성공적인디지털비즈니스를위한랭키닷컴회원서비스제안서
랭키닷컴은순위정보사이트이다? 순위서비스물론합니다! 하지만, 우리는웹사이트뿐아니라네티즌들의 PC 사양정보와소프트웨어이용패턴까지도제공합니다 Web site PC Spec Software Pattern For Your e-business Success
왜인터넷분석이필요한가? 디지털비즈니스성패의관건은고객의행동패턴을읽고서비스분석을통해미래를대비하는전략을세우는것에있습니다. Pattern Analysis Prediction 시시각각변화하는시장의흐름과보이지않는소비자! 더이상직관적판단만으로파악할수없습니다. 고객의 Profile 정보부터행동패턴까지보여주는디지털데이터분석! 더이상선택이아닙니다. 필수입니다. For Your e-business Success
Log 분석을사용하면랭키닷컴데이터는필요가없다? 01 내나무만정밀하게 02 나무뿐만아니라정글의법칙을 볼수있는 LOG분석 보여주는 랭키닷컴 방문자가로그인하기전까지는성별, 연령대등고객의 다양한관점, 일관된분석기준을적용하여자사와경쟁 Site 의 Profile 정보를알수없음 객관적비교분석이가능 다른블로그나사이트에서진행하는우리이벤트, 프로모션 방문자에대한 Profile 분석가능하여자사뿐아니라경쟁사의 결과는알수없음 성별 / 연령별 / 지역별구성비까지파악가능 경쟁사의방문자규모나고객이몰리는메뉴등은알수없음 우리업계뿐아니라대한민국전체네티즌과온라인시장 Trend 를읽을수있기때문에변화에빠르게대처가능 풍부한수집데이터로우리사이트에대한정밀분석. 하지만 For Your e-business Success
랭키닷컴데이터를근거로한언론보도 For Your e-business Success
랭키닷컴의기술력 I Panel Behavior 수집기술 IE Toolbar를이용한 Browsing Event 및개별 URL 정보수집 메신저, 동영상프로그램등 Application 이용내역수집 CPU 환경등 System Infra 정보수집 Data Mining 및통계분석기술 군집분석 (Cluster Analysis) 마케팅공학에의거한상관관계의정량적도출 Decision Rule의 Tree화를통한분류와예측 : 의사결정나무 (Decision Tree) 서비스연동을위한 Data Mart 구축 대규모서버분산처리기술 Linux 기반서버 Clustering 기술 : 대규모 Server Farm 운영및서비스 Mirroring 공격, 비정상 Traffic 전송등외부침입차단기술 데이터이동 Packet 최적화기술 대용량데이터압축및 Handling 기술 Web Presentation 기술 다차원지원형태의 Web Grid 구성 : 검색및중복값선택, Sorting과교차출력 분석결과및이로부터파생되는모든정보를 XML 등다양한형태로 Reporting : 기업의자체 CRM, EIP 등기간시스템과연동
랭키닷컴의기술력 II Behavior Raw Data From Client Device Data Tool Optimization Client Device 에부하를최소화하여 Behavior Pattern 에영향을 주지않도록환경최적화 이용자가원하는데이터를 쉽고빠르게설정할수있도록 Display Grid Control 기술 대용량데이터처리 분산 1일최대 100만건정도전송되는로그를분산하여접수하고일가공가능형태로 DB 구조재편 설정된 Data 와 Chart 를 알기쉬운형태로보여질수있도록 Loading 시간단축 Script 처리기술 다중 Data Mapping 기술 랭키닷컴, 인사이트등웹서비스뿐 아니라컨설턴트의수동가공이 가능하도록데이터를 Multi-Mapping
랭키닷컴의데이터방법론 I - 측정 분석프로세스 당사는통계적추론방법에따라 2001 년부터국내인터넷이용자의이용패턴을측정 분석해왔으며, 이에따라쌓인노하우를적용해직업패널, 부당이용 (Abusing) 등을최대한배제시켜보편타당한대한민국 PC- 모바일이용데이터를생산하고있습니다. 데스크탑 데이터수집모듈 원시데이터취합및선별 빅데이터가공 프레젠테이션 보고서 / 산업분석 데이터컨설팅 노트북 데이터수집동의 Demographic 정보 APP 직업패널배제 부당이용 (Abusing) 선별 유효트래픽선별 기타비정상 Raw 검출 ASP 형웹서비스 인구통계학적비율적용 모바일기기 데이터 API
랭키닷컴의데이터방법론 II - 패널선정및고려사항 PC 와모바일수집모듈을통해측정된데이터는과학기술정보통신부와한국인터넷진흥원에서발표하는국내인터넷이용자의요건및인구통계 학적비율에따라층화추출법으로무작위선정됩니다. 따라서데이터수집에동의한 (opt-in) 이용자라도패널선정여부를인지할수없으며, 보편 적인측정을위해인터넷과모바일이용에영향을미칠수있는현금성리워드 ( 마일리지, 상품권등 ) 를제공하지않습니다. 10대이하 20대 30대 40대 50대 8.9% 9.5% 8.5% 8.1% 9.4% 8.9% 10.4% 9.8% 9.5% 9.2% 60 대이상 5.0% 6.0% PC 패널 Mobile 패널 과학기술정보통신부 2017 년인터넷이용실태조사 결과반영 (2018.01 발표 ) 제안사및제휴사측정도구 ( 랭키툴바, 제휴앱등 ) 기반측정 층화추출법을통한무작위패널선정 만 3 세이상, 주 1 회이상인터넷이용로그전송자 Windows(PC), Android(Mobile) OS 이용자 현금성리워드 ( 마일리지, 상품권등 ) 제공불가 학교, PC 방등공공장소에서발생되는트래픽제외
랭키닷컴의특장점 I 1 국내에서유일하게살아남은디지털채널공개순위서비스 패널규모 ( 명 ) 경쟁 N 사뿐아니라포털 다음 에서도당사와유사 한공개순위서비스를운영했었으나, 데이터기준및결과의투명성, 유지운영등의이유로폐쇄 2 국내최대패널규모 : 패널의규모 = 데이터정밀도패널한사람이대표해야할이용자수가적으면적을수록데이터는더욱정밀해질수밖에없으며, 현금성리워드지급방식으로는규모의한계존재 3 다수의언론사기사에서 랭키닷컴 이언급되는이유촌각을다투는언론기사에서랭키닷컴데이터가경쟁사에비해자주언급되는이유는기자들이요청하는분석데이터와리포트를가장신속하게산출해내는유일한디지털분석기업이기때문 ( 일간단위데이터업데이트 ) 60,000 + 랭키닷컴 ( 제안사 ) 20,000 + N 사 ( 경쟁사 )
랭키닷컴의특장점 II 구분제안사 ( 랭키닷컴 ) 경쟁사 (N 사 ) 비교의미 모집단구성추정 (Demographic 기준 ) 과학기술정보통신부-KISA 조사결과기준 자체설문조사기준 과기부-KISA 표본 61,238명, 경쟁사자체설문조사표본 4,000명으로모집단의대표성차이명확 조사연령 : 만 3세 ~ ( 상한없음 ) 만 7세 ~ 69세 도메인기준 (+ 등록정보기준 ) 도메인기준 다수의기업들이복수도메인을보유하고있고, 측정도메인 ex. 네이버웹사이트의경우 내부트래픽규정에따라 2차도메인과병행해이용되는경우도있으므로이를정리하고관리하 웹사이트측정 사이트등록정보기준데이터산정 : naver.com + cafe.naver.com 합산 naver.com 기준데이터산정 는랭키닷컴데이터유용 카테고리 3 Depth 로세분화된 1,000 개이상 ( 트렌드변화에따라유동적으로재편및신설 ) 고정적이고단순한카테고리 민간협업대상이나특정성격의매체를검색할때에유사 / 경쟁구도를파악할수있는카테고리세분화는필수 분석기간 2005 년부터현재까지 (PC 기준 ) 최근 24 개월 Android 이외 OS 측정불가 국내외모든패널데이터분석업체가갖는한계 모바일측정 'In-App' 웹트래픽측정불가 Android 6.0( 마시멜로 ) 이후버전 ' 모바일웹 ' 측정불가앱하위메뉴 ( 액티비티 ) 데이터제공불가 6.0 이후부터모바일웹측정이불가하므로앱의하위액티비티를통한트래픽추정필요 (ex. 광고푸시로발생되는트래픽별도집계가능 )
랭키닷컴활용사례 I A 의류쇼핑몰마케팅팀 박과장 B 신문사광고사업부 김대리 C 웹에이전시디자인팀 안실장 궁금한데이터 > 경쟁사는모두전달대비방문자증가했는데왜우리사이트만감소했지? 어느컨텐츠의방문자가가장많이줄었을까? 활용데이터 > 랭키닷컴페이지분석 궁금한데이터 > 게임업체에서광고의뢰전우리사이트의방문자성별 / 연령별분포비율과 10대의방문자수를요청했는데... 어쩌지?! 활용데이터 > 랭키닷컴프로파일분석 궁금한데이터 > 동영상사이트구축을진행해준고객이효과측정을위해충성도를파악할수있는데이터를요구했는데.. 어떤지표를보여주지? 활용데이터 > 랭키닷컴체류시간, 방문자깊이 D 증권사시스템관리팀 이과장 E 취업사이트전략팀 조차장 F 시청홍보과 최사무관 궁금한데이터 > 최근들어고객들이사이트반응속도가느리다는불만이많이접수되고있는데.. 서버는문제가없는데왜그러지? 정말느린가? 활용데이터 > 랭키닷컴로딩타임 궁금한데이터 > 상위 5개포털업체에키워드광고를시작했는데정말효과가있을까? 광고시작전후방문자수는어떻게변화되고있지? 활용데이터 > 랭키닷컴유출입사이트 궁금한데이터 > 우리시청홈페이지에장애우를위한기능이신설됐는데왜이렇게이용율이저조할까? 접근경로가어렵게되어있나? 활용데이터 > 랭키닷컴이동경로
랭키닷컴활용사례 II 트래픽분석프로파일분석경로분석컨텐츠분석충성도분석 제공데이 - 분야및전체순위 - 사이트의기간별방문자 / 페이지뷰 /Session Visit - 점유율및도달율 -사이트의기간별방문자 / 페이지뷰 /Session Visit - 점유율및도달율 - 전체방문자중남성과여성의비율 / 연령별비중 - 특정사이트방문직전에방문했던사이트 - 다른사이트로이동하는방문자를사이트별로구분 - 가장인기있는컨텐츠 - 방문자의등락이일정 하지않은서비스 - 중복방문이많은서비스 - 방문시간이긴컨텐츠 - 일인당페이지뷰가가장많은컨텐츠 터 - 방문자별지역분포도 활 - 산업군및전체인터넷 - 사이트성격과방문자의 - 마케팅채널선택 - 고객과의커뮤니케이션 - 뜨내기방문자를감소 용 트렌드파악 / 대비 추이비교후부족한 - 제휴해야하는사이트파악 주제나상품가격대결정 시키는방법강구 방 - 전체적서비스정상유무 연령대보충 - 경쟁사의이벤트현황및 - 강조해야할컨텐츠 / - 방문자의충성도를유발 안 및고객변화실시간체크 - 경쟁사의고객예상 성과분석가능 리뉴얼해야할컨텐츠파악 하는컨텐츠파악가능 경쟁사분석 / 마케팅전략, 사업성평가, Website Renewal & CS 전략, 고객관리 & 서비스운영전략
PC Web 데이터구성및가격 (VAT 포함 ) 구분베이직회원스탠다드프리미엄인사이트 순위분석 순위및기본트래픽 산업군분석 지정산업군의트래픽 - 트래픽분석 관심사이트의세부트래픽 - 방문자분석 성별 / 연령별 / 지역별데이터 - 로열티분석 체류시간, 방문일수등 - 경로분석 유출입사이트, 이동경로등 - - 패턴분석 요일별 / 계절별패턴분석등 - - URL 상세분석 Domain부터 Page단위까지 - - 1 개월 165,000 원 440,000 원 1,100,000 원 3개월 495,000원 1,320,000원 3,300,000원 무료 6개월 (5% 할인 ) 940,500원 2,508,000원 6,270,000원 12개월 (10% 할인 ) 1,782,000원 4,753,000원 11,880,000원
Mobile 데이터구성및가격 (VAT 포함 ) 구분랭키닷컴 M 인사이트 M 전체순위, 분야순위, 이용율, 이용자수, 일평균이용자수 모바일앱분석 실행횟수, 이용시간, 이용일수, 1 인당실행횟수 - 이용자성별 / 연령대별데이터 - 앱내상세메뉴 ( 액티비티 ) 실행횟수 - 모바일앱산업군분석 순위, 이용율, 이용자수, 일평균이용자수 - 실행횟수, 이용시간, 1 인당실행횟수 - 1 개월 220,000 원 770,000 원 3 개월 660,000 원 2,310,000 원 6 개월 (5% 할인 ) 1,254,000 원 4,389,000 원 12 개월 (10% 할인 ) 2,376,000 원 8,316,000 원
PC Web+Mobile 결합데이터구성및가격 (VAT 포함 ) PC web 데이터 Mobile 데이터 스탠다드프리미엄인사이트 W 랭키닷컴 M 인사이트 M 상품명 정상가 -> 할인가 月 165,000 원月 220,000 원스탠다드 M 月 385,000 원 -> 月 330,000 원 月 440,000 원月 220,000 원프리미엄 M 月 660,000 원 -> 月 605,000 원 月 1,100,000 원月 770,000 원인사이트 WM 月 1,870,000 원 -> 月 1,650,000 원 PC Web+Mobile 결합데이터 1 개월 3 개월 6 개월 (5% 할인 ) 12 월 (10% 할인 ) 스탠다드 + 랭키닷컴 M 스텐다드 M 330,000 원 990,000 원 1,881,000 원 3,564,000 원 프리미엄 + 랭키닷컴 M 프리미엄 M 605,000 원 1,815,000 원 3,448,000 원 6,534,000 원 인사이트 W + 인사이트 M 인사이트 WM 1,650,000 원 4,950,000 원 9,405,000 원 17,872,000 원
랭키닷컴이용고객은특정산업군에국한되지않습니다 디지털채널을운영하는다양한분야의고객네트워크확보 ( 누적약 1,800 개사 )
디지털비즈니스성패의관건은고객의행동패턴을읽고서비스분석을통해미래를대비하는전략을세우는것에있습니다 랭키닷컴과함께시작하세요!