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책소개
목차
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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 |
저자 소개
저자 : 에릭 피터슨(Eric T. Peterson)
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(http://www.webanalyticsdemystified.com)"로, 웹데이터 분석 분야의 초석을 다진 책이다. 이 책 덕분에 세계 최초로 웹데이터 분석 토론 그룹(http://www.webanalyticsdemystified.com/discussion_list.asp)을 설립하는 계기를 갖기도 했다.
역자 : 김태경
홍익대학교에서 컴퓨터공학과 시각디자인을 전공했다. 1999년~2004년에 걸쳐 컴퓨터공학과내 유닉스 시스템 및 서버를 운영했으며, 여러 웹사이트를 제작/운영한 경험을 갖고 있다. 번역서로 『TCP/IP 네트워크 관리, 개정3판』(한빛미디어, 2003)과 『리눅스 서버 관리 HACKS 100』(한빛미디어, 2003)이 있다. 최근에는 Social Network, Information Aesthetic, 분산 시스템 등에 흥미를 갖고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2006년 11월 10일
- 쪽수, 무게, 크기
- 452쪽 | 844g | 190*237*30mm
- ISBN13
- 9788979144444
줄거리
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이 책은 원한다면 처음부터 끝까지 읽어볼 수 있다. 하지만 각 핵은 각자가 하나의 독자적인 내용을 담고 있기도 하므로, 자신이 관심 있는 것만 골라 읽어도 상관없다. 그리고 각 핵에서는 서로 필요한 부분에 대해서 다른 핵을 찾아볼 수 있도록 표시해주고 있으니 이를 적극적으로 활용하자.
웹데이터 분석은 100개의 핵으로 나타낼 수 있는 것보다 실제로는 훨씬 무궁무진하다. 이 책에서는 온라인쇼핑몰, 광고, 고객지원, 리드 생성의 네 가지 비즈니스 모델에 주안점을 두고 내용을 전개해 나간다. 이 책은 다음과 같이 일곱 장으로 구성되어 있다. 1장. 웹사이트 데이터 분석 기초 1장에서는 웹데이터 분석에서 가장 중요한 것들을 짚고 넘어간다. 특히 웹데이터 분석에 처음 발을 디딘 사람을 위해 전문용어와 기술적인 부분에 대해 설명하고, 웹데이터 분석 업체 선택 과정도 살펴본다. 2장. 구현과 설정 2장에서는 자신의 웹사이트에 웹데이터 분석 솔루션을 구현하는 것에 대한 설명을 이어나간다. 데이터 소스별 차이점, 데이터 통합, 개인정보보호 정책, 웹로봇으로 인한 영향 등에 대해서 살펴본다. 3. 온라인마케팅 웹사이트 데이터 분석을 하는 목적 중 하나는 마케팅 투자비용을 평가하기 위해서다. 즉, 배너광고, 이메일, 키워드광고 등에 지출한 비용의 효과를 직접 확인함으로써 어느 마케팅 방법에 초점을 맞춰야 할지를 알 수 있다. 4장. 웹사이트 사용성 평가 웹사이트를 만든 사람들은 자신이 만든 사이트가 당연히 사용하기 쉽고 이해하기 쉽다고 믿는다. 하지만 사실은 전혀 그렇지 않다. 다행히 웹사이트 데이터 분석 프로그램이 사용성과 관련된 데이터를 수도 없이 제공해줄 수 있다. 이를 활용하면 사용성을 상당히 개선할 수 있다. 5장. 기술적 데이터와 인구통계 데이터 5장에서는 웹데이터 분석 프로그램을 사용해서 디자인 및 구성 등을 개선하는 방법에 대해 알아본다. 6장. 웹데이터 분석과 온라인쇼핑몰 여러 가지 인터넷 비즈니스 모델이 있는데, 유독 소매시장 모델(온라인쇼핑몰)에 대해서 한 장 전체를 할애했을까? 바로 온라인쇼핑몰의 특성상 관심이 많을 수밖에 없으며, 비용도 훨씬 많이 쏟아 붓고 있기 때문이다. 이 장에서는 쇼핑카트, 체크아웃 과정, 고객의 생애가치 등의 측정수단을 다룬다. 7장. 주요성능척도(KPI) 웹데이터 분석 프로그램은 단순히 인터페이스만 제공해주면 된다고 생각하는 회사가 많다. 하지만 그것만으로는 절대 충분치 않다. 이러한 데이터를 좀 더 이해하기 쉬운 형태, 분석된 결과로 보여주어야 효과가 있다는 것을 여러 사례가 증명하고 있다. 이 장에서는 주요성능척도에 대해 알아보고 이를 어떻게 활용할 것인지에 대해 생각해본다. |
출판사 리뷰
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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. |
