네이버 통계( 데이터 분석:5)

데이터 분석하기 전에: 통계 서비스 활용 방법(2)

 

*조회수랑 방문 횟수랑 순방문자수 차이점:
1) 조회수: 사용자가 채널에 방문해서 페이지를 열어본 횟수
(게시물, 게시물 목록, PC 안부 글,채널 홈, 프롤로그)

 

왜 게시물 조회수의 합과 채널 조회수가 다를까?
프롤로그 페이지나 안부 글 페이지에 조회수가 포함되어서 그런 것이다. 
게시물 목록 +프롤로그+안부 글+채널 홈 등의 다양한 페이지의 조회수가 합산된 결과이다.
댓글 화면 조회수는 포함되지 않는다. 

 

조회수를 집계할 때는 몇 개가 제한되는 경우가 있다. 
본인 채널을 조회했을 경우는 조회수에 포함되지 않는다. 

 

다른 사람이 방문했을 때 집계가 되며, 같은 게시물을 동일한 1분 이내 재조회했을 때는 제외된다,
1분 이내 재조회했을 때 제외하는 이유는 실수로 다른 페이지 이동 버튼을 눌렀다 재진입하는 경우 있기 때문이다. 
동일 사용자가 동일 콘텐츠를 1분 이내 재방문 시 조회수에서 제외된다. 

 

2) 방문 횟수: 사용자가 채널에 방문한 횟수

 

한번 방문의 기준은 뭘까?
한 번 들어왔을 때 게시물을 여러 개 누르는 것 한 번 방문한 것이다. 
동일한 방문으로 보는 기준은 30분이다. 
그 채널에서 30분 이상 조회가 없으면 방문을 끝냈다고 생각한다. 

 

대부분의 통계 서비스가 적용하고 있는 글로벌 룰이다. 

 

3) 순방문자수:방문한 사람의 수 집계한 것
같은 사용자가 여러 번 방문하고 여러 횟수 조회를 하더라도 순 방문자는 한 명으로 집계된다. 한 방문자가 로그인으로 사용하고 로그아웃으로 사용할 때는 동일한 사람으로 다른 방문자라고 인식한다. 

 

방문자가 로그인해서 PC로 모바일로 태블릿을 사용한다면 동일 사용자로 인식한다. 
(대부분 통계 서비스가 적용하고 있는 글로벌 룰이다. )

 

사용자들이 평균적으로 몇 번이나 방문했는지 알 수 있는 지표가 있다. 
(그건 평균 방문 횟수): 평균 방문 횟수가 높다는 것은 한 명의 사용자가 자주 방문했다는 의미이므로 충성도를 측정하는 지표로도 사용할 수 있다.

 

평균 방문 횟수=특정 기간의 총방문 횟수를 순방문자수와 나눈다.
( 한 명의 순 방문자가 평균적으로 몇 번이나 방문했는지 알려주는 지표)

 

재방문율: 이전 기간과 이번 기간에 중복으로 방문한 사용자가 얼마나 되는지를 알려주는 지표

 

평균 사용 시간: 사용자들이 내 채널의 페이지를 조회하여 열람한 시간의 평균
사용자가 그 페이지를 처음 방문했을 때와 나갈 때 시간을 내어서 평균을 내는 것이다.
사용자들이 내 페이지에 오래 머물렀다는 것은 내 게시물을 열심히 봤다는 것이다. 

 

평균 사용 시간 데이터는 모바일 환경에서 수집이 어렵다는 단점이 있다. 
만약 게시글을 읽다가 중간에 일이 있어 게시물을 닫지 않고 나간다라고 한다면 조회수는 있는데 평균 사용 시간이 없는 경우가 발생한다. 
(게시물 화면의 페이지를 정상적으로 종료하지 않은 경우: 조회수는 있지만 평균 사용 시간이 없다. )

 

반대로 조회수는 없는데 평균사용시간이 집계되는 경우도 있다.
전날 밤에 열어둔 게시글 페이지를 다른 날에 닫았을 경우 : 조회는 전날에 잡히고 사용 시간은 현재로 잡히게 되기 때문이다.

 

사용자의 시간대에 따라 달라지는 사용자 행동: 내 채널에 방문하는 사용자들의 목적과 행동은 시간대별로 다를 수 있다. 
시간대 분석에서는 조회수와 유입경로, 성별 연령별 분포, 조회수 순위를 시간대별로 제공하고 있어 깊이 있는 분석이 가능하다.

 

내 채널에 언제 사람들이 들어오는지 확인해야 한다.
블로그 통계> 사용자 분석> 시간대 분석> 전체 조회수 분포
시간대에 따라 사용자의 행동이 달라진다. 

 

채널을 이용하다 보면 글 작성 타이밍이 굉장히 중요하다.

 

댓글 수와 공감 수는 사용자의 반응을 즉각적으로 알 수 있다. 
(크리에이터 어드바이저> 통합 데이터 > 공감 수, 댓글 수)
(공감 수와 댓글 수는 기간을 길게 설정해서 추이를 분석해야 한다. )

 

만약 댓글이 줄었다면 내가 올린 게시물에 어떤 변화가 있었는지 찾아보고 분석하는 작업이 필요하다. 

 

반대로 데이터가 늘었다면 반응이 좋았던 게시물을 찾아 분석해야 한다. 

 

공감과 댓글을 많이 받은 게시물이 무엇인지를 파악해서 사용자의 좋은 반응을 얻어낸 이유를 파악하는 것이 중요하다.

 

조회수가 많아도 공감이나 댓글이 적은 게시물들에 대한 특징 파악도 매우 중요하다