Abstract
As the Internet usage such as Web3.0, future internet, and internet of things increases, the big data through information exchange between the users and web servers increases. Analyzing those web data, the commercial web sites use the analytic results for marketing and campaign, and non-commercial web sites also use the results to improve the user's services satisfaction. In this paper, the quantitative index is presented to analyze the web sites, and optimized web site design method is also presented through the correlation analysis of index and significance test. From the results for 138 web sites, it is observed that strong plus(+) correlation for visits-unique visitors and page views-average visit duration exists. We also observe the minus(-) correlation between bounce rate and page views per user(or ratio of new visits). In specific, to reduce the bounce rate for users, the strategy to increase the page views and ratio of new visits rather than visits and unique visitors is needed.
웹3.0, 미래 인터넷 및 사물인터넷 등으로 인터넷 이용이 급증함에 따라 사용자와 웹서버들 사이의 상호 정보 교환을 통한 빅데이터들이 증가하고 있다. 이런 데이터들의 분석 결과들은 상업용 웹사이트의 경우 마케팅과 캠페인에 활용하고, 비상업용 사이트의 경우에도 사용자의 서비스 만족도 향상을 위한 기초자료로 이용된다. 본 논문에서는 웹사이트 분석을 위한 정량적 지표들을 제시하고 지표들 사이의 상관관계와 유의성 검정 분석을 통하여 최적화된 웹사이트 설계 방안을 제시한다. 138개의 웹사이트에 대한 분석 결과, 방문수와 순방문자 수, 페이지뷰 수와 평균 방문시간의 사이에는 각각 강한 양(+)의 상관관계가 존재하며, 방문당 페이지뷰 수 및 신규 방문 비율과 이탈률 사이에는 음(-)의 상관관계가 존재함을 알 수 있다. 특히, 웹사이트 방문자의 이탈률을 줄이기 위해서는 방문수와 순방문자 수를 높이기보다, 방문당 페이지뷰의 수와 신규 방문비율을 높이기 위한 전략이 요구된다.
