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왜 세그먼트 분석이 필요한가? - 2. 세그먼트 분석 기술

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작성일2015-08-21

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왜 세그먼트 분석이 필요한가?

 

세그먼트 분석 기술

​넷스루 연구1팀

​앞서 세그먼트 분석 기준과 활용에서 언급한 세그먼트 분석 기능을 적시에 제공하기 위해서는 어렵고 복잡한 기술이 필요하다. 국내 웹분석 도구 중에는 보고서 조회 시에 다양한 세그먼트별로 보고서를 제공하는 도구는 찾아보기 힘들다. 단지 국내에서 서비스하는 구글 어낼리틱스, 어도비 어낼리틱스 등 일부 대형 글로벌 업체에서 전체 데이터를 샘플링하는 방식으로 세그먼트별 분석 보고서를 제공하고 있다.

국내에서 대용량 데이터 처리 및 웹로그 분석 기술을 견인하고 있는 넷스루는 “데이터스토리”라는 새로운 제품을 통해 웹로그 분석에서 제공되는 모든 보고서를 세그먼트 기준으로 조회할 수 있도록 구현하였으며, 적시에 세그먼트간 행동 비교가 가능하게 되었다. 웹분석에서 확장한 차세대 디지털 분석 제품으로 만들어진 데이터스토리는 세그먼트 분석을 사용자들이 편리하고 유용하게 이용할 수 있도록 Batch 조회 및 Interactive 조회 모드를 제공한다.


Batch 조회 모드에서는 미리 정의된 세그먼트 항목을 매일 분석하여 세그먼트별 보고서 데이터를 미리 생성하는 방식이다. 따라서 보고서 조회시 미리 정의된 세그먼트의 분석 결과는 빠른 시간내에 조회할 수 있다. 주로 많이 사용하는 방문구분, 유입채널, 전환행동 기준의 세그먼트와 사용자가 정의한 세그먼트 중 지속적으로 관찰하기 위해 보관된 세그먼트는 Batch 분석을 통해 결과를 조회할 수 있다.

Interactive 조회 모드에서는 사용자가 보고서 조회시 인사이트를 추가로 얻기 위하여 새로운 조건으로 세그먼트를 정의하여 보고서 결과를 즉시 조회하고자 할 때 사용한다. Interactive 조회 모드는 Batch 모드와 비교하여 새롭게 조회하고자 하는 세그먼트를 생성하여 원하는 보고서를 바로 조회할 수 있는 장점이 있지만, 조회 시점에 조건에 맞는 분석을 실행하므로 분석 조건, 조회기간, 데이터 양 등에 따라서 조회시간이 다소 걸릴 수 있다.

이러한 Interactive 세그먼트의 분석 속도를 향상시키기 위해 데이터스토리에서는 사용자가 샘플링 분석을 선택할 수 있다. 샘플링 분석기법은 사이트 전체 데이터 중 일부를 추출하여 샘플 집단을 만들고 샘플 집단에 대한 결과를 제공하는 것으로 샘플링된 집단을 통한 분석 결과와 전체 집단의 분석 결과의 차이가 1% 미만으로 통계분석에서 많이 사용되고 있다. 실제 데이터스토리의 샘플링 기법을 이용하여 결과를 조회한 결과 아래와 같다.

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전체 세션으로 분석한 경우 여성의 비율이 전체 대비 17.15%이며, 5%의 샘플링으로 분석한 경우 여성의 비율이 17.24%로써 전체 세션으로 분석한 결과와 큰 차이가 나지 않는 것을 알 수 있다. 이러한 샘플링 기법을 이용시 데이터 양이 많을 경우 조회 속도가 상당히 빨라지며, 데이터스토리에서는 샘플링 비율을 1%~100%까지 탄력적으로 선택할 수 있도록 하였다.


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전체 세션 중 랜덤하게 샘플링 비율만큼 가져오는 타 솔루션 방식과 달리 데이터스토리에서는 각 시간대별 세션을 파악하여 각 시간대별 구간에서 샘플링 비율만큼 세션을 가져오는 방식을 사용하여 전체 분석 결과와 큰 차이가 없는 결과를 제공한다.

왜 세그먼트 분석이 필요한가? - 1. 세그먼트 분석 기준과 활용
왜 세그먼트 분석이 필요한가? - 2. 세그먼트 분석 기술​

 

 

 

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