웹 데이터 분석학

1장 웹 데이터 분석 2.0의 새로운 세계
___웹 데이터 분석가의 현황
___웹 데이터 분석 산업의 현황
___웹 데이터 분석 돌아보기: 웹 데이터 분석 2.0과의 만남
___변화: 당신은 할 수 있다!

2장 웹 데이터 분석의 소울메이트를 선택하는 최적화된 전략
___미래의 성공을 미리 결정하기
___1단계: 웹 데이터 분석의 소울메이트를 찾기 전에 스스로에게 물어야 할 3가지 질문
___2단계: 관계를 형성하기 전에 벤더에게 물어야 할 10가지 질문
___웹 데이터 분석 벤더 비교하기: 다양하게 하고 정복하라
___3단계: 웹 데이터 분석의 소울메이트 찾기 (효과적인 파일럿 테스트를 하는 방법)
___4단계: 사전교섭 - 웹 데이터 분석 벤더와 SLA를 확인하라

3장 클릭스트림 분석의 놀라운 세계: 측정 지표
___표준 측정 지표 검토: 8개의 주요 웹 측정 지표
___반송률
___이탈률
___전환율
___인게이지먼트
___이해하기 쉬운 웹 분석 지표
___효과적인 웹 측정 지표를 위한 전략과 연계된 전술

4장 멋진 클릭스트림 분석의 세계: 실용적인 해결책
___웹 데이터 분석 입문
___최상의 웹 데이터 분석 리포트
___기초적인 분석 전략
___일 단위 클릭스트림 분석 결과를 업무에 반영
___현실 점검: 주요 웹 데이터 분석 과제의 전망

5장 영광으로 가는 지름길: 성공 측정
___'핵심적인 소수'에 초점을 맞춰라
___실행 가능한 결과 KPI의 5가지 예
___전환율을 넘어서
___거시/미시 전환율 측정
___경제적 가치 수치화
___비 전자상거래 사이트에서의 성공 측정
___B2B 웹사이트 측정

6장 '왜'라는 질문 해결하기: 정성적 데이터 활용
___연구실 사용성 테스트: 무엇을, 왜, 얼마나?
___사용성 테스트 대체물: 원격/온라인 아웃소싱
___설문조사: 정말 규모를 조절할 수 있는 듣기 방법
___새롭게 등장하는 웹 기반 사용자 연구 방법

7장 빠른 실패는 성공의 지름길: 테스트와 실험의 위력
___테스트 입문: A/B와 MVT
___실행 가능한 테스트 아이디어
___통제 실험: 당신의 분석 게임을 시작하라!
___테스트 문화 만들고 육성하기

8장 경쟁 정보 분석
___경쟁 정보 데이터 원천, 유형, 비밀
___웹사이트 트래픽 분석
___검색과 키워드 분석
___방문자 식별과 세분화 분석

9장 새롭게 떠오른 분석 분야: 소셜, 모바일, 비디오
___새로운 소셜 웹 측정: 데이터 문제
___오프라인 고객 경험 분석(애플리케이션)
___모바일 고객 경험 분석
___블로그 성공 측정
___트위터 영향 측정
___비디오 성과 분석

10장 숨겨진 웹 데이터 분석 함정을 위한 최상의 해결책
___정확도 또는 정밀도?
___데이터의 질을 다루는 6가지 과정
___행동 대시보드 만들기
___논라인을 통한 마케팅 기회와 다중 채널 측정
___행동 기반 광고 기법의 장래와 도전과제
___온라인 데이터 마이닝과 예측 분석: 관련 과제
___이상을 향한 길: 지능적 분석의 진화를 위한 단계

11장 데이터 분석 고수가 되기 위한 기초 이론
___설명은 여왕이다
___시간에 따른 KPI 경향 비교
___상위 10개를 넘어서: 무엇이 변했는가
___진정한 가치: 잠재적인 전환과 방문자 행동 조사하기
___쓸모없는 KPI 측정 기술 4가지
___검색: 롱테일을 위한 최적의 전략 세우기
___검색: 깔때기 위쪽의 키워드 가치 측정
___검색: 고급 PPC 분석

12장 데이터 분석 고수가 되기 위한 고급 이론
___멀티터치 캠페인 기여도 분석
___다중 채널 분석: 논라인 세상에서의 측정 요령

13장 웹 데이터 분석 커리어
___웹 데이터 분석 커리어 설계: 옵션, 급여 전망 그리고 성장
___웹 데이터 분석 분야에서 성공적인 커리어를 갖기 위한 기술 기르기
___분석 고수의 삶에 있어서 최상의 하루
___최고를 고용하라: 분석 관리자와 임원을 위한 조언

14장 HiPPO, 고수, 그리고 대중: 데이터 중심 문화 만들기
___회사 문화 바꾸기: 분석에 열광하게 만들기
___행동을 이끌어내는 리포트와 분석
___문화를 바꿀 지표 정의 변경하기: 브랜드 전파 지수
___데이터의 질이라는 용 죽이기: 의문에서 데이터 이용으로의 변화
___데이터 중심 상사를 만들기 위한 5가지 법칙
___예산이 필요한가? 조직을 당황시킬 전략
___웹 측정의 장애물을 부수는 전략
___누가 웹 분석을 소유하고 있는가