[Coursera] Digital Analytics for Marketing Professionals W2

https://www.coursera.org/learn/marketing-analytics/home/welcome 

Digital Analytics for Marketing Professionals: Marketing Analytics in Theory

by University of Illinois at Urbana-Champaign

Week 2 

====== The Basics of Web Analytics =======

이번 강의의 5가지 요약

1. 다양한 데이터 소스 

2. 쿠키와 태그

3. 데이터 수집 

4. 조직의 사이즈에 따른 데이터 분석 구분 

5. 분석 시 책임감 있는 데이터 사용

그리고 분석툴들의 소개

강의 요약 ------------------------------------------------------

데이터 소스로는 트래픽, 서버 실적, 거래, 사용성, 사용자 제줄 정보 들이 있고 

각 데이터들은 고객이 사이트를 이용하면서 쿠키와 태그를 사용하여 데이터를 수집 할 수 있도로 되어 있다. 

간단히 

쿠키는 사용자가 사이트 진입시 사용자에게 부여되는 간단한 텍스트 문서로 임시 파일이라고 생각하면 쉽다. 

태그는 사이트 내에, 광고, 소셜, 검색 등등에 태그를 삽입하여 사용자의 이용을 분석 서버에 저장하고 분석하기 위한 코드 이다.

분석 리포트 생성

사용자의 로그파일, 분석서버의 데이터베이스 등에 의존하여 리포트를 생성한다. 

데이터 피라미드

수집되는 데이터의 종류에 따라 가치를 나눌 수 있는데 

특정 사용자의 정보를 상세하게 구분 할 수 있을 수록 가치있는 데이터가 된다.

Hit -> page views -> visits -> unique visitors -> uniquely identified visitors 

조직의 사이즈에 따른 데이터 분석 구분 

작은 기업 (고객확보에 중점)

신규 고객 확보 (cost per acquisition)

(광고) 클릭률 (click-through rate)

신규 방문자 (percent new visits)

중간 기업 (고객들의 행동에 중점)

이턀률 (bounce rate)

페이지 뷰 (page depth)

충성도 (loyalty)

사이트에서 일어나는 각 이벤트들의 통계 (events / visit)

구매 실패 비율 (checkout abandonment rate)

대규모 기업 (실제 매출, 성과에 중점)  

구매 전환률 (macro conversion rate)

소규모 목적 전환률 (micro conversion rate)

방문자 별 목표달성 (per visit goal value)

구매 전환 평균 시간 (days to conversion)

광고, 미디어, 마케팅의 구매 전환률 (percent assisted conversions)

분석 툴 

분석툴은 다양하게 존재 하나 데이터 양에 따라 

대규모 기업용, 특정 부분에 대한 해결, 분석 가젯 이 존재 한다. 

분석 툴 사용

다변량, ab 테스트용 

상호 영향력 확인

사이트 최적화

미디어 최적화

기업 사이즈별 분석 카테고리 중요도

clickstream analysis, outcomes analysis, voice of customer 의 경우 모든 기업에게 필요하지만 

기업 사이즈 별로 우선순위를 높여야 하는 카테고리가 있다. 

(작은기업) clickstream analysis 

(중간기업) outcomes analysis

(대규모기업) voice of customer

(옵션) experimentation / testing 

(옵션) competitive intelligence

나머지 특정 분석툴에 대한 소개는 강의를 참고