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구글 애널리틱스 행동흐름 경로분석의 함정

2015.11.25 10:40

넷스루

조회수 2,048

댓글 4

웹사이트 방문자는 다양한 목적을 가지고 다양한 채널을 통해 사이트에 방문합니다. 그리고, 방문자의 목적에 따라 다양한 패턴으로 웹사이트를 이용하게 됩니다. 온라인 마케터는 보다 효과적으로 사이트를 구성하고 마케팅을 실행하기 위해 방문자가 어떤 패턴으로 컨텐츠를 이용하는지를 파악하고자 합니다. 예를 들면 구매 완료 후 어디로 이동할까? 구매 후 바로 웹사이트를 떠날까? 광고를 통해 방문한 후 주로 이동하는 경로는 어떤 경로일까? 사이트 이동 중에 방문자들이 가장 많이 이탈하는 경로는 어디일까? 등 다양한 질문을 하게 됩니다.

이러한 질문에 웹로그 분석 도구는 분석하고자 하는 경로를 [상품검색 > 장바구니 > 구매]와 같이 사전에 정의하고 해당 경로에 포함된 방문자를 분석하는 시나리오 분석 기능을 통해 데이터를 제공했습니다. 또는 특정 페이지를 기준으로 제한된 단계, 어떤 웹 분석 도구는 단계 대신 깊이(Depth)라는 표현을 쓰면서 경로를 분석하였습니다.

그러나 사전에 정의하지 않은 특정 페이지를 기준으로 경로를 찾거나, 전체 페이지를 대상으로 많이 이용하는 경로를 찾거나, 제한된 단계나 깊이가 아닌 원하는 만큼 경로를 탐색하거나, 방문자 그룹별 다양한 이동경로를 파악하고자 하는 니즈를 충족시키기 위해서는 좀더 어렵고 복잡한 기술이 필요합니다.

1.경로 분석의 복잡성

​경로분석은 방문자가 웹사이트에 방문해서 이탈하기 전까지 이동한 경로(페이지 조회 경로)를 보여주는 보고서입니다. 그러나 방문자가 접속해서 웹사이트를 떠나기까지 모든 접속정보를 저장하고, 그 정보를 기반으로 빈번한 경로를 추출하는 작업은 계산량이 매우 크기 때문에 제한된 시간에 결과를 얻기 어렵습니다.

계산량이 얼마나 될까요? 다음의 예를 들어 설명해 보겠습니다.
사이트에 페이지가 3,000개(Page1, Page2, … , Page2998, Page2999, Page3000) 존재하고 100번의 방문(Session1, Session2,  … , Session100)이 있을 경우 아래와 같은 구성이 가능합니다. 참고로 Session1 방문의 경우 웹사이트에 접속해서 3개의 페이지(Page1, Page4, Page9)를 순차적으로 봤다고 가정하겠습니다.

Session1 = (Page1, Page4, Page9)
Session2 = (Page6, Page2320, Page2)

Session100 = (Page3, Page2999, Page32, Page16)

이 경우 방문마다 조회하는 페이지의 순서가 다양하기 때문에, 발생할 수 있는 경로의 조합은 이론적으로 4단계 까지만 발생한다고 볼 때 조합은 수는 81,000,000,000,000(81조)가지 입니다. 참으로 엄청난 경우의 수가 나옵니다. 경로 조합의 수는 단계나 깊이가 늘어날수록 급증하게 됩니다.

위와 같은 이유로 경로보고서를 보여주는 것이 어렵기 때문에 웹로그 분석 업체에서는 몇 가지 제한적인 방법을 채택하고 있습니다.

[방법1] 특정 페이지를 기준으로 제한된 단계의 경로 분석
이 경우 1단계의 시작경로를 하나로 줄일 수 있고, 단계(보통 5단계)수에 제한을 둬서 계산량을 줄일 수 있습니다. 그러나 “특정 페이지”를 선정해서 봐야 하는 단점과 단계수가 제한되는 불편함이 있습니다.

 

[방법2] 단계별 상위 페이지를 기준으로 제한된 경로 조합에서 경로 분석
구글 애널리틱스(Google Analytics)에서 채택하고 있는 방식으로 경로의 각 단계별에서 가장 많이 발생하는 5개의 항목 조합으로 경로 보고서를 제공하는 방식입니다. 계산량은 현저히 줄어들지만 실제 빈번한 경로는 알 수 없기 때문에 정확한 데이터를 제공하기 어렵습니다.

 

 

 

2.경로 분석 계산방법

​구글 애널리틱스의 경로분석 계산방법은 모든 방문경로의 단계별 상위 5개를 구합니다. 그 다음 해당 페이지의 조합으로 발생하는 경로의 수(5 x 5 x 5 x 5 x 5 = 3,125)의 통계를 집계하고 해당 경로를 보여줍니다. 이 경로분석의 경우 1단계에서 Page1을 본 방문자가 2단계에서 Page23을 가장 많이 봤다는 걸 보장할 수 없습니다. 이는 실제 방문자가 많이 방문하는 경로를 파악하는데 한계가 있다는 의미입니다.

 

 1단계

2단계

3단계 

4단계

5단계 

Page1

Page23

Page51 

Page1312 

Page123 

Page6

Page56 

Page86 

Page566 

Page890 

Page

Page31 

Page22 

Page673 

Page67 

Page123

Page13

Page13 

Page123 

Page212 

Page3

Page

Page89 

Page99 

Page43 

 


경로 분석은 가장 많이 사용되는 경로라 할지라도 그 사용률은 기껏해야 전체 방문자의 5% 미만으로 대게는 1%에 가깝습니다. 이렇게 적은 양의 트랙픽에 기반해 어떤 중요한 결정을 내릴 수 있을까 의문입니다. 하지만 경로 분석이 유용한 점도 있습니다. 예를 들면 키워드광고, 배너광고의 랜딩페이지 처럼 시작 페이지부터 목표 페이지까지 구조화된 경로 분석을 통해 방문자가 어느 지점에서 포기하는지 확인할 수 있습니다. 하지만 포기하는 지점이 확인된다 하더라도 왜 포기했는지 이유는 파악할 수 없는게 경로분석의 현실입니다. 이때는 여러분의 온라인 마케팅 경험으로 가설을 세워서 논리를 만들어 가야 합니다.


방문자의 90%가 가장 많이 사용되는 경로를 발견한다 하더라도 치명적인 오류는 있습니다. 어떤 페이지가 방문자로 하여금 우리가 기대하는 행동을 하게 하는데 가장 큰 영향력을 발휘했는지 알 수 없습니다. 즉 실제로 실천하게 만드는 데이터가 무엇인지 확인할 수 없습니다. 모든 트래픽을 한 통에 담아서 분석하는 것도 문제입니다. 각 세그먼트가 서로 다르게 행동하기 때문에 세그먼트별 경로분석이 필요합니다. 모바일로 방문한 경우 어떤 페이지에서 많이 이탈이 일어나는지를 파악하여 모바일 환경에서의 문제점을 조기에 발견할 수도 있고, 특정 키워드 그룹으로 유입된 경우, 노출하고자 기획한 페이지를 충분히 조회하고 이탈하는지 등을 분석하여 컨텐츠 기획에 도움을 얻을 수 있습니다.


요즘은 디지털 분석 도구로 연령대, 성별, 디바이스(모바일, 태블릿, PC), 유입방문(키워드광고, 검색포털, 배너, 제휴사, 가격비교 등), 고객등급, 전환행동 등 다양한 세그먼트별로 이동 경로를 분석할 수 있는 분석도구도 있습니다.  

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