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2017년 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

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오늘은 특정 광고의 3개월치 매출 데이터를 토대로 평균 매출을 통한 데이터 해석 방법에 대해서 설명 드리고자 합니다. 분기 별 매출 평균을 확인하기 위해 전체 매출 / 총 개수(n개)로 나눠서 매출 평균값을 계산하게 됩니다. 이러한 평균을 “평균값”이라고 애기합니다. 통상적으로 평균을 계산할 때 “평균값”을  가장 많이 사용됩니다. 하지만 이러한 “평균값”은 이상치에 대한 데이터는 고려하지 않습니다. 이유는 특정

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고객은 무엇 때문에 웹사이트에 방문할까요?   웹사이트에 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 광고 때문에 웹사이트에 방문하게 되기도 하죠. 위에 제시한 목적 이외에도 사이트에 방문하는 목적은 매우 다양합니다. 이렇게

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안녕하세요.  오늘은 광고 성과 데이터를 기반으로 예산 할당을 어떻게 해야 하는지에 대한 내용으로 작성하였습니다. 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

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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

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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.

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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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폭발적인 마케팅 서비스, 데이터마이트 노해영 대표&유철주 대표   감성과 이성은 서로 다른 장점을 가지고 있다. 서로의 장점을 극대화하는 선택과 집중이 필요하다. 오늘날은 기술을 결합한 마케팅 솔루션이 많이 등장했지만, 실제 적용 부분에서 숙련되지 못했다. 마케팅 분야에서 숙련된 프레임아웃과 데이터 기술에서 능숙한 비즈스프링이 데이터 드리븐 마케팅을 시작했다. 노해영 프레임아웃 대표와 유철주 비즈스프링 대표를 만나보자. 왼쪽부터 유철주 비즈스프링

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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

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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

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