웹 로그 분석에 프로세스 마이닝을 적용하면 더 효과적인 이유


웹 로그 데이터로 프로세스 마이닝을 수행하면,

아직 가시화되지 않은 전체 프로세스를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

웹 로그란 사용자가 특정 사이트에 접속하여 활동한 기록입니다. 그 기록에는 사용자 ID, 접속 및 활동 내역, 활동 시간, 그 사용자의 접속 전 페이지 정보 등이 포함되어 있습니다.

웹 로그 분석은 이 데이터를 이용하여 웹 사이트와 사용자의 현황을 파악합니다. 어떤 사이트(경로)를 통해 방문하는 경우가 많은지, 방문 고객들은 어떠한 나이대, 성별 등의 특징을 갖는지, 어떤 페이지를 가장 많이 보는지 등을 이해합니다.

예를 들어, 퍼즐데이터 홈페이지 www.puzzledata.com 웹로그를 분석해보겠습니다.

데이터는 1월 한 달간 퍼즐데이터 홈페이지를 접속한 고객의 이벤트 로그입니다.(내용을 위한 예시이며, 실제와 차이가 있을 수 있습니다.)

현 퍼즐데이터 홈페이지의 상단 메뉴입니다.

<페이지 및 메뉴 클릭 현황>

페이지 및 메뉴 클릭 현황

로그 분석 결과, 한 달 동안 홈페이지를 방문한 고객들은 상단의 메뉴 중 Product 페이지를 가장 많이 방문하였습니다. 그다음으로는 Solution 페이지 방문 빈도가 높았습니다.

<일자별 클릭 현황>

일자별 클릭 현황

1월 10일부터 20일까지를 기준으로 일자별 웹사이트 클릭 빈도수를 확인해보면, 15일 화요일에 가장 활발한 페이지 클릭이 발생했음을 확인할 수 있습니다.

<페이지 간 관계>

페이지 중 클릭 빈도수가 가장 높은 Product 페이지를 기준으로 선후행 관계를 살펴보면, Product 페이지에서는 Solution 페이지로의 이동 빈도가 가장 높은 것으로 나타났습니다.

그렇다면, 웹 로그 분석에 프로세스 마이닝 더하면 어떤 장점이 있을까요?

프로세스 마이닝이란 BPM, ERP, CRM, SCM 등 다양한 기업의 업무 처리 시스템에서 기록되는 이벤트 로그를 분석하여 의미 있는 정보를 찾아내는 것을 목적으로 합니다. 또한, 로그 데이터 분석을 통해 어떤 일이 어떻게 흘러가는지, 한 고객이 서비스 내에서 어떤 여정을 거치는지 등의 프로세스를 도출해냅니다.

따라서 웹 로그 데이터로 프로세스 마이닝을 수행하면, 아직 가시화되지 않은 전체 프로세스를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

다음 이미지는 퍼즐데이터 홈페이지를 방문하는 방문객들의 여정을 시각화한 지도입니다.

방문객들의 행동을 기반으로 한 프로세스 맵에서 몇 가지 특징을 발견할 수 있습니다.

① ’메인 화면’을 반복하다가 ‘상단의 더 알아보기’ 버튼을 클릭합니다.

② ‘중앙의 더 알아보기’ 페이지를 보고, 메뉴 탭의 ‘Blog’로 이동하는 경우도 있습니다.

③ 메뉴 탭의 ‘product’ 페이지를 방문한 방문객들은 그다음으로 ‘solution’ 페이지도 확인하고 ‘news’ 페이지도 확인합니다.

④ ‘하단의 데모 체험’을 반복 클릭하며 수행하기도 합니다.

⑤ ‘solution’ 페이지 확인 후 ‘process mining’의 페이지를 통해 ‘하단의 신청하기’ 버튼을 클릭하는 방문객도 존재합니다.

방문객들의 홈페이지 이용 프로세스 맵은 방문객이 어떠한 과정을 통해서 홈페이지에 있는 메뉴와 페이지들을 이용하는지 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다.

또한, 한 명의 방문객이 시작부터 종료까지의 어떤 작업을 했는지 전체적인 흐름을 쉽게 발견할 수 있습니다. 그리고 방문객들이 홈페이지를 이용하는 프로세스의 구체적인 패턴 종류도 확인할 수 있습니다.

이처럼 웹 로그 데이터를 활용한 분석 및 지표 도출뿐만 아니라, 프로세스 마이닝을 통해 고객들의 end-to-end 프로세스를 발견하여 고객 이해도를 높이는 데 활용하시길 바랍니다.

[참고]

http://www.puzzledata.com/processmining

http://times.postech.ac.kr/news/articleView.html?idxno=7312