Google Analytics보다 사용하기 편리한 웹사이트 분석 대시보드
- 실시간 웹 사이트 분석 기능
- 웹 사이트 추적 기능
- 사용자 정보 파악 기능
- 활동 사용자 파악 기능
- 버튼 액션 파악 기능
메인 기능 | 기능명 | 상세 설명 |
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1. 실시간 페이지 | 1-1. 실시간 사용자 | 최근 30분 내 사용자들이 서비스 내 이용한 페이지를 그래프로 나타냅니다. 전체 서비스 중 어떤 페이지가 많이 사용됐는지 비율로 확인할 수 있고, 실시간 갱신되어 현재 유저들이 어떤 페이지를 사용하고 있는지 파악할 수 있습니다. |
1-2. 실시간 페이지 이용 통계 | 최근 30분 내 사용자들이 서비스 내 이용한 페이지에 대한 정보를 나타냅니다. 많이 사용된 페이지 순서대로 확인할 수 있고, 해당 페이지의 렌더링 시간 또한 파악할 수 있습니다. | |
1-3. 유입 경로 통계 | 최근 30분 내 유입 경로 통계를 제공합니다. 어떤 플랫폼에서 해당 서비스로 유입되었는지 판단할 수 있는 정보를 제공합니다. 주로 유입되는 경로를 파악해 서비스를 홍보할 때 이용할 수 있습니다. | |
1-4. 버튼 통계 | 최근 30분 내 버튼 통계를 제공합니다. 서비스 내 버튼 클릭 횟수와 평균 클릭 횟수 정보를 제공합니다. 이를 통해 서비스 내 버튼 활용도를 파악해 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. | |
1-5. 트래픽 공격 감지 | 최근 30분 내 트래픽 공격을 감지합니다. 기준 시간 내 특정 쿠키 ID가 서비스에 대량으로 요청을 보낼 경우를 판단합니다. 이를 통해 서비스로의 공격을 판단하여 서비스에 대한 보안 대책을 강구할 수 있습니다. | |
2. 추적 페이지 | 2-1. 유입 경로 통계 | 설정된 기간 내 유입 경로 통계를 제공합니다. 기간 내 모든 유입 데이터를 근거로 데이터를 생성하여 사용자의 설정에 따라 효과적인 유입 경로 통계를 제공합니다. |
2-2. 페이지 종료율 | 설정된 기간 내 페이지 종료율을 제공합니다. 페이지 사용자의 활동이 종료된 마지막 페이지에 대한 데이터로써 서비스를 종료한 페이지를 내림차순으로 제공하여 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. | |
2-3. 바운스 횟수 | 설정된 기간 내 바운스 횟수를 제공합니다. 사용자가 특정한 활동없이 페이지에 유입되자 마자 서비스를 종료했을 경우를 판단한 정보를 제공하여 서비스개선에 적용할 수 있습니다. | |
2-4. 총 유입 사용자 수 | 기간 내 유입된 모든 새로운 사용자 수와 활동 사용자 수 정보를 제공합니다. 사용자수는 Cookie Id기반이며, 활동 시간에 따라 각각의 Cookie Id는 ActivityId를 부여 받아 각각의 활동 정보가 기록됩니다. | |
2-5. 입구 페이지 | 기간 내 입구 페이지 정보를 제공합니다. 서비스로의 진입 페이지 정보로써 어떤 페이지에서 해당 서비스를 시작했는지 확인할 수 있습니다. | |
2-6. 출구 페이지 | 기간 내 최근 30분을 제외한 데이터를 기반으로 출구 페이지 정보를 제공합니다. 서비스로의 출구 페이지 정보로 어떤 페이지에서 해당 서비스로부터 나갔는지 확인할 수 있습니다. | |
2-7. 페이지 별 직전 페이지 통계 | 기간 내 직전 페이지에 대한 정보를 제공합니다. 각 페이지 별 직전 페이지에 대한 정보를 그래프로 제공하여 어떤 페이지에서 해당 페이지로 넘어왔는지 확인할 수 있습니다. | |
3. 사용자 페이지 | 3-1. 사용자 수 조회 | 기간 내 각 페이지 별 기록된 사용자의 수를 그래프를 통해 확인할 수 있습니다. 어떤 페이지에서 가장 많은 사용자가 존재하는지 파악해 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. |
3-2. 페이지 조회 수 | 기간 내 서비스 페이지에 대한 조회수를 내림차순으로 제공합니다. 어떤 페이지에서 가장 많은 사용자가 존재하는지 파악해 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. | |
3-3. 비정상적 사용자 접근 내역 | 기간 내 비정상적 사용자 접근 내역 데이터를 제공합니다. 기준 시간 내 특정 쿠키 ID가 서비스에 대량으로 요청을 보낼 경우를 판단합니다. 이를 통해 서비스로의 공격을 판단하여 서비스에 대한 보안 대책을 강구할 수 있습니다. | |
3-4. 사용자 별 페이지 조회수 | 기간 내 사용자 별 페이지 조회수를 제공합니다. 서비스 전체 사용자수와 함께 사용자 별 페이지 조회수를 파악할 수 있습니다. 사용자 개개인이 어떤 페이지를 사용하는지 구체적으로 파악할 수 있습니다. | |
4. 활동 사용자 | 4-1. 활동 사용자 수 조회 | 기간 내 활동 사용자 수 조회 정보를 제공합니다. 각 페이지 별 활동 사용자 수를 내림차순으로 제공함으로써 활동 사용자들이 어떤 페이지를 많이 사용하는지 파악할 수 있습니다. |
4-2. 평균 체류 시간 | 기간 내 활동 사용자 별 평균 체류 시간 정보를 제공합니다. 활동 사용자들이 어떤 페이지에서 오래 머무르는지 파악해. 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. | |
4-3. 사용자 당 활동 횟수 | 기간 내 사용자 별 페이지에 따른 평균 활동 횟수를 제공합니다. 어떤 페이지에 사용자가 자주 방문하는지 파악하여 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. | |
4-4. 총 사용자 수 | 기간 내 전체 사용자 수와 활동 사용자 수를 제공합니다. Cookie Id기반의 사용자 수와 활동 시간에 따라 부여된 Activity Id로 나뉜 활동 사용자 수를 파악할 수 있습니다. | |
4-5. OS 별 활동 사용자 수 | 기간 내 어떤 운영체제를 통해 해당 서비스에 접근했는지 파악할 수 있습니다. 서비스를 제공하는 플랫폼 확장 계획에 적용할 수 있습니다. | |
4-6. 활동당 페이지 조회수 | 기간 내 페이지 별 전체 활동 횟수와 활동 사용자 별 평균 활동 횟수를 제공합니다. 활동 사용자가 자주 사용하는 페이지를 파악할 수 있어 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. | |
4-7. 시간 별 활동 사용자 수 | 기간 내 시간대 별 활동 사용자 수를 제공합니다. 시간대에 따라 서비스를 이용하는 활동 사용자 수를 파악할 수 있어 패치 시간 설정 등에 적용할 수 있습니다. | |
5. 버튼 페이지 | 5-1. 버튼 통계 | 기간 내 버튼 이용 통계를 제공합니다. 어떤 버튼이 자주 활용되고, 어떤 이벤트가 자주 발생하는지 파악할 수 있습니다. 서비스 개선에 적용할 수 있습니다. |
5-2. 버튼 클릭 로그 | 기간 내 버튼 클릭 로그와 사용자당 버튼 클릭 평균 횟수를 확인할 수 있습니다. 버튼 이벤트 개선에 적용할 수 있습니다. | |
5-3. 버튼 누른 횟수 | 기간 내 전체 이용자가 버튼을 클릭한 횟수를 그래프로 파악할 수 있습니다. 버튼 클릭 추이를 확인하여 버튼 이벤트 개선에 적용할 수 있습니다. |
포팅 메뉴얼 참조
사용 예시는 Insite 시나리오를 참조하세요
- OS: Windows 10 Pro
- Language: Java 11
- Code Editor: IntelliJ, Visual Studio Code
- 1.0.0
- Project Transfer (프로젝트 이관)
- 해당 프로젝트를 Fork 하세요. (https://lab.ssafy.com/ssafy_opensource/9th_insite/-/forks/new)
- Project URL은 개인 Gitlab ID로 설정해주세요!
- Project slug는 변경하지 않습니다.
- 새로운 브랜치를 생성하세요.
- 이때 브랜치는
dev
브랜치에서 분기해주세요. - 브랜치 네이밍은
기수_팀코드_학번
으로 설정합니다. -
git checkout -b dev git pull origin dev git checkout -b 10th_A101_1011111
- 이때 브랜치는
- 변경사항을 commit 하세요 (
git commit -am 'Add some fooBar'
) - 브랜치에 Push 하세요 (
git push origin 10th_A101_1011111
) - 새로운 Merge Request를 요청하세요
- Source branch:
개인ID/프로젝트
에서 새로 생성한 브랜치(10th_A101_1011111
) - Target branch:
ssafy_opensource/프로젝트
의dev
브랜치 - Description에 수정된 파일의 위치와 변경 사항, 의견 등을 작성해 등록합니다.
- Source branch:
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