(인터넷 마케팅을 위한) 데이터 및 통계 용어

(인터넷 마케팅을 위한) 데이터 및 통계 용어

[자료: http://www.rankey.com/marketing/rankey_term_list.php]

용어 ㅣ 도달율(Reach Rate)

가전 제품을 판매하는 상점들이 모여 있는 상권이 있다고 가정 해보자. 수많은 가전 제품 상점 중에서 특정 상점을 방문하는 고객들의 비율은 해당 상점 매출에 아주 중요한 요소가 된다. 가전 제품 상권에 방문하는 사람들이 많다고 하더라도 막상 개별 상점에 방문하는 이들이 적으면 그만큼 매출에도 악영향을 미치기 때문이다. 마찬가지로 인터넷에서도 전체 사용자 수가 있으며, 전체 인터넷 사용자들 중 특정 사이트를 방문하는 사람들이 있다. 이러한 비율을 나타내주는 지표가 바로 도달율(Reach Rate) 이다. 도달율(Reach Rate)은 전체 인터넷 사용자 중 특정 사이트를 방문한 방문자의 비율을 백분율로 나타낸 값을 얘기한다. (Unique Visitor 기준) 예를 들어 전체 인터넷 사용자 수가 100 이라고 가정하고, A사이트를 방문한 방문자가 10 이라고 한다면 A사이트의 도달율(Reach Rate)은 10/100 * 100% = 10%이다. 같 은 원리로 사이트 자체의 도달율 뿐 아니라 A사이트 내에서 특정 컨텐츠나 페이지까지의 도달율(Reach Rate)도 파악할 수 있다. A사이트가 쇼핑몰이라고 가정하고, 전체 방문자 수 10/’장바구니’ 페이지 이용자 수 3/’쇼핑정보’ 페이지 이용자 수 2/’검색’ 페이지 이용자 수 5 일 때, =>‘장바구니’ 도달율: 30%, ‘쇼핑정보’ 도달율: 20%, ‘검색’ 도달율: 50% 가 된다. 이 처럼 도달율(Reach Rate)을 활용하면 사이트에 들어오는 사람들의 선호 트렌드를 파악할 수 있으며, 특정 컨텐츠나 페이지의 도달율(Reach Rate)을 통해 신규 서비스 기획과 보완, 리뉴얼, 우열 컨텐츠 확인 등이 가능하다. 사이트의 도달율(Reach Rate)은 높으나, 주력 서비스에 대한 도달율(Reach Rate)은 낮고 고객센터나 Q&A 등의 도달율(Reach Rate)은 높다고 한다면 사이트에 대한 리뉴얼이나, 컨텐츠(서비스 보완) 등을 고려해 봐야 할 것이다.

용어 ㅣ 유지율(Retention Rate)

사이트를 분석하는 데 있어 방문자 수(Unique Visitor) 지표는 가장 기초적이고 중요한 분석 지표 중 하나이다. 하지만 새로운 방문자들만 지속적으로 오거나 재방문 빈도가 낮을 경우 사이트에 대한 전반적인 사항들을 체크해볼 필요가 있다. 지난주에 방문한 사람들이 얼마나 금주에 다시 방문을 했는지, 아니면 지난주에 방문하지 않은 사람들이 금주에는 얼마나 새로 방문했는지에 대한 분석이 필요하다. 위와 같은 지표들을 확인해야만 사이트에 대한 전반적인 사항들(컨텐츠나 상품 정보, UI, 검색 마케팅, 프로모션 등)을 체크해 볼 수 있다. 위와 같이 재방문이나 신규 방문자를 확인할 수 있는 분석지표가 바로 유지율(Retention Rate) 이다. 유지율(Retention Rate)을 재방문이라고 사용하기도 한다. 유지율(Retention Rate)은 유지율, 신규유치율, 이탈율 등으로 구분된다. 먼저 유지율(Retention Rate)에 대한 정의를 알아보기로 하자. * 유지율(Retention Rate) : 금주(금일) 방문고객 중 지난주(지난일)에 이어 연속 방문한 고객의 비중 = 금주(금일) 방문자 수 ∩ 지난주(지난일) 방문자 수 / 금주(금일) 방문자 수 * 신규유치율(Churn-in) : 금주(금일) 방문고객 중 지난주(지난일)에 방문하지 않은 고객의 비중 = 금주(금일) 방문자 수 - 지난주(지난일) 방문자 수 / 금주(금일) 방문자 수 * 이탈율(Churn-out) : 지난주(지난일) 방문고객 중 금주(금일)에 방문하지 않은 고객의 비중 = 지난주(지난일) 방문자 수 – 금주(금일) 방문자 수 / 지난주(지난일) 방문자 수 유 지율(Retention Rate)은 높다는 의미는 방문자가 사이트의 컨텐츠나 상품의 구성에 만족을 하고 있다고 판단할 수 있다. 하지만 유지율(Retention Rate)이 낮거나 이탈율(Churn-out)이 높다는 것은 컨텐츠나 상품 구성, UI 등에 만족을 못하고 있다는 것으로 해석할 수 있다. 또한 특정 이벤트나 프로모션, 검색 마케팅을 진행했을 경우에 사용될 수 있는 지표는 바로 신규유치율(Churn-in)이다. 신규유치율(Churn-in)을 통해 이벤트나 프로모션, 검색 마케팅에 대한 효과 분석을 할 수 있기 때문이다. 이처럼 유지율(Retention Rate) 지표는 단기간 분석으로 진행을 하는 것보다 일간, 주간, 월간으로 구분하여 지속적으로 분석을 해야 할 것이다.

용어 ㅣ 방문깊이(Usage Depth)

방문깊이(Usage Depth)는 사이트 방문자가 사이트 페이지를 얼마나 이용하는지를 분석하는 지표이다. 이 지표를 통해 사이트를 방문한 고객이 1페이지만 보고 이동했는지, 10 페이지를 봤는지, 20 페이지를 봤는지 등 방문자들의 이용 깊이를 분석할 수 있다. 방 문깊이 지표에서 페이지가 많은 항목에 방문자 수가 많다면 사이트에서 제공하는 컨텐츠나 상품에 대하여 방문자가 흥미를 가지고 있다고 분석할 수 있다. 하지만 반드시 페이지가 많은 항목에 방문자가 많다고 하여 방문자가 사이트에 흥미나 관심을 가지고 있다고는 볼 수 있다. 예를 들어 방문자가 특정 컨텐츠나 상품을 찾아갈 경우 특정 페이지를 거쳐서 해당 페이지에 도달하는 경우 방문자가 원하지 않는 페이지를 어쩔 수 없이 볼 수 밖에 없기 때문이다. 이러한 경우 사용자가 보다 간편하게 서비스를 이용하기 위한 UI 개선을 해야 할 것이다. 또한 1페이지만 보고 나가는 방문자가 많다면, 컨텐츠나 상품 부족/복잡한 UI/상품의 정렬 방식 등이 사용자 입장에서 불편하게 되어 있다고 판단할 수 있다. 이 경우 컨텐츠나 상품 강화/UI 개선/상품의 정렬 방식 개선 등을 통하여 사용자가 보다 다양하게 서비스를 이용할 수 있도록 개선을 해야 할 것이다. 이 처럼 방문깊이(Usage Depth)는 방문자들의 페이지 활용도, 즉 사이트 목적에 맞게 방문자들이 잘 이용을 하고 있는지를 분석할 수 있다. 이러한 분석을 통해 사이트 목적에 맞는 UI나 컨텐츠 보강/상품의 정렬 방식 등을 개선할 수 있다.

용어 ㅣ 마케팅 채널 분석을 위한 지표 : 중복방문(Interaction)

한 사람이 구두를 사러 백화점을 방문했다. 이 사람은 한 곳만 방문하는 것이 아니라 여러 백화점을 방문하면서 구두를 고르고 있다. 이 사람은 여러 백화점을 방문하면서 구두를 구경하다 구매를 할 것이다. 구매가 이루어진 백화점에서는 구매자가 어떤 백화점을 방문한 후 이 사람이 구매를 했는지 파악하기가 힘들다. 하지만 온라인 상에서는 이러한 분석이 가능하다. 온라인 상에서는 사이트를 방문한 사용자가 어떤 사이트를 중복 방문했는지에 대한 분석이 가능하다. 이와 같은 분석 시 사용되는 지표가 바로 중복방문(Interaction)이다. 중복방문(Interaction)은 사이트를 방문한 사용자(Unique Visitor)가 다른 사이트에 얼마나 방문했는지를 의미한다. 예를 들어, A사이트에 방문한 사용자(Unique Visitor)가 100명이라고 하자. 100명 중에 B사이트를 방문한 사용자(Unique Visitor)는 90명 C사이트를 방문한 사용자(Unique Visitor)는 80명 D사이트를 방문한 사용자(Unique Visitor)는 70명이라고 한다면, => B사이트 중복방문율: 90%, C사이트 중복방문율: 80%, D사이트 중복방문율: 70% 가 된다. 이 러한 중복방문(Interaction) 지표를 활용하여 마케팅 활동에 이용할 수 있다. 광고 혹은 프로모션(이벤트) 집행을 계획 중인 사이트가 있다고 한다면, 이 사이트에 방문한 사용자가 어떤 사이트에 중복 방문을 많이 하는지 확인 된다면 훨씬 수월하게 광고 혹은 프로모션(이벤트)를 진행할 수 있을 것이다. 또는 동일 서비스를 제공하는 사이트 간의 중복방문이 높다고 한다면 사이트 퍼포먼스를 높이기 위해 공동 프로모션도 진행 가능할 것이다.

용어 ㅣ 방문수(Visits)와 순방문자(UV)

여기 식당 두 곳이 있다. 한 식당은 사람들이 줄을 서서 기다리고, 다른 식당은 손님이 거의 없다. 장사가 잘 되는 곳이 어떤 식당인지 누가 보더라도 쉽게 알 수 있다. 이 와 마찬가지로 웹사이트를 평가할 때 가장 쉽게 접근할 수 있는 기준은 “그 사이트를 얼마나 많은 고객이 찾는가” 일 것이다. 이러한 개념이 바로 방문자(Visitor)이다. 쉬운 용어인 것 같지만 많은 사람들이 방문(Visits)과 순방문자(Unique Visitor)를 구분하지 못하고 있다. 일정시간 동안 웹사이트 내에서 방문자의 활동이 끊기지 않고 발생하는 경우 이러한 일련의 움직임을 하나의 방문(Visits)으로 본다, 하지만 이러한 방문(Visits)이 모두 방문자(Visitor)가 되는 것은 아니다. 예 를 들면 어떤 웹사이트를 특정 고객(엄밀하게 말하면 1개의 PC내에 설치된 1개의 브라우저)이 오전 10시에 1번, 10시 30분에 한번, 오후 2시에 또 한번 찾았다고 할 때, 방문수(Visits)는 3회 이지만, 순방문자(Unique Visitor)는 1명이 된다. 이처럼 주어진 시간 내의 사이트 방문수 중 일정 기간 내의 특정 방문자를 식별하여 이를 기간 내 순방문자(Unique Visitor)라고 한다. 이 때, 방문자의 식별을 위해 가장 많이 사용하는 것이 IP이다. 하 지만 최근에는 PC방 등에서와 같이 하나의 PC를 공동으로 사용하는 경우가 있고, IP 공유기와 유동 IP 등으로 인해 이러한 IP단위의 구분이 정확하게 한 사람의 방문자를 나타낸다고 보기는 어렵다. 데이터 분석 업체에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 IP 이외에 쿠키 정보나 별도 시리얼을 사용하여 방문자를 식별하기도 한다.

용어 ㅣ 접속수(Hits)와 페이지뷰(PV)

불과 수년 전만 하더라도 개인이나 기업 홈페이지 초기 화면에 해당 사이트의 접속수(Hits)를 기록한 카운터를 종종 볼 수 있었다. 하지만, 이러한 접속수(Hits)가 큰 의미를 가지지 못한다는 인식이 확산되면서부터 이러한 서비스를 거의 제공하지 않는 추세이다. 그렇다면, 접속수(Hits)가 무엇을 말하는 것인지, 왜 큰 의미를 가지지 못하는 것인지 알아보자. 간단히 말하면, 접속수(Hits)는 방문자가 웹 사이트를 접속했을 때 연결된 파일의 숫자를 말한다. 특정한 웹페이지 하나를 전송할 때, 그 웹페이지에 있는 각종 그래픽 파일까지도 접속수(Hits)에 포함되는 것이다. 예를 들어 10개의 그림 파일과 1개의 html 문서로 이루어진 페이지를 열어본다면, 접속수(Hits)는 총 11번이 되는 것이다. 이 처럼 접속수(Hits)는 해당 웹페이지가 포함하고 있는 파일의 수에 따라 변화가 심하기 때문에 사이트 간의 트래픽을 비교하는데 있어 적절한 지표가 되지 못한다. 때문에 최근에는 접속수(Hits) 대신 페이지뷰(Page View, PV)를 사이트 분석을 위한 지표로 삼고 있다. 페이지뷰(Page View, PV)는 페이지에 소속된 개별 파일들을 모두 집계하는 접속수(Hits)와는 달리 실제 사용자에게 보여진 하나의 완성된 페이지 수를 말하는 것으로, 위에서 예를 든 것처럼 10개의 그림 파일이 포함된 웹페이지라 하더라도 1페이지뷰(PV)가 된다.