03 통계를 보는 이유 - 1편
통계가 그렇게도 중요한 건가요?
사실 통계에 관한 이야기는 중급 기획자가 되어야 기획 및 설계가 가능하므로 순서상 나중에 작성해야 하는 부분이나 기획 1년 차에게 주어지는 운영 업무 중 하나이자 이들에겐 직접 통계 시스템을 구축하기보단 통계 시스템을 보고 분석해서 매주 보고해야 하는 업무도 포함되는 경우가 많기 때문에 먼저 작성합니다.
앞서 언급한 운영 업무 기간이 충분하지 않았거나 사원 시절 통계 보고를 하며 서비스 트래픽에 대한 분석을 많이 안 해본 직원들은 통계의 중요성을 전혀 알지 못합니다. 본인에게 주어진 업무라 매주 보고를 하긴 하는데 왜 통계를 봐야 하는지 명확한 이유를 알지 못 한 채 작업하는 분들도 마찬가지입니다.
그래서 중급 이상 기획자가 되어서도 통계는 신경 쓰지 않아 신규 서비스를 오픈하고서 바로 통계를 볼 수 없는 일이 발생하는 경우가 있어 저는 항상 통계 시스템 진행 여부도 체크하는 편입니다. 포털이나 대형 게임, 대형 커머스 서비스를 운영하는 경우 자체 빅 데이터 통계 시스템을 구축하기도 하지만 이 역시 우선순위에서 밀려나는 어드민 작업이기에 대부분 Google 애널리틱스나 로거(logger) 같은 외부 통계 Tool을 활용하기도 합니다.
통계를 어떻게 봐야 하고, 왜 중요한지 말씀드리겠습니다.
✔︎ 기본적으로 보는 통계 용어와 그 데이터를 보는 이유부터 알려 주세요
1. Visitor: 말 그대로 해당 웹사이트 또는 App.을 방문한 사용자수로 이는 중복으로 방문한 사용자도 포함되어 있습니다. 사용자가 재방문을 했든, 로그인을 했든 하지 않았든 순수하게 해당 서비스에 접근한 횟수로 보시면 됩니다. Visitor라는 용어 대신에 User라는 용어를 사용하기도 합니다.
2. UV(Unique Visitor): 위에서 언급한 방문자들 가운데 중복해서 방문한 사람들을 걸러내고 순수하게 하루에 한 번 이상 방문한 사용자수입니다.
3. LV(Login Visitor): 하루에 한 번 이상 방문한 사람들 중에서도 로그인까지 한 방문자를 말합니다. 로그인을 해야 의미있는 서비스의 경우(글쓰기, 구매하기 등) LV의 수치는 매우 중요해집니다.
4. PV(Page View): 사용자들이 들어가 본 페이지들의 총 페이지수를 말합니다. 페이지 뷰가 높은 수치일수록 좋은 것이지만 UX(User Experience)가 복잡해 사용자들이 헤매느라 여기저기 페이지를 많이 방문해서 수치가 높아질 수도 있음을 유념해야 합니다. 그리고 통계 데이터가 유의미한 지 검수할 때 PV는 무조건 Visitor 수치보다 큰 지도 살펴봐야 합니다.(작은 경우 잘못된 데이터입니다)
5. LPV(Login Page View): 페이스북(Facebook)이나 트럼프가 빠져있는 트위터(Twitter)는 특정인들만 방문하여 사용할 수 있는 폐쇄형 사이트는 아니나 기본적으로 로그인을 해야 콘텐츠를 볼 수 있도록 설계되어 있습니다. 즉, 이런 경우는 LV와 함께 LPV(로그인해서 본 페이지 뷰)수가 유의미한 수치입니다. PV가 아무리 높아도 LPV가 낮다면 로그인 또는 회원가입 페이지에서 이탈한 수치가 높은 것이고, 사용자가 회원 가입하고 로그인까지 해서 사용하고 싶을 만큼의 서비스 매력도 면에서 떨어진다고 볼 수도 있고, 회원가입 시 입력 내용이 많아 귀찮아서 포기한 것일 수도 있습니다. 페이스북 회원가입 절차가 얼마나 심플한지, 가입하고 나서는 이것저것 입력하라고 물어보는 게 얼마나 많은지를 생각해 보시면 됩니다.
6. Depth별 통계: 위 통계들은 메인 메뉴와 서브 메뉴 등 depth별로 데이터를 볼 수 있으며, 이를 통해 가장 인기 있는 메뉴와 그렇지 않은 메뉴를 파악할 수 있습니다.
7. Return Visitor: 재방문자를 말합니다. 재방문율은 모든 서비스에서 중요한 요소이나 특히 게임 서비스인 경우 매우 유의깊게 봅니다. 누구나 쉽게 특정 게임 회사의 신규 게임을 실행해 볼 수는 있으나(특히 카카오 플랫폼에 퍼블리싱된 게임인 경우 이미 계정이 있으므로) 첫인상에서 '어, 재밌는데?'하는 것과 '어, 별로네'라고 느끼는 것에 따라 재 플레이 여부가 결정되고 이는 곧 매출과도 직결되기 때문에 즉, '대박'과 '쪽박'이 바로 판가름 나기 때문에 신규 방문자수도 중요하지만 재방문자수가 더 중요한 수치가 됩니다. (재방문율의 중요성으로 인하여 신규 서비스 론칭 시 두 가지 방안으로 취하게 되는 전략과 그 이유에 대해서는 다음에 자세히 이야기하겠습니다)
8. Active User: 다운로드 건수와 회원가입자수가 아무리 많아도 실제 자주 방문하여 사용하는 사용자가 별로 많지 않다면 이 역시 빨간불이 들어와야 합니다. 신규 서비스 론칭 시 대대적인 비용을 들여 마케팅을 하게 되는데 이때 체리피커(무료 범위 내에서만 이용하거나 서비스를 엄청 열심히 이용하여 이벤트 경품을 받고서는 사라지는 사용자)들로 회원가입자수는 매우 가파르게 상승할 수 있으나 이벤트 종료시에도 계속 꾸준히 이용하는 사용자 즉, 액티브 유저가 얼마나 되느냐가 매우 중요합니다. 위에서 언급한 재방문자와도 유사하게 보일 수 있지만 조금 다른 것은 재방문의 시점까지 보는 것으로 예를 들어 회원가입 후 1년 후 재방문시에도 '재방문자'이나 '액티브 유저'라고는 볼 수 없다는 것입니다. 서비스의 특성에 따라 일주일 내에 재방문한 사람만 '액티브 유저'로 보거나 한 달 이내에 재방문한 사람까지 '액티브 유저'로 볼 지 결정하는 건 서비스 담당자들의 정책에 따른 유동적인 부분이며 '액티브 유저'가 많은 경우 활동성도 풍부하기 때문에 서비스 활성화 여부를 누구나 바로 확인이 가능합니다.
✔︎ 추가적으로 봐야 하는 통계 용어와 그 데이터를 보는 이유도 알려 주세요
9. Referrer(유입경로): 어디에서 자사 페이지로 이동하게 되었는지 체크하는 것입니다. 네이버 검색을 통해 또는 구글 검색을 통해서 아니면 즐겨찾기를 통해 유입되었는지를 살펴보고 그 통로가 되는 페이지에도 노출이 잘될 수 있도록(검색 광고 등) 방안을 마련할 수 있게 됩니다.
여기에서 잠시 곁다리로 이야기하고 싶은 것이 SEO(Search engine optimization: 검색 엔진 최적화)입니다. 검색 사이트를 통한 유입이 절대적으로 요구되는 서비스의 경우 SEO 작업을 해두는 것이 좋습니다. 사용자가 검색어 입력시 보이는 결과 페이지에서 해당 서비스로 유입되는 검색 결과가 상위에 노출시킬 수 있도록 도와줍니다. 네이버는 검색 결과 우선순위의 기준과 정책에서 좀 인위적인 부분(유료인 파워링크, 블로그나 포스트 등 내부 서비스가 우선순위)이 있으나 구글은 사용자가 검색 결과에서 가장 많이 클릭하여 방문한 페이지 순서로 보여주기 때문에 SEO 적용시 구글에서 더 유리한 편입니다. 적용 방법은 검색해 보면 다양하게 제시되어져 있고, 전문 개발 업체의 도움을 받을 수도 있으며, 구글과 네이버에서는 SEO 최적화를 지원하는 서비스를 제공하기도 합니다.
구글 Search Console: www.google.co.kr/webmasters/tools
네이버 웹마스터 도구: webmastertool.naver.com
봇(Bot)이라고도 하고, 검색 봇, 웹 로봇이라 불리기도 하는데 보통 검색 사이트의 검색 엔진의 역할은 이 봇을 활용하여 여러 신규 사이트(또는 페이지)들의 최신 정보를 크롤링(Crawling: 정보를 수집하여 검색 엔진에 색인해 놓는 작업)해서 사용자가 특정 단어로 검색시 결과 페이지에 그 정보들이 노출될 수 있도록 해주고 있습니다. 그러한 크롤링 작업을 위 사이트들을 통해 운영자(또는 개발자)가 서비스 하는 페이지들의 URL을 직접 등록함으로써 즉, 봇의 역할 없이 직접 능동적으로 넣어줌으로써 검색 결과에 노출될 확률을 보다 더 빠르고 확실하게 해주는 방법으로 사용됩니다. 때론 특정 사용자 대상의 페이지들인 경우 크롤링 되어 검색 결과 페이지에 노출되지 않도록 예외 URL도 등록할 수 있습니다.
위 작업은 개발자가 SEO의 중요성을 인지하고 자발적으로 최대한 여러가지 최적화 작업을 해주는 것이 매우 중요합니다.
10. Bounce Rate(이탈률): 사용자가 어느 페이지에서 가장 많이 이탈을 하게 되는지를 알 수 있습니다. 이 역시 게임에서 가장 유의미하게 보는 편인데 예를 들어 레벨 3에서 이탈률이 높아 게임 재실행률(재방문율)이 떨어질 경우 이 단계에서의 UX적으로 사용성이 어려운 건 아닌지 살펴보고 더 흥미로운 요소나 무료 아이템 제공 등의 추가적인 장치로 보완할 수가 있습니다. 그러나 검색 서비스 같은 곳에서는 원하던 정보 획득으로 인하여 이탈을 하는 것으로도 볼 수 있고, 일반 서비스에서는 회원가입이나 결제 과정이 복잡한 경우 이탈의 주요 요소가 되기도 합니다.
11. Conversion Rate(전환율): 사용자가 서비스 제공자의 의도대로 전환해 주는 비율로 이는 매우 다양한 경우가 있습니다. 커머스에서는 방문하여 구매로까지 이어주는 데이터, 게임에서는 유료 아이템 구입자로 전환한 데이터, 카페에서는 준회원에서 정회원으로 전환하는 데이터, 신규 방문자에서 재방문자로 전환하는 데이터 등 이 전환율은 여러 요소에 적용되며 전환율이 높을수록 좋은 수치이나 탈퇴로 전환하는 데이터가 높다면 결코 좋은 수치라 볼 수만은 없겠지요.
12. Duration Time(방문시간): 사용자가 서비스 이용을 시작하여 이탈하기까지 머문 시간을 말하며 듀레이션 타임이 너무 짧을 경우 좀 더 오래 머무를 수 있는 장치(매력적인 콘텐츠나 상품을 제공하고, 게임에서는 재미적 요소를 업데이트함)들을 마련해야 하는데 이 역시 운영자 역할입니다. 그래서 쇼핑몰의 경우 전문 MD(Merchandiser)가 상품을 소싱하거나 사이트에 배치하고, 트래픽이 핵심인 서비스의 경우 과장이나 차장급에서 운영을 하기도 합니다
13. 영역별 클릭률: 동일 페이지에서 사용자들이 가장 많이 클릭한 영역별 분포율을 말하는 것으로 예를 들면 검색사이트 메인에서 검색창 클릭률은 전체 대비 70%, 개인화 영역은 10%, 콘텐츠 영역은 20%라는 식이 되겠습니다. 영역별 클릭률은 유료 배너나 콘텐츠 영역의 클릭수를 체크하여 광고주에게 리포트용으로도 활용하기 때문에 즉, 매출과도 직결되는 서비스에서는 매우 중요한 수치입니다
14. 인구통계학적 분석: 개인정보보호법에 따라 요즘에는 성별과 연령은 사용자의 동의하에 수집할 수 있는 정보이며 주소 입력시 지역별 이용 분포나 사용자의 메인 언어별 데이터를 알 수 있습니다. 이에 따라 메인 타깃과 서브 타깃을 위한 설정하고 그들을 위한 니즈 파악을 보다 더 확실히 하여 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 구글이나 외부 통계 사이트를 이용하는 경우 위 통계 데이터들이 그들의 서버에 저장되어 운영자들에게 제공되는 것이므로 이 역시 개인정보 취급방침에 '보다 더 유용하고 향상된 품질의 서비스 제공을 위하여 해당 통계 사이트에 OOO, OOO 항목이 제공된다'는 공지가 포함되어져야 합니다.
15. App. OS별 다운로드 건수: App.으로 출시되는 서비스가 훨씬 많아지면서 iOS와 Android별 다운로드 건수가 매우 중요한 핵심 수치이기도 합니다.
글이 너무 길어져 1편과 2편으로 나누어 제공합니다.
처음 보는 통계 용어가 많은 분이시라면 잠시 쉬는 시간을 가져 보세요.
