전환율의 분자와 분모값을 이해하나요?
데이터 분석 서비스의 지표 이해하기
안녕하세요, 뷰저블입니다. 오늘은 데이터 분석을 하면서 가장 많이 접하게 되는 ‘지표’에 대한 이야기를 해보려고 합니다.
여러분, 혹시 서비스가 제공해 주는 데이터 결과값이 어떻게 산출되는 지 알고 계신가요? 결과를 통해 인사이트를 도출하는 것도 중요하지만, 해당 결과값이 어떻게 계산됐는지 아는 것도 매우 중요하답니다! 데이터 분석 목적과 부합하는 인사이트를 올바르게 도출하기 위해서 말이죠!
지표가 어떻게 계산되는 지 아는 것이 중요한 이유!
전환율을 예로 들어 설명해 드릴게요.
일반적인 전환율 계산법
전환율(Conversion Rate)을 단순히 세션이나 순 방문자 수 단위로 계산하여 구하고 있진 않으신가요?
예를 들어 ‘구매 전환율=구매 세션 수÷전체 세션 수’, 혹은 ‘구매 전환율=구매 UV 수÷전체 UV 수’와 같은 공식으로 말이죠. 구글 애널리틱스에서는 보통 이런 수식으로 전체 전환율을 구하고 있는데요, 전체 1,000회의 세션이 발생하였는데 그중에서 150회의 세션이 구매를 일으켰다면 전환율은 1.5%가 됩니다.
구글에서 ‘전환율’을 검색했을 때 가장 상단에 뜨는 내용도 ‘사이트를 방문한 사람 중, 소정의 유도된 행위를 한 방문자의 비율’이라고 적어놓고 있네요.
뷰저블은 여기서 한 가지 질문을 던지고자 합니다.
이것이 정말 여러분의 사업에 도움 되는 전환율에 해당하나요?
이번 글에서는 전환율을 예로 들어, 지표의 분자와 분모 값을 설명해 드리려고 합니다. 이제껏 데이터 분석 서비스에서 산출된 결과값을 당연하게 받아들이고 있으셨다면, 이번 기회에 분자와 분모 값을 검토해 보는 것은 어떨까요?
목적에 따라 다른 관점에서 분자와 분모 값을 검토하는 방법, 뷰저블과 함께 알아보고 싶으시다면 아래 블로그에서 전체 글을 확인해 주세요! :)
내가 보고 있는 데이터 결과의 계산 방법을 어떻게 검토해야 할 지, 모르겠다면?
뷰저블이 도와드릴게요!
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