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한빛출판네트워크

웹사이트 분석의 기술: 온라인 비즈니스 성공을 위한 100가지 제안

  • 저자 : 에릭 피터슨(Eric T. Peterson)
  • 번역 : 김태경
  • 출간 : 2006-11-08
  • 페이지 : 452 쪽
  • ISBN : 897914444X
  • 물류코드 :1444
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웹사이트 고객의 행동을 정확하게 분석하고 마케팅 성공지침을 제시한다.

방문자는 많은데, 왜 구매율은 떨어지지?
도대체 우리 사이트의 문제점은 뭐지?

히트수와 방문자수만 많으면 웹사이트가 제대로 운영되고 있다고 착각하는 이들이 많다. 배너 광고의 가치도 파악이 안 되면서 돈을 지불하고 요구하는 거래가 비일비재하다. 고객의 성향조차 파악이 안 되는 쇼핑몰은 헤아릴 수 없다. 비즈니스의 중심에 있는 고객은 안중에 없고 최근 유행하는 웹2.0 타이틀에만 신경쓰는 웹사이트도 많다. 이렇듯 기술적으로 디자인적으로 문제 없는 웹사이트인데, 도대체 원하는 비즈니스 성과를 달성하지 못하는 이유는 무엇일까?

그것은 끊임없는 관찰과 분석 그리고 마케팅적 해석이 없기 때문이다. 주위에는 수많은 분석 툴들이 존재한다. 아주 저렴하게 구할 수도 있고 때론 무료로 구할 수 있으며, 심지어 아주 쉽게 간단한 스크립트 언어로도 구축할 수 있다. 이 책은 이러한 분석 툴들을 활용하여 고객의 움직임을 분석해내고 이를 마케팅적으로 해석하여 어떻게 웹사이트를 개선할 것인가의 실제적 방법을 알려준다.

이 책은 온라인 비즈니스에서 중요한 미션들에 대한 해답을 제시한다.

  • 효과적인 웹사이트 분석 프로그램을 구축해보라.
  • 개인 정보를 잘 보호하면서 고객 유형을 파악하라.
  • 배너 광고, 이메일 홍보, 검색 광고, RSS 피드백 등의 효과를 정량화하라.
  • 검색 광고, 광고 카피 등의 변화에 대한 영향을 해석하고 측정하여 사용성을 개선하라.
  • 기술적인 데이터를 사용해서 디자인 결정을 이끌어내고 방문객이 어디서 들어오는지 알아내라.
  • 쇼핑과 계산 절차를 개선하고 VIP 고객 세그먼트를 알아냄으로써 쇼핑몰의 효과를 극대화하라.
  • 기업의 의사 결정에 필요한 주요 지표를 리포트하라.
  • 온라인 쇼핑몰에서 장바구니에 물건만 넣어놓고 구매하지 않는 고객의 패턴을 분석하라.
  • 페이지와 클릭에 가치를 부여하여 방문자의 의도를 파악하라. 자바 스크립트를 활용해보라.
저자

에릭 피터슨

저자는 스스로를 오래전부터 "웹데이터 분석 해커"라고 칭하고 있다. 1990년대 후반에 WebTrends사의 웹마스터겸 웹개발자로 활동하면서 웹 트래픽 분석을 사람들에게 소개해왔으며, 현재는 JupiterResearch사에서 선임분석가로 일하고 있으며 웹데이터 분석 및 검색 기술을 주로 연구하고 있다. 그의 첫번째 책은 "Web Analytics Demystified"로, 웹데이터 분석 분야의 초석을 다진 책이다. 이 책 덕분에 세계 최초로 웹데이터 분석 토론 그룹을 설립하는 계기를 갖기도 했다.

역자

김태경

한영외고 졸업 후 서울대학교 경영학과에 진학했다. 서울대학교 졸업 후 세계 최대 소비재기업인 P&G 마케팅 본부에서 프링글스, 페브리즈, 오랄비 등의 브랜드 마케팅과 디지털 마케팅을 담당했다.
P&G 퇴직 후 Top5 MBA 중 한 곳인 시카고에 위치한 노스웨스턴대학교 켈로그경영대학원에서 유학했는데, 유학자금은 KBS퀴즈쇼 <1대100>에 출연하여 획득한 상금 5000만 원과 퇴직금으로 마련했다. 일본 와세다대학교와 중국 북경대학교에서 교환학생으로 공부하기도 했다.
현재는 글로벌 전략컨설팅회사에서 경영 컨설턴트로 근무 중이며, 논리적이고 분석적인 틀로 세상을 바라보는 mbablogger.net을 운영하고 있다. 자전거, 수영, 달리기를 취미로 즐기며, 집에서 자가양조로 맥주를 만들어 마시는 홈브루어이다.


블로그 http://mbablogger.net
트위터 http://twitter.com/mbablogger

1장. 웹사이트 데이터 분석 기초
Hack #1_전문용어부터 익히고 넘어가자 
Hack #2_웹데이터 분석을 위한 준비단계 
Hack #3_웹데이터 분석 업체 선택 
Hack #4_인력 배분 
Hack #5_방문자를 알자 
Hack #6_데이터 소스 
Hack #7_방문목적 파악 
Hack #8_패킷 스니퍼 
Hack #9_RFP 작성 
Hack #10_무료 또는 저렴한 웹데이터 분석 솔루션 
Hack #11_Analog를 사용한 로그파일 분석 
Hack #12_나만의 웹데이터 분석 프로그램 만들기: 개요 및 데이터 수집 
Hack #13_나만의 RSS 추적 프로그램 만들기: 개요 및 데이터 수집 

2장. 구현과 설정
Hack #14_구현 과정 최적화 
Hack #15_쿠키를 사용해서 데이터 정확도 높이기 
Hack #16_제1사 쿠키를 사용하는 경우 
Hack #17_쿠키 대신 사용할 수 있는 것들 
Hack #18_매크로미디어 플래시 LSO 
Hack #19_필요한 데이터만 수집 
Hack #20_페이지명과 컨텐트 그룹명 짓기 
Hack #21_데이터 유실의 원인과 대책 
Hack #22_웹서버 로그파일의 구조 
Hack #23_웹로봇 데이터 제거 
Hack #24_정확도를 높이려면 캐시 데이터를 비운다 
Hack #25_질의문자열 활용 
Hack #26_개인정보보호 
Hack #27_P3P 정책 
Hack #28_자바스크립트 페이지 태그 
Hack #29_웹버그 
Hack #30_자바스크립트 문서객체모델(DOM) 
Hack #31_사용자정의 변수 
Hack #32_데이터 통합 
Hack #33_인트라넷/엑스트라넷 데이터 분석 
Hack #34_실수를 줄이자 
Hack #35_나만의 웹데이터 분석 프로그램 만들기: 핵심 코드 
Hack #36_나만의 RSS 추적 프로그램 만들기: 핵심 코드 및 보고서 생성 

3장. 온라인마케팅
Hack #37_마케팅 용어 
Hack #38_사업목적 
Hack #39_전환율 
Hack #40_배너광고 분석 
Hack #41_이메일마케팅 분석 
Hack #42_유료 검색엔진 마케팅 분석 
Hack #43_순수 검색 분석 
Hack #44_유료 키워드 vs 실제 검색 질의문 
Hack #45_제휴마케팅 분석 
Hack #46_특화된 랜딩 페이지 
Hack #47_RSS를 사용한 컨텐트 배포 분석 
Hack #48_방문자 분류 
Hack #49_목적별 전환 분석 
Hack #50_참조 도메인과 참조 URL 
Hack #51_클릭 누락의 원인 
Hack #52_충성도별 방문자 분류 
Hack #53_나만의 웹데이터 분석 프로그램 만들기: 마케팅 데이터 

4장. 웹사이트 사용성 평가
Hack #54_페이지와 클릭의 가치분석 
Hack #55_클릭의 가치분석: 자바스크립트 사용 
Hack #56_행동을 유도하는 문구 
Hack #57_웹사이트에서 머문 시간 분석 
Hack #58_진입/이탈 페이지와 일회성 페이지 보고서 
Hack #59_다단계 과정 분석 
Hack #60_체크아웃 과정에서 사용성 분석 
Hack #61_"내부 광고캠페인" 분석 
Hack #62_브라우저 오버레이 
Hack #63_경로 분할 테스트 
Hack #64_내부 검색 분석 
Hack #65_"검색 결과 없음" 데이터 활용 
Hack #66_"알려진 방문자" 분석 
Hack #67_나만의 웹데이터 분석 프로그램 만들기: 사용성 데이터 

5장. 기술적 데이터와 인구통계 데이터
Hack #68_웹사이트 성능분석 
Hack #69_연결속도 
Hack #70_화면 해상도 정보 
Hack #71_브라우저 버전 정보 
Hack #72_북마크 추적 
Hack #73_브라우저 플러그인 분석 
Hack #74_무시할 수 있는 기술적 데이터 
Hack #75_방문자의 사용언어 
Hack #76_방문자의 사용언어: 페이지별 분석 
Hack #77_사용자정의 변수와 방문자 분류를 사용해서 인구통계 데이터 추적하기 
Hack #78_방문자의 지리적 분포 
Hack #79_파일 다운로드 분석 
Hack #80_나만의 웹데이터 분석 프로그램 만들기: 기술적 데이터 

6장. 웹데이터 분석과 온라인쇼핑몰
Hack #81_온라인쇼핑몰 분석 
Hack #82_쇼핑카트 분석 
Hack #83_체크아웃 과정 분석 
Hack #84_방문빈도와 생애가치 
Hack #85_최근성과 지연기간을 사용한 잠재고객가치 분석 
Hack #86_방문자 분류별 가치 매트릭스 
Hack #87_동반판매 
Hack #88_지리적 위치 정보 분석 
Hack #89_새방문 고객과 재방문 고객 분석 
Hack #90_나만의 웹데이터 분석 프로그램 만들기: 상업 데이터 

7장. 주요성능척도(KPI)
Hack #91_보고서 배포 
Hack #92_데이터의 의미 해석 
Hack #93_웹사이트 벤치마킹 
Hack #94_KPI(주요성능척도) 
Hack #95_KPI와 웹데이터 분석의 다른 점 
Hack #96_KPI: 온라인쇼핑몰 운영자 
Hack #97_KPI: 광고 사이트 및 컨텐트 사이트 
Hack #98_KPI: 고객지원 사이트 
Hack #99_KPI: 비즈니스 사이트(리드 생성이 목적인 경우) 
Hack #100_나만의 웹데이터 분석 프로그램 만들기: 보고서 작성

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