마케터, CMO, CEO가 꼭 알아야 할 온라인 마케팅과 웹사이트 분석 가이드!

회사 내에 분석 문화를 구축하는 방법에 대해 다루는 책이다. 어떤 데이터를 수집할까라는 질문 이전에 왜 데이터를 수집해야 하는지 이유를 알아냄으로써 "분석을 위한 분석"이라는 오류를 피해야 한다. 이 책에 나온 내용대로 사업 목표, KPI(핵심 성과 지표), 금전 가치 부여 등 사업 상의 지표를 기준으로 데이터 수집과 분석을 실행한다면, 전자상거래, 리드 발생, 광고 캠페인 등 다양한 사업 활동에 대해 ROI를 높일 수 있을 것이다.


[ 소개 ]

지금 이 순간도 누군가 웹사이트에서 클릭을 한다. 사람들이 하는 행동과 클릭을 하는 사람들에 대해 가능한 한 모두 파악하는 일은 사업에 필수적이다. 저자들이 오랜 세월 동안 세계에서 가장 강력한 온라인 브랜드를 관리하던 경험을 통해 얻었던 설득력 있는 사업상의 교훈 중 첫 부분이다. 이 교훈은 임원, 마케터, 웹 관리자, 디자이너, 개발자가 사이트 방문자의 실제 행동에 근거를 두고 실행할 때 도움이 된다.

이 책은 웹 분석과 그 법칙이 조직 내에 ‘분석 문화’를 개발하는 데 있어서 필요한 방법뿐만 아니라 이유에 관해 설명한다. 왜 다양한 유형의 데이터를 수집하는가? 왜 전략이 필요한가? 왜 전략은 융통성이 있어야 하는가? 왜 데이터를 근거로 의미 있는 실행을 해야 하는가? 책 속에서 웹사이트의 실제 ROI를 제시하는 방법을 배우게 될 것이다.


[ 이 책에서 다루는 내용 ]

● 웹 분석 데이터를 이용해 전략적 결정과 기업 목표 설정을 돕는 법
● 웹사이트 기획 단계에서 필요한 질문 사항
● 데이터가 고객의 인식, 경쟁사에 대한 정보, 마케팅 비용에 영향을 주는 방식
● 데이터 해석을 도울 대행사를 선별하는 기준 수립
● 마케팅 노력의 성과 측정
● 조직의 분석 문화 정립

[ 저자 서문 ]

독자 여러분이 우리와 비슷하다면 고등학교 물리시간에 대해 생각나는 일 중 하나는 “모든 작용에는 동일한 힘의 반작용이 있다”는 문구일 것이다. 뉴턴의 운동 제3법칙이라는 사실도 생각날지 모르겠다. 뉴턴의 천재성은 자연발생한 우주, 그 속의 모든 작용과 요소를 고려해 단순한 법칙을 통해 복잡성을 통제했다는 점에 있다. 오늘날 우리는 모두 자연 발생한 우주처럼 점점 더 복잡해지는 인터넷을 설명하는 방법 때문에 고생하고 있다. 흥미롭게도 뉴턴의 법칙은 여전히 배울 점이 있다.

우리는 “모든 행위에는 지적인 반응을 할 수 있는 기회가 있다”는 웹 분석의 첫번째 법칙을 제안하고 싶다. 물리학을 통해 문을 밀면 문이 다시 되돌아올 것이라는 사실을 알고 있다. 온라인에서도 같은 사실이 적용된다. 즉 클릭을 하면 사이트는 어떤 식으로든 어떤 행위를 통해 반응할 것이다. 오늘날 마케팅에서 가장 중요한 문제 중 하나기도 하다. 사실 오늘날 ‘사업’상으로도 가장 중요한 문제 중 하나기도 하다.

『ROI를 높이는 실용 웹 분석』은 일단 마케팅 책이다. 마케터를 염두에 두고 마케터가 진정한 ROI를 웹 관련 투자로 제시할 수 있는 방식에 초점을 맞춰 썼다. 하지만 마케팅 책을 넘어 웹 디자인, 관리, 분석에 종사하는 모두를 위한 실용서기도 하다. 조직 구성원 모두에게 필요한 책이다. 이 책을 성공적으로 활용하려면, 웹 분석 ‘사용법’에 관한 책이 아니라 ‘이유’를 이해하는 데 도움이 되는 책이라는 사실부터 알고 넘어가야 한다. 이 책의 대상 독자라는 확신이 들지 않는다면 스스로에게 자문해보라. “고객이 온라인에서 회사와 상호작용을 하고 있는가?” 답이 “그렇다”라면 이 책을 읽어야 한다. 답이 “아니다”라면 ‘이유’를 자문해 본 다음 나중에 이 책을 다시 볼 수도 있다.

기본적인 전제는 웹사이트 사용자가 생성하고 있는 방대한 데이터에 명시적으로 통찰력이 담겨 있어서 사이트를 개선할 수 있는 실행을 확인할 수 있다는 것이다. 이 데이터는 단지 사이트 방문자가 생성한 클릭 이상이라는 점을 명심하는 일이 핵심이다. 고객의 태도와 인식(설문조사와 사용성 데이터), 경쟁자 데이터(사이트 트래픽 비교), 마케팅 데이터(광고 CTR과 검색 랭킹), 금융 데이터(멀티채널 영업비용)기도 하다. 이 모든 데이터는 마케팅 영역의 일부며 행동을 취할 때 소중히 여겨야 한다.

이 책에서는 끊임없이 이 전제와 추론으로 돌아갈 것이다. 즉 웹 분석은 누군가 데이터를 기반으로 행동을 취하지 않으면 진정한 가치가 없다. ‘실행’에 관해서는 무작위적인 행동이라는 뜻이 아니라 특정한 사업 목표가 유발하는 행위를 뜻한다. 즉 의미 있는 실행이다. 웹은 매시간 전 세계 방문자가 수십억 번 참여하고 있는 방대한 시스템이다. 그 상호작용은 방대한 양의 데이터를 생성하며, 그 데이터는 실제 가치를 부여해줄 수 있는 통찰력을 갈망하고 있다. 누군가 실행에 옮기지 않으면 데이터는 헛되이 수집한 셈이다.

여기서 다루는 주제는 수집해야 하는 데이터 유형부터, 의미 있는 분석을 도와줄 대행사를 선정하는 방법에 이르기까지 다양하다. 디자인과 창의성 외에 금전가치 부여와 KPI도 논의할 것이다. 마케팅은 이 모든 점을 한데 연결해 회사와 사업 개선을 위해 효과적으로 만든다. 인터랙티브 전략의 각 요소를 끊임없이 검토하고, 통합, 개선해야 한다. 웹에서의 성과는 끊임없는 축적 활동을 통해서만 나올 수 있다.

이 책의 구성

『ROI를 높이는 실용 웹 분석』의 각 장을 구조화해 논리적으로 앞 표지부터 쭉 읽을 수 있도록 연관성있게 구성 했지만, 개별 장으로도 가치가 있다. 1부는 오늘날 업계 관련 핵심 문제에 대한 고차원적인 관점을 제시한다. 앞으로 이어질 모든 토론의 무대를 설치하는 1장에서 큰 그림을 찾을 수 있을 것이다. 1장의 초점이 상당 부분 마케팅과 마케팅 주제기는 하지만 웹사이트가 어떻게 해서 현대 사업의 근본적인 요소가 되어 왔는지 이해하는 데 관심이 있는 독자라면 모두에게 적용될 수 있다. 2장은 전반적인 주제를 더 깊이 파고들어 성과 마케팅에 대한 토론을 시작한다. 현재 조직에서 마케팅 성과를 어떻게 측정하는지 생각해본 다음, 주요 장을 읽은 후에 다시 생각해보라.

2부(3장과 4장)는 분석 문화로 주제가 옮겨간다. 조직이 어떻게 기능하는지에 대해 어느 정도 미묘한 주제를 건드린다. 2부의 상당 부분이 각 인력의 업무와 업무 개선의 여지에 관한 내용이다. 조직에 대해 숙고해보면 일부 독자에게 친숙할지도 모르겠다. 모두를 위해 주변 환경을 샅샅이 조사하고 이 책과 전반적인 웹 분석에서 가장 많은 가치를 끌어내는 방법을 결정할 시간이다.

가장 힘든 일은 3부에서 시작된다. 여기서부터 웹 분석의 기본 원리 작동이 시작된다. 각 장은 논리적으로 차례차례 자사의 문제를 해결하는 방식과 거의 마찬가지로 흘러간다. 일단 5장에서는 방법론의 개요를 제공한다. 겉보기에는 단순할 수도 있지만 일간으로 해야 하는 의사결정마다 근거를 제공한다. 6장에서는 사업목표와 KPI(핵심성과지표)를 통해 성과 측정의 개념에 대해 논의한다. KPI는 이 책 전반에서 논의하지만 곧 모든 미팅에서 논의할 준비가 될 것이다.

웹 분석을 실행 가능하게 하는 모든 노력은 회사를 위해 더 많은 매출과 수익을 유도하려는 의도일 가능성이 크다. 7장에서는 금전가치 부여에 대해 논의하고 그 측정을 위한 실행 모델을 제공한다. CFO를 위해 여기 나온 정보의 사본 제작(아니면 한 권 구매!)을 제안한다.
8장과 9장은 중요한 데이터 유형에 이어 데이터 분석과 보고 시스템에 초점을 맞춘다. 여기서는 분석 보고서 작업을 할 때 유용한 용어를 많이 발견할 것이다. 10장에서는 다시 한번 고차원 관점에서 우선순위를 다룬다.

11장의 또 다른 이름은 ‘실행’일 수도 있다. 최적화는 급속도로 형성 중인 훈련 방법이며, KPI를 향상시키고 사업 목표를 달성하기 위해 계속 실행하는 문제일 뿐이다. 가장 중요한 주제라고 생각되며, 일단 이 장을 끝내고 논의한 방법 중 일부를 구현하기 시작한다면 우리와 같은 의견일 것이라 믿는다.

마지막으로 4부는 모든 일을 실행해 사업을 변화시키는 마지막 단계다. 이 일의 핵심은 인터랙티브 대행사, 소프트웨어 판매업체 등 자사 외부의 회사들과 함께 하는 일이다. 웹 분석 생태계의 중요한 참여자이기에, 성공적으로 참여시킬 방법을 이해해야 한다. 12장과 15장은 그런 참여의 기본을 다룬다. 13장은 크리에이티브 프로세스의 신비를 깊이 파고들며 잠재적으로 적대적일 수 있는 디자이너와 맞서고 새로운 제휴업체들과 협력할 힘을 줄 것이다. 14장에서는 훌륭한 팀을 구축하는(혹은 그 일원이 되는) 방법과 웹 분석을 사업의 본질적인 일부로 만드는 방법을 찾을 수 있을 것이다.

이 책을 읽으면서 온라인 마케팅이 제기하는, 무엇보다 중요한 사업 관련 기초를 다지기 위해 필요한 경우에는 자주 이전 장으로 돌아가서 참조하라고 권장한다. 책 전반에 걸쳐 조직 내에서 구축해야 하는 ‘분석 문화’를 우리 스스로도 가능한 한 많이 언급할 것이다.

지난 8년간 작은 벤처부터 마이크로소프트, 나이키, 포드 같은 글로벌 회사에 이르기까지, PBS와 같은 비영리 브랜드부터 컨버스 같은 아이콘 브랜드에 이르기까지 수십 곳의 회사와 일해왔다. 그리고 각 업체와 함께 일하면서 현명한 결정을 내리고 효과적인 실행을 하는 방법을 더 많이 배우게 됐다. 이 책을 통해 지식을 공유해서 회사가 성공하도록 돕고자 한다.

마케터와 마케터처럼 생각하고자 하는 사람들에게 이 책은 웹 분석 분야에서 아직 모양을 채 갖추지 못한 훈련 방법을 고전적인 마케팅과 브랜딩이라는 더 넓은 문맥에 적용하는 데 도움이 될 것이다. 정보가 될 만한 내용을 발견해 더 나아가 실행할 수 있는 힘을 얻기를 기대한다.


[ 저자 소개 ]

제이슨 버비
제이슨 버비는 미국 전역의 장기적인 고객을 위해 데이터를 기반으로 사업 노력을 실현하는 웹 관련 사업 컨설팅 업체 ZAAZ의 최고 분석 및 최적화 임원(CAOO)이다. 제이슨은 성과에 대한 스코어카드, A/B나 다양한 변형 테스트, 도구 재설정 등 여러 기술을 사용해 업체가 웹 분석 데이터를 더 잘 이용해 사이트의 사업적인 성과를 향상시키도록 돕는다.
제이슨은 이트레이드, 포드, 소니, 페이팔/이베이, 블록버스터, 워싱턴 뮤추얼, 로이터, T 모바일, 컨버스, 알래스카 에어라인, 마이크로소프트, 스프린트, 리바이스, 퀘스트, 홀마크, 닌텐도, A&E 텔레비전 네트웍스와 함께 일해왔다. 또한 세계 각국의 컨퍼런스와 세미나에서 자주 강연을 하며, 웹 분석의 효과적인 사용에 대한 의견을 전파하는 데 기여하고 있다.
제이슨은 지난 몇 년간 여러 웹 분석 책에 기고를 해왔다. 게다가 지난 4년간 클릭즈에 웹 분석 칼럼을 써왔고 웹분석협회 표준위원회의 공동의장이다.

셰인 애치슨
1998년 셰인 애치슨은 ZAAZ를 공동 창업해 개인의 힘과 웹 기술의 전망에 대해 존중하고 가치를 전달하는 웹 서비스에 대한 다양한 접근 방식을 옹호해 왔다. CEO로서 셰인은 금융 서비스 선도 업체, 소비자 브랜드, 벤처, 비영리조직, 지역공동체 기반의 단체와 일한다는 회사의 장기적인 전략적 비전을 이끌어 인터넷의 잠재력과 사업에 미치는 그 의미심장한 영향을 실현하는 데 기여하고 있다.
셰인은 8년 이상 웹 마케팅, 디자인, CRM 분야에서 전략 컨설팅, 사업 개발, 고문 경험을 지니고 있다. 디즈니, 폭스 텔레비전 네트워크, 마이크로소프트, 내셔널 지오그래픽, PBS, 워너 브러더스, 보잉, 워싱턴 뮤추얼 등의 고객을 위해 매력적인 온라인 경험의 개발 노력을 주도해왔다.
ZAAZ에서 셰인의 책임은 회사의 전반적인 전략 설정, ZAAZ 브랜드와 서비스 제품 커뮤니케이션부터 고객과의 작업, 제휴 주도, 기업문화 양성까지 다양하다. ZAAZ 외에도 미디어와 연설 참여를 통해 의미 있고 효과적인 방문자 중심의 디지털 전략을 계속 옹호해왔으며, CREDO와 AIGA 등 주요 컨퍼런스와 기업 협회의 기조 연설을 해왔다.

ZAAZ
ZAAZ는 세계에서 가장 강력한 브랜드들이 성과 기반의 디자인, 분석, 최적화 서비스를 통해 온라인에서 성장하는 데 도움을 주고 있다. 풀서비스 인터랙티브 대행사로서 ZAAZ는 웹 전략, 디자인, 개발, 사용자 경험, 분석, 최적화를 마이크로소프트, 포드 모터, 컨버스 등의 글로벌 1,000대 업체에 제공한다. 1998년에 창립된 ZAAZ는 시애틀, 포틀랜드, 디트로이트에 사무실이 있다. ZAAZ는 WPP 그룹의 자회사다. 더 자세한 정보를 알고 싶다면 www.zaaz.com이나 www.webanalytics.com을 방문하라.


[ 옮긴이의 말 ]

이름에 분석이라는 단어가 들어간 팀에도 몇 년 동안 있어 봤지만 막상 클릭스트림 이외의 통계를 접한 경험이라면 짧은 BI(Business Intelligence) 툴 경험이었던 것 같다. 당시 모 업체의 OLAP 툴을 이용해 인구통계, 트래픽, 매출 간 교차 분석이 가능한 점을 확인하고 그 이전의 검색 통계 작업이 얼마나 초보적인 단계였던지 부끄러웠던 경험도 있다.

하지만 당시 더 놀라웠던 점은 모든 분석 작업 이전에 사업 목표에 해당하는 가설을 세우고 분석 작업을 지시했던 관리자였다. 이 책의 교훈과도 일치하듯 분석을 위한 분석에 빠지지 않으려면 먼저 목표가 무엇인지 명확히 이해하고 구성원 간에 교감이 있어야 한다. 이런 단순한 교훈을 잊거나 애초에 이해하지 못하는 관리자를 그 동안 여럿 만나왔다.

이 책은 이런 관리자를 위한 책이다. 동시에 목표를 세우기도 전에 분석 도구부터 구매하는 관행을 경계하기 위한 책이기도 하다. 개인적으로 시중에서 무료로 구할 수 있는 무료 분석 도구도 거액의 BI 도구만큼이나 기업 환경에 따라 효율적일 수 있다는 사실을 체득했다. 직접적인 경험은 아니지만 잘못된 업체 선정으로 유지보수에 어려움을 겪는 회사도 본 적이 있다. TCO를 감안하지 않아 이런 문제가 생겼는데 이 책을 통해 체크리스트를 미리 확인했다면 방지할 수 있는 문제였을 것이다.

회의실에서 디자인 시안을 놓고 개인적인 취향에 따라 멋대로 의사결정을 하는 관리자는 디자이너와 협업해야 하는 업종에 종사하는 사람이라면 날마다 경험하는 일일지도 모른다. 그런 무의미한 대화를 피하기 위해서도 이 책은 통찰력을 제시할 것이다.

마지막으로 어디에선가 BI 도구에 대해 교육하고 있을 옛 기술 선임 동료에게 감사의 말을 전하고 싶다. 덕분에 짧은 시간에 많은 깨달음을 얻었던 것 같다.


[ 옮긴이 소개 ]

최윤석
서울대학교 불어불문학과를 졸업했으며, 같은 과 석사과정을 수료했다. 2001년부터 2006년까지 검색업체 엠파스에서, 2006년부터 2007년까지 소셜 네트워크 및 메신저 업체 SK 커뮤니케이션즈에서 근무했다. 소셜네트워크 업체 링크나우를 거쳐 현재 KTH 검색서비스팀에 재직 중이다. 역서로는 『블로그 히어로즈』(2008년, 에이콘출판)와 『엘비스 끝나지 않은 전설』(2006년, 이마고)이 있다.

목차

• 1부 온라인 마케팅의 변화하는 지평
  
• 1장 큰 그림
  • 새로운 마케팅 트렌드 34
    • 소비자 혁명 35
    • 오프라인 마케팅에서 온라인으로의 이행 38
    • 즉각적인 브랜드 구축(과 파괴) 41
    • 리치 미디어와 무한한 다양성 43
  • 분석 원칙 45
    • ROI 마케팅 46
    • 혁신 47
  • 덧붙이는 말 48
    
• 2장 성과 마케팅
  • 데이터와 디자인 50
    • 오늘날의 웹 디자인 50
  • 웹 시상식의 허위 51
    • 시각 디자인이 잘못되어갈 때 52
    • 데이터가 잘못되어가는 곳 54
  • 논리와 창조성을 조율하는 성과 기반의 디자인 56
    • 스타 파워 문제에 관한 사례 연구 57
    • 마케팅을 완전히 망각하는 사례 연구 58
  • 요약 59
    
• 2부 분석 문화로의 이행
  
• 3장 분석 문화의 의미
  • 데이터 기반 조직이란 무엇인가? 64
    • 데이터 기반의 의사결정 65
    • 역동적인 우선순위 조정 66
  • 웹 분석에 대한 관심 키우기 68
    • 웹 분석 실행 위원회 조직 69
    • 작은 성공으로 시작하기 70
    • 직원들의 힘을 기르기 71
  • 분석 팀 외의 팀에 미치는 영향 73
  • 크로스채널에 대한 시사점 75
  • 데이터 활용 수준 평가에 관한 질문 리스트 76
  • 요약 78
    
• 4장 장애물 피하기
  • 분석에 개입할 필요가 있는가? 80
    • 분석에 대한 개입 1단계: 문제에 대한 인정 80
    • 분석에 대한 개입 2단계: 스스로가 문제라는 사실을 인정하라 83
    • 분석에 대한 개입 3단계: 기업의 문제라는 사실에 동의하라 84
  • 실제 괴리를 극복하는 복구의 길 85
    • 문제 1: 확립된 프로세스와 방법론의 부족 86
    • 문제 2: 적절한 KPI와 메트릭스 확립의 실패 86
    • 문제 3: 데이터의 부정확성 87
    • 문제 4: 데이터 과잉 90
    • 문제 5: 변화의 영향력에 대한 금전가치 부여 능력 부재 91
    • 문제 6: 기회의 우선순위 설정 능력 부재 92
    • 문제 7: 제한된 데이터 접근 92
    • 문제 8: 부적절한 데이터 통합 93
    • 문제 9: 너무 무리한 시작 94
    • 문제 10: 목표와 KPI 결부의 실패 95
    • 문제 11: 통찰력에 근거를 둔 실행 계획의 부재 96
    • 문제 12: 전담 인력과 임원 지원의 부족 97
  • 요약 98
    
• 3부 입증된 성공의 공식
  
• 5장 데이터 기반 조직을 위한 준비
  • 웹 분석 방법론 102
  • 웹 분석의 네 단계 103
    • 사업 메트릭스(KPI)의 정의 103
    • 보고서 104
    • 분석 105
    • 최적화와 실행 106
  • 결과와 재도전 106
  • 요약 107
    
• 6장 사이트 목표, KPI, 주요 메트릭스의 정의
  • 전반적인 사업 목표 정의 110
  • 사이트 목표 정의: 전환 퍼널 111
    • 인식 112
    • 관심 112
    • 고려 112
    • 구매 113
    • 웹사이트 목표와 마케팅 퍼널 113
  • 핵심 성과 지표(KPI)에 대한 이해 114
    • KPI 구성 115
    • KPI 타깃 설정 118
  • 사이트 종류별 일반적인 KPI 119
    • 전자상거래 119
    • 리드 발생 121
    • 고객 서비스 123
    • 콘텐츠 사이트 124
    • 브랜딩 사이트 126
  • 요약 127
    
• 7장 사이트 행동의 금전가치 부여
  • 금전가치 부여의 문제 130
    • 사례 연구: 금전가치 부여와 동기부여 130
  • 웹의 금전가치 부여 133
    • 금전가치 부여가 회사를 도울 수 있는 10가지 방법 135
    • 금전가치를 부여하는 방법 135
    • 금전가치 부여 모델의 조합 138
  • 사이트 유형과 행동별 금전가치 부여 141
    • 전자상거래 기회 141
    • 리드 발생 144
    • 고객 서비스 146
    • 광고 지원 콘텐츠 사이트 148
  • 요약 150
    
• 8장 적절한 데이터 추출
  • 주요 데이터 유형 152
    • 경고: 데이터 스모그 피하기 152
    • 행동 데이터 153
    • 행태 데이터 154
    • 행동, 행태 데이터의 균형 154
    • 경쟁 관계 데이터 156
  • 부수적인 데이터 유형 159
    • 고객과의 상호작용과 데이터 159
    • 서드파티 조사 160
    • 사용성 벤치마킹 161
    • 휴리스틱 평가와 전문가 리뷰 161
    • 커뮤니티 기반의 데이터 162
    • 데이터 유형의 활용 163
  • 다른 업체와의 성과 비교 164
  • 상대적인 지표란 무엇인가? 166
    • 상대 지표의 사례 166
  • 고객 참여 167
    • 방법론: 조직 전반에 걸친 지표 활용 168
  • 사례 연구: 다양한 데이터 유형을 이용한 사이트 성과 개선 171
  • 요약 173
    
• 9장 사이트 성과 분석
  • 분석과 보고 176
    • 도구 탓을 하지 마라 177
  • 분석 사례 178
    • 기회를 찾기 위한 구매 프로세스 분석 179
    • 기회를 찾기 위한 리드 발생 프로세스 분석 182
    • 사이트 내 검색이 무엇을 알려주는지에 대한 이해 183
    • 홈페이지의 효과 측정 185
    • 브랜딩 콘텐츠의 효과 측정: 브랜딩 메트릭스 186
    • 캠페인 도달 페이지의 효과 측정 188
  • 행동상의 차이를 확인하기 위한 트래픽 세분화 190
    • 방문자 세분화 190
    • 사례 연구: 금융 서비스 제공업체의 세분화 191
  • 오프라인 전환의 원인 분석 192
    • 온라인 제휴사 영업 대행과 오프라인 레퍼럴 추적 192
    • 영업 대행사에 대한 오프라인 대행 추적 193
    • 콜센터 방문자 추적 193
  • 전환 지연 194
    • 전환 지연 추적 195
    • 적절한 시기의 보고 196
  • 요약 197
    
• 10장 우선순위 부여
  • 어떻게 우선순위를 부여하는가 200
    • 동적인 우선순위 부여의 원칙 200
    • 자원에 대한 전통적인 우선순위 부여 201
  • 동적인 우선순위 부여 203
    • 동적인 우선순위 부여 점수표 204
    • 동적인 우선순위 부여의 실제 205
  • 잠재적인 영향력 전망 207
    • 기회 간의 비교 208
    • 회사를 동적인 우선순위 부여로 유도하는 법 209
    • 흔한 변명에 대한 극복 210
    • 결론 211
  • 요약 211
    
• 11장 분석에서 사이트 최적화로의 이행
  • 테스트 방법론과 도구 214
    • A/B 테스트 214
    • A/B/n 테스트 214
    • 다양한 변형 테스트 215
    • 테스트 유형을 고르는 법 216
    • 테스트 도구 216
  • 테스트 대상 217
    • 테스트의 우선순위 부여 218
    • 성공적인 테스트 구성 219
    • 테스트 사후 분석의 이해 220
  • 세분화 그룹별 성과 최적화 221
    • 사례 1: 행동 기반 테스트 221
    • 사례 2: 요일 테스트 222
  • 최적화 기획 222
    • 최적화 예산 223
    • 성공적인 최적화 팀에 필요한 스킬 224
  • IT 회의론의 극복 226
    • IT 부서는 프로세스를 이해하지 못한다 227
    • 테스트의 우선순위 부여 227
    • 임원진의 지원 부족 227
    • 성공과 실패를 통한 학습 228
    • 좋은 결과와 나쁜 결과를 통한 학습 229
    • 학습 과정의 시행착오에서 벗어나는 방법 230
    • 입소문의 확산 230
  • 테스트 사례 230
    • 가격 231
    • 프로모션 232
    • 메시지 233
    • 페이지 레이아웃 234
    • 새 사이트 런칭이나 새 기능 234
    • 사이트 내비게이션과 택소노미 235
  • 요약 237
    
• 12장 대행사
  • 도대체 왜 대행사를 쓰는가? 240
  • 대행사 찾기 241
  • RFP 작성 243
    • 도입과 회사 배경 244
    • 작업 범위와 사업 목표 246
    • 일정 248
    • 재정 249
    • RFP의 나머지 부분: 적절한 질문 250
  • 상호적인 목표: 성공 252
    • 작업 253
    • 대행사의 비결 255
  • 요약 256
    
• 13장 크리에이티브 개요
  • 크리에이티브 개요란 무엇인가? 258
    • 개요 259
    • 데이터 기반 개요의 구성요소 259
    • 크리에이티브 개요 메트릭스 260
  • 분석과 창의성 261
    • 인터랙티브 디자인 주기 262
  • 크리에이티브 개요 샘플 263
    • 크리에이티브 개요: robotwear.com 263
  • 요약 268
    
• 14장 웹 관련 팀의 충원과 튜닝
  • 훌륭한 웹 애널리스트의 스킬 270
    • 기술적인 전문성과 해석적인 전문성 271
    • 핵심 웹 애널리스트 스킬 271
    • 웹 애널리스트의 역할 272
  • 웹 분석 팀 구성: 내부와 외부의 팀 273
    • 비용 추산 274
    • 핵심적인 분석 관련 직위 275
    • 영향력 있는 집단의 확장 275
    • 내부 팀과 외부 팀 276
  • 웹 애널리스트의 교육과 훈련 277
    • 웹 분석 협회 278
    • 컨퍼런스 278
    • 브리티시 컬럼비아 대학의 과정 279
    • 게시판 279
    • 클릭즈 등의 여러 온라인 미디어 279
    • 블로그 279
    • 웹 분석 수요 모임 280
    • 판매업체 교육 280
    • 제휴 대행사 280
    • 실무 경험 281
  • 요약 281
    
• 15장 제휴사
  • 분석 도구 판매업체를 선택하는 시기 284
  • 도구 선택의 방법론 285
    • 리뷰 위원회 구성 285
    • 일정 수립 286
  • 판매업체 리뷰와 선택 기준 286
  • 웹 분석 판매업체에 대한 10가지 질문 289
    • 무료 도구와의 비교 290
    • ASP 혹은 소프트웨어 버전 290
    • 데이터 수집 291
    • 소유에 대한 총 비용 292
    • 지원 293
    • 데이터 세분화 293
    • 데이터 익스포팅과 옵션 294
    • 데이터 통합 295
    • 미래 295
    • 레퍼런스 296
  • 요약 296
  • 결론 297
    
• 부록 A 웹 분석의 ‘빅 3’ 정의
  • 용어 정의 방법 300
    • 정의를 위한 프레임워크 개요 301
  • 용어: 순방문자 301
  • 용어: 방문/세션 302