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디지털 미디어 애널리틱스

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    출판사 서평

    맞춤형 디지털 미디어 애널리틱스가 성공 공식으로 자리 잡고 있다. 특히 모바일 미디어 애널리틱스는 비즈니스 성공의 필수 요인으로 여겨진다. 인터넷에 저장된 데이터 분석으로 현재 상황을 정확히 진단하는 디지털 미디어 애널리틱스는 사업의 향후 전망도 예측할 수 있게 해 준다. 기업은 이제 애널리틱스를 하지 않고는 사업의 불확실성을 제거할 수 없게 되었다. 데이터의 패턴을 파악해 소비자의 특성을 알면 이들에게 표적 마케팅을 할 수 있고, 그만큼 실제 구매로 이어지는 전환율 상승을 경험할 수 있다. 이 책에서는 디지털 미디어 애널리틱스의 이론, 개념, 도구, 소비자, 수용자, PR, 공공서비스, 소셜 미디어 등에 대한 학문적 접근을 시도한다.

    목차

    01 디지털 미디어 애널리틱스 이론
    02 디지털 미디어 애널리틱스의 주요 개념
    03 디지털 미디어 애널리틱스 모델
    04 디지털 미디어 애널리틱스 도구
    05 디지털 수용자 애널리틱스
    06 디지털 소비자 애널리틱스
    07 디지털 PR 애널리틱스
    08 디지털 공공서비스 애널리틱스
    09 소셜 미디어 애널리틱스
    10 디지털 미디어 애널리틱스의 전망

    본문중에서

    IVA 모델은 데이터를 인터랙티브하게 재구성해 원본 내용을 시각적으로 표현함으로써 정교한 해석과 진단을 가능케 해 준다. 데이터의 속성을 가능한 한 모두 표현해 냄으로써 원본에서는 알 수 없던 내용을 전달해 주는 역할을 한다. 특히 IVA 이용자들은 비주얼 모델을 통해 인터랙티브한 반응을 할 수 있고 그에 따라 결정을 내릴 수 있는 것이 장점이다. 가령 구글은 검색 결과의 IVA를 통해 독감이 유행할 것이라는 예측을 내놓았고 그에 따라 예방 조치가 이루어졌다.
    ('디지털 미디어 애널리틱스 이론' 중에서)

    메트릭은 전체 데이터와 디멘션 데이터로 분류된다. 전체 데이터는 토털 웹사이트 뷰 수 또는 바운스율(bounce rate, 사이트를 방문했을 때 한 페이지만 보고 떠나는 비율)을 의미한다. 디멘션 데이터는 특정 디멘션에 해당하는 수치만 선정했을 때를 의미하는 값이다. 전체 데이터를 측정할 때 사용되는 항목들은 첫 방문자가 사이트에 머무는 시간, 다른 불특정 재방문자가 머무는 시간, 그 밖의 다른 재방문자가 머무는 시간을 평균으로 계산한다.
    ('디지털 미디어 애널리틱스의 주요 개념' 중에서)

    구글 태그 매니저는 구글 애널리틱스와 연결되어 데이터 컬렉션을 보다 원활하게 해 준다. 무엇보다 사용방법이 간단하면서 그 결과가 파워풀해서 효율적으로 알려져 있다. 구글 애널리틱스 계정에 들어가서 태그 매니저 컨테이너 스니핏(container snippet, 일종의 임베드 코드로서 서버 사이트 페이지에 붙여 넣는다)을 구한 후 이를 디스페이스 서버에 올리기만 하면 양 시스템의 연결이 완성된다. 우선, 구글 태그 매니저를 이용하면 페이지 디멘션(dimension)과 메트릭스(metrics)를 관리할 수 있다.
    ('디지털 미디어 애널리틱스 도구' 중에서)

    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    텍사스대학교(샌안토니오) 커뮤니케이션학과 정교수다. 성균관대학교 사회학과를 졸업한 후 서강대학교에서 매스커뮤니케이션학으로 석사를 마치고 미국 일리노이주립대학교에서 텔레커뮤니케이션 석사, 조지아대학교에서 박사학위를 받았다. 아칸소기술대학교 부교수를 거쳐 현재 텍사스대학교 커뮤니케이션학과 대학원장을 맡고 있다. 모바일 미디어와 소셜 미디어, 디지털 저널리즘이 주된 연구 분야다. 사회문제를 디지털 커뮤니케이션이 어떻게 해결할 수 있는가를 연구하고 있다. 최근에는 가상현실 저널리즘의 가능성에 주목해 VR뉴스가 현장성이나 뉴스 신뢰도에

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