체류 시간, 아직도 단순 나눗셈으로 생각하세요?

웹 로그 분석에 있어 ‘체류 시간’ 지표는 사용자가 얼마나 우리 사이트에 머물렀는지를 나타내는 척도입니다. 이를 통해 사용자의 ‘흥미’를 추측할 수 있고 동일 유형의 페이지임에도 불구하고 유난히 체류 시간이 낮게 나타난다면 개선으로 이어질 수도 있습니다. 이 체류 시간은 데이터를 해석할 때 굉장히 주의해야 합니다.

그렇지 않으면 우리 사이트 현황을 굉장히 왜곡된 관점으로 이해하게 됩니다. 단순히 “사용자가 머무른 시간을 산술평균으로 나눠서 계산하는거 아니야?”하고 생각하시는 분이라면 이 글을 꼭 읽고 체류 시간의 올바른 정의를 알아가셔야 합니다.

[이번 글을 통해 알 수 있는 내용]

체류시간, 툴마다 다르게 계산된다는 점 알고 계셨나요?

체류 시간은 웹사이트에 접속한 사용자가 머무르는 시간을 나타냅니다. GA와 뷰저블은 공통적으로 사용자가 머무른 ‘평균’ 체류 시간을 지표로 제공하고 있는데요, 지표를 계산하는 방식에서 약간의 차이가 존재합니다. 사용자 행태를 면밀히 분석하기 위해서는 사용하시는 툴이 지표를 어떻게 계산하는 지 파악하는 것이 좋습니다. 그럼 어떤 차이점이 있는지 함께 알아볼까요?

구글 애널리틱스의
평균 세션 시간과 페이지 체류 시간은 어떻게 다를까?

구글 애널리틱스에서 체류 시간은 ‘페이지 체류 시간’과 ‘평균 세션 시간’이라는 것이 존재합니다. 각각 [잠재고객-개요]에서 ‘평균 세션 시간’,  [행동-개요]에서 ‘평균 페이지에 머문 시간’을 확인할 수 있습니다.

구글 애널리틱스에서는 마지막으로 방문한 페이지의 체류 시간은 측정이 불가능하다는 점 아시나요? 체류 시간은 사이트 내 페이지와 페이지를 이동할 때 그 머무른 시간을 측정하기 때문에 ‘마지막으로 방문한 페이지’라면 측정이 불가능합니다. 마케팅 설문조사나 이벤트 페이지처럼 고객이 마지막으로 볼 확률이 높다면 올바른 체류 시간이 아닐 수 있습니다. 

평균 세션 시간 이해하기

평균 세션 시간은 ‘세션의 평균 시간’을 말하는데, 사용자가 한번 사이트를 방문했을 때의 체류 시간의 평균이라고 이해할 수 있습니다. 여기서 주의해야할 점은, 각 세션별 ‘마지막으로 방문한 페이지의 체류 시간은 0초’로 계산된다는 점입니다. 한번 예를 들어 설명하겠습니다.

구글 애널리틱스에서는 각 페이지의 체류 시간을 ‘해당 페이지의 방문 개시 시각과 다음 페이지로 이동한 뒤의 방문 개시 시각의 차’로 산정하고 있습니다. 이 때문에 마지막 C에 대해서는 다음으로 이동한 페이지가 없기 때문에 체류 시간을 구할 수 없습니다.

무슨 말인지 이해가 잘 안가신다고요? 위 표를 예를 들어 설명하면, 김 대리의 뷰저블 사이트 방문 체류 시간은 전체 16분이지만, 구글 애널리틱스 상으로는 페이지C의 체류 시간을 제외하여 7분만을 표시합니다. 구글 애널리틱스에서 말하는 웹 사이트 평균 세션 시간은 ‘이탈하기 직전 페이지의 세션 시간의 평균’이 되는 것입니다.  그럼 아래는 어떻게 해석할 수 있을까요?

김대리가 페이지A만을 방문하고 바로 이탈하였습니다. 이 때도 진짜 체류한 시간은 16분이지만 ‘애널리틱스 상으로는 0’이라고 표기됩니다. 평균 세션 시간을 구할 때 김대리의 세션은 0초로 계산 되는 것이지요.

평균 페이지 체류 시간 이해하기

‘평균 페이지 체류 시간’은, 사용자가 특정 페이지 또는 일련의 페이지를 열람했을 때의 평균 시간을 의미합니다.

평균 페이지 체류 시간도 마지막 페이지에 대해서는 데이터 해석에 주의가 필요합니다. 다시 김대리의 12월 2일자 뷰저블 사이트 방문 데이터를 불러왔습니다. 페이지 체류 시간은 ‘해당하는 페이지의 방문 개시 시각’과 ‘다음으로 방문한 페이지의 방문 개시 시각의 차’라고 설명드렸습니다.

그럼 페이지별 체류 시간은 어떨까요? 아래와 같이 표기될 것입니다. 페이지C에 대해서는 다음 페이지로 이동하지 않았기 때문에 실제로는 7분일지라도 ‘측정불가능’이라고 나타납니다. 이 웹사이트의 평균 페이지 체류시간은, 측정 가능했던 페이지A 3분, 페이지B의 4분만을 가지고 계산합니다. 실제 김대리가 사이트에 머무른 시각은 약 5.3분일지라도 애널리틱스 상으로는 ‘3분 30초’라 표기될 것입니다.

‘평균 페이지 체류 시간’과 ‘평균 세션 시간’에 대해 이해하셨나요? 언뜻 보면 단순하게 계산되는 것 같지만, 마지막으로 방문한 페이지의 체류 시간이 검토되지 않는다는 점에서 꽤 복잡한 계산법을 지닙니다.

뷰저블과 뷰저블 애널리틱스에서 말하는
‘체류 시간’의 정의는 무엇일까?

구글 애널리틱스에서 이야기하는 ‘평균 체류 시간’의 의미에 대해서 함께 알아보았는데요, 그렇다면 뷰저블에서는 어떻게 체류 시간을 측정하고 제공할까요? 뷰저블과 뷰저블 애널리틱스는 모두 페이지의 평균 체류시간을 제공하며, 차이점은 아래와 같습니다.

뷰저블의 체류 시간 이해하기

뷰저블의 평균 체류 시간은 리포트 내 좌측 메뉴 중 ‘애널리틱스’ 에서 확인하실 수 있습니다. 아래 이미지와 같이 선 그래프로 페이지의 평균 체류 시간이 출력됩니다. 조회하는 페이지의 사용자 체류 시간이 기간 별로 변화하는 지 확인할 수 있습니다.

뷰저블 애널리틱스의 체류 시간 이해하기

뷰저블 애널리틱스에서는 고객 여정 중 각 페이지에서 얼마나 머무는 지 평균 체류 시간을 제공합니다. 동일한 페이지라도 고객 여정별로 평균 체류시간이 차이가 날 수 있습니다.

예를 들어, A여정으로 탐색한 고객과 B여정으로 탐색한 고객은 동일한 C페이지에 도달했다 하더라도, 평균 체류 시간이 차이가 날 수 있죠. 체류시간이 차이가 난다면, 고객 여정에서 발생하는 차이로 인해 영향을 받지는 않았는 지 검토해볼 수 있습니다.

참고하면 좋을 글: 사용자의 짧은 체류시간 동안 효과적으로 서비스 소구하기

뷰저블 애널리틱스는 모든 지표 보기(ALL)를 누르면 고객 여정에서 평균 체류 시간을 확인하실 수 있습니다. 또한, 다른 페이지와 비교해 해당 평균 시간이 긴지, 짧은지 노드리포트의 순위를 통해 가늠할 수 있습니다. 순위는 현재 보고 계신 여정 중에서 오래 머문 순차를 1위로 제공됩니다.

뷰저블과 뷰저블 애널리틱스에서는 마지막으로 방문한 페이지의 데이터도 포함하여 체류 시간을 제공하며, 사용자의 인터랙션을 기준으로 체류 시간을 연장할 것인지 종료할 것인지 결정합니다. 뷰저블에서 이야기하는 인터랙션이란, 페이지 내에서 사용자의 행동(무브, 클릭, 스크롤 등)을 의미하는데요, 30분 이상 아무런 인터랙션 없이 페이지에 머문다는 것은 탐색이나 전환을 위한 체류보다는 무의미한 체류로 추측이 가능하겠죠?

두 가지 분석 도구의 차이를 표로 간략하게 정리해보았습니다! 다시 한번 차이점을 확인하고, 분석하고자 하는 목적에 맞게 툴을 선택해 보세요!

체류 시간 지표, 길이로 상/중/하 그룹으로 구분하여
그룹별 행동 분석 시작하면 의미가 생겨납니다!

방문자를 평균 체류 시간으로 ‘그룹화’하세요. 사이트 관심도를 분류하여 집단별 행동을 분석할 수 있고 ‘허무 지표’에서 벗어날 수 있습니다! 체류 시간이 긴 ‘상’ 그룹, 체류 시간이 중간 정도인 ‘중’ 그룹, 마지막으로 짧은 ‘하’ 그룹으로 나눠 데이터를 살펴볼 수 있습니다. 업태마다 다르겠지만 일반적으로는 30초 이하를 ‘단(短)시간 체류’라고 해석하고, 30초에서 5분 사이를 ‘중(中)시간 체류’, 그 이상을 ‘장(長)시간 체류’라 부릅니다. 이렇게 사용자 집단을 분류하는 계산 공식은 아래와 같습니다.

세션 외에 페이지 체류 시간의 개념을 적용하여 페이지 뷰(PV) 수로도 구할 수 있을 것입니다. 그럼 이렇게 작성할 수 있겠죠?

이 분석법에서 가장 중요한 점은 ‘시간을 명확하게 구분하여 나타낸다는 점’에 있습니다. KPI로 작성할 때도 너무 폭넓게 의미를 차용하여 ‘관심이 저조한 고객’이라고 적는 게 아니라, ‘체류 시간이 30초 이하인 고객’이라고 표기해주세요. 관심이라고 하면 특정 구간의 숙독률을 의미하는지, 마우스 호버 궤적의 수를 의미하는지 등을 알 수 없기 때문이죠.

일반적으로 단시간 체류율을 지니는 페이지가 많으면 좋지 못하다고 해석됩니다. 체류 시간이 짧으면 원하는 것을 찾지 못하였다는 걸 의미할 수도 있기 때문입니다. 적절한 정보와 상품, 콘텐츠를 제공하여 웹 사이트 시간을 늘려야 합니다. 하지만 고객센터 또는 문의 유형 사이트의 경우에는 얼마나 고객이 빠르게 정보를 찾는가가 중요하기 때문에 ‘중시간 체류율’ 비중이 높을 때 굉장히 바람직하지 않습니다.

우리 사이트가 전반적으로 단시간 체류율이라고?
체류 시간을 늘리려면 고객 여정을 관리해야 합니다!

우리 사이트를 측정하였더니 체류 시간이 너무 짧게 나타나셨나요? 체류 시간을 늘리기 위해 가장 기본적으로 점검해야 하는 UX 개선 전략은 ‘웹 사이트의 전반적인 사용성 및 속도’, ‘고객의 사이트 내 이동 여정’을 개선하는 점입니다.

먼저, 사용성이 좋지 못하면 ‘롤백’하여 이전 페이지로 되돌아가려는 행동을 보입니다. 두 번째로, 내비게이션이나 기능들의 사용성이 나쁜 경우에도 사용자가 페이지 탐색을 ‘포기’하므로, 롤백하거나 체류 시간이 단시간 체류율로 잡힐 것입니다. 세 번째로, 속도가 느리면 계속해서 당연히 오래 체류하지 않고 새로고침 버튼을 누르므로, 중요한 지표로 함께 파악하고 점진적으로 개선해야 합니다.

이처럼 체류 시간과 롤백, 새로고침 같은 지표, 어떻게 쉽게 한눈에 ‘여정으로 관리할 수는 없을까요?’ 걱정하지 마세요!

사이트 내 이동 여정을 한눈에 시각화해주는 뷰저블 애널리틱스(BA)에서라면 체류 시간과 새로고침율, 롤백 세션 비중 지표를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이동 분포가 몰리지만, 체류 시간이 너무 짧거나 롤백, 새로고침이 높지는 않은지 등을 살펴보고 개선을 위한 ‘고객 여정 대시보드’로 활용할 수 있습니다.

오늘은 체류 시간의 올바른 계산법과 정의를 알아보고, 뷰저블 애널리틱스(BA)를 활용한 개선 기능을 소개해 드렸습니다. 아직도 체류 시간이 단순 산술 평균으로 구하는 것으로 이해하고 계시지는 않으시겠죠?

뷰저블 애널리틱스는 고객 여정 관리를 위한 꼭 필요한 핵심 지표만을 제공합니다. 지금 바로 개선에 활용해보세요.