페이스북은 지난 15일 ‘페이스북 그래프 서치’를 발표했다. 포탈 검색에서, 소셜 검색으로 검색결과의 정보를 확장한 새로운 분야다. 검색어 광고나 바이럴마케팅 등으로 도배된 포탈이 쏟아내는 정보보다, 친구끼리 맺어지고 자신의 이름을 걸고 포스팅한 검색 결과의 신뢰도와 정확한 정보에 가치를 둔 서비스라고 할 수 있다.
이러한 사업과 더불어 페이스북은 이제 양적 성장에서 질적 성장으로 나아갈 것이며, 사람들의 생활에 깊숙히 침투 할 것이다. 페이스북의 사용자는 물리적으로 성장의 한계는 있지만, 서비스의 질적 성장으로 사업의 확장성은 무궁무진하다. 이는 결과적으로 비즈니스 측면으로 이어질 것이다. 소위 말하는 SNS마케팅은 페이스북의 성장과 함께 그 역할이 증가 할 것이고, 마케터의 시선 페이스북의 새 사업을 쫓아야 할 지도 모른다.
페이스북 유저의 60%가 모바일 기기를 이용한다고 한다. 현재 페이스북은 모바일 고객을 이용한 사업은 하고 있지 않지만 그 잠재력을 보고 무언가를 준비하고 있다. ‘페이스북 그래프 서치’가 모바일 고객을 어느 정도 타겟으로 하고 있다면 마케터로서 발 빠르게 이에 대응하고 이용할 수 있는 전략을 수립해야 할 시기이다.
참고기사
Facebook: Can It keep Growing?
http://www.briansolis.com/2013/01/facebook-can-it-keep-growing/
2013년 1월 23일 수요일
2013년 1월 17일 목요일
A/B 테스트 결과의 반직관성에 대하여
KT와 롯데카드 업무 중 앞으로 남은 웹 최적화 작업은 T&T다. 그리고 이 작업에서 기본은 A/B 테스트가 될 것이다. 분석가들은 어떤 아이디어로 A/B 테스트를 진행하고 전환율 상승에 기여 할 수 있을까.
‘자사 제품의 장점을 부각하는 것이 좋다’, ’디자인은 심플하고 명료해야 한다’, ‘정보를 확실하게 전달해야 한다’ 와 같이 직관적이고 상식적인 사고를 통해 만들어진 웹 UI는 기본적으로 통용되고 널리 쓰이고 있다. 그리고 일반적으로 이러한 방식들은 누구에게나 납득이 가며 고객의 전환율에도 영향을 미칠 수 있을 것이라 생각한다. 하지만 반직관적인 아이디어와 사고가 오히려 전환율을 상승시킬 수 있다는 테스트 결과들이 있다. 그리고 이 결과는 데이터로 증명 하지 않는 한 믿을 수 없는 상식의 차이를 만들어 내었다. 각각의 사례마다 해석하고 이유를 갖다 붙이는 설명들이 있지만 쉽게 납득이 가지 않지만 이는 결과로 증명되었다.
사례들) http://unbounce.com/a-b-testing/shocking-results/
인간의 비직관적인 사고는 심리학의 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 인지부조화, 플라시보 효과, 밀그램이 연구인 권위에 대한 복종, 브레인 스토밍의 비효율성 등의 결과는 일반적으로 ‘설마 사람들이 그러한 행동을 하겠어?’ 혹은 ‘당연히 이게 맞지!’ 등의 반응을 뒤엎어 버린다. 상식적으로는 이해 할 수 없는 상황이지만 그 속에 당사자가 되는 경우 사람들은 실제로 반직관적으로 행동하고 사고한다.
이와 같이 인간의 본성이나 마음의 작동원칙이 비직관적일 수 있다는 기본전제는 T&T에 충분히 활용할 수 있을 것이다. 물론 반복적인 테스트를 통해 실제로 적용 가능한 수준인지에 대한 검증이 필요하고 데이터에 기반해야 한다. 상식적으로 보기에 좋지 않아 거부해 버린 아이디어가 실제로는 큰 가치를 가질 수 있다는 생각을 갖고 이 가능성을 포기하는 일이 없도록 주시하는 노력이 필요할 것이다.
‘자사 제품의 장점을 부각하는 것이 좋다’, ’디자인은 심플하고 명료해야 한다’, ‘정보를 확실하게 전달해야 한다’ 와 같이 직관적이고 상식적인 사고를 통해 만들어진 웹 UI는 기본적으로 통용되고 널리 쓰이고 있다. 그리고 일반적으로 이러한 방식들은 누구에게나 납득이 가며 고객의 전환율에도 영향을 미칠 수 있을 것이라 생각한다. 하지만 반직관적인 아이디어와 사고가 오히려 전환율을 상승시킬 수 있다는 테스트 결과들이 있다. 그리고 이 결과는 데이터로 증명 하지 않는 한 믿을 수 없는 상식의 차이를 만들어 내었다. 각각의 사례마다 해석하고 이유를 갖다 붙이는 설명들이 있지만 쉽게 납득이 가지 않지만 이는 결과로 증명되었다.
사례들) http://unbounce.com/a-b-testing/shocking-results/
인간의 비직관적인 사고는 심리학의 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 인지부조화, 플라시보 효과, 밀그램이 연구인 권위에 대한 복종, 브레인 스토밍의 비효율성 등의 결과는 일반적으로 ‘설마 사람들이 그러한 행동을 하겠어?’ 혹은 ‘당연히 이게 맞지!’ 등의 반응을 뒤엎어 버린다. 상식적으로는 이해 할 수 없는 상황이지만 그 속에 당사자가 되는 경우 사람들은 실제로 반직관적으로 행동하고 사고한다.
이와 같이 인간의 본성이나 마음의 작동원칙이 비직관적일 수 있다는 기본전제는 T&T에 충분히 활용할 수 있을 것이다. 물론 반복적인 테스트를 통해 실제로 적용 가능한 수준인지에 대한 검증이 필요하고 데이터에 기반해야 한다. 상식적으로 보기에 좋지 않아 거부해 버린 아이디어가 실제로는 큰 가치를 가질 수 있다는 생각을 갖고 이 가능성을 포기하는 일이 없도록 주시하는 노력이 필요할 것이다.
2013년 1월 15일 화요일
10 Web design trends you can expect to see in 2013
1. More responsive design, please.
2. Typography will take center stage.
3. Buh-bye Flash. Hello just about anything else.
4. Skeuomorphism will show its age.
5. Large images used for large impact visual.
6. Give me (more) white space!
7. More sharing on social networks.
8. Calmer color schemes to reappear.
9. Mobile apps will start to replace mobile browsing.
10. King content will keep its crown.
2. Typography will take center stage.
3. Buh-bye Flash. Hello just about anything else.
4. Skeuomorphism will show its age.
5. Large images used for large impact visual.
6. Give me (more) white space!
7. More sharing on social networks.
8. Calmer color schemes to reappear.
9. Mobile apps will start to replace mobile browsing.
10. King content will keep its crown.
이상 10가지가 2013년에 유행할 웹디자인의 형태라고 한다. 분석과 최적화 측면에서는 현재의 모습과 많이 달라 지지는 않겠지만, 디지털 분석의 기초가 되는 웹의 형태가 변화해 갈 것이라는 사실은 우리들이 발 맞추어 따라가야 할 지점이다. 특히 스마트폰에서 포털이나 쇼핑몰 등의 자체 앱들이 모바일 브라우저를 대체 할 것이고, 이러한 추세가 계속 이어진다면 디지털 분석가의 범위는 점차 늘어 날 것이다.
또한 다양한 디자인적 측면의 변화는 최적화 단계에서 유념해야 할 사항들을 말해줄 수 있다. 현재의 트렌드를 반영한 웹 구성인가(디자인적 요소), 아니면 데이터에 근거한 기존 방식(전환적 요소)의 웹 구성인가, 어느 쪽이 고객의 관심을 받을 수 있는 큰 그림인지를 고려해 보는 것도 최적화 단계에서 디지털 분석가의 몫일 수 있겠다.
그 외 다양한 트렌드들이 2013년 웹 구성에 영향을 미칠 것이고, 충분히 반영될 것이다. 균형잡힌 시선으로 트렌드를 읽고 적용하고 비판해 보는 역량이 우리에게 필요 할 것 같다.
2013년 1월 14일 월요일
Big Data - What it means for the digital analyst?
디지털 분석가에서 빅데이터가 의미하는 것은 무엇인가?
구글 트렌드로 분석한 빅데이터의 관심은 2010년 말부터 시작하여 2012년에 급성장 했다. 반면 웹분석은 꾸준하게 유지하는 형상을 보인다. 이러한 트렌드 분석을 통해 알 수 있는 점은, 디지털 분석가에게 웹분석은 중요한 분야지만 빅데이터에 대한 새로운 시도를 하는 것 또한 앞으로는 필수적인 요소라는 것이다.
빅데이터의 새로운 기술적 측면을 이해해야 하며 해결해야 할 과제등이 존재하는 것은 사실이지만 가장 중요한 것은 빅데터를 이용해 가치를 창출하는 작업은 상당히 유용하다. 방대한 양의 데이터를 분석하여 예측하는 과정은 디지털 분석가에 많은 가치를 창출해 줄 수 있을 것같다. 그리고 이미 그러한 작업들은 진행되어 왔었다. 가장 중요한 문제는 빅데이터를 분석하고 해석할 수 있는 전문가들이 부족하다는 점이다. 기술적인 측면을 이해하고 이를 적용 할 수 있는 인재 육성이 급선무다. McKinsey Global Institute projects 는 미국은 향후 십수만명의 분석가가 필요할 것이라고 예측했다. 한국은 이보다는 덜 하겠지만 빅데이터가 그 가치를 인정받고 기업에서 필요성을 느낀다면 우리와 같은 디지털 분석가의 역할은 빅데이터를 활용하는 측면에서 또 다른 몫을 해 낼 수 있을 것이다.
우리와 같은 디지털 분석가 앞에는 상당한 양의 기술적 과제들이 쌓여 있다. 앞서가는 분석가가 되기 위해서는 현재와 미래의 트렌드를 읽고 배우고 전문적인 인재로 성장하는 것이 급선무라고 생각된다. 배울 것이 많다는 것은 배우 흥미 있는 일이지만, 실천하지 않는다면 그 사실을 모르는게 차라리 나을 것이다. 배우고 배우고 익히자. 모든 배움이 그러하겠지만 온라인에 기반한 직무에 종사하는 사람들에게 배움이란 생사를 다투는 일인 것 같다.
2013년 1월 7일 월요일
A Web Analytics Primer - What Does it All mean?
- Pageviews
- Visits
- Conversion Rate
- Bounce Rate
- Time on Page(ToP)
- View/Visit Ratio(VVR)
- Entrance Rate and Landing Page
- Exit Rate an Exit Page
기존에 막연하게 알고 있던 사전적인 의미를 넘어서, 웹의 마케팅 가치가 있는 지표로 재해석하는 부분은 많은 도움이 되었다. 마케팅의 목표와 전략에 따라 분석해야 할 지표를 선정하고, 그 가치를 재해석 하는 일은 디지털 분석가의 테크닉 측면과 더불어 매우 중요한 자질이다. 단순한 지표의 나열이 아니라 그 지표가 말하는 insight를 볼 수 있는 안목을 길러야 겠다. (아직도 헷갈리는 부분이 있으니 일단 각 지표의 정의부터 완벽히 습득 하는 것이 먼저 겠지만..)
출처-http://online-behavior.com/analytics/web-analytics-primer
- Visits
- Conversion Rate
- Bounce Rate
- Time on Page(ToP)
- View/Visit Ratio(VVR)
- Entrance Rate and Landing Page
- Exit Rate an Exit Page
기존에 막연하게 알고 있던 사전적인 의미를 넘어서, 웹의 마케팅 가치가 있는 지표로 재해석하는 부분은 많은 도움이 되었다. 마케팅의 목표와 전략에 따라 분석해야 할 지표를 선정하고, 그 가치를 재해석 하는 일은 디지털 분석가의 테크닉 측면과 더불어 매우 중요한 자질이다. 단순한 지표의 나열이 아니라 그 지표가 말하는 insight를 볼 수 있는 안목을 길러야 겠다. (아직도 헷갈리는 부분이 있으니 일단 각 지표의 정의부터 완벽히 습득 하는 것이 먼저 겠지만..)
출처-http://online-behavior.com/analytics/web-analytics-primer
2013년 1월 4일 금요일
Best of 2012: Google Analytics, Big Data & Visualization
Top10
1. Google analytics content experiment - a guide to creating A/B tests - 10점
2. The definitive guide to Google+ analytics - 9점
3. Big Data - What it means for the digital analyst - 5.5점
4. Google analytics custom variables: segmentation power - 5.5
5. Understanding Google analytics multi channel funnels - 4.5점
6. Google tag manager: a step-by-step guide -4점
7. Building a bulletproof analytics implementation - 3.5점
8. Nut and Bolts of chart & graph type [infographic] - 3.5점
9. A web analytics primer - What does it all mean? - 3점
10. Radically rethinking web analytics - 2.5점
Daniel Waisberg가 정리한 2012년 ‘디지털 분석과 최적화’ 부분에서 간추린 내용들이다. 저자가 뽑은 Top10이 잘 소개되어 있다. 대부분 Google analytics와 관련된 이야기가 많았는데, 구글 분석가 답게 자세하게 설명하고 있다. 다음 포스팅엔 위에 나열한 10가지를 자세히 살펴 볼 것이다.
가장 인상깊었던 부분은 10번의 Radically rethinking web analytics의 내용 중 Web analyst vs. Digital analyst였다. 우리가 접할 수 있는 데이터들 중 web에서 얻을 수 있는 것은 37%정도이며 나머지 63%는 web을 넘어서는 다양한 방식으로 얻을 수 있다. 따라서 단순하게 web 분석가를 넘어 모든 digital data를 고려하는 digital 분석가가 되기 위한 자세가 필요하다고 Justin Cutroni는 주장했다. 이러한 언급은 상당한 교훈을 제공한다. 디지털 분석의 기본과 시작은 웹분석이지만 이는 일부일 뿐 더 크고 넓게 바라보는 디지털 분석가로 성장하는 것이 중요하며, 나와 더불어 모든 디지털 분석가들이 지녀야 할 마음가짐이다.
참고 - http://online-behavior.com/analytics/2012
1. Google analytics content experiment - a guide to creating A/B tests - 10점
2. The definitive guide to Google+ analytics - 9점
3. Big Data - What it means for the digital analyst - 5.5점
4. Google analytics custom variables: segmentation power - 5.5
5. Understanding Google analytics multi channel funnels - 4.5점
6. Google tag manager: a step-by-step guide -4점
7. Building a bulletproof analytics implementation - 3.5점
8. Nut and Bolts of chart & graph type [infographic] - 3.5점
9. A web analytics primer - What does it all mean? - 3점
10. Radically rethinking web analytics - 2.5점
Daniel Waisberg가 정리한 2012년 ‘디지털 분석과 최적화’ 부분에서 간추린 내용들이다. 저자가 뽑은 Top10이 잘 소개되어 있다. 대부분 Google analytics와 관련된 이야기가 많았는데, 구글 분석가 답게 자세하게 설명하고 있다. 다음 포스팅엔 위에 나열한 10가지를 자세히 살펴 볼 것이다.
가장 인상깊었던 부분은 10번의 Radically rethinking web analytics의 내용 중 Web analyst vs. Digital analyst였다. 우리가 접할 수 있는 데이터들 중 web에서 얻을 수 있는 것은 37%정도이며 나머지 63%는 web을 넘어서는 다양한 방식으로 얻을 수 있다. 따라서 단순하게 web 분석가를 넘어 모든 digital data를 고려하는 digital 분석가가 되기 위한 자세가 필요하다고 Justin Cutroni는 주장했다. 이러한 언급은 상당한 교훈을 제공한다. 디지털 분석의 기본과 시작은 웹분석이지만 이는 일부일 뿐 더 크고 넓게 바라보는 디지털 분석가로 성장하는 것이 중요하며, 나와 더불어 모든 디지털 분석가들이 지녀야 할 마음가짐이다.
참고 - http://online-behavior.com/analytics/2012
인간 알고리즘: 데이터의 가치 재정의하기
우리가 공유하는 모든 것, 우리가 가는 모든 곳, 우리가 말하는 모든 것, 우리가 관계 맺는 모든 사람들은 고객의 경험을 향상시키는데 사용될 수 있는 가치있는 정보를 만들어내고 이는 궁극적으로 제품과 서비스를 향상시킨다.
SoLoMo(social, local, mobile)에 의해 대량으로 만들어 지는 엄청난 양의 개인의 모호한 정보들은 넘쳐나지만, 이러한 정보는 비즈니스를 진화시키고 소비주의와 연결된 새로운 시대에 적용가능한 빅데이터이다.
SoLoMo분석은 더 많은 정보와 영감으로 이루어진 혁신을 이끌어내기 위한 통찰을 키우는 데 영양분이 되고 있다. 그 결과는 타당하며 유의미하고 경쟁력있는 이점이다.
비즈니스 목적을 중심으로 하는 파괴적인 트렌트 2012-2015
- SoLoMo, Apps, Social CRM, Gamification, Multi-channel, Brand Journalism, Syndicated Commerce, Social Business, Sponsored Stories, Curation, Big Data, Social TV, Augmented/Virtual Reality, Influence
정보의 마비에서 분석까지
Over analysis leads to paralysis. (지나친 분석은 마비로 이어진다).
오늘날 우리가 보는 정보는 중요하지만 창의성과 전략으로 나아가지 못하고 분석만 하는 것은 단순히 측정에 지나지 않는다.
정보의 인간적 측면
인간 알고리즘의 일부는 이해이며 일부는 소통이다. 연구나 지식을 넘어, 인간 알고리즘은 원하는 인사이트를 추출하고 가능성 있는 광고 트렌드를 다가가기 쉽게 만들며, 절차와 제품에서 경험까지 모든 것을 혁신시키고 향상시키기 위한 전략이 담긴 기능이다.
데이터는 항상 이야기를 전달해야 하며 이야기는 사람이 데이터를 추출하고 트렌드를 표면화시키고 이를 활용 가능한 인사이트로 변화시키도록 만든다.
출처- http://www.briansolis.com/2012/12/the-human-algorithm-redefining-the-value-of-data/
김선영)Brian Solis 가 말하는 인사이트는 빅 데이터는 무궁 무진한 기회를 창출할 수 있지만, 한편 의도를 가진 사람이 개입해서 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하고 이를 조직의 프로세스와 전략에 녹여 내지 못한다면 Data Analysys 가 아니라 Data Paralysis 가 올 것이다!! 가 주 요지... 즉, 빅데이터 분석의 핵심은 분석 역량을 갖춘 사람에 투자하라... 이고..
사실 소셜 미디어 데이터 분석 프로젝트를 해 보고 똑같은 데이터인데도 투입시킨 연구원이 누구냐에 따라 보고서 Quality 가 천차 만별임을 경험했던 제 입장에서는 너무도 공감가는 이야기네요...
우리가 이 어려운 시기에 사람에 투자하는 이유이기도 하구요 ^^
피드 구독하기:
덧글 (Atom)