PINPOINT에서는 현재 5개의 Analytics 프로젝트를 생성해놓은 상태이며, 대표적으로 PinpointWeb, PinpointNaver 두 개의 프로젝트가 존재한다. 각각 오픈소스 핀포인트의 통계와, 사내 핀포인트 통계를 수집한다.
PINPOINT에서 Analytics가 수집하는 정보를 통해 알 수 있는 것들과 이를 통해 부가적으로 창출해낼 수 있는 가치에 대해 재고한다.
Google Analytics가 제공하는 정보들 중, 핀포인트 팀에서 의미있는 정보로서 수집하고 있는 데이터들은 대략적으로 아래의 10개 항목들과 관련된다.
- 사용자의 위치
- 하루 중 어느 시간대에 얼마나 사용되는지
- 신규 이용자의 비율
- 이용자의 개인정보 통계
- 한번에 얼마의 시간동안 머무는지
- 어느 페이지를 얼마나 사용하는지
- 서비스 이용패턴
- 어느 행동을 얼마나 수행하는지
- 어느 경로를 통해 유입되는지
- 서비스가 쾌적하게 제공되고 있는지
Analytics를 통해 알 수 있는 정보들의 특징은, 이 정보들이 실제 유저와의 상호작용으로서 밖에는 얻어질 수 없다는 점이다. 개발자들이 기능을 새롭게 추가하거나 변경할 때, 이와 관련된 많은 가정이나 기대, 목표가 종종 동반되지만, 이러한 준비들은 결국 근사치이고 Analytics가 제공하는 값들이 그 정답이라고 할 수 있다.
특히, 서비스가 정말 쾌적하게 제공되고 있는지 측정하는 것은, 엔지니어가 실제 워크로드를 준비해서 테스트 하는 것이 매우 어려운 만큼 귀중한 정보라고 할 수 있을 것이다.
세그먼트 분석 이용 사례 Link
Analytics에 포착된 유저들을 특정 기준으로 나누어서 비교해 볼 수 있다. 주로 이 기준은 서비스 제공자가 유저에게 원하는 행동을 했는지 하지 않았는지 등이 사용되고는 한다. 이러한 기준들을 이용해 유저에 세그먼트를 부여해서 분석하면, 세그먼트 부여 기준과 관련되어서 서비스를 어떤 방향으로 개선해야 할 지 분석하는 데에 있어서 정확도를 높일 수 있을 것이다.
PINPOINT의 목적은 유저가 자신이 운영하는 서비스의 건강상태를 편리하게 확인할 수 있도록 지원하는 것이다. 주로 배포나 큰 이벤트 등의 이유로 서비스 불안정을 미리 예측한 유저, 혹은 서비스 불안정의 징후를 포착하고 기록을 보러오는 유저 등이 있을 수 있을 텐데, 이러한 유저 카테고리도 적절한 기준을 세워서 분별하면 행동 패턴을 분석하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
페이지의 정량적인 가치를 근사할 수 있음 Link
서비스의 어떤 페이지들은 직접적으로 서비스 제공자가 원하는 이벤트들(결제, 구독 등)과 연관되어 있어서 아주 중요한 페이지로서 인정받을 수 있다. 하지만, 대부분 페이지들은 앞서 언급된 페이지들과는 달리 좋은 이벤트들과의 직접적인 관계를 가지지 않기 때문에 그 중요성을 평가받기 힘들다.
Analytics에서는 유저들이 어떤 페이지에서 어떤 페이지로 이동하는 지를 모두 기록한다. 이 정보를 토대로, "각 페이지들"과 "유저가 서비스에서 벗어난 상태"로 이루어진 마르코프 연쇄를 만들수 있을 것이다. 이 연쇄정보를 이용하면 직접적으로 가치창출에 연관되어 있지 않은 페이지가 얼마나 가치창출에 기여하는지도 근사해 볼 수 있다.
PINPOINT의 목적은 모니터링이기 때문에, 모니터링 페이지에 오래 머무를 수록 가치를 창출하고 있다고 볼 수 있을 것이다. 이렇게 되면 어떤 페이지들은 모니터링 페이지로 가기 까지의 길잡이 역할만을 수행하고서 그리 높은 관심을 받지 못할 수도 있을 것인데, Analytics에서 제공하는 페이지 이동기록을 활용하면 이러한 길잡이 페이지들의 중요도 또한 평가할 수 있을 것이다.
현대 웹 서비스는 다양한 경로에서 받아온 리소스들의 협업으로 이루어지기 때문에 언제 어디서 보안위협의 영향을 받을지 모른다. Google Analytics는 추적하고 있는 페이지와 연관된 리소스들을 분석해서 불온한 리소스인지 아닌지를 파악해 보고해준다.
구글 애널리틱스
웹 사이트에 자바 스크립트 추적 코드 추가로 정보 수집
Pinpoint에서 사용할 수 있는 정보
추가적으로 정보를 제공하는 방식에서 Pinpoint에 기능 추가, 개선에 대한 생각을 하도록 함