웹 데이터 분석이란?
웹 데이터 분석이란 웹에서 생성된 데이터를 수집, 변환, 저장, 분석, 시각화하고 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 이를 통해 사용자 행동, 트래픽, 좋아요, 댓글 등의 데이터를 수집하고 분석하여 사업의 방향성을 결정할 수 있습니다.
이번 블로그 포스팅에서는 웹 데이터 분석에 대해서 상세하고 친절한 어조로 살펴보겠습니다.
웹 데이터 분석의 중요성
웹 데이터 분석은 현재 시대에서 기업의 성공에 있어서 아주 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 기업의 웹페이지에서 사용자들이 어떤 상품을 많이 구매하는지, 어떻게 검색하는지 등의 정보를 수집하고 분석하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
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구매 경로 개선: 사용자들이 제품을 구매하기까지 거치는 과정을 파악하여, 불필요한 절차를 제거하거나 간소화하여 사용자들의 구매 경로를 개선할 수 있습니다.
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상품 개발: 사용자들의 취향이나 요구를 파악하여 새로운 상품의 개발 방향성을 정할 수 있습니다.
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마케팅 전략 개선: 분석된 데이터를 기반으로 더 나은 마케팅 전략을 계획할 수 있습니다.
웹 데이터 분석 방법
이제 웹 데이터 분석 방법에 대해서 알아보겠습니다.
1. 데이터 수집
가장 먼저 수행되어야 하는 작업은 데이터의 수집입니다. 데이터 수집은 여러가지 방법이 있지만, 기업의 웹페이지에서 사용자들의 행동 기록을 수집하는 것이 가장 대표적입니다. 이때, 아래와 같은 도구를 이용할 수 있습니다.
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구글 애널리틱스: 구글에서 제공하는 무료 웹 트래픽 분석 도구
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피쉬아이 : 사용자가 키워드를 검색했을 때 구글 검색 결과페이지의 상단 노출광고나 오른쪽 광고 등 포함하여 해당 키워드에 대한 검색광고 클릭 노출비율, 인기도, 경쟁력 계산 등의 데이터 제공
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SEMRush : 구글 검색광고 클릭, 노출 비율, 검색어 키워드 검색 노출 상위 페이지 키워드 등 분석 가능
2. 데이터 변환과 저장
수집한 데이터는 가공하여 분석하기 쉬운 형태로 변환하고 저장해야 합니다. 이때, 저장되는 데이터베이스는 기업이 사용하는 데이터베이스인 MySQL, Oracle 등을 이용할 수 있습니다.
3. 데이터 분석
수집된 데이터를 기반으로 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. 분석은 여러가지 방식으로 이루어질 수 있지만, 주로 R, Python 등의 프로그래밍 언어와 분석 도구를 이용합니다.
데이터를 시각화하여 보여주는 과정도 필요합니다. 이때, 매트랩, 라이브러리를 이용하여 데이터를 시각적으로 표현하고 분석 결과를 바로 파악할 수 있습니다.
4. 의사 결정
마지막으로, 분석된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 과정이 필요합니다. 효율적인 의사 결정을 위해서는, 분석된 데이터에 대한 정확한 이해와 해석이 필요합니다.
마치며
웹 데이터 분석은 기업의 성공에 아주 중요한 역할을 합니다. 데이터를 수집하고, 변환하고, 저장하고, 분석하여 의사 결정을 내리는 과정에서 다양한 설계와 구현이 필요합니다. 이러한 작업들을 진행하는데 필요한 능력을 갖추어 기업의 성장에 기여할 수 있도록 노력해야 합니다.