액션 영화에서 배우는 웹분석 전략
브렌트 다익스 지음, 최윤석 옮김/에이콘출판
추천 대상 : 전체적이고 기본적인 조언을 받고 싶은 초보 웹분석가
추천 정도 : ★ ★ ★ ☆
추천 사유 : 이 책에 대한 극찬을 봐서 좀 기대했었는데 그 정도는 아니다. 이런 류의 '전체적이고 기본적인 조언'을 해주는 책은 이미 몇 권 봤기 때문이다. 하지만 그런 류의 도서를 한 번도 안 본 사람이라면 볼 만하다고 생각한다. 실제 웹 분석 방법보다는 프로세스, 마인드, 조직에서의 관계에 대한 조언이 주를 이루고 있다. 아, 참고로 번역이 아주 거지 같다. 번역가가 똑바로 일을 했다면 비문은 없어야 하지 않나...
발췌
1장 워너 메이커의 말은 틀렸다
여전히 인간의 개입은 필요하다.
- 오늘날 사업 문제의 해결을 위해 항상 컴퓨터와 알고리즘에만 의존할 수는 없다. 통계, 기술, 구식의 인간적 통찰력을 혼합해야 한다.
액션 히어로의 등장
- 웹 애널리스트의 주요 목표는 조직의 개선이다
- 성공적인 애널리스트와 실패한 애널리스트의 차이는 사업 가치로 이어지는 실행으로 귀결된다. 실행은 분석과 가치의 분수령이다.
2장 액션랜드로 가는 길
셋업랜드에서의 출발
- 조정 단계 : 핵심 이해관계자로부터 사업 목표와 요건을 취합해 온라인 측정 전략에서 포착한다
- 수집 단계 : 태깅, 데이터 검증, 수집 등 기술적으로 상당한 도약이 발생한다.
- 보고 단계 : 보고서를 작성해 메뉴얼, 가능하다면 자동화 방식으로 조직에 배포한다
액션랜드 입장권
- 분석은 모든 최적화 노력의 기반을 닦는다
보고 로봇은 어디서 오는가?
- 역량 불일치
- 잘못된 구조
- 부족한 훈련
- 부족한 여유
- 충돌하는 우선순위
보고와 분석의 차이
- 보고는 사업의 다양한 영역이 보이는 성과를 모니터링하기 위해 정보성으로 요약해 데이터를 조직하는 과정
- 분석은 의미 있고 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위해 데이터와 보고를 탐구하는 과정인데, 사업 성과를 더 잘 이해해 개선할 때 이용할 수 있다
목적
- 보고는 로데이터를 정보로 옮긴다
모니터링으로 데이터가 예상하던 범위를 벗어날 때 알림을 받는다
좋은 보고는 최종 사용자로부터 사업에 관한 질문을 제기함
어떤 일이 일어나고 있는가?
- 분석은 데이터와 정보를 통찰력으로 바꾼다
데이터를 더 심층적으로 해석하며 실행 가능한 권고 사항을 제공해 질문에 답하는 데 있다
왜 그 일이 일어나며, 어떻게 대처할 수 있는지 설명
산출물
보고 :
- 표준 보고서 : 내장된 보고서나 커스터마이징 보고서
- 대시보드 : 특정 청중을 위해 포괄적이고 고차원적인 사업 성과의 관점 제시
- 알림 : 데이터가 예상하던 범위 밖으로 벗어나거나 기타 미리 정의한 기준을 충족할 때 발송
분석 :
- 즉흥적 답변 : 산출물은 짧고 간결한 보고서이며 어떤 구체적인 권고사항을 담거나 담지 않음
- 분석 프리젠테이션 : 핵심 발견 내용 + 권고사항. 핵심 발견 내용은 수행한 분석에서 수집한 가장 의미 있고 실행 가능한 통찰력을 부각함. 권고사항은 분석의 발견 내용을 근거로 어떤 행동을 취할지 가이드를 제시
보고와 분석의 또 다른 핵심 차이는 맥락이다. 보고는 데이터에 일어나는 일에 맥락을 전체적으로나 제한적으로 제시함. 분석은 중요하거나 독특하거나 특수한 데이터를 강조해, 왜 사업에 중요한지 설명하기 때문
전달
- 인간이 아니라 로봇, 컴퓨터의 일
- 분석은 더 우월한 추론과 분석적 스킬로 데이터에서 핵심 통찰력을 추출해, 조직을 위해, 실행 가능한 권고 사항을 형성하는 인간에 관한 문제일 뿐. 분석은 의사결정자에게 '제출'할 수 있지만, 대면으로 발표할 때 더 효과적
가치
- 데이터 기반의 의사 결정 단계(데이터 > 보고 > 분석 > 의사결정 > 실행 > 가치)
보고 로봇의 재활
- 일상적인 정기 보고서는 시간 대신 분 단위로 갱신할 수 있도록 자동화 해야 한다
- 가장 중요하거나 독특하거나 화제를 낳을 만한 점에 코멘트의 초점을 맞춰야 한다
- 맥락 : "8월 첫주 개강 시즌 캠페인이 시작돼 유료 검색 트래픽이 급증"
통찰 : "유료 검색 캠페인보다 제휴 프로그램의 전환율(4.78%)이 53% 더 높다
실행 단계 : "8월의 나머지 기간 동안 제휴 프로그램에 남은 광고 예산 중 60%를 전활할지 고려해보라"
일상 보고에서 벗어나라
- 추가 질문을 하라
- 무엇을 달성하려고 하는가?
- 어떤 사업상 질문을 답하려 하는가?
- 이 보고서나 분석을 어떻게 이용하려는가?
- 이 보고서나 분석에서 어떤 행동을 취하려는가?
- 어떤 빈도로 데이터를 사용하려는가?(실시간, 일간, 주간, 월간)
- 누구에게 이 정보를 전달하는가?
- 누구를 납득시키려는가?
- 어떤 이론이나 가설인가?
사업상의 요건 취합
- 적절히 사업 요건을 확인, 정의, 이해하며 우선 순위를 정하면 분명히 수요, 공급 간의 주된 간극이 없어진다
1) 적절한 인력
2) 적절한 준비 : 회의 전에 논의에 관한 의견을 내도록 요청해야 함
3) 적절한 질문 : 핵심 난점은 무엇인가? 어떤 사업 과제를 해결하려 하는가? 기대하는 결과물은 무엇인가? 성공을 어떻게 정의하는가?
3장 액션히어로의 탄생
웹분석의 액션히어로가 되려면 적절한 능력, 환경, 접근법이 필요하다. 이 세 측면 중 둘을 지녔다 해도, 여전히 어떤 성공을 경험할지도 모르지만 머지 않아 문제의 거대한 공이 나를 향해 굴러올 것이다. 성공은 이 세 요인이 자리잡지 않으면 지속 가능하지 않다
사업적 통찰력
- 예리한 사업적 사고 + 분석 스킬
- 사업적 통찰력이 없다면 통찰은 실행 가능하지 않음
- 분석은 결과적인 추천이 연관성이 있고 실용적이도록 사업의 맥락과 현실을 근거로 해야 함
1) 큰 그림을 그리는 사고 : 세부와 큰 그림을 볼 수 있어야 함
성공적인 애널리스트는 사업 운영 방식과 돈 버는 법을 온라인이든 오프라인이든 기민하게 이해함
큰 그림을 지속적으로 생각하는 핵심 청중인 고위 임원진에게 반향을 일으키도록 통찰과 잠재적 실행의 틀을 더 잘 잡을 수 있음
2) 고객 중심 : 정량적, 정성적 데이터 모두로 사업에 가치를 주도하는 고객 행동, 대화, 수요를 더 잘 이해. 고객의 수요, 희망을 구분하는 스킬
3) 마케팅의 통찰력 : 대부분이 마케팅 노력의 성과 측정에 집중할 때 마케팅 컨셉, 전략, 전술에 친숙해야 함. 경쟁자가 무슨 일을 하며, 업계에 무슨 일이 일어나는지 관찰
분석적 스킬
1) 지능(...)
2) 호기심 : 웹 애널리스트는 사업, 기술, 업계 동향, 분석 기법 및 기타 다양한 스킬에 관해 타고난 호기심으로 새 정보의 지속적인 학습을 함
3) 세부 지향성 : 웹 애널리스트는 작은 실수 한두 번이 몇 일, 몇 달치 일을 망칠 수 있음을 암
4) 개방적 사고 : 좋은 웹 애널리스트는 새 아이디어와 접근법에 개방적일 뿐 아니라 수용할 의지와 능력이 있음
5) 객관성 : 데이터가 자유롭게 말하도록 함. 좋은 의사처럼 회사가 듣고 싶은 말이 아니라, 들어야 할 말을 함
6) 문제 해결 스킬 : 다양한 각도로 문제를 검토해 퍼즐을 푸는 접근법을 발견하기까지 다양한 문제 해결 기법을 실험
7) 도구의 달인 : 좋은 웹 애널리스트는 분석 도구를 최대한 활용
사회적 스킬
1) 커뮤니케이션 스킬 : 아무리 똑똑해도 통찰력을 효과적인 구두, 서면, 시각적 커뮤니케이션을 통해 설득력 있고 매력적으로 전달할 수 없다면 성공할 수 없음
2) 대인 스킬 : 자기를 알고, 관계 구축, 적극적 경청, 다른 팀과의 관계 유지(공감), 분쟁 해결, 합의 도출, 협상. 상사와 자기 집단 외부 사람에게 영향을 줘, 일을 완수하는 능력이 있음
웹 숙련도
1) 온라인 마케팅 : 온라인 마케팅의 다양한 측면을 잘 다뤄야
2) 온라인 사업 모델 : 사업마다 독특한 접근법, 온라인 프로퍼티마다 다양한 접근법 필요. 회사가 활용하는 다양한 사업 모델(전자 상거래, 광고, 구독, 리드 발생, 지원)과 함께 각각 관련된 고유의 사업 동인과 KPI를 분명히 이해
3) 웹 디자인 : 웹 디자인 원칙, 전술, 프로세스를 잘 알면 사용자 경험과 전반적인 사이트 성능에 영향을 주는 디자인 관련 이슈를 확인. 좋은 웹 애널리스트는 웹 디자인에 사용하는 퍼소나, 시나리오, 와이어프레임 외 사용성, 시각 디자인, 정보 구조에도 친숙
4) 온라인 기술 : 자바스크립트가 무엇인지, 데이터를 수집할 때 어떻게 사용하는지 그 한계를 암
5) 온라인 동향 : 현재 출현 중인 온라인 동향을 잘 인지. 새 온라인 마케팅 전술, 사용자 행동 변화, 새로운 개인 정보 관련 우려, 신규 웹 기술 및 온라인 표준 등에 걸친 지식
영웅의 요인
1) 열정
2) 적극성
3) 자신감 : 자기 확신은 스스로를 조직 내 신뢰 받는 조언자로 확립하는 데 많은 도움을 줄 수 있음
4) 꾸준함 : 실행 가능한 사업 상의 통찰을 집요하게 찾고, 권고 사항의 수용을 위해 쉴 새 없이 작업
환경 : 생존만이 아닌 성장도 하는 법
- 조직의 분석, 최적화 환경이 지니는 건정성이 가장 중요
1) 후원하는 임원 :
- 우선 순위 부여
- 방어 : 웹 분석팀을 다른 팀과 회사 정치로부터 보호함
- 문제 해결 : 자원이나 예산의 제약 등 웹 분석 프로그램의 성공을 막을 수 있는 어떤 문제를 제거함
- 홍보 : 웹 분석의 혜택을 책임지고, 인력의 측정 가능하게 하며, 조직 내에서 데이터 기반의 성과를 홍보
- 고위 임원이여야 함 (권위와 영향력)
- 데이터 기반의 속성을 가지며 웹분석의 가치를 확신해야
- 데이터 조직을 만드는 데 필요한 시간과 노력을 투자
전략 : 온라인 전략은 행방 불명인가?
- 온라인 전략이 없다는 점은 유효한 변명이 없다. 정확히 무엇인지 모른다면 전략을 실행하거나 측정할 수 없다
- 데이터 : 데이터가 유용하고 관련성 있으며 완벽하려면 조직의 온라인 전략과 목표에 일치해야
- 보고 : 최상의 보고서와 대시보드는 사업 성과 측정에 맞춰 정밀히 튜닝
- 분석 : 웹 분석 도구는 회사가 분석할 풍부한 웹 데이터 셋을 제공. 어떤 분석을 추구할지, 연기할지, 보낸이에게 되돌려 보낼지 우선순위를 세울 수 있음. 분석 우선 순위가 사업에 뭐가 가장 중요한지를 근거로 하면 밀어내기가 더 쉬움
- 의사 결정 : 전략은 의사 결정 프로세스에 상당한 영향을 줌
- 실행 : 데이터는 그 근거로 실행할 경우만 가치가 있음
- 가치 : 전략은 회사가 데이터 기반 노력으로부터 달성할 수 있는 잠재적으로 최대한의 가치를 결정
충원 : 모든 자리를 채웠는가?
- 모든 자리를 채우지 않으면 조직에 가치를 전달할 능력에 영향을 주기에 웹 애널리스트에게도 마찬가지로 좌절
- 후원하는 임원 : 이 리더는 우선순위를 설정하고, 상부의 지원을 제공하며 내부 갈등을 해소하고 조직 전반에 거쳐 데이터 기반 의사결정을 홍보
- 웹 운영 위원회 : 후원하는 임원이 구성하고 온라인 이해관계자 집단 모두의 임원진을 포함하는 이 위원회는 전반적인 온라인 성과, 전략, 미래의 노력에 초점을 맞춤
- 웹 분석 디렉터 : 솔루션 업체와의 관계 및 회사의 웹 분석 프로그램을 관리하는 이 사람은 조직 내 모든 웹 분석 관련 이슈의 유일한 컨택포인트
- 핵심 팀 : 이 웹 애널리스트로 집중된 팀은 전반적인 사업 측정, 보고, 분석에 초점을 맞춤. 웹 분석 디렉터에게 보고
- 사업 선임 : 사업 단위 차원에서 이 사업 관리자와 애널리스트는 측정, 보고 분석을 책임짐
- 기술 선임 : 이 집단은 사업 단위 수준으로 웹 분석 도구를 구현하는 웹 개발자를 포함
- 좋은 기술 선임은 웹 애널리스트와 강력한 듀오를 이루고, 애널리스트에게 적절한 데이터를 갖춰줘 조직에 가치 있는 통찰력을 전달함
- 기술선임은 기술적 노하우와 사업적 통찰력을 함께 지님
훈련 : 누가 도구 사용법을 아는가?
- 인력 투자의 한 부분은 조직이 웹 분석의 경기장에서 다양한 포지션을 채우는 사람이 충분한지 확인하는 일
- 인력 투자의 둘째 부분은 인력이 역할에 탁월하도록 적절한 훈련을 받게 보장하는 것
- 첫째, 웹 애널리스트는 역할에 효과적이고 제공된 도구를 최대한 활용하기 위해 스킬을 개발하고 유지하며 가다듬는 데 여러 시간의 훈련을 거쳐야 함
- 둘째, 훈련은 회사 내 웹 분석의 파워 유저에만 국한되지 않음. 회사 전반의 인력이 스스로 웹 데이터의 소비, 분석에 익숙해져야 함
데이터 : 샌드박스는 얼마나 유용한가?
- 데이터가 웹 애널리스트에게 얼마나 정제되고 유용할지, 세 요인이 기여
1) 시간 : 시간은 샌드박스의 크기와 상관 관계
2) 범위 : 회사는 쓸데 없이 모두 추적하는 것과 실행 가능한 통찰을 추출할 만큼의 충분한 데이터 수집 간의 균형을 찾았다
3) 품질 : 첫째, 데이터 세분화는 데이터에서 얻을 수 있는 통찰의 수준에 영향을 줌 세분화된 데이터를 더 큰 단위로 취합할 수 있지만 이미 특정 수준으로 취합됐다면 되돌릴 수 없음
도구 : 필요한 바가 있는가?
- 적절한 무기는 목표를 도달하는 데 필요한 시간과 노력을 상당히 줄임
1) 수집 : 어떤 플랫폼, 채널, 애플리케이션, 장비로 조직은 데이터를 수집해야 하는가?
2) 분류 : 조직은 다양한 수준의 분류로 분석을 수행해야 하는가?
3) 세그멘테이션 : 분석에 어느 수준으로 세그멘테이션 기능이 필요한가?
4) 유연성 : 얼마나 많은 커스터마이징이 필요한가? 사업 수요가 주로 도구의 표준 보고 기능에 맞는가?
5) 통합 : 핵심 사업 질문에 답하기 위해 얼마나 많은 데이터를 통합하는가?
6) 보편화 : 도구를 주로 고도로 훈련된 사용자의 소집단이 사용하는가? 아니면 전체 조직에 걸쳐 공유할 도구인가? 무엇이 더 중요한가?
7) 소유 시 총비용 : 총 투자는 얼마나 필요할까?
- 다른 환결적 요인이 가치가 부족한 실제 원인일 때(리더쉽, 자원, 훈련, 회사 표준 등), 현재 웹 분석 패키지를 '실패자'로 만들지 않도록 신경 써야 함
- 테스트, 온라인 설문조사, 고객 경험(패킷 스니핑), 소셜 미디어 분석 도구가 있다면 도구함이 더욱 커질 수 있음
측정 가능성 : 숫자를 신경 쓰는가?
- 실제 온라인 데이터를 활용해, 핵심 사업 결정에 정보를 제공하는 조직에게만 보상이 찾아옴
- 회사 내에 개방적이고 수용하는 청중이 필요함
- 조직 내 측정 가능성 이슈를 극복하기 위해 리더쉽(후원하는 임원)의 지원이 필요
가속도를 구축해 이상적인 환경을 만들어라
- 액션 히어로는 항상 목표로 하는 환경을 조사
- 더 큰 성공의 기반이 되는 작은 성과를 조합해 상사와 팀원의 신뢰를 얻는다는 사실을 암
접근법 : 액션 히어로의 방식
웹 애널리스트의 역할
- 사업 요건 취합 : 웹 애널리스트는 보고와 분석에 관한 한, 기업주마다 무엇을 찾는지 정확히 확인하는 데 능함. 미리 적절한 질문을 함
- 솔루션 설계 : 기술팀은 구현 가이드로 활용하는 솔루션 설계 문서로 포착
- 데이터 검증 : 보고서에 사업적 관점을 비춤
- 지원 : 최종 사용자와 임원진의 지원 관련 질문과 이슈에 적시의 전문적인 답변을 할 수 있음
- 문서화 : 핵심 사업 프로세스와 정책(회사 표준)은 문서화해서 정기 업데이트 해야 함. 목표는 팀의 숙련된 핵심 자원이 떠날 경우 흐름을 놓치지 않는 데 있음
- 훈련
- 구현 : 몇 가지 작은 구현 과업을 수행해 기존 태깅을 수정하거나 업데이트 할 수 있음
- 테스트 : 웹 애널리스트가 종종 테스트 관리를 맡음
액션 히어로가 되려면 분석 관련 활동에 더 시간을 내야 한다
- 수동 보고서에 들이는 시간을 최소화
- 데이터 요청 양식을 작성하게 하라
- 낮은 과업은 서드 파티에 아웃소싱
- 지표 정의와 보고서 설명을 표준 보고서, 커스텀 보고서에 추가해 잘못되 해석과 일상적 질문을 줄여라
- 신규 사용자를 지원할 때 도움이 될 웹 분석 파워 유저 커뮤니티를 만들어라
- 특정 개인과 집단을 타깃팅 하라
액션히어로 프레임워크
- 효율성은 애널리스트로서 시간을 어떻게 쓰는지의 문제며, 효과는 실행을 어떻게 유도하는지의 문제
- 분석 대상은 사업 우선 순위가 형성해야 함
1) 우선 순위 부여 : 시간을 어떻게 더 효율적으로 쓸 수 있는가
2) 분석 실제 분석에 어떻게 더 효율적, 효과적일 수 있는가
3) 유도 : 더 많은 실행을 유도해 어떻게 더 효과적일 수 있는가? 조직이 실행하도록 설득 해야
4장 영향력을 위한 우선순위 부여
분석 방향성의 핵심 동인
- 사업 목표 : 회사의 핵심 사업 목표와 목적을 분명히 이해해 분석을 적절히 타깃팅함
- 영향력 : 실행, 결과에 영향을 줄 영역에만 분석을 집중하라. 전망이 있어 보이더라도, 변화에 영향을 줄 방법이 없다면 추구할 가치가 없음
- 잠재적 영향 : 온라인 노력과 웹사이트의 일부 측면은 더 성공에 직접 결부됨. 결과적으로 가치 높은 분석 기회로 이어짐
- 노력의 수준 : 분석마다 완수하기까지 특정량의 노력, 스킬, 시간을 요함. 분석의 잠재적 영향은 수행할 때 필요한 작업량에 대비해 검토해야 함
- 맥락 : 필요할 경우 분석의 강조점을 조정하거나 정돈할 수 있도록 환경과 연관돼야 함
- 사업 목표, 잠재적 영향, 맥락은 사업 수요의 이해에 관한 문제인 반면, 영향력과 노력의 수준은 애널리스트로서 전달 가능한 바의 인식에 관한 문제
왜 한밤 중에 경영진은 깨어 있는가?
- 조직의 전략을 미리 명시한 후, 분석을 핵심 사업 지표에 관한 영역만 집중해 자신에게 유리하게 만듬
전략의 해부
- 전략은 범위, 목적, 활동 등 세 구성 요소로 이뤄짐. 범위는 특정 전략의 경계를 정의. 목적은 연간 매출을 두 배로 늘리거나 마케팅 비용을 줄이는 등 기대하는 목표물, 결과물. 전략적 활동은 유료 검색 노력의 확장 등, 목표를 달성하기 위한 상위 실행 계획
목표 측정
전략의 목표를 결정하려 할 때 목표 설정을 측정과 분리해야 함. 목표 설정의 SMART 방식 부분(구체성, 측정 가능성, 도달 가능성, 관련성, 한시성)만 측정 관점에서 중요. 목표는 필요한 행동과 기대하는 결과가 분명하도록 구체적이고 모호하지 않아야 함. 목표마다 적어도 하나의 지표나 KPI는 결부시켜야 함. 목표에 KPI를 할당하면, 타깃을 결정해 목표를 더 구체적이고 실행 가능하게 할 수 있음. 목표마다 적어도 하나의 전략적 활동과 관련이 있어야 함
핵심 사업 목표를 해독하라
- 데이터 수집 전에 사업 목표, 요건을 분명히 하는 데 집중함
세분화와 조직
- 세분화 전략 접근법의 위험 중 하나는 다양한 팀이 최적화 노력에서 너무 분화돼 자기도 모르게 반목하거나 다른 팀의 노력을 폐기하는 경우.
- 웹 애널리스트는 중앙의 공통 목표로 다시 결부시키고, 전체 온라인 채널을 최적화하도록 도울 때 전환적인 역할을 함
- 기업 목표 : 회사의 임원 팀은 기업 전반의 목표를 확립
- 부서 목표 : 분석의 초점에 따라 부서의 목표는 기능적 부서, 지역 사업 단위(일본), 제품/고객 부문(가정용 컴퓨터) 등을 위한 목표일 수 있음
- 온라인 목표 : 온라인 목표를 확고히 해 합의를 끌어내기까지 약간의 탐정 노릇이 필요
- 온라인 활동 : 온라인 목표마다 하나 이상의 온라인 전략 활동과 쌍을 이룸
- 온라인 전술 :
- 무엇을 분석할지(그리고 분석하지 않을지) 결정하면서, 첫 단계는 모든 온라인 목표의 명시와 가능한 경우 더 고차원인 목표와의 매핑임
1) 온라인 성과를 어떻게 정의하는가?
2) 웹사이트의 주요 목적은 무엇인가?
3) 왜 필요한가?
4) 어떤 면에서 웹 사이트는 회사의 전반적인 목표를 지원하는가?
5) 올해 최고의 온라인 프로퍼티는 무엇인가?
6) 올해 온라인 채널을 통해 무엇을 달성하고 싶은가?
- 핵심 온라인 사업 목표 외에 모든 지원하는 이차적인 지표마다 KPI를 반드시 확인하라
현실성 확인의 시간
- 핵심 사업 목표에 집중해 잠재적인 분석 옵션을 좁힌 후, 어떤 옵션이 혹시 성공하지 못할지 엄격한 현실성 확인을 수행해야 함
실행의 장애물
- 어떤 행동도 취하지 않을 경우 가치도 전혀 발생하지 않는다
- 결과물에 대한 영향력을 고려할 때 네 가지 실행의 장애물 중 첫째는 관계다. 다양한 보고 구조 하에 있는 그룹과 작업 중일 때, 어떤 외부의 제안도 수용하기가 지겨울 수 있음
- 폐쇄적인 의견 : 납득할 의지 없음
- 자원의 부족
영향력의 확장
- 영향력을 제안하는 이슈 중 일부는 인력과 관련되며(의견, 관계), 나머지는 운영 관련임(지원, 타이밍)
투자 대비 가장 큰 효과
돈의 흔적을 추적하라
- 분석의 가치 높은 타깃을 확인하는 일에 관한 한, 돈의 흔적을 찾아 추적하라
- 전환 퍼널이라는 맥락에서 웹사이트의 돈이 남긴 흔적을 보면 유용하다 생각한다. 더 많은 돈을 벌기 위한 레버로 볼 수 있는 퍼널 프로세스에서 핵심 단계나 마일스톤을 확인
1) 마케팅 캠페인 : 무엇이 가장 성공적인가
2) 랜딩 페이지 :
3) 마이크로 컨버전 : 특정 상호 작용, 활동은 최종 전환에 이르는 경로에서 핵심 마일스톤이 됨
4) 결제/폼 페이지
5) 로열티 프로그램 : 무엇 때문에 집단적으로 돌아오는지를 알아낼 것
분석의 우선순위 그리드
1) 물통 속의 고기 : 가속도와 신뢰를 구축하는 구간
2) 압력솥 : 참여를 유도하며 보상이 있는 작업
3) 일회용 직원 : 피해야 하는 구간
4) 먹기 쉬운 사탕 : 단순 요청이 많아지는 경우를 주의
맥락은 영원한 동반자다
- 웹 애널리스트는 사업 맥락에서 단절될 여유가 없음
- 맥락도 중요하지만 타이밍이 더더욱 중요하다
맥락 순환의 확보
1) 회사 : 분석에 영향을 주는 영역 변화를 인식
2) 산업 : 경제, 마케팅, 고객, 사회 동향, 업계 관행, 기술, 시즌성, 입법, 주요 사건 등 외부 시장에 여러 변화 발생
3) 경쟁사
4) 고객 : 때로 소홀히 하는 핵심 영역으로는 수요, 인구통계, 행동, 관심, 태도, 의견, 가치 등 고객에게 일어나는 전환 관련 사항의 모니터링이 있음
5) 분석 플랫폼 : 데이터 구현의 뉘앙스를 인지해야 함
부족의 지식
- 책상 밖에서, 팀의 칸막이 밖에서, 부서 너머에서 무슨 일이 일어나는지 알아야 함
- 어떤 이해관계자 집단, 특정 개인이 분석 우선순위를 정하거나 엉망으로 만들 정보를 보유할 수 있는지 확인
- 핵심 인력과 관계를 형성하라
- 어떤 맥락 정보가 해야 할 일에 가장 가치 있는지 연락책을 교육하라
이미 알려진 사실이 확장
- 관리자로서 웹 애널리스트가 일관되게 적절한 통찰력을 제시하지 못하면 충분히 맥락을 공유했는지 검토하라
- 큰 회사 내에서 일어나는 모든 일을 인지하기란 어렵다
허브가 되라
- 조직적 맥락에 연결되는 허브
1) 핵심 사업 목표 : 중요하며 전략적
2) 영향력 : 현실적이며 유효함
3) 잠재적 영향 : 가치 있고 중대함
4) 노력 수준 : 합리적, 실용적
5) 맥락 : 정보 기반에 관련성 있음
5장 통찰력을 위한 분석
- 개연적 삼단 논법은 불완전한 사건(결과)의 관찰을 근거로 가장 가능성 있는 설명(원인)을 공식화함
- 귀납적 추론은 구체적 관찰로 일반화할 만한 결론을 세움
- 연역적 추론은 일반적 법칙(가설)을 구체적 결론(증거)으로 지원하거나 반박함
과학적 방법론을 만난 온라인 분석
1) 관찰 : 데이터 탐구 시 목표, 사업상 질문, 대략적인 가설의 안내를 받아야 함. 온라인 전략의 경험, 맥락, 지식으로 상위의 관찰과 질문
2) 가설 공식화 : 흥미로운 관찰 내용과 마주친 후, 온라인 데이터를 근거로 예측, 학습 기반의 추측을 함
3) 증거 수집 : 가설의 검증이나 무효화. 데이터 내 인과관계에 관한 필요 증거를 찾기 위해 단순하거나 복잡한 분석이 필요함
4) 결론 도출 : 데이터가 가설을 지원하는지 반박하는지 판단
편견과의 전쟁
- 데이터 내의 사실에 대해 객관적, 개방적이어야 함. 편견이 데이터의 분석, 해석을 왜곡하지 않아야 함
오류 색출
- 시스템 오류
- 무작위적 오류
- 인간의 오류
여러 전문가는 정확성보다 정확도를 옹호했다. 정확도는 정확한 수치 확보에 집중하는 정확성에 비해 재생, 반복 가능성에 초점을 맞춤
- 최상의 접근법을 결정하기 전에 사업의 과제, 질문이 무엇인지 이해 관계자에게 다시 확인하라
- 필요하다면 쉽게 재생할 수 있도록 진행하면서 방법론을 문서화하라(보고서, 지표, 날짜 범위, 세그먼트 등). 되돌아가서 다른 것을 관찰할 때도 문서화는 편리함
- 발표 전에 놓쳤을 어떤 오류도 포착하기 위해 동료와 분석의 발견 내용을 공유하라
- 존경하는 사람(관리자, 더 숙련된 애널리스트)과 핵심 분석의 사후 평가를 고려하라
가정의 무효화
- 가정에 의문을 품고 더 비판적으로 생각해라
분석이 과학적이지 않을 때
- 데이터로 의사 결정을 정당화하거나 방어하는 관행이 웹 애널리스트에게도 영향을 줌
영웅적 접근법 : 전략적 타개
"무슨 일이 일어났는가? 왜 일어났는가? 그래서 일어나면 어쩔 것인가?"
1) 무슨 일이 일어났는가 : 관찰 내용을 바탕으로 가설을 세움
- 히트 목록을 두라
- 데이터와 그 맥락을 평가하라
- 기회를 인식하라
2) 왜 일어났는가 : 개연적 삼단논법
- 더 깊은 통찰력을 획득하라
3) 연역법 : 가설의 효과
- 금전적 가치를 조사하라
- 최상의 옵션을 선책하라
히트 목록을 둬라
- 머릿속에만 두지 말고 실제로 적어둬라
EX. 웹 사이트 내부 검색 평가
1) 분류된 검색 행동 및 동향 파악(방문 당 평균 검색 횟수 검색 전환율, 상세 검색의 평균 횟수)
2) 얼마나 자주 내부 검색이 주된 최종 전환보다 선행하는지 평가
3) 양, 전환의 관점 모두에서 전반적으로 가장 인기 있는 검색어 확인
4) 양적으로 상위 10에서 50위까지의 검색어에 대한 검색 결과 품질을 조사
5) 월별 가장 큰 변화를 보인 검색어 확인
6) 어떤 검색어가 결과 없음인지 확인
7) 많은 검색 횟수가 사이트 중 어디서 나오는지 파악
8) 검색어의 연쇄 확인
9) 검색 사용자 세그먼트의 패턴과 행동 평가
10) 검색하지 않는 사용자 세그먼트와 평가, 비교
11) 핵심 세그먼트별로 검색 활용과 키워드가 얼마나 다른지 평가
- 히트 목록을 주면, 효과 없는 분석에 매달릴 필요가 없이 꾸준히 목록을 따라 가면 된다
- 새 아이디어를 모두 쫓기 보다는 히트 목록해 추가하여 끝을 내라
데이터와 그 문맥을 평가하라
1) 분석에 필요한 데이터를 수집했는지 확인하라
2) 보고서 내 데이터가 사용 가능한지 검증
- 내부 검색을 분석 중이라면 웹사이트에서 단순한 검색을 해 검색 엔진이 어떻게 작용하고 결과가 어떻게 표시되는지 보라. 단순히 사용자 경험을 넘어서 분석에 영향을 줄 기타 맥락의 요인을 생각하라. 회사의 부족지식을 파악해 데이터에 영향을 주는 시즌성, 새 캠페인 런칭, 사이트 성능 이슈, 플랫폼 변화를 인지하라
- 여러 출처의 지원 :
경쟁사 정보 : 경쟁사, 전반적인 업계에서 일어나는 일의 데이터는 분석에 가치 있는 맥락을 제시. 업계 벤치마크는 잠재적 개선 영역을 정확히 집어내고, 경쟁사의 외부 검색 키워드는 자사 키워드 전량의 기회를 부각
설문 조사 : 웹 분석 데이터는 누가, 무엇을, 언제, 어떻게, 어디서 질문을 답할 수 있지만 결코 누가 왜 특정 방식으로 웹사이트에서 행동하는지는 답할 수 없다
소셜 미디어 : 설문조사는 사이트 방문자의 의견을 포착할 수 있음, 소셜 미디어 데이터는 웹사이트 외부에서 회사, 제품, 경쟁사에 관한 사람들의 대화에 통찰 제시
오프라인 데이터 : 어떤 경우는 웹 분석 데이터가 흥미로워지는 만큼, 온라인에서 막다른 길에 부딪힐 수 있음
기획를 인식하라
- 분석의 매력은 사업에 긍정적 영향을 줄 온라인 데이터 내에서 예상하지 못한 통찰을 찾는 데 있음
- 통계학자 존 터키는 탐구적 데이터 분석을 숫자, 시각적 수단을 모두 사용하는 탐정 업무에 비유
수치 데이터 분석 기법
전체에서의 비중
- 개수는 그 자체로 그리 많은 의미를 전달하지 못함. 총량에 값마다 백분율을 더해, 단순하지만 효과적인 비교를 제시하라
비율, 평균, 타깃, 벤치마크, 장기적인 백분율 변화(헤드를 넘어 롱테일을 관찰해 특정 기간 동안 상당한 변화를 경험한 항목을 분리)
데이터의 시각적 분석 기법
1) 시계열(동향 분석)
- 아웃 라이어 : 특이값을 설명해야겠지만 동향 분석에 포함할지 제외할지 판단 필요
- 시간 간격
- 이동 평균 : 데이터를 부드럽게 다듬는 접근법
- 제한선 : UCL(상한선), LCL(하한선)
- 시간의 오버레이 : 데이터의 중첩
- 지표의 오버레이
- 세그먼트 오버레이
2) 편차 컬럼 차트 : 어떤 표준 대비 값을 비교할 때 표준으로부터의 증감의 편차
3) 분포 플롯 차트 : 독립 변수는 x축에 가고, 종속 변수는 y축에 감
- 추세선 : 선형 회귀 분석으로 가장 잘 맞는 통계(선형, 지수, 대수), 두 지표의 관계를 나타내기 위해 차트에 추세선을 배치
- 평균 : 지표마다 평균선을 추가해 본질적으로 평균 주변에 값을 집중적으로 드러내는 한편, 극단적인 값도 부각하는 십자선이 생김
- 타깃 : 결과와 타깃의 거리를 보여주기 위해 분포 플롯 그래프에 타깃, 목표 라인 추가
- 사분면 분석 : 분포 플롯으로 사분면마다 다양한 유형의 기회를 나타내는 2*2 매트릭스 직접 생성
4) 버블 차트 : 세 개의 관련 지표, 변수가 있을 때
5) 매트릭스 뷰
더이상 타진할 전략적 옵션이 없을 때
1) 피시본 다이어그램을 이용한 원인의 발견
- 여섯가지 주원인을 확인한 후 다이어 그램 구축. 등뼈 부위마다 각 원인이 할당. 차례로 원인을 집중해 이차적 원인을 브레인 스토밍함. 추가 맥락의 확보
2) 다섯 가지 이유 방법론의 더 심층적인 분석
- 문제의 근본 원인을 파고들기 위해 다섯 가지 이유를 연속으로 물음
3) 세그멘테이션을 통한 데이터 정복
- 록스타/루저 : 이상적 방문자. 가장 수익성 있는 고객 프로피 외에 가장 고비용이거나 성과가 형편 없는 방문자 프로필도 구축하라. 이 두 극단이 어디서 연유하는지, 어떻게 결과가 다른지 세분화해 이해
- 소수/다수 : 다수에 집중하는 대신 나머지 방문자가 하는 일을 관찰
- 평균 이하/이상 : 성과가 낮거나 높은 사람 등
- 이전/이후 : 시간 기반 세그먼트
- 단일 방문 세그먼트, 여러 번 방문한 방문자 세그먼트 중 어디에 관심이 있는지 미리 결정하라
- 단일 요인의 세그먼테이션 옵션을 모두 쓴 루 다양한 속성, 행동요인을 조합해 더 복잡한 세그먼트를 만들라
- 너무 소수만 대표하도록 너무 발라내지 마라
- 문서화해라
직접 경험하라
- 직접 서비스를 써보다
- 웹 사용자가 80%의 시간을 스크롤 없이 볼 수 있는 페이지 부분인 '폴드 상단' 정보를 보는데 쓴다
- 첫인상이 중요
- 단순함을 유지하라
- 분명한 내비게이션
- 커뮤니케이션 신뢰도
금전적 가치의 조사
- 분석 발견 내용의 금전화는 HEROIC 분석 방법의 중요한 단계며, 불가피한 '그래서 뭐?' 라는 질문에 답해준다
수익화의 세 친구
- 자산, 자원의 재할당 : 성과가 약한 자산에 기회를 주기보다, 같은 기회를 극대화할 수 있어 성과가 더 좋은 자산으로 대체
- 항상 모든 최적화의 가치를 수익화하라
최상의 옵션을 택하라
- 기회마다 금전 가치를 결부하면 의사 결정 프로세스에 유용하다
- 모든 옵션이 동등하다면 가장 열정을 보일 최적화를 선택하라
- 옵션의 가치가 비슷할 경우 어떤 최적화 기회가 데이터 스토리텔링에 가장 유용한지 생각하라
- 가장 가치 큰 기회가 항상 가장 전략적인 기회는 아닐 수 있다. 달리 말해 금전 가치가 더 낮은 '전략적' 기회는 덜 전략적이지만 더 가치 있는 기회보다 우선할 수 있다. 통찰과 아이디어의 욕구가 있는 곳을 향하라
6장 성공을 위한 유도
- 웹 애널리스트로서 가치를 낳기 위해 분석은 변화에 영향을 줘야 한다
액션히어로의 사고 방식
- 액션 히어로의 사고방식은 권고 사항의 실행횟수, 그 아이디어가 발생시키는 가치에 집중
- 액션히어로는 아무도 방어하지 않을 테니 제안한 아이디어를 방어, 수호해야 함
- 아이디어가 마침내 실행될 때도 여전히 그 결과 발생하는 매출을 모니터링 해야 한다
저항의 극복
- 청중 메시지 전령
1) 청중의 파악
- 분석의 발견 내용, 권고 사항에 곤한 한, 성공은 타깃 청중의 파악으로 시작
- 청중의 동기, 이해 관계, 분야별 비식, 전문성의 정확한 판단
- 이해 : 청중의 기존 전문성, 주제의 이해도 파악, 권고 사항으로 뛰어들기 전, 발견 내용을 설명할 때 걸릴 시간을 더 잘 파악
- 호감 : 청중이 메시지를 좋아할지 미리 판단하면 권고사항의 납득에 얼마나 노력이 필요할지 판단 가능
- 신뢰 : 청중이 이미 데이터에 싫등이 났다면 프리젠테이션에 시간을 할애해 분석 내 수치를 다시 확신시켜야 함
- 애널리스트의 신뢰 : 어떤 아이디어든 발표 전에 청중과 알아가고 이해하며 상호작용을 나누면 신뢰, 신용을 구축하는 첫 단계가 됨
- 임원진, 마케터, IT 전문가, UX 전문가, 제품/콘텐츠 책임자 다섯 직책과 자주 상호작용을 나눈다
- 임원진 : 핵심 사업 문제 해결, 매력적인 새 기회 확인, 고객, 사업 성과에 관한 사업 통찰 심화, 평판 개선, 직감과의 일치를 지원
- 마케터 : 마케팅 효과 개선, 마케팅 효율성 증진, 여유 마련, 고객 관련 사업 통찰 심화, 평판 개선, 직감과의 일치를 지원
- IT 전문가 : 리소스 적음
- UX 디자이너 : 사용자 경험 개선
- 제품/콘텐츠 책임자 : 콘텐츠 효과 개선
의사결정의 진실
- 가정 : 임원진이 전혀 가정할 필요 없는 질문을 예상하려 하라
- 정보
- 감정
- 동기
- 인지적 편견 : 앵커링 효과 / 밴드웨건 효과
- 사회적 역학
- 수렴 프로세스
HiPPO를 혐오하지 말라
- 변화를 유도하기 위해 핵심 의사 결정자를 자기 편에 둬야 한다
- 실제 문제는 사람, 역할이 아니라, 정보가 부족한 이론이 지배하는 바람직하지 않은 행동이다
메시지 재단
- 웹 애널리스트는 때로 분석이라는 노래가 머리 속에서 흐르지 않는 청중의 입장에서 생각하기를 잊는다
1) 단순성 : 청중에게 아이디어의 핵심부만 남겨라
2) 의외성 : 충격을 줘서 처음부터 관심을 포착한 후, 흥미, 호기심으로 관심을 유지하라
3) 구체성 : 청중이 기억해 그 근거로 실행하기 원한다면, 모호함을 제거해 아이디어를 분명히 하는 데 집중하라
4) 신뢰성 : 온라인 데이터의 세부는 아이디어를 더 현실적이고 믿음직하게 할 수 있음
5) 감성 : 단지 분명한 논리, 추론만으로 청중을 납득시키지 못한다. 통찰에 청중이 신경 쓰게 해야 한다
6) 데이터를 통한 스토리텔링은 청중이 아이디어를 근거로 행동하게 하는 가장 강력한 방법 중 하나다
돈이라는 보편적 언어로 이야기 하라
- 액션히어로의 무기고에서 가장 강력한 무기 중 하나는 수익화다. 돈보다 더 구체적인 것은 없다
핵심에 맞춘 단순화
- 댄 히스는 아이디어를 가능한 단순하게 만들고, 핵심 세부만 남기고 없애도록 권장한다. 실행, 가치를 유도하는 주요 목표에 부합하지 않는 산만하고 본질이 아닌 정보를 모두 제거한다
1) 프레젠테이션의 핵심 요점을 다섯 개를 넘지 않게 제한하라
2) 즉각적인 목적에 부합하지 않고, 알면 좋은 수준의 정보를 제거하라. 변화를 유도할 반드시 알아야 할 정보에 집중해라
3) 얼마나 열심히 일했는지, 얼마나 똑똑한지 보여주기 위해서만이라면 작업물을 보여주지 말라
4) 청중이 이미 아는 배경 정보는 건너 뛰어라
5) 혼란스럽게 모호한 웹 분석 은어는 피하라
6) 블릿포인트는 최소한으로 유지하라
7) 주요 요점을 지원하는 각 슬라이드의 역할에 의문을 가져 약하거나 불필요한 슬라이드를 삭제하라
데이터 시각화의 중요성
- 웹 애널리스트는 특히 시각적 커뮤니케이션 등 모든 영역의 커뮤니케이션에 스킬이 있어야 함
- 단 몇 초 내에 효과적인 데이터 차트는 청중의 머리 속에 새 통찰, 아이디어를 결정화 해, 전체 프리젠테이션의 토대가 될 수 있음
- 차트 장식을 제거하라
- 3D를 피하라
- 강조를 더하라 (강조할 데이터를 부각하고 차트 제목에 선언적 진술을 하라)
데이터를 통한 스토리텔링
- 청중은 대부분의 경우보다 분석적일 수 있겠지만, 의사결정은 여번히 논리, 감정을 근거로 한다
- 풍부한 문맥이 부족한 통계적 증거보다 이야기가 제공하는 내러티브에 더 확신을 느낀다
고객의 영웅 접근법
- 온라인 마케터, 웹 디자이너는 다양한 고객 세그먼트를 대표하기 위해 사용하는 가공의 인물인 퍼소나로 작업하는 데 익숙하다
- 대부분은 다른 사람, 즉 가공이더라도 사실 기반의 퍼소나에 관한 이야기에 공감하기 더 쉽다 생각한다. 사람보다 수치에 의문을 제기하거나 무시하기 쉽다. 온라인 설문조사, 테스트 결과의 정량 데이터로 분석 퍼소나에 더 색을 입힐 수 있다
악당의 접근방식
- 접환율을 개선할 수 있음을 알지만 이미 업계 평균보다 성과가 좋다면 어떤가? 임원진은 어떤 변화의 투자에도 동기부여가 되지 않을 것이다
비유의 방법
- 메타포는 두 무관한 대상을 단순히 비교하는 빠른 기법
웅장하고 분명한 전달
- 회사 내에서 변화를 일으키기 위해 메시지는 청중과 연결돼야 한다
- 권고사항을 금전화해 메시지를 핵심에 집중해 단순화하고 데이터 시각화에 모범 사례에 활용하며, 데이터 중심으로 설득력 있는 이야기를 가공해 메시지가 청중에게 반향을 일으킬 기회를 준다
토론의 권장
1) 청중은 아이디어를 개선, 강화하는 제안을 제시할 수 있다
- 청중은 콘텐츠를 상당히 우려하며 아이디어에 저항할 수도 있다. 어떤 우려인지 듣지 않으면 가치 있는 기회를 놓칠 것이다
- 실제 우군, 직군이 누군지 정확히 가려내, 그 과정에 편리할 권고사항의 찬성, 반대 주장을 더 잘 이해할 수 있다
- 주제에 관한 토론에 적극 참여해 청중은 더 기꺼이 제안 사항을 지원, 이해할 수 있다
- 토론할 때 청중은 콘텐츠에 더 강하게 반응한다
- 대화는 실행 국면 동안 청중의 결의를 확보할 수 있는 다음 단계의 논의로 이어짐
결정 전의 마찰 감소
- 빠른 후속 분석으로 눈에 띄는 질문 모두에 답해 의사 결정 프로세스를 돕는 발견 사항을 제시한다
- 이해관계자 간의 의견 불일치를 모두 중재해(적절한 경우), 필요한 경우 후속 토론 일정을 잡아라
- 핵심 이해 관계자와 요령 있게 후속 작업을 해, 의사 결정으로 이어지는지 필요한 바가 갖춰졌는지 확인하라. 팀과의 관계가 여전히 상대적으로 낯설다면 다른 팀과의 과거 성과 사례를 공유해 성공이 가능하다 의사 결정자를 안심 시킨다
경로 검증
- 가정 의견을 근거로 즉흥적, 무작위적 테스트를 수행하지 말라. 테스트의 실제 목표는 분석 통찰을 근거로 구축해 반복적, 효율적이며 훈련된 방식으로 테스트에 접근하는 데 있음
- 테스트마다 주요 성과 지표를 파악해 모든 테스트 내내 일관되게 사용하라. 단일 테스트 내 여러 테스트에 걸쳐 다양한 지표를 사용하면 실제 학습 대상을 판단하기 더 어려워짐
- 스크린 샷. 핵심 교훈. 인정할 만한 증가. 금전화된 가치를 공유함으로써 테스트 성과를 홍보해 경영진의 결재를 받아라
반대 의견을 다루는 법
- 권고 사항의 반대 의견을 들을 때마다 최종 결정 뒤에 숨은 추론을 이해하려 하라
1) 학습 : 문맥의 핵심부가 빠져 있거나 일부 데이터를 잘못 해석했거나 더 전망있는 대안이 누락됐음을 깨달았기에 최종 결정에 반대할 수도 있다. 학습으로 개선하라
2) 보류 : 아이디어를 보류해 나중에 상황이 변하면 재고하기로 동의한다
3) 재조정 : 분석 방법을 재가공해 다음에는 더 호의적인 결과물을 낳을 수도 있다
4) 상부 보고 : 그들을 건너 뛰어 관리자에게 가도록 검토할 수 있다. 작업 관계를 망칠 수 있으니 그런 시도의 반향을 세심히 검토해야 한다. 저항을 문서화해 조심스럽게 진행하라
- 대부분의 반대는 자신, 자신의 아이디어를 개선할 기회를 나타낸다. 승리하지 못하더라도 최선의 노력을 다했음이 중요하다
동의의 대처법
- 최적화를 구현할 책임이 있는 기술, 사업 팀이 목표, 요건 외에 사업에서 예상하는 가치를 이해하는지 확인하라(우선 순위 부여)
- 프로젝트 진행 상황의 후속 작업을 하라
- 싱핼 국면 동안 발생하는 모든 질문에 답할 준비를 해, 변화가 곧 도입될 때 발전할 수 있는 모든 전선의 저항(태엽)을 타진하라
- 최적화 성과를 측정해 런칭 전 모든 데이터 검증을 좁기 위해 적절히 태깅했는지 확인하라
- 마지막 20야드를 건너 풋볼을 엔드존까지 밀고 갈 수 없다면 이 전의 노고는 모두 물거품이다
순환의 완료
- 권고사항의 실제 영향을 분리하는 최종 분석을 하라
- 결과와 상관 없이 최적화를 승인한 팀은 진행상황을 보고해준 근면함을 인정할 것이다
성과 전파
- 회사 내에서 더 큰 인정을 받으려면 함께 작업하는 팀마다 성과를 전파하고 싶을 것이다. 성공을 홍보해 팀과 관계를 돈독히 할 뿐 아니라, 간접적으로 자신도 홍보한다
7장 실행 시의 분석
영역으로의 진입
1) 획득 : 대부분의 회사는 방문자가 어디서 오는지 알고자 한다. 비용 대비 효과가 가장 높게 사이트에 적절한 잠재고객을 유도하고 싶을 것이다
2) 사이트 인터랙션 : 무슨 일을 하는지 이해하고 싶을 것이다. 어떤 콘텐츠를 관찰하는가? 어떤 기능. 도굴ㄹ 사용하는가? 어떤 경로를 택하는가? 어떤 과업(마이크로컨버전)을 시도해 완료하는가?
3) 전환 프로세스 : 전반에 걸쳐 이탈 지점을 줄여, 최종 전환의 발생 건수를 극대화하고 싶을 것이다
4) 방문자의 가치 : 평생 고객 가치를 이해하고자 할 것이다
획득의 분석 사례
- 획든은 가능한 한 많이 적절한 사람(처음 방문한 잠재 고객)을 유료, 유기적 수단으로 웹사이트에 유입시키는 문제일 뿐이다
(구체적인 분석 방법은 일일히 발췌하지 않았다)
8장 실행 준비가 됐는가?
데이터 기반과 빠른 실행
- 조직은 데이터 기반을 빠른 실행과 짝지어야 한다
1) 중요한 통찰력의 확인
2) 그 통찰력을 근거로 한 의사결정
3) 그 통찰력을 기반으로 한 실행
- 조직이 데이터에 반응하기까지 몇 주, 몇 달이 걸린다면 실시간 분석이 있어도 무슨 소용인가?
회사에서는 얼마나 실행이 빠른가?
인력
- 대부분의 회사엣서 변화는 직원 수준에서 시작하지 않는다. 보통 경영진 수준에서 시작해 흘러내린다
최적화의 처리량은 얼마인가?
- 얼마나 데이터(입력)를 최적화(출력)로 잘 바꾸는지 측정, 이해해야 한다
1) 분석 대비 보고 시간(분석 팀)
2) 시작한 프로젝트에 전달한 분석 프리젠테이션
3) 프로젝트 완료울(시작부터 완료까지)
4) 주간, 월간 테스트 평균 건수
실행 준비가 됐는가?
- 웹 분석을 드든히 후원하는 임원이 있는가?
- 없다면 어떻게 찾는가?
- 현대 스킬, 지식을 관찰할 때 어떤 영역을 개선해야 하는가?
- 분석에 시간을 얼마나 쓰는가?
- 주당 더 많은 시간을 내기 위해 어떤 조치를 취할 수 있는가?
- 회사의 사업 목표, 온라인 전략을 분명히 이해하는가?
- 회사에서 온라인의 최우선순위는 무엇인가?
- 현재 분석을 방해하거나 제한할 빈틈, 맹점을 무엇인가?
- 그 간극을 어떻게 메울 수 있는가?
- 다양한 핵심 이해관계자 집단과 내부 관계는 얼마나 긴밀한가?
- 그 관계를 어떻게 강화하는가?
- 현재 실행의 어떤 장애물이 길을 막는가?
- 조직적으로 이를 제거하기 위해 무엇을 할 수 있는가?
- 초기의 빠른 성과를 확립하고 가속도를 구축한다는 점에서 어떤 사업 영역이 가장 전망 있는가?
미션 임파서블은 없다
- 회사의 온라인 전략, 우선순위를 먼저 분명히 한 후, 데이터를 드릴 다운하라. 사업 목표를 예의주시하며 우선순위가 바뀔 때 초점을 수정하라
- 어떤 영역, KPI에 집중할지 전략적으로 결정하라. 정성 데이터 및 기타 데이터(오프라인, 경쟁사)는 웹 분석 데이터를 보완할 수 있다
- 주변 상황 외부에서 일어나는 정황을 바로 파악하라. 누구를 아는지가 무엇을 아는지가 결정한다. 여러 부서를 넘나드는 지식으로 팀, 간극의 가교 역할을 하라
- 더 큰 성공으로 이어질 수 있는 작은 성과로 가속도를 구축하라. 장작이 아닌 불쏘시개로 불을 붙여라
- 훌륭한 웹 애널리스트가 되려면 액션 히어로 프레임워크를 분석 방법에서 활용해 원칙, 효율, 효과를 보강하라
- 데이터 기반의 변화를 조직에서 리드해 통찰, 아이디어, 실행으로 조직에 여감을 줘라. 가만히 일의 전개를 기자린 후 실현 하라
