Web analytics 2.0 study ch.9

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Smart ICT R&D Center QI team

Katarina Kim ([email protected])

2014.07.23

Web Analytics 2.0 Study

Ch.9 Emerging Analytics: Social, Mobile, and Video

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Chapter Contents

1. Measuring the New Social Web: The Data Challenge2. Analyzing Offline Customer Experiences (Applications)3. Analyzing Mobile Customer Experiences4. Measuring the Success of Blogs5. Quantifying the Impact of Twitter6. Analyzing Performance of Videos

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Measuring the New Social Web: The Data Challenge

Social: 단방향 독백에서 양방향 대화로의 변화

Social Web으로의 진화: Living page User-Generated Contents (UGC)의 증가

사용자가 컨텐츠, 리뷰, 기사 작성에 참여 이 page가 언제 방문자에게 유익해지는가를 판단하기 어려움

Easy-to-use, free and self-publishing platform : Blog

방문자가 웹사이트의 컨텐츠를 발췌해서 대화를 확장시킴 (ex) 칭찬/비난 리뷰 대화를 통제할 수 없음

Social Web에서의 measuring이 어려운 이유 Javascript tag의 한계

웹사이트에 게재된 것만 측정

페이지 URL만 측정 living page는 거의 측정불가

Contents의 소비활동이 웹사이트와 동떨어진 곳에서 발생 (by RSS feeding, Aggregator)

기존 지표로는 Conversation Rate (대화율) 측정이 안됨

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Analyzing Offline Customer Experiences (Applications)

Offline Apps (ex) Times Reader (based on Adobe AIR)

전통적 웹분석에 던져진 과제 User interaction이 주로 offline으로 이뤄진다면, 이를 어떻게 측정할 것인가?

Javascript 같은 표준 태그가 동작하지 않는다면, 데이터를 어떻게 수집할 것인가?

NYT와 Adobe가 사용한 방법 GA event tracking code를 ActionScript3와 결합하여 데이터 수집

App에 light DB(SQLite)를 추가하여, offline interaction을 저장, online 될 때 server로 1일 1회 전송

standard, flexible tracking methodology combined with an ingenious way of tracking offline behavior

Lessons Learned 무엇을 tracking할 것인지 고민을 많이 하고, 개발팀이 명확하게 이를 알게 해라.

자체 개발하기 보다는 표준 방법을 이용하여, 분석 회사가 이미 구축한 혁신을 활용해라.

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Analyzing Mobile Customer Experiences (1/2)

Mobile Data Collection: Options Log-Based Solutions

거대 통신 회사가 로그를 공유해주지 않는 이상, 일반적인 방식으로는 mobile traffic을 분석하기어려움

Packet-Sniffing-Based Solutions

통신회사와 협업하거나 웹페이지에 tagging을 할 필요없이 즉각적으로 데이터를 수집할 수 있으나, network(ex) router 장비)에 sniffing tool을 배포/관리하는 것이 만만찮음

Tag-Based Solutions (Javascript or Image tagging)

Redirection을 이용한 data 수집 (analytics vender -> your website)

(ex) Percent Mobile의 Image tagging

• <img src=”http://tracking.percentmobile.com/pixel/70b263e0-6a49-11de-ab39-12313900c5b8” alt=”.” width=”2” height=”2” />

Javascript 를 지원하는 최신 폰일 경우 기존 웹분석 방식으로 데이터 수집 가능

그러나,

• Javascript를 지원하지 않는 폰으로부터의 traffic에 대한 데이터는 수집 불가능

• Cookie를 지원하지 않는 폰일 경우, 개별 방문자 식별이 어려움

• 모바일 특화 정보(단말기 모델 및 사양, WiFi availability, and telecom carrier 등) 수집 불가

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Analyzing Mobile Customer Experiences (2/2)

Mobile Reporting and Analysis1. How many visits did your website get?

2. What were the sources of these visits?

3. What are the screen resolutions of the mobile devices that access your site?

4. What search engine keywords were used to arrive at your website?

5. How long do users stay on your site?

6. Did you get any conversions?

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Measuring the Success of Blogs (1/3)

1. Do I deserve to be successful?

2. Is anyone out there reading my content?

3. Am I just talking to myself, or am I having a conversation?

4. Are other people talking about me or my company; am I causing a “ripple”?

5. What is the cost of my blogging effort?

6. What is the benefit (ROI ) of my blogging effort?

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Raw Author Contribution Posts per month = # of posts / # of months blogging

Content created = # of words in a post / # of posts

Holistic Audience Growth

Conversation Rate (대화율)

Conversation Rate = # of Visitor comments / # of posts

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Citations and Ripple Index Technorati Authority, Tweet Citations 와 같은 tool을 이용하여 측정 가능

Cost of Blogging Technology (hardware/software)

Time

Opportunity cost

Benefit (ROI) from Blogging Comparative Value

창작물에 대한 상대적 가치. 다양한 tool로 측정 (http://www.blogcalculator.com 참고)

Direct Value

배너 광고 수익 등

Nontraditional Value

Conversation 으로 인한 PR (ex) 파워블로거의 X사 광파오븐 사용기

Unquantifiable Value

(ex) Blog contents가 취직에 도움이 되어 감사하다는 email => 행복감

http://www.blogcalculator.com/

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Quantifying the Impact of Twitter

4가지 추천 지표1. Growth in Number of Followers

2. Message Amplification

3. Click-Through Rates and Conversions

4. Conversation Rate

Growth in Number of Followers Twittercounter 같은 tool을 이용하여 측정

Message Amplification Retweetrank 에서 얼마나 retweet이 되는지를 상대적으로 측정

Click-Through Rates(CTR) and Conversions Average Shared Links CTR

http://wiki.infobank.net/pages/viewpage.action?pageId=6065281#WebAnalytics용어-Click-ThroughRate(CTR)

Conversion Rate (Outcomes)

Conversation Rate TwitterFriends 같은 tool을 이용하여 측정

Emerging Twitter Metrics Engagement, Reach, Velocity, Demand, Network strength, Activity

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Analyzing Performance of Videos (1/4)

Data Collection for Videos Event tracking model 을 이용

Key Video Metrics and Analysis Baseline Performance Metrics

전반적/개별적 비디오 소비 동향과 지역측정

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Key Video Metrics and Analysis (Cont’) Tracking Attention or Audience

Engagement

Reporting on Social Engagement

VOC data: rating, comments, favorites

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Key Video Metrics and Analysis (Cont’) Tracking Viralness

Segment, Segment, Segment

(ex) 여러 campaign을 실시했다면, 어떤campaign의 visitor가 video를 끝까지 보는지?

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Advanced Video Analysis Computing Contextual Influence

Clickstream data와 전형적인 conversion rate 측정 방식을 적용할 때의 문제점

• Biased segment: video 를 보는 사람들은 강한 동기를 가진 사람들일 수 있다.

• Video와 다른 marketing tool(ex) product screenshot)을 함께 보여줌: video 만의 영향을 계산할 수 없다.

contextual influence OR the value of each feature in context with others 계산 필요

Funnel report (by Clicktracks)가 유용함

Actively Collecting Voice of Customer (VOC)

구매고객에게 Email 설문조사, 4Q (site 출구 설문조사), Kampyle(page 단위 설문조사) 이용

Testing to Measure Actual Customer Behavior

A/B Test, MVT (Multi-Variant Test)

Testing을 통해서 Video의 성공을 정의할 수 있음

• (ex) video 를 본 후 offline 매장 약도를 출력한 방문자의 수 vs. Video 없이 약도를 출력한 방문자의 수

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