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웹로그분석은 자연스럽게 통계랑 연결됩니다. 어떻게 보면 웹로그를 분석하는 이유가 통계를 알기 위해서이니 당연할 수 있는데요. 이런 통계에서 왜곡을 줄이고 정확하게 사용하기 위해서는 데이터 세그먼트가 중요합니다. 쉽게 말하면 데이터 세그먼트는 간단하게 말하면 수집된 자료를 세분화 시키는 과정을 말하는데요.

세분화되지 않은 데이터는 전반적인 양을 파악하는데 도움이되지만 세부적인 곳에서는 많은 오류를 불러올 수 있습니다. 이런 데이터 통계의 오류를 가장 잘 보여주는 사례가 바로 "심슨 패러독스" 라는 사례인데요. 흔하게 알고 있는 그 심슨은 아닙니다.

심슨 패러독스의 주 내용은 다음과 같습니다.

아래와 같은 A병원과 B병원이 있다고 가정하고 암환자 1000명을 대상으로 생존률을 파악했습니다. 지표를 보면 B병원의 암치료를 더 잘하는 것으로 보인데요. 암이 걸리면 A병원보다는 B병원을 가야하겠네요.

하지만 같은 데이터를 한번 세그먼트 하겠습니다.

아래 데이터는 위암에 대한 생존률인데요. B병원이 압도적으로 높네요. 역시 B병원입니다!!

하지만 아래 대장암 생존률을 보니 어라?? A병원의 대장암 생존률이 더 높은 것으로 나타납니다.

대장암이 걸린 환자가 1번표를 보면 B병원으로 가야겠지만 만약에 통계 자료가 세분화된 2번표와 3번표를 봤다면 당연히 A병원으로 가야합니다. 이렇게 데이터는 어떻게 세분화해서 보느냐에 따라 전혀 다른 결과를 불러올 수 있습니다.

이런 이유로 웹로그분석을 통해 데이터를 만다는 경우 최대한 세그먼트를 통해 데이터를 세분화해 문제를 찾고 해겷하는 과정을 아주 중요합니다. 웹로그분석 도구로 GA를 사용하시는 분들은 구글 애널리틱스에 세그먼트 기능있다는 것을 알고 있으신데요. 생각보다 활용은 많이 안하시는거 같네요, 지금부터라도 한번 세그먼트 기능을 살펴보세요.

온라인 마케팅이나 웹기획 분야에 관심이 있다면 한번 쯤은 들어봤을 구글웹로그분석(구글 애널리틱스)는 무료로 사용이 가능하지만 왠만한 유료 웹로그분석 도구보다 좋습니다.

(물론 사용할줄 알아야 좋습니다.)

설치도 간단해서 개발자 분에게 구글 애널리틱스 설치해 주세요. 말하면 한 10분이면 설치 가능합니다. 오히려 구글 계정 만들어야 하면 시간이 더 걸릴꺼 같네요. 개발자가 없어도 html소스에 접근만 가능하다면 직접 설치하는 것도 쉽습니다.

하지만 구글웹로그분석 도구인 애널리틱스 설치보다 중요하고 먼저 선행되어야 하는게 있는데요. 바로 왜 구글웹로그분석 도구를 설치하는지와 그래서 어떻게 사용할려고 하는지 입니다.

구글 애널리틱스를 설치한다는건 집에 들어오는 출입구에 관리소를 하나 만들어 놓는 것과 같습니다. 사람들이 왔다갔다 하는 것을 체크하고 기록하는 것인데요. 단순히 구글 애널리틱스를 설치하면 이렇게 몇명이나 와서 어떤 행위를하고 갔다 정도만 알 수 있습니다.

막상 나중에 어느 지역 사람들이 왔고 어떤 것을 타고 왔으며 어느 곳에서 우리집 정보를 보고 왔는지 등은 찾기 어렵습니다.(일부 구글에서 초지에 지정한 정보를 기준으로 저장은 됩니다.) 그래서 구글 애널리틱스를 사용하기 위해서는 먼저 출입문 관리소에 이름표를 나눠주고 이름표에 들어갈 항목을 지정해야 합니다. 그리고 출입하는 사람들에게 이름표를 하나씩 달아주고 어떤 행동을 할때 마다 이름표를 체크하는거조.

이런 과정을 통하면 나중에 어제는 어떤 사람들이 왔는지 데이터를 보면 어느 지역에서 몇명이 왔고 어떻게 찾아왔고 어느 지역에서 방문한 사람은 어떤 것에 흥미가 있고 어떤 정보를 보고 온 사람들은 어떻게 행동했는지에 대한 분석이 가능합니다.

더 직접적으로 말하면 네이버를 통해 들어온 사람과 다음을 통해 들어온 사람중에 어떤 사람이 더 우리 사이트에서 구매를 하던지 문의를 하던지 등 원하는 행동을 하는지 알 수 있고 이에 따라 마케팅 방향을 정할 수 있습니다.

그래서 구글웹로그분석 도구는 설치보다 어떤걸 하고 싶으지 세팅이 중요합니다. 그래야 내가 원하는 정보를 정확히 알 수 있고 사전에 원하는 로그를 정의하고 설정한다면 유입되는 로그의 유실이나 알 수 없는 기타 로그가 잡히는 경우도 줄일 수 있습니다.

다음에는 그럼 애널리틱스를 통해서 어떻게 이름표를 만들고 적용할 수 있는지 설명드리겠습니다!