이 책은 가장 대표적인 웹 로그 분석도구인 구글 애널리틱스(Google Anayltics)를 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 프랙티컬 가이드이다. 저자 브라이언 클리프튼은 웹 로그 분석 기술 전문가이면서도 기술적인 전문지식이 없는 독자들도 쉽게 읽고 이해할 수 있도록 기본 개념과 설정 및 운영방안에 대해 소개하고 있으며 이론뿐 아니라 실제 적용 사례까지 제시한다. 웹사이트 실적 개선에 관심 있는 사람이라면 누구나 구글 애널리틱스를 활용이 가능하도록 실질적 웹 로그 분석을 가이드하고 결과에 따른 사이트 운영개선뿐 아니라 온라인 비즈니스의 목표달성을 위한 효과적 마케팅 전략에 대해서도 명쾌한 견해를 제시한다. 개정판에서는 초판에 비해 향상된 기능의 소개와 다양한 리포팅 기능도 함께 소개한다.


[ 소개 ]

웹사이트의 실적을 높이고 온라인 비즈니스의 성공을 돕는 효율적인 웹 로그 분석 도구, 구글 애널리틱스의 실무 활용 가이드

전문가의 도움 없이도 고급 웹 로그 분석 기법을 구현하여 적용하고 싶은가? 구글 전문가이자 웹메트릭의 대가인 브라이언 클리프튼(Brian Clifton)이 개정판을 통해 구글 애널리틱스의 완벽한 활용을 지원한다. 이 책은 몇 가지 간단한 조작과 빠른 구현만으로도 주요 의사결정에 필요한 인사이트를 충분히 얻을 수 있는 애널리틱스의 고급 기능을 소개한다
웹 로그 분석을 처음 접하는 사람이든 경험이 많은 베테랑이든 상관없이 이 책을 읽는 독자라면 곧바로 가장 최신의 구글 애널리틱스 기법, 베스트 프랙티스, 몇 가지 중요한 조작법(Hack)을 적용할 수 있게 될 것이다.

소셜 미디어 추적부터 결과 해석에 필요한 데이터 필터 설정에 이르기까지 이 책을 통해 웹 로그 분석을 시작한다면 자신의 기술, 웹사이트, 브랜드, 수익이 빠르게 향상될 것이다.


[ 이 책에서 다루는 내용 ]

■ 견고한 웹 메트릭 플랫폼에 대한 베스트 프랙티스 구현 설정
■ 상세한 특징 및 리포트 이해
■ 실제 사례를 통해 배우는 웹사이트 성능 최적화
■ 애드워즈, 애드센스, 사이트 내부검색 추적 도구와의 통합방법
■ 구글 애널리틱스를 활용한 A/B 테스팅과 다변량 테스팅
■ 온오프라인 마케팅 캠페인 최적화
■ 구글 애널리틱스 데이터와 타사 시스템, 타사 어플리케이션, 내부 CRM의 통합방법
■ 새로운 구글 애널리틱스 API를 활용한 레버리지(Leverage)


[ 이 책의 대상 독자 ]

친한 친구이자 멘토가 내게 한 말이 있다. “이 책은 구글 애널리틱스의 기본과 이를 적용하는 방법에 대해 굉장히 잘 정리되어 있다.” 그의 표현은 내가 먼저 생각했어야 하는 말이었다! 바로 내가 평소 웹 분석에 접근하거나 이 책을 쓸 때 지향했던 생각 그대로이기 때문이다. 이 책이 다양한 분야의 독자에게 유용할 수 있도록 주제를 정했는데, 특히나 웹사이트를 좀 더 개선하고자 하는 비즈니스적인 관심이 있는 사람들이 주요 타겟이었다. 결국 성공을 측정한다는 콘셉트는 누구나 바라는 점이기 때문이다.

이 책은 웹을 잘 모르는 초보자나 숙련된 엔지니어를 위한 책은 아니다. 저자인 나도 엔지니어는 아니다. 설치하고 구성하거나 구글 애널리틱스를 사용하는 데 반드시 엔지니어적 전문성이 필요하지는 않다! 오히려 이 책은 비즈니스 데이터를 활용해야 하는 사용자나 웹 측정 분야에 관심을 가지는 독자들을 위한 책이다. 원서 제목인 Advanced Web Mectrics라는 말이 암시하는 것처럼 단순히 웹페이지 히트 수를 측정하는 것이 아닌 그 이상을 바라는 독자들을 위한 책으로 다음과 같이 세 가지 사용자 그룹으로 분류할 수 있을 것이다.

마케터: 검색 엔진 마케팅(유료와 무료 검색 모두), 이메일 마케팅, 소셜 검색, PR 및 제휴사 관리 등에 대한 유경험자들로 다양한 마케팅 매체들을 비교해볼 만한 적절한 측정 도구를 찾지 못한 사용자 그룹이다. 이 그룹을 위해서 책 대부분에 코딩 능력 없이도 분석 기술을 마케팅 기술과 통합하는 데 초점을 두었다.

웹마스터: 웹사이트를 수정할 기술과 권한을 가지고 있는 웹사이트 개발 경험을 가진 그룹으로 이 그룹을 위해서는 웹페이지 콘텐트 수정 방법과 실습 내용을 제공했다. 결국 웹 분석이라는 것은 신뢰할 수 있는 측정지표를 활용하여 웹사이트를 고치는 일이기 때문에 HTML에 대한 지식(브라우저 소스코드를 읽고 이해할 수 있는 능력)과 자바스크립트에 대한 경험이 요구된다.

고위 관리자(임원진): 조직 내에서 데이터 기반의 전략과 액션 플랜을 수립하기 위해 가이드가 필요한 의사결정자 그룹이다. 이들을 위해서는 웹 분석을 통해 달성 가능한 것과 불가능한 것을 이해하는 데 필요한 정보를 제공하고, 특히 효과적인 구글 애널리틱스 측정 팀을 구축할 때 필요한 리소스와 타임라인을 계획하는 데 필요한 정보를 제공하고자 노력했다. 이와 같이, 경영진이 정보 기반의 의사결정을 하는 데 필요한 정보를 제공하는 것을 목표로 했다.

웹사이트 방문자에 대해 좀 더 잘 이해하게 되면 웹페이지 콘텐츠를 적절히 목표에 맞게 만들어내고 좀 더 정확한 마케팅 예산으로 높은 ROI를 거둘 수 있게 될 것이다.

또한 이 책에서 다룬 구글 애널리틱스 고급 구성(9장, 구글 애널리틱스 조작법(Hack))은 이 책 외에는 어디에도 문서화된 곳이 없는 것으로 웹사이트 방문자를 좀 더 잘 이해하는 데 필요한 방법을 제공하여 조직에 필요한 지표에만 집중할 수 있게 해준다. 가급적 많은 부분에 고급 사용자들이 현재 사용했던 실제 사례를 담았다.

이 책은 다양하게 활용할 수 있는데, 우선 가장 쉬운 방법(이면서 추천하는 방법)은 체계적으로 지식 축적이 가능하도록 이 책을 처음부터 시작해 끝까지 읽는 것이다. 또 다른 방법으로 책 내용을 처음 구성할 때 일부 챕터를 생략하고 필요한 챕터만 읽을 수 있도록 구성했는데, 이런 식으로 읽는 독자들을 위해 책 중간중간에 레퍼런스 콘텐츠와 다양한 추가 읽을거리 리소스를 담았다. 하지만 나는 앞쪽 장(1~3장)은 데이터 정확성이나 개인정보보호와 같은 웹 측정에서 중요한 점들을 소개하기 때문에 시간을 투자해 반드시 읽어 볼 것을 추천한다.
웹 로그 분석이 아직은 초기 단계라서 저자도 블로그(www.advanced-web-metrics.com)에 구글 애널리틱스나 이 책의 내용, 측정 관련 이슈에 대한 글을 활발하게 올리고 있으며, 트위터(@brianclifton)를 통해서도 만나볼 수 있다. 또한 각 장에 참고된 링크를 사용하면 이 책에 소개된 모든 코드 예제들을 저자 웹사이트로부터 다운로드할 수 있다.


[ 이 책의 구성 ]

이 책은 독자들이 구글 애널리틱스와 웹 로그 분석에 대한 지식을 쌓아갈 수 있도록 명확하게 단계별로 구성되어 있다.

'1장: 웹 트래픽 정보의 중요성'에서는 웹사이트 측정에 대해 어디에 적합하고 성과는 무엇인지를 소개한다.
'2장: 다양한 웹 로그 분석 방법론'은 웹 로그 분석을 통해 측정 가능한 것과 한계점에 대해 알려준다.
'3장: 구글 애널리틱스 특성, 효과, 한계'에서는 구글 애널리틱스의 다양한 기능에 대해 알아본다.
'4장: 구글 애널리틱스 인터페이스 활용법'은 핵심 기능인 사용자 인터페이스 사용법에 대해 알려준다.
'5장: 주요 리포트 10가지'는 반드시 알고 있어야 하는 필수 리포트에 대해 자세히 살펴본다.
'6장: 구글 애널리틱스 시작하기'는 구글 애널리틱스 기본 설정에 대해 설명한다.
'7장: 구글 애널리틱스 고급 구현'에서는 웹사이트에서 벌어지는 일들을 좀 더 잘 이해하기 위한 고급 기능 사용법을 설명한다.
'8장: 베스트 프랙티스 환경설정 가이드'에서는 성공지표인 KPI 정의 및 데이터 세그먼테이션에 대해 설명한다.
'9장: 구글 애널리틱스 조작법(Hack)'은 구글 애널리틱스에 부가적인 기능을 추가하는 방법을 설명한다.
'10장: 핵심 성과 지표(KPI)’에서는 가장 중요한 지표인 KPI가 무엇인지와 KPI를 구축하기 위해 필요한 과정을 살펴본다.
'11장: 웹 로그 분석 실무'는 분석 기술을 사용하여 성과가 좋지 않은 웹페이지, 사이트 검색 및 온라인/오프라인 마케팅을 식별하여 이를 최적화하는 방법을 설명한다. 가설을 검증하기 위한 방법으로는 웹사이트 옵티마이저를 소개한다.
'12장: 구글 애널리틱스와 서드파티(3rd Party) 애플리케이션의 통합'에서는 쿠키를 사용한 방법과 구글 애널리틱스의 신규 기능인 익스포트 API 사용법을 설명한다.
'부록 A: 정규식 맛보기'에서는 정규식에 대한 기본 지식을 설명한다.
'부록 B: 유용한 도구'는 구글 애널리틱스를 구현하고 사용하는 데 도움되는 몇 가지 유용한 도구들을 소개한다.
'부록 C: 더 읽을거리'는 웹 로그 분석, 구글 애널리틱스에 대해 도움이 될만한 책, 블로그, 기타 웹 리소스들을 알려준다.


[ 이 책에 쏟아진 각계의 찬사 ]

웹 분석이 모든 온라인 마케터에게 반드시 필요한 툴킷이 되었다. 하지만 엄청나게 많은 데이터 자체에서 얻을 수 있는 것은 없으며, 데이터를 해석해야 하며, 많은 경우에 목표를 정확하게 반영하기 위해 리포트를 세세하게 조정해야 한다. 브라이언 클리프튼의 이 개정판은 지표를 통해 최대한 많은 정보를 파악할 수 있도록 도와주는 완벽한 로드맵으로 온라인 마케팅 캠페인이 한 단계 더 도약하기 위해 없어서는 안 될 가이드다.
— 크리스 셔먼(Chris Sherman), 편집장, 서치 엔진 랜드

웹 분석 분야는 툴과 베스트 프랙티스 측면 모두 굉장히 빠르게 진화해왔다. 다행스럽게도 브라이언 클리프튼이 이에 발맞춰 『구글 애널리틱스』 초판을 업데이트한 이번 개정판은 구글 애널리틱스와 웹 분석을 통해 많은 가치를 얻으려는 사람이라면 반드시 읽어야 하는 필독 도서다.
— 애쉴리 프레들린(Ashley Friedlein), 최고경영자, 이컨설턴시

이 책은 상당히 높은 수준의 관리적 조언과 유용하고 이해하기 쉬운 핵심적인 세부사항이 잘 결합된 유례없는 책으로 관리자, 분석 전문가, 마케터 모두에게 모두 도움이 된다.
— 댄 드러리(Dan Drury), 이사, 보윈 크래그 사 이사이며 「파이낸셜 타임즈」에 기고한 기업 웹사이트 효과성 지표의 저자

웹 마케팅 최적화를 어떻게 구현할지 고민하기 위해 실용적인 전략서를 찾고 있다면 더 이상 찾아 다닐 필요가 없다. 브라이언 클리프튼은 산업별, 직종별, KPI별로 상세하게 설명해 놓았다.
브라이언은 온라인 마케팅 초기부터 웹사이트 최적화에 대한 연구와 컨설팅을 해왔기 때문에 무료로 제공되지만 모든 웹사이트 소유주가 반드시 알아야 하는 강력한 도구에 대한 실전 가이드를 제공한다.
이 책은 다음과 같은 질문에 답을 줄 수 있는 실용서다.
- 이 데이터를 가지고 무엇을 해야 하는지?
- 분석 결과 리포트를 어떻게 활용해야 하는지?
- 프로모션과 가격 할인의 효과를 어떻게 측정할 것인지?
- 어떻게 하면 보너스를 받을 수 있을지 확실히 알 수 있을지?
— 짐 스턴(Jim Sterne), 웹 분석 협회 대표이사 겸 회장

기업에서 공격적으로 뭔가 많은 일을 하려고 할 때, 브라이언은 웹사이트와 마케팅 캠페인 결과보다 많은 기회를 얻을 수 있도록 실사례와 테크닉이 장착된 무기를 제공한 것이다. 이 책은 당신의 미래를 책임질 것을 보장한다. 어서 이 책을 사서 읽고 이 책에서 제시하는 기법들을 실제 구현해보자.
— 빌 헌트(Bill Hunt), 서치 엔진 마케팅 사 공동 저자

우수하고 심도 있는 트래픽 전환 가이드를 찾고 있다면 더 이상 찾을 필요가 없다. 브라이언은 방문자가 웹사이트 콘텐츠와 어떻게 상호작용하는지 정보를 기반으로 의사결정하는 방법을 설명한다. 추측이 아닌 데이터 기반의 의사결정을 하기 위해 업무 방식을 개선하고자 고민하고 있는 사람들에게 이 책을 강력하게 추천한다.
— 헤삼 라비(Hessam Lavi), (전)구글 서치 퀄리티 팀 리더

브라이언이 구글에서 일했었지만, 구글 애널리틱스에 대해 브라이언보다 잘 아는 사람은 본 적이 없다. 이 책은 구글 애널리틱스에 대한 내용을 완벽하게 빈틈없이 담고 있으며, 구글 애널리틱스를 최대한 잘 활용할 수 있도록 훌륭한 사례를 많이 포함하고 있다. 그렇지만 가장 좋은 점은 이 책에 언급된 원리나 실용적인 아이디어들이 구글 애널리틱스뿐 아니라 어느 분석 도구에나 적용될 수 있다는 점이다. 웹 분석의 가장 큰 어려움은 웹 분석이 비즈니스 목표를 달성하는 데 얼마나 큰 역할을 하는지, 도움이 되는지 관심을 가지고 실제 참여시키는 프로세스 자체가 부족하다는 것이다. 브라이언은 이 문제에 대해 간단한 KPI 프로세스를 제시해 어느 비즈니스에서건 구현할 수 있게 했다. 좀 장황하게 설명했는데, 한마디로 하면 아주 훌륭한 책이다.
— 스티브 잭슨(Steve Jackson), 콴틱의 비즈니스 인사이트 이사이며 『컬트 오브 애널리틱스(Cult of Analytics)』의 저자

브라이언은 웹 분석 분야에서 최고로 박학다식한 사람 중 하나로 이 책에 다양한 고객과 일한 수년간의 경험을 쏟아부었다. 구글 애널리틱스에 관해 알아야 하는 모든 것을 설명하고 있으며, 웹 분석 데이터를 분석해 실천 가능한 인사이트를 갖고자 하는 사람들에게 귀중한 리소스가 될 것이다.
— 에닐 바트라(Anil Batra), POP 서치 & 애널리틱스 부사장

브라이언은 이 책을 통해 웹 분석에 대한 그의 훌륭한 경험을 공유함으로써, 구글 애널리틱스의 영향력을 최대로 발휘할 수 있도록 명쾌한 구성 단계를 제공하는 동시에 콘셉트를 설명하는 보충 정보도 제공한다. 실전 예제와 학습 시나리오가 조합되어 최고의 정보를 제공한다. 기본적인 지표 분석을 넘어 온라인 최적화를 위해서 반드시 읽어야 하는 필독 도서다.
— 스테판 하멜(Stephan Hamel), 이머리아 넷의 최고 경영자 겸 수석 컨설턴트이며, 웹 분석 협회 이사

이 책에는 모든 것이 다 들어 있다. 마케터가 이해해서 내부 분석 팀을 가이드하거나 또는 실제로 구현하는 데 필요한 사항을 설명한다. 이 책을 읽는 독자는 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어 분석과 적용에 대한 실세계 사례를 통해 한 단계 업그레이드 될 것이다. 웹사이트 운영과 사업의 발전을 위한 가이드 책자로 활용하면 절대 실패하지 않을 것이다.
— 사라 앤더슨(Sara Andersson), 서치 인티그레이션 AB의 최고경영자이며 전략가, 스칸디나비아 서치 엔진 마케팅 프로페셔널 기구(SEMPO, Search Engine Marketing Professional Organization)의 의장

브라이언은 이 책에서 초기설정 시에 잘 갖춰야 하는 중요한 사항과 목표, 퍼널, 고급 세그먼테이션 및 이벤트 추적 같은 중요하지만 아직 사용이 미흡한 구글 애널리틱스 기능을 어떻게 잘 활용하면 되는지를 잘 강조하고 있다.
— 데이브 차피 박사(Dr. Dave Chaffey), 마케팅 인사이트 사의 디지털 마케팅 전략 컨설턴트


[ 추천의 글 ]

가장 먼저 하고 싶은 말은 이 책은 아주 훌륭한 책이라는 것이다. 서점에 서서 내가 쓴 추천의 글을 읽다 보면 책을 사고 싶어져 계산대로 달려가 바로 구매하게 될 것이다. 장담하건대 후회하지 않을 것이다.

이 책을 이미 구매해서 막 읽기 시작했다면 아주 마음에 들 것이다. 평소에 숫자에 관한 책을 얼마나 자주 접하는가?

브라이언이 이 책의 개정판을 출간했다는 소식에 무척 기뻤다. 내가 웹을 너무 좋아하는 이유이기도 한데 웹은 아직 끊임없이 발전하는 상태라서 구글 애널리틱스 같은 핵심 웹 분석 솔루션 또한 계속 발전하기 때문이다.

작년에 구글 애널리틱스에 인텔리전스(핵심적인 인사이트를 식별할 수 있도록 관리한계선, 통계적 알고리즘, 예측 및 민감도 분석을 적용했다), 커스텀 변수(과거에는 불가능했으나 이제 자신의 웹사이트와 방문자의 메타데이터를 수집 가능하다), 오픈 API(데이터 분석 결과를 해석해서 원하는 대로 보여주는 데 제약이 없다) 같은 아주 멋진 기능들이 많이 출시됐다. 하마터면 빼먹을 뻔 했는데, 내가 가장 좋아하는 분석 기법인 고급 세그먼테이션 기능도 있다.

브라이언의 책은 성공의 열쇠가 될 것이다.

5년 전, 인튜이트(Intuit) 사와 일할 당시, 나는 10/90 법칙을 제안한 적이 있다. 간단히 말해 웹에 대한 우수한 의사결정을 하는데 100달러를 투자해야 한다면 10달러는 기술에, 90달러는 사람에게 투자해야 한다는 것이다. 생각해 보면 이 법칙은 오늘날 더 통한다. 웹 분석, 서베이, 경쟁력을 갖춘 분석 등 하고 싶은 것을 위해 무료 도구 포트폴리오를 갖추고 있더라도 이러한 툴에는 툴이 가진 최대한의 잠재역량을 활용하는 데 필요한 전문성과 기술은 따라오지 않는다. 브라이언 같은 전문가가 필요한 것이다.

브라이언은 일생을 웹 분석 분야에 몸담은 사람이다(일생이라고 하니 표현이 좀 과한데, 인터넷이 생긴 이후의 생애를 말하는 것이다).

그는 실무자로 활동하면서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있다. 구글에서 일하면서 구글 애널리틱스에도 많은 영향을 미치는 한편 세계 여러 나라의 대규모 회사들과 일하면서 측정이 불가능할 거라고 생각하는 것들을 측정할 수 있게 해줬는데, 최근 몇 년 동안에 컨설팅 실무를 하면서 아예 전업이 되었다.

아마 그 어느 누구도 이렇게 자연스럽게 리포팅 초보자를 분석 전략가로 변화시키는 능력을 가진 사람이 없을 것이다. 이 책 『(개정판) 구글 애널리틱스』는 새로운 데이터 세상에 적응하도록 기본을 아주 쉽게 설명하고 나서 천천히 강도를 높여 데이터를 잘 가지고 놀 수 있도록 이끌어준다. 영광스럽게도 웹 로그 분석에 관한 두 권의 책을 쓸 기회가 있었는데, 브라이언의 책을 읽으면서 구글 애널리틱스에 대해 많이 알게 되었다. 자신하건대 지금 이 책을 읽는 당신도 나와 유사한 경험을 하게 될 것이다.

이제, 마지막 말로 이 글을 마무리하겠다. 우리가 사는 세상에서 데이터를 얻는 것은 쉽다. 하지만 데이터를 가져다가 비즈니스 의사결정을 하고 돈을 벌고, 고객 만족을 추구하는 것은 쉬운 일이 아니다.

이 책이 어려운 여행길을 좀더 쉽게 인도해 줄 것이다.
행운을 빈다!

- 아비나쉬 카우식(Avinash Kaushik)
『실전 웹사이트 분석 A to Z』의 저자이자 구글 사의 웹 분석 에반젤리스트

[ 저자 서문 ]

웹이 탄생한 것은 1991년 8월이지만 1995년이 돼서야 상업적으로 사용되기 시작했다. 초기에는 회사 로고, 약간의 사진과 회사 연락처 정보 등을 제공하는 형태로 온라인상에서 존재를 알리는 정도였다. 나의 첫 번째 웹사이트도 크게 다르지 않았는데, 나는 브리스틀 대학에서 학생들을 가르칠 당시 온라인으로 커리큘럼을 제공하는 용도로 웹을 활용했다. 웹이 조금씩 발전하면서부터는 많은 회사가 기존에 종이로 된 카탈로그나 브로슈어 문서를 복사 또는 스캔해 웹사이트에 올리기 시작했는데, 제공하는 콘텐츠 양은 한층 많아졌지만 사용성은 몹시 떨어졌다. 전환(conversion)을 측정해야겠다는 생각은 해보지도 못하고 대부분 그저 ‘방문(visit)’만을 측정했는데, 이 역시 종종 ‘히트(hit)’와 혼동되어 사용됐다.

2000년대가 되어 닷컴 열풍이 불면서 갑작스레 웹이 정보 검색의 유용한 매체가 될 수 있다는 사실을 깨닫기 시작했다. 많은 조직에서 “웹사이트의 목적이 뭐지?”라는 아주 근본적인 질문에 대해 생각하고, 온라인상에서 존재가치를 높이기 위해 어떻게 콘텐츠를 구성할지 고민하기 시작했으며, 이 과정에서 사용자 경험도 향상됐다. 광대역 인터넷망이 널리 보편화되면서 온라인상에 많은 고객을 확보하고자 하는 검색엔진 마케팅도 급격히 성장했다.

온라인상에서 웹사이트의 중요성이 받아들여지면서 기업들은 투자할 준비를 갖춰 나갔다. 하지만 돈과 리소스를 얼마나 많이 쏟아부어야 하는 것일까? 예를 들어, 어떤 웹사이트에서 10개 언어를 커버하고 5가지 통화를 사용하고 모바일을 포함해 6가지 OS와 4가지 브라우저에서 동작해야 한다면, 그러한 사이트의 마케팅은 어떻게 해야 할까? 어떤 채널이 가장 효과적인지, 다음에 진행할 캠페인의 ROI를 어떻게 예측할 수 있을까?

이러한 질문에 답하려면 데이터와 측정 도구가 필요하다. 즉 온라인 경험을 분석하여 개선하는 데 활용할 수 있는 구글 애널리틱스 같은 웹 로그 분석 도구가 필요한 것이다.

하지만, 도구가 있다고 해도 무엇을 측정하고, 그 측정 결과의 정확성을 어떻게 판단하며, 어떤 방법으로 비즈니스 벤치마킹을 할 것인가? 다시 말하면 '웹사이트의 성공을 어떻게 측정할 것인가?'라는 문제에 직면하게 된다. 이 책에서는 구글 애널리틱스의 사용방법을 보다 명확하게 설명하기 위해 실무 전문가로서 얻은 베스트 프랙티스 원리들이 적용된 실사례를 소개하였다. 여기에는 설치나 환경설정 가이드 같은 단순한 도구 사용법뿐 아니라 도구를 통해 수집한 데이터를 웹사이트 방문자의 행동 패턴을 이해하기 위한 정보로 전환하는 법도 함께 다룬다. 웹사이트 방문자의 행동 패턴을 파악하면 온라인과 오프라인상에서 방문자 유입, 전환율, 재방문율, 구매고객, 고객 유치뿐 아니라 궁극적으로는 비즈니스 이익을 향상시키기 위한 사업적인 액션 아이템을 수립할 수 있게 된다.


[ 저자 소개 ]

브라이언 클리프튼(Brian Clifton)
세계적으로 인정받는 구글 애널리틱스 전문가로 글로벌 클라이언트를 상대로 웹사이트 성능 최적화 컨설팅을 전문적으로 한다. 웹 개발과 검색 엔진 최적화(SEO, search engine optimization) 분야에서 일해온 경험을 토대로 1997년부터 이 분야에 몸담고 있다. 그의 사업은 얼친 소프트웨어 사(Urchin Software Inc.)의 첫 번째 영국 파트너였으며, 이 회사는 후에 ‘구글 애널리틱스’로 바뀌었다. 브라이언은 2005년에 구글 유럽에 합류해서 웹 분석 최초 경험자가 되었고, 유럽과 중앙아시아, 아프리카에서 웹 분석가로 활동한 경험을 토대로 전략을 세워 전 유럽에 걸친 제품 전문가 팀을 구성했으며 현재 오메가 디지털 미디어 사의 CEO이자 고위참모로 재직 중이다.
그는 1991년에 브리스틀 대학에서 화학석사학위를 받았으며, 1996년에 물리학과 이론 화학 박사학위를 받았다. 그 이후에 포스트닥터 연구원으로서 「Molecular Physics」, 「Colloids and Surfaces」, 「Langmuir」 등의 저널에 과학 논문을 실었다. 또한 그 기간 동안 또한 유럽과 세계대회 챔피언십에서 영국을 대표하는 국제적인 역도선수로도 활동했다.
90년대 초반에 대학에서 과학을 공부했다는 것은 웹의 탄생을 목격했다는 뜻이기도 하다. 1991년에 스위스 CERN 연구소에서 일하는 과학자인 팀 버너스리(Tim Berners-Lee)가 최초의 웹 브라우저와 웹서버를 학계에 선보이면서 월드와이드웹의 씨앗을 뿌렸다.
브라이언은 웹이 지닌 커뮤니케이션 잠재력을 누구보다 빨리 파악했으나 사업기회를 구상하는 데는 시간이 좀 걸렸다. 1997년에 학계를 떠나 새로운 디지털 매체를 이용하고자 하는 조직에 전문적인 서비스를 제공하는 영국계 회사인 오메가 디지털 미디어 사(Omega Digital Media, Ltd.)를 설립했다.
화학 연구 분야(와 역도)를 떠난 이후, 브라이언은 자신의 블로그(www.advanced-web-metrics.com/blog)나 백서 또는 산업계 포럼에 기고자로 활동하며 꾸준히 글을 써오고 있다.
브라이언은 ‘Award of Achievement in Web Analytics’의 지원으로 의한 공로를 인정받아 영국 컬럼비아 대학에서 ‘Associate Instructor’라는 직책을 받았다. 전 세계 수많은 컨퍼런스에서 발표하는 모습을 볼 수 있는데, 특히 유럽에서 검색 마케팅, 웹 로그 분석, 테스트 기반 웹사이트 최적화 및 이 세 가지를 조합해 성공적인 온라인 사업 전략을 수립하는 방법에 대한 강의를 한다. 현재 스웨덴에 살고 있다.


[ 옮긴이의 말 ]

실천적 웹사이트 분석을 위한 필독서

최근 소셜 네트워크(SNS)와 빅데이터(big data)가 이슈가 되면서 웹상의 데이터 분석에 대한 관심도 함께 높아지고 있습니다. 초판을 번역할 때만 해도 널리 활용되는 무료 웹 로그 분석 도구는 구글 애널리틱스가 유일하다고 해도 과언이 아니었지만 현재는 국내외의 많은 포털이나 온라인 전문 사이트에서 경쟁적으로 웹 로그 분석 도구를 내어놓거나 서비스를 제공하고 있으며, 자체 분석도구를 운영하는 웹 호스팅 업체도 점점 늘어가고 있습니다.

이는 웹 로그 분석이 단순한 트렌드가 아니라 반드시 필요한 영역임을 반증하는 현상이라고 할 수 있습니다. 실제로도 쇼핑몰과 블로그로 대변되는 영리적, 비영리적 웹사이트의 운영은 점점 늘어나고 있으며 스마트폰의 등장으로 웹사이트를 운영하는 방식이나 이를 활용하는 고객의 패턴도 급격히 변해가고 있습니다.

웹사이트를 운영하는 데는 저마다의 목적이 있겠지만, 결국은 비즈니스 목표 달성(영리적이든, 비영리적이든)으로 귀결됩니다. 웹사이트 운영 과정에서 시장의 다양한 변화와 고객 패턴의 변화를 읽어낼 수 있다면 비즈니스 목표달성에 한걸음 더 다가갈 수 있을 것이고, 그것만으로도 웹 로그 분석의 가치는 충분하다고 할 수 있습니다. 예를 들어, 쇼핑몰의 운영자가 고객의 패턴을 분석하여 주로 유입되는 리퍼러(referrer)나 키워드(keyword)를 확인해서 핵심 고객에게 홍보할 수 있다거나 구매 프로세스가 주로 중단되는 지점을 확인해 구조를 개선할 수 있다면 비즈니스의 성과도 함께 높아질 것입니다.

이렇듯 웹 로그 분석의 가치는 누구나 쉽게 인정하지만, 실제로 웹사이트를 분석하는 것은 말처럼 쉬운 일이 아닙니다. 대기업이나 전문기업의 경우, BI(Business Intelligence) 도구나 OLAP 도구 등 많은 자원과 비용을 들여 자체 분석활동을 수행하고 웹사이트 개선이나 광고전략 수립을 하고 있지만, 중/소기업이나 개인운영자의 경우, 자체적인 분석 활동에 비용과 시간을 투자하기란 쉽지 않습니다. 또한 투자를 통해 웹사이트에서 데이터와 정보를 얻었다 하더라도 방대한 데이터 속에서 유의미한 인사이트를 얻고 이를 현실(검색광고나 웹사이트의 기획, 설계, 구현)에 반영해서 비즈니스 목표를 달성하기란 더더욱 쉬운 일이 아닙니다. 때문에 구글 애널리틱스 같은 분석지원 도구가 필요하며, 특히 자체 투자가 힘든 중소기업이나 IT기술의 이해가 부족한 웹 비즈니스 마케터 등에 반드시 필요한 도구라고 할 수 있습니다.

최근에는 국내/외의 포털이나 온라인서비스 업체에서도 유사한 웹 로그 분석도구를 제공하기 시작하면서 다양한 도구 활용의 기회는 커졌습니다만 제공하는 리포트의 다양성과 분석의 충실도에서 아직은 구글 애널리틱스가 단연 앞서 간다고 할 수 있습니다.

구글 애널리틱스는 강력한 데이터 분석 기능을 직관적인 사용자 인터페이스로 제공하고 있어서 누구나 손쉽게 사이트 분석활동을 적용할 수 있습니다. 때문에 웹에서의 고객 움직임에 관심을 갖고 이를 통해 비즈니스 성과를 높이고자 계획하고 있다면 이 책이 솔루션이 될 것입니다. 비단 웹사이트 운영자뿐 아니라 비즈니스 오너, 기획자, 디자이너, 개발자, 마케터 등 관련된 모든 분야에서 활용 가능한 정보를 제공할 것입니다

이 책을 관통하는 메시지는 프랙티컬(Practical) 웹 로그 분석입니다.

이제까지 소개되었던 많은 책들이 효과적인 웹 로그 분석을 위한 기획과 구성 및 데이터 분석의 관점에서의 이론에 초점을 맞췄다면 이 책은 웹사이트를 운영하는 사람이라면 누구든 직접 그리고 어렵지 않게 자신의 웹사이트에 대해 분석을 실행해 보고 그 결과를 실제 비즈니스에 접목할 수 있도록 구글 애널리틱스의 다양한 분석관점과 활용법 및 최적화 방법과 사례를 담았습니다. 개정판에서는 다양한 리포트의 활용과 실천적 수행방법을 더욱 상세히 설명하고 있습니다.

이 책을 통해 구글 애널리틱스에 대한 이해를 높이고 웹사이트를 바라보는 통찰력이 높아지길 바라며 웹 로그 분석을 통한 비즈니스 목표 달성에 작은 도움이 되었으면 하는 바람을 가져봅니다.

참고로, 이 책에서 등장한 용어 중 일부가 다소 생소할 수 있으나, 추후 구글 애널리틱스 적용과정에서 혼란이 발생하지 않도록 가급적 구글 애널리틱스 사이트의 한국어 지원 페이지에서 정의한 용어명을 준용했습니다. 번역과정에서의 오류를 줄이기 위해 부단히 노력하였으나 부족한 부분이 있다면 저희 번역자들이나 에이콘출판사에 이메일로 알려주시면 큰 도움이 되겠습니다.

감사합니다.


[ 옮긴이 소개 ]

박종채
경북대학교를 졸업하고 쌍용정보통신, CJ 시스템즈에서 IT 서비스의 품질관리 분야에서 근무했으며 현재는 NHN에서 프로세스 개선 및 개발, 테스트 업무에 대한 정량적 분석업무를 수행 중이다. 소프트웨어 및 웹서비스에 대한 정량적 품질관리와 프로세스 개선에 관심이 많으며, 보이지 않는 개발활동이나 웹사이트 운영활동을 분석하고 정량화 및 수치화해서 비즈니스에 도움을 주는 일에도 관심이 많다.

이세현
덕성여자대학교 통계학과를 졸업하고, 쌍용정보통신, 팬택&큐리텔, NHN에서 SW 개발방법론, SW 프로세스 개선 및 품질관리, SW 엔지니어링, Quality Practice(품질지표) 적용 및 데이터 분석 관련 업무를 담당하였고, 현재는 NHN에서 설립한 일반사용자용 소프트웨어 분야의 인재 양성을 위한 교육기관인 NHN NEXT(http://nhnnext.org)에서 교수학습센터 소속으로 학사 업무를 담당하고 있다. 데이터를 기반으로 의미 있는 정보를 도출하는 일에 관심이 많으며, 최근에는 ‘자기주도 학습’에 대해 관심을 기울이고 있다.

목차

• 1부 웹사이트 성공 측정하기
  
  • 1장 웹 트래픽 정보의 중요성
    • 웹 사이트 측정이 필요한 이유
    • 웹 로그 분석이 제공하는 정보
    • 웹 로그 분석 시작
    • 웹 로그 분석으로 가능한 의사결정
    • 웹 로그 분석의 ROI
      • 웹 로그 분석에 얼마의 시간을 소요해야 하는가?
    • 웹 로그 분석을 통한 웹 트래픽 파악
    • 웹 로그 분석이 적합한 분야
    • 참고 자료
      • 구글에서 제공하는 리소스(무료)
      • 비 구글 리소스(무료)
      • 구글 애널리틱스 공인 파트너(유료)
    • 요약
      
  • 2장 다양한 웹 로그 분석 방법론
    • 페이지 태그와 로그 파일
    • 웹 로그 분석에서 쿠키의 역할
    • 웹 로그 분석 데이터의 정확성
      • 로그 파일에서 방문자 데이터에 영향을 미치는 요인
      • 페이지 태그에서 방문자 데이터에 영향을 미치는 요인
      • 쿠키를 사용할 때 방문자 데이터에 영향을 미치는 요인
      • 벤더 사이의 데이터 비교
      • 클릭당 지불 벤더의 수치와 웹 로그 분석 리포트가 일치하지 않는 이유
      • 데이터 해석 오류: 거짓말과 통계
    • 웹 로그 분석 데이터의 정확성 향상
    • 웹 로그 분석에서 개인정보 보호에 대한 고찰
    • 요약
      
  • 3장 구글 애널리틱스 특성, 효과, 한계
    • 구글 애널리틱스의 핵심 특성과 역량
      • 기본 특성
      • 고급 특성
      • 그 밖의 특성
    • 구글 애널리틱스 동작 방식
    • 구글 애널리틱스로 할 수 없는 것
      • 데이터 재처리
      • 입찰 관리
      • 비실시간 리포팅
      • 제3자 비용 데이터 불러오기
      • (구글 정책에 위배되는) 방문자별 추적
    • 구글 애널리틱스의 개인정보 보호
      • 일반적인 개인정보 보호 질문
    • 구글 애널리틱스의 차별화된 특성
      • IT 개발부서가 아닌 디지털 마케터에 타겟팅
    • 얼친 소프트웨어 소개
      • 구글 애널리틱스와 얼친의 차이점 비교
      • 구글 애널리틱스와 얼친 중에서 분석 툴을 선택하는 기준
    • 요약
      
• 2부 구글 애널리틱스 리포트 활용
  
  • 4장 구글 애널리틱스 인터페이스 활용법
    • 탐색 용이성과 초기 리포트 접속
    • 리포트 레이아웃 살펴보기
      • 차원과 지표
      • 조회 기간 선택
      • 그래프 간격 설정
      • 표 보기 변경
      • 데이터를 통한 이동
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      • 차트와 주석
      • 두 번째 칼럼
      • 표 정렬
    • 요약
      
  • 5장 주요 리포트 10가지
    • 대시보드
    • 주요 리포트 10가지
      • 지능형 리포트
      • 방문자: 지도 중첩
      • 전자상거래: 개요 리포트
      • 모션 차트
      • 벤치마킹 리포트
      • 목표와 유입 경로 리포트
      • 트래픽 소스: 애드워즈
      • 트래픽 소스: 애드워즈 키워드 리포트
      • 트래픽 소스: 애드워즈 키워드 게재위치 리포트
      • 콘텐츠: 인기 페이지 리포트
      • 콘텐츠: 사이트 중첩 리포트
      • 사이트 검색: 사용 리포트
    • 콘텐츠 리포트: $인덱스 계산 방법
    • 데이터 샘플링
    • 요약
      
• 3부 구글 애널리틱스 적용
  
  • 6장 구글 애널리틱스 시작하기
    • 구글 애널리틱스 계정 생성하기
    • 페이지 태깅
      • 구글 애널리틱스 추적 코드의 이해
      • GATC 배포
    • 백업: 데이터를 로컬에 복사하기
    • 계정과 프로필 사용법
      • 롤업 리포트
      • 롤업 리포트와 다중 프로필의 선택 기준
    • 에이전시와 호스팅 업체: 클라이언트 계정 생성
    • 애드워즈 데이터 가져오기: 애드워즈 계정 연결
      • 자동 태깅 활성화 후 테스트
    • 애드센스 데이터 가져오기: 애드센스 계정 연결
    • 자주하는 질문과 대답
    • 요약
      
  • 7장 구글 애널리틱스 고급 구현
    • _구글 애널리틱스의 메인 함수: trackPageview( )
      • 동적 URL을 추적하기 위한 가상 페이지뷰
      • 파일 다운로드를 추적하기 위한 가상 페이지뷰
      • 부분적으로 작성이 완료된 양식을 추적하는 가상 페이지뷰
      • 가상 페이지뷰와 대비 이벤트 추적의 비교
    • 전자상거래 추적
      • 보안 전자상거래 추적하기
      • 제3자 지불중계기관 사용
      • 반품 트랜잭션
    • 캠페인 추적
      • 방문 페이지 URL 태깅하기
      • 배너 광고 URL 태깅하기
      • 이메일 마케팅 캠페인 태깅하기
      • 유료 키워드 태깅하기
      • 전자 문서 내에 내장된 링크 태깅하기
      • 사용자 정의 캠페인 필드
    • 이벤트 추적
      • 이벤트 추적을 위한 셋업
      • 플래시 이벤트 추적
      • 로딩 타임 이벤트 추적
      • 배너와 기타 발신 링크를 이벤트로 추적
      • Mailto: Clicks를 이벤트로 추적하기
    • GATC 커스터마이징
      • 하위 도메인 추적
      • 복수 도메인 추적
      • 서브도메인과 복수도메인에서의 방문자 추적
      • 쿠키 데이터를 서브디렉터리로 한정하기
      • 타임아웃 제어
      • 키워드 무시 설정
      • 데이터 수집을 위한 샘플링 비율 제어
    • 요약
      
  • 8장 베스트 프랙티스 환경설정 가이드
    • 초기 환경설정
      • 기본 페이지 설정
      • 불필요 매개변수 제외
      • 전자상거래 리포트 활성화
      • 사이트 검색 활성화
      • 데이터 공유 설정 구성
    • 목표와 유입 경로
      • 목표 설정의 중요성
      • 유입 경로의 형태별 특징 이해하기
      • 목표와 유입 경로 설정 프로세스
      • 모든 단계의 URL이 동일한 유입 경로 유입 경로 추적하기
    • 세그먼테이션이 중요한 이유
    • 고급 세그먼트와 프로필 필터 선택
    • 필터링: 필터를 사용한 방문자 세그먼트
      • 필터 생성
      • 맞춤형 필터: 사용 가능한 항목
      • 가장 널리 사용되는 5가지 필터
      • 필터 순서 정하기
    • 보고서 세그먼트: 고급 세그먼트를 사용한 방문자 구분
      • 고급 세그먼트 생성
      • 맞춤 세그먼트의 예
    • 요약
      
  • 9장 구글 애널리틱스 조작법(Hack)
    • 조작이 필요한 이유
    • 구글 애널리틱스에서 인식할 수 있는 검색엔진 목록 커스터마이징
      • 신규 검색엔진 추가하기
      • 검색엔진 리스트 재작성하기
      • 구글 이미지 검색 추적하기
    • 방문자, 세션 및 페이지 라벨링
      • 맞춤 변수 구현
    • 에러 페이지 및 깨진 링크 추적하기
    • 클릭당 지불 네트워크로부터 리퍼럴 URL 추적하기
    • 사이트 중첩: 동일 페이지로의 링크 구분하는 방법
    • 특정 트랜잭션을 특정 키워드로 매칭하기
    • 다이렉트 다운로드 링크 추적하기
    • 전환이 발생한 리퍼러 변경하기
      • 전환이 발생한 이전 리퍼러 추적하기
      • 방문자의 처음과 마지막 리퍼러 추적하기
    • 롤업 리포팅
      • 롤업 거래 추적
      • 롤업 기법의 파장
      • 개선 팁: 페이지뷰 롤업으로 단순화하기
    • 요약
      
• 4부 방문자 데이터를 이용한 웹사이트의 개선
  
  • 10장 핵심 성과 지표(KPI)
    • 목표와 핵심 결과 설정
    • KPI 선택 및 준비
      • KPI
      • KPI 준비하기
    • KPI 표현하기
      • 세그먼트를 사용해 계층적 KPI 보여주기
      • 벤치마크 고려사항
    • 직무 역할별 KPI 예제
      • 전자상거래 매니저를 위한 KPI 예제
      • 마케터 KPI 예제
      • 콘텐츠 제작자 KPI 예제
      • 웹마스터 KPI 예제
    • 웹 2.0 환경에 적합한 KPI
      • 웹2.0에 관심을 갖는 이유
    • 요약
      
  • 11장 웹 로그 분석 실무
    • 수행 빈도가 낮은 웹페이지 식별 및 최적화
      • $인덱스
      • 상위 방문 페이지 활용(이탈률)
      • 유입 경로 시각화 사례연구
    • 사이트 검색의 성공여부 측정
    • 검색엔진 마케팅 최적화
      • 키워드 식별
      • 캠페인 최적화(지불 검색)
      • 방문 페이지 최적화와 SEO
      • 애드워즈의 광고 위치 최적화
      • 애드워즈의 시간대별 입찰 최적화
      • 애드워즈 광고 버전 최적화
    • 비전자상거래 웹사이트의 화폐화
      • 방법 1. 목표에 값 할당하기
      • 방법 2. 전자상거래 리포트 활성화하기
    • 오프라인 마케팅 추적
      • 오프라인 방문자 추적에 베니티 URL 사용하기
      • 오프라인 방문자 추적에 코드형 URL 사용하기
      • 오프라인 방문자를 추적하기 위한 검색 조합하기
      • 요약 및 사례연구
    • 웹사이트 옵티마이저 도구 소개
      • AMAT: 적합한 실험 방법
      • 테스트 유형 선택
      • 시작하기: 다변량 테스트 구현
      • 캘릭스 플라워: 다변량테스트 사례
      • 유튜브: 콘텐츠 제공 사이트의 다변량 테스트 사례
    • 요약
      
  • 12장 구글 애널리틱스와 서드파티 애플리케이션의 통합
    • 구글 애널리틱스 정보 추출
      • 자바스크립트를 이용해 CRM에 데이터 가져오기
      • PHP를 이용해 CRM에 데이터 가져오기
    • 구글 애널리틱스 내보내기 API 활용
      • 내보내기 API 사용하기 - 기본
      • API 애플리케이션 예시
      • API 적용 사례
    • 구글 애널리틱스로 전화 수신 추적하기
      • CallTrackID 사용법
      • CallTrackID 동작 방식
    • 웹사이트 옵티마이저에 구글 애널리틱스 연동하기
      • 연동 방법
    • 요약
      
• 부록 A 정규식 맛보기
• 부록 B 유용한 도구

정오표

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$인덱스 → 페이지 값 (현재 구글 애널리틱스에서 사용하는 용어로 변경합니다.)

[ p40 아래에서 5행 ]
온사이트 → 오프사이트

[ p131 아래에서 3행 ]
'이전 대비'라는 → '비교 대상'이라는

[ p141 그림 4.15 제목 ]
세그먼트 보기 예시 → 차트 옵션 - 여러 지표 상호 비교

[ p213 첫번째 문단에서 6행 ]
보여지구 → 보여지기

[ p327 아래에서 4행 ]
오른쪽 → 왼쪽

[ p373 위에서 5행 ]
선택가므로→ 선택하므로

[ p414 그림 10.9 ]
PDF 다운로드>>

[ p419 그림 10.11 제목 ]
신규방문 → 전환

[ p422 마지막 행 ]
신규 방문자가 246으로 줄었는데, 감소폭이 작긴 하지만 실제 감소이다. → 신규 방문자가 3명 늘어났지만, 같은 기간 재방문자의 증가로 비율은 오히려 감소했다.

[ p430 아래에서 4행 ]
프린트 광고 캠패인이 방문당 페이지 수나 → 구글 무료 검색

[ p430 아래에서 3행 ]
소셜 네트워크 사이트로부터 유입된 방문자의 방문당 페이지 수나 → 네이버 무료검색

[ p434 그림 10.18 아래로 2-4행 ]
대부분(56.95%)이 ~ 2% 등이다. → 대부분(90% 이상)이 최초 방문이며, 하루 전 방문 비율과 이틀 전 방문 비율은 1% 정도다.

[ p434 아래에서 6-4행 ]
고High(가장 최근 방문일 그룹)=7일 미만 중Medium(중간 단계 방문일 그룹)=8일~30일 사이 저Low(가장 오래전 방문일 그룹)=30일 이상

[ p435 참고 박스 1행 ]
스캐얼럴트 → 스캐얼러트

[ p444 그림 10.25 제목 ]
에러 페이지를 보여주는 상위 콘텐츠 리포트 → 사이트 검색 활용 정보 리포트

[ p564 박스 위로 1행 ]
말 그대로 무 → 말 그대로 무궁무진하다.

[2014. 06. 09]

373p: 11행 "선택가므로" → "선택하므로
408p: 6행 "방문수방부터" → "방문수에서"
416p: 8행 "지회사" → "자회사
573p: 23행 "인터라넷" → "인트라넷"
620p: 23행 "누나메트릭" → "루나메트릭"