요새 회사에서 데이터 분석 스터디를 직접 운영 & 참여하고 있다.
이제 직무도 그냥 기획자가 아니라 PO이기도 하고, 데이터 드리븐 의사결정 말만 들어봤지 실제 내 업무에 적용시킨 적은 많이 없었던 것 같다.
그냥 VOC 데이터 보고, 아하 이런게 불편하다고 문의가 들어오는구나~ 깨닫고 일부 개선한 정도?
지금 회사에 이직하느라 면접 볼 때도 CPO님에게 이런 이야기를 했던 것 같다. 데이터 드리븐 중요하다 생각하고 이런 방식으로 의사결정 하는 곳에서 일해보고 싶다고 ㅋㅋㅋㅋ
전 회사는 그냥 경영진의 의사결정에 이유도 모르고 무조건 따라야 하는 곳이어서 더 갈증을 느꼈을지도 ㅎㅎ
아무튼 서론이 길어졌는데 데이터 분석 스터디 멤버는 나(PO), 퍼포먼스 마케터, MD 1분씩과 함께 하고 있다.
이제 딱 2달 정도 했는데 각자 관심 있어하는 주제도 다르고, 같은 지표를 보고 얻는 인사이트가 다르기도 해서 스터디 하다보면 재밌다고 느껴지는듯!
아 진짜 서론 길어졌는데 아무튼 앞으로 블로그에 스터디 하다가 알게된 것들은 복습 겸 정리하는 글을 써볼까 한다!!!
사실 올해 초에 세운 목표 중에 기술 블로그 쓰기가 있었는데, 올해 마지막 날에 목표 1개라도 더 이뤄보겠다고 지금 벼락치기처럼 쓰는거임 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ ^^
방문수
커머스에서 매출과 돈에 관련된 지표들 참 중요하다.
근데 서비스 기획, PO 입장에서는 유저들이 우리 서비스에 들어와서 나갈때까지 남긴 데이터도 참 중요하다.
그 중 오늘은 몇명의 유저가 우리 서비스에 방문했는가? 에 대한 지표를 정리해보려고 한다.
그 중 가장 기본적인게 방문수이다.
방문수도 그 기준을 어떻게 잡느냐에 따라 다르겠지만 개념적인 정의는 "유저가 우리 사이트에 방문한 횟수"이다.
GA4에서 "방문수"와 "세션수" 항목이 둘 다 있긴한데, 아직 이 두개의 차이점을 명확히 모르겠다.
어떻게 정의를 해놓은건지 계속 뒤져보긴 했는데 명확히 설명 나와있는게 없음 ㅠㅠ
근데 구글링해보면 보통 사람들이 세션수를 많이 보는듯 하다.
그래서 세션수를 정리해보기 전에 일단 세션에 대해서 짚고 넘어가봄.
세션이란?
- 영단어를 그대로 해석: 기간, 시간이라는 의미
- 위키에서 가져온거: 세션(session)은 컴퓨터 과학에서, 특히 네트워크 분야에서 반영구적이고 상호작용적인 정보 교환을 전제하는 둘 이상의 통신 장치나 컴퓨터와 사용자 간의 대화나 송수신 연결상태를 의미하는 보안적인 다이얼로그(dialogue) 및 시간대를 가리킨다.
말이 어려운데 쉽게 말하자면, 특정 유저가 웹 서버에 접속한 시점부터 다시 나가는 시점까지 서로 주고받는 요청(연결)을 하나의 상태로서 유지하는 기술인듯..?
다시 이걸 비유해서 풀어서 설명하자면, 홍길동이 우리 웹사이트에 언제부터 지금까지 계속 접속중이야!! 하고
상태를 구분할 수 있게 설정하는 기술..? 이랄까ㅋㅋㅋㅋㅋ
설명하기 더럽게 어렵네…^^
순방문자수
방문수는 유저가 우리 사이트에 방문한 횟수이고, 순방문자수는 몇명의 유저가 우리 사이트에 방문했는지에 대한 지표이다.
말은 비슷해 보이지만 완전히 다른 지표임.
예를 들어 홍길동이 오늘 하루동안 내 블로그를 오전, 점심, 오후에 각각 1번씩 들어왔다고 침.
그럼 오늘 내 블로그의 방문수는 3이고 순방문자수는 1이 된다.
순방문자 데이터를 볼 때 특히나 기간을 잘 고려해야 한다.
왜냐하면!!!
다시 예를 들어 홍길동씨가 아래와 같이 내 블로그를 방문했다고 가정했을 때,
12/30 오전 & 오후에 각각 1번씩 내 블로그 접속
12/31 오전 & 점심 & 오후에 각각 1번씩 내 블로그 접속
여기서 만약 내가 매일 내 블로그 순방문자수를 체크하고 있었다면,
12/30에 보니깐 순방문자 1명이네! 하고 넘어갔을거고,
12/31에도 보니깐 순방문자 1명이네! 하고 넘어갔을 수 있다.
이 때 그럼 이틀간 순방문자수가 2명이구나! 하고 결론을 내버릴 수 있다.
이게 무슨말이냐면!!
일별 순방문자 수의 합이 주별 또는 월별 순방문자 수가 아니라는 뜻이다.
순방문자수 뿐만 아니라 유니크한 값의 지표를 뽑을 때는
보고자 하는 기간별로 설정을 잘 해서 지표를 뽑아야 저런 실수를 안하게 된다.
이렇게 보면 에이 누가 이런 실수를 해~ 할 것 같기도 한데
막상 데이터 뽑고 대시보드 만들고 이러다 보면 놓칠 수 있다고 생각한다.
마지막 극단적 예시로 아래와 같이 내 블로그에 철수/영희/영수가 방문했다고 가정한다.
주별 순방문자 수를 일별 순방문자수의 합으로 구하고 있었다면?
12/4 ~ 12/10 기간 내 순방문자수는 4가 되고
12/11 ~ 12/17 기간 내 순방문자 수는 5가 된다.
근데 기간을 아예 주별로 필터링해서 보고 있었다면?
12/4 ~ 12/10 기간 내 순방문자수는 3이 되고
12/11 ~ 12/17 기간 내 순방문자수는 1이 된다.
완전히 결과가 달라지고 얻게 되는 결론도 달라진다.
올바른 방향으로 가려고 데이터를 보다가 찰나의 실수로 완전히 다른 방향으로 가게 될 수도 있다.
스터디 하다보면 기본적인 것들이 가장 중요한 것 같다고 항상 생각이 든다!
사실 무슨 일이든 그렇겠지만요....
하 기술 블로그 쓰기 어렵네..
기술 블로그 쓰는 사람들 존경심이 드네요 ^^..
어쨌거나 저쨌거나 2023년도에 기술 블로그 글 하나는 썼어요 😇