널리 알려진 '프로젝트의 오해와 진실' 이라는 만화가 있다.

차례대로
첫째줄 - '고객의 설명', '프로젝트 리더의 이해', '분석가의 설계', '프로그래머의 작업결과', '비즈니스 컨설턴트의 설명'
둘째줄 - '프로젝트의 문서화 결과', '구현된 기능들', '고객이 지불할 비용', '유지보수', '고객이 실제로 원했던 것'


요구와 이에 대한 이해부족,
그리고 실제 프로젝트가 진행되면서 내부적인 협업의 문제로,
또는 자신이 맡은 ROLE에만 집중화된 관점에서 자의적으로 진행된,
그럼에도 멋지게 포장되고 실속은 없어지고,
결국 '돈과 리소스'를 낭비만 하여 버린 것이 결국 프로젝트라는 의미를 보이고 있는 만화이다.

결국 비즈니스 세상이 경제논리에 맞추어, 체계화되어 진행되는듯 하지만
막상 진행되고 나면 나름대로의 상상속에서 그려진 각자만의 자의적인 기준에 의해
동떨어진 결과를 낳는다는 이야기이다.

흠...
웹분석도 역시 이러한 관점에서 살펴보니
1998년도 즈음에 있었던 CRM에 대한 환상(?) 처럼
프로젝트를 통해서 얻는 IT솔루션이든 구매하는 솔루션이든,
문제는 제품과 시스템보다 사람에게 있다라는 것에 공감한다.

'웹분석 솔루션'들도 단순한 '도구'일 뿐인데, 많은 기업 내에서는 각자의 위치에 따라 생각이 다양하다.

이상과 현실은 ?

• CEO / 사업팀장
  이상 : 웹사이트의 성과측정 가능한 솔루션의 도입을 통해서 사업의 성과를 보다 객관적으로 평가하고, 개선하여 나갈 수 있겠지 ? 그렇다면 웹분석툴 도입 예산을 할당해 주자.
  현실 : 웹분석툴의 도입을 승인하였으나, 측정과 분석에 대한 프로세스를 진행할 팀조직구성, 도입에 대한 비용외적 부분( 사이트에 적합한 웹분석 방법을 적용하는 것, 운영하고 분석을 수행하는 것등 )을 도외시하여 구매하여 놓은 웹분석 도구를 썩힌다.
  
• 마케터 / 기획자
  이상 : 웹사이트를 방문하는 고객을 상세히 분석하고, 각 마케팅 캠페인에 대한 효과와 원인을 분석하여 가장 최적화된 마케팅 캠페인과 타겟 고객층을 발굴할것이다. 이로 인해 성과도 높아지겠지 ?
  현실 : 웹분석 도구를 이용해 분석을 시작하였으나, 웹분석에 대한 분석방법/이론에 대한 학습부족과, 응용/활용력 부족으로, 트래픽(페이지뷰, 방문수 등) 중심의 기본적인 측정지표들만 산출하여 보고하고 만다.
  
• 웹사이트 컨텐츠운영 또는 상품관리자.
  이상 : 커머스 사이트의 상품들에 대해 관심도, 교차판매, 구매포기정도등에 대해 상세히 분석하고, 주요 페이지에 대한 클릭분포등을 분석한다면, 더욱 방문자에게 어필할 수 있는 컨텐츠와 상품을 준비하여 더욱 높은 성과를 얻을 것이다.
  현실 : 초기에 올바르게 분석적 접근을 하여 도구들을 셋팅하였다고 하더라도, 시간이 지남에 따라 웹분석 이란 것은 잠깐 해보고 마는 '싫증난 장난감'처럼 버려지고, 가끔 문제를 발견하더라도 이에 따라 웹사이트를 최적화 하는 작업 프로세스를 이끌어가 나가지 못한다.

결국, 웹분석을 성공적으로 하려면...

• 현재 상황에 맞는 웹분석 도구를 선정하고, 분석목적에 맞추어 적용하는 Implemnetation 단계가 있어야 하고.
• 웹분석 도구와 이를 활용하여, Feed Back Loop를 돌아 사업개선에 적용될 수 있게끔 하는
  웹분석과 최적화/적용 프로세스를 만들어야 하고.
  또는 이러한 프로세스를 리드하면서, 웹분석 실무와 원인과 대안을 제시하고 실행시키는
  웹분석 전담부서를 만드는 '웹분석 프로세스/웹분석 팀 만들기'가 있어야 겠고.
• 웹분석 도구를 이용하여 업무에 이용하는 사람들에게 필요한 적정 수준의 교육을 진행시켜야 겠고.
• 위 모든 것들이 잘 될 수 있는 환경을 만들어 주는 CEO/사업팀장의 마인드
• 아니면, 위의 사안들을 잘 진행해줄 전문가를 고용하거나, 전문 업체에 위탁하거나. (사실 내부적으로 갖추려면 사람 구하기도 힘들구 )

이런것 말고 다른 간단한 방법은 없을까 ?
흠....

웹분석 환경에서 원인제공의 요소들

원인제공 요소

원인제공요소라고 정리한 부분은 방문자의 웹사이트 방문이 일어날 때 연관되어지는 특성들이다. 어떤 경로로 방문하였는지, 어떤 검색어를 통해 방문하였는지, 어떤 페이지로 웹사이트에 진입하였는지 등이다.

웹분석에서 세분화(Segmentation)가 용이하며, 상대적으로 관심도 높은 분석결과를 도출하기 쉽기에 기본적으로 가장 많이 사용되는 Dimension이다.

레퍼러 (Referrer, 참조링크)

레퍼러(Referrer)의 정의

레퍼러(Referer 또는 Referrer)는 방문자가 분석대상 웹사이트로 방문할 수 있도록 링크를 제공한 웹 페이지의 URL을 뜻한다. 흔히 '참조링크'로 번역되어지지만, '참조링크'라는 단어는 자칫 오해의 소지가 있으므로 참조링크페이지, 참조링크URL등으로 번역되어 지기도 한다.

이때, 분석대상 웹사이트에 방문하기 직전의 웹사이트 또는 웹페이지를 의미하지 않음에 유의해야한다.

* 여러 번역된 단어로 인해 오해가 있을 수 있으므로, 이후부터는 레퍼러(Referrer)로 사용하기로 한다.

웹분석에서는 레퍼러 값이 존재하지 않는 경우, 즉 웹브라우저의 즐겨찾기(Bookmark) 또는 주소의 직접입력(Direct URL Input)으로 접근하는 경우도 레퍼러가 없는 값으로 처리하여 레퍼러를 이용한 분석 범위에 포함시켜 분석을 한다.

레퍼러의 기술적 이해

레퍼러는 웹브라우저에서 웹서버에 URL을 요청할 때 HTTP 헤더에 포함되어 웹서버에 전송되는 문자열 정보이다. 이 문자열은 HTTP통신규약에 따라 정해진 포맷을 갖추어 전송되게끔 되는데, 웹서버에서는 레퍼러 정보를 웹서버 로그파일에 함께 남길 수 있다.

페이지태깅 방식을 이용할 경우에는 현재 페이지에서 JavaScript를 이용하여 이전 참조페이지( 레퍼러 페이지 URL )을 수집하여 측정한다. 이때 페이지태깅된 페이지가 Frameset 내부에 있다면, 올바른 외부레퍼러를 수집하기 위해서는 최상위 Frameset의 레퍼러를 수집해야 할 것이다.

패킷스니핑 방식의 경우에는 네트워크를 통해 전송되는 웹브라우저가 요청한 HTTP헤더를 통해 레퍼러 정보를 수집한다.

Frame(Iframe포함)구조에서 Frame내에 위치한 웹페이지의 레퍼러는 프레임을 표현하고 있는 바깥 페이지가 된다. Form의 Submit시에도 역시 레퍼러가 전달된다.

HTTP 포로토콜 헤더를 이용한 웹서버측의 Redirect 명령에 의해 웹브라우저가 다른 페이지로 이동해갈 때 레퍼러 정보를 유지한 채로 다음 페이지를 요청하여 접근하게 된다.

(다음에 계속...)

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방문자 구분의 기술적 방법

위 그림과 같은 인터넷 접속이용 환경에서 하나의 사용자가 동시에 2대의 컴퓨터를 사용하고, 하나의 데스크톱PC에서는 Explorer와 Firefox를 사용하며, Explorer의 경우 시작버튼을 눌러 새로운 Explorer를 실행시켜 동시에 2개의 Explorer 프로세스를 만든 이후 하나의 웹사이트에 모두 접속하였다면,

• IP기반의 방문자 구분에서
  • 각 PC가 공인IP를 할당 받았다면 방문자는 2.
  • 각 PC가 사설IP로서 공인IP 한 개를 통해 방문했다면 방문자는 1.
• 쿠키기반 방문자 구분에서
  • Explorer를 동시에 실행 중이라면, 4의 방문자.
  • Explorer를 한번 실행하고 종료한 후 다시 실행하였다면 쿠키값이 Explorer내에서 공유되었으므로 3의 방문자.
• UUID 기반의 방문자 구분에서는
• 사용자가 모두 웹사이트에 로그인 인증을 거쳤다면, 1명
• Firefox에서만 인증을 거쳤다면, UUID기반의 방문자는 1명, 이외 방문자는 IP/쿠키등 다른 방문자 구분 방법에 종속적.

IP/쿠키/UUID 기반의 방문자 구분방법은 웹분석의 측정방법( 로그파일/페이지태깅/패킷스니핑 )과는 무관한 방문자의 구분 방법일 뿐 이다.

로그일/페이지태깅/패킷스니핑의 측정방법과 방문자 구분의 방법이 함께 고려될 경우에는 위와 같은 방문자수 구분의 왜곡요소와 더불어 다양한 문제가 발생한다.

사례를 단순화 하기 위해 1명의 방문자가 1대의 PC로 1개의 웹브라우저에서 1개의 Process로만 웹사이트를 1개월간 매일 이용하였을때, 1개월(30일)간의 순방문자수(특정 기간내에 중복방문을 제거한 순수 방문자수)의 측정을 하고자 한다면,

• IP기반의 30일간 순방문자수
  • Raw Data(예: 로그파일)를 30일치를 모두 모아 두었다면 1명
  • Raw Data를 1일치씩 분석하여, 분석값을 누적합산하였다면 30명
  • 자유로운 기간에 대해 순방문자수를 계산하기 위해서는 Raw Data가 필요하다.
• 쿠키기반의 30일간 순방문자수
• 사전 정의된 순방문자수 기간일 경우1명
• 사전 정의된 단위기간을 넘어설 경우 단위기간당 1명씩 누적 합계값
  예) 단위기간이 1일인 경우 30일간 순방문자수는 30 명.
  일반적으로는 주요 단위기간별로 사전정의를 해 놓는다.
• 자유로운 기간에 대해 순방문자수 계산을 위해선, 역시 Raw Data가 필요하다.

하나의 방문자의 경우에는 위와 같은 경우와 같이 각각 정리되지만, 다수의 방문자에 대해 통계값을 처리하고자 할 경우에는 더욱 다양한 문제가 발생한다.

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웹분석 환경 구성요소 – 행위주체

웹분석 측정지표와 주변 요소들

앞서 설명에서 Metric은 측정항목 및 측정기준(측정법)으로 정의하였다, 이때 측정항목의 의미는 두 가지로 이해될 수 있다. 하나는 값을 나타내는 측정항목으로서 의미이고 또 다른 하나는 측정대상을 의미하는 항목이다. 즉, 측정지표(Metric)을 포괄적으로 설명하자면 "특정한 방법을 통해 특정 대상의 값을 측정하는 방법을 정의한 것" 이라고 할 수 있겠다.
이때 측정지표가 정의되기 위해서는 측정의 대상, 측정의 방법(주변 환경, 제한조건 등)이 필요하다.

이러한 주변요소들과 제한조건은 측정값에 대해 세분화(Segmentation)를 적용하는 하나의 차원(Dimension)이 되는데, 이를 '행위주체', '원인제공요소', '분석대상객체' 로 나누어 살펴 보기로 하고, 측정된 결과값은 '성과'로 구분하여 살펴 보기로 한다.

행위 주체

웹분석에서 행위주체라고 하면, 웹분석을 위한 다양한 측정 데이터를 생산해내는 원인을 제공하는 객체를 뜻한다. 웹분석에서 기본적인 행위주체는 '방문자'가 되겠다.
또한 웹분석의 측정에서 가장 중심이 되는 '방문(Visit/Session)'을 이루는 주체로서 매우 중요하다.

방문자

방문자의 정의와 제한조건

웹사이트에 클라이언트(웹브라우저)를 이용하여 방문한 방문자를 뜻한다. 하지만 인터넷환경에서 실제 방문자를 구분한다는 것은 웹사이트를 방문할 때 마다 로그인 인증을 새롭게 거치지 않는 이상은 불가능 하다. 한번 인증을 거친 클라이언트에 쿠키 및 IP등을 이용하여 표시를 한다고 하더라도 다음 방문시에는 실제 해당 방문자가 아닐 수 도 있다.
즉, 매번 방문에 사용한 클라이언트 프로그램과 실제 클라이언트를 조작하는 사람의 정보를 연결시키는 작업이 없는 이상 실제 방문한 사람을 구별하는 것은 불가능하다. 하지만, 이 경우에도 PC에서 자동화프로그램(Automator, 마우스행동 및 키입력을 반복적으로 자동 수행시키는 프로그램)을 이용할 경우에는 역시 올바르다고 볼 수 없다.
위와 같은 조건으로 인해 웹분석에서는 실제 사람이 이용하는 클라이언트를 하나의 방문자로 간주하여 분석을 수행한다. 이후 '방문자'라고 하면 '방문' 자체에 의미를 두고, 각 개인을 구별할 수 있는 식별자(회원ID등)를 고려하지 않은 상태에서 익명 및 회원 방문자를 구별없이 모두 포함하는 것으로 한다.

방문자의 종류

방문자는 실제 사람이어야 하지만, 사람을 구별하기 어려운 만큼 사람(방문자)이 사용하는 클라이언트를 방문자로 처리하는 경우에는 아래와 같이 방문자 클라이언트를 구별할 수 있다.

• 실제 사람이 이용하는 인터넷 접근장치에 설치된 웹브라우저
  • 개인 PC 및 PDA등의 웹브라우저 : 인터넷익스플로러, 파이어폭스, 사파리 등
  • 핸드폰등에 설치된 모바일 웹브라우저
• 웹사이트에 접근하여 컨텐츠를 획득해오는 로봇(스파이더)
  • 검색엔진 로봇(스파이더)
  • 웹사이트 스크래퍼(Scraper), 다운로드 에이전트(Webzip 등)
    

최근의 웹분석 동향은 실제 사람이 사용하는 클라이언트에 의한 방문만을 방문자 측정대상으로 하고, 검색엔진 등 로봇/스파이더에 의한 방문은 로봇/스파이더 방문으로 별도 구별하여 처리하는 것으로 한다.

방문자 구분의 기술적 방법

방문자수의 측정을 위해 '방문자'를 어떻게 정의하느냐에 따라 측정값은 달라질 수 있다.
현재 주로 사용되고 있는 방문자 정의를 위한 방문자 구별기준은 다음과 같다.

• 방문한 클라이언트의 IP를 이용하여 방문자를 구별하는 경우
  • 방문자 개인PC(또는 핸드폰등 인터넷에 접근가능한 다양한 장치)에게 할당받은 IP주소를 이용하는 경우이다.
  • 하나의 PC에서 여러종류의 클라이언트(예: 웹브라우저)를 이용하더라도 하나의 방문자로 구분된다. 즉, 일반적으로 PC단위로 방문자를 구분한다. (개인PC가 여럿의 IP를 할당받는 경우 제외)
  • 개인 PC의 IP가 변경될 경우 다른 방문자로 구분된다. (예: 하루에 노트북 컴퓨터를 직장과 가정에서 사용할 경우. 일순수 방문자가 둘로 나뉘어진다.)
  • 인터넷공유, NAT와 같이 하나의 공인IP를 공유하여 사설IP의 PC가 웹사이트에 접근할 경우 올바른 방문자의 구분이 어렵다.
  • 초기 웹서버 로그파일을 이용한 웹분석에서 주로 사용되던 방법이다.
  • 현재에도 다양한 방문자 구별을 위한 기술적 요소의 사용이 불가능할 때 IP를 이용하여 구분하기도 한다.
• 방문한 클라이언트의 쿠키값을 이용하여 방문자를 구별하는 경우
  • 클라이언트의 쿠키값을 이용하므로, 일반적으로 검색엔진 로봇/스파이더등은 배제된다.
  • 하나의 PC에서 2개의 다른 클라이언트(또는 쿠키영역이 다른 프로세스로 동일한 클라이언트)를 사용할 경우 2개의 방문자로 구분된다.
  • 쿠키를 사용자가 삭제하는 경우 새로운 방문자로 구분된다.
• IP 및 쿠키를 동시에 이용하여 방문자를 구별하는 경우
• 쿠키값 이용의 장점과 IP이용의 장점을 동시에 이용한다.
• 특히 쿠키를 지원하지 않는 클라이언트와 쿠키를 지원하는 클라이언트들의 방문이 혼재하는 경우 주로 사용된다.

방문자의 하위 속성

방문자를 하나의 사람으로 가정하고 분석할 때, 각 방문자는 다양한 하위속성을 갖는다.
가장 큰 특성은, 인구통계학적 특성으로서 성별, 연령, 거주지역 등이며 인터넷 사용환경인 웹브라우저의 종류, 모니터해상도, OS종류등도 하나의 특성이 될 수 있다.
실제 웹분석의 리포트 구현에 있어서는 방문자의 하위 속성에 의해 세분화된 측정지표 값을 통해 이루어지게 된다.
사실 웹분석에 있어서 '방문자'는 익명의 방문자이므로 위와 같은 인구통계학적 특성을 세밀히 수집하는 것은 불가능하며, 이후 설명할 UUID 부분에서 주로 이용하게 될것이다.

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