN With BP
    • 비교사 학습 (Unsupervised Learning) : 예- SOM
• Genetic Algorithm
  • 생물학적 진화과정을 모방한 알고리즘
  • 문제를 유전자 형태로 정의
  • 진화( Selection, Crossover, Mutation)의 과정을 통해 답을 탐색
• Decision Tree
  • Instance를 root에서 Leaf 까지 내려오면서 Sorting
  • CART(classification and Regression Trees)
  • CHAID(Chi-Square Interaction Detection Analysis)
• Case Based Reasoning (CBR)
  • 기존의 사례 데이터베이스를 이용하여 새로운 사례를 예측
  • K-NN 을 이용하여 유사한 사례 추출
  • 추출된 유사 사례들에 근거하여 새로운 사례에 대한 출력 산출
• Discriminant Analysis: 통계적인 분류기법
• Regression : 통계적인 추정기법
• Association : link analysis(graph theory에 기반)
• K-Means, FCM : 클러스터링 방법

마케팅 이론 & 측정지표

80/20 법칙 (파레토 법칙)

'전체 결과의 80%는 전체 원인 중 20%에서 비롯된다.'라는 파레토가 세운 이 법칙은 다양한 부분에서 입증되면서 높은 설득력을 보이고 있다. 예를 들어 '상위고객 20%가 전체 매출의 80%를 일으킨다'거나 하는 것들이 이에 해당된다.

고객 Scoring을 통해 VIP고객과 일반고객을 구분하는 기준선을 정할 때, 타겟 고객층을 설정할 때 등 다양한 곳에서 응용되고 있다.

Long-Tail 이론

긴 꼬리이론 이라고도 불려지는 본 이론은 Amazon의 사업모델을 이용해 많은 예를 들기도 한다. 즉, 인터넷 상점과 같이 상품진열의 한계가 없는 공간에서, 1권씩 밖에 팔리지 않는 책이더라도 상당히 많은 책의 종류를 판매하게 될 경우 상위 10~20%가 일으키는 매출보다 하위 제품들의 합계 매출이 훨씬 클 수 있다는 이론이다.

WEB 2.0 시대에 크게 대중화 되어 관심을 받고 있는 이론이다.

Customer Experience Gap

고객이 기대한 가치와 실제 서비스/제품을 경험하고 얻은 가치의 차이. 이 차이가 적을수록 제품 및 서비스에 대해 만족하게 되며, 차이가 클수록 불만족 하게 된다는 것.

예를 들어 '싼데 이 정도면 됐지' 라는 표현과 같이 저렴한 제품에서는 큰 기대를 하지 않기 때문에 적정수준의 품질만 넘으면 만족하게 되는 경우와 같다.

Loyalty

고객의 충성도를 의미한다.

어느정도 기업의 상품/서비스/브랜드에 호감을 갖고 지속적으로 관계를 맺고 유지해왔는지를 나타낸다.

고객세분화(Customer Segmentation), Customer Scoring 등에서 충성도 지표는 잠재된 LTV를 높이기 위한(또는 높이는) 중요 요소로 인식된다.

LTV (Life Time Value)

고객의 생애가치 또는 평생가치로 해석된다. 일반적으로 1명의 고객에 대해 해당 고객이 과거 및 미래에 일으킬 매출액을 합산하여 결정하는 경우가 많다.

미래에 대한 LTV산정이 어려울 경우, 현재시점 기준으로 과거의 LTV를 합산하여 이용하기도 한다.

쉽게 말해 LTV가 높을수록 우수 고객인 셈 이다.

Customer Segmentation

고객 세분화를 의미하며, 고객을 다양한 속성 및 기준에 따라 세분화 하는 것을 말한다.

Data Mining에 의해 Cluster분석을 통해 기준을 세워 나누어질 수도 있으며, 사전 정의된 Rule에 맞추어 고객층을 세분화 할 수도 있다.

Customer Scoring

고객을 등급화 하고 세분화 하기 위해 고객에게 객관적 지표로서 점수를 부여하는 행위.

예를 들어 최근 1주일이내 구매시 1점, 10만원 이상 구매시 매 10만원마다 1점씩 추가 등의 방법이 이용될 수 있다. 기업의 사업에 맞춘 최고의 고객은 어떤 고객인가? 라는 정의가 된 후에 원활한 고객등급 부여 항목과 기준이 정해질 수 있다.

RFM 또는 RFD

고객세분화 및 등급결정을 위한 방법으로 이용되는 점수부여의 기준이다.

RFM 은 Recency, Frequency, Monetary 의 약어로서, 고객의 가치평가 또는 충성도 평가를 얼마나 '최근에', '자주' 방문하였거나 '얼마나' 구매하였는지를 척도로 삼아 평가 점수를 부여하는 방법이다.

RFD (Recency, Frequency, Duration)모델은 주문금액이 존재하지 않는 서비스 및 운영모델에서는 Monetary 대신에 체류시간인 Duration을 이용한 방법이다. Duration 을 Time으로 표현하기도 한다.

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내 블로그/카페 게시물은 어디에 얼마나 노출되고 있을까?
- 바이럴 마케팅 분석

전번 포스트에서 광고스크립트를 이용한 노출수 분석에 대하여 간단히 활용방안을 소개한적이 있다.

단지 노출수 측정만을 가능했던 것에서 한단계 진화된 '게시물 노출 및 스크래핑 분석' 리포트는 해당 게시물이 스크래핑(펌질) 되었을때 어느곳에서 스크래핑 되었는지, 또 얼마나 많은 노출이 되고 있는지를 알 수 있는 리포트 이다.

게시물의 확산정도와 게재된 웹사이트 및 블로그 URL, 노출정도를 분석할 수 있다면, 바이럴 마케팅 성과를 측정할 수 있다.




얼마전 내가 자주가는 마케팅 커뮤니티에서 블로그 글을 작성하면 현금을 주는 이벤트? 마케팅을 진행한것을 본적이 있다. 사용자로부터 글을 작성하게 하고 그 글을 평가하여 지급 되는 금액이 변화되는 방식이다. 이러한 마케팅 활동을 분석하기 위해서, 또 평가하기 위해서 무엇을 측정 기준으로 둬야 할까?

본격적인 웹2.0 시대인 만큼, 앞으로 바이럴 마케팅은 더욱 활성화 될것으로 예상되고 분석에 대한 요구와 다향성은 계속 증가할 것으로 내다본다.

현재는 베타 버전으로 분석범위가 조금은 미흡한게 사실이다. 그러나 앞으로 게시물에 달린 댓글수, 분리된 RSS구독수, 긍정 및 부정 평가에 대한 기능을 추가하여 바이럴 마케팅 분석을 더욱 효과적으로 진행할 수 있도록 기획할 생각이다.


'게시물 노출 및 스크래핑 분석' 리포트는 현재 로거™ ASP 서비스에서 무료로 사용할 수 있다.

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어느덧 봄은 오고 나른한 4월… 오늘도 ‘행여나 여행사’ 노대리의 하루는 시작되고 있었다.

 

“노대리. 얘기 들었어?”

“응? 무슨 얘기?”

“이번달 해외여행 기획상품 주문이 저조해서 우리 팀장님 무지하게 깨졌데…”

“정말?? 휴… 당분간 몸 사려야겠네!!”

 

‘기획상품이라… 뭐가 문제였던 거지?’

 

월요일 주간 회의 시간.

 

“다들 아실지 모르겠지만 저희팀에서 기획한 이번달 해외여행 기획상품 주문전환이 예전에 비해 상당히 저조해서 이사님 기분이 상당히 안 좋습니다. 그래서, 다음달 해외여행 기획상품에 대한 기대가 상당히 크실 것 같은데, 개인별로 다음달 해외여행 기획상품 기획안 금주 내로 제출하도록 하세요!”

 

‘저렇게까지 말씀하시는 것 보면 팀장님께서 기분이 정말 안 좋으신가 보구나… 기획상품이라… 좋아! 이번에도 로거의 로그분석 데이터를 활용해서 준비해보도록 하자!!’

 

자신에 찬 노대리. 하지만, 막상 준비하려고 보니 어떤 데이터를 먼저 확인해야 하는지 어떤 데이터를 활용해야 하는지 도대체 감이 오지를 않는다.

 

 

지난 업무 때도 과장님께 도움을 받은 적이 있던 노대리는 이번에도 과장님께 도움을 요청하기로 결정했다.

 

“과장님~ 질문이 있는데요~”

“갑자기 살갑게 왜 이래~ㅎㅎ. 뭔데? 얘기해봐.”

“기획상품 기획안 작성하면서 이번에도 과장님이 알려주셨던 로거를 활용하려고 하는데 어떻게  활용하는게 좋을까요?”

“음… 우선은 이번 기획상품이 왜 고객에게 인기가 없었는지 원인분석을 해보고 그 다음에 현재 우리 사이트에서 어떤 상품이 실제로 인기가 높은지 파악해 보도록 해봐. 어떤 데이터를 확인해야 할지는 노대리가 판단해보도록 하고… 이번에도 잘해보라고~^^ ㅎㅎㅎ”

“감사합니다~!!”

 

‘원인분석을 먼저 해봐야겠군.. 지난달 기획상품이 ‘놀러가 여행 패키지’ 였으니까 기획상품 전후로 고객이 얼마나 구매했는지 파악해 봐야겠다.’

 

먼저 노대리는 지난달 기획상품의 3월과 4월 내부 구매 데이터를 확인해 보았다.

 

‘하루 평균 3건 정도 구매되던 상품이 기획상품으로 웹사이트 전면 노출되었는데도 구매량이 늘어나지 않았구나. 평균 구매는 유지될만한 상품이지만 고객의 눈에 많이 띄게 하더라도 매출로 전환될만큼 매력적인 상품은 아니였단 얘기군…’

 

 

그날 노대리가 집중해서 본 데이터는 [컨텐츠/상품 상세 조회수]와 [상품 매출 순위] 리포트였다.

 

여기서 잠깐!!! [컨텐츠/상품 상세 조회수]와 [상품 매출 순위] 리포트에 대해 잠시 알아보자.

 

l  컨텐츠/상품 상세 조회수 : 조회기간 동안 웹사이트내의 상품별 상세보기 페이지의
                         노출(페이지뷰)수를 분석한 리포트.

l  상품 매출 순위 : 조회기간 동안 주문(매출)액 기준으로 상품의 주문수량 및 매출액을
                순서대로 각 비율과 함께 나타낸 리포트

 

노대리가 두 가지의 리포트를 이번 달로 조회하여 리포트를 확인한 결과, 다음과 같은 데이터를 얻을 수 있었다.

‘현재 ‘갈까나 여행 패키지’가 사이트 방문자들의 조회수가 가장 높은 여행 패키지고, 상품 매출은 전체 상품 중 4위에 13건의 주문이 있었네… 같은 해외여행 중에 ‘가고파 여행 패키지’는 조회수는 10위이지만 전체 상품 중 6위에 10건의 주문이 있었구나…’

 

‘조회수 대비 구매 전환율을 따져보면 ‘갈까나 여행 패키지’는 100건의 조회에 13건의 주문이 있었으니 13% 구매 전환율이고 ‘가고파 여행 패키지’는 30건의 조회에 10건의 주문이 있었으니 33%의 구매 전환율이 되겠구나.’

 

‘이 얘기는 해외여행 패키지 중 실제 방문자들에게 구매 욕구를 일으키는 패키지는 ‘갈까나 여행 패키지’가 아니라 ‘가고파 여행 패키지’라고 예상할 수 있겠군…’

 

필요한 로그분석 데이터를 확인한 노대리는 위 데이터를 바탕으로 기획서를 작성하기 시작했다. 노대리의 손가락은 신들린듯 빠른 속도로 키보드를 누볐다…

우리의 노대리~!! 이번에도 화끈하게 한건 해낼 수 있을까???

 

팀원들의 기획안 제출이 모두 마무리 되고, 팀장님의 기획안 검토 결과 지난 번에 좋은 결과를 냈던 노대리의 기획안을 채택되었고, 5월 해외여행 기획상품으로 ‘가고파 여행 패키지’가 웹사이트 전면에 노출되게 되었다.

 

시간은 흘러흘러…. 5월의 어느날…

 

“노대리~!!! 노대리~!!! 자네 여기있었구만... 허허허~~!!”

“네. 팀장님. 무슨 일 있으세요?”

“자네가 기획한 기획상품이 현재 예상 주문량을 훨씬 상회해서 이사님 입이
^ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ^ 이렇게 찢어지셨네~ 허허허~!! 이번에도 자네가 수고가 많았네~!! 이따 저녁에 삽겹살에 소주한잔 하자고~^^”

“아~ 정말입니까? 잘 됐네요~^^ 그럼, 이따 저녁에 뵙겠습니다.”

 

‘하하하!!! 좋아~!! 앞으로도 잘해보자~!! 파이팅~!!”

 

시원하게 한건 해낸 노기차 대리~!! 이번에도 로거의 로그분석 데이터를 멋지게 활용했네요~!! 그런데 저거저거~ 너무 들뜬거 아닌지 몰라. ㅎㅎㅎ. 뭐 앞으로도 지금과 같은 기세로 잘해낼지…  쭈욱 기대해 봅시다… 어쨌거나~ 노기차 대리~!! 파이팅~!!

[ 지난호 ] 노대리의 로거활용하기 - 1화 '이벤트 개시일을 잡아라!'

eCRM의 이해

eCRM의 정의

과거 오프라인 시장이 주요 무대였을 때에는, 다양한 정보를 수집하고 저장하는 것에 막대한 비용이 소요 되었지만, 온라인 시장에서는 상대적으로 저렴한 비용을 이용하여 다양한 정보를 수집하고 저장하는 것이 가능하다.

이러한 시대적 흐름에 따라 발생한 것이 eCRM이며, eCRM은 e-Busienss 경쟁력을 위해 현대 온라인 비즈니스에 있어서는 필수불가결한 요소가 되었다

* 웹분석은 eCRM에서, 특히 웹사이트에서 발생하는 데이터들을 수집 및 저장하는 단계이다.
* CRM은 Customer Relationship Management 의 약어이다.

지금의 eCRM을 쉽게 정의하기는 어렵지만, CRM에서 좀더 세분화된 의미를 강조하여 일단 아래와 같이 정의하였다.

eCRM과 웹분석과의 가장 큰 차이점은 '고객(회원)'이 분석의 중심이 된다는 것에 있다.

eCRM의 세분화

eCRM은 CRM이 'e' 라는 단어가 추가된 것과 같이, 그 범위가 온라인으로 한정된 것에 있다.

따라서 eCRM의 분류 및 프로세스를 설명할 때 CRM과의 구별 없이 일반적인 사항을 기준으로 설명하도록 한다.

eCRM의 세부 분야는 eCRM의 프로세스에서 어떠한 목적을 위해 구현되는지에 따라 아래 3가지로 크게 나뉠 수 있다. (Meta Group 1999년)

• 분석 CRM (Analytical CRM)
• 협업 CRM (Collaborative CRM)
• 영업 CRM (Operational CRM)

아래 도표는 Meta Group 1999년 CRM에 대한 분류자료를 재 구성한 것으로서, eCRM의 프로세스를 크게 Planning & Analysis – Action – Feed Back 단계로 보았을 때 각 단계별 특성을 가장 잘 나타내는 CRM분야를 연결시켜 표현하고 있다.

최근 eCRM은 IT기술을 바탕으로 빠르게 발전하면서, 전통적인 CRM의 세부 분야들의 경계가 허물어지고 있는 상황이다.

Operational CRM (영업 CRM)

영업 CRM으로 표현되는 Operational CRM은 실제 Action에 해당하는 기업의 활동을 최적화 하고 관리하는 분야이다. 'Front Office', 'Front End' 라고 표현되는 고객 접점( 영업, 마케팅 및 고객서비스)에 대해 관리 및 최적화를 수행한다.

세부 분야별 주요 업무분야는 다음과 같다.

• Sales 분야
  • 영업자동화 (Sales Force Automation)
  • 영업대상 발굴 및 예측 (sales Forecasting)
  • 고객 개인정보 관리 (PIMS : Personal Information Management System)
  • 영업기회 관리 (Opportunity Management)
  • 주문관리 및 고객보상 등의 관리
• Marketing 분야
  • 캠페인 관리 (Campaign Management)
  • 마케팅 예측 (Marketing Forecasting)
  • 마케팅 프로모션 및 이벤트 관리
  • 마케팅 문서의 관리
• Service 분야 : Sales 이후의 관리에 해당된다.
  • 서비스 수요/고객 예측
  • 설문조사
  • 고객관리 시스템
  • 소모성 자재/부품 관리

Operational CRM은 Analytical CRM의 결과로부터 예측과 대응을 할 수 있도록 작동되어야 하며, 그 결과는 Analytical CRM에서 이용될 수 있도록 데이터로 수집 및 저장되어야 한다.

Analytical CRM (분석 CRM)

운영계에서 생성되는 데이터를 축적하고 분석하는 분야이며, '사업 성과 관리' 부분을 구성한다.

마케팅 분석과 판매분석 작업을 수행하고, 협업CRM을 이루기 위한 데이터와 영업CRM에서 의사결정을 위한 데이터를 제공한다. 일종의 Back-End를 관리하는 분야이다.

분석결과는 사업성과관리(Business Performance Management) 개념으로 이어진다.

세부분야별 항목은 다음과 같다.

• Marketing Data 분석 – 주로 Query 및 Report를 통해 조회 및 분석
  • 고객 세분화 및 타겟 고객 선별
  • 캠페인 효과분석
  • 이탈고객 예측에 의한 접근주기 산출
• Sales Data 분석 – OLAP 툴 등에 의한 분석이 많이 사용되었음
• Customer Data분석 – Data Miining에 의한 분석이 많이 사용되었음

분석은 위 3개 분야의 데이터를 연계하여 분석하는 경우가 많으므로, 세부적인 분석행위를 세부 분야별로 나누기는 힘들다. 일반적으로 분석방법 별 이용되는 사안은 아래와 같다.

• 등급분류 및 등급모델링 - Classification & Modeling
  • 타겟고객 추출과 텔레마케팅 및 DM발송
  • 고객지원 및 고객불만관리 (Claim Prevention)
  • 고객 스코어링 (Customer Scoring/Ranking)
  • 사기/부정행위 검출 (Fraud Detection)
  • 위험/위기관리 (Risk Management)
  • 가격 시뮬레이션/모델링 (Price Modeling)
  • 이탈고객 관리 (Churn Management)
  • 고객 충성도 유지 (Customer Retention)
  • 고객 획득과 전환 (Customer Acquisition)
• 군집분석 – Clustering
  • 고객 세분화 및 프로파일링 (Customer Segmentation & Profiling)
  • 신규 고객층 발굴
• 연관분석 – Association
  • 장바구니/쇼핑카트 분석 (Market Basket Analysis)
  • 교차판매 (Cross Selling) / Up Selling
  • 상품추천 및 컨텐츠 개인화
• 순차패턴 – Sequential Pattern
  • 시계열 흐름에 따른 장바구니/카트 분석 (Market Basket Analysis Over Time)
  • 온라인 서비스 이용패턴 분석 및 개선
• 시계열 예측 – Time-series Forecasting
  • 매출예측/수요예측
  • 재고수량 관리

여러 분석방법을 통해 데이터마이닝(Data Mining)이 이루어지며, 데이터마이닝을 통해 새로운 패턴과 모델을 발견하고, 이로부터 지식을 얻는다.

Collaborative CRM

Customer Interaction Management 라는 표현처럼

고객과의 접점을 효율적으로 유지하기 위해, 고객과 기업, 기업내 구성원간 효율적인 협업(Collaborative)이 이루어질 수 있도록 한다.

특히 eCRM에서 강화된 분야로서, 분석과 운영/영업의 통합된 성격이 짙다.

영업CRM 및 분석CRM에서 생성되는 데이터를 통해 아래와 같은 절차를 최적화 한다. 물론, 아래 절차에서 생성되는 데이터도 분석CRM에 포함되어 분석이 이루어져야 한다.

• 개인화
  • 웹사이트의 개인화/추천
  • DM 및 쿠폰북 등의 개인화
  • CCID 식별을 통한 콜센터 업무의 최적화
• 자동화
  • 고객지원의 자동응답 서비스 (전화/이메일 등)
  • Behavioral Targeting 솔루션 (웹사이트 방문자 성향에 따른 최적화된 접근)
  • Multi Variate Testing 솔루션 (다양한 케이스별 테스트를 자동적으로 수행하고, 최종 선정안을 적용한다. )
  • 방문자 행동패턴에 따른, 자동적인 마케팅메시지를 전송(이메일/SMS)

최근 eCRM의 동향

최근의 eCRM은 대부분 웹사이트를 중심으로 사업이 진행되면서, Collaborative CRM은 마케팅자동화(Marketing Automation)분야로서의 위치를 다져나가고 있으며, eCRM분야 중 가장 빨리 성장하는 분야기기도 하다.

과거와 같이 대규모의 시스템구축과 통합을 통해 eCRM을 구축하는 것 보다는, 개별적인 최적화 목적별 프로세스를 기존 솔루션을 이용하여 개선하고자 하는 것이 최근의 동향으로 보여진다..

웹분석과 연계되어 eCRM의 분야를 볼 때, Marketing Automation 분야와 Personalization 분야는 확장 및 연계하기에 가장 쉬운 부분이겠다.

실례로 해외의 다양한 사례에서 웹분석을 통한 데이터를 기반으로, 다양한 영업/협업 CRM분야의 특정 솔루션으로 확장하는 것을 볼 수 있다.

2002-2008 © BizSpring, Inc. & nativic

요즘 바이럴 마케팅이 한창 이슈화 되고 있다. 동영상 UCC, 블로그, 카페, 지식IN, RSS 등을 통해 사용자간의 정보공유가 활성화 되면서 마케팅 효과가 크기 때문이라고 생각된다. 그리고 바이럴 마케팅의 가장 큰 장점은 역시나 마케팅 비용이 매우 적다는데 있다. 즉, 비용대비 효과가 좋아 기업의 규모를 떠나서 시도해 볼만한 마케팅 방법이다.

대부분의 온라인 마케팅 활동은 측정/분석이 가능하나, 바이럴 마케팅은 딱히 방법이 정해진 것이 아니기에 일정한 분석방법이 현존 하지 않는다. 아직 정형(定型)화 되지 않았다는 것일뿐, 가까운 미래에 바이럴 마케팅에 적합한 분석도구가 나올것이다.

비즈스프링에서도 준비중에 있어요~ 3월에 어느정도 윤곽이 나올듯 합니다.

한가지 예로 해외에서는 블로그 포스트에 랭크를 부여하는 서비스(http://aiderss.com/)가 있다.











로거™에서도 몇 가지 리포트를 응용하면 어느 정도의 측정 및 분석은 가능하다. 그 응용방법의 하나로 블로그 및 카페글의 컨텐츠 노출수를 잡아내는 방법을 소개해 본다.

가장 간단한 분석방법은, 블로그의 포스트나 카페글 작성시에 안보이는 1픽셀 이미지를 삽입하여 이미지가 호출될시에 노출이 잡히는 방식이다. 이미지를 따로 제작할 필요는 없고 웹서버에 업로드 하지 않아도 된다. 단, 로거™ 리포트에서 제공하는 이미지URL을 등록해야만 한다.

스크린샷을 통해 확인해보자.


1. 이미지URL 생성하기


2. 생성된 이미지 URL 포스트에 삽입하기


3. 리포트 보기





자, 이제 내 포스트가 얼마나 노출되고 있는지 알 수 있게 되었다. 그룹을 설정하여 카페인지 블로그 인지 구별 가능하게도 설정 가능하며, 부계정을 생성하여 해당 계정만 리포트 조회도 가능하다.
노출수 추세와 비교만으로도 분명 모자르지만, 어느정도 궁금점을 해결할 수 있길 바라며 분석에 필요한 아이디어가 있으면 댓글을 꼬옥~ 남겨주기 바란다.
예를들어, 어디서 펌질을 하고 있는지, 어디에서 노출 되고 있는지, 구독수는 얼마인지 등등.. ^^

'행여나 여행사' 기획팀에 근무중인 노기차 대리. 큰 꿈을 가지고 3개월 전 이곳으로 이직을 했지만 아직 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있다.

불안…초조… 기획팀의 보스 이팀장님의 불 같은 성격을 잘 알고 있는 노대리는 이번 달에도 업무성과를 내지 못한다면 어쩌면… 이세상과 마지막이 될지도 모른다는 두려움에 떨고 있다.

‘좋아!! 까짓 거 한번 해보는 거지 뭐! 아무것도 안 해보고 죽는 것 보다는 낫지 않겠어?’

 

이렇게 다짐을 하며 월요일 주간 회의를 하러 회의실로 들어갔다.

 

“자~ 다들 모였습니까? 이번에도 저희에게 중요한 업무가 하나 생겼습니다. 올해도 작년과 마찬가지로 웹사이트에서 ‘봄맞이 3일 특가 이벤트’를 진행해야 하는데, 저희 팀에서 금번 이벤트를 총괄하여 준비해보라는 이사님의 지시입니다. 3일 동안 단기 이벤트로 진행되는 만큼 이벤트 기간을 정하는게 가장 중요할 것 같은데… 담당해서 진행해 볼 사람 있습니까?”

 

 

“팀장님! 이번 일은 제가 한번 해보겠습니다!!”

“오~ 노대리! 자네가? 좋아~~! 자네가 한번 진행해 보게~!!”

 

자신감에 차있는 노대리.. 과연 이벤트 개시는 언제부터 하는게 좋을까? 노대리는 그날 밤새 고민에 빠졌다…

 

어느덧 2일이란 시간이 흘러가고 노대리는 어떻게 하면 좋을지 방향도 못 잡고 있었다.

 

“노대리~~ 준비는 잘 되가나?”

 

‘앗! 고과장님이시다…ㅡㅡ;;’

 

“아… 예… 그게 저…. 열심히 준비하고 있습니다.”

 

“허허허! 이사람!!^^ 고민이 많은 것 같은데 우선 자료 분석부터 해봐! 음… 로거가 좋겠구만~ 우리 팀에서 제작년부터 사용해오던 로그분석 툴인데 한번 살펴보게~ 많은 도움이 될걸세~ 그럼 기대할테니까 잘해보라고~ 노대리~^^”

 

“네~ 알겠습니다. 감사합니다. 과장님~!”

 

‘로거? 로그분석이라…’

 

그날 저녁 로거의 데이터를 살펴보던 노대리는 깜짝 놀랄 수 밖에 없었다. 웹사이트 방문자, 유입경로, 컨텐츠 분석 등 방대한 데이터가 나와있었다. 로그분석 툴을 접해보지 못했던 노대리에게는 그저 신기할 따름이었다.

 

‘이야… 이렇게 웹사이트에 대한 많은 데이터를 볼 수 있다니… 음… 그렇다면…’

‘좋아! 이 데이터를 활용하면 되겠구나!’

 

노대리가 집중적으로 살펴본 데이터는 [방문 집중 요일]와 [방문 집중 시간대] 리포트였다.

 

여기서 잠깐!
[방문 집중 요일]와 [방문 집중 시간대] 리포트에 대해 잠시 알아보자.

 

l  방문 집중 요일 : 설정한 기간내의 각 요일별 방문수의 평균값을 나타내는 리포트로 웹사이트의 고객/방문자의 생활패턴 들을 유추해 볼 수 있다.

l  방문 집중 시간대 : 설정한 기간내의 각 시간대별 방문수의 평균값을 나타내는
리포트로 새벽/주간/저녁/야간의 방문 집중도에 따라, 웹사이트의 고객/방문자의 성향을 유추해 볼 수 있다.

 

노대리가 두 가지의 리포트를 최근 1개월로 조회하여 확인해 보니 다음과 같은 결과가 보였다.

 

‘아~ 우리 웹사이트는 월요일에 방문수가 가장 높고, 금요일이 그 다음으로 높고, 수요일과 목요일에는 방문수가 적구나…. 그리고, 토요일부터 증가하여 월요일에 정점에 다다르는 추세이네…’

 ‘방문 집중 시간은 9시, 10시가 가장 높고…. 흠…. 그렇다면 3일 동안의 이벤트이니까… 이렇게 준비하면 되겠구나~!! 오케이~!!’

 

노대리는 그날 밤 열심히 로거의 데이터를 확인하며, 다음날 제출할 보고서를 작성했다…

과연 우리의 노대리! 이팀장님의 마음을 사로잡을 수 있을까???

 

다음날 오전 회의 시간…

 

“자~ 좋은 아침입니다. 노대리! 이벤트 준비는 다 되었습니까?”

“예~! 팀장님~! 지금부터 말씀 드리겠습니다. 나눠드린 자료에 나와있는 것처럼 저희 웹사이트는…..”

불붙은 노대리의 보고!!! 이번만큼은 의욕에 불탔던 노대리는 로거 리포트 데이터와 여러 부연 설명으로 세세하고 명확하게 보고를 진행했다.

 

“이에 금번 웹사이트 이벤트는 금요일 저녁 7시에 오픈하여 월요일 자정까지 3일간 진행하면 방문자의 유입을 최대한 유도할 수 있으며, 작년 이벤트 대비 15%이상의 수익을 기대할 수 있습니다.”

 

“오~!! 좋아~!! 그럼, 노대리 말대로 금요일까지 열심히 준비해서 멋지게 오픈해 보도록 합시다. 노대리는 오픈 후에 진행상황 확인해서 이상없이 진행될 수 있도록 하세요.”

 

‘좋아! 주사위는 던져졌다.’

 

열심히 준비하여 진행한 이벤트! 노대리는 이번만큼은 꼭 좋은 성과가 있기를 기대하며, 진행상황을 수시로 체크하고 누구보다 열정적으로 움직였다.

 

드디어 3일간의 이벤트가 종료되고 화요일 아침!

 

“자자~!! 잠시 주목하세요~!”

 

‘혹시 결과가 나온건가? 휴… 어떻게 됐을까?’

 

“금번 이벤트 결과 작년 이벤트 대비 30%의 매출상승이 있었다고 합니다. 방금 이사님께 보고 드리고 오는 길입니다. 이사님께서 크게 기뻐하시며 회식비를 지원해 주셨습니다. 다들 수고 많았습니다. 오늘 저녁엔 다들 약속 비우고 근사하게 한잔 합시다~!!

아.. 그리고, 노대리~!! 수고 많았네~!! 앞으로도 기대하겠어~!^^”

 

“이야~!! 노대리~!! 한턱 쏴야겠는데~~~!!”

“노대리님~!! 고생 많으셨어요~!!”

 

‘이야~!! 해냈구나~!! 오케이~!! 좋았어~!!

 

“다들 정말 감사합니다.”

 

우리의 노기차 대리~!! 드디어 기차게 한건 해냈습니다. 하지만, 기획팀에서의 길고 긴 여정 중에 이제 첫걸음을 내딛었을 뿐입니다. ㅎㅎ 노대리~!! 너무 들뜨지 말라고~!! 이제 시작일 뿐이니까… 과연 노대리 앞으로 어떤 활약을 펼치게 될지… 다같이 기대해 봅시다… 그리고, 노대리가 로거를 얼마나 활용할 수 있을지… 저는 그게 더 궁금하네요..ㅋㅋ

노대리~! 파이팅~!

 

웹분석과 ASP/SaaS

몇 해전 '웹분석이야말로 ASP(Application Service Provider)사업모델에 가장 적합한 사업분야이다' 라는 글을 어느 해외 웹사이트에서 읽었던 기억이 있다. 이는 Page Tagging(Script Embedding)방식의 웹분석이 점차 선호되면서 ASP모델을 통해 웹분석사업이 크게 확장되던 2002년 이후에 언급되었던 내용이다.

지금은 ASP보다 SaaS(Software as a service)라는 용어를 통해 좀더 확장된 개념으로서의 ASP서비스가 관심을 받고 있는 상황이고, 이 중에서 eCRM분야의 성장율이 가장 높은 상황이다.

웹분석이 eCRM에서 분석CRM영역으로서 한 부분을 차지하고 있는 상황에서, 웹분석과 ASP/SaaS 시장의 흐름을 살펴보는 것이 의미가 있겠다 .

ASP와 SaaS

ASP(Application Service Provider)는 '소프트웨어 임대 서비스 공급자' 또는 이와 같은 소프트웨어 제공방법을 의미한다. 하지만 ISP(Internet Service Provider, 인터넷 서비스 공급자, KT메가패스/하나로텔레콤 하나포스 등)와 같은 용어처럼, 과거에는 소프트웨어의 제공방법보다 소프트웨어를 임대형태로 공급하는 회사라는 의미가 좀더 강한 용어였다.

지금은 ASP형태의 서비스가 상당히 다양화되고 발전한 까닭에, 소프트웨어를 제공하는 방법에서도 좀더 세분화가 필요하게 되었고, SaaS(Software As A Service)라는 용어가 대두되게 되었다.

SaaS는 ASP의 용어에서 느껴지는 '공급자' 라는 부분이 배제되고, 의미의 중심이 '소프트웨어'에 집중되어 표현된 용어이다. 하지만 두 용어의 명확한 선을 구분하는 것이 ASP용어의 의미확장으로 인해 어려운 상황이며, ASP와 SaaS 모두 '온라인을 통한 소프트웨어/애플리케이션 제공'이라는 의미로 사용되고 있다.

한국정보사회진흥원(NIA)의 '2007 ASP/SaaS 백서'에서 ASP와 SaaS를 구별하여 설명한 표를 살펴보면 다음과 같다.

( 출처 : 한국정보사회진흥원 2007 ASP/SaaS 백서 P174 )

ASP의 서비스방식은 위에 언급된 사항은 물론, 소프트웨어를 고객사에 설치하고 제공하는 '임대'형식의 서비스도 있으나, 최근의 ASP는 모두 온라인을 통해 제공되는 추세에 따라 '공통점' 항목으로 묶은 것으로 보인다.

'ASP'라는 용어를 두고 'SaaS' 라는 용어가 등장한 배경에는 'Software' 라는 것에 중점을 두었다는 것도 있겠지만, OpenAPI, RIA를 위한 기술(AJAX/FLEX 등), REST(Representational State Transfer)들이 적극적으로 도입되어 '플랫폼'화가 가능한 환경을 갖추었느냐가 가장 큰 차이 요소로 생각된다.

쉽게 생각하면 "SaaS가 ASP보다 WEB 2.0스럽다." 라고 해도 무리가 없을 듯 하다.

ASP/SaaS의 기술적 흐름

On-Demand Software 라고도 불려지는 ASP/SaaS 시장에서, 효과적으로 1대 다(多)서비스를 안정적으로 제공하고, 플랫폼으로서의 인터넷을 이용하여 각 서비스가 마치 하나의 소프트웨어 API처럼 작동하기 위해서 여러 기술들이 활용되고 있다.

ASP/SaaS의 가장 큰 기술적 특징은 OS(운영체제)에 대해 독립적인 점이라 하겠다. 인터넷상의 소프트웨어 서비스가 컴퓨터의 역할을 수행하고, 웹브라우저가 이에 접속하여 애플리케이션을 이용하는 터미널 역할을 한다고 보면 되겠다.

또한 각각 소프트웨어를 하나의 프로그래밍 라이브러리로 보고, 각 서비스의 제공기능을 한곳에 합쳐 새로운 서비스를 구현하기도 한다. 이는 Mash Up이라고 불려지는데 WEB 2.0 시대에서 보여지는 새로운 소프트웨어 개발방법이라고 볼 수도 있겠다. 이를 위해 Open API, REST 등이 활용되고 있다.

데이터처리 능력은 ASP/SaaS에 의해 제공되고, 일반적으로 웹브라우저에 의해 '서비스로서의 소프트웨어'를 사용하기 위해 풍부한 사용자인터페이스(UI)와 빠른 응답처리를 구현해야 할 필요성이 나타났다.

초기에는 Active-X 또는 Java Applet 등이 사용되었으나, 현재에는 좀더 가볍고 OS/브라우저 종속성을 탈피하기 위하여 자바스크립트를 이용한 AJAX와 ADOBE의 FLEX등을 많이 이용하는 추세이다.

과거의 소프트웨어 개발방법과 ASP/SaaS를 비교한다면 다음과 같이 비교해 볼 수 있을것이다.

SLA( Service Level Agreement )

온라인을 통한 소프트웨어 제공에서는 소프트웨어의 불법적인 복제와 유통을 예방하기 위한 라이선스 계약보다는 전체 제공하는 소프트웨어의 범위와 수준에 대한 계약이 더욱 중요하게 되었다.

ASP/SaaS에서 SLA(Serivce Level Agreement)는 다음과 같은 항목들이 포함되는 것이 일반적이다.

• 비밀유지 : 고객정보 및 Application 사용에 의해 생성된 데이터에 대한 비밀유지
• 보안유지 : 서비스를 제공하는 시스템에 대한 내부/외부 침입에 대한 보안수준 유지
• 사고복구 : 시스템장애등에 의해 서비스의 장애가 발생하거나, 데이터의 손실이 있을 경우 복구수준과 보상정책
• 소유권 : 서비스를 제공하는 소프트웨어의 소유권과 생성된 데이터에 대한 소유권
• 책임 : 각종 사고 및 ID등의 유출상황별 책임

eCRM(웹분석)과 ASP/SaaS

eCRM 및 웹분석은 IT를 기반으로 하고, 온라인상의 e-Business를 위한 Tool/Application이 주를 이룬다는 점에서, ASP/SaaS 형태로 제공되기에 적합한 분야라 할 수 있다.

2005년 전 세계 SaaS시장은 50억 달러를 이뤘고, 2010년 155억 달러로 예상되는 시장에서 CRM분야가 가장 큰 점유율을 차지하고 있다. Operational CRM의 주요 분야라고 할 수 있는 Sales Automation 에서는 ASP/SaaS를 주력보델로 하고 있는 Salesforce.com 이 5년연속 60% 이상의 매출성장세를 이어가고 있다고 한다.

주요 분야별 CRM 애플리케이션 매출 추세는 아래와 같다.

단위: 100만달러 , 출처: IDC 2007.6

주요 업체들의 점유율은 다음과 같다.

단위: 100만달러 , 출처: IDC 2007.6

이중 ASP/SaaS를 주요 사업모델로 하는 Saleforce.com 의 성장이 두드러지며, 웹분석을 기반으로 eCRM에 진입하는 Omniture의 성장이 돋보인다.

Omniture는 웹분석 ASP서비스를 주요 사업모델로 하여 성장해 왔으며, 2007년 Behavioral Targeting 솔루션 업체인 Touch Clarity, 개인화추천 Offermatica 및 웹분석경쟁사인 Visual Sciences 와 WebsideStory를 인수하여 사업규모와 범위가 크게 확장되었다.

현재는 Marketing Automation 업체로 IDC는 분류하고 있다.

앞으로는 웹분석이 분석CRM의 기본을형성하기 위한 Data Source로서의 역할이 커지고 있는 만큼, Platform화를 통해 웹분석에서 eCRM으로의 확장이 더욱 커질것으로 예상된다.

이때 ASP/SaaS의 발전과 더불어 웹분석의 방향을 가늠해 볼 수 있겠다.

온라인 판매가 점점 가속화 되어 가고 있는 상황에서 여행업 또한 예외는 아니였으며, 특히 지역별 판매나 관심도 분석이 중요한 상황이 되면서 당사에서도 로거를 도입했다. 로거를 사용하면서, 온라인 광고도 집중적으로 진행하여 많은 효과를 보았으며, 특히 키워드 광고의 경우, 유입수에 따라 집중할 상품 및 지역을 효과적으로 배치할 수 있어 영업향상에도 많은 도움이 되었다. 클릭인사이트가 오픈하면서, 페이지 상의 클릭 위치로 고객의 관심도가 파악되어, 보다 효율적인 개편 작업을 할 수 있는 등의 효과를 거두어, 로거를 선택한 것에 매우 만족하고 있으며, 빠른 상담 및 A/S 또한 칭찬할 만하다.

타사의 제품을 사용하던 도중 복잡하고 어려운 UI 및 번거로운 방식의 툴 제공으로 인해 Logger™ ASP로 교체, 신규사용을 하게 되었습니다. 기존 사용툴보다 직관적이고 간편한 방식의 사용법으로 처음 접하는 사용자도 훨씬 편리하게 어떤 데이터인지를 인지할 수 있게 되었고, 외부유입에 대한 웹사이트들을 조금 더 세부적으로 표현해주는 것 같아서 마케팅적인 측면에서 큰 도움이 되고 있습니다. 또한 뉴스레터 분석 및 회원뉴스레터의 클릭률 분석으로 취업사이트의 뉴스레터상 다양하게 많은 수가 노출되고 상시로 변경되는 각 기업의 로고 배너들에 대한 분석 및 분야별 분석이 가능해졌기에, 훨씬 수월한 회원유입의 대처가 가능해졌습니다. 저렴하면서도 직관적이고 편리한 Logger™ ASP서비스에 대해 굉장히 만족하며 사용하고 있습니다.

저희는 만족할 만한 로그분석 서비스를 2주정도 모색하던중. 수많은 로그분석사이트의 성능과 가격 그리고 인지도 면에서 모두 만족할만한 비즈스프링의 로거 ASP 서비스(스탠다드)를 선택하였습니다. 사용한지는 이제 1년 정도 이기는 하지만, 로그분석을 통해, 기본적으로 날러오는 메일링을 통해 아침마다 트래픽의 현황을 통해, 매출로 이어지는 통계를 확인하고 있으며, 트래픽이 높은 페이지및 컨텐츠를 분석할 수 있으며 나아가 제휴하는데에도 혹은 트래픽이 낮은 시간등의 사이트에서 필요한 정보를 로거를 통해 수시로 얻고 있어서 매우 만족할만 합니다. 차후에도 로거를 통한 로그분석을 꾸준히 할계획을 가지고 있습니다. 앞으로도, 좋은 서비스를 기대하겠습니다. ^^ 2008년 무자년 새해福 많이받으시기바랍니다.

100가지가 넘는 다양한 분석 데이터 제공으로, 많은 장점이 있겠습니다만 몇 가지 유용한 기능과 조금 아쉬운 부분을 적어 보았습니다. 장점 1. 각 화면마다 상세한 HELP 컨텐츠를 유지하여, 분석 데이터의 의미 파악이 용이 2. ClickZone 분석을 통해 화면 공간 활용성을 직관적으로 파악할 수 있음 3. Internet Trend 데이터 제공으로, 전체 트렌드와의 비교 분석 가능 4. 일일 Report 자동 메일 발송 기능 제공 보완점 1. Data Set을 Customizing 하여 보는 기능이 부족 (혹은 API를 제공하여 원하는 데이터를 XML 형태로 주고 받을 수 있다면, 각 사업체에 맞게 Report를 최적화하여 볼 수 있을 것으로 생각) 2. Data 분석에 대한 Consulting 기능 강화

logger와의 인연은 이전회사부터 참 각별하네요. 이전회사에서도 솔루션구매를 -사와 경합끝에 로거로 결정을 했었는데 이번에도 -사와의 경합에서 역시나 기술적/편리성/활용성 등에 높은 점수로 또 다시 인연을 맺게 됐습니다. 로거의 좋은점은 솔루션다운 로그분석툴이라고 생각합니다. 타 많은 로그분석서비스를 이용해봤지만 역시나 결정은 로거네요. 한가지 아쉬운 부분은 경쟁사(-모사) 보다는 좀 어려운 help기능이라고 생각합니다. 기능이 많은 대신에 좀더 쉬운 메뉴얼을 제공하시면 더욱더 시장에서 1위를 확고히 하지 않을까 생각합니다. 앞으로도 좋은 서비스 기대하도록 하겠습니다.

우리원에서 웹호스팅을 제공하고 있는 700여개 학교에 대한 사이트 활성도 및 정확한 통계 등이 필요했는데 이 시스템을 통하여 굉장히 많은 도움이 되고 있습니다. 700여개나 되는 학교를 작업해주시느라 정말 고생많으셨어요. 타사제품과 비교했었는데 UI나 자동으로 산출해주는 부분들이 더 좋아서 본 제품을 도입하게 되었습니다.

01. 광고 분석이란 ?   광고 분석기능은 이메일, 텍스트 내용에 포함된 이미지배너 또는 이미지링크 등에 대하여 노출 수 및 클릭 수를 분석하는 것입니다. 뉴스레터, 홍보메일 등의 메일을 발송 시 얼마나 읽혀지는지 와 메일 또는 텍스트 내의 링크를 얼마나 클릭하였는지 등을 분석할 수 있습니다. 노출 수 분석으로 고객이 발송업체 혹은 제목만으로 광고에 관심을 보였는지를 파악할 수 있습니다. 또한 클릭 수 분석으로는 관심을 보인 고객이 광고 내용을 확인하고 컨텐츠 내용을 자세히 알고자 클릭하였는지를 분석할 수 있습니다. 이를 위하여 Logger™ 에서는 간단한 광고코드 삽입으로 노출 수와 클릭 수 분석 데이터를 제공하고 있습니다.

02. 로거 리포트 화면

① 리포트매니저 > 분석리포트 > 광고효과 > 이메일/광고 종합 진행상태’을 선택하여 분석리포트를 확인 하실 수 있습니다. 진행하고 있는 이메일, 이미지, 플래시 광고등의 전체 리스트를 확인할 수 있습니다. 1. 노출수, 클릭수, 클릭율 그래프를 선택할 수 있습니다. 2. 특정 광고그룹으로 묶은 경우 해당 그룹만 리스팅할 수 있습니다. 3. 광고 명을 클릭하면 추세 리포트로 이동합니다. ② 이미지 광고/텍스트 광고 노출수 추세를 확인이 가능합니다. 이 리포트는 실시간 조회가 가능하여 광고코드 적용 후 정상적으로 작동되는지 체크하는 것이 편리합니다. 1. 해당 광고 외에 다른 광고 리포트로 변경할 수 있습니다. 2. 클릭수 추세 리포트나 클릭율 추세 리포트로 이동할 수 있습니다. 이 외에도 광고주에게 광고결과를 직접 확인할 수 있도록 광고 별 부계정 관리 기능을 제공합니다. 광고주는 부계정 아이디를 할당받아 로거매니저에 로긴하여 본인의 광고효과를 직접 확인할 수 있는 편리한 기능입니다. 분석데이터를 확인하기 위해서는스크립트 삽입 등의 설정 작업이 필요합니다. 이용방법을 참고로 하여 고객님의 효율적인 온라인 마케팅이 이뤄지길 바랍니다.