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웹 로그 분석이란?

정리합니다 2020. 11. 22. 19:13
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웹 로그 분석이란?

웹 로그 분석이란?

사용자가 웹 서비스를 이용하고 있는지 분석하기 위해 수집하는 데이터이다.

어떤 사용자가 어느 페이지에 언제 접속 했는지 얼마나 오래 머물렀는지 등의 데이터를 말한다.

 

예를 들어, 사용자 A가 오후 1시10분에 가입 페이지에 접속하고, 5분 뒤 가입완료 페이지에 접속 했다면 아래표와 같이 데이터를 수집할 수 있다.

 

사용자 시간 내용
사용자A 오후 1시 10분 가입 페이지 접속
사용자A 오후 1시 15분 가입 완료 페이지 접속

 

이렇게 수집한 데이터를 통틀어 웹 로그라고 부르고, 이를 저장하는 것을 "로그를 저장한다", "로그를 기록한다", "로그를 쌓는다"라고 말한다.

 

그렇다면 웹 로그는 왜 수집하는 것일까?

'분석'하기 위해서 이다.

더 나아가 웹 로그를 분석해 더 나은 웹 서비스를 제공하기 위해서이다.

웹 로그를 수집하고 분석하면 웹 서비스를 운영하는 데 유용한 정보를 얻을 수 있다.

 

 

 

페이지 접속자 수
가입 페이지 1,000
가입 완료 페이지 300

가입 페이지에 1,000명이나 접속했지만 가입 완료 페이지까지는 300명밖에 접속하지 않았다.

나머지 700명은 도중에 홈페이지를 꺼버렸거나 다른 페이지로 가버렸을 것이다.

이를 통해 가입을 무사히 끝낸 사용자는 가입 페이지에 접속한 사용자의 30%이며 반대로 70%의 사용자는 가입을 포기했음을 알 수 있다.

가입 포기율 70%는 사용자가 가입 자체에 거부감을 느낀다거나 가입 페이지가 어렵다는 것을 의미한다.

이 정보를 바탕으로 가입 페이지를 더 쉽게 개선한다면 기존보다 더 많은 가입자를 모을 것이다.

 

여기에서는 가입 페이지에 무언가 문제가 있다는 정보만을 알아봤지만, 웹 로그 분석을 통해 알 수 있는 정보가 더 많다.

몇 시에 가장 사용자가 많은지, 어떤 검색어로 접속했는지 등도 알 수 있다.

이를 활용하면 사용자가 가장 많은 시간에 깜짝 이벤트를 진행하거나 특정 검색어로 추가 쿠폰을 발행하는 등 사용자 유치를 위한 활동을 진행할 수 있다.

 

 

 

웹 로그 분석 과정

앞에서는 웹 로그가 무엇인지, 왜 수집하고 분석하는지 알아봤다.

이번에는 웹 로그 분석의 전체적인 과정을 알아보겠다.

웹 로그 분석의 과정은 아래와 같이 크게 4가지로 나눌 수 있다.

 

목적 -> 수집 -> 분석 -> 행동

 

1) 웹 로그 분석의 목적을 정한다.

먼저 무엇을 위해 웹 로그 분석할 것인지 목적을 정해야 한다.

분석의 목적이 확실해야 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 분석하고 어떻게 행동할지를 결정할 수 있다.

가입률 개선을 목적으로 설정한다면 수집, 분석, 행동을 아래 표와 가이 설정할 수 있다.

구분 세부 내용
목적 가입 페이지의 가입률을 40%까지 개선한다.
수집 가입 페이지, 가입 완료 페이지의 접속자 수를 수집한다.
분석 가입 완료 페이지의 접속자 수를 가입 페이지 접속자 수로 나누어 가입률을 계산한다.
가입률 = (가입 완료 페이지 접속자 수 / 가입 페이지 접속자 수) * 100
행동 가입률이 40%보다 낮다면 사용자가 가입 페이지에서 겪고 있는 어려움이 있는지 점검하고 개선한다.

 

 

 

2) 목적에 부합하는 데이터를 수집한다.

로그의 분석의 목적이 정해지면 목적에 부합하는 데이터를 수집한다.

데이터 수집을 위해서는 2가지가 필요하다.

 

첫번째 : 웹 로그 수집을 위한 프로그래밍 코드

두번째 : 수집 데이터 저장을 위한 웹 로그 데이터베이(데이터 저장소)

 

사용자가 접속한 페이지 주소를 수집하는 프로그래밍 코드를 작성한 뒤 수집된 데이터를 웹로그 데이터베이스에 저장하게 된다.

 

 

 

 

3) 수집된 데이터를 분석한다.

웹 로그 수집 데이터가 어느 정도 쌓이면 데이터 분석을 진행한다.

데이터 분석을 위해서는 2가지가 필요하다.

 

(1) 웹 로그 데이터베이스에서 자료를 추출하기 위한 SQL코드

(2) 추출된 자료를 분석하기 위한 엑셀, R과 같은 분석 도구

 

가입 페이지에 접속한 접속자 수를 추출하는 쿼리 ('SELECT COUNT(user) FROM log WHERE page = 가입 페이지')와 가입 완료 페이지의 접속자 수를 추출하는 쿼리 ('SELECT COUNT(user) FROM log WHERE page = 가입 완료 페이지')를 작성한 뒤 이를 바탕으로 엑셀이나 R을 활용해 가입률을 계산하거나 추가적인 분석을 진행한다.

 

 

 

 

4) 분석 결과를 바탕으로 행동한다.

분석이 완료되면 목적 단계에서 설정한 행동을 수행한다.

가입률이 30%이므로 가입 페이지에서 겪고 있는 어려움이 있는지 점검하고 개선한다.

가입 페이지의 입력 양식을 줄이는 등 가입률 40%를 달성할 수 있도록 가입 페이지를 개선한다.

 

 

 

 

5) 다시 목적, 수집, 분석, 행동

행동이 완료됐다고 로그 분석 과정은 끝나는 것은 아니다.

가입률 40%까지 개선하겠다는 목적이 달성될 때까지 목적, 수집, 분석, 행동 단계를 반복한다.

접속한 페이지와 사용자 수 이외의 데이터가 필요하다면 추가 데이터 수집 계획을 세우거나, 가입페이지 개선이 아닌 다른 행동 계획을 세울 수 있다.

이러한 과정이 반복되면 반복될수록 가입률이 개선되고 서비스 사용자가 늘어나게 될 것이다.

 

 

 

 

 

정리하자면...

구글 애널리틱스를 알아보기 전, 웹 로그 분석에 대해 알아봤다.

여기에서는 구글 애널리틱스라는 도구를 사용하지 않은 웹 로그 분석을 알아본 것이다.

간단한 예로 살펴본 것이지만 웹 로그를 수집하려면 프로그래밍 코드와 SQL 코드를 작성할 줄 알아야 하고,

이를 분석하려면 엑셀이나 R 등을 다룰 줄 알아야 한다.

웹 로그 분석 자체가 굉장히 어려운 업무인 셈이다.

그러나 앞으로 배우게 될 구글애널리틱스 도구를 활용하면 관심과 애정만 있으면 누구나 쉽게 웹 로그 분석을 할 수 있다.

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