웹 분석-퀵 가이드

웹 분석이란 무엇입니까?

웹 분석은 online/offline패턴과 트렌드. 웹 사이트 데이터를 수집, 측정,보고 및 분석하는 데 사용할 수있는 기술입니다. 일반적으로 웹 사이트의 성능을 분석하고 웹 사용을 최적화하기 위해 수행됩니다.

웹 분석을 사용하여 주요 지표를 추적하고 방문자의 활동 및 트래픽 흐름을 분석합니다. 데이터를 수집하고 보고서를 생성하는 전술적 접근 방식입니다.

웹 분석의 중요성

웹 사이트 및 관련 비즈니스의 성공률을 평가하려면 웹 분석이 필요합니다. 웹 분석을 사용하여 다음을 수행 할 수 있습니다.

수정할 수 있도록 웹 콘텐츠 문제를 평가합니다.
웹 사이트 트렌드에 대한 명확한 관점
웹 트래픽 및 사용자 흐름 모니터링
목표 획득 시연
잠재적 인 키워드 파악
개선을위한 세그먼트 식별
추천 소스 찾기

웹 분석 프로세스

웹 분석을 수행하는 주요 목표는 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 웹 사이트를 최적화하는 것입니다. 웹 사이트 전체에서 방문자의 흐름을 측정하는 데이터 기반 보고서를 제공합니다.

다음 그림을 살펴보십시오. 웹 분석 프로세스를 설명합니다.

사업 설정 goals.
목표 달성을 추적하려면 Key Performance Indicators (KPI).
Collect 정확하고 적절한 데이터.
통찰력을 얻기 위해 Analyze 데이터.
데이터 분석에서 얻은 가정을 바탕으로 Test alternatives.
데이터 분석 또는 웹 사이트 테스트를 기반으로 Implement insights.

웹 분석은 사이트에 더 많은 트래픽을 유도하여 투자 수익을 높이는 데 도움이되는 지속적인 프로세스입니다.

분석 도구는 웹 사이트의 성능, 방문자의 행동 및 데이터 흐름에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 도구는 저렴하고 사용하기 쉽습니다. 때로는 무료입니다.

Google Analytics

Google Analytics는 웹 트래픽에 대한 자세한 통계를 제공하는 부분 유료화 분석 도구입니다. 웹 사이트 소유자의 60 % 이상이 사용합니다.

Google 애널리틱스는 방문자, 트래픽 소스, 목표, 전환 및 기타 측정 항목을 추적하고 측정하는 데 도움이됩니다 (위 이미지 참조). 그것은 기본적으로 보고서를 생성합니다-

청중 분석
획득 분석
행동 분석
전환 분석

각각에 대해 자세히 논의하겠습니다.

청중 분석

이름에서 알 수 있듯이 잠재 고객 분석은 세션 기록, 페이지 뷰, 이탈률 등과 함께 사이트를 방문하는 잠재 고객에 대한 개요를 제공합니다. 지리적 위치와 함께 신규 및 재 방문 사용자를 추적 할 수 있습니다. 당신은 추적 할 수 있습니다-

시청자의 연령과 성별 Demographics.
아래의 선호도 범위 및 시장 세분화 Interests.
언어 및 위치 Geo.
신규 및 재 방문자, 빈도 및 참여도 Behavior.
브라우저, 운영 체제 및 청중의 네트워크 Technology.
아래의 휴대 기기 정보 Mobile.
맞춤 변수 보고서 Custom. 이 보고서는 선택 사항을 캡처하기 위해 작성한 사용자 정의 모듈 별 활동을 보여줍니다.
채널, 위치 및 장치 벤치마킹 Benchmarking. 벤치마킹을 사용하면 메트릭을 다른 관련 산업과 비교할 수 있습니다. 따라서 시장을 추월하기 위해 필요한 것을 계획 할 수 있습니다.
아래 사용자 활동의 흐름 Users flow 그들이 귀하의 웹 사이트에서 취한 경로를 확인합니다.

획득 분석

획득은 '획득하다'를 의미합니다. 획득 분석은 웹 트래픽이 발생하는 소스를 찾기 위해 수행됩니다. 수집 분석을 사용하여 다음을 수행 할 수 있습니다.

모든 채널, 특정 소스 / 매체 및 추천에서 트래픽을 캡처합니다.
트래픽 추적 AdWords (유료 검색).
트래픽보기 search engines. 여기에서 검색어, 트리거 된 랜딩 페이지 및 지역 요약을 볼 수 있습니다.
과정 social media traffic. 사용자가 참여하는 네트워크를 식별하는 데 도움이됩니다. 트래픽이 시작된 곳에서 추천을 볼 수 있습니다. 또한 허브 활동, 북마크 사이트 후속 조치 등을 볼 수 있습니다. 동일한 탭에서 보증을 자세히 볼 수 있습니다. 웹 사이트에서 소셜 미디어의 영향을 측정하는 데 도움이됩니다.
트래픽을 제공 한 플러그인을 확인하세요.
유료 / 자연 키워드에 대한 자세한 통계와 여기에 발생한 비용을 통해 웹 사이트 전체에서 구축 한 모든 캠페인을 살펴보세요.

행동 분석

행동 분석은 웹 사이트에서 사용자의 활동을 모니터링합니다. 다음 네 가지 세그먼트에서 행동 데이터를 찾을 수 있습니다.

Site Content− 조회 한 페이지 수를 보여줍니다. 모든 페이지 또는 콘텐츠 드릴 다운, 랜딩 페이지 및 종료 페이지와 같은 세그먼트에서 데이터의 자세한 상호 작용을 볼 수 있습니다.Content drill-down 데이터를 하위 폴더로 나누는 것입니다. Landing page 사용자가 방문하는 페이지입니다. exit page사용자가 사이트를 종료하는 곳입니다. 콘텐츠 측면에서 행동 흐름을 측정 할 수 있습니다.
Site Speed− 여기에서 페이지로드 시간, 실행 속도 및 성능 데이터를 캡처 할 수 있습니다. 브라우저가 페이지를 얼마나 빨리 파싱 할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 페이지 타이밍, 사용자 타이밍을 측정하고 속도 제안을받을 수 있습니다. 어디에서 뒤처지고 있는지 알 수 있습니다.
Site Search− 사용자가 귀하의 사이트에서 검색하는 방식, 일반적으로 찾는 항목, 특정 방문 페이지에 도달하는 방식에 대한 전체 그림을 제공합니다. 웹 사이트에 방문하기 전에 검색 한 내용을 분석 할 수 있습니다.
Events− 이벤트는 콘텐츠가있는 방문자의 행동이며 독립적으로 추적 할 수 있습니다. 예 : 다운로드, 가입, 로그인 등

전환 분석

전환은 목표 달성 또는 웹 사이트 사용자의 거래입니다. 예를 들어 다운로드, 결제, 구매 등이 있습니다. 분석에서 전환을 추적하려면 목표를 정의하고 추적 가능한 URL을 설정해야합니다.

Goals− 사용자가 완료하기를 원하는 수익성있는 활동을 측정하는 지표. 작업을 추적하도록 설정할 수 있습니다. 목표가 달성 될 때마다 전환이 데이터에 추가됩니다. 목표 달성, 가치, 역방향 경로 및 목표 흐름을 관찰 할 수 있습니다.
Ecommerce− 전자 상거래 추적을 설정하여 사용자가 귀하의 웹 사이트에서 무엇을 구매하는지 알 수 있습니다. 제품 성능, 판매 실적, 거래 및 구매 시간을 찾는 데 도움이됩니다. 이러한 데이터를 기반으로 유익한 사항과 손실을 초래할 수있는 사항을 분석 할 수 있습니다.
Multi-channel funnels− 다중 채널 깔때기 또는 MCF는 전환 소스를보고합니다. 웹 사이트가 수행하는 역할, 해당 전환에서 추천인의 역할 그리고 사용자가 랜딩 페이지를 통해 전환 할 때 모든 슬랩이 수행 한 작업. 예를 들어 사용자가 Google 검색 페이지에서 검색어를 검색했지만 웹 사이트를 방문했지만 전환하지 않았습니다. 나중에 그는 귀하의 웹 사이트 이름을 직접 입력하고 구매했습니다. 이러한 모든 활동은 MCF에서 추적 할 수 있습니다.
Attribution− 기여 모델링은 전환 추적에서 판매 및 전환을 터치 포인트에 기여합니다. 비즈니스에 가장 적합한 플랫폼, 전략 또는 모듈을 결정할 수 있습니다. 어떤 사람이 애드워즈 광고를 통해 귀하의 웹 사이트를 방문했지만 구매를하지 않았다고 가정 해 보겠습니다. 한 달 후, 그는 소셜 플랫폼을 통해 방문하고 다시 구매하지 않습니다. 세 번째로 그는 직접 방문하여 개종했습니다. 여기서 마지막 상호 작용 모델은 전환에 직접 기여하는 반면 첫 번째 상호 작용 모델은 유료 매체에 기여도를 할당합니다. 이렇게하면 어떤 모듈이 전환에 기여해야하는지 분석 할 수 있습니다.

Optimizely웹 페이지의 현재 모습과 변경 사항을 테스트하고 검증하는 최적화 플랫폼입니다. 또한 최종적으로 사용할 레이아웃을 결정합니다. 그것은 사용합니다A/B Testing, Multipage, 및 Multivariate Testing 웹 사이트를 개선하고 분석합니다.

Optimizely의 멋진 기능은 기술 전문가가 될 필요가 없다는 것입니다. Optimizely에서 제공하는 배포 된 코드를 HTML에 삽입하기 만하면됩니다. 그것을 넣은 후, 당신은 무엇이든 추적하고, 어떤 조치를 취하고, 웹 사이트에서 변경을 할 수 있습니다.

Optimizely는 계정을 만들고, 프로젝트를 구성하고, 실험 할 수있는 관리 및 관리 기능을 제공합니다. 이 기능은 클릭, 전환, 가입 등을 추적하는 데 도움이됩니다.

Optimizely 인터페이스로 테스트를 실행하고 사용자 지정 통합을 사용할 수 있습니다. 필요한 것은-

Optimizely에서 계정을 설정하고 생성 된 스크립트를 추가합니다.
완료되면 테스트 페이지를 선택하십시오. 테스트를 실행하려는 요소를 의미합니다.
목표 설정. 목표를 설정하려면 페이지 오른쪽 상단의 깃발 아이콘을 클릭하고 지침을 따르십시오. 찾고있는 메트릭을 확인하십시오. 저장을 클릭하십시오.
텍스트 및 이미지 변경과 같은 일반적인 편집기로 변형을 만들 수 있습니다.
다음 단계는 테스트를 모니터링하는 것입니다. 실적이 좋은 랜딩 페이지를 테스트해야합니다. 방문자를 끌어들이는 것은 무엇입니까? 이탈률은 얼마입니까? 통계를 이해하고 성과가없는 영역을 필터링하고 테스트를 마칩니다.
자바 스크립트 편집기를 사용하여 다중 페이지 테스트를 실행할 수 있습니다.

Optimizely는 전환율 최적화 및 테스트 실행에 대해 더 잘 이해할 수 있도록합니다.

KISSmetrics는 웹 사이트에서 주요 통찰력과 사용자 상호 작용을 제공하는 강력한 웹 분석 도구입니다. 웹 사이트에서의 사용자 활동에 대한 명확한 그림을 정의하고 모든 방문자의 획득 데이터를 수집합니다.

이 서비스는 한 달 동안 무료로 사용할 수 있습니다. 그 후에 자신에게 맞는 유료 플랜으로 전환 할 수 있습니다. KISSmetrics는 장바구니에 저장되지 않은 제품을 파악하여 판매 개선에 도움을줍니다. 반복 구매자 활동 슬롯을 추적하여 고객을 추적 할시기를 정확히 알 수 있습니다.

KISSmetrics는 다음을 식별하는 데 도움이됩니다.

카트 크기
방문 페이지 전환율
포털에서의 고객 활동
고객 바운스 포인트
버려진 제품 장바구니
구매 전 고객 발생
고객 평생 가치 등

KISSmetrics 요약

잠재 고객을 잃지 않고 브랜드 충성도를 유지함으로써 더 많은 고객을 확보 할 수 있습니다.
그것은 당신이 올바르게 플레이하고있는 당신의 결정을 판단 할 수있게합니다.
고객 확보에 기여하는 데이터와 추세를 식별하는 데 도움이됩니다.

KISSmetrics의 가장 큰 특징

효과적인 마케팅 채널을 추적하는 능력.
사용자가 전환하는 데 걸리는 시간을 파악합니다.
사용자가 사이트에 어느 정도 참여했는지 확인합니다.
편리한 대시 보드. 그림을 검색 할 필요가 없습니다.

설치

계정에 가입하고 그에 따라 사용자 정의하십시오.

추적

웹 사이트 소스 코드의 <head> 태그 아래에 자바 스 니펫을 추가합니다.

이벤트 설정

기본적으로 KISSmetrics는 두 가지 이벤트를 설정합니다. visited site 과 search engine hit. 더 많은 이벤트를 추가하려면new event, 속성을 추가하고 이벤트 이름을 기록하십시오.

메트릭 설정

새 메트릭 만들기를 클릭하십시오. 목록에서 메트릭 유형을 선택하십시오. 메트릭 이름, 설명 및 이벤트를 제공하십시오. 측정 항목을 저장합니다.

변환 정의

전환을 정의하고 추적하십시오. 고르다number of times event happened. 메트릭 이름과 설명을 제공하고 이벤트를 선택하십시오. 메트릭을 다시 저장하십시오.

KISSmetrics는 웹 페이지, 모바일 앱, 모바일 웹, 페이스 북 앱을 추적하고 모든 데이터를 하나로 통합 할 수 있습니다. 여러 분석 플랫폼이 필요하지 않습니다.

Crazy Egg는 시선 추적 도구를 제공하는 온라인 분석 애플리케이션입니다. 그것은 생성heatmaps사람들이 웹 사이트에서 클릭 한 위치를 기반으로합니다. 따라서 집중할 위치에 대한 아이디어를 제공합니다. 상위 15 개 참조 자, 검색어, 운영 체제 등에 대한 데이터를 필터링 할 수 있습니다.

Crazy Egg를 사용하려면 사이트 페이지에 작은 자바 스크립트 코드를 삽입해야합니다.

코드가 사이트에 있으면 Crazy Egg가 사용자 행동을 추적합니다. 서버는 추적중인 페이지의 클릭을 보여주는 보고서를 생성합니다. Crazy Egg 사이트의 회원 영역에있는 대시 보드에서 보고서를 검토 할 수 있습니다. Crazy Egg 설정은 빠르고 쉬운 작업입니다.

네 가지 방법으로 통찰력을 제공합니다.

Heatmaps− 방문자가 페이지를 클릭 한 위치에 대한 정의 된 사진을 제공합니다. 전환을 개선하기 위해 변경해야하는 곳.
Scrollmaps− 사람들이 페이지에서 아래로 스크롤하는 길이에 대한 통찰력을 제공합니다. Crazy Egg를 사용하면 사람들이 페이지를 떠나는 위치와 페이지를 정확히 보관할 위치, 더 오래 보관하기 위해 추가 할 위치를 확인할 수 있습니다.
Overlay Tool− 웹 사이트에서 발생한 클릭 수에 대한 오버레이 보고서를 제공합니다. 그것에 대해 더 많이 얻을 수 있습니다.
Confetti− Confetti는 추천 소스, 검색어 등으로 분류하여 클릭을 구분합니다. 이제 클릭의 출처를 알 수 있으므로 트래픽 소스를 알아낼 수 있습니다. 거기에 추가 노력을 기울이면 더 많은 트래픽과 수익을 얻을 수 있습니다.

설치

웹 사이트의 소스 코드에 JavaScript 코드를 삽입하십시오. Crazy Egg는 기본적으로 사용자 행동을 추적합니다. 서버는보기를 제공하는 보고서를 생성합니다. 보고서를 검토하도록 대시 보드를 설정합니다.

비즈니스에 대한 몇 가지 주요 지표를 찾아야합니다. 웹 사이트가 있고 그 안에 추적 코드가 있습니다. 이제 무엇을 측정 할 것인지 확인해야합니다. 분석은 고객을 유지하고 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

측정 대상

청중

Pageviews− 페이지 뷰는 페이지의 조회수입니다. 단일 세션에서 여러 페이지 뷰가 가능합니다. 페이지 뷰가 개선되면 애드 센스 수익과 웹 사이트 평균 시간에 직접적인 영향을 미칩니다.
Bounce rate− 이탈률은 웹 사이트의 한 페이지를 방문한 후에 만 재 방문하는 방문자의 비율을 반영합니다. 얼마나 많은 방문자가 그렇게하는지 알 수 있습니다. 웹 사이트의 이탈률이 증가하면 웹 마스터는 걱정해야합니다.
Pages per session− 페이지 / 세션은 단일 세션에서 서핑 한 페이지 수입니다. 예를 들어, 사용자가 귀하의 웹 사이트에 방문하여 3 페이지를 검색 한 경우 웹 사이트 페이지 / 세션은 3입니다.
Demographic info− 인구 통계 데이터는 연령과 성별을 보여줍니다. 인구 통계 정보를 통해 웹 사이트를 방문하는 남성 / 여성 방문자의 비율을 확인할 수 있습니다. 이 데이터의 비율을 분석하면 성별에 따른 전략을 세울 수 있습니다. 연령대 데이터는 웹 사이트를 방문하는 연령대의 비율을 찾는 데 도움이됩니다. 따라서 가장 높은 비율의 연령대 방문자를위한 전략을 세울 수 있습니다.
Devices−이 데이터는 장치 정보를 보여줍니다. 기기 정보에서 모바일 방문자 비율, 데스크톱 방문자 수, 태블릿 방문자 수 등을 쉽게 찾을 수 있습니다. 모바일 트래픽이 높으면 웹 사이트를 반응 형으로 만들어야합니다.

취득

Traffic sources− 인수시 모든 트래픽 소스를 확인해야합니다. 트래픽의 주요 소스는-

Organic traffic 모든 검색 엔진 (Google, Yahoo, Bing ....)을 통해 들어오는 트래픽입니다.
Social traffic 모든 소셜 미디어 플랫폼 (예 : Facebook, Twitter, Google+ 등)을 통해 유입되는 트래픽입니다.
Referral traffic 웹 사이트가 연결된 곳을 통해 들어오는 트래픽입니다.
Direct traffic웹 사이트로 직접 유입되는 트래픽입니다. 예를 들어 웹 사이트의 URL을 입력하고 이메일에 제공된 웹 사이트의 링크를 클릭합니다.

Source/Medium −이 메트릭은 트래픽이 발생하는 소스 (Google, Yahoo, Bing, Direct, Facebook ...)에 대한 아이디어를 제공합니다.

사이트 콘텐츠

Landing pages− 방문 페이지는 방문자가 처음 방문하는 페이지입니다 (일반적으로 웹 사이트의 홈페이지는 방문 페이지입니다). 이 메트릭의 도움으로 웹 사이트의 상위 페이지를 찾을 수 있습니다. 이 측정 항목을 사용하면 웹 사이트의 트래픽이 50 % 이상 증가하는 페이지 수를 분석 할 수 있습니다. 따라서 어떤 유형의 콘텐츠가 적합한 지 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한이 분석을 기반으로 다음 콘텐츠 전략을 계획 할 수 있습니다.
Site speed− 사이트 속도는 페이지 타이밍 (평균 페이지로드 시간)을 확인하는 데 사용되는 메트릭입니다. 이 메트릭을 사용하여로드하는 데 더 많은 시간이 걸리는 페이지,로드 시간이 높은 페이지 수 등을 찾을 수 있습니다.

데이터 소스는 단순히 DBM 또는 피드에서 생성 된 파일입니다. 데이터 소스를 유지하는 목적은 모든 정보를 하나의 스택에 캡슐화하고 급여, 재고 등과 같은 사용자에게 숨기는 것입니다.

서버 로그

로그 파일에는 발생하는 작업이 나열됩니다. 방문자의 소스, 다음 작업 등과 같이 호출 된 모든 요청에 대해 파일을 유지합니다.

서버 로그는 서버의 활동을 기록하는 간단한 텍스트 파일입니다. 자동으로 생성되고 서버의 데이터에 의해 유지됩니다. 서버 로그 파일의 도움으로 웹 사이트 / 페이지의 활동 세부 사항을 찾을 수 있습니다. 활동 시트에서 IP 주소, 시간 / 날짜 및 페이지로 데이터를 찾을 수 있습니다. 브라우저 유형, 국가 및 출처에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 파일은 웹 사이트 사용자 용이 아니라 웹 마스터 용입니다. 서버 로그에서 제공하는 통계는 일, 주 또는 리퍼러별로 분류 된 트래픽 패턴을 조사하는 데 사용됩니다.

방문자 데이터

방문자 데이터는 웹 사이트의 총 트래픽을 보여줍니다. 모든 웹 분석 도구로 계산할 수 있습니다. 방문자 데이터의 도움으로 웹 사이트 개선을 분석하고 그에 따라 서버를 업데이트 할 수 있습니다. 다음으로 구성 될 수 있습니다.

측정 항목의 최상위보기
방문자의 연령과 성별
사용자 행동, 위치 및 관심사
사용중인 기술 (예 : 브라우저 및 운영 체제)
데스크톱 이외의 기기에서 웹 사이트 분석
사용자 흐름

검색 엔진 통계

검색 엔진 통계는 유기적 트래픽에 의해 수집 된 데이터를 보여줍니다 (아래 이미지 참조). 웹 사이트의 검색 엔진 트래픽이 개선 되었다면 주요 키워드에 대한 웹 사이트 검색 순위가 개선되었음을 의미합니다. 이 데이터는 또한 다음과 같은 도움이됩니다.

수익을 창출하는 키워드와 방문자가 검색 엔진에 입력 한 키워드를 찾습니다.
서로 다른 검색 엔진이 데이터에 미치는 영향.
뒤처지고있는 곳과 집중해야 할 곳.

전환 유입 경로

전환 퍼널은 목표 (제품 구매, 리드 양식 완료, 서비스 문의 양식 제출 등)가 완료되는 경로입니다. 방문자가 고객이되기 위해 다루는 일련의 단계입니다. 아래에 주어진“Bertus Engelbrecht의”이미지에 설명되어 있습니다. 더 많은 방문자가 구매하지 않고 웹 사이트를 떠나는 경우 전환 퍼널을 사용하여 다음을 분석 할 수 있습니다.

웹 사이트를 떠나는 이유는 무엇입니까?
전환 경로에 문제가 있습니까?
전환 경로에 끊어진 링크가 있거나 전환 경로에서 작동하지 않는 다른 기능이 있습니까?

전환 깔때기는 그래픽 형태로 다음 측면을 시각화하는 데 도움이됩니다.

사용자가 전환하기 전에 직면 한 장애물
사용자의 정서적 행동이 변하는 곳
기술적 버그가 고객에게 성가 시게되는 곳

세분화는 실행 가능한 항목을 찾기 위해 데이터를 분리하는 프로세스입니다. 예를 들어 전체 웹 사이트 트래픽 데이터를 '국가'에 대한 세그먼트와 특정 도시에 대한 세그먼트로 분류 할 수 있습니다.

사용자의 경우 제품을 구매 한 사람으로 세그먼트를 만들 수 있습니다. 웹 사이트 만 방문한 사람도 마찬가지입니다. 리 마케팅 중에이 세그먼트의 도움으로 이러한 잠재 고객을 타겟팅 할 수 있습니다.

데이터 분할

데이터 세분화는 웹 사이트 트래픽을 분석하는 데 매우 유용합니다. 분석에서 세분화를 통해 트래픽 통찰력을 분석 할 수 있습니다. 다음 이미지는 Google 애널리틱스에서 세그먼트를 추가하는 방법을 보여줍니다.

웹 사이트의 경우 획득, 목표 및 채널에 따라 총 트래픽을 분류 할 수 있습니다. 다음은 수집 세분화의 유형입니다-

Organic Traffic− 웹 사이트의 유기적 트래픽 만 보여줍니다. 어떤 검색 엔진 (Google, Yahoo, Bing, Baidu, Aol 등)이 적합한 지 찾을 수 있습니다. 유기적 트래픽의 도움으로 웹 사이트로 트래픽을 보내는 상위 키워드도 찾을 수 있습니다.
Referrals Traffic−이 세그먼트는 웹 사이트의 총 추천 트래픽을 보여줍니다. 이 세그먼트의 도움으로 귀하의 웹 사이트로 트래픽을 보내는 상위 추천 웹 사이트를 찾을 수 있습니다.
Direct Traffic −이 세그먼트는 웹 사이트를 직접 방문하는 트래픽을 찾는 데 도움이됩니다.
Social Traffic− 소셜 세그먼트의 도움으로 소셜 트래픽을 분석 할 수 있습니다. 소셜 미디어에서 얼마나 많은 트래픽을 얻고 있습니까? 소셜 미디어에서 웹 사이트로 트래픽을 보내는 플랫폼 (Facebook, G +, Twitter, Pinterest, Stumbleupon, Reddit 등) 이 세그먼트의 도움으로 미래의 소셜 미디어 전략을 만들 수 있습니다. 예를 들어 Facebook이 웹 사이트에 가장 많은 트래픽을 보내는 경우 Facebook 게시 빈도를 개선 할 수 있습니다.
Paid Traffic − 유료 트래픽 세그먼트는 유료 채널 (Google AdWords, Twitter 광고 ...)을 통해 트래픽을 캡처합니다.

분할을 사용한 분석

세그먼트를 완료하면 (세그먼트에서 데이터 수집) 다음 단계는 분석입니다. 분석은 데이터에서 실행 가능한 항목을 찾는 것입니다.

예

분석을 위해 테이블을 매핑 해 보겠습니다.

달	1 월	2 월	망치다	4 월	할 수있다	유월	칠월	8 월	9 월
본질적인	40K	42K	40K	43K	45K	47K	57K	54K	60K
추천	5K	4K	5K	4K	6K	5K	4K	3K	4K
사회적인	1K	1K	2K	4K	2K	3K	5K	5K	4K

분석

위의 표에서 유기적 트래픽이 증가하고 있음을 알 수 있습니다 (9 개월 만에 20,000 개 증가). 추천 트래픽이 감소하고 있습니다. 소셜 트래픽도 개선되었습니다 (1k ~ 4k).
자연 트래픽으로 트래픽을 보내는 페이지를 찾으십시오. 그들을 분석하십시오.
어떤 소셜 플랫폼이 귀하에게 적합한 지 알아보십시오.

실행 가능

유기적 트래픽 발신자 페이지에 따라 새 페이지를 추가하십시오.
가장 많은 트래픽을 보내는 소셜 미디어 플랫폼에 집중하십시오.
추천 트래픽이 감소하는 이유를 찾으십시오. 이전에 트래픽을 전송했던 웹 사이트에서 링크가 제거 되었습니까?

대시 보드는 비즈니스 핵심 성과 지표의 추세에 대한 그래픽 상태를 보여주는 인터페이스입니다. 이를 통해 즉각적이고 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 한 눈에 모니터링 할 수 있도록 단일 공간에 캡슐화 할 수있는 중요한 데이터를 시각적으로 표시합니다.

대시 보드 구현

Google 애널리틱스에서 요구 사항에 따라 대시 보드를 만들 수 있습니다. 대시 보드는 데이터를 찾는 데 사용됩니다. 대시 보드의 도움으로 데이터를 빠르게 분석 할 수 있습니다. 대시 보드에서 요구 사항에 따라 위젯을 만들어야합니다.

다음 이미지는 대시 보드를 만드는 방법을 보여줍니다-

대시 보드 유형

요구 사항에 따라 대시 보드를 만들 수 있습니다. 다음은 대시 보드의 주요 유형입니다-

SEO 대시 보드 콘텐츠 대시 보드
콘텐츠 대시 보드
웹 사이트 성능 대시 보드
실시간 개요 대시 보드
전자 상거래 대시 보드
소셜 미디어 대시 보드
PPC 대시 보드

모든 대시 보드에서 위젯을 만들어야합니다. 위젯은 그래픽 또는 숫자 형식입니다.

예를 들어 SEO 대시 보드를 생성하려면 총 트래픽, 유기적 트래픽, 키워드 등에 대한 위젯을 생성해야합니다. SEO 대시 보드를 사용하여 이러한 메트릭을 분석 할 수 있습니다.

웹 사이트 성능에 대한 대시 보드를 생성하려면 웹 사이트 평균에 대한 위젯을 생성해야합니다. 페이지로드 시간, 웹 사이트 서버 응답 시간, 모바일 페이지로드 시간, 브라우저 별 페이지로드 시간 확인. 이러한 위젯의 도움으로 웹 사이트 성능을 쉽게 분석 할 수 있습니다.

모든 대시 보드에 대한 메트릭

Search Engine Optimization (SEO) − 오가닉 트래픽, 웹 사이트 총 트래픽, 오가닉에서 사용 된 키워드, 인기 방문 페이지 등
Content − 콘텐츠 대시 보드에서 블로그 섹션, 블로그 게시물 별 전환, 종료 별 상위 랜딩 페이지에 대한 트래픽을 모니터링해야합니다.
Website Performance Dashboard− 평균. 페이지로드 시간, 모바일 페이지로드 시간, 브라우저 별 페이지로드 시간 및 웹 사이트 서버 응답 시간.
Real Time Overview Dashboard− 실시간 개요에서는 실시간 트래픽, 실시간 트래픽 소스, 실시간 트래픽 랜딩 페이지에 대한 위젯을 설정할 수 있습니다.
Ecommerce Dashboard − 전자 상거래 총 트래픽, 제품 별 방문 및 제품 별 총 판매.
Social Media Dashboard − 소셜 미디어 채널 별 소셜 미디어 트래픽, 소셜 미디어 별 판매, 대부분의 소셜 공유 콘텐츠.
PPC dashboard − 클릭당 지불 (PPC) 대시 보드에는 클릭, 노출, CTR, 전환 클릭 등이 포함되어야합니다.

전환은 사용자가 페이지를 방문하여 구매, 가입, 다운로드 등과 같은 작업을 수행하는 것입니다.

목표

목표는 특정 작업의 완료를 추적하기 위해 분석에서 사용됩니다. 목표의 도움으로 성공률을 측정 할 수 있습니다. 목표는 산업마다 다르게 측정됩니다. 예를 들어, 전자 상거래 웹 사이트에서 제품이 판매 될 때 목표를 측정 할 수 있습니다. 소프트웨어 회사에서는 소프트웨어 제품이 판매 될 때 목표를 측정 할 수 있습니다. 마케팅 회사에서 목표는 연락처 양식이 채워질 때 측정됩니다.

목표 유형

목표는 다음 범주로 나눌 수 있습니다.

Destination Goal− 도착 목표는 웹 사이트의 페이지 뷰를 찾는 데 사용됩니다. 목표를 완료하려면 목적지 입력란에 도착 URL을 입력하세요.
Duration Goal− 기간 목표의 도움으로 사용자 참여를 측정 할 수 있습니다. 목표를 수량화하기 위해 시간, 분 및 초 필드를 지정할 수 있습니다. 사용자가 페이지에서 그 이상 시간을 소비하면 목표가 완료됩니다.
Event Goals− 사이트에서 이벤트에 대한 사용자 상호 작용을 측정 할 수 있습니다. 이벤트 목표라고합니다. 이 목표를 구성하려면 이벤트가 하나 이상 있어야합니다.
Pages/session Goal− 페이지 / 세션 목표에 대한 사용자 참여를 측정 할 수 있습니다. 먼저 목표 완료로 계산되는 페이지 뷰 / 세션 수를 지정해야합니다. 그런 다음 목표 메트릭을 사용하여 완료된 목표 수를 분석 할 수 있습니다.

퍼널

퍼널은 목표를 달성하기위한 단계입니다. 퍼널의 도움으로 목표 달성 단계를 검토 할 수 있습니다. 전자 상거래 회사의 경우 제품 판매가 목표 달성이라고 가정 해 보겠습니다. 따라서 퍼널은 해당 제품을 구매하는 단계입니다. 대부분의 방문자가 제품을 장바구니에 담은 후 웹 사이트를 떠나면 사용자가 왜 떠나는 지 확인해야합니다. 장바구니 섹션에 문제가 있습니까? 이를 통해 제품 성능 또는 제품 판매 단계를 개선 할 수 있습니다.

다중 채널 유입 경로

MCF (다중 채널 유입 경로) 보고서는 마케팅 채널이 함께 작동하는 방식을 보여줍니다. MCF 보고서는 얼마나 많은 전환이 어떤 채널에서 수행되었는지 보여줍니다. MCF 보고서에서 다음 데이터를 찾을 수 있습니다-

Assisted Conversion − 지원 전환에서 가장 많은 전환을 지원 한 채널을 찾을 수 있습니다.
Top Conversion Path − 상위 전환 경로 보고서는 다음 그림을 보여줍니다.

위 그림에서 자연 검색>> 직접에 11 개의 전환이 있음을 알 수 있습니다. 사용자가 먼저 유기적 검색을 통해 제품과 상호 작용한다는 의미입니다. 나중에 그 / 그녀는 웹 사이트에 직접 와서 구매를합니다. 따라서이 보고서의 도움으로 상위 전환 경로를 쉽게 분석하여 유입 경로를 개선 할 수 있습니다.

웹 사이트에서 고객의 행동을 배우려면 데이터를 활용하여 통찰력을 이끌어 내야합니다. 새로운 것은 없습니다. 게임을 바꾸는 것은 소셜 미디어, 전자 상거래 및 모바일의 새로운 분석 트렌드입니다. 이들은 디지털 세계의 새로운 게임 체인저입니다.

소셜 미디어 분석

소셜 미디어 분석은 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터를 수집하고이를 분석하여 비즈니스 결정을 내리기위한 정보를 도출하는 것으로 구성됩니다. 온라인 소스에서 감정을 발견 할 수있는 강력한 고객 통찰력을 제공합니다. 고객의 행동을 예측하고, 패턴과 추세를 발견하고, 온라인 평판을 향상시키기위한 빠른 결정을 내리기 위해 소셜 미디어 분석을 제어하는 경향이 있습니다. 또한 소셜 미디어 분석을 통해 특정 네트워크 채널 내에서 주요 영향 요인을 식별 할 수 있습니다. 인기있는 소셜 미디어 분석 도구 중 일부는 아래에서 설명합니다.

Google Social Analytics

분석 보고서에 소셜 미디어 결과를 추가 할 수있는 무료 도구입니다. 귀하의 비즈니스에 대해 방송중인 내용을 알게됩니다. 얼마나 많은 사람들이 소셜 미디어를 통해 웹 사이트와 상호 작용했으며 얼마나 많은 사람들이 귀하의 콘텐츠를 좋아하고 공유했는지

SumAll

Twitter, Facebook 및 Google Plus를 하나의 대시 보드로 결합하여 사람들이 소셜 미디어에서 귀하에 대해 말하는 내용을 전체적으로 볼 수 있습니다.

Facebook Insights

Facebook은 마케팅 캠페인에서 중요한 역할을합니다. 깃발을 표시하려면 Facebook 데이터에 익숙해 져야합니다. 인사이트를 얻으려면 비즈니스 페이지를 설정해야합니다. 페이지를 방문한 사람, 게시물을 본 사람, 페이지를 좋아하고 공유 한 사람에 대한 정보를 제공합니다 (다음 이미지 참조).

트위터 분석

Twitter Analytics는 각 트윗이 얼마나 많은 노출을 받았는지, 참여 상태는 무엇이며, 언제 최고 였는지 보여줍니다 (아래 이미지 참조).

전자 상거래 분석

사업주는 치열한 경쟁 속에서 살아남고 번성해야합니다. 그들은 시장에서 살아 남기 위해 큰 의사 결정자가되어야합니다. 웹 분석이 중요한 역할을하는 곳입니다.

전자 상거래 분석을 통해 고객의 획득, 사용자 행동 및 전환을 파악할 수 있습니다. Google Analytics에서 판매량, 매출 제품 및 발생한 전환 소스에 대한 관련 정보를 얻을 수 있습니다. 비즈니스의 위치를 파악하고 전자 상거래 판매를 늘리고 리드를 생성하며 브랜드 인지도를 높이려면이 모든 정보를 보관해야합니다.

모바일 분석

모바일은 지난 20 년 동안 가장 중요한 도구 중 하나로 부상했습니다. 사람들이 의사 소통하고 혁신하는 방식을 변화시킵니다. 이것은 모바일 앱이 주도하는 마케팅으로 이어졌습니다.

모바일 앱은 접근하기 쉽고 매력적인 것으로 입증되었습니다. 웹 마스터와 온라인 비즈니스 제작자는 완벽한 길을 만들기 위해 모바일 앱을 지원해야합니다. 모바일 앱 제작을 마친 후에는 새로운 사용자를 확보하고 참여하고 수익을 창출해야합니다. 이를 위해서는 모바일 분석이 필요합니다. 마케팅 담당자가 앱을 더 잘 측정 할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들면-

얼마나 많은 사람들이 앱을 사용하고 있습니까?
사용자 경험을 최적화하는 방법
우선 순위 지정 방법
초점을 맞출 운영 체제
탐색 경로 등을 시각화하는 방법

A / B 테스트 또는 split testing웹 페이지의 두 가지 버전과 같이 한 측면의 두 변형을 비교 한 것입니다. 두 개 이상의 페이지를 동시에 실험하여 어떤 페이지가 더 많은 전환 가능성이 있는지 알아내는 것과 같습니다.

예를 들어, 전자 상거래 웹 사이트는 제품에 대한 A / B 테스트를 사용하여 어떤 제품이 더 많은 수익을 올릴 수 있는지 확인합니다. 두 번째 예는 어떤 광고가 효과적인지 파악하기 위해 동일한 캠페인에 대해 두 개의 광고를 운영하는 애드워즈 캠페인 관리자입니다.

A / B 테스트를 통해 기존 트래픽에서 더 많은 것을 추출 할 수 있습니다. 헤드 라인, 광고, 클릭 유도 문안, 링크, 이미지, 랜딩 페이지 등에 A / B 테스트를 실행할 수 있습니다.

Google 애널리틱스에서 자동화 된보고를 설정할 수 있습니다. 매주 월요일에 웹 사이트의 상위 10 개 방문 페이지가 포함 된 보고서를 원하는 경우 이메일 섹션에서 사용자에게 자동으로 전송되는 보고서를 설정할 수 있습니다.

주석

주석의 도움으로 어떤 날짜에 수행 된 작업을 찾을 수 있습니다. Google Analytics에서 업데이트에 주석을 달 수 있습니다. Google 검색 업데이트가 3 월 21 일에 도착했다고 가정하고 3 월 21 일에 Google 업데이트로 주석을 달 수 있습니다. 주석은 변경의 영향을 찾는 데 도움이됩니다.

실행 가능한보고는 분석 분석의 마지막 부분입니다. 데이터 수집이 완료되면 다음 단계는 실행 가능한보고입니다. 데이터 그래픽은 실행 가능한 포인트를 작성하는 데 도움이됩니다. 시각 자료는 일반 텍스트보다 더 많은 정보를 묘사하므로 항상 데이터 추세를 보여주는 그래프를 작성하십시오.

실행 가능한 보고서를 준비하는 방법은 무엇입니까?

전자 상거래 회사에 사용할 수있는 다음 데이터가 있다고 가정 해 보겠습니다.

국가	미국	영국	캐나다	호주	중국	인도
제품 판매	200	100	135	120	160	155

지출 된 예산

국가	미국	영국	캐나다	호주	중국	인도
지출 된 예산 : $	10,000	9K	8K	9k	8K	5K

실행 가능한 포인트

가장 높은 수익을 창출하는 국가는 미국입니다. 미국의 예산을 늘립니다.
인도는 잠재력이 높습니다. 예산을 두 배로 늘리면 인도에서 좋은 수익을 올릴 수 있습니다.
중국은 잘하고 있습니다. 중국도 예산을 늘릴 수 있습니다.
영국은 한계에 이르지 않으므로 거기에서 돈을 쓰지 않거나 판매를 향상시킬 새로운 기술을 찾으십시오.
캐나다와 호주는 개선이 필요합니다. 다음 세그먼트를 시도하십시오. 다음 세그먼트에서 동일한 데이터를 찾으면 거기에서도 돈을 쓰지 마십시오.

여기에 웹 분석을 수행하는 동안 익숙해 져야하는 용어 집합을 나열했습니다.

Benchmarking − 귀하의 웹 사이트가 다른 웹 사이트와 비교하여 어떻게 작동 하는지를 보여주는 서비스.
Bounce Rate − 사용자가 웹 페이지를 탐색하지 않고 종료 한 횟수.
Click − 귀하의 웹 페이지를 클릭하는 행위.
Conversion − 구매, 등록, 다운로드 등 목표가 완료되면 전환이 발생합니다.
Direct Traffic − 웹 사이트 링크를 클릭하거나 주소 표시 줄에 웹 사이트 URL을 입력하여 웹 사이트로 직접 유입되는 트래픽.
Filter − 보고서에서 특정 데이터를 제외 / 포함하는 지침.
Funnels − 방문자가 최종 목표를 달성하기 위해 취하는 단계.
Goal − 성공률 (예 : 판매 또는 가입)을 정의하는 메트릭.
Goal Conversion Rate − 달성 된 모든 목표에 대한 방문 비율.
Impression − 인터넷에 웹 사이트 표시.
Keywords − 방문자가 귀하의 웹 사이트를 찾는 데 사용하는 검색어.
Landing Page − 방문자가 귀하의 웹 사이트를 방문하는 첫 페이지.
New Visitor − 귀하의 웹 사이트를 처음 방문하는 방문자.
Organic Traffic− 지불 할 필요가없는 교통. 예를 들어 검색 엔진의 트래픽과 같이 자연스럽게 발생합니다.
Paid Traffic − 지불해야하는 트래픽 (예 : Google AdWords).
Page View − 페이지를 본 횟수.
Returning Visitor− 이전에 귀하의 페이지를 이미 방문한 방문자. 재 방문자는 모든 웹 사이트의 자산입니다.
Time on Site − 방문자가 한 번에 귀하의 사이트에 액세스하는 데 소비하는 평균 시간.
Tracking Code− HTML 페이지 본문에 삽입 된 작은 코드 스 니펫. 이 코드는 페이지 방문에 대한 정보를 캡처합니다.
Traffic − 웹 사이트 방문자의 흐름.
Traffic Sources − 트래픽이 발생하는 소스.