[이영수의 e-CRM Insight]Web Analytics의 기능적 구성요소 (2)

웹이나 다향한 접점채널에서의 기업과 고객간의 접촉활동을 통해 보다 정확한 현상을 이해하고 대응을 최적화 시키는 작업을, 웹 분석의 궁극적 목표라고 했을 때 이러한 목적 달성을 위한 본질적인 주요 기능으로서는 앞서 밝힌 대로 다음 5가지를 생각해 볼 수 있다.

1. Measurement

2. Collection

3. Analysis

4. Reporting

5. Response Action 

이들을 하나씩 살펴보자.

1) Measurment 

최근 비즈니스 환경이 더욱 사용자 중심의 환경으로 변화하면서 기존의 전통적인 대량생산 및 일방향 형태의 비즈니스 구조에서 사용자가 원하는 것을 남보다 먼저 파악하고 이를 쉽고 편리하게 구현하여 기업의 고객 가치를 창출하거나 증대시켜 나가는 방향으로 변화하고 있다.

애플의 아이팟은 단순 하드웨어 제품 판매에서 벗어나 온라인 상거래를 어플리케이션에 연계시켜 하드웨어에서 구동되도록 함으로써 음반과 영화 컨텐츠를 판매하고 있는 것이다.

MP3를 다운로드 받기 위한 편리한 채널을 장비에 종속시켜 사용자에게 보다 쉽고, 빠르게 컨텐츠를 활용할 수 있도록 함으로써 제품 경쟁력을 높이는 동시에 라이선스 문제와 컨텐츠 수익이라는 2가지 이익을 동시에 구현하는 제품-서비스 통합 사업을 시작한 셈이다.

구글은 거대 공룡처럼 주변의 새로운 서비스와 기술을 마구잡이로 집어 삼키면서 초기의 단순 검색서비스 형태의 사업모델에서 다양한 무료 서비스를 통한 고객확보와 이를 이용한 광고 수익 기반의 비즈니스를 수행하면서 마이크로소프트를 제치고 차세대 IT리더로서 역활을 수행하고 있다.

애플과 구글 같은 대형 글로벌 기업은 물론, 각 나라의 소형 쇼핑몰 조차 단순 상품진열 형태의 노출형 쇼핑사업으로는 이제 더 이상 경쟁력을 확보하기 어려운 실정으로 대 고객 서비스 만족을 위해 타 비즈니스와의 제휴 마케팅 및 가격비교 등 다양한 형태의 서비스를 도입했거나 검토 중에 있다.

이러한 고객중심 환경으로의 급격한 전환은 다양한 고객의 욕구를 바탕으로 기존의 한, 두가지 기능 중심의 서비스를 벗어나 보다 다양한 사업과 서비스의 융복합 현상을 만들어내고 있다.

이와 같은 현상은 국지적이거나 한시적인 것이 아니라, 전세계적으로 동시다발적으로 벌어지고 있으며 앞으로 더욱 가속화될 것으로 예상되고 있다. 저명한 미래학자인 앨빈 토플러가 오래 전에 ‘제3의 물결’에서 예견한 바 있는 '패러다임 변화(Paradigm Shift)'가 일어나고 있다는 생각이다.

사회 전반적인 변화를 초래하는 이러한 패러다임 변화는, 비즈니스와 서비스를 통하여 고객에게 반응하고 뭔가를 해야 하는 사업 주체에게는 보다 높은 수준의 통찰력과 객관적인 기준에 대한 작업을 요구하고 있다.    

사실 Measurement의 기능적인 논의는 얼마 전까지만 해도 일차원적인 단순 측정 값의 의미와 수치를 나열하는데 그쳤으나 최근에 사업과 서비스 활동(performance)에 대한 지표(KPI, Key Perfomance Indicator)로서, 그 사고 범위가 확장되고 있다.

이러한 Measurement에 대한 이해와 활용은 사업, 서비스의 목표와 결과를 향상시키는데 있어 중요한 요소이며, 다른 기능을 구현하고 활용하는데 있어서도 가장 많은 영향을 끼친다고 할 수 있다.

웹이라는 환경에서 ‘측정’이라는 의미는 현실적으로 측정 가능한 영역과 이를 통해 가공된 영역으로 구분되어 설명할 수 있다.

측정 가능한 영역이라 하면, 필요에 의해 있어야 되는 데이터가 아니라, 인터넷에서  실질적으로 획득할 수 있는 데이터와 정보를 말한다.

당연한 얘기임에도 이러한 부분을 다시 한번 설명하는 이유는, 인터넷 환경에서의 사업이나 서비스 자체는 꼭 기술적인 지식이나 지원 없이도 구현 가능할 정도로 많은 인프라(오픈마켓에서의 쇼핑몰 개설을 자동으로 생성할 수 있도록 하는 마법사 기능, 포털에서 커뮤니티 사이트(블로그,포럼) 등을 구현하는 기능)들이 지원되어기 때문에 비전문가들의 참여가 늘어나고 있다. 이에 따라 검증받지 못한 벤더들의 막연한 목표 들이 포함된 미래 상황에 대한 가설들이 널리 유포되면서 일반 이용자들로 하여금 제공될 수 있는 데이터와 정보에 대한 과도한 환상이 나타나는 경우가 가끔 있기 때문이다.

흔히 아기 기저귀와 맥주와의 관계성이 마이닝 사례로 많이 거론되는 것을 들어본 적이 있을 것이다. 실제 마이닝이 웹 분석에 응용, 활용되기 위해서는 아직도 많은 단계를 거쳐야 됨에도 "적은 비용과 간단한 작업만으로 다양한 상품과 고객과의 관계가 쉽게 나올수 있다"고 생각하는 환상, 또한 "인간의 감성을 수치화, 계량화 하여 이에 대하여 쉽게 결과를 얻을 수 있다" 라고 생각하는 환상. 이러한 부분은 실현 가능하기는 하지만 실제로는 많은 인력과 노력이 필요하다는 점에서 대부분의 경우에 투자 대비 효용성 측면에서 쉽지 않다고 봐야 한다. 

결국 온라인 비즈니스를 운영하면서 가공하지 않고 직접적으로 획득 가능한 데이터로는 이용자가 방문한 횟수(Visit), 방문하여 고객의 PC에 노출된 웹 페이지의 회수(Page View), 특정기간의 이용자수(User), 그리고 방문하여 체류한 시간(Time) 등과 같이 웹 서비스 시스템으로 부터 획득 가능한 부분과 개인이 표현하거나, 등록한 정보, 그리고 웹 서비스 이외의 다른 목적을 가진 시스템에서 제공받는 데이터들이 있다.

이러한 데이터를 다양한 관련 요소와 결합하여 의미있는 정보로 가공하여 제공하는 부분이 가공 데이터 영역이라 할 수 있고, 이에 대한 최종적인 목표는 현재 운용되고 있는 사업의 전반적인 성과나 단위 활동을 측정할 수 있는 적정한 지표(KPI - Key performance indicator)의 제시와 운용에 있다고 볼 수 있다.

2) Collection 

웹에서 이루어지는 고객과의 접촉과정에서 발생하는 다양한 현상을 이해하고 이에 대한 적절한 대응을 위해서는 현상을 이해하는데 필요한 정확한 측정값과 이에 대한 올바른 가치 부여, 그리고 유용한 레포팅 기능이 수반되어야 한다.

이러한 작업을 위해 기본적으로 데이터 수집단계에서 기술적으로 적합한 방법이 무엇인가에 대한 기본적인 이해가 필요하다.

현재 흔히 알려져 있는 방식으로는 다음과 같은 방법들이 있다., - 시스템 로그 화일을 이용하는 방법- Page마다 Tag를 넣어 이를 통하여 데이터를 획득하는 방법- 네트웍상에서의 정보 전달 단위인 패킷의 Head 정보를 이용하는 방법- 웹 서버상에서 플러그인된 모듈을 통해 고객 정보 만을 실시간으로 추출하는 방법 시스템 로그는 기본적으로 시스템에서 수행한 기록을 저장한 데이터로 시스템의 모든 활동내역이 들어 있어 이를 정제하여 의미있는 데이터를 추출한다는 것은 마치 쓰레기 더미에서 잃어버린 물건을 찿는 것과 같이 불필요한 노력을 많이 해야만 하는 어려움을 갖고 있다.

또한 태깅을 통한 데이터 수집의 경우 역시 사이트 전체에서의 고객 활동을 분석하고, 빠르게 변화하는 웹 컨텐츠 갱신 등에 대응하기에는 많은 불편함을 내포하고 있다.

태깅이라 함은 웹 페이지에 간단한 인식자와 명령어를 삽입하는 방식으로 단순한 목적에서의 결과를 추적, 측정하는데 용이한 반면, 웹 사이트나 서비스 전체를 대상으로 분석하기에는 관리상의 어려움이 있다.

네트웍 장비에서 통신 네트웍에 떠다니는 패킷정보를 추출하여 패킷을 분해하고 해석해서 정보를 생산해내는 방식 역시 기술적으로나 활용 측면에서 또한 어려움을 갖고 있다.

따라서 이러한 기술적 데이터 추출과 저장에 대한 내용과 더불어 고객이 등록하는 기본 고객 정보와 콜센터 및 e-Mail시스템, 다른 접점채널 시스템과 연계하여 분석되어야 할 데이터 항목과 목적 등에 대한 고려도 최근 들어 중요한 이슈 중의 하나가 되고 있다.

앞에서 얘기한 데이터 추출과 저장을 위한 방법들과 새로운 대안으로서 사용자가 활동한 내역만을 추출하는 모듈을 웹 서버에 연결시켜 데이터를 생성하는 플러그인 방식에 의한 방법 등 4가지 추출방식에 대한 자세한 내용과 장단점, 그리고 효과적인 사용 환경에 대하여는 다음 기회에 자세한 내용을 정리하도록 하겠다

3) Analysis

Analysis에서는 분석이 필요한 목적측면의 비즈니스 요건과 방법측면의 기술적 환경 두가지 측면에서의 이해가 필요하다.

먼저 비즈니스 측면에서, 다양하게 전개되고 있는 웹 비즈니스에서 각기 다른 비즈니스 영역에서는 조금씩 차별적인 분석 요건이 발생하고 있다.

그런 이유로 일부 웹 분석 솔루션 회사에서는 시스템 트래픽, 마케팅, 상거래 등 각기 조금씩 다른 분석요건에 맞추어 별도로 조합된 다양한 형태의 분석 관점을 제공하기도 하고, 또 다른 일부 저가형 ASP(Application service Provider)에서는 단순한 형태의 분석 서비스를 제공하고 있기도 한다.

웹 채널의 기본적인 속성에 따라 웹을 통해 사업을 운영하는데 있어서 공통적으로 필요한 분석관점이 존재하고, 또한 각 기 다른 자신의 고유 비즈니스 형태에 따라 필요한 부분이 존재하게 된다. 마케터의 입장에서 시스템 트래픽을 위한 분석 관점은 불필요한 영역이 되기도 하고, 영업사원이 입장에서는 자신이 담당하는 상품에 대한 분석이 앞서야 함은 당연한 일이라 할 수 있다.

이미 웹을 도입하여 수년간의 현장 운영경험을 갖고 있는 사업자나 운영자라면 경쟁환경에서 우위를 점하고 신속하게 대응하기 위해서는, 보다 높은 수준의 고객이해와 대응이 필요하다는 사실을 잘 알고 있다.

단지 현재의 상황을 파악하는 수준에서 전날과, 전달과, 전년과 비교하는 수준으로, 또 이러한 현상과 비교값을 통해 한달 후의 결과를 예측하는 수준으로 발전해 나가고 있으며 이러한 수준의 향상이 보다 정교하고 효과적인 대응을 가능하게 한다.

따라서 단순 페이지뷰와 방문의 수치 변화 보다는 상품, 컨텐츠, 서비스 사용에 대한 유입과 이동, 그리고 이러한 행위에 대한 가치의 변화 및 예측에 대한 분석 까지도 요구하고 있고 이에 따라 선도적인 솔루션이나 ASP서비스를 통해 이러한 기능들이 진화 해 나가고 있는 추세이다.

또한 다양한 분석관점의 팽창에 따라 기술적 측면에서의 많은 어려움이 등장하고 이러한 기술적 측면의 이해와 대응 역시 효율적인 분석을 위해 필요하다고 볼 수 있다.

비즈니스를 시간과 공간으로부터 자유롭게 해준 웹이지만 이러한 특성으로 방대한 데이터를 생산하고 있으면서 동시에 실시간적인 대응과 판단을 요구하고 있는 것이다.

웹을 통해 방문한 고객은 접속 순간의 서비스 수준과 반응만으로도 그 장소를 벗어나 버리기에 방문 순간의 고객에 대한 이해와 대응이 필요하다. 동시에 방대한 데이터 일수록 이를 정제하여 의미를 도출하기 까지에는 일반적인 기술환경에서는 많은 시간이 사용될 수 밖에 없다. 단순한 집계처리를 위한 DB명령어 수준으로는, 조금만 데이터의 양이 증가해도 다음날이 되면 그 결과를 볼 수 없는 경우가 발생하게 된다.

이러한 의미에서 비즈니스 목적에 맞는 분석관점의 분류와 함께 이러한 분석의 활용 시점에 따른 데이터 처리에 대한 우선 순위와 처리방식에 대하여 기술적 고려가 중요하다.

4) Reporting

도표와 차트형태로 구성되는 레포트는 직관적인 UI와 사용의 편리성이 지속적으로 강화 되고 있으나, 과연 무엇이 중요한가는 다시 한번 생각해 볼 문제인 것 같다.

최근에 마치 자동차나 비행기의 계기판을 연상시키는 Dashboard형태로 보다 직관적인 UI(User Interface)를 제공하는 Reporting시스템이 많이 등장하고 있다.

물론 직관적인UI는 보다 멋있게 보이고 종합적이고 쉽게 현상을 알려주는 장점을 갖고 있다.

하지만 UI자체의 멋스러움 보다 이러한 UI를 통해 보여주고자 하는 내용과 이러한 Repoting을 구현하는 환경을 구축하는데 필요한 정보를 관리하는 UI를 보다 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 하는 고민과 해결 방안의 모색이 보다 중요하다고 본다.

마치 마법사와 같이 손가락을 튕기면 필요한 모든 분석 결과가 나온다는 식의 접근은 너무 과도한 기대일 수 있다.

고도의 분석결과를 위한다면 그 만큼의 이해와 노력이 필요하다. 이러한 노력과 이해를 쉽게 해줄수 있는 유용하고 쉬운 방법이 먼저 제시되어야 직관적인 UI에 대한 의미가 보다 큰 가치를 획득할 수 있을 것이라고 생각한다.

고객이 외부 사이트를 경유해서 외부 사이트와 링크된 Path를 통해서 들어왔을 때, 어느 링크를 통해 얼마나 들어 왔는지는 쉽게 알 수 있다. 하지만 제휴 쇼핑몰에서 얼마, 포털에서 얼마 하는 식의 Grouping된 영역에서의 유입을 파악하는 등 한 차원 높은 형태의 정보가 필요하다면, 이러한 외부 사이트를 자신의 관점에 따라 묶어주는 작업이 필요하다. 이러한 형태로 필요한 의미를 정하고 Grouping 하는 작업이 선행되었을 때, 보다 의미있는 요약 정보가 산출된다는 것이다.

5) Response Action

앞서 밝힌 대로, 분석의 최종 목표는 분석 결과를 기반으로 목표 달성에 효과적인 대응을 하는 데 있다.

따라서 효과적인 대응을 위한 현상의 이해와 원인의 파악, 이와 연관된 대응 전략과 실제 수행 프로세스의 연결, 그리고 이에 대한 효과 검증에 대한 기능이 필요하다고 본다.

전통적인 방식과 달리 웹에서는 많은 고객대응 활동이 자동화되어 처리될 수 있다. 대응을 위한 Process와 시나리오만 준비된다면, 이를 웹 비즈니스에서 자동화시키는 것은 쉽게 할 수 있는 일이다. 상품 정보를 준비하고 접속에서 상품구매과정의 프로세스가 자동화되어 돌아가고 있다. 영화, 호텔, 비행기 티켓 예매와 구매 역시 웹 상에서 시스템을 통해 자동으로 운영되고 있다.

따라서 사업 운영자의 수익증대, 마케팅 활동의 효과 증대, 고객유입 활성화 등 다양한 목적의 작업들이 분석된 결과와 연결되어야 한다. 기존 사용자의 평균 노출 페이지뷰가 감소 한다면(현상), 주요 이탈 페이지를 찿아내고(원인 분석), 이탈시점에 관심을 끌어내는 링크나 이벤트를 준비하여(시나리오), 별도의 작업 없이도 준비된 시나리오가 쉽게 적용되는(프로세스) 순환고리(Closed Loop)형태의 작업이 필요한 것이다

지금까지 웹 분석에서의 주요 5가지 기능에 대한 설명을 해보았다.

요약하자면, 데이터의 수집 단계에서부터 출발하여 측정값의 의미와 기준을 정하고, 분석하고 각 부분에 대한 분석 결과를 레포팅 형태로 공유하여 효과적인 액션을 수행하는 일련의 작업과정이 웹 분석의 주요 기능이라 할 수 있다.

다음 칼럼에서는 웹 분석이 진화, 발전해 나가는 환경적 요인에 대한 부분을 좀 더 다양한 사회적 현상을 통해 살펴보고 나서, 다시 각 기능에서 유용한 활용과 기술적 정보들에 대해 보다 깊이 있게 기술하도록 하겠다.

/이영수 ㈜씨씨미디어 대표이사 (ra@ccmedia.co.kr)