Faster, easier, more accurate communication
for customer satisfaction

고객과 함께 성장하고 발전하며 신뢰받는 기업이 되기 위해 즉각적으로 소통하겠습니다.

FAQ

자주 질문하는 내용을 검색하여 빠르게 문제를 해결해 보세요.


  • 페이지뷰(PageView, PV)란 분석 대상 웹사이트를 구성하는 기본 요소인 페이지를 방문자가 조회한 수를 말합니다.

     

    페이지뷰를 측정하는 기술적인 기준은 다음과 같습니다. 

     

    - 웹페이지를 이동하며 웹서버로 Request되는 URL 중 페이지타입으로 정의된 확장자가 있는 경우 모두 집계됩니다.

    - 알려진 페이지타입 (.html, .htm, .asp, .jsp, .php, .do 등)과 고객사에서 별도로 생성한 고유 페이지 타입(.gs .lotte 등)을 포함합니다.

    - 단, 웹사이트가 Ajax 또는 플래쉬로 개발된 경우에는 확장자가 페이지타입이 아니므로 페이지뷰로 집계되지 않습니다.

     

     

    히트(hit)란 한 페이지 내에 포함된 여러 개의 그래픽 파일 등 사용자들이 클릭한 요소들의 횟수를 모두 합산한 것으로, 1페이지뷰에는 여러 개의 히트가 발생할 수 있습니다.

     

  • 방문자수(Unique Visitor, UV)란 몇 명의 방문자가 사이트를 방문하였는지를 중복되지 않게 집계한 값입니다.

     

    UV는 웹분석에서 가장 중요한 측정값으로 사이트를 방문한 사람수를 측정함으로써, 실제 사용자 기준으로 사이트 이용량을 파악할 수 있습니다. 

     

    방문자수를 집계하는 기준은 [유니크한 회원 ID + 회원쿠키값이 없는 유니크한 영구쿠키 + 회원쿠키와 영구쿠키가 없는 IP]입니다.

     

    예시1) 다음과 같이 세션이 구성되어 있는 경우 UV2가 됩니다.

     

    Session 1 = (IP0, COOKIE0)

    Session 2 = (IP0, COOKIE0, USER0)

    Session 3 = (IP0, COOKIE0, USER2)

     

    예시2) 다음과 같이 세션이 구성되어 있는 경우 UV1됩니다.

     

    Session 1 = (IP0, COOKIE0)

    Session 2 = (IP0, COOKIE0, USER0)

    Session 3 = (IP0, COOKIE1, USER0) 

     

    예시3) 다음과 같이 세션이 구성되어 있는 경우 UV3됩니다.

     

    Session 1 = (IP0, COOKIE0)

    Session 2 = (IP0, COOKIE1)

    Session 3 = (IP0, COOKIE2) 

     

    또한 주별/월별 순방문자수는 한 주간 또는 한 달간 몇 명의 방문자가 사이트를 방문하였는지를 중복되지 않게 집계한 값으로  기간 내 실제 사이트를 방문한 "사람 수"를 확인할 수 있습니다.

  • 방문(Visit)이란 해당 사이트에 접속하여 사이트를 떠날 때 까지의 연속된 행동 단위를 말합니다. 

    하나의 방문은 하나의 세션으로 볼 수 있으며, 이러한 방문을 합산하여 방문수(세션 수)으로 표시합니다.

     

    방문을 결정하는 요소는 분석 대상 로그 파일에 있는 IP, 시간, PCID, 회원ID Wiselog나 DataStory 에서 설정하는 세션 타임 아웃 기준입니다.

     

    - IP : 사용자 PC에 설정되어 있는 IP

    - 시간 : 사용자가 웹사이트를 통해 페이지를 호출한 시간

    - PCID : PC를 구별하기 위해 각 PC 23자리 난수로 저장되는 Cookie         

    - 회원ID : 사이트에 로그인시 입력하는 ID로 저장되는 쿠키 Cookie

    - 세션 타임 아웃 : 사이트에서 페이지 호출 후 더 이상 페이지를 호출하지 않아 사이트를 떠났다고 간주되는 시간, 관리 콘솔에서 최소 5분에서 최대 1440분으로 설정 가능

    단,  사용자를 구분 짓는 값이 IP, PCID, 회원 ID PCID or 회원ID 값이 없는 경우 나머지 요소들로 사용자를 구분 지으며, IP가 없는 경우 분석에서 제외됩니다.

  • DataLive의 데이터는 최소 1주일간 보관됩니다. 

     

    그렇기 때문에 어제 또는 지난 주 같은 요일과 데이터 비교가 가능합니다. 보관되는 데이터는 실시간 모니터링 보고서에 사용되는 분석결과 데이터이며 파일로 저장됩니다. 

  • 정확히는 10초 단위로 모니터링 데이터(보고서)가 업데이트 되며, 분석 및 집계는 5분 단위로 실행합니다. 

     

    따라서, 모니터링 보고서가 로딩된 후 10초가 지나면 자동으로 보고서가 업데이트 됩니다. 

     

  • 누적데이터는 5분 간격으로 발생한 데이터를 누적 합산한 것으로 당일 목표 수치 달성 시점을 예측할 수 있습니다. 

    반면 시간대별 데이터는 5분 단위로 집계한 데이터를 제공하여 어느 시간대에 수치가 높고 낮은지를 파악할 수 있습니다.

  • 실시간 사이트 트래픽 수치를 어제 또는 지난 주 동일 요일과 비교하여 볼 수 있습니다. 

     

    가장 흔히 비교하는 기준이 어제와 지난 주 동일요일이므로 현재는 2가지 기준으로 제공하고 있으며, 고객 요구사항을 추가로 파악한 후 비교 기간을 확장할 예정입니다. 

  • 데이터라이브는 조회 당일 0시에서부터 5분 간격으로 데이터를 분석하여 제공합니다. 

     

    누적 데이터의 경우 최종 업데이트된 시각은 보고서에 함께 제공됩니다. 

     

     

  • 목표 경로 보고서에서 목표 도달 경로수는 유입 후 어떤 경로를 통해 목표로 도달했는지에 대한 경로를 의미합니다.

     

    예를 들어 목표 지점이 '장바구니 담기'일 때,

    임의의 방문에서 세 번의 장바구니 담기 행동을 했다면 목표 도달 경로수는 3이 됩니다.

    이 3개의 목표 도달 경로수는 어떤 유입 경로에서 첫번째 장바구니 담기,

    다른 유입 경로에서 두번째 장바구니 담기,

    또 다른 유입에서 세번째 장바구니 담기의 경로수입니다. 

     

  • 세그먼트 시뮬레이션은 빠른 성능을 보장하기 위해서 샘플링 방식을 사용합니다. 

     

    샘플링 기법은 시뮬레이션 분석 속도를 향상시키기 위해 전체 방문(세션) 중

    일부를 추출하여 샘플 집단을 만들고 그 샘플 집단 결과를 제공하는 것을 말합니다.

    DataStory 기본 샘플링 계수는 5%로 설정되어 있습니다.
    예를 들어 전체 방문수가 100,000인 사이트에서 5% 비율로 샘플링을 했다면,

    샘플링된 방문수는 5,000이 됩니다.

    즉, 세그먼트 시뮬레이션에서 샘플링된 분석 결과를 조회할 때는

    모든 측정값들의 수치가 일정 비율로 줄어들게 됩니다.

  • 경로분석 보고서는 "보고서 설정 > 이동 경로 분석 설정"에 등록된 페이지 간의 경로를

    시각화하여 방문자 네비게이션 경로를 보여주는 보고서입니다.

    따라서 등록된 주요 페이지의 이동경로를 보여주는 보고서에 표시된 총 경로 방문수와

    조회 기간에 발생한 전체 방문수(종합 추이 보고서에 표시된 방문수)와 일치하지 않습니다.

    경로 방문수 : 등록한 주요 페이지를 기준으로 계산

    전체 방문수 : 등록과 상관없이 모든 페이지를 기준으로 계산

    즉, 이동 경로 분석 설정에 등록되어 있지 않는 페이지만을 조회 후,

    사이트를 떠난 방문은 경로에 포함되어 있지 않습니다. 

  • 주별 또는 월별 데이터의 합계는 상세 테이블에 있는 각 레코드들을 합한 값이고,

    일평균은 합계 데이터를 조회 기간에 해당하는 일자로 나눈 값입니다.


    예를들어 '월별보기'를 하는 경우 상세 테이블에서 3월 방문수가 100,

    4월 방문수가 200, 5월 방문수가 150이라 가정하면

    요약 테이블에서 합계는 450이 됩니다.

    그리고 일평균은 합계 450을 월 개수 3으로 나눈 150이됩니다.

  • 사용자 정의 세그먼트에서 '검색어'조건은 외부에서 유입되는 무료, 유료 검색어를 모두 포함합니다.
  • E-mail, SMS/MMS, Push 시스템과 같이 non-interactive한 아웃바운드 채널시스템에도

    개인화된 추천 상품을 적용할 수 있습니다.

    아웃바운드 채널에 할당된 추천시나리오에 대해서는 SmartOffer가 대상고객군에 대한 추천데이타를 배치로 생성하여 아웃바운드 채널로 전달하고 각 채널에서는 정해진 템플릿에 맞게 레이아웃을 구성한 후 배치로 일괄 발송하여 사용합니다. 사용자가 사이트를 떠나있지만 개인화된 아웃바운드 마케팅을 통해 다시 방문하여 관심사를 재확인하고 구매를 유도하기 위해 활용하는 사례가 증가하고 있습니다. 

     

  • 다른 시스템에 있는 고객 정보를 이용하여 추천이 가능합니다.

    기본으로는 웹사이트 로그에 남아있는 쿠키 정보를 이용하거나 로그인아이디 정보를 이용하지만,

    CRM과 같은 정보계로부터 연동된 고객 속성 정보를 이용하여 성별/연령대별/고객등급별/지역별 등

    보다 세분화된 추천을  제공할 수 있습니다. 

     

  • 추천된 상품을 클릭하고 이를 바로 장바구니에 담고 결제까지 이루어진 경우를 정확하게 집계하는 것이 가장 최선이지만 방문자의 행동패턴이 추천을 받았을때 바로 구매하는 행동으로 이어지기 어렵기 때문에, SmartOffer에서는 추천 상품을 클릭하여 조회한 사람이 방문한 세션에서 구매를 했는지 여부로 구매전환율을 계산합니다.

     

    구매하지 않고 사이트를 빠져나가지 않게 하기 위하여 방문자의 관심을 끌만한 상품을 지속적으로 제시하는 것이 추천 시스템의 목표이고 이를 통해 결국은 구매를 일으키게 된 효과를 파악하는 것으로 해석해야 합니다.

     

  • 상품 추천을 받은 고객 중에 추천된 상품을 클릭한 고객 수를 계산하여 추천반응률을 구합니다.

     

    예를들어 추천상품이 포함된 A페이지를 100명의 고객이 보았고,

    그 중 10명이 추천된 상품을 클릭하여 상품상세페이지로 이동했다면 A페이지의 추천반응률은 10/100 = 10%가 됩니다. 

     

    SmarOffer에서는 기본적으로 고객 수에 기반하여 추천반응률을 계산합니다.
     

  • SmartOffer는 개인화된 컨텐츠를 제공해주는 개인화 추천 솔루션으로

    캠페인을 실행할때 해당 컨텐츠를 개인화하여 제공하고자 하는 경우 연결하여 사용 가능합니다.

    개인별로 차별화된 컨텐츠/상품을 제시하여 구매를 촉진시키는 관점에서는 타겟 고객을 선정하고,

    제공할 컨텐츠를 연결하여 이를 제공할 채널을 규칙으로 정의하는 프로세스는 캠페인 시스템과 유사하나,

    솔루션 기능 관점에서는 캠페인 시스템과는 다소 차이가 있습니다. 

  • 추천시나리오가 적용되는 위치입니다.

    주로 웹사이트의 특정 페이지의 한 영역/코너를 말합니다.

    하나의 추천 채널/영역/코너에는 여러 개의 시나리오가 적용되어 우선순위에 따라 순차적으로 적용될 수 있습니다.

    SmartOffer에서는 Delivery Point(DP)라고도 부릅니다.

     

  • 여러가지 행동이 순차적으로 발생한 경우,

    이를 파악하고 복합이벤트 조건에 맞는 상품이나 오퍼를 제공하는 것을

    복합이벤트처리(Complex Event Processing)을 통한 추천이라고 합니다.

    주로 실시간 추천에서 많이 활용되는 것으로

    SmartOffer 사용시 타겟고객군과 추천아이템을 설정할때 선택하여 사용할 수 있습니다.  

온라인 문의 전화 문의