‘그 남자,그 여자’의 이야기 – 쇼핑성향 분석편
이번 게시물은 로거에서 제공하는 데이터를 토대로 남녀의 쇼핑 성향을 비교해보았습니다. 첫 번째로 방문 집중 시간대, PC/MOBILE 방문 데이터를 통해 남성, 여성의 쇼핑 성향을 분석해 보았는데요, 어떤 특징들이 있을지 확인해보세요! 엄청 재밌습니다! 놓치면 후회하실지도 몰라요~
데이터분석
마케터, 데이터 분석 어떻게 접근해야 할까?
온라인 마케팅은 새로운 광고상품은 계속해서 나오고 있으며, 각 광고상품별 매체도 다양하기 때문에 어떤 매체에 어떤 광고상품으로 광고해야 효과가 좋을지 늘 고민입니다. 그렇기 때문에 마케터에게 효과적이면서 효율적인 마케팅을 하기 위한 데이터 분석 역량이 필수로 요구되고 있습니다.
데이터의 가치는 웹분석가의 역량으로 결정된다.
의사결정의 근거데이터는 웹분석 도구를 사용하여 쉽게 얻어 낼 수 있다. 물론 웹분석 도구를 통해 얻는 데이터는 웹사이트의 개별 방문자 중심으로 어마어마한 양을 전수조사로 획득할 수 있기 때문에 수집∙측정된 데이터를 분해하고 유의미한 결과를 뽑아내는 과정은 중요한 일이 아닐 수 없다.
모바일 분석, 어떤 데이터가 중요할까?
모바일 사용량이 상승하면서 데스크탑을 넘을 것으로 보입니다. e커머스 사이트를 운영하는 고객은 모바일 사이트 분석, 모바일 웹 최적화의 니즈가 발생하고 있으며, 실제적인 전환율은 높지 않은데 데이터를 어떻게 분석할 지 고민이 많습니다. 그래서 꼭 관리해야 할 지표를 정리해 보았습니다.
데이터를 정보로 바꾸는 과정, 분석 보고서
솔루션은 데이터를 통한 팩트만 제공할 뿐 인사이트를 찾기 위한 분석은 사람이 직접 수행해야 합니다. 그러나 국내에서는 솔루션, 웹 로그분석 툴을 통해 데이터 수집만 하고 분석하는 과정을 생략하거나, 보고용으로 수치만 정리하는 경우가 다반사이다 보니 성공 사례를 찾기가 쉽지 않습니다.
방문자의 흐름을 파악하라 – 서핑패턴 분석하기
쇼핑몰의 주문 정보 입력페이지에서 결제페이지로 이동하지 않고 사이트를 이탈한다면 해당 페이지에 유도장치가 있을 수 있고, 불편함을 주는 컨텐츠가 존재할 수도 있습니다. 이런 방문자의 숨은 니즈와 불편함을 추적하여 웹사이트의 사용성을 개선시키는 웹 분석 방법이 바로 서핑패턴 분석입니다.