The Guide for All Online Marketer, Planer, Strategist

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e-비즈니스의 시작 2016 랭키닷컴 활용 가이드

랭키닷컴 데이터 활용 가이드

The Guide for

All Online Marketer, Planer, Strategist

데이터 활용의 A to Z

“측정하지 않으면 경영할 수 없다!”

데이터 분석을 어렵게 생각했던 모든 인터넷 Marketer들의 필독 지침서


Contents

01 랭키닷컴 데이터 자세히 알기

1.1 랭키닷컴 데이터는 어떻게 수집되고, 패널 선정 방식은 어떻게 되나요?

1.2 랭키닷컴 데이터의 산정 기준은 무엇이죠?

1.3 데이터 지표, 정의가 궁금해요..

1.4 랭키닷컴 데이터가 우리 로그 데이터와 다른 이유가 뭔가요?

02 산업군 내에서 우리 사이트 포지셔닝 찾기

2.1 우리 사이트의 산업군의 방문자 수 추이는 어떻게 되나요?

2.2 산업군 내에서 우리 사이트는 어디에 포지셔닝 되어 있나요?

2.3 우리 산업군 이용자의 성별/연령별 구성비는 어떻게 되나요?

03 우리 사이트 방문자들에 대해서

3.1 우리 사이트에 온 방문자 수는 몇 명이에요?

3.2 방문자 수의 성별/연령별 구성비는?

3.3 방문자 수와 페이지뷰는 어떤 관계가 있나요?

04 방문자 충성도 측정하기

4.1 첫 방문과 재방문의 증감은 어떤 의미가 있을까요?

4.2 방문자의 체류 시간이 갖는 의미는 무엇인가요?

4.3 방문자의 일인당 페이지뷰가 높으면 충성도가 높다고 판단할 수 있을까요?

4.4 방문자 깊이가 적은 방문자의 Profile이 궁금해요.

05 유입 경로 측정하기, 유출 경로 측정하기

5.1 우리 사이트의 방문자들은 어디를 통해 유입되는 걸까요?

5.2 검색엔진에 광고를 했습니다. 효과 측정은 어떻게 해야 할까요?

5.3 우리 사이트 방문 전 어떤 페이지에서 들어오는지 궁금해요.

5.4 우리 사이트 방문 후에 주로 어느 사이트로 이동하는 걸까요?



06 컨텐츠 분석하기

6.1 우리 사이트 방문자들은 주로 어느 페이지에 많이 접속할까요?

6.2 방문자들이 사이트에서 이동하는 주요 경로를 측정해 보고 싶어요.

6.3 이용자들이 많이 이용하는 컨텐츠의 Traffic 추이를 알고 싶어요.

07 보고서 작성하기

7.1 랭키닷컴 데이터를 가지고 보고서를 작성하는 방법을 알려주세요.

측정할 수 없다면, 경영할 수 없다.


- Peter Ferdinand Drucker “


01 랭키닷컴 데이터 자세히 알기

목표 : 랭키닷컴 데이터의 수집 원리 및 데이터 지표의 정의를 이해할 수 있다.

패널 Log 및 이동 정보 Data Warehouse

데이터 추출/정제

Rule + OLAP

결과 데이터

랭키닷컴, Insight2 제공

국내 인터넷 이용자

인구구성비

기본 패널 (Base Panel)

대상 패널 (Target Panel) 1 최소 주 1일 이상 인터넷 이용자

2 패널 선정 여부 비공개

3 패널 대상 Reward 제공 금지

4 이상 패턴 패널 데이터 제외

데이터 왜곡 방지를 위한 주요 대비책

국내 인터넷 이용자

약 3,658 만명 추정

Toolbar 이용자

약 30 만명

(국내 이용자의 약 0.46%)

표준 Panel

6 만명

(툴바 이용자의 약 24%)

1.1 랭키닷컴 데이터는 어떻게 수집되고, 패널 선정 방식은 어떻게 되나요?

랭키닷컴의 데이터는 지능형 웹서핑 툴바인 ‘Rankey Toolbar’이용자 약 30만명 중 한국인터넷진흥원(KISA)이 발표하는

인터넷 인구구성비(성/연령/지역)에 따라 6만명을 선정하여 추출되고 있으며, 대상 패널의 데이터 왜곡 방지를 위한 운영

정책들을 적용하고 있습니다.



1.2 랭키닷컴 데이터의 산정 기준은 무엇인가요?

인터넷에서는 하루에도 수백, 수천개의 사이트가 새로 생성되고 소멸되는 역동적인 공간입니다. 따라서 등록된

웹사이트만을 기준으로 순위를 집계할 경우, 정확한 집계가 어렵습니다.

랭키닷컴에서는 패널이 방문한 유효사이트 모두 포함하여 사이트의 Traffic을 산정하고 있습니다.

(단, 분야 순위는 등록된 사이트를 대상으로 집계)

측정 대상 웹 사이트의 정의

• 단일 URL 또는 동일한 Contents를 제공하는 복수의 URL 집합

• 등록되지 않은 웹 사이트는 URL 기준, 등록된 웹 사이트는 단일 또는 복수 URL 집합

• Panel이 1회 이상 방문한 모든 웹사이트 : 단, 등록되지 않은 웹 사이트는 전체 순위만 표기됨.

• 2009년 3월 기준 100만 여개의 URL 중 Panel이 0.1% 이상 방문한 웹 사이트의 Traffic 집계

측정 제외 웹 사이트의 정의

• 사내 or 폐쇄형 웹페이지 : 사내 인트라넷, 사내 웹메일 등과 같은 사내에서만 통용되는 웹페이지 (

외부 접속 불가 페이지, 관리자 페이지, 테스트 페이지 등)

• 애드서버의 광고 전송 페이지 및 제휴링크를 통한 Redirect Server와 같은 경유 페이지

• 성인 관련 사이트의 동맹/광고 팝업 및 팝언더 페이지

• 클로징 및 오픈 팝업 : 사용자의 의도와 관계없이 비 자발적으로 열리는 팝업(언더) 페이지

• 자동으로 갱신되는 페이지 (Auto-refreshed)의 페이지뷰

• 기타 랭키닷컴에서 정한 기준에 의거, 웹 사이트 이용자의 일반적인 방문 행위로 인정할 수 없는 웹 페이지

또한, 사이트 방문자가 해당 페이지를 모두 열람했는지를 확인하기 위하여 아래와 같이 페이지의 로딩이 완료된 후에만

1 Page View Traffic으로 인정하고 있습니다.

웹 페이지의 로딩 완료 시

랭키 툴바에 ‚로딩 타임‛

표시 웹 페이지의 로딩 완료 시

IE 하단에 ‚완료‛표시



1.3 데이터의 지표 정의가 궁금해요.

웹 데이터를 분석하기 위해서는 다양한 지표가 필요합니다. 우리 사이트에 방문자가 100명이 들어왔다고 가정했을 시,

그 100명을 고객화하고, 더 많은 방문자 수를 유입시키기 위해서는 (1) 그들이 어느 사이트를 경유해서 들어왔는지

(2) 방문자의 성별/연령별 비중은 어떻게 되는지 (3) 그들이 우리 사이트에서 가장 많이 이용한 컨텐츠는 어떤 것인지에

대한 종합적인 분석이 필요합니다.

지표명 설명

방문자 수

(Unique Visitor)

정의된 기간 동안 하루, 1주, 1달 단위의 방문자 수, 24시간, 1주일,1달 동안 몇 명이 방문했는지

집계함. 한 사람이 정의된 기간 동안 여러 번 방문해도 한 사람으로 집계.

페이지뷰

(Page View)

정의된 기간 동안 사용자가 웹 페이지를 요청한 횟수, 요청한 웹 페이지가 “Document

Completed”되었을 때 1페이지뷰로 간주함.

Session Visits

한 시간 내에 다시 같은 사이트를 방문한 경우는 새로운 방문으로 인정하지 않고 1시간을 초과한

후에 다시 같은 사용자가 같은 사이트를 방문한 경우를 새로운 방문으로 인정.

따라서, 한 사용자가 한 사이트를 하루 동안 최대로 방문할 수 있는 횟수는 총 24회.

비교 점유율 정의된 기간 동안 설정한 사이트들의 Session Visits의 합을 100%로 가정했을 때, 해당 사이트가

차지하는 비중. (%)

도달율 전체 인터넷 이용자를 100%로 가정했을 때, 해당 사이트를 방문한 순 방문자의 비중. (%)

로딩속도

(Loading Time)

웹 페이지 접속을 요청한 시각부터 웹 페이지의 Document Completed Event(페이지 로딩 완료)

가 발생할 때까지 소요된 시간. (단위 : 초)

성장율 전월, 전년 동월 시점 대비 현재 월 시점의 Traffic(페이지뷰, 순방문자 수, Session Visits)의 성

장 비율. (%)

Page 분석 정의된 기간동안 설정된 사이트를 Sub-domain, Page별 페이지뷰, 방문자 수를 기준으로 도달율

을 제공함.

성별/연령별 분석 정의된 기간 동안 Profile별 지수로 방문자를 성별/연령별 조건에 따라 순방문자 수의 평균값을

기준으로 나타내는 지표.

시작페이지 점유율 정의된 기간 동안 설정한 사이트들의 방문자(Unique Visitor) 중 시작 페이지로 해당 사이트를 방

문한 고객의 비중이 얼마나 되는 지를 측정한 지표.

접속지역 정의된 기간 동안 설정한 사이트들의 방문자(Unique Visitor)가 주로 어느 지역에서 접속했는지

를 나타내는 지표.

체류시간

(Duration Time)

웹 사이트에서 방문자가 얼마의 시간 동안 머무는지를 나타내는 지표.

방문일수

(Frequency)

정의된 기간동안 웹사이트 다녀간 방문자들이 방문한 방문일수.

일인당 페이지뷰 정의된 기간 동안 방문자 한 사람이 열람한 페이지 수.



지표명 설명

방문자 깊이

(Usage Depth)

정의된 기간 동안 각각의 페이지뷰(PV)를 방문한 방문자 수(UV)의 비율. (%)

유출입 사이트 정의된 기간 동안 기준 사이트 방문 직전 방문 사이트와 방문 이후 이동한 사이트를 페이지뷰를

기준으로 측정하여 비율로 나타내는 지표.

중복 방문 정의된 기간 동안 기준 사이트의 방문자 수를 기준으로 해당 방문자가 많이 방문한 다른 사이트를

방문자 수 순으로 나타내는 지표.

비교중복방문 정의된 기간 동안 설정된 사이트들의 중복 방문을 방문자 수 기준으로 나타내는 지표.

유입상세 URL 정의된 기간 동안 설정된 사이트들에 방문하기 직전 사이트 URL을 페이지뷰 기준으로 측정하여

비율로 나타내는 지표.

이동경로 정의된 기간 동안 사이트 내에서 지정된 페이지의 이전, 이후의 방문자 경로를 페이지뷰 기준으로

측정하여 비율(%)로 나타내는 지표.

이탈 페이지 정의된 기간 동안 방문자가 타 사이트로 이동하기 직전 페이지를 방문한 페이지를 페이지뷰 기

준으로 측정하여 비율(%)로 나타내는 지표.

요일간 패턴 분석 유일간 방문 트렌드를 확인할 수 있는 지표. 월간 단위로 제공.

계절별 패턴 분석 계절별 방문 트렌드를 확인할 수 있는 지표, 연간 단위로 제공.

평균 방문자 수

비교 분석

해당 사이트와 소속되어 있는 카테고리(소분류)간의 Profile 비율(%) 비교 분석 지표.

마케팅 방문자 증가 회원 전환 고객 유지

• 온라인 광고

• 검색엔진 프로모션

• E-메일 마케팅 등

• 웹사이트 방문객 증가 • 방문객의 회원 전환

• 제품 구매

• 상담 요청

• 뉴스레터 가입 등

• 뉴스레터 발송

• 이벤트 참여

• 재방문 유도

• 충성도/매출 증가

Web Site

구축

운영

랭키닷컴 데이터 활용 • 효과적인 매체 선택

• 광고 효과 측정

• 검색엔진 분석

• 컨텐츠 분석

• 방문 성향 분석

• UI 분석

• 이동 경로 분석

• 장바구니 분석

• 이벤트 참여율 분석

• 로그인 분석

<e-Business의 일반적인 Process와 랭키닷컴 데이터의 활용 범위>



1.3 랭키닷컴 데이터가 우리 로그 데이터와 다른 이유가 뭔가요?

랭키닷컴은 국내 인터넷 이용자들 중 무료로 배포 중인 Rankey Toolbar 사용자 중에서 인구통계학적 근거에 의해 선정된

6만 패널의 웹 서핑 내역을 토대로 통계적 방법으로 데이터를 측정하여 순위 정보를 제공하고 있습니다. 그렇게 때문에

사용하시는 로그데이터와는 차이가 있을 수 있으며 로그데이터도 각 프로그램에(에이스카운터, 로거 등) 따라 데이터

측정방식이 다르기 때문에 차이가 발생됩니다. 랭키닷컴은 표본 통계 데이터이기 때문에 기준과 측정방식이 다른 로그 데

이터 지표와는 유사할 수 있지만 절대적 수치가 같을 수는 없습니다.

전수조사 (全數調査) 표본조사 (標本調査)

장점

• 실측에 가까운 객관적 데이터 제공.

• 특정 페이지에 대한 세분화된 정보 분석 가능.

• 캠페인 성과/검색엔진 유입경로/상거래 및

고객분석 등 심도 깊은 정보 분석 가능.

• 자사 및 경쟁사 분석 가능.

• 산업별 순위&Traffic 측정 가능.

• 전반적인 인터넷 트렌드 및 시장 환경 파악 가능.

단점

• 서비스 이용 고객 사이트 분석만 가능.

• 경쟁사 분석 불가.

• 서버 구축이나 설정 등 필요로 인해 초기 투자

비용이 큼.

• 표본집단의 표준 객관성 결여 가능.

• 패널 선정 시 표본 오류 발생 가능.

• 표본의 한계/유효 표본 수/통계적 오차.

비용

Logger, 에이스카운트 등의 Tag 방식을 제외하고는

솔루션 판매 형식, 초기투자비용이 큼.

월별 과금, 초기 투자비용이 없음.

서비스

제공 업체

Web Trends, 넷스루(Wiselog), 소만사(ClickMind),

로거, 에이스카운터 등.

랭키닷컴, 코리안클릭, 매트릭스 등.



12월 1월

포털 뉴스(uv)

02 산업군 내에서 우리 사이트 포지셔닝 찾기

목표 : 산업군내의 데이터를 분석하여 시기와 트랜드에 맞는 대응전략수립

2.1 산업군 분석은 어떤 분석인가요?

인터넷 시장 전체는 물론이고 자사가 속한 산업군의 트래픽 추이 분석을 통해 시장 규모 및 성장성을 파악할 수 있습니다. 특히

각 사이트가 속해 있는 산업군의 흐름을 알면 사이트 내에서 보여지는 개별 데이터로 알기 힘든 부분이나 파악하지 못한 트랜 드

를 유추해 낼 수 있습니다

랭키닷컴에서 산업군별 Traffic은 아래의 메뉴에서 확인할 수 있습니다.

- 랭킹존 > 카테고리 순위정보

- 데이터존 > 산업군분석 > 방문자수

- 데이터존 > 산업군분석 > 페이지 뷰

(페이지뷰/ 단위: 회) (방문자수/ 단위: 명)

12,000,000,000 30,000,000

10,000,000,000 25,000,000

8,000,000,000 20,000,000

6,000,000,000 15,000,000

4,000,000,000 10,000,000

2,000,000,000 5,000,000

-

0

4

월

5

월

6

월

7

월

8

월

9

월

10월 11월 2월 3월

종합일간지(pv) 포털 뉴스(pv) 종합일간지(uv)

위 그래프는 종합일간지와 포털뉴스 산업군의 Traffic 추이를 비교한 것입니다.


20**년에는 비슷한 추이를 보이던 두 산업군의 방문자수가 12월 이후 큰 변화를 보이는 것이 확인되었습니다.

종합일간지 산업군의 방문자 수가 40%이상 상승한 반면, 포털뉴스 산업군은 소폭의 방문자수 하락을 보였습니다. 이는 20**년 1

월, 네이버의 뉴스캐스트의 영향으로 네이버에서 발생하던 Traffic을 언론사들의 사이트로 넘겨주는 “아웃링크” 방식을 제

공하며 실제 네이버의 뉴스 섹션의 이용자 활동성은 크게 감소한 반면 포털을 제외한 언론사 사이트들의 Traffic이 급증한 것

으로 풀이됩니다.

이처럼 산업군의 Traffic을 확인하는 것으로 실제 우리 산업군에 어떠한 이슈가 발생했는 지에 대한 정량적인 분석과 그것이

다른 산업군에는 어떠한 영향을 미쳤는지에 대한 분석이 가능합니다.


20**년 4월 이후, 여성보세의류쇼핑몰 산업군의 방문자 수는 꾸준히 증가하고 있습니다. 경쟁사인 A사 역시 비슷한 추이를 보

이고 있는 반면 우리 사이트는 6월~7월, 10월~12월 방문자 수가 감소한 것을 알 수 있습니다. 이는 우리 사이트의 Traffic Trend

와 전체 산업군의 Trend가 다르다는 것을 의미합니다. 다시 말해, 산업군의 방문자수 Traffic에 우리 사이트가 미치는 영 향력은

미미하다는 것입니다.

또한, 산업군의 방문자 수가 증가하는 성수기에 오히려 방문자 수가 감소하고 있으므로, A사이트에서는 해당 시기에 어떠한

프로모션을 진행했는지와 같은 벤치마킹을 통해 방문자 수를 확보하려는 노력이 필요하다고 볼 수 있습니다.

0

1,000,00

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6,000,00

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7,000,00

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200,000

600,000

400,000

1,000,000 4,000,000

800,000

3,000,000

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1,400,00

0

7월 8월

12월 2월 3월 4월 5월 6월 9월 10월 11

월 여성보세의류쇼핑몰 A사

1

월

B사

2.2 산업군 내에서 우리 사이트는 어디에 포지셔닝 되어 있나요?

우리 기업이 속한 산업군의 최근 이슈를 읽고 우리 회사의 사업과 연계시키는 것은 지속적인 노력과 관심이 필요하지만 고객 에

게 좋은 메시지를 전달하기 위한 가장 기본적인 작업입니다. 먼저, 우리 사이트가 산업군 Trend에 맞추어 운영이 되고 있 는지

확인해 보아야 합니다. 또한 같은 산업군에 등록되어 있는 경쟁사의 사이트와 산업군 Traffic Trend를 비교해 보아야

합니다. 우리 사이트의 Traffic이 변화를 보이고 있다면 산업군의 Traffic도 함께 확인하여야 이러한 Traffic의 등록이 산업

군 전반적인 이슈인지 또는 우리 사이트만의 이슈인지를 확인할 수 있다는 것입니다. 또한 반대로 우리 사이트 또는 경쟁사 의

사이트에서 발생한 Traffic 이슈가 산업군 Traffic에 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대한 분석도 정기적으로 진행되어야

합니다.

(방문자수/ 단위: 명)

1,600,000

먼저, 산업군 내에서 우리 사이트가 어느 정도의 포지션을 차지하고 있는지 확인해 보겠습니다.

우리 사이트가 등록되어 있는 산업군의 Traffic을 확인하고, 그 Traffic을 주도하고 있는 업체가 어디인지를 아는 것은 매우

중요합니다.

그럼 아래의 그래프를 보고 우리 사이트가 해당 산업군의 Traffic에 얼마만큼의 영향력을 미치고 있는지 살펴보겠습니다.



2.3 산업군 분석을 어떻게 활용할 수 있나요?

산업군 분석은 신규사업 또는 신규 프로젝트의 진행 시 시작 시점과 성별/연령별 타겟을 정하는 지표를 제공 합니다.

방문자 증감 시기의 흐름을 파악하고 증가되는 시점을 진행 시기로 정하며 성별과 연령대를 확인하여 프로젝트 전략을 수립할

수 있습니다. 특히 산업군의 방문자수, 페이지뷰, 성별/연령별 지표를 같이 연관시켜 비교해 보면 보다 정확한 분석을 수행할 수

있습니다.

아래는 A 산업군의 최근 1년간의 방문자 수를 나타낸 것입니다.

0% 20% 40% 60% 80% 100%

남성 여성

09년 12월

08년12월

0% 20% 40% 60% 80% 100%

10대 20대 30대 40대 50대 이상


09년 12월

08년12월

먼저 A 산업군의 성수기가 언제인지 확인해 보겠습니다. 위 그래프에서 2008년 12월과 2009년 12월의 방문자 수가 타기간 에

비해 유달리 높음을 알 수 있습니다. 따라서 A산업군의 성수기는 11월~12월인 겨울인 것을 나타냅니다. 또한 해당 산업군 의

방문자 수도 지속적으로 증가하고 있어 A산업군은 현재 “성장세” 라고 표현할 수 있습니다. 그럼 성수기에 어떠한 성별/

연령별군을 타겟으로 프로모션을 진행해야 효과를 거둘 수 있을까요? (방문자수/단위: %)

A 산업군의 12월(성수기) 월간 프로파일 비중을 보니 10~20대의 여성 방문자 비중이 점점 높아지고 있으며 특히 10대의 방

문 비중이 크게 증가한 것을 확인할 수 있습니다.

따라서 A 산업군의 주 방문층은 10/20대 여성이며, 특히 10대 여성 고객층을 타겟으로 하는 프로모션을 진행하면 큰 효과를

거둘 수 있습니다.

(방문자수/단위: 명)

800,000

700,000

600,000

500,000

400,000

300,000

200,000

100,000

0

08년04월 08월 12월 09년04월 08월 12월 10년04월


03 Traffic 측정하기

목표 : 사이트의 Traffic 정보 분석을 통하여 사이트의 Performance를 측정할 수 있다.

3.1 우리 사이트에 온 방문자 수는 몇 명이에요?

우리 사이트와 경쟁사 사이트의 방문자 수를 측정하는 것은 데이터 분석의 기본 중의 기본입니다.

이때, 반드시 유념해야 할 것이 주별/월별/분기별의 데이터를 지속적으로 확인하는 것인데 이는 우리 사이트와 경쟁사 사이트

의 방문자 수가 어떠한 트렌드로 변화하고 있는지에 대한 추세를 읽어야 하기 때문입니다. 물론 매일 매일의 Traffic을 그때

그때 확인하는 것도 필요하지만, 이럴 경우 숫자의 작은 변화에만 연연하게 되어 정작 확인해야 할 증감 트렌드를 놓칠 수 있습 니

다. 그러므로 반드시 주별/월별/분기별의 데이터를 그래프화하여 Traffic의 흐름을 읽어내고 기록할 수 있어야 합니다.

자, 그럼 방문자 수를 확인하는 방법을 살펴보겠습니다. 랭키닷컴에서 방문자 수는 아래의 두 메뉴에서 확인할 수 있습니다.

- 랭킹존 > 사이트 순위 정보 > 세부 정보 : 정의된 기간 내의 평균 방문자 수 열람 가능

- 데이터존 > Traffic 분석 > 방문자 수 : 정의된 기간 내의 순 방문자 수와 평균 방문자 수 모두 열람 가능

위의 그래프는 우리 사이트와 경쟁사 A,B 사이트의 월간 방문자 수를 비교한 것입니다.

안타깝게도 경쟁사의 방문자 수는 8월 이후 꾸준히 증가하고 있는 반면, 우리 사이트의 방문자 수는 7월 대폭 감소했다가

8월 이후, 소폭 상승하고 있는 추세입니다. 위의 그래프 해석 내용을 간단히 정리하자면 다음과 같습니다.

위와 같이 우리 사이트와 경쟁사 사이트의 방문자 수 Traffic 비교를 통해 어느 시점에서, 무엇이 문제인지를 지속적으로 검토

하여야 합니다.

2월 ~ 3월 : 우리 사이트의 방문자 수가 가장 높음.

4월 이후 B 사이트의 방문자 수가 우리 사이트를 추월하기 시작함. 여전히 A 사이트는 방문자 수의 큰 증감 없음.

5월 ~ 7월 : 우리 사이트와 B 사이트의 방문자 수의 격차가 점점 벌어짐.

7월 ~ 8월 : 우리 사이트의 방문자 수가 급감함. 반면, A사이트와 B 사이트는 소폭 상승함.

8월 이후 A사이트와 B사이트의 방문자 수가 급증함. 우리 사이트의 방문자 수도 소폭 상승하기는 했으나 결국

A 사이트가 우리 사이트를 추월함.

결론 : 경쟁사 사이트들의 방문자 수는 증가, 우리 사이트는 감소 방문자 수 감소 원인 파악이 시급!

8,000,00

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0

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1,000,00

0

0

1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월

우리 사이트 A 사이트 B 사이트

(월간 순 방문자수)



3.2 방문자 수의 성별/연령별 구성비는?

앞서 우리 사이트와 경쟁사 사이트에 들어오는 방문자 수에 대한 측정 방법에 대해 살펴보았습니다. 그럼 이제는 그 방문자들의

구성이 어떻게 되는지 확인해 볼 차례입니다. 또한 동일 산업군에 속해있는 경쟁사의 성별/연령별 분석을 통해 우리 사이트에도

핵심 방문자가 적절한 비율을 확보하고 있는지 분석하고 이후, 적절한 방문구조를 형성하기 위해 서비스 기획 및 마케팅 대상을

선정해야 합니다.

특히, 사이트의 방문자가 증가 및 감소할 경우 성별/연령별 방문자수의 트렌드를 분석하여 방문자 증감에 핵심적으로 작용한

성별/연령비 구성 비중을 파악하고 이에 따른 대응전략을 수립하여야 합니다.

랭키닷컴에서 성별/연령별 구성비는 아래의 메뉴에서 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > 방문자 분석 > 성별/연령별 분석

0% 10% 20% 30% 40% 60% 70% 80% 90% 100%

B 사이트

산업군

우리

사이트

A 사이트

50%

남자 여자

위의 그래프는 우리 사이트와 경쟁사 A,B 사이트, 그리고 산업군의 성별 구성비를 비교한 것입니다.

맨 위쪽의 우리 사이트가 소속되어 있는 산업군의 성별 구성비와 경쟁사 사이트의 성별 구성 비중이 유사한 반면, 우리 사이트 는

남성의 방문 비중이 적은 것을 알 수 있습니다. 다시 말해, 해당 산업군의 타겟 고객층이 주로 남성인데 우리 사이트는 남성 의 비

중이 적어 이들을 대상으로 하는 마케팅 전략을 수립할 필요가 있다는 것을 알려줍니다.

그럼, 연령별 구성비는 어떨까요? 아래 그래프에서 보는 것과 같이 경쟁사의 사이트는 30대의 비중이 가장 큰 반면, 우리 사이 트

는 20대의 비중이 가장 큰 것을 알 수 있습니다. 마케팅 대상 고객 : 30대 남성

10

대

이하

20대

40대

50

대

이상

20대

40대

50대 10대

이상 이하

20대 40대

50대 10대

이상 이하

우리

사이트

A

사이트

B

사이트

30대


30대 30대


3.3 방문자 수와 페이지뷰는 어떤 관계가 있나요?

방문자 수와 그들의 Profile을 살펴보았으니 이번에는 페이지뷰를 살펴볼 차례입니다. 페이지뷰란 내 사이트의 페이지가 열린

횟수를 의미합니다. 만약, 3사람의 방문자가 우리 사이트에 방문하여 각각 5개의 페이지를 열어보았다면 이 경우 페이지뷰는 1

5가 됩니다. 일반적으로 방문자 수는 페이지뷰와 정비레 관계라고 볼 수 있습니다. 즉, 방문자 수가 많다면 페이지뷰도 많이 발

생하고, 방문자 수가 낮으면 페이지뷰도 그만큼 적게 발생할 수 있습니다.

페이지뷰 측정을 통해 사이트광고 집행이나 이벤트에 따른 Traffic의 변화를 파악할 수 있습니다. 또한 현재 페이지뷰 추세를

통해 어떤 시점에서의 미래 결과값 예측 등으로도 활용할 수 있습니다.

랭키닷컴에서 페이지뷰는 아래의 메뉴에서 확인할 수 있습니다.

- 랭킹존 > 사이트 순위 정보 > 세부 정보 : 정의된 기간 내의 평균 페이지뷰 열람 가능

- 데이터존 > Traffic 분석 > 페이지뷰 : 정의된 기간 내의 페이지뷰의 합과 평균 페이지뷰 모두 열람 가능

그럼, 방문자 수와 페이지뷰는 서로 어떠한 관계가 있는 것일까요? 위에서 “방문자 수와 페이지뷰는 정비례 관계” 라고 설명했

는데, 만약 방문자 수와 페이지뷰가 반비례 한다면 이것은 어떠한 의미인 것인지 살펴보도록 하겠습니다.

위 그래프는 방문자 수도 증가하고 페이지뷰도 함께 증가하는 것을 나타냅니다. 이 경우 사이트가 “성장” 하고 있다고 말할 수 있

습니다. 방문자 수가 증가한다는 것은 신규 방문자와 재방문자 모두의 숫자가 증가한다는 의미로 사이트가 그만큼 활성화

되어 있다는 것을 의미하기 때문입니다. 이에 또 한가지 짚어봐야 할 것이 일인당 페이지뷰입니다. 즉 방문자 한명당 얼마나 많

은 페이지를 열어보았는지에 대한 평균치를 보는 것인데, 이 수치가 방문자 수, 페이지뷰와 함께 증가했는지를 살펴보아야

합니다. 예를 들어, 방문자 수의 증가와 함께 페이지뷰가 증가했지만 일인당 페이지뷰가 지난 기간 대비 줄어들고 있다면 이는 방

문자 수가 늘어남에 따라 자연스럽게 페이지뷰가 증가한 것일 뿐, 실제로 방문자들의 사이트 컨텐츠에 대한 만족도는 감소

하고 있다고 판단할 수 있습니다. 이럴 경우, 증가한 방문자들의 컨텐츠 만족도를 높일 수 있을 만한 개선책이 필요합니다.

랭키닷컴의 데이터존 > Traffic 분석 > 페이지뷰 에서 사이트명을 클릭하면 일인당 페이지뷰와 전체 페이지뷰를 비교하실 수

있습니다. 페이지뷰가 증가함에 따라 일인당 페이지뷰도 증가한다면 대체로 사용자의 사이트 체류시간도 길며 상품이나 컨텐

츠에 비교적 높은 관심을 나타낸다고 해석할 수 있습니다.

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2,000,000

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1월 2월 3월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 4월

P

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U

V



위 그래프는 방문자 수도 증가했으나 페이지뷰는 감소하는 것을 나타냅니다. 이 경우 여러가지의 마케팅과 이벤트로 방문자

수는 증가하였으나 실제 방문자의 사이트 이용 퍼포먼스에는 영향을 못 미친다고 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 검색광고 또 는

e-메일 광고 등 다양한 마케팅 채널을 통해서 방문자들을 우리 사이트로 유도하는 데에는 성공했지만, 방문자들은 메인 페 이지

만 보거나 또는 몇몇 링크만을 클릭해보고 금세 나가는 것입니다. 결론적으로 얘기하면 방문자들은 우리 사이트에서 제공 하는

컨텐츠 또는 상품들에 대해서 흥미를 갖지 못했다는 것입니다. 즉, 방문자들을 유입시키는 것에는 성공했지만, 사이트

컨텐츠 Quality의 문제로 인하여 방문자들을 우리 사이트의 충성 고객으로 전환시키는 것은 실패했다는 것입니다.

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1월 2월 3월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 4

월

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V

방문자 수는 점차 감소하는데 페이지뷰는 증가하는 경우가 있습니다. 일반적으로 커뮤니티 사이트 또는 회원제 사이트 등에서

많이 볼 수 있는 현상으로, 흥미로운 것도 많고 업데이트도 자주 되고 방문자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있는 컨텐츠 Quality

가 높은 사이트이지만 항상 방문하는 사람만 방문하는 사이트인 경우입니다.

이럴 경우에는 좀 더 적극적으로 신규 방문자를 유입시킬 수 있는 마케팅을 진행할 필요가 있습니다.

검색엔진 마케팅, 블로그 마케팅, e-메일 마케팅 등을 통해 우리 사이트로 유입될 수 있는 채널을 다양하게 만들어야 합니다.

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1월 2월 3월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 4

월

PV

U

V



04 방문자 Loyalty 측정하기

목표 : 우리 사이트의 방문자들의 충성도를 분석할 수 있고, 재방문자의

신규 고객 200명

충성 고객 100명

매출 기여 50명

신규 고객 100명

충성 고객 50명

매출 기여 25명

신규 고객이라 함은 한 번도 사이트에 방문 하지 않다가, 검색이나 광고, 이벤트 & 프로모션 등을 통해 사이트에 처음 방문한

고객들을 말합니다. 이러한 방문자들이 사이트에서 자신들이 원하는 컨텐츠나 상품 등을 얻게 되면 이후에도 계속 방문하게

되는데, 바로 이들이 충성 고객이 되는 것입니다. 그럼, 여기서 첫 방문과 재방문의 증감은 어떤 의미를 가질까요?

신규 고객 증가, 즉 첫 방문의 증가는 충성 고객으로 전환할 수 있는 기회를 더 많이 얻을 수 있다는 것입니다. 따라서 반대로

첫 방문이 감소한다는 것은 충성 고객들로 전환할 수 있는 기회 자체가 줄어든다는 것을 의미합니다. 바로 여기서 검색 엔진

마케팅의 중요성을 확인할 수 있습니다. 일반적으로 네티즌들은 검색 엔진을 통해 자신들이 원하는 정보를 검색하며, 특정

검색어를 통해서 들어오는 신규 고객의 경우 자신들의 목적에 의한 방문이기 때문에 다른 경로를 통해 들어오는 방문자들보

다 충성 고객이 될 가능성이 높습니다.

이렇게 충성 고객들이 증가하게 되면, 사이트 내 활동(ex. 게시판 글, 조회, 댓글, 기타 커뮤니케이션 채널 등)이 활발해져 잠재

고객으로서의 가능성 또한 높일 수 있습니다.

[ 신규 고객이 200명인 A 사이트 ] [ 신규 고객이 100명인 B 사이트 ]

B 사이트에 비해 A 사이트 활성화

: A 사이트 충성 고객 (↑) A 사이트 매출 (↑)

검색, 광고, 이벤트, 프로모션 진행

컨텐츠 질, 상품 정보 제공

유료 컨텐츠 & 상품 구매 완료


4.1 첫 방문과 재방문의 증감은 어떤 의미가 있을까요?

포럼 컴퍼니(Forum Company)에 따르면, 충성도 높은 고객 한 명을 유지하는 데 드는 비용은 새로운 고객 한 명을 유치하는 데

드는 비용의 20%밖에 되지 않으며, 충성 고객 한 명의 수익 기여가 신규 고객 열 명보다 크다고 합니다. 이는 충성 고객들이 사

이트 활성화 및 회사 매출에 아주 큰 영향을 끼치고 있다는 것을 반영하는 것입니다. 그럼, 과연 우리 회사 또는 경쟁사의 충성

고객과 신규 고객을 구분하는 방법은 어떤 것들이 있을까요? 앞으로 이 장에서는 여러분들이 궁금해 하시는 충성 고객과 신규

고객을 구분하는 방법과 의미 & 중요성에 대하여 알아 보도록 하겠습니다.


일반적으로 첫 방문과 재방문의 증감은 ‚방문일수‛라는 데이터 지표를 통해서 확인할 수 있습니다.

방문일수란 이용자가 해당 사이트에 일주일 또는 한달 동안 얼마나 자주 방문했는지를 나타내는 지표입니다.( = 방문횟수)

[ 방문일수 데이터가 갖는 의미 & 활용 TIP ]

방문일수 의 미 개선방향

높음 첫 방문보다 재방문이 많음 충성 고객들의 활동이 활발함 유료 컨텐츠 & 상품 구매 유도

낮음 재방문보다 첫 방문이 많음 이탈 고객이 높음 컨텐츠 & 상품 질 향상, 사이트 구성 검토

1월 1주 1월 2주 1월 3주

1월 4주 2월 1주 2월 2주 2월 3주 2월 4주 3월 1주 3월 2주 3월 3주 3월 4주 3월 5주 4월 1주


위의 그래프는 우리 사이트와 경쟁사 A,B 사이트의 주간 방문일수를 비교한 것입니다.

1월 3주를 제외하고 지속적으로 우리 사이트 방문일수가 경쟁사 A 사이트보다 높은 방문일수를 기록하고 있습니다. 반면 작년

3월에 사이트를 Open한 B 사이트는 전체적으로 우리 사이트와 A 사이트보다 낮은 방문일수를 보이고 있으나, 3개 사이트 모

두 유사 트렌드를 보이고 있습니다. 위 그래프의 내용을 정리해 보면 아래와 같습니다.

1월 1주 ~ 1월 3주 : 우리 사이트와 B 사이트 유사 트렌드. But A 사이트 방문일수 증가함.

1월 4주 : 쇼핑 산업군에 속한 3개 사이트 모두 방문일수 감소함.

구정 연휴에 따른 이용자들의 방문횟수 감소가 주 원인으로 판단됨.

2월 1주 ~ 2월 4주 : 3개 사이트 모두 봄 맞이 이벤트 & 프로모션 결과 방문일수 증가 추세를 기록함.

3월 1주 ~ 4월 1주 : 우리 사이트 방문일수 감소함. But, 경쟁사 A 사이트 3월 3주 우리 사이트와 동일한 방문일수 기 록.

B 사이트는 우리 사이트와 A 사이트와 달리 3월 4주 일시적인 방문일수 감소하였으나, 우리 사이트와 A 사이트와 달리

증가 트렌드를 보임

결론 : 방문일수가 동일한 시점 및 B 사이트의 이벤트 & 프로모션 현황 파악


이처럼 우리 사이트와 경쟁사 사이트의 방문일수 증감을 통해 어느 시점에서 충성 고객들의 방문이 증가했는지 확인할 수 있습 니

다.

방문일수 데이터는 랭키닷컴의 아래 메뉴를 통해서 확인하실 수 있습니다.

- 데이터존 > 로열티 분석 > 방문일수 : 정의된 기간 동안 주간 / 월간 열람 가능

2.60

2.50

2.40

2.30

2.20

2.10

2.00


[ 체류시간과 방문자 수 데이터가 갖는 의미 & 활용 TIP ]

체류시간 방문자 수 의 미 개선방향

높음 높음 사이트 활성화 / 컨텐츠 & 상품 정보 만족 유료 컨텐츠 & 상품 구매 유도

높음 낮음 신규 고객 방문 저조 / 충성 고객 방문 활발 신규 고객 유입을 위한 마케팅 진행

낮음 높음 컨텐츠 & 상품 정보 불만족 컨텐츠 & 상품 정보 강화, 사이트 재구성

낮음 낮음 사이트 정체 / 컨텐츠 & 상품 정보 불만족 신규 고객 유치 마케팅, 컨텐츠 정보 강화

4.2 방문자의 체류 시간이 갖는 의미는 무엇인가요?

앞 장에서 우리는 첫 방문과 재방문의 의미 및 중요성에 대해서 알아보았습니다. 처음 사이트에 방문한 고객들이 자신이 원하는

컨텐츠나 상품 정보가 있다면 사이트에서 오랫동안 머물면서 활동을 할 것입니다. 이런 고객들이 하나 둘 늘어나면서 충성 고객

들이 증가하게 되고 사이트는 점점 활성화 됩니다. 하지만, 반대로 자신이 원하는 정보가 없다면 바로 다른 사이트로 이동을 하 게

됩니다. 우리는 여기서 중요한 정보를 하나 얻을 수 있습니다. 이용자가 사이트에 머무르는 시간 즉, 체류시간이라는 데이터

입니다. 체류시간은 사이트에서 제공하고 있는 컨텐츠의 질, 상품 정보, 메뉴 구성 또는 위치 등을 검토할 수 있는 중요한 항목

중 하나입니다.

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200,000

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3월

10월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 11월 12

월

2월 3월

방문자 수 체류시간

(체류시간 / 단위 hh:mm:ss) (평균 방문자 수 / 단위 : 명)

프로모션, 마케팅 시작!!

Site Open!!

1월 2016

년

커뮤니티 개설!!


3월 ~ 4월 : 방문자 수 & 체류시간 정체

5월 ~ 9월 : 본격적인 프로모션, 마케팅 진행

방문자 수 증가

10월 ~ 3월 : 상품, 보감 및 컨텐츠 질 향상, 리뷰/코디

법 등 커뮤니티 개설 체류시간 증가

위 그래프는 경쟁사 B 사이트의 방문자수와 체류시간을 나타낸 것입니다. 위 그래프 해석은 아래와 같습니다.

[ 우리 사이트 데이터 활용 Tip : B 사이트 벤치마킹 ]

B 사이트의 프로모션, 이벤트 성격 분석

B 사이트의 마케팅 현황 분석

B 사이트 내 컨텐츠 & 상품 정보 & 커뮤니티 분석


[ 일인당 페이지뷰와 체류시간 데이터가 갖는 의미 & 활용 TIP ]

일인당 페이지뷰

체류시간 의 미 개선방향

높음 높음 사이트 활성화 / 컨텐츠 & 상품 정보 만족 지속적인 컨텐츠 & 상품 업데이트 진행

높음 낮음 컨텐츠 & 상품 정보 찾기 어려움 / 불만족 사이트 메뉴 & 컨텐츠 재배치 진행

낮음 높음 단일 컨텐츠의 내용이 많음 / 만족 다양한 컨텐츠 보강

낮음 낮음 사이트 정체 / 컨텐츠 & 상품 정보 불만족 메뉴 재구성 / 컨텐츠 & 상품 정보 보강

4.3 방문자의 일인당 페이지뷰가 높으면 충성도가 높다고 판단할 수 있을까요?

일인당 페이지뷰 데이터 의미를 확인하기 전에 먼저‘03 Traffic 측정하기’편을 확인해 보시기 바랍니다. 이미 우리는 방문자

수와 페이지뷰의 의미 & 중요성에 대하여 확인하였습니다. 그럼, 여기서 말한 방문자 일인당 페이지뷰는 어떤 것을 의미하는 것

일까요? 쉽게 풀이하면 일인당 페이지뷰는 한 사람이 본 페이지뷰의 열람 횟수를 의미하는 것입니다. 이용자가 방문한 사이트 에

자신이 원하는 컨텐츠나 내용이 우수할 경우 더욱 많은 컨텐츠를 열람하게 됩니다. 이럴 경우 당연히 한 사람이 본 페이지뷰 는

상승하게 되며 이런 고객들이 충성 고객으로 전환 되는 것입니다. 하지만, 반드시 일인당 페이지뷰가 높다고 해서 충성도가

높다고 판단할 수 있을까요?

실제로 컨텐츠 내용이 우수하고 업데이트가 자주 되어 볼거리가 많아져 일인당 페이지뷰가 높은 경우도 있지만, 자신이 원하는

메뉴나 컨텐츠가 찾기 힘든 곳에 있을 경우 이용자는 정보를 얻기 위해 어쩔 수 없이 메뉴를 통해서 이동하게 됩니다. 이럴 경우

에도 당연히 페이지뷰는 증가하게 됩니다. 하지만, 후자의 경우는 이용자들의 편의를 전혀 고려하지 않는 상황이기 때문에 결코

일인당 페이지뷰가 높다고 해서 충성도가 높다고 단언할 수는 없습니다.

(일인당 페이지뷰 / 단위 : 일) (체류시간 / 단위 hh:mm:ss)

0:00:00

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0:05:46

0:14:24

0:17:17

0:20:10

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5.00

15.0

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25.00 0:11:31

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30.0

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35.0

0

40.0

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7월

3월 4월 5월 6월 8월 9월 10월 11월 12월 2월 3월

체류시간 일인당 페이지뷰

충성 고객의 사이트 활동량을 판단하는 체류시간과 일인당 페이지뷰 데이터는 랭키닷컴 아래 항목에서 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > 로열티 분석 > 일인당 페이지뷰 / 체류시간 : 정의된 기간 동안 일간 / 주간 / 월간 열람 가능

1월 2016

년



3월 ~ 5월 : 체류시간과 일인당 페이지뷰 데이터 정체됨. 체류시간과 일인당 페이지뷰 데이터 향상을 위한 마케팅 & 프 로

모션이 필요한 시점임.

7월 : 사이트 바로 가기, 회원 가입 이벤트, 출석 이벤트 등 신규 고객 모집 이벤트와 쇼핑 리뷰 강화 및 커뮤니티 강화 로

일인당 페이지뷰 14%, 체류시간 13% 증가함.

8월 ~ 3월 : 체류시간과 일인당 페이지뷰 증가 이후로 감소하지 않고 조금씩 상승하고 있음.

결론 : 체류시간과 일인당 페이지뷰가 증가한 시점에서 사이트에서 어떤 변화가 있었는지, 또한 어떤 마케팅 활동을

하고 있는지 확인이 가장 중요!!

(일인당 페이지뷰 / 단위 : 일) (체류시간 / 단위 hh:mm:ss)

0:00:00

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0:02:53

0:05:46

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10.0

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0

10월

3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 11월 12월 1월 2월 3월

체류시간 일인당 페이지뷰

그럼, 이번에는 경쟁사 B 사이트의 체류시간과 일인당 페이지뷰 Traffic에 대하여 알아보겠습니다.


위 그래프는 우리 사이트의 체류시간과 페이지뷰 Traffic 입니다. 그래프를 해석해 보면 다음과 같습니다.

3월 ~ 4월 : 체류시간과 일인당 페이지뷰 데이터 정체됨.

5월 ~ 7월 : 체류시간과 일인당 페이지뷰 급격한 증가를 기록함.

8월 ~ 9월 : 두 데이터 모두 하락하면서 2달 동안 정체를 기록함.

10월 ~ 11월 : 7월에 기록한 체류시간과 일인당 페이지뷰를 다시 보이면서 회복세를 보임.

12월 ~ 3월 : 12월에 하락을 기록하다가 3월까지 지속적인 상승을 보임

결론 : 체류시간과 일인당 페이지뷰가 증가한 시점에서 경쟁사 B 사이트에서 어떤 변화가 있었는지, 또한 어떤 마케팅

활동을 하고 있는지 확인이 가장 중요!!

우리 사이트와 경쟁사 사이트 분석은 단순하게 하나의 데이터만을 분석해서는 안 됩니다. 위 데이터에서 보았듯이 서로 연관

성이 깊은 데이터끼리의 연관 분석이 반드시 필요합니다. 그리고 Traffic이 특정 시점에서 증가했다면, 해당 시점에서 어떤

사이트내의 변화가 있었는지 다양한 데이터를 기반으로 분석을 진행해야만 자사 사이트를 활성화 시키는데 큰 도움이 됩니다.


[ 방문자 깊이 데이터 활용 TIP ]

페이지뷰 범위 방문자 정의 데이터 개선방향

1이하PV

뜨내기 방문자

높음 사이트에 오래 머무를 수 있는 컨텐츠 구성 및 배치

낮음 신규 유입 채널 생성 (ex. 카페, 블로그, 지식인 운영 등)

1초과

~10이하PV

정보 탐색자

높음 컨텐츠 질 향상 / 충성 고객으로 전환할 수 있는 Benefit 제공

낮음 사이트 내 타 메뉴와의 접근성 향상 / 컨텐츠 구성 및 재배치

11이상

~50이하PV

충성 고객

높음 지속적인 관리 및 Benefit 제공 / 매출과 연관될 수 있도록 유도

낮음 컨텐츠 질 향상 및 수시 업데이트 / 충성 고객의 장점 알림

51이상PV

VIP 고객

관리자, 판매자

높음 지속적인 관리 및 Benefit 제공

낮음 컨텐츠 질 향상 및 수시 업데이트

4.4 방문자 깊이가 적은 방문자의 Profile이 궁금해요.

사이트를 방문하는 이용자들은 각각 방문 목적이 다르기 때문에, 이용하는 컨텐츠들도 당연히 다릅니다. 배너 광고를 클릭해서

방문하는 이용자, 검색 엔진을 통해서 들어오는 방문자, 이벤트 참여를 위해 방문하는 이용자 등 다양한 목적을 가지고 방문을 합

니다. 즉, 이용한 페이지뷰를 기준으로 방문자들을 다시 구분할 수 있는데요, 바로 이것이 방문자 깊이 데이터입니다.

방문자 깊이 데이터를 활용하게 되면, 과연 우리 사이트에 방문하는 이용자 중 뜨내기 방문자 / 정보 탐색자 / 충성 고객들의 이

용 비율은 어떻게 되며, 또 이들의 성별 / 연령별은 어떤지를 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터를 근거로 부족한 고객층을 겨 냥

한 맞춤 프로모션, 타겟팅 된 충성 고객들의 이목을 끌 컨텐츠 내용 보강 & 재구성 등을 진행할 수 있습니다.

9.93% 12.72%

18.70%

27.72%

31.95%

37.74%

28.54%

28.58%

25.40%

33.80%

26.74%

18.15%

100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%


1이하PV

: 뜨내기 방문자

1초과~10이하PV

: 정보 탐색자

11이상~50이하PV

: 충성 고객

51이상PV

: 관리자, 판매자


방문 목적에 따른 이용자를 구분할 수 있는 방문자 깊이 데이터는 아래 메뉴를 통해 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > 로열티 분석 > 방문자 깊이 : 정의된 기간 동안 주간 / 월간 열람 가능.

이용 비율 클릭 시 해당 방문자 비율에 대한 Profile 이용 비율 열람 가능


65.43%

34.57%

58.27%

41.73%

61.96%

38.04%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 80% 90% 100%

B 사이트

A 사이트

남성

70%

여성

위 그래프에서 확인할 수 있듯이 뜨내기 방문자와 정보 탐색자 이용이 높은 순은 경쟁사 B 사이트 > 경쟁사 A 사이트 > 우리 사

이트 입니다. 그럼, 과연 이들의 Profile은 어떻게 구성되어 있을까요? 데이터존 > 로열티 분석 > 방문자 깊이 데이터에서 나

오는 각각의 이용비율을 클릭하면 이들의 Profile 비율을 확인할 수 있습니다.

[ 1이하PV : 뜨내기 방문자들의 성별 이용 비율 ]

우리

사이트

30.74%

42.22%

16.96%

32.95%

39.85%

15.73%

32.42%

41.85%

14.77%

0% 10% 40% 70% 90% 100%

B 사이트

A 사이트

위의 그래프는 우리 사이트와 경쟁사 A,B 사이트 방문자 중 한 페이지만 보고 다른 사이트로 이동한 방문자들의 성별 이용 비 율

을 나타낸 것입니다. 우리 사이트와 작년에 Open한 B 사이트는 유사한 이용 비율을 보인 반면, 경쟁 업체인 A 사이트는 여 성

뜨내기 방문자들이 더 많은 것을 확인할 수 있습니다. 이는 점차 증가하는 여성 인터넷 이용자들을 고려해본다면, 자사 사 이트

또한 여성 이용자들을 더욱 많이 유입할 수 있는 마케팅 활동을 진행해야 한다는 결론을 얻을 수 있습니다.

그럼, 연령별 구성비는 어떨까요? 아래 그래프에서 보는 것과 같이 경쟁사 사이트들은 20대 방문자 비중이 높은 반면 자사 사 이

트는 30대 비중이 높은 것을 할 수 있습니다. 그래프에서 확인한 뜨내기 방문자들의 Profile 분석을 한 결과 자사 사이트의 신규

유입 타겟 고객층 마케팅 대상 고객 : 20대 여성 임을 확인할 수 있습니다.

[ 1이하PV : 뜨내기 방문자들의 연령별 이용 비율 ]

우리

사이트

20%

10대 이하

30%

20대

50% 60%

30대 40대

80%

50대 이상


이처럼, 방문자 깊이 데이터를 통해 타겟 고객층을 결정하여 보다 효과적인 마케팅 활동을 진행할 수 있습니다.


제휴사

경쟁사

제휴사

경쟁사

관계사

제휴사

경쟁사

05 유입 경로 측정하기, 유출 경로 측정하기

목표 : 유입/유출 경로 분석을 통해 효과적인 마케팅 채널을 확보 할 수 있다.

5.1 우리 사이트의 방문자들은 어디를 통해 유입되는 걸까요?

사이트 이용자가 어느 사이트를 통해 우리 사이트까지 오게 되었는지를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 유입경로에 대한

분석을 함으로써, 마케팅 채널을 파악하거나 진행하고 있는 마케팅에 대한 효과를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 어느 포털

또는 사이트에 광고를 게재했는데, 해당 사이트에서 방문객이 유입되지 않거나 오히려 점점 줄어들고 있다면 이후 그 사이

트를 통해 광고를 진행하는 것을 중지해야 할 것입니다. 이와 같이 배너, 키워드 검색과 같은 타사이트를 통한 마케팅을 진행 했

을 시 효과를 측정하기 위해 ‚유출입 사이트‛ 데이터 분석을 진행하여야 합니다.

랭키닷컴에서 유입 사이트는 아래의 메뉴에서 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > 경로 분석 > 유출입 사이트

3월 1월 2월 관계사 관계사

포털 포털


포털

유입 사이트 유입율 개선방향

포털 사이트

증가

각 포털 사이트에서의 유입 방문자 성향 분석을 통해 그 중 전환율이 높은 포털

사이트로의 광고 비율을 높임.

감소 키워드 광고의 비용 대비 효과 측정 필요.

경쟁사

증가 경쟁사 유입 비중이 증가하는 시점의 우리 사이트 주요 이용 컨텐츠 파악.

감소 우리 사이트의 컨텐츠가 경쟁사의 것보다 Quality가 부족한지 벤치마킹 필요.

관계사 & 제휴사

증가 관계사별 전환율 및 중복 방문율 점검 요망

전환율 낮은 제휴사 및 관계사 정리 필요.. 감소

위 그래프는 경쟁사의 방문자 유입 사이트를 [포털, 관계사, 제휴사, 경쟁사]로 구분하여 방문자의 유입 패턴 변화를 분석한 것

입니다. 포털 사이트에서의 경쟁사에서의 유입이 꾸준히 증가하는 추세이며, 관계사나 제휴사에서의 유입은 줄어들고 있 습니

다.

[ 유입 사이트별 유입율 증감에 따른 개선방향 ]


포털 사이트에서의 유입율 증가 포털 A 와 포털 B 에서는 유입율이 감소 하였으나, 포털 C 에서 증가 하였습니다. 이는

포털에서의 유입율이 포털 C가 영향을 미쳤다는 것을 알 수 있습니다.

경쟁사 사이트에서 유입율 증가 유입 페이지뷰 증가, 중복 방문자수 감소 신규고객보다 우리 사이트를 이용하는

충성고객의 중복 이용율이 증가했다고 설명할 수 있습니다.

결론 : 포털 C 에서 유입율이 증가 포털 C를 대상으로 마케팅 활동을 실행

경쟁사 유입율 증가, 중복방문자수 감소 신규고객의 방문을 유도할 수 있는 마케팅 전략 실행

위 그래프는 1월과 3월의 중복방문을 비교한 그래프입니다. 중복율이 높은 사이트는 마케팅 채널로서의 효과 분석이 필요하며

앞서 나왔던 유입 사이트를 포털, 관계사, 제휴사, 경쟁사로 구분하여 나타낸 그래프와 비교하여 보면 마케팅 채널을 파악하는

참조자료로 사용할 수 있습니다.

96.00% 95.36%

82.95% 81.07%

66.38% 69.41%

55.67% 54.48%

33.53% 33.40% 32.60% 32.17%

20%

0%

40%

80%

60%

100%

포털 A 포털 B 경쟁사 B 경쟁사 C 포털 C

1월

경쟁사 A

3월

유입 사이트와 중복방문 데이터를 비교한 방문자의 유입 패턴 변화를 지속적으로 분석하여 마케팅 채널을 확보 하고 관리하

여야 합니다.


추가로 중복방문 데이터를 함께 활용할 경우 마케팅 채널을 선정할 때 사용할 수 있습니다.

특히 경쟁사 및 관련사 사이트와의 중복율 변화를 통해 이벤트/프로모션 기획시 참조자료로 활용 가능합니다.

중복방문이란 우리 사이트의 방문자가 다른 사이트에는 얼마나 방문했는지를 나타내는 지표 입니다.

우리 사이트와 중복방문에 대한 Traffic은 랭키닷컴의 아래 메뉴에서 확인하실 수 있습니다.

- 데이터존 > 경로 분석 > 중복방문

120%


5.2 검색엔진에 광고를 했습니다. 효과 측정은 어떻게 해야 할까요?

일반적으로 사이트로 유입이 되는 방문자는 포털 사이트에서 가장 많이 발생합니다. 그렇기 때문에 대부분의 사이트는 포털

사이트에 검색엔진 광고를 많이 하고 있습니다. 검색엔진 광고를 진행하고 있을 경우 얼마나 많은 효과가 있는지 알아 보려면

어떻게 해야 될까요? 우리 사이트의 전체 페이지뷰와 포털에서 유입되는 유입율을 비교 해 보면 검색엔진에 광고를 한 효과 를

측정할 수 있습니다.

아래 메뉴에서 검색엔진광고 효과를 측정하기 위한 데이터를 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > Traffic 분석 > 페이지뷰

- 데이터존 > 경로분석 > 유출입 사이트

7월 이후 포털에서의 유입율이 감소하고 있으며, 전체 페이지뷰는 증가하고 있습니다.

결론 : 페이지뷰 ↑, 포털 유입율 ↓ 검색엔진마케팅 강화가 필요한 시점임!

0%

10%

40%

50%

0

1,000,000,00

0

500,000,000

2,000,000,000

30%

1,500,000,000

20%

2,500,000,00

0

3,000,000,00

0

1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월

포털 유입율 페이지뷰

위 그래프는 포털에서의 유입율과 전체 페이지뷰의 변화 추이를 비교한 그래프 입니다.

포털 유입율이 점점 줄어드는 추세를 보이고 있으며, 전체 페이지뷰는 증가하는 추세를 보이고 있습니다.

위 그래프의 해석과 데이터의 활용은 다음과 같습니다.


이처럼 포털에서의 유입과 페이지뷰를 통해서 검색엔진마케팅의 효과를 확인할 수 있으며, 포털 뿐만 아니라 타 사이트에 적 용

하였을 경우에 이벤트 및 프로모션의 효과와 개선방안에 데이터를 활용할 수 있으며, 마케팅 효과를 극대화 할 수 있습니다.

포털 유입율 페이지뷰 데이터 해석 개선 방안

감소 증가 충성고객 방문이 높고 신규고객 방문이 낮음. 검색엔진마케팅 강화

증가 감소 충성고객 방문이 낮고 신규고객 방문이 높음. 컨텐츠 개선, 충성고객 방문 유도


5.3 우리 사이트 방문 전 어떤 페이지에서 들어오는지 궁금해요.

앞에서 사이트의 유입경로에 대해서 알아보았습니다. 이번에는 우리 사이트에 들어오기 전 어떤 페이지에서 유입이

되는지 사이트에 방문하기 바로 전에 머물렀던 사이트의 페이지 즉, 유입상세 URL에 대해서 알아보겠습니다.

방문자가 어떤 사이트로부터 유입되는지 그 사이트의 세부 URL까지 확인할 수 있으며, 이러한 유입상세 URL 분석을 통해서

이벤트 및 프로모션의 효과측정이 가능합니다.

경로분석 5-2에 나왔던 데이터와 함께 활용한다면 더욱 정확한 효과적인 측정을 할 수 있습니다.

랭키닷컴의 아래 메뉴에서 유입 페이지를 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > 경로 분석 > 유입상세 URL

위 그래프는 쇼핑몰 사이트의 유입상세 URL을 나타낸 그래프입니다.

다른 쇼핑몰에 비해 www.gmarket.co.kr에서 유입되는 유입율이 상대적으로 많은데, 어떤 페이지에서 유입이 많이 되는지

알아볼까요? 아래 나와 있는 표는 www.gmarket.co.kr의 유입상세 URL을 디렉터리, 페이지 별로 나타낸 표입니다. 아래

표에서 알 수 있듯이 www.gmarket.co.kr/challenge/neo_search/search_total.asp 페이지에서 유입이 많이 되고 있는

것을 알 수 있습니다. 즉, 유입상세 URL 분석을 통해서 해당 사이트의 페이지별로 상세하게 유입율을 확인할 수 있으며, 이

벤트 및 프로모션의 효과를 측정할 수 있습니다.

유입 상세 URL(디렉터리) PV 비율 유입 상세 URL(페이지) PV 비율

www.gmarket.co.kr/challenge/neo_search/ 21.89% www.gmarket.co.kr/challenge/neo_search/search_total.asp 21.58%

www.gmarket.co.kr/challenge/neo_goods/ 17.88% www.gmarket.co.kr/challenge/neo_goods/goods.asp 12.80%

www.gmarket.co.kr/ 11.83% www.gmarket.co.kr/ 10.06%

www.gmarket.co.kr/challenge/neo_seller_collection/ 9.29% www.gmarket.co.kr/challenge/neo_seller_collection/seller_collection_main.asp 7.20%

www.gmarket.co.kr/challenge/neo_category/ 8.15% www.gmarket.co.kr/challenge/neo_category/category_small_s.asp 6.05%

www.gmarket.co.kr/challenge/neo_my_gd/ 6.03% www.gmarket.co.kr/challenge/neo_goods/goods_imgframe2.asp 4.49%

0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14%

www.naver.com

shopping.naver.com

www.enuri.com adcr

.naver.com www.ilik

eclick.com www.gma

rket.co.kr go.shoppin

g.daum.net track.tiar

a.daum.net shopping

.daum.net ipss.interp

ark.com search.naver

.com pc.danawa.com

soffice.11st.co.kr kr.

yahoo.com click.link

price.com

br.nate.com

amsv2.daum.net re

ward.linkurl.co.kr

auc.http.or.kr ww

w.google.com


http://www.gmarket.co.kr에서/

http://www.gmarket.co.kr에서/

http://www.gmarket.co.kr의/

http://www.gmarket.co.kr의/

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_search/search_total.asp

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_search/

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_search/search_total.asp

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_goods/

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_goods/goods.asp

http://www.gmarket.co.kr/


http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_seller_collection/

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_seller_collection/seller_collection_main.asp

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_category/

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_category/category_small_s.asp

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_my_gd/

http://www.gmarket.co.kr/challenge/neo_goods/goods_imgframe2.asp

http://www.naver.com/










http://www.enuri.com/








http://www.ilikeclick.com/























http://www.google.com/








5.4 우리 사이트 방문 후에 주로 어느 사이트로 이동하는 걸까요?

앞에서 우리는 유입 사이트에 대해서 알아보았습니다. 그렇다면 유출 사이트의 분석은 어떻게 해야 될까요?

이번 장에서는 사이트의 유출경로와 유출 사이트 분석에 대해서 알아보겠습니다.

사이트의 유출 경로란, 우리 사이트에 들렸던 사람이 어떤 사이트로 빠져 나갔는지를 확인할 수 있는 지표입니다. 이러한 유출

경로 분석을 통해서 우리 사이트와 유출 사이트를 비교 분석하면 우리 사이트에 부족한 컨텐츠를 파악할 수 있고, 유출 사이트

에서 제공하는 컨텐츠에 대한 벤치마킹을 할 수 있습니다. 그렇게 되면 방문 고객들이 만족도를 높일 수 있으며, 더 많은 신규

고객과 충성고객을 확보할 수 있습니다.

이와 같이 유입 사이트 뿐만 아니라 유출 사이트의 분석 또한 중요하다고 볼 수 있습니다.

이러한 유출 경로는 랭키닷컴에서 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > 경로 분석 > 유출입 사이트

위 그래프는 1월과 3월의 유출 사이트를 비교하여 방문자의 유출 패턴 변화를 분석한 그래프 입니다. 1

월에 비해서 3월에 경쟁사로 유출이 증가한 것을 알 수 있습니다.

위의 그래프 해석 내용을 간단히 정리하자면 다음과 같습니다.

경쟁사로의 유출이 증가 경쟁사로의 유출이 증가하는 가장 큰 이유는, 우리 사이트를 방문한 고객이 원하는 컨텐츠를

찾지 못하였기 때문입니다.

결론 : 경쟁사로의 유출율이 증가 우리사이트와 경쟁사 사이트를 비교, 부족한 컨텐츠의 보강 시급!

우리 사이트에서 부족한 컨텐츠를 파악하여, 고객이 원하는 컨텐츠를 제공할 수 있다면, 고객의 만족도를 증가 시킬 수 있으 며

, 신규 고객의 방문과 충성고객의 방문을 높일 수 있습니다. 그러므로 방문자의 유출 사이트와 유츌 패턴 변화를 꾸준히 관 찰하

여야 합니다.

10% 15% 20% 25%

기타 A

포털 A

경쟁사 A

경쟁사 B

포털 B

경쟁사 C

제휴사 A

관계사 B

포털 C

기타 B

0% 5% 10% 15% 20% 25% 0% 5%

기타 A

포털 A

포털 B

경쟁사 A

제휴사 B

경쟁사 B

경쟁사 C

기타 B

포털 C

관계사 A

1월 유출사이트


3월 유출사이트


6.1 우리 사이트 방문자들은 주로 어느 페이지에 많이 접속할까요?

페이지 분석은 우리 사이트와 경쟁사의 우열 컨텐츠를 확인할 수 있는 핵심 지표이며 특히 경쟁사 핵심 컨텐츠의 증감 트렌드

를 분석하여 벤치마킹의 자료로 활용할 수 있습니다. 특히 서브 도메인과 페이지의 페이지뷰를 분석하면 performance가 높은

컨텐츠를 구별할 수 있으며 이를 통해 효과적인 광고매체 및 마케팅 채널을 확인 할 수 있습니다.

06 컨텐츠 분석하기

목표 : 우리 사이트의 핵심 컨텐츠 파악하고 서비스 이용도를 분석할 수 있다.

페이지 분석에서 가장 중요한 것은 우리 사이트에 방문자가 많이 방문하게 하는 우월 컨텐츠를 찾는 것입니다. 다시 말해,

‚어떠한‛컨텐츠가 우리 사이트의 방문자 수를 Drive하고 있는 지를 확인해야 한다는 것입니다. 따라서 이 데이터를 분석하

면, 방문자 수를 많이 유발 시키는 컨텐츠는 조금 더 앞쪽으로 배치하고 방문자 수가 적은 컨텐츠에 대해서는 관련내용을 개선

한다던지 또는 컨텐츠를 사이트내에서 제거하는 등의 사이트 내 UI배치를 정량적으로 진행할 수 있습니다.

페이지 분석 데이터는 아래의 랭키닷컴 메뉴를 통해 확인할 수 있습니다.

- 데이터존 > Traffic 분석 > 페이지 분석 : 정의된 기간 동안의 주간/월간 데이터 열람 가능

0


5,000,00

0

10,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000

www.aaaaaa.com

search.aaaaaa.com lcs.a

aaaaa.com blog.aaaaaa.

com cafe.aaaaaa.com k

in.aaaaaa.com nid.aaaa

aa.com news.aaaaaa.co

m mail.aaaaaa.com ima

gesearch.aaaaaa.com sh

opping.aaaaaa.com

위 그래프는 aaaaaa.com의 sub-domain 별 방문자 수 분포를 나타낸 그래프입니다.

http://www.aaaaaa.com/








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