Google Analytics 와 같은 웹 사이트 사용자 분석 대시보드를 보면, 제일 먼저 접하게 되는 개념이 ‘페이지뷰’와 ‘사용자’ 입니다. 이 단어는 PV(page view), UV(unique visitor)라고도 하는데, 이는 모든 사용자 분석 관련 리포트에서 공통적으로 쓰이는 기본 개념입니다. 위키백과를 참고하여, 페이지뷰(이하 PV)와 사용자(이하 UV)의 정의는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
PV(page view)
한 페이지가 사용자의 요청에 따라 표시되는 것 혹은 이러한 요청의 수를 세는 단위
UV(unique visitor)
동일 페이지에 대해 같은 사람이 중복 방문한 회수를 제외한 수치
(한 명의 방문자가 여러 번의 방문기록을 남기기 때문에 순수한 통계를 잡기 위한 개념)
1. 추이/증감 확인
PV와 UV데이터를 보는 가장 기본은 특정 기간 동안의 추이와 함께 평균 값이나 직전 데이터에 비해 증감이 큰 일자를 찾는 것입니다.
전반적인 추이 데이터는 페이지의 미래 PV/UV를 예측하기 위한 지표가 될 수 있습니다.
그리고 증감 데이터는 해당 일자의 마케팅이나 이슈의 결과로 해석할 수 있습니다. 만약 증감의 원인이 페이지 내부에 있지 않다면, 사용자의 유입 계기나 행동을 통한 목적 등을 파악하여 증감의 원인을 역으로 추측할 수 있습니다.
2. 일자 별 UV 대비 PV 비율 값
UV 대비 PV 비율 값 = ( PV / UV ) × 100(%)
한 명의 사용자(UV)가 하는 페이지에 대한 요청(PV)은 한 번 이상이기 때문에, 개념적으로 PV는 UV보다 높습니다(예외: 간혹, 봇과 같은 자동프로그램에 대한 제외처리 오류로 인해 PV와 UV 값에 대한 오차가 있을 수 있음).
따라서 PV와 UV 데이터를 확인할 때 각 항목의 값만 확인하는 것이 아니라, UV대비 PV비율을 확인하여 한 명의 사용자가 하루 안에 페이지 재요청을 어느 정도 하는지 가늠할 수 있습니다. 페이지 재요청의 값은 사용자가 페이지를 다시 방문하거나 동일 도메인의 탐색 중 다시 돌아온 경우로 해석할 수 있어, 사용자가 사이트 방문에 대해 긍정적으로 생각하여 재 방문이나 많은 탐색을 한 정도로 받아들일 수 있습니다.
3. 기간의 UV 대비 PV 비율 값
전체 기간의 UV 대비 PV 비율 값 = (전체 기간의 PV / 전체 기간의 UV ) × 100(%)
전체 기간의 PV = 일자 별 PV의 전체 합
전체 기간의 UV = 전체 기간동안 중복된 방문 페이지 뷰를 제외한 UV ≠ 일자 별 UV의 전체 합
또한 일자가 아닌, 기간 별 UV를 비교하여, 해당 기간동안 지속적으로 방문하는 사용자와 신규방문자가 어느정도 되는지 확인할 수 있습니다. 이때, 전체 UV는 일자별 UV를 단순히 더한 값이 아니라 실제 기간에서 중복된 방문 기록을 제외한 값이어야 합니다.
만약 기간에 대한 비율 값이 높다면, 지속적으로 방문하는 사용자 비율이 높은 것입니다. 이런 경우에는 해당 사용자들이 충성 고객으로 이어지도록 회원 관리나 전용 이벤트를 추가로 제공하여 서비스와 사용자 간에 연결된 느낌을 줄 수 있습니다. 또한 사이트에서 새로운 정보를 얻을 수 있도록 콘텐츠가 업데이트되도록 구성한다면 반복적인 재 방문에 대한 만족도를 높일 수 있습니다.
반대로 기간에 대한 비율 값이 낮다면, 지속적인 방문 사용자보다 신규 방문자 비율이 높은 것입니다. 신규 방문자에게는 가입이나 로그인과 같은 기능이 오히려 장애물이 될 수 있습니다. 따라서 회원이 아니더라도 사이트를 쉽게 이용할 수 있게 하고 인상깊고 명료한 콘텐츠를 첫 화면에 배치하여 사이트의 경험을 최대한 긍정적으로 이끌어냄으로써 최종적으로 신규 방문자를 지속적인 방문자로 전환시킬 수 있습니다.
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