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eBiz전략마케팅104

구글애널리틱스 전자상거래 분석 구글 웹로그분석 전자상거래: 데이터 처리과정그럼 이제, 본격적인 코드작업에 앞서 관리모드에서 관리 – 전자상거래 설정 – 전자상거래 사용설정 ON – 다음단계 – 제출 버튼을 차례로 눌러서 전자상거래를 활성화시킵니다.Q: 여기서 잠깐, 아래 보이는 '향상된 전자상거래' 는 무엇인가요? 이제 본격적으로 온라인 쇼핑사이트에 어떻게 추적코드를 적용하는지 살펴보겠습니다.(* 개발지식을 필요로하며 실제 적용에선 전문가와 작업하는 것을 추천합니다.)Intro구글 웹로그분석 (analytics.js) 의 E-Commerce 트랙킹은 기본코드 외 네 가지가 필요합니다.Ecommerce.js 플러그인 호출결제정보 (예: 주문번호, 구매액 등) 코드제품정보 (예: 제품 ID, 제품명, SKU 등) 코드GA 로 위 정보를 .. 2015. 3. 24.
검색엔진 최적화 SEO 관련 기본 용어 1. 검색 [retrieval] 파일 속의 레코드에 포함된 레이블 또는 키를 비교함으로써 파일 속의 데이터를 추출하는 것. 레코드는 필드 간의 논리 관계에 따라 추출할 수도 있고, 원하는 정보를 얻기 위해 요약하거나 처리할 수도 있다. 2. 검색 엔진 [search engine] 키워드를 이용해서 인터넷상의 정보 자원을 찾아 주는 검색 도구 또는 서비스. 월드 와이드 웹(WWW)에서 홈 페이지를 볼 때, 링크에서 링크로 건너가거나 URL을 입력하여 다양한 홈 페이지를 방문할 수 있다. 그러나 이 방법으로는 잡지나 텔레비전 방송에서 소개된 홈 페이지나 링크를 따라서 방문한 적이 있는 홈 페이지밖에 볼 수 없다. 자기가 원하는 파일이나 자료의 위치를 쉽게 찾아내고 찾아보기나 조회를 하기 위해서는 검색 .. 2008. 12. 24.
공분산분석(ANCOVA) 분산분석은 독립변수가 다른 집단간에 종속변수값의 차이가 있는지를 조사하는 방법임에 반해 공분산분석은 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 알아보기 위해 직접통제하기 어려운 외생변수(잠재변수)를 제거한 후 실시하는 분석입니다. 잠재변수가 종속변수와 상관관계가 높을수록 공분산분석을 실시해야 순수한 처치효과를 조사할 수 있습니다. 단회귀 모델과 중회귀모델도 이런 의미에서는 공분산구조 모델의 일종이라고 할 수 있습니다. 공분산구조 모델의 경우 다변량분석의 여러 가지 기법을 통합한 모델이라고 생각할 수 있으므로 공분산구조 모델을 이용하여 다변량 데이터에 관한 여러 가지 분석이 가능합니다. 공분산구조 모델에서는 측정방정식과 구조방정식이라고 하는 두 종류의 방정식을 사용하여 인과 모델을 표현할 수 있습니다. 다음 표에.. 2008. 12. 17.
Experimental Designs Experimental Designs Overview 이 장은 12장에서 소개했던 세 가지 유형의 실험설계 즉 준실험설계(quasi-experimental), 요인설계(factorial), 단일사례 설계(single-case design)의 실험연구 설계 원리를 적용한다. 준실험설계는 실험 및 통제집단에서 피험자의 무선배치가 불가능할 때 이용된다. 요인설계는 12장에서 기술한 one-treatment-variable designs와는 대조적으로 둘 이상의 처치 변인을 동시에 다룰 때 사용된다. 단일사례설계는 한 개인 또는 집단의 처치효과를 연구할 때 이용한다. 교육실험은 종종 성취점수나 다른 변화 유형의 측정을 포함하기 때문에 측정의 유형을 논의한다. Objectives 1. 실험 및 통제처치에서 피험자.. 2008. 12. 17.
SEO(검색엔진최적화) 검색엔진 최적화 검색엔진최적화 - Search Engine Optimization 검색엔진 SEO 전략 검색엔진의 문서 수집기능은 검색로봇(Crawler)에 의해 이루어집니다. 모든 홈페이지의 개별 웹페이지는 정보로 구성되어있고 검색엔진은 정보 검색유저에게 전달되는 과정을 로봇에 의존하고 있습니다. 검색로봇은 정확한 정보의 색인을 위해 알고리즘의 진화를 거듭했고 현재 구글, 야후 등의 검색 브랜드를 만들어 냈습니다. 검색 엔진 최적화를 통해 정보식별의 정확성이 뛰어난 검색엔진에 양질의 정보가 넘치는 건 당연한 이치이고 그 결과 구글, 야후의 검색량이 자연히 증가할 수 밖에 없습니다. 검색엔진전략은 크게 검색엔진마케팅(SEM)과 검색엔진최적화(SEO)로 구분할 수 있습니다. InterAd™ SEO 프로세스.. 2008. 12. 15.
CPC 광고, 과연 SEO(검색엔진최적화)보다 뛰어날까? CPC 광고, 과연 SEO(검색엔진최적화)보다 뛰어날까? ㈜오소 권정민 대표 전문가 칼럼 국내 검색 광고의 90%는 오버추어 위주의 스폰서 광고 시장이다. 즉, 검색엔진 상위등록은 곧 스폰서 광고와 직결된다. 그러나, 구글, 야후, MSN 등 검색엔진 본고장인 미국의 경우를 보면 스폰서 광고는 40%선에 불과하다. 나머지 부분은 순수 웹 검색결과이며 이 순수 웹 검색결과에서 유료 비용이 아닌 기술적인 작업으로 검색결과 상위에 등록하는 것을 SEO(Search Engine Optimization)이라 부른다. 따라서, 미국을 비롯한 유럽시장에서는 스폰서광고인 CPC(Pay-Per-Performance 또는 CPC(Cost-Per-Click)이라 함)와 SEO의 효과와 가치를 놓고 치열한 논쟁이 끊이지 않고.. 2008. 12. 10.
decision tree 정리.. * Decision Tree의 방법 어떻게하면 Uniformity를 측정할 수 있는가? 어떻게하면 Heterogeneity를 측정할 수 있는가? Leaf Node의 Putiry를 측정하는 방법은 아래와 같은 두가지 방법이 있다. 1) Classification and regression trees(CART) algorithm 2) C4.5 algorithm * C4.5의 정의 Decision Tree를 생성하기 위하여 ID3 알고리즘을 개량하여 Quinlan이 개발한 방법이다. C4.5와 동일하게 더이상의 Split가 가능하지 않을때까지 반복적으로 각 Decision Node에 대해서 최적의 Split를 찾는다. * C4.5와 CART와의 차이점 CART와는 다르게 C4.5알고리즘은 Binary Spli.. 2008. 11. 11.
Chi-Square Test 카이스퀘어는 정확하게 이야기하면, 이 맥락에서는 피어슨의 카이스퀘어 테스트(Pearson's chi-square test)를 말하는 것입니다. 두 변수, 정확하게는 두 불연속변수간의 상관관계를 측정하는 것이 목적이지요. 위의 표를 예로 들자면, 영가설은 "두 변수가 상관관계가 없다"가 되겠습니다. 만약 그것이 사실이라면, 각 셀속의 숫자들은 정확하게 다 "같은 패턴"을 띠어야 할 것입니다. 즉, 각 초, 중, 고, 대 의 열들은 정확하게 똑같이 593:772로 나뉘어져야 할 것이고, 중요/중요하지 않다 의 두 행도 둘 다 정확하게 똑같이 123:223:656:363 으로 나뉘어져야 할 것입니다. 즉 영가설이 맞고, 두 변수가 전혀 상관관계가 없으면 다음의 표를 우리는 얻어야 할 것입니다. 초등졸 중졸 고.. 2008. 11. 10.
의사결정나무(Decision trees) 1 의사결정나무의 개념 의사결정나무(Decision Tree)는 의사결정규칙(Decision Rule)을 나무구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 분석 방법이다. 이 방법은 분류 또는 예측의 과정이 나무구조에 의한 추론규칙에 의해서 표현되기 때문에 다른 방법들(신경망, 판별분석, 회귀분석 등)에 비하여 연구자가 그 과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 데이터마이닝에서의 의사결정나무는 탐색과 모형화라는 두 가지 특성을 모두 가지고 있다고 할 수 있다. 즉, 의사결정나무는 판별분석 또는 회귀분석 등과 같은 모수적 모형을 분석하기 위히여 사전에 이상치들을 검색하고나 분석에 필요한 변수 또는 모형에 포함되어야 할 교호효과를 찾아내기 위하여 사용될 수도 있고, 그 자체가 분류 또는 예측.. 2008. 11. 9.
의사결정나무(Decision Trees) 결정트리 (Decision Tree) 는 흥미있는 아이템을 분류하거나 평가하기 위한 절차를 그래픽으로 표현한 것이다. 예를들면, 환자의 증상이 주어졌을 때, 가능성 있는 진단명을 결정하고 치료 방법을 추천하기 위해 사용될 수 있다. 즉 축적해 놓은 자료로부터 환자의 증상에서 간염이라는 진단을 얻고 그래서 사망할 가능성을 예상하기 위해 decision tree 를 사용할 수 있다. 그것은 class 를 나타내는 문자나 수치로 해당 영역의 요소에 해당 범위의 요소를 매핑하여 기능을 표현한다. tree 의 내부 node 에서, 소수의 가능한 출력을 내는 하나의 테스트를 찾는다. 각 테스트의 결과에 따라 나누어서, 알고자하는 아이템과 같은 class 문자나 수치를 포함하는 잎 (leaf) 에 도달하게 된다. 각.. 2008. 11. 6.
의사결정나무(Decision Trees) 의사결정나무분석은 예측과 분류를 위해 보편적이고 강력한 툴이다. 신경망구조 분석과는 달리 나무구조로 규칙을 표현하기 때문에 이해하기가 쉽다. 어떤 적용에서는 얼마나 잘 분류하거나 예측하는냐만이 문제화되기도 한다. 즉, DM발송회사는 모델이 어떻게 구성되었는지 보다는 얼마나 자신의 메일에 잘 대답을 해줄 수 있는 집단을 분류해줄 수 있는지에 관심을 가지고 있다. 하지만, 어떤 경우에는 왜 이런 결정을 하게 되었는지 설명하는 것도 중요하며 의사결정나무분석은 이러한 경우에 유용하다. 예를 들면, 카드신청자의 카드 발급을 거절해야 하는 경우 그것의 결과를 설명할 수 없는 이 신경망구조분석보다 이유를 설명해줄 수 있는 의사결정나무분석이 더 유용하다. 의사결정나무분석의 나무형성 알고리즘은 다양하지만, 가장 보편적인.. 2008. 11. 6.
웹디자인 :: 효과적인 웹사이트 구축을 위한 UI 설계 방안 웹사이트 구축 실무를 진행하다 보면 어떠한 프로젝트든 기본적으로 고려해야 하는 몇 가지 명제들이 발생한다. 그 몇 가지 명제 중에 고객이 원했든 개발업체가 제안했든 한 번씩은 그 심각한 니즈에 대해 열렬히 토론하였으나 결국 공통적이며 일반적인 룰(Rule)에 의해 결정되어 버리는 한 가지가 있다. 그것은 바로 ‘유저 인터페이스의 개선 또는 확립’ 이라는 원초적인 질문과 그 대답이다. 근래 만나게 되는 고객들은 그 눈높이가 한 두해 전의 그것과 매우 다르다는 것을 느낀다. 이미 수없이 많은 프로젝트를 진행해온 바 개발업체의 내부적인 속사정에 대해서도 훤히 알고 있으며 심지어 프로젝트 매니저의 개인적인 커리어와 성향까지 속속들이 알고 있는 경우도 있다. 더 이상 고객은 아무것도 모르고 단지 니즈만을 내뱉는 .. 2008. 11. 2.
웹 UI(User Interface) Design에 관한 좋은 슬라이드 2008. 11. 2.
성공적인 웹 UI 설계 성공적인 웹 UI 설계 HCI연구회 전은용 상호작용과 컨텐트 중심으로 다루어지던 웹을 사용자 중심의 정보관리와 사용자 인터페이스로 재조명해 봄으로써 웹 개발 프로세스 상에서나 개발 후 사용자가 사이트 내에서 효율적으로 정보를 검색하고 사용자의 욕구를 충족시킬 수 있도록 웹의 UI을 조망해 본다. 초창기의 웹은 간단한 문서, 그림, 약간의 상호작용으로 만들어졌다. 초기 HTML과 브라우저는 백그라운드 칼라나 복잡한 그래픽디자인은 상상할 수 없었기 때문이다. 그러나 1994년 넷스케이프 네비게이션의 소개와 함께 웹은 급속한 변화를 갖게 되었다. 이미지와 음성, 동영상 등의 멀티미디어와 그래픽 사용자 환경의 제공으로 학술망이었던 인터넷이 일반인들도 쉽게 접할 수 있고 사용할 수 있게 된 것이다. 인터넷은 네트.. 2008. 11. 2.
논문초록 - T-Commerce 본 연구는 Davis(1989)의 기술수용모델(TAM)을 토대로 하여, T-commerce의 이용의도에 영향을 미치는 요인들에 대한 모델로서 확장된 기술수용모델(augmented TAM)을 제시하고 모델의 성립여부를 검증하였다. 확장된 기술수용모델(augmented TAM)은 기존의 기술수용모델(TAM)에 개인의 혁신성이라는 변수를 추가한 것이며, 이와 동시에 조기수용자 집단의 특성을 확인하기 위해 인구사회학적 변수에 따른 집단간 이용의사의 차이 또한 검증하였다. This study, based on the technology acceptance model(TAM)(Davis 1989), presented the augmented TAM as a model for analyzing the factors .. 2008. 10. 19.