[논문]구글 애널리틱스를 활용한 웹 사이트의 개선방안 연구 : 앱팩토리를 대상으로

김동림; 임영환

doi:10.7230/koscas.2014.36.553

구글 애널리틱스를 활용한 웹 사이트의 개선방안 연구 : 앱팩토리를 대상으로
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만화애니메이션 연구= Cartoon and animation studies, no.36, 2014년, pp.553 - 572

김동림 (숭실대학교 대학원 모바일연구실) , 임영환 (숭실대학교 미디어학과)

초록
AI-Helper

인터넷을 이용한 서비스와 정보제공이 활성화 되면서 사용자들은 서비스 품질 및 컨텐츠 품질에 대해 관심 갖기 시작했으며 이러한 변화에 따라 서비스 제공자 또한 사용자의 욕구를 만족 시키는 서비스 및 다수의 사용자가 참여하는 사이트 활성화를 목적으로 하게 되었다. 사용자에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 대부분의 서비스 제공자는 이용자 피드백 분석 및 운영시스템 분석 등 자료 분석에 노력하지만 제한된 이용자와의 커뮤니케이션과 자료 수집 및 분석에 상당한 시간과 비용을 들임으로써 사용자들에게 개선된 서비스 제공까지 너무 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 이유로 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)의 운영현황 분석을 위해 웹 마이닝 기법을 적용한 로그 파일 분석 방식을 채택하였는데 로그 데이터를 가져와 분석하고 별도의 리포트를 만들어 판단하는 번거로움 없이 구글 애널리틱스 툴을 활용하여 정량평가를 시행하였다. 또한 웹 표준 평가(Coolcheck)서비스를 이용한 웹 사이트의 전반적인 품질평가를 통해 해당 웹 사이트의 문제점을 진단하고 개선 방안을 연구하였다. 로그분석이란 사용자가 웹 사이트 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남게 되는데 이 데이터를 기반으로 사용자가 웹 사이트를 방문하여 행동하는 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 또한 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있으므로 로그 분석방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 로그분석 방법으로 구글 애널리틱스 로그 추적 코드를 웹사이트에 직접 삽입하여 데이터를 수집, 데이터 평가, 리포트 분석 단계를 거쳐 전반적인 웹 사이트의 운영현황을 진단하고 평가한 후 웹 사이트에서 예상하는 사용자의 행동패턴과 실제 방문자의 경로가 일치 하는지 판단하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 이 판단은 곧 기업의 목표 값 도달 경로의 우선순위(중요도)에 영향을 미치고 사용성이 너무 낮을 경우 경로 설정의 부적절함 등을 웹 사이트의 개선 요소에 포함시키게 된다. 이러한 연구방법은 기업에서 하고자 하는 비즈니스의 방향이 제대로 설정되었는지, 사용자의 요구 및 행태와 일치하는지 분석하여 향 후 비즈니스 방향 재설정 및 웹 사이트 개선에 도움이 될 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, for the evaluation of the ease of a particular Web site (www.appbelt.net), insert the log tracking code for Google Analytics in a page of the Web site to collect behavioral data of visitor and has studied the improvement measures for the problems of the Web site, after the evaluation of the overall quality of the Web site through the evaluation of Coolcheck. These findings set the target value of the company's priority (importance) companies want to influence the direction of the business judgment are set up correctly, and the user's needs and behavior will be appropriate for the service seems to help improvement.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

웹 로그 파일은 사용자가 웹 사이트를 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남는다.²⁾ 이러한 로그 데이터를 이용하여 다양한 정보로 해석하고 예측하기 위해 본 논문에서는 구글에서 제공하는 구글애널리틱스(Google Analitics)를 활용하여 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)에 구글에서 제공하는 추적코드를 삽입하는 방식으로 웹 사이트에 방문하는 사용자의 행동데이터를 수집하여 분석하고 전체적인 웹 사이트의 품질 평가를 통해 웹 사이트 문제점을 도출하여 합리적이고 효율적인 개선요소를 추출하는 방안을 제안하고자 한다.
7) 이러한 정보취약계층을 위한 웹 사이트 개발 시에 준수하여야 할 웹 접근성 지침이 어느 정도 고려되었는지 평가한다.

제안 방법

본 연구는 위와 같은 목적에 따라 구글 애널리틱스 사이트에 계정을 만들고 해당 웹 사이트의 ID를 부여받은 다음 ID가 포함된 추적코드를 웹 사이트 개발소스에 삽입하는 것으로 시작하여 일정기간(약 60일) 간의 로그 데이터를 토대로 분석하였다. 구글 애널리틱스에서 제공하는 분석 항목을 기본으로 방문자형태를 분석하고 웹 사이트의 전반적인 사용성 평가를 위해 웹 접근성 평가와 웹 품질 평가를 시행하였다. 2장에서 로그분석의 개념과 구글 애널리틱스 서비스에 대해 이해하고 관리자가 수집된 로그 데이터를 분석하는데 알아야 할 지표 행동과 처음 설정 방법에 대해 서술하고 3장에서는 수집된 로그 데이터를 가지고 운영평가 및 목표값 평가, 웹 표준 평가 실험 결과에 대해 서술하였다.
본 논문에서 평가목적의 특정 웹 사이트의 로그데이터 수집 및 분석 방법으로는 구글 애널리틱스를 사용하여 사용자 방문 형태를 분석하였으며 Coolcheck 서비스를 이용하여 사이트의 전반적인 품질평가를 시행하였는데 Revision시 참고할 전략 수립 결과는 다음과 같다.
본 연구는 위와 같은 목적에 따라 구글 애널리틱스 사이트에 계정을 만들고 해당 웹 사이트의 ID를 부여받은 다음 ID가 포함된 추적코드를 웹 사이트 개발소스에 삽입하는 것으로 시작하여 일정기간(약 60일) 간의 로그 데이터를 토대로 분석하였다. 구글 애널리틱스에서 제공하는 분석 항목을 기본으로 방문자형태를 분석하고 웹 사이트의 전반적인 사용성 평가를 위해 웹 접근성 평가와 웹 품질 평가를 시행하였다.
웹 사이트의 웹 접근성 분석을 위해 CoolCheck 솔루션을 사용하여 진단하였는데 웹 사이트의 극히 일부(1000노드)만을 샘플진단하였으며 그 평가항목으로는 첫째, 사용자 (웹 사이트의 연결 장애, 무결성을 통한 전반적인 완성도) 체크와 둘째, 개인정보보호(개인정보가 노출된 내역과 기술적 보호조치가 필요한 항목)진단 및 셋째, 검색 최적화(메타데이터 및 타이틀 분석을 통한 검색 효율성), 넷째, 사용자 체감현황 (웹 사이트 방문자의 체감) 분석 다섯째, 유해정보/안전성(웹 사이트의 유해 정보 노출과 기술적 치료가 필요한 사항)을 점검 한다.

성능/효과

구글 애널리틱스를 활용한 로그 분석 항목별 6가지의 기획 분야 개선방안과 웹 사이트 품질평가 시행 결과에 따른 개선방안 6가지 디자인, 프로그램 개발 분야별 구체적인 수정 방안을 도출 하였다.
로그분석을 위해 구글 애널리틱스 사이트를 이용하는 이유는 한 번의 로그 수집으로 여러 가지 분석을 제공하는 심화기능 때문이다. 또한 검증된 계산법을 이용한 데이터 확인이 가능하다는 점을 들 수 있는데 브랜드 참여도 퍼센트나 페이지 이탈율, 페이지참여율, 전환 품질 인덱스, 사이트 체류시간 및 방문당 페이지뷰 등 비교적 정확한 값을 확인 가능하다.
99%로 매우 낮은 수치를 보인다. 또한 구글 애널리틱스에서 분석한 방문심도 데이터를 보면 심도가 1인 가장 낮은 그룹의 방문 수는 871, 페이지뷰 수가 871로 홈페이지를 방문하여 평균 하나의 페이지만 보고 이탈한다고 분석 할 수 있으며 방문심도가 가장 높은 그룹 20+ 의 방문 수는 62 , 페이지 수가 2,323 으로 한 번의 방문 당 37개의 페이지를 본다고 분석할 수 있다. 이처럼 사용자의 참여도는 방문심도와 거리가 있는데 자주 방문하여 많은 페이지에 관심을 가졌다고 해도 실제 검색하여 페이지에 유입되는 등 의도를 가진 액션이 어느 정도 있었는지가 중요한 분석 기준이 된다.
아래 <표 3>의 전환율을 보면 목표값 별 전환율 및 실제 완료건수를 확인 할 수 있는데 목표값1의 경우 재방문자의 전환율보다 신규사용자의 전환율이 다소 높았으며 재방문자 보다 신규 방문자의 완료건수가 12건 많았다. 또한 목표값 2의 경우 평균 전환율이 2.27%로 목표값 1보다 낮은 수치를 보였고 전환율은 신규사용자보다 재방문 사용자가 높은 결과를 보였으나 완료건수는 신규 방문자가 3건 더 많은 것으로 분석됐다.
54%의 비율은 실제 사용자의 path 이상 측정된 것으로 분석 된다. 또한 재방문고객 수 대비 13번 신규방문자수가 재방문 고객 수 보다 50% 이상 높은 수치를 보이는데 9번 항목 평균방문시간 06분 41초 대비 13번 항목 신규사용자의 방문시간이 52초로 비교적 단기간 사이트에 머무르는 것으로 보아 일시적 키워드 검색 및 홍보효과로 판단 할수 있겠다.
아래 의 전환율을 보면 목표값 별 전환율 및 실제 완료건수를 확인 할 수 있는데 목표값1의 경우 재방문자의 전환율보다 신규사용자의 전환율이 다소 높았으며 재방문자 보다 신규 방문자의 완료건수가 12건 많았다.
웹 품질 평가는 사이트의 전체적인 완성도 및 사용자 체감 개인정보보호, 검색최적화 여부와 유해정보/안정성 등을 평가 한다. 앱벨트의 웹 품질 평가 결과 완성도가 99.95%로 완성도 높은 사이트로 평가 받았으며 유해정보와 안정성에서 99.75%의 높은 양호도를 보이며 특히 개인정보보호 항목에서는 100%의 양호도로 평가받아 대체로 높은 수준의 웹품질 평가를 받았다. 하지만 검색최적화 항목의 메타데이터, 타이틀, 키워드가 없는 등 검색 효율성은 상당히 떨어지는 것으로 평가되어 Revision시 우선 적용이 필요할 것으로 보인다.
<그림 4>에서 보는 것과 같이 앱벨트의 견고성은 100%로 확인되지만 인식 및 이해의 용이성은 80%미만으로 세부항목을 확인해 보면 대체텍스트 미 준수 건수가 2462건, 키보드로 이동할 수 없는 콘텐츠 2955건 타이틀이 없는 페이지 46건으로 정량평가 결과 양호도가 낮은 것으로 평가 되며 정성평가 항목 중 데이터 테이블의 정보제공 건수가 557건, 데이터 테이블의 셀 구현 483건등 웹 사이트의 견고성을 뒷받침 해주지만 지나친 Style 속성 사용이 51건, 콘텐츠의 논리적 구성이 49건 등 운영의 용이성은 떨어지는 것으로 평가 되었다.
첫째, 동적으로 할당된 IP주소와 둘째, 클라이언트 사이드 캐싱과 셋째, 웹 로봇의 방문 수 카운트는 순 방문자 분석에 영향을 미치며 넷째, 태그 누락에 의한 설정 오류가 있을 수 있고 다섯째, 자바스크립트 오류로 인한 페이지 로딩이 방해받을 수 있으며 여섯째, 방화벽에 의해 페이지 태그가 차단될 경우 정확한 로그 데이터 수집이 어렵다. 일곱째, 사용자의 페이지 지연시간과 여덟째, 페이지 방문시간 카운트 시 마지막 페이지를 무시하는 계산법과 아홉째 페이지 로딩시간이 너무 길 경우는 사용자의 페이지 뷰, 체류시간 분석에 정확한 카운트가 힘들다는 점이 있다. 이러한 이유로 로그 분석 데이터만 믿고 마케팅 정책을 수립하거나 UI를 수정하는 등 지나치게 예민한 개선 활동은 자제하고 수치보다는 추세를 보는데 집중해야한다.
이러한 강력한 기능들을 제공하고 있긴 하지만 로그데이터를 100% 신뢰하면 안 되는 이유는 9가지 정도이다. 첫째, 동적으로 할당된 IP주소와 둘째, 클라이언트 사이드 캐싱과 셋째, 웹 로봇의 방문 수 카운트는 순 방문자 분석에 영향을 미치며 넷째, 태그 누락에 의한 설정 오류가 있을 수 있고 다섯째, 자바스크립트 오류로 인한 페이지 로딩이 방해받을 수 있으며 여섯째, 방화벽에 의해 페이지 태그가 차단될 경우 정확한 로그 데이터 수집이 어렵다. 일곱째, 사용자의 페이지 지연시간과 여덟째, 페이지 방문시간 카운트 시 마지막 페이지를 무시하는 계산법과 아홉째 페이지 로딩시간이 너무 길 경우는 사용자의 페이지 뷰, 체류시간 분석에 정확한 카운트가 힘들다는 점이 있다.

후속연구

이처럼 웹 사이트의 개선 방안을 모색하였다면 그 다음 과정으로 실제 운영 중인 사이트에 반영할 Revision요소를 정의하고 차기 버젼을 기획해야 한다. 또한 추후 revision요소가 반영된 사이트의 개선 전과 개선 후의 흐름 변화 및 방문자 형태에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
75%의 높은 양호도를 보이며 특히 개인정보보호 항목에서는 100%의 양호도로 평가받아 대체로 높은 수준의 웹품질 평가를 받았다. 하지만 검색최적화 항목의 메타데이터, 타이틀, 키워드가 없는 등 검색 효율성은 상당히 떨어지는 것으로 평가되어 Revision시 우선 적용이 필요할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	방문자 트래픽을 통해 얻을 수 있는 방문자의 정보에는 어떤 것들이 있는가?	로그분석이란 로그데이터를 이용하여 웹 사이트의 방문자 트래픽을 파악하고 이 트래픽 정보를 분석하는 것이라 할 수 있다. 하나의 트래픽에 여러 가지의 방문자 정보를 얻을 수 가 있는데 일반적 정보(접속시간, 접속방식, 접속장소, 페이지뷰, 사용자별 페이지뷰) 및 확장된 정보(고객정보, 구매정보, 재방문정보) 등 분석에 따라 구체적인 사용자 정보 추출이 가능하다.
	로그분석이란?	로그분석이란 로그데이터를 이용하여 웹 사이트의 방문자 트래픽을 파악하고 이 트래픽 정보를 분석하는 것이라 할 수 있다. 하나의 트래픽에 여러 가지의 방문자 정보를 얻을 수 가 있는데 일반적 정보(접속시간, 접속방식, 접속장소, 페이지뷰, 사용자별 페이지뷰) 및 확장된 정보(고객정보, 구매정보, 재방문정보) 등 분석에 따라 구체적인 사용자 정보 추출이 가능하다.
	초기의 웹 로그분석은 어떻게 사용되었는가?	초기의 웹 로그분석은 웹 사이트상에서 고객의 행동을 분석하고, 이를 단지 웹 사이트 디자인에 반영하기 위하여 사용되었다.3) 하지만 인터넷 비즈니스의 활성화와 더불어 인터넷 마케팅 영역이 늘어나면서 좀 더 직접적이고 고효율적인 마케팅이 가능하도록 고객의 세분화된 행동패턴 연구에 로그분석이 사용되어지고 있다.

참고문헌 (10)

김석기, 안정용, 한경수, 한범수, "웹 로그(Web Log) 분석을 통한 정보의 활용", 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집, pp.123-127 2000
김재훈, 오재훈, "웹 로그분석을 이용한 실시간 온라인 마케팅 시스템 설계 및 개발 ", 한국 IT서비스학회 학술대회 논문집, Vol.2012 No.3, 2012
김정하, 김소은, "웹 로그 분석을 통한 여행사 웹 방문 경로에 관한 연구", 관광.레저연구, 제16권 제3호, pp.209-226, 2004.

상세보기
문태은, 문형남, " 국내 중앙행정기관 웹사이트의 접근성과 사용성 평가 및 개선방안 연구", 대한경영학회지 제22권 제3호 pp.1511-1535, 2009

상세보기
정선경, 이칠우, "웹로그 분석을 적용한 웹사이트내의 웹컨텐츠 분석 방법론", 한국정보과학회 학술발표논문집, Vol.30 No.1B, 2003
한상복, 윤세균, 김태균, " 모바일 폰 입력 인터페이스 방식에 대한 사용자 경험 비교평가를 통한 디자인 적용방향 연구", 디지털디자인학연구 11권 1호 pp.325-339, 2010
한영우, 이수원, " 빅데이터 기술을 활용한 주식기관결제의 실시간 이용 현환 로그 분석 연구", 한국컴퓨터종합학술대회 pp.1529-1531, 2013
이세현, 박종채 역, 구글 애널리틱스, 에이콘출판, 2010.
TTA "웹기반의 품질평가 지침" 2010.08
위키백과, 이토준지, http://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B, 2011.05.10.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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