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사이트에 방문할 때 어떤 목적을 가지고 방문하나요? 원하는 스타일의 상품을 구매하기 위해 방문하기도 하며, 정보를 수집하기 위한 목적을 가지고 방문하기도 하고, 저렴한 상품을 구매하기 위해 가격을 비교하기 위해 웹사이트를 방문하기도 합니다. 혹은 잘못 클릭한 광고때문에 웹사이트에 방문하게 되는 경우도 있죠. 위에 제시한 목적 이외에도 사이트 방문하는 목적과 경로는 매우 다양합니다. 이렇게 다양한 목적을 가지고 웹사이트에

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2017년 1분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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다들 아시다시피 고객의 서핑 패턴이 모바일 시대로 접어들면서 굉장히 다양해졌습니다. 이제 고객이 구매 의사결정을 내릴 때 하나의 광고를 보고 전환을 발생시키기 보다 다양한 광고를 접한 후 구매 의사결정을 내리게 됩니다. 그래서 이제는 하나의 광고에 집중하는 것이 아니라 다양한 광고매체를 통해 마케팅을 진행하고 있습니다. 그러나 이렇게 다양한 광고매체 중 어디에 예산을 적절하게 할당해야 할지에 대한 고민을

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2016년 4분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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  자사, 광고매체, 웹로그분석의 광고 매출액이 각각 다르게 집계되는 이유는 무엇일까요?   웹사이트의 성과를 높이기 위해 다양한 디지털 마케팅을 진행한 후 반드시 해야할 일은 성과를 분석한 보고서 작성입니다. 보고서 작성시에는 자사, 매체사, 그리고 로그분석 툴은 쓴다면 로그분석 데이터까지 총 3개의 값을 비교하게 되는데요, 비교를 하다보면 이상한 점을 바로 발견할 수 있습니다. 바로 아래와 같은 경우입니다.

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월간 DI 2016년 12월호 Vol.204 출처 : 디아이 매거진  디아이투데이 http://www.ditoday.com (월간 Web + 월간 IM의 통합 매체) 감성과 이성은 서로 다른 장점을 가지고 있다. 서로의 장점을 극대화하는 선택과 집중이 필요하다. 오늘날은 기술을 결합한 마케팅 솔루션이 많이 등장했지만, 실제 작용 부분에서 숙련되지 못했다. 마케팅 분야에서 숙련된 프레임아웃과 데이터 기술에서 능숙한 비즈스프링이 데이터 드리븐 마케팅을 시작했다. 노해영

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2016년 3분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2016년 2분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2016년 1분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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2015년 4분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다. [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히, SNS사용자는 모바일APP에 의한

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