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마일리지 |
 10% 2,700원 |
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발행일 |
2008-07-28
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ISBN |
8960770493 | 9788960770492
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기타정보 |
국내서 | 536쪽
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예상출고일
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데이터 분석에서 비즈니스 의사결정까지, 웹사이트 분석의 모든 것!
「검색 마케팅 웹 분석 시리즈」제1편『실전 웹사이트 분석 A to Z』. 이 책은 다양한 실제 사례를 통해 각종 데이터 분석과 활용, 비즈니스 의사결정, 고객만족 성공 온라인 마케팅 등을 설명한다. 엔지니어를 위한 레퍼런스용 기술서적이 아니다. 비개발자들도 웹 분석을 이해하고 이슈들을 공감할 수 있게 한 웹 분석 분야의 안내서이다.
웹 마케터, 기획자, 영업팀원, CEO, 웹 디자이너 등 온라인 비즈니스 종사자 모두를 위해 웹 사이트 분석 전략을 단계별로 정리하였다. 지배적인 신화의 정체를 폭로하고 분석한다. 그리고 실천적 인사이트를 얻을 수 있는 길을 제시한다. 특히 클릭스트림 분석을 넘어서는 방법과 정성적 분석에 집중해야 하는 이유를 알려준다.
기업의 목표를 희생하지 않고 고객 중심주의에 접근할 수 있는 인사이트와 테크닉을 전달한다. 온라인 마케팅 최적화를 위해 유저빌리티 테스트에서 서베이까지 웹사이트 성과 측정의 정성적인 기법뿐만 아니라, 경쟁사 분서과 다변량 테세트 같은 다양한 측정 테크닉에서 가지를 찾아내는 방법도 설명한다. |
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1. 웹사이트 분석-현재와 미래 35
웹사이트 분석의 간략한 역사 36
웹사이트 분석의 현재와 주어진 과제 41
전통적인 웹사이트 분석은 죽었다 43
웹사이트 분석의 진화 46
대상(무엇)과 이유(왜)를 모두 측정한다 49
3대 요소 분석법: 관점과 전략적인 접근 51
2. 데이터 수집 - 중요성과 방 59
데이터 수집에 관한 배경 지식 60
클릭스트림 데이터 62
웹 로그 62
웹 비콘 65
자바스크립트 태그 68
패킷 스니핑 71
성과 데이터 77
전자상거래 78
리드 제너레이션 79
브랜드/지지단체 혹은 고객 지원 79
리서치 데이터 81
사고방식 81
조직 구조 82
타이밍 82
경쟁사 데이터 83
패널 기반 측정 84
ISP 기반 측정 86
검색 엔진 데이터 87
3. 정성적 분석 개론 91
고객 중심주의의 핵심 92
랩 유저빌리티 테스트 92
테스트 실행하기 94
유저빌리티 테스트의 장점 97
주의할 점 97
휴리스틱 평가 98
휴리스틱 평가 실행하기 100
휴리스틱 평가의 장점 102
주의할 점 103
사용자 직접 방문 103
사용자 직접 방문 실행하기 104
사용자 직접 방문의 장점 106
주의할 점 106
서베이(설문) 107
웹사이트 서베이 107
사후 서베이 108
서베이 만들고 실행하기 109
서베이의 장점 113
주의할 점 113
요약 116
4 .성공적인 웹사이트 분석 전략의 핵심 요소 119
고객 중심주의에 집중한다 120
비즈니스 질문을 파악하라 123
10/90의 법칙을 따른다 126
훌륭한 웹사이트 분석가를 고용한다 130
최적의 조직 구조와 직무를 찾는다 139
중앙화 142
분산화 142
중앙화된 분산화 143
5. 웹사이트 분석의 핵심 문제 145
데이터 수집: 웹 로그와 자바스크립트 태그 146
데이터 서비스와 수집의 분리 147
데이터 종류와 크기 147
혁신적인 개선 148
통합 148
최적의 웹사이트 분석 툴 선택 149
과거의 방식 149
새로운 방식 150
클릭스트림 데이터 품질에 대한 이해 156
베스트 프랙티스의 구현 162
모든 페이지를 태깅하라 163
태그를 페이지의 맨 뒤에 달아라(고객이 먼저다!) 163
태그는 인라인으로 달아라 163
고유 페이지의 정의를 확인하라 164
쿠키를 현명하게 사용하라 165
링크 코딩 이슈를 고려하라 165
리다이렉트를 고려하라 168
데이터가 정확하게 수집되고 있는지 검증하라 171
리치한 웹 경험을 정확하게 인코드하라 171
3단계 쏘 왓 테스트를 적용한다 172
KPI: 재방문자의 비율 173
KPI: 웹사이트의 상위 종료 페이지 174
KPI: 상위 키워드에 대한 전환율 175
6. 1개월: 핵심 웹사이트 분석 컨셉을 파헤친다 177
제1주: 기본을 이해하기 위한 준비 단계 178
월요일과 화요일: URL 179
수요일: URL 파라미터 180
목요일과 금요일: 쿠키 181
제2주: 기본 지표 다시보기 185
월요일: 방문수와 방문자수 185
화요일과 수요일: 체류 시간 189
목요일과 금요일: 페이지뷰 194
제3주: 표준 리포트 이해하기 197
월요일과 화요일: 반송률 197
수요일부터 금요일: 레퍼러 - 소스와 검색 키워드 200
제4주: 웹사이트 콘텐츠 품질과 내비게이션 리포트 활용하기 205
월요일과 화요일: 가장 많이 본 페이지, 상위 진입 페이지, 상위 종료 페이지 206
수요일: 상위 데스티네이션(이탈 링크) 210
목요일과 금요일: 사이트 중첩(클릭 밀집도 분석) 213
7. 2개월: 웹 데이터 분석에 시동을 건다 219
사전에 갖춰야 할 것과 전체 구성 220
제1주: 기반 리포트 만들기 221
월요일: 상위 레퍼링 URL과 상위 키워드 222
화요일: 사이트 콘텐츠 인기도와 홈페이지 방문수 225
수요일과 목요일: 클릭 밀집도 혹은 사이트 중첩 227
금요일: 사이트 반송률 228
전자상거래 웹사이트 분석 시동 걸기 가이드 230
제2주: 비즈니스 성과 측정하기 231
제3주: 퍼포먼스를 기록하고 머천다이징 효율성과 고객 만족도 측정하기 234
고객 지원 웹사이트 분석 시동 걸기 가이드 238
제2주: 고객의 입장이 돼보고 오프라인 효과를 측정하기 239
제3주: VOC나 고객 평가를 통해 성공 측정하기(사이트 및 페이지 레벨) 244
블로그 측정 시동 걸기 가이드 247
제2주: 복잡도를 넘어 블로그의 기본 측정하기(신규 지표의 활용) 247
제3주: 경쟁사를 벤치마킹하고 비용과 ROI 측정하기 251
제4주: 복습과 정리하기 255
8. 3개월: 검색 분석-내부 검색과 SEO, PPC 257
제1주: 내부 사이트 검색 분석 수행하기 258
월요일: 내부 검색의 가치 이해하기 258
화요일: 내부 검색 트렌드 짚어내기 263
수요일: 사이트 중첩 리포트를 활용해 클릭 밀집도 분석하기 264
목요일: 실제 검색 결과의 효과 측정하기 265
금요일: 내부 검색에 대한 성과 지표 측정하기 267
제2주: 검색 엔진 최적화 시작하기 267
월요일: 링크의 영향력을 이해하고 최적화하기 269
화요일: 보도자료와 소셜 사이트에 링크하기 270
수요일과 목요일: 웹 페이지 태그와 콘텐츠 최적화하기 271
금요일: 검색 로봇을 위한 가이드 제공하기 272
제3주: SEO 활동 측정하기 273
월요일: 사이트가 제대로 인덱스되는지 확인하기 274
화요일: 인바운드 링크와 상위 키워드 트래킹하기 275
수요일: 유기적 레퍼럴에서 PPC 분리하기 278
목요일: 유기적 레퍼럴의 가치 측정하기 279
금요일: 상위 페이지에 대한 최적화 측정하기 280
제4주: 클릭당 지불(PPC) 효과 분석하기 282
월요일: PPC의 기본 이해하기 283
화요일: 검색 엔진 입찰 관련 지표 측정하기 284
수요일: 비즈니스에 영향을 미치는 핵심 지표 정의하기 284
목요일: 순방문자 측정하기 285
금요일: PPC 리포팅 베스트 프랙티스 배우기 286
9. 4개월: 이메일과 멀티채널 마케팅을 측정한다 289
제1주: 이메일 마케팅의 기본과 기타 사항 290
월요일: 이메일 마케팅의 기본 이해하기 290
화요일과 수요일: 기본 응답 지표 측정하기 291
목요일과 금요일: 성과 지표 측정하기 292
제2주: 이메일 마케팅 - 고급 트래킹 293
월요일과 화요일: 웹사이트 효율성 측정하기 293
수요일: 이메일 분석 오류 피하기 295
목요일과 금요일: 이메일 캠페인을 웹사이트 분석 툴과 통합하기 296
제3주와 4주: 멀티채널에 대한 마케팅과 트래킹, 분석 296
제3주: 멀티채널 마케팅에 대한 이해와 오프라인-온라인 캠페인 트래킹하기 297
제4주: 멀티채널 마케팅 트래킹하고 분석하기 302
10. 5개월: 웹사이트에서 실험과 테스트를 한다 - 고객에게 힘을 넘기고 의미 있는 성과 거두기 311
제1주와 2주: 왜 테스트를 하며 어떤 방법이 있는가? 312
제1주: 준비 단계와 A/B 테스트 312
제2주: A/B 테스트 넘어서기 317
제3주: 무엇을 테스트하는가? - 구체적인 방법과 아이디어 325
월요일: 주요 페이지와 행동 유발 요소 테스트하기 326
화요일: 검색 트래픽에 집중하기 327
수요일: 콘텐츠와 크리에이티브 테스트하기 327
목요일: 가격 정책과 프로모션 테스트하기 328
금요일: 다이렉트 마케팅 캠페인 테스트하기 329
제4주: 훌륭한 실험과 테스트 프로그램 만들기 330
월요일: 가설을 세우고 목표 설정하기 331
화요일: 여러 개의 목표에 대해 테스트하고 검증하기 334
수요일: 간단하게 시작해 점점 확장하며 즐겁게 작업하기 335
목요일: 사내 전도와 전문성에 집중하기 336
금요일: 모든 테스트 프로그램에서 두 가지 핵심 요소 구현하기 337
11. 6개월: 웹사이트 분석을 실천적으로 만드는 세 가지 비밀 343
제1주: 행동을 유도하기 위해 목표와 벤치마크 개선하기 344
월요일과 화요일: 벤치마크와 목표 설정의 중요성 이해하기 344
수요일: 외부 벤치마킹 활용하기 347
목요일: 내부 벤치마킹 활용하기 350
금요일: 목표를 장려하고 수립하기 353
제2주: 영향력 높은 관리 대시보드 만들기 357
월요일: 컨텍스트 제시하기-벤치마크, 세그먼트, 트렌드 357
화요일: 몇 가지 핵심 지표 분리하기 359
수요일: 지표에서 멈추지 마라-인사이트 포함시키기 361
목요일: 대시보드를 한 페이지로 제한하기 362
금요일: 모양이 중요하다는 것을 인식하기 363
제3주: 효과적인 대시보드 프로그램을 만들기 위해 베스트 프랙티스 활용하기 365
월요일: 분명한 조준선을 가진 3대 요소 지표 만들기 365
화요일: 시의적절하게 변화하는 대시보드 만들기 367
수요일: 하나의 지표, 하나의 담당자 368
목요일: 말한 대로 행하라 370
금요일: 대시보드의 효과 측정하기 370
제4주: 웹사이트 분석에 식스 시그마와 프로세스 엑설런스 적용하기 371
월요일: 모든 것은 프로세스다 372
화요일부터 목요일: DMAIC 프로세스 적용하기 378
금요일: 지금까지 배운 내용 돌아보기 381
12. 7개월: 경쟁사 동향 정보와 웹 2.0 분석 383
경쟁사 동향 정보 분석 384
제1주: 경쟁사 트래픽 리포트 385
제2주: 검색 엔진 리포트 391
웹 2.0 분석 402
제3주: 리치 인터랙티브 애플리케이션(RIA)의 성공 측정하기 403
제4주: RSS 성공 측정하기 409
13. 8개월 그리고 그 이후: 웹사이트 분석에 대한 환상 깨뜨리기 419
경로 분석: 왜 하는가? 목적 없는 분석 420
경로 분석의 문제점 421
대안: 퍼넬 리포트 423
전환율:불필요한 집착 427
전환율의 문제점 427
대안: 주요 목적별 과업 완료율 430
완벽: 완벽은 끝났다, 완벽이여 영원하라 432
완벽한 데이터 433
웹의 속도에 따르는 웹 434
여기저기 흩어져 있는 파편화된 데이터 435
실시간 데이터: 실제로는 관련성이 없으며, 활용하기에 매우 비싸다 435
실시간 데이터를 갖췄을 때 나타나는 결과 436
실시간 데이터 도입을 위한 체크리스트 438
표준 KPI: 여러분이 생각하는 것보다 관련성이 적다 440
14. 고급 분석 컨셉 - 웹사이트 분석에 강력한 엔진 달기 445
통계적 중요도의 힘을 활용한다 446
세그먼테이션의 놀라운 힘을 활용한다 449
이탈별 세그먼테이션 450
검색별 세그먼테이션 451
검색과 이탈의 결합 452
세그먼트된 데이터의 트렌딩 453
분석과 리포트를 ‘연결한다’ 454
예쁜 그림을 이용하라 455
관심을 끌 수 있는 언어를 사용하라 456
전환율의 베스트 프랙티스를 활용한다 459
사이트의 전체 전환율은 잊어버려라 461
시간의 흐름에 따른 트렌드를 측정하고 시즌성을 잊지 마라 462
웹사이트/기업의 획득 전략을 이해하라 462
상위 5 레퍼링 URL에 대한 전환율을 측정하라 463
특정 페이지나 링크에 대한 전환율을 측정하지 마라 463
미친 듯이 세그먼테이션하라 464
전환율 다음에는 항상 수익을 제시하라 465
목표를 염두에 두고 전환율을 측정하라 466
검색 엔진 마케팅/클릭당 지불 분석을 업그레이드한다 467
반송률을 측정하라(종합해서 그리고 상위 키워드에 대해) 468
업체와 에이전시를 모니터링하라 469
PPC 캠페인의 잠식률을 측정하라(유기적 트래픽에 대해) 470
공격적으로 테스트와 실험을 밀어붙여라 472
방문자의 여러 가지 방문 목적을 이해하라 473
‘사랑스러운’ 사이트 포기율 지표를 측정한다 474
포기율에 세그먼테이션 적용하기 476
실천적 인사이트를 찾고 행동 취하기 477
구매까지의 일수와 방문수를 측정한다 479
KPI 측정 방법 480
실천적 인사이트를 찾고 행동 취하기 481
통계적 관리 한계를 활용한다 484
관리 한계 계산 486
관리 한계 활용의 실제 사례 488
전환 가능한 ‘기회 파이’의 실제 규모를 측정한다 490
반송률을 이용하라 492
검색 로봇과 이미지 리퀘스트, 404 에러, 웹사이트 모니터링 소프트웨어에 의한 ‘방문’을 필터링하라 493
고객 의도를 활용하라 494
행동을 취하라 497
15. 데이터 중심 문화 만들기 - 실제 단계와 베스트 프랙티스 501
웹사이트 분석 매니저/팀장이 갖춰야 할 핵심 스킬 502
작업에 대한 깊은 열정 503
변화를 사랑하고 추구한다 503
실례가 될 정도로 데이터에 대해 질문한다 504
고객 중심의 혁신, CDI를 중요하게 생각한다 504
엄청난 ‘수치의 제왕’은 아니다 505
비즈니스에 밝으며 혜안을 갖췄다 506
뛰어난 인력 관리 스킬 506
언제 그리고 어떻게 컨설턴트나 내부 전문가를 고용해야 하는가? 507
1단계: 탄생 509
2단계: 걸음마 단계에서 어린이로 510
3단계: 질풍노도의 청춘기 512
4단계: 성숙기-30대 이상 514
데이터 중심의 의사결정 문화를 만드는 일곱 단계 516
제일 먼저 최종 결론(성과)에 집중하라 517
리포팅이 분석이 아님을 기억하고, 분석을 장려하라 517
의사결정을 객관화하라 519
수동적이기보다는 능동적으로 대응하라 519
분석가에게 권한을 부여하라 520
3대 요소 분석법을 실행하라 521
프로세스가 있는가? 521 |
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< 저자 소개 >
아비나쉬 카우쉭
저명한 웹사이트 분석 블로그인 ‘오컴의 면도날(Occam’s Razor: http://www.kaushik.net/avinash)’을 운영하고 있다. 독립 컨설턴트며 현재 구글의 분석 전도사다. 그 전에는 인튜이트의 웹 리서치&분석 담당 이사로서 70개가 넘는 인튜이트 웹사이트에 대한 분석 플랫폼의 비즈니스와 기술, 전략 요소를 책임졌다. 이메트릭스 서밋과 애드테크와 같은 컨퍼런스에서 자주 발표를 했으며, 각종 미디어에서 웹 지표 전문가로 꼽히고 있다. 아비나쉬는 이 책에서 발생되는 모든 수익금을 ‘스마일 트레인’과 ‘국경 없는 의사회’라는 두 자선 단체에 기증하고 있다.
< 저자 서문 >
왜 웹사이트 분석에 집중해야 하는가?
기업은 웹사이트에 엄청난 돈을 들입니다. 마케팅 캠페인과 웹사이트에 들어가는 막대한 규모의 자금을 최적화해, 그 이상의 온라인 수익으로 회수하고자 합니다. 하지만 서베이와 CMO(최고마케팅경영자) 우선순위, 사례 분석, 서비스 수정 리스트에서 끊임없이 가장 첫 번째로 꼽히는 문제는 기업이 투자하는 그 엄청난 규모의 자금을 올바른 방향으로 집행하는 데 필요한 정확한 측정 능력입니다. 이 문제가 계속해서 나오고 있는 이유는 대부분의 사람이 이 문제를 잘못된 방식으로 접근하기 때문입니다.
지금 밑바닥에서부터 수많은 놀라운 일이 벌어지고 있습니다. 그리고 이런 일들이 웹사이트 분석이라는 세계에 뜨거운 관심을 집중시키고 있습니다.
■ 아주 오랫동안 기업은 당연히 그래야 하고, 그렇게 하는 것이 좋아 보인다는 단순한 이유로 웹사이트에 돈을 썼습니다. 하지만 지난 몇 년간 웹은 대부분의 기업에게 매우 중요한 커뮤니케이션 채널로 ‘성장’했고, 갑자기 웹이라는 채널에도 다른 채널만큼 분명하게 비용 대비 효과를 설명해야 한다는 요구가 등장했습니다. 펑펑 용돈을 받아 쓰던 어린아이가 갑자기 대차대조표를 요구받게 된 것입니다. 이런 상황은 아직 이런 일에 익숙하지 않은 어린아이가 직면한 매우 커다란 변화입니다.
■ 아직까지도 많은 사람들이 웹사이트 분석 = 클릭스트림(사용자가 웹사이트를 돌아다니면서 클릭을 할 때 생성되는 정보)이라고 생각합니다. 이것은 진실에서 동떨어진 관점입니다. 물론 아직도 클릭스트림은 웹에서 의사결정을 내리는 데 있어 가장 중요한 데이터로 활용됩니다. 하지만 많은 기업은 단순히 이 클릭스트림 데이터만으로 실천적 인사이트를 도출하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다.
■ 구글 어내러틱스의 등장과 함께 이 시장은 폭발적으로 성장했습니다. 자신의 웹사이트 분석 데이터에 접근하고자 하는 이는 누구나 쉽게 무료로 고급 툴을 활용해 원하는 데이터를 받아볼 수 있게 됐기 때문입니다(마이크로소프트에서도 비슷한 서비스를 오픈할 예정임), 하지만 이런 것이 가능해졌다 할지라도, 웹사이트의 성공 지표는 무엇이며 올바른 웹사이트 분석 방법은 무엇인지 파악하는 것은 여전히 매우 어려운 과제로 남아 있습니다.
■ 이제 웹은 대부분의 포춘 1000대 기업의 주요한 수익 채널 중 하나입니다. 이런 현상은 자신의 웹사이트에서 일어나는 일에 지대한 관심과 애정을 기울이게 하는 결과를 낳았습니다.
■ 시간이 지날수록 점점 더 많은 기업이 웹의 가능성에 대해 눈뜨고 있습니다. 웹이라는 채널을 통해 기업은 효과적으로 수익을 견인하며, 고객의 니드에 대해 배우고, 피드백을 받으며, 가장 효과적으로 구매를 진행할 수 있습니다. 하지만 웹이 약속하는 이런 꿈을 현실로 바꾸기 위해서는 그 기반에 굳건한 지표 측정과 테스트, 사용자 피드백을 파악하는 플랫폼이 있어야 합니다. 웹사이트 분석은 바로 이 기반을 제공합니다.
이상하게 들릴지도 모르겠지만 웹은 아직도 초창기고, 웹사이트 분석은 더욱더 그렇습니다. 지금 우리가 알고 있는 것은 다음 10년이면 현저히 달라져 있을 것입니다. 하지만 여러분이 계속해서 이 업계에 있고 싶다면, 웹사이트의 데이터를 측정하고 웹에서 어떤 일이 벌어지는지를 파악하는 전문적인 기술을 습득할 필요가 있습니다. 이 책은 그 여정으로 뛰어드는 첫걸음입니다.
저자 아비나쉬 카우쉭
< 역자 소개 >
정유진 / www.youzin.com
『정유진의 웹기획론(2003)』,『정유진의 웹 2.0 기획론(2006)』저자
웹기획자, 컬럼니스트, 고려대학교 영어영문학과 졸업
< 역자 서문 >
데이터 수치를 서비스에 대한 통찰력으로 바꾸는 현장의 연금술
웹에서의 의사결정은 나도 모르게 타이레놀~을 외치게 하는 스트레스 유발의 결정체입니다. 수많은 사람들이, 수많은 의도로, 파악되지 않는 수많은 경로를 통해 어딘지 모를 페이지에 들렀다 알 수 없는 이유로 빠져 나갑니다. 여기서 과연 어떤 일이 일어나고 있을까요? 무엇이 그들을 화나게 만들고, 기쁨의 미소를 짓게 만드는 것일까요? 지갑을 열어 구매하게 만드는 결정적 순간은 어디였을까요? 결국, 그래서 우리는 무엇을 해야 하는 것일까요?
작게는 버튼 하나를 넣고 빼는 문제에서부터, 컨텐츠 그룹핑과 네비게이션 설계, 세일즈 채널의 최적화와 고객획득 마케팅 전략, 사이트 리포지셔닝까지 도대체 쉬운 일이라고는 하나도 없는 것 같습니다. 매일 반복되는 복잡도 만점의 괴물과 벌이는 사투. 웹이라는 이 난감한 최전방에서 꼭 필요한 무기가 “Web Analytics”, 바로 '웹사이트 분석'입니다.
물론, 이 무기는 이미 익숙한 것입니다. 페이지 뷰와 방문자 수를 측정하고 이 수치의 등락이 분기의 업무 평가에 영향을 미치고 인센티브 책정의 기준이 되는 것은 업계의 흔한 풍경입니다. 수많은 지표와 리포트가 사내 게시판과 메일에 정기적으로 쌓입니다. 하지만, 그럼에도 불구하고 정작 이 수많은 리포트와 수치들이 전달하는 인사이트는 매우 적습니다. 결과적으로 바뀐 것은 아무 것도 없고 여전히 암흑 속에서 우리는 다시 방향을 잃은 채 지끈거리는 머리를 싸매며 타이레놀을 찾게 되는 것이죠.
이 책은 바로 이 지점에서 다른 웹사이트 분석 책들과 그 길을 달리 합니다. 페이지 뷰나 전환율, 포기율은 무엇인가? 이러한 지표의 변화는 무엇을 의미하는가? 따라서 어떤 일을 실행해야 하는가? 이 데이터만으로 우리가 알고자 하는 것을 알 수 없다면, 과연 우리는 무엇을 어떻게 수집해야 하는가? 기존에 쌓여왔던 클릭스트림 데이터에 대한 오해를 밝히고, 이를 극복할 수 있는 현장의 지혜를 공유하고 있습니다.
이 책에서 계속 반복되는 핵심 키워드는 인사이트와 실행, 비즈니스의 성공과 고객 만족 그리고 이 모든 것 중심에 있는 ‘의사결정’입니다. 저자는 의사결정을 내리지 못하게 만드는 데이터는 쓸모없는 것이라고 단언합니다. 쏘 왓?(So what? 그래서 결론은?)에 답하지 못하는 데이터는 폐기 처분 대상입니다. 이렇듯 수많은 노이즈에서 의미 있는 시그널을 걸러내는 노하우를 전수합니다. 많은 시간과 고민은 줄어들고, 제한된 리소스가 효과적으로 배분됩니다. 바로 이 점이 이 책의 미덕입니다. 수치를 넘어선 마케팅과 기획의 관점, 다시 그것을 넘어선 궁극의 고객 중심주의는 웹이 나가야 할 큰 방향으로 이어집니다.
기존의 웹사이트 분석 관련 책들이 다소 기술 관점의 개념과 구축에 집중했다면, 이 책은 웹 데이터의 기본 개념에서부터 도입, 고급의 활용까지 구체적인 웹사이트 분석의 이슈 전반을 다루며 이를 통한 웹 의사결정 프로세스의 큰 흐름을 관통하고 있습니다. 기획자와 운영자, 디자이너, 마케터 그리고 CEO…고객에 대해 관심을 가진 모든 이들에게 웹사이트 분석에서 아쉬워했고 가장 궁금해 해 왔던 결정적 노하우를 속시원히 밝히고 있습니다. 고객의 마음을 읽고 서비스를 진화시켜 나가야 할 임무를 띤 사람들이라면 이 책은 보물창고를 만난 듯한 기쁨을 선사할 것입니다. 게다가 이 책에 포함된 생생한 예시와 수치들은 여타의 책에서 접하기 힘든 귀중한 보너스입니다.
웹 2.0의 시대가 왔다는 말들을 합니다. 웹 3.0이 왔다는 사람도 있고, 웹 2.0조차 없다는 사람들도 있습니다. “WEB” 뒤에 어떤 숫자를 붙여야 할지는 여전히 모호합니다. 수많은 전망과 트렌드가 광속으로 지나갑니다. 이 중 무엇을 붙잡아야 할지 막막합니다. 이 혼란의 과정에서 슬프게도 데이터는 절대 내 편이 되어 주지 않습니다. 듣기 좋은 전망이나 유행어를 늘어놓지도 않습니다. 그저 냉정하게 더도 덜도 아닌 현실을 짚어줄 뿐입니다. 하지만, 바로 그렇기 때문에 웹사이트 분석은 가장 객관적으로 당신의 ‘현재’를 짚어 주고, 솔깃한 말들에 휩쓸리지 않고 나아가야 할 올바른 방향을 제시하는 웹 비즈니스의 변치 않는 가장 믿음직하고 솔직한 나침반이 되어 줄 것입니다.
저 역시 이 책을 번역하며 개인적으로 웹기획자로서 풍부한 인사이트를 얻었고, 아하(a-ha)~의 순을 만났습니다. 최선을 다해 번역했으나, 그럼에도 부족한 점에 대해서는 저나 에이콘출판사 편집팀으로 연락 주세요. 감사합니다.
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