채널계 Part3 : 쿠키와 웹로그
앱, 웹 데이터 분석을 위해 쿠키를 모아요
지난 포스팅에서 채널계는 웹서버 및 WAS를 다룬다고 이야기했다. 해당 웹서버와 채널계에서는 많은 양의 로그 파일이 수집된다. 이런 로그는 고객의 민원 발생 시 이를 확인하는 용도로도 사용이 되고, 퍼널 분석을 수행할 때의 데이터 원천이 되기도 한다. 이에 대해 조금 알아보자.
웹로그 분석의 첫걸음, 쿠키
쿠키와 세션 개념(https://interconnection.tistory.com/m/74)웹로그 분석에서 빠질 수 없는 것이 쿠키이다. 쿠키는 웹서버나 WAS가 응답을 보낼 때 해더를 사용해 정보 저장을 지시하며 생성되는 작은 데이터 파일이다. 사용자가 인증 후 화면을 이동했는데, 다시 로그인부터 시키면 굉장히 불편하다. 그래서 쿠키가 인증에 필요한 정보를 가지고 다니면서 사용자의 상태를 유지시켜 준다. 이런 쿠키가 웹로그 분석에서도 사용자를 식별하는 값으로 활용되곤 한다. 특히 비회원이 서비스를 사용하는 정책이 있다면 쿠키는 꼭 필요할 수도 있다. 로그인 후에야 사용자의 ID를 키값으로 활용하면 되지만, 로그인을 할 수 없는 비회원은 키값이라고 할만한 게 없기 때문에 쿠키를 사용하거나, 분석 솔루션에서 발급하는 쿠키와 유사한 무언가를 사용한다.
웹서버와 WAS의 로그 수집과 분석
웹 서버와 WAS에서는 클라이언트의 요청 정보와 응답 정보(파라미터, 세션 정보 등), 그리고 해당 요청에 대한 응답 결과(응답 코드, 처리 시간 등)를 수집한다. 이러한 로그파일은 그 양이 방대하기 때문에 정해진 기준에 따라 로그분석 서버나 정보계로 보내고 삭제하는 경우가 많다. 이렇게 수집된 로그데이터는 DW 내 적재하여 현업이 분석하게 제공하는 경우도 있다. 하지만 보통 로그 분석도구를 이용해 분석된다. 가장 흔하게 쓰이는 것이 바로 구글 애널리틱스이며, 그 외에도 여러 솔루션사가 로그 분석 솔루션을 만들어 제공하고 있다.
그러나 여기서 모든 곳에서 쌓인 로그가 다 모이는 것은 아니다. 모든 로그를 다 쌓아버리면 좋기야 하겠지만 그 양이 너무나 방대해 저장에 이슈가 발생할 수 있기 때문이다. 분석 솔루션을 활용해 로그를 수집할 때는 스크립트를 심어, 해당 스크립트가 심어진 로그만 수집하는 경우가 많다. 개별 페이지에는 보통 스크립트가 공통으로 심어지며 특정 버튼/배너 구좌에 스크립트를 심어 해당 로그를 함께 적재하는 식이다.
웹로그 분석의 여러방식들 (출처 : 아이보스)퍼널분석, 그런데 AARRR을 곁들인
이렇게 적재된 데이터를 가지고 결국 현업이 하고 싶은 것은 '전환율'을 측정하는 것이다. 얼마나 많은 비회원이 회원이 되었는지, 대출조회를 한 사람 중에 몇 명이나 실제 대출을 받았는지 만약 받지 않았다면 어디서 이탈하는지 등을 파악하는 것이 가장 큰 관심사다. 이때 사용할 수 있는 것이 AARRR 프레임워크다. 구체적으로는 아래와 같다.
- Acquisition : 어떻게 우리 서비스를 접하고 있는가
- Activation : 사용자가 처음 서비스를 이용할 때 긍정적인 경험을 제공하는가
- Retention : 이후의 서비스 재사용률은 어떻게 되는가
- Referral : 사용자가 자발적 바이럴, 공유를 일으키고 있는가
- Revenue : 최종 목적(매출)으로 연결되고 있는가
출처 : 다이티 블로그각 항목은 회사가 무엇을 KPI로 잡느냐에 따라 구체화될 수 있을 것이고, 단계도 다 다를 것이다. 내가 운영하는 앱에서는 대출조회 후 실제로 대출이 이어지는지, 금융상품을 검색한 뒤 실제로 이용하는지, 이벤트를 본 뒤 참여 후 바이럴이 일어나는지 등을 확인하고 있다. 이를 분석하면서 가장 중요하다고 느낀 건 처음 도입 시, 최대한 많은 가설을 세우고 해당 가설을 검증할 수 있는 웹 로그 데이터 원천을 마련해야 한다는 점이다. 나중에 데이터를 분석하며 '이것도 있으면 좋을 텐데...'라는 생각이 정말 많이 들었고, 애자일보다는 워터폴 식으로 개발하는 금융사에서는 '이것도 있으면'이라는 생각이 드는 건 정말 추진해 내기 어렵기 때문이다.
참고자료
