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구글 애널리틱스로 하는 데이터 분석 3/e [실질적인 웹 데이터 분석 기술]

  • 원서명Google Analytics Demystified (Third Edition) (ISBN 9781532804311)
  • 지은이조엘 데이비스(Joel J. Davis)
  • 옮긴이테크 트랜스 그룹 T4
  • ISBN : 9791161750088
  • 50,000원
  • 2017년 07월 17일 펴냄
  • 페이퍼백 | 940쪽 | 188*250mm
  • 시리즈 : 검색 마케팅· 웹 분석

책 소개

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요약

구글 애널리틱스로 데이터 분석을 위한 데이터 수집 방법을 알 수 있으며, 전략적인 의사 결정을 위한 데이터 이용 방법을 파악할 수 있다. 또한, 의사 결정을 위해 분석 데이터와 데이터 응용을 확장하고, 심화시킬 수 있는 도구와 기술을 배운다. 구글 애널리틱스의 전반적이고 심화된 내용을 한눈에 보는 것뿐만 아니라, 구글 애널리틱스 공인 전문가 자격시험의 내용을 학습할 수 있으며, 테스트 문제를 풀어보며 실전 대비도 가능하다.

이 책에서 다루는 내용

■ 방문자는 어떻게 내 웹사이트를 찾고, 웹사이트를 방문하면 어떤 행동을 하는가?
■ 방문자가 가장 큰 흥미를 느끼고 자극을 받는 콘텐츠는 무엇인가?
■ 방문자는 자신이 무엇을 찾고 있는지를 어떻게 쉽게 알 수 있는가?
■ 방문자의 경험을 개선하는 방법은 무엇인가?
■ 캠페인은 얼마나 효율적이며, 좀 더 효율적으로 만들려면 어떻게 해야 하는가?
■ 사이트에서의 목표를 어떻게 만들고 평가할 수 있는가?
■ 사이트의 배치와 콘텐츠를 최적화하기 위해 어떻게 테스트할 수 있는가?
■ 중요한 사이트 상호작용을 어떻게 추적하고 평가할 수 있는가?
■ 스팸을 제거해 데이터 무결성을 보장할 수 있는가?
■ 개별 방문자를 평가해 무엇을 얻을 수 있는가?

이 책의 구성

1부. '시작'에서는 다섯 개의 장으로 구성돼 있으며, 구글 애널리틱스로 검색하는 방법, 웹사이트를 시작하는 방법, 구글 검색에 등록하는 방법, 추후 분석을 위해 키 데이터를 수집하는 방법을 설명한다.
2부. '계정 관리'에서 4부. '데이터 특성'까지는 데이터 특성, 컬렉션과 관리 방법에 대한 기본적인 내용들을 이해하는 데 도움이 된다. 또한 구글 애널리틱스를 성공적으로 사용하기 위한 기초를 제공한다.
5부. '잠재 고객 메뉴'와 6부. '행동 메뉴'에서는 2가지 타입의 핵심 애널리틱스를 설명한다. 잠재 고객(Audience)과 행동(Behavior)이 해당된다.
7부. '세그먼트'와 8부. '목표'에서는 넓고 깊은 데이터 분석을 수행하고, 올바른 결정을 하기 위해 데이터와 관련된 애플리케이션에 대한 도구와 기술에 집중한다. 세그먼테이션, 맞춤형 세그먼트 및 목표 생성과 애플리케이션을 살펴본다.
9부. '종합 검토'에서는 더 나은 종합 검토(cumulative review)를 하기 위한 질문을 제공하고, 이 책에서 제공하는 방향에 맞는 콘텐츠를 이해할 수 있는 질문을 제공한다.
10부. '다운로드 추적'과 11부. '이벤트'에서는 구글 애널리틱스를 통해 얻을 수 있는 통계를 지속적으로 확장 분석할 수 있게 해준다. 각 장들은 다운로드 추적(download tracking)과 이벤트에 대한 내용을 다룬다. 콘텐츠를 사용하는 방법과 웹사이트를 만드는 방법을 설명한다.
12부. '추천과 획득 메뉴'에서 14부. '전환 메뉴'까지는 코어 애널리틱스 데이터에 대한 설명을 계속한다. 획득(Acquisition)과 추천 소스(referral sources), 전자상거래(Ecommerce) 및 전환(Conversions)을 설명한다.
15부. '실험'에서는 구글 애널리틱스의 콘텐츠와 디자인 관련 실험 방법을 설명한다.
16부. ’데이터 관리'에서는 데이터 관리와 관련된 내용들을 다룬다. 알림(alert), 설정 자동 저장(shortcut), 데이터 내보내기(data export), 대시보드(dashboard) 등을 살펴본다. 사용자가 구글 애널리틱스의 데이터를 보고하는 방식에 친밀해진 이후에 16부를 읽어봐도 된다.
17부. '고급 측정 항목: 사용자 수준 데이터'에서는 개발 사용자 수준에서 수집한 데이터를 적용하는 방식과 더불어 추적, 분석하기 위해 데이터를 모으는 방법 이상의 내용들을 다룬다.
18부. '구글 애널리틱스 IQ 시험'에서는 구글 애널리틱스 공인전문가 자격시험을 준비하기 위한 내용을 다룬다.
19부. '연습문제 풀이'에서는 연습문제에 대한 모든 풀이를 제공한다.

저자/역자 소개

지은이의 말

웹사이트와 블로그를 시작할 때는 여러 가지를 추측하기 마련이다. 따라서 콘텐츠, 내비게이션, 방문자의 유입, 그들의 행동 등을 판단해서 최선의 결정을 내려야 한다. 웹사이트나 블로그를 운영하기 시작했다면 다음과 같은 세 가지 방안을 고려해야 한다.

• 웹사이트나 블로그의 현 상태를 그대로 유지시키면서 잘 되기를 바란다. • 판단 또는 추측한 내용을 기반으로 수정한다. • 방문자 특성과 행동 양상을 모니터링해 단점을 보완하고 장점을 강화시킬 수 있는 가장 좋은 방법을 찾는다.

지금 마지막 접근 방식을 선택해 구글 애널리틱스를 폭넓게 이용하려고 결정했다면 축하한다. 이 책을 살 필요가 없다. 반면 구글 애널리틱스를 잘 모르거나 구글 애널리틱스를 전략적인 결정을 내리는 데 사용하거나 적용하는 방법을 향상시키고 싶다면 이 책을 추천한다.

지은이 소개

조엘 데이비스(Joel J. Davis)

구글 애널리틱스 공인 전문가 자격(IQ)을 획득했으며, 구글에서 인증한 구글 애널리틱스를 이용한 분석 분야의 전문가다. 또한 국제적인 분석 컨설턴트며, 샌디에고 주립대에서 저널리즘과 미디어를 연구하는 교수다. 학생뿐만 아니라 산업계의 전문 엔지니어들을 대상으로 고객의 행동을 잘 이해하기 위해 구글 애널리틱스를 어떻게 사용할지를 교육하며, 비즈니스 성공을 위해 고객 행동에 대한 분석 결과를 적용하고 있다.

옮긴이의 말

대부분의 기업은 온라인 비지니스나 마케팅을 위해 웹사이트를 운영한다. 기업들은 오래 전부터 기업에서 운영하고 있는 웹사이트에서 발생한 웹 로그 데이터들을 마케팅에 이용하기 위해 저장하고 분석해왔다. 최근에는 기업뿐만 아니라 점차 많은 개인들이 쇼핑몰이나 홈페이지, 그리고 개인 블로그를 운영하고 있으며, 이와 같은 웹 서비스 제공을 통해 수익을 창출하고자 하는 개인이 많이 증가했다. 이러한 사람들은 좀 더 많은 수익을 얻는 데 자신의 웹사이트가 얼마나 효과가 있는지를 궁금해 하고, 유입되는 이용자들의 행동 패턴을 알고자 한다. 그러기 위해서는 웹 로그 데이터와 이를 측정할 수 있는 측정 도구가 필요하다. 즉, 구글 애널리틱스 같은 웹 로그 분석 도구가 필요하며, 이러한 분석 도구를 제대로 활용할 수 있는 기술을 아는 것이 경쟁력 향상에 매우 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러나 도구를 이용해 많은 데이터를 수집하더라도 데이터를 제대로 이해하지 못한다면 무용지물이다. 이뿐만 아니라 애초에 목표를 정하지도 않고 데이터를 수집한다면 데이터 자체가 무용지물이 될 것이다. 이때 필요한 것이 바로 이 책이다. 이 책에서는 구글 애널리틱스라는 웹 로그 분석 도구에 대한 소개 및 사용법만 설명하는 데 그치지 않는다. 데이터가 실제로 의미하는 바를 설명하고, 웹사이트 목표에 적합한 데이터를 수집해 이 데이터를 이용해서 좀 더 나은 전략을 세울 수 있게 도와준다. 또한 최신 구글 애널리틱스를 기준으로 향상된 데이터 처리 방법, 데이터 수집 방법, 데이터 분석 방법을 알려주며, 구글이 제공하는 데이터 수집에 대한 많은 내용을 깊이 이해할 수 있도록 설명해준다. 그 외에 구글 애널리틱스 공인 전문가 자격시험에 대비하기 위한 내용도 많이 추가돼 이를 준비하는 많은 분께 도움이 될 것이다. 시험 문제에 대한 많은 내용을 포함하고 있고, 테스트 문제까지 제공해 복합적인 대비가 될 수 있게 구성돼 있다. 이 책의 내용을 차근차근 따라가다 보면 구글 애널리틱스를 단순히 이용하는데 그치는 것이 아니라 전략적으로 활용 가능하게 될 것이라고 믿는다. 구글 애널리틱스를 적용해 성공적인 웹사이트를 운영하길 바란다.

옮긴이 소개

테크 트랜스 그룹 T4

최신 테크놀로지에 대한 리서치를 목적으로 하는 IT 스터디 그룹이다. 엔터프라이즈 환경에서 오픈소스를 활용한 프레임워크 구축에 관심이 많으며, 최근에는 모바일을 접목한 하이브리드 환경에서의 HTML5, 스프링(Spring), NoSQL, React.js, Node.js 등의 기술, 빅데이터/데이터 분석 기술에 주목하고 있다. 또한 오픈소스 기반의 다양한 데이터베이스를 플랫폼 개발에 활용하는 데 관심이 많다. 출간한 책으로는 『구글 애널리틱스로 하는 데이터 분석』(에이콘, 2015), 『웹 개발자 레퍼런스 가이드』(에이콘, 2017) 등이 있다.

목차

목차
  • 1부. 시작
    • 1장. 첫 번째 단계
    • 2장. 수집된 데이터 확인
    • 3장. 구글에 웹사이트 등록
    • 4장. 전자상거래와 인구 통계 관심 분야 데이터 / 수집 활성화
    • 5장. 사이트에 값 추가

  • 2부. 계정 관리
    • 6장. 계정, 속성, 보기
    • 7장. 계정, 속성, 보기 관리
    • 8장. 권한
    • 9장. 권한 연습문제

  • 3부. 사전 정의된 필터 및 맞춤 필터
    • 10장. 사전 정의된 필터
    • 11장. 사전 정의된 필터 연습문제
    • 12장. 정규표현식
    • 13장. 정규표현식 연습문제
    • 14장. 맞춤 필터
    • 15장. 맞춤 필터 연습문제

  • 4부. 데이터 특성
    • 16장. 측정 항목과 측정 기준
    • 17장. 측정 항목과 측정 기준 연습문제

  • 5부. 잠재 고객 메뉴
    • 18장. 잠재 고객 메뉴 상단에 위치한 : 그래프
    • 19장. 잠재 고객 데이터 연습문제 (1)
    • 20장. 잠재 고객 메뉴: 중간의 페이지 데이터
    • 21장. 잠재 고객 메뉴: 하단의 페이지 데이터
    • 22장. 잠재 고객 데이터 연습문제 (2)
    • 23장. 잠재 고객 전체 메뉴
    • 24장. 잠재 고객 메뉴: 사용자 흐름
    • 25장. 잠재 고객 메뉴: 동질 집단과 벤치마킹
    • 26장. 잠재 고객 데이터 연습문제 (3)

  • 6부. 행동 메뉴
    • 27장. 행동 메뉴: 개요
    • 28장. 행동 메뉴: 사이트 콘텐츠
    • 29장. 사이트 콘텐츠 연습문제
    • 30장. 행동 메뉴: 행동 흐름
    • 31장. 행동 메뉴: 사이트 속도
    • 32장. 사이트 속도 연습문제
    • 33장. 행동 메뉴: 인페이지 애널리틱스
    • 34장. 인페이지 애널리틱스 연습문제

  • 7부. 세그먼트
    • 35장. 세그먼테이션과 구글 애널리틱스 세그먼트
    • 36장. 세그먼트 연습문제
    • 37장. 세그먼트와 전략적 결정
    • 38장. 기존 데이터에서 추천 스팸제거를 위한 세그먼트 사용

  • 8부. 목표
    • 39장. 도착 목표 기간 목표 , , 목표 보기
    • 40장. 목표 보고서: 전환 메뉴
    • 41장. 목표 보고서와 실시간 메뉴
    • 42장. 목표와 맞춤 세그먼트
    • 43장. 목표 연습문제

  • 9부. 종합 검토
    • 44장. 종합 검토

  • 10부. 다운로드 추적
    • 45장. 다운로드 추적
    • 46장. 다운로드 추적 연습문제
    • 47장. 다운로드 추적 응용
    • 48장. 다운로드 추적 및 목표

  • 11부. 이벤트
    • 49장. 이벤트 소개
    • 50장. 이벤트 연습문제
    • 51장. 이벤트와 콘텐츠 추적
    • 52장. 고급 이벤트 링크 : 추적
    • 53장. 이벤트 보고
    • 54장. 목표로서의 이벤트
    • 55장. 이벤트와 맞춤 세그먼트
    • 56장. 고급 이벤트: 페이지 스크롤
    • 57장. 고급 이벤트: 서식 작성 추적

  • 12부. 추천과 획득 메뉴
    • 58장. 획득 메뉴: 개요
    • 59장. 획득 메뉴: 모든 트래픽
    • 60장. 획득 메뉴: 검색 콘솔
    • 61장. 링크 태깅
    • 62장. 획득 메뉴: 캠페인
    • 63장. 획득, 링크 태그, 캠페인 연습문제
    • 64장. 획득 메뉴: 소셜 메뉴
    • 65장. 소셜 메뉴 연습문제

  • 13부. 전자상거래
    • 66장. 전자상거래 데이터를 구글 애널리틱스에 보내기
    • 67장. 전자상거래 측정 항목과 보고서
    • 68장. 전자상거래 연습문제

  • 14부. 전환 메뉴
    • 69장. 다중 채널 유입 경로
    • 70장. 기여 모델
    • 71장. 기여 모델 작업
    • 72장. 기여 데이터와 투자 수익
    • 73장. 기여와 ROI 연습문제

  • 15부. 실험
    • 74장. 실험 개요
    • 75장. 구글 애널리틱스를 사용한 실험 제작
    • 76장. 실험 관리 및 결과 해석
    • 77장. 실험 연습문제

  • 16부. 데이터 관리
    • 78장. 자동 경고 및 진단 메시지
    • 79장. 맞춤형 경고
    • 80장. 경고 연습문제
    • 81장. 바로가기 및 내보내기
    • 82장. 대시보드

  • 17부. 고급 측정 항목: 사용자 수준 데이터
    • 83장. 사용자 탐색기
    • 84장. 사용자 수준 분석과 적용 방법 확장

  • 18부. 구글 애널리틱스 IQ 시험
    • 85장. GAIQ 시험
    • 86장. GAIQ 내용 살펴보기

  • 19부. 연습문제 풀이

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