워드프레스 접속주소 변경하는 요령

url설정

웹루트에 워드프레스를 설치하게되면 일반적으로 /wordpress 또는 /wp 와 같은 폴더를 생성하고 그곳에 워드프레스를 설치하게 됩니다.

호스팅회사에서는 대부분 자동 설치를 지원하고 임의의 폴더를 생성하고 같은 방법으로 설치하게 되는데 신경이 쓰이는점 하나가 접속주소에 항상 /wordpress/ 또는 /wp처럼 설치폴더명이 따라다닌다는 점입니다.

http://mydomain.com  주소로 워드프레스 메인을 만들고싶을땐 아래와같은 순서로 작업을 하면 됩니다.  일종의 URL rewrite 설정인데 워프의 관리자 설정에서도 만져줘야할 부분이 있어 순서대로 진행해야 합니다.

어렵진 않으니 따라만 하시면 됩니다.  워드프레스 설치폴더가  /wordpress/ 라고 가정하겠습니다.

1.워드프레스 관리자 페이지에 접속합니다.

설정 > 일반설정 에서 워드프레스 주소와 사이트 주소를 아래와 같이 수정을 하고 저장을 합니다.

url설정
url설정

2. 파일 두개를 복사합니다.

/wordpress/ 폴더에 있는 index.php 파일과 .htaccess  두 파일 복사하여 웹인덱스(웹루트) 폴더에 복사를 합니다.

※이동이 아니라 기존파일은 그대로 두고 상위폴더로 복사를 하는 것 입니다.

3. index.php 파일을 수정합니다.

웹루트로 복사된 파일중 index.php 파일을 에디터로 열어

require(‘./wp-blog-header.php’);  → require(‘/wordpress/wp-blog-header.php’)

변경해줍니다.  실제 설치폴더 위치를 추가한것 입니다. ftp 를 이용하신다면 수정된 파일을 다시 업로드해야겠지요?

4. 워드프레스 관리자 페이지에 접속합니다.

설정 > 고유주소  에서 변경사항 저장을 합니다.

다 되었습니다. http://mydomain.com 을 접속하면 워드프레스가 보이나요?

순서대로 하지않으면 사이트에 오류가 나거나 관리자 접속이 안되니 유의하세요.

남의 돈 1만원

정신과 몸은 상호교류하는것 같다. 올바른 정신 건강한 신체 모두필요해보인다. 올바른 정신을 기반으로 자신의 의식확장 나는 이걸 마인드셋이라고 부른다. 그릇의 크고 작음을 떠나 자신을 스스로 가치있게 만들고 자신을 스스로 높히는 생각 그리고 넒게 퍼진 의식확장 까지 갖추면 최고인듯하다.

진짜 성공하는사람들은 아무것도 가진것이 없어도 성공하는 사람처럼 말을 하고 행동을 한다. 허세가 아니라 자신감과 확고한 자신의 목표를 가지고 그렇게 행동한다. 이렇게하면 진짜 성공한것 같다. 게다가 이런 생각을 오래도록 지속까지 한다면 그는 이미 성공자인것같다. 성공의 정의에 따라 다르지않냐? 라는 의문도 식상한것같다.

하루중 자신의시간을 10시간이상 자신이 스스로 사용할 수 있고 하고있는 일에 만족감을 느끼며 산다면 성공한 삶이 아니고 무언가? 게다가 생계형 일에 벗어나 적당한 경제적 자유까지 있다면 더 완벽한것 같다. 여기서 적당한 이라는 표현에 다양한 기준이 있을 수 있겠다. 하지만 어쨌든 중요한건 당장일을 그만두어도 한 5년 정도는 지금과 똑같은 생활 수준을 유지할 수 있으면 생계형일은 아니라 생각된다.

최근 자주 머리를 스치는 생각은 꼭 1인회사의 사장이 되겠다는 생각과 함께 남의돈 1만원을 벌기가 이렇게 힘드는구나 생각이 절로든다. 회사에서의 힘듬과 또다른 느낌이다. 조직안에서야 속된말로 “존버”하면 월급은 나온다. 그리고 자신은 시스템의 부품 처럼 시스템에 기대어 자신의 역할만 충실히하면 목소리도 커지고 나름 자부심도 느낀다. 그런데 내가할수있는 일을 기반으로  나 혼자힘으로 뭔가 수익을 내보고자 하니 처음부터 끝까지 맨땅에 헤딩의 연속이다.  말 그대로 시행착오 연속이다. 와~ 온라인 커뮤니티에 올라오는 다른사람들의 수익인증 글을 보고 와~ 저렇게도 이렇게많은 수익을 내는구나! 나는 될까? 어떻게 했지? 사실 따라하기도 힘들다. 왜냐하면 마음속에서 어떻게? 나도 될까? 등등 갈등이 생기니깐 말이다. 어쨌든 다양한 내면의 갈등을 뒤로하고 실행을하면 뭔가 결과는 나오고 자신만의 노하우도 쌓이는 것 같다. 어쨌든 혼자힘으로 만들고 홍보하고 수익까지 전략아니 전략을 고민하고 …. 쉬운일이 아니다. 몇일전 내가 오래전부터 운영해온 사이트에 첫 유료회원이 나왔다. 이런 기쁨아닌 기쁨은 최근에 느껴본적이 없다. 결제금액은 21,000원 ㅎㅎ;  금액이 중요한것 아니다.  나에겐 내 힘으로 얻은 수익의 상징이기에 의미가 있는 돈이다. 21,000원은 버려지더라도 첫 유료고객과 첫 결제로 인해 느낀 기쁨은 그 어떤것과도 바꿀 수 없는것이다.

남의돈 1만원 벌기가 힘들다는 말을 머리로 알았지만 40넘어 또 직접  몸으로느끼니 새롭다. 나는 이과정을 체질 개선 과정이라고 생각하고 열심히 이런 느낌과 힘듬을 내 스스로 각인해야겠다고 다짐한다. 내가 회사에서 항상 머릿속에 생각했던말 낙타가 아니라 사자의 삶 낙타로 오래사느니 사자처럼 주체적으로 사는 삶! 작은 볼품없는 밥그릇이라도 남이 주는걸 먹는게 아니라 내가 만든 내 밥그릇! 이런 자세로 살기위한 체질 개선과정인 것이다. 그걸 아니 조금 힘들어도 즐길 수 있다.

남의돈 1만원을 벌기위해 나는 오늘도 pc앞에서 이렇게 고민을 한다.  그 사이트 기능개선을 하면 과연 방문자수는 더늘어날까? 시간 투자해 바꿔 수익을 더 기대할 수있는 일일까?

 

 

 

이달에 오랜 친구하나가 10여년의 서울생활을 접고 고향으로 이 핫도그가게를 차릴생각으로 내려갔다. 전화를 해보니 기술을 배우는 중이고 다음달 15일쯤 오픈을 한다고한다. 우리동네에도 생긴 핫도그 집인데 첫날 이렇게 실패(?)한 핫도그를 팔았나보다. 와이프는 친구의 동종 창업소식에 대뜸 이사진을 보여주며 친구는 이런 실수 하지마라고 보내준 사진이다. 나는 그대로 친구에게 전해주었고 친구는 저녁 8시가 넘은 시간에 전화가 왔다 나 아직 열심히 배우고 있고 이런실수 안할것이라고~ 한다.

처음 실패는 성공의 기반이된다.어떠랴… 완벽하면 더 좋겠지만 실패경험역시 자산인것을~ 나는 조용히 친구의 성공을 기원한다. 긍정의 힘을 믿으며!


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어플리에이트 사이트를 통한 온라인 수익공개

제휴수익

어플리에이트 사이트를 하나 만들었드랬습니다. 사이트 제작에만 신경을 바짝 쓴 초기를 빼고는 시도(?)해본것들이 크게 없어 운영이라는 단어를 써가면서 경험을 이야기하기가 좀 민망하네요.

 

여러분이 궁금해하는 현재수익!

 

 

3.12$ 망한건가요? >.< 티끌만한 수익이군요.

알리플러그인 5$ ,도메인비,호스팅비,시간 기타등등 본전도 못건졌네요. 어플리에이트 사이트 주소는 만애니메 입니다. 10000anime.com

아~ 옛날이여~! 아 ~ 로고는 멋졌는데~!

이 사이트를 통해 경험해본것은 사이트관리자에게 보내지는 구글 스팸메일을 처음 받아보았습니다. 구글은 정교한 자신들의 시스템으로 스팸성 사이트를 자동 검출해서 단계에 따라 검색에서 제외시켜 버럽니다. 스팸메일을 받은 이유는 서브도메인을 5개정도 만들어 다른 온라인 수익을 위해 웹문서 작업을 했었습니다. 그러니 메인 도메인까지 스팸사이트로 간주되어버리더군요. 검색엔진은 싱싱한 컨텐츠를 좋아해서 기본적으로 “유사문서”는 싫어하거든요~  유사문서 검출 시스템도 각 검색엔진마다 자동화된 봇들이 있습니다.

현재는 해당 서브도메인 모두 삭제하고 주 도메인도 스팸 처리수정을 하고 구글에 재검토 요청을 한 상태입니다.  이 과정들은 구글 웹마스터 도구를 통해 진행됩니다. 물론 G메일로 알림메일은 날라옴니다. 그러니 사이트 관리자는 구글에서 온 G메일을 유심히 살펴봐야합니다.

정식 구글 콘솔 이메일주소인 sc-noreply@google.com는 자동 라벨링을 설정해놓으면 좋습니다. 

 

구글 웹마스터 도구에서 온 스팸사이트 경고 메일

재검토 요청을 한지 4일이 지났는데 아직 별다른 피드백은 없네요.^^ 결과를 보고 사이트맵을 만들어서 다시 크롤링을 요청할 생각입니다.

정상적으로 운영해보려고 알리상품을 다시 등록했습니다.  또하나 배운것은 별다른 전략없이 무턱대고 사이트 만들지말자 입니다. 아, 물론 순간 번뜩이는 아이디어로 onepage형태 사이트를 만드는것은 무턱대고 바로바로 만드는게 좋습니다. onepage형태 사이트는 제작하는데 시간.비용이 부담이없으니깐 당연하겠죠.

온라인 수익공개라는 제목에 월 수만달러의 대박글을 기대하고 오신분에게는 죄송합니다. 하지만 이러저러한 온라인수익을 시도하는중 경험들을 이 블로그에 소소하게 남길 생각이니 제 블로그도 구독해보십시오. 도움이되실 겁니다.^^ 10000anime.com 수익증대도 고민중인데 조언주시면 고맙겠습니다.

그리고 워드프레스를 이용해 어플리에이트사이트를 만들어 보실 분들은 10000anime.com을 참고해보세요.

 

알라딘 TTB 수익프로그램

알라딘 TTB 프로그램이란? 

1.클릭방식: 알라딘 ttb코너에서 광고채널을 만들어 자신의 블로그나 홈페이지에 개제한다.  이용자들이 그 광고를 클릭해서 알라딘에서 주문을 하면 소정의(?) 비용을 준다. 

2:리뷰방식: 자신이 읽었던 책을 자신의 블로그나 홈페이지에 리뷰를 한다. 리뷰가 연동되면 알라딘 ttb 사이트리뷰에 등록이되고 해당상품 view 페이지에서 thanks to 라는 버튼이 연동되는데 이용자들이 알라딘의 이 버튼을 클릭하고 24간 이내에 상품을 구입하면 3%? 에 해당하는 리베이트를 돌려준다.

1번은 cpc 방식의 구글 에드센스를 생각하면 되고 2번은 어플리에이트 마케팅 생각하면 된다.  

알라딘 상품페이지 를 살펴보면 페이지하단에 TTB리뷰라고 하는 부분에 내가 이블로그의 리뷰포스트를 통해 연동해놓은 목록이 보인다.

내가 작성한 블로그 리뷰포스트는 여기다.

연동하는 방법도 어렵지 않다 알라딘 로그인후 상품페이지에서 내블로그에 상품정보 복사를 누루면 HTML코드가 나오는데 이 HTML코드를 리뷰를 포스팅할때 함께 넣어주면 끝이다.

현재 이블로그를 보면 알겟지만 티스토리로 이사온후 책 리뷰는 60개 실제 기존 연동된 리뷰까지하면 100개 정도 이다.

결과는?

망한듯?

1. 구매 리베이트로 440원  2.과거 홍보배너 클릭 으로 10원  

토탈 2015년은 450원~~! 

왜 이렇게 별볼일 없는 홍보결과가 나왔을까? 일단 현재 블로그의 유입이 없다. 두번째론 책 리뷰 포스팅이 적다. 그렇다면 참 정직한 성과인듯하다. 

그렇다고 내가 책 리뷰 포스팅을 안할까? 하고싶을때 내맘대로 할것이다. 어쨌든 뭔가 수익을 내려고 책을 읽고 블로그에 리뷰를 한것은 아니기때문이다. 최근의 인문학 열풍도 상업주의 결과가 아닌가 하면서 디스를 하던데 내생각은 독서를 안하는것보단 이런 열풍이라도 부는것이 나아 보인다.

가끔 듣는 팟캐스트가 지대넓얕 이라는 팟캐스트가 있다. 인문학을 가볍게하는게 아닌가 하며 회의의 눈초리를 보내는 지식인님들이 계시던데 …칸트가 자다가 옆구리 차는 소리라 생각한다. 내가 알기로 위인중에 싸이코와 바람둥이 들이 꽤많다. 존 로크라는 사람 바람 엄청 피고 본처 아이들도 버렷다. 그런데 책은 교육학의 고전인

<교육론>이라는 고전을 남겼다. 하고 싶은 말은 자기들만의 지식이 거창한것마냥 하는 엘리트주의가 꼴 사나워 보여 그렇다.   로크가 아니라 루소인가? ㅎㅎ

우리가 먹고사니즘에 함몰되어 있지만 밥만가지고 살수있는게 인간이 아니기도하고 혹시 아나 지식인들 말처럼 독서를 통해 우리삶이 좀더 영적풍요를 이룰 수 있는 수단이 될 수 있는바 한달에 한 권정도는 시도해보는 것도 좋지않을까 한다.

혹시 책 읽고 싶은 생각이 해운대에 있는 모래한알만큼 든다면 아래를 클릭하시고 구매 바로 진행? 채식주의자 이책은 저도 아직 안읽엇는데 무슨내용이래요? ㅎㅎ

채식주의자6점
한강 지음/창비

알라딘ttb 연동이나 궁금한게 있다면 무엇이든 물어보시길~^^

쇼핑몰에서 구글 애널리틱스 전자상거래 관련 태깅 과 레포트 1

웹로그 분석 툴을 몇번 설치해서 보았지만 태깅도 쉽고 원하는 수준의 분석리포팅을 해주는것은 구글 애널리틱스 만한것이 없는것 같다. 서비스 하고 있는 사이트의 사용자 분석을 위해서는 필수(?)이지만 관심없는 사이트 운영자도 많다. 하지만 자신이 무엇을 서비스하던 구글 애널리틱스는 그냥 설치하고 보는것이 100% 맞다. 그냥 진리

특히 쇼핑몰 경우는 어떤 채널을 통해 나의 웹사이트에 랜딩을 한후 사용자들의 행동을 하는지 알기원하다면필수이지만 사실 설치도 안되고 중요성에대해 인지하지 않은 운영자도 많다. 지금 내가 관리하고 있는 사이트도 내가 입사하기전까지 애널리틱스같은 사용자 분석 툴이 없었다. 시간도 많이 걸리는 작업도아니고 순전히 내가 궁금해서 셋팅을 하고 2년정도 된 상태이다. 여러가지 요인이 있겠지만 사내의 관심은 전후는 비슷하다. 여러 좋은회사 머리좋은 사람들이 모여있는 IT회사에선 의사결정은 DATA에의해 결정된다는말을 많이 들었지만 나에게 이상적인 말로만 들리고 지금도 그렇게 들린다. 쇼핑몰 사이트의 화려한 최신의 Jquery 플러그인이 적용된 메인페이지로의 전환은 작업자의 자기위안 또는 이직원이 일을 하고 있구나 정도의 판단수단이 되는 일일 뿐인 경우가 많다. 이 무슨 의미없는 일인가?  이번 개편은 사용자들이 편하게 되어 있어서 보기 좋고 편하군 이라고 말하는 사람은 ‘예측’이나 그럴것이라고 ‘기대’에찬 말 일뿐이다. 

일단 기존 구버전의 애널리틱스 추적코드를 유니버셜 버젼(신버젼)으로 변경하였다.

<script>

  (function(i,s,o,g,r,a,m){i[‘GoogleAnalyticsObject’]=r;i[r]=i[r]||function(){

  (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),

  m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)

  })(window,document,’script’,’//www.google-analytics.com/analytics.js’,’ga’);

  ga(‘create’, ‘UA-******-*’, ‘auto’);   ga(‘send’, ‘pageview’);

</script>

이렇게 생겼는데 기존 ga.js -> analytics.js 로 변경되었다.


사이트에서 기존 구버젼을 기준으로 태깅해놓은 많은 페이지를 신버젼으로 일일이 찾아서 바꾸는것도 귀찮은 일이라 미뤄두었다가 이번 메인 페이지의 대대적인 UI변경을 기점으로 애널리틱스 추적코드를 유니버셜 버젼(ga.js)로 업그레이드 하였다. 메인에 업체 광고 배너도 여러장 돌아가고있는데 하반기에는 이에대한 레포트나 광고 영역이 늘어난다고 하니 정확한 집계를 위해선 다시 체크하는 작업이 필요하였다.

실제 바뀐부분을 나열해보면 

1.이벤트 부분

구버젼: _gaq.push([‘_trackEvent’, ‘TopnaviMenu‘, ‘Click‘, ‘회원가입‘]);

신버젼: ga(‘send’, ‘event’,’TopnaviMenu’,’Click’, ‘회원가입’);

신버젼 함수가 깔끔해 보인다.


2.가상 page view 부분

구버젼: _gaq.push([‘_trackPageview’, ‘zero_result’]);

신버젼: ga(‘send’, ‘pageview’, ‘zero_result’);


이렇게 임의로 네이밍된(zero_result) 페이지뷰 호출은 애널리틱스 리포트에서 zero_result라는 이름의 페이지뷰수로 집계되는데 실제 없는 페이지이나 이렇게 임의로 집계하게 하였다.

나는 이것을 쇼핑몰 검색 결과 페이지에 태깅을 해놓았는데 zero_result 이름에서 알 수 있듯이 사용자가 검색을 할때 검색결과가 하나도 없을때를 집계하기위해 태깅하였다. 나는 우리 쇼핑몰에서 사용자가 어떤 상품 키워드로 검색을 했는데 “검색결과”가 없었는지 그리고 그 사용자는 그다음 어떤페이지로 떠났는지 등등의 행동을 알고 싶었다.

애널리틱스에서 이 페이지를 본 사용자만 필터나 디멘션을 걸어 리포팅된 자료를 보면 이러한 검색결과 없음을 경험(?)한 사용자들의 행동에대한 좀 더 유용한 정보를 얻을 수 있을 것이라 기대했다.

3.전자상거래 부분

ga(‘require’, ‘ecommerce’);  ->전자상거래 모듈 로드

구버젼

_gaq.push(['_addTrans', '', // order ID - required 'mysiteurl', // affiliation or store name '', // total - required '0.1', // tax '5', // shipping '',      // city '',         // state or province 'KR' // country ]);

_gaq.push(['_addItem',
    '{.ordno}',           // order ID - required
    '{.goodsno}-{.goodsnm}',           // SKU/code - required
    '{.goodsnm}',        // product name
    '{.category_name}',   // category or variation
    '{.cost}',          // unit price - required
    '{.ea}'               // quantity - required
  ]);
_gaq.push(['_trackTrans']); //submits transaction to the Analytics servers

신버젼

 ga(‘ecommerce:addTransaction’, {

  ‘id’: ‘{ordno}’,                     // Transaction ID. Required.

  ‘affiliation’: ‘mysiteurl’,   // Affiliation or store name.

  ‘revenue’: ‘{settleprice}’,               // Grand Total.

  ‘shipping’: ‘5’,                  // Shipping.

  ‘tax’: ‘1.29’                     // Tax.

});

 ga(‘ecommerce:addItem’, {

      ‘id’: ‘{.ordno}’,                     // Transaction ID. Required.

      ‘name’: ‘{.goodsnm}’,    // Product name. Required.

      ‘sku’: ‘{.goodsno}-{.goodsnm}’,                 // SKU/code.

      ‘category’: ‘{.category_name}’,         // Category or variation.

      ‘price’: ‘{.cost}’,                 // Unit price.

      ‘quantity’:'{.ea}’                   // Quantity.

 });

 ga(‘ecommerce:send’);

전자상거래는 이렇게 3개의 함수호출이 하나의 셋트인데 하나의 트랜잭션이라고 이해하면 된다. 

일반적인 쇼핑몰 구매 전환 스토리는

상품뷰->장바구니->주문서작성->결제->결제완료 인데 제일 마지막 결제완료 페이지에 태깅을 하였습니다.


호출함수 이름을 보면 

1.addTransaction 트랜잭션을 추가한다. 2.addItem:해당 쇼핑몰 주문내역을 추가한다 3.send:해당 전자상거래 정보를 구글 애널리틱스에 보낸다. 정도로 이해하면 된다.

2번에 해당하는 addItem부분은 일반적으로 쇼핑몰 주문 상품 내역은 1개또는 그 이상이 되는게 일반적이기 때문에 for 같은 순환문 사이에서 태깅을 해주는 형태가 된다.

php 를 예로 든다면 이런식이 된다.

결제 완료 페이지 orderend.php 

_gaq.push([‘_addTrans’, ….

//— 결제 완료페이지 안내멘트 시작

고객님이 주문한 상품

<?

for($itemas $var){

?>

<?=$index=?>번 상품 <?=$var->goodsname?>

<script>

 ga(‘ecommerce:addItem’, {
      ‘id’: ‘{.ordno}’,                     // Transaction ID. Required.
      ‘name’: ‘{.goodsnm}’,    // Product name. Required.
      ‘sku’: ‘{.goodsno}-{.goodsnm}’,                 // SKU/code.
      ‘category’: ‘{.category_name}’,         // Category or variation.
      ‘price’: ‘{.cost}’,                 // Unit price.
      ‘quantity’:'{.ea}’                   // Quantity.
 });

</script>

<?}?>

이 정상 주문 되었습니다.

ga(‘ecommerce:send’); 

//– 결제 완료 페이지 안내멘트 끝

위에 코드는 확인없이 적어 헷갈려 보이는데 특별한건 없습니다. ‘{ }’는 특정 PHP 템플릿에서 사용하는 코드인데 변수를 출력해라라는 출력용 코드이다. 말하고자하는 핵심은 주문한 상품 갯수만큼 addItem이 호출된다는 말입니다. 말로 풀어 혼란스러우나 태깅하는건 전자상거래과 관련된 analtyics 도움말을 보면 해당 매개변수 의미와 사용법이 자세히 나와있고 별다른 기술이 필요한 부분이 아니니 도움말을 참고하면 해결할 수 있다.

이렇게 전자상거래 관련 태깅을 해놓으면 좋은점은  매출 동향,카테고리별 매출 동향, 객단가, 전자상거래 전환율, 수량베이스 주문량, 인기상품등 통계정보를 쉽게 알 수가 있습니다.

좀 더 정확한 매출 집계를 위해선 쇼핑몰의 일반적인 관리페이지의 취소처리 업무에서 -금액으로 위에 있는 전자상거래 transaction을 호출해주면 좀 더 정확해진다. 어쨌든 태깅보다는 이런 통계를 보고 분석하는것이 이 작업의 목적입니다. 이제 진짜 할일은 이번주 전체 회원들에게 특가상품 이벤트 안내메일을 발송했는데 과연 메일링을 통한 해당 특가 상품의 매출은 영향이 이번 메일링으로 영향이 있었는지 아니면 삽질이었는지 등을 분석해야하는 일에 몰두 해야한다.

애널리틱스를 사용하는 이유는 집계를 위해서가 아니라 분석을 위함이고 종국으로 쇼핑몰 사이트의 목적인 매출 증대를 하기 위함이기 때문이다.

앞에서 말한 ‘예측’ 이나 ‘기대’ 가이나라 기본적인 통계에 근거해 이야기 해야한다. 웹사이트 개발자,디자이너,기획자는 특히 이러한 통계로 더 이야기 해야 한다고 생각한다. 대부분의 쇼핑몰 사장님들은 이번 UI 개편으로 이번달 매출이 올랐어! 정말 수고했어 능력있는 친구야~ 라고 말하지 않는다. 이달에 제품을 싸게 소싱해온 MD나 이벤트 추진한 마케터가 고생을 좀 했군… 정도로 생각한다.

이번 달에 어떤 페이지에 적용한 ajax를 이용한 장바구니 담기를 만들었거나 특정 카테고리의 장바구니 담기 이미지 버튼을 적용한것이 사이트에 정말 중요한 작업이었다고 말하기 위해선 우리는(개발자는)는 더욱 data로 이야기해야 하는게 아닌가 생각한다.


    







구글 애널리틱스 – Google Analytics Academy 정리 course1

digital analytics fundmentals

1.the importance of digital analytics 

digital analytics에대한 정의 

비지니스 목적과 측정가능한 성과 

2.core analysis techniques

효과적인 분석을 위한 첫걸음은 segmentation을 거는것이다. raw data에대 일별,채널별,국가별,방문유형(신규,재방문) 등으로 segment를 걸면 향상된 매출에대한(예를들면) 문맥(context)을 읽을 수 있다. 

external context는 벤치마크 와같은 그래프, internal context는 사이트의 향상 history그래프 를 도출 시킬 수 있다.

예를들면  아래이미지 처럽 유입소스를 imapge.postman.co.kr 그리고 이름은 메일링유입이라고 정한 세그멘트를 하나 만듭니다. 

그리고 방문세션, 그래프에서 위에서 만든 메일링유입 이라는 세그먼트를 걸어주면 메일링유입 사용자들만 세그먼트가 걸어집니다. 더가면 메일링 유입자가 이벤트페이지를 방문하는지 장바구니를 담는지 결제까지 전환을 했는지등등 의 정보를 ..만든 세그먼트만 걸어주면 알수있다는 애기가 되겠죠.

3.Conversion and conversion attribution 전환 과 전환기여

예를들면 상품상세페이지에서

갯수클릭,상품상세정보다른탭 은 micro conversions  “결재하기”경우는 macro conversions 개념 , “결재하기”까지의 전환들은 micro conversion으로 이해함. 

 대부분 마지막 클릭에 revenu(기여)를 함 

어떤 전환이 완료될때 다양한 채널을 통해서 마지막 전환이 이루어지는 모습

선형적 기여 

4.Creating measurement plan

좋은 data가 비지니스 의사결정에 영향을 미친다.

분석계획을 수립하는 5단계

1.비지니스목표를 정리

2.이에 따른 전략과 정책을 정의

3.KPI(핵심성과지표) 도출

4.이를 위한 세그먼트 선택

5.타겟선택

5가지 type유형의 사이트에 따른 일반적인 전략

전략과 정책이 섰으면 그에따른  KPI를 도출한후 아래 처럼 분석DATA에 segment를 걸면 변화원인등을 유추할 수있다.

KPI만 잘 도출 시키면 kpi만 보면 이사이트가 비지니스 목적에 맞게 잘 돌아가고 있는지 아니면 뭔가 문제가 있는지를 한눈에 볼수있다

아래 이미지에서 왼쪽의 어떤 사이트 전략은 물건판매가 전략이고 그에따른 정책들은 온라인 판매,가계방문 등의 정책에 직접적인 판매량,주문가치등의 kpi를 도출했고 그 data를 기반으로 각각 마캐팅 채널,지역정보,방문유형의 세그먼트를 걸면 어떤 채널의 영향의 매출이많은지, 신규방문자 보다는 재방문자가 매출을 발생시키는지, 어떤 지역에서 가장많은 매출을 발생시키는지를 알 수 있다. 

5.How google analytics work 구글 애널리틱스 실행 방법

GA는 4가지 컴포넌트로 이루어져 있며 각각 Collection,Configuration,Processing,Reporting 이다.

Collection은 웹사이트,웹커넥트된장비,모바일등의 기기의 interaction정보를 수집하는것

Processiong은 수집된 data를 카테고라이징 등의 처리,

Configuration 은 프로세싱에 환경설정을 적용시키는 처리

Reporting은 우리가 google analtycis에 접속해서 레포팅 하는 컴포넌트 Reproting 은 API로 접근가능하여 사용자어플리케이션을 만들 수도 있다.

6. Key metrics and dimenssion defined 메트릭스와 디멘션 정의

user,sesssion,action에대한 수집data에는 두가지 데이터 속성이 있는데 deimession와 metrics이다.demenssion은 측정기준 즉 특성화된 성격의 data를 의미한다. 즉 재방문,새방문,지역,채널이 자연검색,연령,사용언어 … metrics는 측정항목 즉 양적인 성격의 data이다. 즉 방문자,사이트유지시간,사이트이용페이지깊이,반송율,전환율 등등이다. GA 메뉴에있는 모든 레포팅은 바로 이 두데이타의 조합으로 이루어진다. demesnssion에  metrics를 교차시켜 의미있는 레포팅을 만들어낸다.

여기에  다시 segment를 걸면 좀더 의미있는 data를 발견할 수있는 수단이 된다. 

Demension 종류

Metrics 종류

7.구글 애널리틱스 계정 추가

분석에대한 전략과 정책이 세웠으면 이제 계정을 만들어보자. 계정을 생성한후 분석하고자 하는 사이트에 자바스크립트로 된 JS코드를 사이트에 설치해보자, 모바일앱일경우 SDK를 설치합시다. 설치가 힘들다면 구글 태그 매니저를 방문해보자  double click,google analytics,google adwors태그에 도움을준다.  http://www.google.com/tagmanager/

8.구글 애널리틱스에서 계정의 구조에대한 이해

계정 > 속성 > 보기(프로필)  로 하이라키 를 갖는다.  하나의 계정에 다수의 속성 하나의 속성에 다수의 프로필을 만들 수 있다.  속성은 web site당,앱하나당 할당을하고 그 속성에 설정setting이 걸린 view를 다수 만들 수 있다.

설정setting이란 filter를 건다는 말인데 view하나는 아무 filter를 걸지않고 그대로 두고 이것저것 filter를 걸어 적절한 view를 생성하여 리포팅을 볼 수 있다. view는 복사,삭제 가가능하다.

각 레벨별로 설정하는 범위가 다르다. 계정 단, 속성단, 프로필단..

일반적인 구글 계정 이렇게 셋팅을 해라 하나의 계정에 하나의 website를 분석을 위해 속성하나를 만든다.

그리고 아무것도 filter설정을 하지않은 Unfiltered View를 생성하고 이건 그대로 나둔다. 그리고 Master View, Test view 식으로 적절한 필터를 걸어 뷰를 만들어 사용한다. 예를들면 각 특정아이피를 필터한 뷰를 만들거나 또는 팀별로 뷰를 만들거나 특정채널만 포함한 유입 뷰를 만들거나 하는식이다.

9.setting up filter 필터 설정

필터는 view레벨에서 설정하고 적용되는 수집data를 exclude,include,change 할 수 있다. 필터는 첫 수집단계부터 data를 필터링 하기 때문에 master view에는 절대 설정하면 안됩니다. 항상 MasterView는 그대로 두고 복사해서 필터가 적용된 새로운 view를 사용해야합니다. 

회사에서 관리하고 있는 쇼핑몰도 회사IP유입 제외 라는 필터를 만들어 사용하고있습니다. 또다른 예로 웹사이트유입,모바일유입 필터가 설정된 VIEW도 있습니다.

필터는 아래처럼 사전정의된 필터가 있고 직접 만든 필터가 있는데 설정해보면 직접 만든 커스텀 필터는 정규식을 알면 좋습니다.

예를들어 page.html Page.htlm PAge.html 페이지 요청을 하나의 page.html 요청으로 만든다던가 index.html?ref=naver,index.html?ref=daum

같은 URI를 정규식을 사용해 따로 NAVE , DAUM 유입을 분리하거나 합치거나.. 또는 다른 걸로 변경하거나.

아까 말했듯이 첫 분석데이터부터 필터가 되므로 분석 레포트에서 세그먼트 또는 검색 필터 와는 다른 개념이라는것을 알아야합니다.

 

구글 애널리틱스 – Google Analytics Academy 정리-course2

구글 애널리틱스 공부

거의 대부분 구글 애널리틱스 Academy 사이트의 자료이지만 GAIQ 시험 준비용으로 관련 자료를 요약하여 순서없이 자료를 정리해놓을 생각 입니다. 이것은 그 첫글입니다. 본문글에서 영어단어를 그대로 써놓은것은 영어가 미숙해 적절한 해당 한글단어를 찾지 못해 영어단어 그대로 작성해놓았습니다. 이것이 의미전달이 더 명확할 것 같기도합니다. 

구글 애널리틱스라는 툴에 관심이 있다면 잘못된 정보든 더나은 자료든 GA(Google Analytic)에대한 것이면 무엇이든 의견을 교환했으면 좋겠읍니다. 참고로 여기 정리된 자료는 대부분  GA 도움말 또는 GA Academy사이트 학습중 자료를 정리해 논것입니다.

GA=Google Analytics 

1.반송률의 정확한 이해 ?

반송률(Bounce Rate)가 사이트의 문제점을 파악할때 가장 일차적으로 보는 지표인데 정확한 이해가 어렵더군요.GA에서 추출된 수치는 아래의 이미지 공식대로 구하는것이라고합니다.

출처: http://www.analytics-ninja.com/blog/2012/06/google-analytics-bounce-rate-demystified.html

Rb ,Tv는 알겠는데 Te가 어떤 수치 인지 모르겠음 ? Total entries to page?  이글 보시면 좀 알려주세요. 


2.구글 애널리틱스 data 모델 소개 

User > Session > Interaction (an pageview, an event, a transcation, a social interaction)

3. http://www.google-analytics.com/__utm.gif? 구글 ga를 설치하면 모든 정보를 __utm.gif라는 1×1픽셀크기의 이미지 파일로 보내는데 ? 뒤로 붙는 parameter에  모든정보를 붙여 애널리틱스 서버에 보낸다. 

모든 parameter 이름과 보내는 data의미는  https://developers.google.com/analytics/resources/concepts/gaConceptsTrackingOverview#gifParameters  이페이지를 참고 하면됩니다.


4..웹사이트 데이터 수집

GA는 1사쿠키를 사용한다.

스크립트 설치는 <HEAD>태그 전에 삽입한다. ga.js는 비동기적으로 동작을하여 (이말은 html 렌더링과 별개로) 모든 사용자의 interaction을 수집한다. 

1사쿠키:방문기준으로 해당사이트에서 발행하는 쿠키

3사쿠키:해당사이트가 아닌 타사이트에서 발행하는 쿠키

5.모바일 앱 데이터 수집

모바일 앱 데이터는 js가아니라 SDK 를 설치함으로 가능하다. 사용자가 앱을 삭제후 재설치 하면 재방문자가 아니라 새로운 unique방문자로 구글애널리틱스 sdk는 판별한다.  batchprocessing으로 SDK는 앱데이터를 모아 서버에 전송한다. 


6. Measurement protocol(측정 프로토콜)로 데이터를 수집한다.

웹사이트나 모바일앱을 제외한 WEB-CONNECTTED된 다른 장비들의  추적은 가능한가? 가능하다. 예를들면 키오스크 나 고객응대 POS 등 기기에서 WEB-CONNECTED가 되었다면 웹사이트 추적과 같은방법으로 Measurement protocol을 사용하여 파라미터를 넘겨줌으로서 측정 가능하다. 


7.GA의 DATA처리와 환경


수집->환경설정과 처리 ->Reporting 

Configuration & Processing 단계에서 수집된 data들이 처리되는 세부사항

 1,2,3,4,

users와 sessions data를 수집하고 집합시키는동안 GA는  data base table 을 구성한다. 

8. User 와 Session에대한 이해와  GA의 처리

GA  디폴트 세션 인정시간은 30초인데 설정을 통해 변경가능하다. 하나의 유저가 다수의 세션을 만들 수 있다.

9.user와 session의 hit 처리

위에서 언급한것 처럼 GA는 3가지 컴포넌트를 가지고 데이터 모델을 만드는데 user,session,interaction 이 그것이다. user와 session의 이해가 그 핵심이며 이것이 방문자수와 방문수를 카운트하는 각각의 raw data가 된다. 웹개발자라면 user,session에 대한 이해는 어렵지않다.

GA는 기기별로 UID(고유번호)를 부여한다. 사용자가 브라우져의 캐쉬를 삭제하거 모바일기기의 앱을 삭제하거나 하면 새로운 uid를 부여하며 당연히 새로운 user(사용자)로 판별한다.

한명의 user는 다수의 session 을 발생시킬수 있고 기본 세션 인정시간은(start-end) 30분이다.  GA사이트에 로그인하여 관리하면에 이 세션시간을 사용자 임의로 설정할 수 가 있다. 

아래 그림처럼 방문(=세션)은  __utmb파라미터에 붙는 시간으로 구별을 한다. 

상호작용이 없이 31분이 지나 다시 page를 보았을때 __utmb 는 아이 삭제 된다. 새로운 방문(sesssion)으로 간주한다는 의미이다.

상호작용이 30분안에 다시이뤄지면 같은 세션으로 본다는 의미이다. 위의경우는1user의  방문수가 2이고 아래경우는 그대로 방문수가1 이다. 

10.GA에  DATA밀어넣기 ? 

GA에 외부 DATA를 밀어넣어 좀더 나은 레포팅을 얻을 수 있다. 

밀어 넣는 방법은 두가지가 있다. 첫째로 다른 구글제품의(adwors,adsense,webmaster tool) 계정을연결시키거나 둘째로 GA 속성 관리메뉴에서 직접 raw Data를 csv형식의 엑셀파일이나 구글 애널리틱스API를 통해 직접 밀어넣는 방법이다.

계정연결은 쉽다. 구글 의 다른제품들의 환경설정을 통해 계정을 연결하면 Google Analytics와 연동이 된다. 이때 대부분 구글 애널리틱스의 

계정 > 속성 > 프로필(보기) 레벨에서 “속성” 수준의 추적 ID를 물어본다. (추적ID란? EX:UA-45123123-12 이런형태이고 속성 관리에서 확인가능하다) 그러면 애널리틱스에 캠패인별 클릭,전환,에드센스 클릭,..분석DATA를 확인할 수 있다.

두번째 방법인 직접 data 밀어넣기 이건 안해보았는데가장 쉽게 해볼 수 있는 것은 GA관리 메뉴에 Dd가져오기 메뉴를 사용해서 밀어넣어보는것이다.  이때 애널리틱스 raw data set 과 import 할 사용자  data set 이 결합될때 key를 중심으로 두개의 data set이 결합된다. 

데이터를 import하는  두가지 경우 dimension확장(측정기준을 확장) 하거나 Cost data imprt( 비용데이터를 업로드)하거나 두가지 경우가 있다.

좌측의 Author ,Topic이 Page URL이라는 키로 애널리틱스 data set과 결합했다. 실제 올려봐야하는데 이건 대충 이런거구나 감만 잡고 있다. 

좌측의  Author,Topic이 사용자 Demenssion(측정기준)

비용data는 캠패인 소스,캠페인 미디엄을 키로 클릭수,…등으로 구성된 data를 ga로 밀어넣으면 통합된다.

캠페인 소스,캠페인 미디엄은 다른 광고주 플랫폼의 data가 되겠죠? 예를 들면 daum,naver 광고 data set을 아래와같이 뽑고 GA 와 결합하면 이렇게 확장된 dimenssion(측정기준)을 가지고 GA를 이용해  metrics(측정항목)를 다양하게 걸어 의미있는 DATA를 이끌어 낼수 있다는 의미이다.

11.Transforms & aggreegating data (data 변환과 합산? 적당히 뭐라고해야할지 몰라title을 영어 그대로 적음)

data를 include,exculde,modify할수 있는 방법은 3가지이다. 프로필(보기)수준에서 필터를 거는것,목표를 설정하는것,그룹핑하는것

필터는 유입data에 exlude,include를 할 수있다 (ex:특정IP제외) 실제 특정 프로필에는 필터를 걸어서 사용하고 있습니다.

두번째 목표를 설정하는것 이것도 꼭 설정하세요. 목표는 회원가입,특정페이지보기,특정이벤트 등의로 도착url을 설정하거나 이벤트를걸어 가상페이지 뷰를 방문했을때 등으로 설정할 수 있다. GA 에서 프로필 수준에 여러개의 목표를 설정할수 있고 전환율(conversion rate)을 리포팅 해주는데 이것만봐도 사이트가 전체적으로 원하는 목적으로 운용되는지 알 수 있겠죠?

웹사이트마다 정체성과 탄생배경그리고 목적이 모두 다릅니다. 따라서 실제 웹사이트 분석시 가장 먼저 파악해야할 부분은 

사이트의 비지니스 목적 입니다(Business Object)

이를 기반으로 그다음 

WebSite goal(사이트 목표)를 리스트업 하고 

다시 이를 기반으로 

KPI(핵심성과 지표)를 리스트업 합니다.

그리고 마지막으로 KPI를 기반으로 

KPI에 상응하는 Google Analytics 수집방법을 도출 시킬수 있습니다.(전환 목표)


Business Object → Website Goal   KPI   GA goal 

목표 자체가 GA를 사용하는 목적이 아니라는겁니다. 위에서처럼 개념을 좀더 크게 잡으면 좋을듯 합니다.

나머지 세번째 그룹핑은 사용을 안해봤지만 채널별그룹핑,컨첸츠별 그룹핑을 통해 좀더 세분화되고 맞춤화된 DATA 통계를 보기 위함인가봅니다.

영어에 조금 친숙하신분이나 경험하신분은 설명좀 많이 해주세요. 

그룹핑 방법은 2가지가 있다. 채널 그룹핑,컨텐츠 그룹핑

각유입 채널별로 그룹핑한다.

컨첸츠별로 그룹핑한다.

이러한 방법으로 그룹핑을 해놓으면  GA는 디멘션에 따른 여러 메트릭스를 미리계산(pre processing)하고 집합시켜놓는다. 그래서 사용자가 report를 요청하면 미리 계산하고 집합시켜놓은 DATA를 reporting 한다.

12.Reporting 개관 

GA에서 모든 레포팅 자료는 서로다른 dimenssion(측정기준)과 metrics(측정항목)의 조합으로 이루어 진다.  매우 크고 복잡한 data집합을 빠르게 처리하기위해 GA는 샘플링(sampling)을 한다.  Google Analytics API를 통해 custom ui 및 사용자 application을 자체 제작을 할 수도 있다.

아래 이미지에서

국가 라는 dimenssion(측정기준)에 Visits,New Visits,Bounse Rate 등의 Metrics(측정항목:정량적)를 검으로서 국가별 방문,반송율,새방문자를 알 수 있게 됩니다. 이처럼 다양한 dimenssion에 metrics 조합으로 모든 GA의 레포팅들이 만들어진다. 우리가 만든 사용자변수,필터,그룹핑,세그먼트를 적절히 더걸어주면(조합)하면 의미있는 분석자료를 구할 수 있다.

13.Building Reports with dimenssion & metrics 

dimenssion(측정기준)과 metrics(측정항목, 양적인 지표들)를 이해하는것이 중요하다 둘의 결합들로 레포팅들이 이루어지기 때문이다.

아래 이미지로 다시 예를 들어보면 

Paget Title,Source/Medium 같은 특징적인 Data가 Dimenssion(측정기준) 이고, Unique Pageviews,New Visits와같은 양적인 지표가 Metrics(측정항목)가된다. 다양한 Dimenssion에 Metrics의 조합이 GA 보고서의 전부이다.


알아둬야할점은 모든  Dimension과 Metrics가 되는것이아니고 같은 레벨(User,Session,Hit)에서 같은 조합을 할 수있다.

아래 이미지에서 페이지 제목과 페이지 체류시간(Time on page)는 조합이 가능하나 (같은 레벨이기때문에) Traffic source or 지역정보 와는 조합을 할 수없다.(지역정보가 Session 레벨이기때문에)  Visits는 같은 레벨이 기때문에 조합 가능하다.  글로 표현하기 어려운것 같지만 User,Sessoin,Hit 각 레벨이 의마하는 범위를 이해한다면 당연한사실이다.


GA에 모든 디멘션과 메트릭스는 이곳에서 확인하세요.  https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets

구글은 도움말이 강력한건지? 공부할게 많은건지?모르겠습니다.

14.Reporting APIs

GA API를 이용해 개발을 했다면 금방 이해가될텐데 하여튼  API를 이용하면 GA의 모든 REPORT를 제작하는 CUSTOM APPLICATON에서 DATA를 사용할 수 있다.

api 에서 GA에 QUERY를 날릴때 던지는 파라메터는 View ID,start date,end date,dimensions,metrics  그리고 옵션으로 filter,segment를 날릴수 있다.order는 뭘의미하는건지 모르겠습니다. 

 https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1 

이곳에가면 Query API 브라우져가 있습니다. 해당 쿼리를 날리면 DATA를 던져줍니다. GA관련 Application을 개발할때 매우 유용할 것 같습니다.

15.Reporting Sampling ..

샘플링을 GA메뉴에서 설정할 수 있고 샘플링을 하면 속도가 빨라진다. 구글 애널리틱스 프리미엄은 샘플링 안된 RAW DATA 를 기준으로 볼 수 있다. 

그리고 샘플링에대한 이해…

-샘플링 방식

-샘플링 설정 

고서가 샘플링된 데이터에 기반을 둔 경우 정확도 또는 속도를 높이기 위해 샘플링 크기를 조절할 수 있습니다. 사이트 이용 경로 시각화 보고서에서는 다중 채널 유입경로 보고서의 방문수가 100,000회, 전환수가 100만 회를 넘는 경우에 샘플링이 실행됩니다.


개념정리가 많은 글이었지만 현재 관리하고있는 쇼핑몰에 GA를 설치하고 모니터링하고 있기때문에 다음엔 평소고민했던 그리고 해결못했던 좀더 실무에 근접한 고민들을 정리하는 글도 정리차원에서 글로 남겨볼 계획입니다.

마지막으로 웹분석은 “문화”라는 생각 합니다. 물어보면 필요는 동감하며 외치지만 실제 업무에있어 시간투자를 하여 분석하여 매출을 향상을 꾀하고 또 분석 데이터를 보고 새로운 기회를 만드는일은 사치인(사실 그럴 능력도 부족하고,대부분 사내 전문적인 팀도 없겠지만) 기존 사내 문화를 분석문화로 바꾸는건 굉장히 어려운 일이죠. 수식어 붙은말 할필요없이 자기 업무시간을 쪼개거나 팀제안을 하는등 웹분석에 리소스를 투자하는게 그렇게 자유롭진 않다는 말입니다. 온라인 쇼핑몰일지만 항상 눈앞에 보이는 이번달 매출이 더 중요하거든요. 개인적인 저의 생각일뿐이지만 작은 조직일수록 기업 문화를 바꿀 중요한 키맨은 역시 ceo 인듯 생각해봅니다. 구글 애널리틱스 설치만되어있으면 양호하죠,기존엔 설치도 안되어 있었으니 사실 전,후 성과를 보여달라고하면 없지만..ㅎㅎ이제는 최소한 아주 기본적인 방문수,페이지뷰수,전환수,유입채널,전자상거래 매출,메인페이지 광고레이어 클릭수,주마다 보낸 메일링유입수 등등 정도는 이제물어보면 얼마정도 됩니다 라고 말할 수 는 있는 기반을 마련되어있으니까요. GA가 고맙죠.^^


GA와 관련 많은 공부할 자료가 있는데  계속적으로 정리할 계획입니다.


쇼핑몰 제품 리스트에서 페이지네이션은 어떻게 해야할까?

사이트이용시 흔하기도하고 자주 이용하는 것 중에 하나가 페이지네이션이다.얼마전에 쇼핑몰 카테고리 리스트에 페이지네이션을 ajax 를 사용 다음 버튼을 이용해서 컨텐츠가 아래로 추가 되는 형태로 변경을 했는데 불편하다는 고객들이 꽤 있어 고객센터에 전화 문의가 많이 왔었나보다. 

솔직히 이야기하자면 전화온 고객은 날리였다고 한다 “멘붕에 빠지고… 어떻게 상품을 검색해서 주문을 할 수가 없다. 기존 처럼 바꿔 달라” 

우리도 인지하고 있고 수정작업을 하고 있다는 말로 시간은 벌었지만 검색옵션과 ajax 페이지네이션 기획 방향이 잡아지고 개발 작업이 진행된 상태에서도 마케팅 부서와 서로 이야기하고 결과물을  함께 보기도 했으나 … 결과가 이렇다.

실무에선 항상 이렇다.  기획이 아무리 좋아도 사용자들은 기획자의 예상대로 움직여 주지 않고 80%이상의 개발이 완료되어도 boss 또는 오픈 후 사용자에 의해서 수정되어진다.  경험상 부서간 정치에 의해서도 이런 서비스 기능이 개발공정이 80% 진행 상태에서도 수정되는 경우는 다반사이다.(이런경우는 최악인듯)  

어쨌든 

쇼핑몰에서 유통하는 제품이 전자부품이고 이 분야에서 top을 달리고 있으며 

위의 사이트 라이프 사이클 그림 대로라면 유지 단계에 있다고 개인적으로 판단한다. 충성도 높은 고객이 많은 이유이기도 하다.  재미있는게 이 분야 메이져 사이트가 뻔하여 충성도가 높다기보다는 한정된 파이에서 나눠먹는다고 해야하는것이 맞을것같다. 그래서 높은 충성도에 비례하여 다른 사이트로의 전환이 빠르기도하다(가격 비교만하고 다른  사이트가서 구입하는 경우도 많다. 제품 가격과 사이트 질이 떨어지면 경쟁사이트 이탈이 즉각 이뤄진다.)

사실 나도 도서를 구입할때 yes24아이디 뿐만아니라 교보문고,강컴 아이디도 있다.

이야기가 좀 센것 같은데 어쨌든 ajax 페이징이 눈에만 화려할뿐 기존 페이지네이션 에 익숙한 이용자들에겐 “독”이 될 수 있음을 느꼈다.  결과적으로 특히 쇼핑몰 상품 카테고리 리스트 페이지의 페이지네이션은 고민없이 함부로 건들지 않는것이 좋다.  

(페이지네이션을 바꾼뒤로 사이트내 통합 검색 이용율이 증가했다.  아마 찾고자 하는 상품을 못찾는 이용자가 많았으리라 예상해보았다.평소에 유입자중 40%의 이용자가 사이트 검색을 이용하는데 45%~50%정도) 

결론적으로 지금 페이지 네이션 작업을  기존 방식 + ajax 방식으로 바꾸는 작업을 하고 있다. 기존 방식으로하기에는 GET 으로 넘길 변수들이 너무많아 리스트 스킨을 새로개발해야할 정도로 공수가 들었다. ajax로만 하자니 사용자의 반발이 예상되어 두가지 방법을 모두 수용한 방법이다.  둘다 귀찮고 작업하기가 까다롭기 그지 없었다 작업난이도는 쉽지만 가지고 다닐 변수들이 10개가 넘는다. 

위 그림이 기존 페이지네이션 이다. 

다음 버튼으로 컨텐츠가 추가되는 방식으로 작업된 페이지네이션이다. 

현재는 두 방식을 합치는 작업을 하고 있다.  ajax 에서 이슈중 하나인 <뒤로가기>도 적용해야함으로 골치아프다.  digikey.com 처럼 필드별 검색을 넣어서 처리는 된 상태이고 현재는 상품갯수가 10만개 정도 이지만 100만개 정도가 등록되면 아마 상품 리스트도 다른 방법이 필요할 듯하다.

100만개 제품중  검색필터로 걸러져도 일이만개 제품이 추출될 텐데 UX를 어떻게해야할지 고민을 해봐야할 부분 인듯 하다.


이 두 페이지 네이션 방식을 두고 최적의 전환율을 찾는 A/B테스트를 해보고 싶었는데 기능이 적용된후에 시간이 조금 지나 그냥 생각만 하고 말았다. 사실 업무에 쫒기다보면 이런건 그냥 머릿속에남기고 스쳐가는게 다반사이라서… 쿨럭~

쇼핑몰 이용자 분석 Google analytics

매출이 일어나는 쇼핑몰 또는 sns등의 서비스를 하고 있다면 가장 궁금한 것은 역시 사용자들의 이용 패턴이 일것이다.  그것을 알기위해 구글 Analytics 같은 툴이 있는것이고 아마  검색을 타고 이 글을 읽고 있는 사람도 모두 좀더 세부적인 설정을 통해 정확하고 심도있는 사용자 패턴을 알기 위해 검색을 했을 것이다.

지금도  계속 공부하고 있지만 생각보다 구글 애널리틱스는 기능도 많고 알아야할 것들이 많이 있는것 같다. 가장좋은 것은 역시 구글에서 제공하는 도움말이고 구글 애널리틱스 라는 책도 있던데 어쨌든 역시 뭐든시행착오를 해야 좀더 정확한 이해를 하게 되는것 같다.

사실 가장 먼저 선행되어야 할 것은 애널리틱스라는 툴 사용법이 아니라 있는 질문을 찾는것이 먼저다.

나는 쇼핑몰 사이트를 관리하고 있음으로 내가 생각해 본 질문들은 이런류 것 이다.

-사이트 이용자가 첫방문후 첫주문 하기까지 기간은 얼마나 될까?

-2회이상 주문한 회원의 재주문 기간 얼마나 될까?

-사이트 회원중 1회이상 주문한 회원은 얼마나 될까?

-주문이없는 기존회원이 평균적으로 첫주문이 발생까지 기간은 얼마나 될까?

-건별 평균 주문 금액은 얼마나 될까?

-이번주에는 메인 배너를 하나 고쳤는데 평소와 다른 페이지뷰수나 이탈율이 있는지?

-이번주에는 회원들에게 전체 메일링을 했는데 유입량은 어디고 어떤 페이지를 가장 많이 볼까?

-주문을 발생하기 까지 회원들의 전반적인 페이지 이용 경로는? (중간에 어디서 가장많은 이탈을 하는지 )

-(포털에 광고를했다면) 유입된 이용자들의 페이지 이용패턴은 어떻게 될까?

-모바일 기기 유입은 얼마나 있을까? (증가 추세라면 모바일용 쇼핑몰을 만들 필요가 있음으로)

-모바일 쇼핑몰이 있다면 이용량은 얼마나 될까?

등등 많은 질문들