학습내용
오늘은 특강 개념으로 다른강사님이 오셨다.
강사님께서는 구글 애널리틱스에 대해 자세히 짚어주셨다.
아래 글에 GA라 적힌것들은 구글 애널리틱스를 줄인 말이라고 생각하자.
디지털마케팅의 장점
- 기존 마케팅은 마케팅 비용에 따른 전환율(매출) 분석이 어려웠다.
하지만 디지털마케팅은 사용자 행동이 로그(Log)로 남기 때문에 트래킹이 용이하다.
여기서 로그(Log)란, 클라이언트(앱, 웹서비스 등)를 통해 서버에 접속한 기록이 다 남겨져
있는 것이라고 보면 된다. 이걸로 고객 행동 분석이 가능하다.
구글 애널리틱스(Google Analytics)의 등장
2005년에 구글이 웹분석 전문업체 어친(Urchin)을 인수하여 출시한 서비스다.
대표적인 웹분석 솔루션이라고 생각하면 된다.
장점
-
월 1000만 히트까지 서비스를 무료로 제공한다.
웬만큼 사용해도 무료다 이말이다.
구글 애널리틱스 360suite나 어도비 애널리틱스는 유료 서비스이다.
1000만 히트 이상이 되면 일부 데이터를 무시하고 대표값을 통해서 서비스 제공을 한다.
좀더 상세하고 깊은 분석을 하려면 유료 전환을 고민해볼 필요가 있다. -
e-nor.com에 따르면 기준 포춘 500대 기업 웹사이트 중 67%가 GA를 사용중이다.
취업시장에서 보면 GA사용자를 우대하는 사항이 종종 보인다.(그만큼 많은곳에서 쓴다.) -
타 서비스와 호환성이 높다.
위 사진 양옆에 연결된 것들이 GA와 호환되는 것들이다.
왼쪽에 Optimize 360 적힌게 있다.
옵티마이즈는 A/B테스트를 진행 할 수 있는 서비스이다.
- A/B테스트란? A,B 두가지를 모두 시범운영 하여, 두가지 중 어떤 항목의 선호도가 더 높은지 조사하는 테스트.
GA를 통한 분석 포인트를 보면 크게 4가지가 있다.
고객, 유입, 행동, 전환 인데, 순서라고 봐도 무방하다.
고객이 유입되서 행동을 보이고 전환되는거니까
고객은 어떤사람인가?
어떤 경로로 유입되었나?
사이트 내에서 어떠한 행동을 하는가?
매출로 얼마나 전환이 되었나?
강사님과 함께 GA를 알아보는 실습시간을 가졌다.
Blogger에서 블로그를 생성하고 도메인을 만든 뒤, GA에 가입하여 GA에서 추적코드를 하나 심었다.
추적코드를 심으면 블로그 내의 사용자들의 움직임이 파악되는 듯 하다.
계정 구조
계정구조의 기본값
어떤 계정 구조가 이상적일까? 정답이 있지는 않다.
최대한 이상적이기 위한 세팅방법을 알아보자.
이런 과정을 숙지 한 뒤, 잘 만들어진 이상적 계정구조는 다음과 같다.
보기 라고 적힌 노란칸은 실제 데이터가 적재되어 볼 수 있는 요소이다.
한 번 데이터가 적재되면 바꿀 수 없으며, 과거 데이터를 복사하여 붙여넣을 수도 없기에
처음부터 잘 적재하는것이 가장 중요하다.
다음은 GA 대시보드의 구성이다.
맞춤 설정 메뉴
- 대시보드
- 맞춤보고서
- 저장된 보고서
- 맞춤 알림
관리메뉴
- 계정, 속성, 보기 3가지 계정구조를 관리할 수 있도록
3개의 섹션으로 나뉜다. GA를 실무에서 사용할때 꼭 필요한
사용자 관리, 구글애즈 연결, 맞춤정의, 필터, 목표설정 등의 기능들이 위치한다.
보고서메뉴
- 실시간 이라는게 있는데, 지금 현황을 실시간으로, 어떤 포스트가 인기있는지 보여주는것
개발자, 서비스를 책임지는 사람들이 자주 보는 메뉴로서, 마케터들은 일, 주단위 보고서를
보는게 일반적이다.
보고서의 구성
분석포인트 4가지를 보고서 측면에서 보자면,
고객 - 잠재고객 보고서 //웹사이트에 방문한 고객의 특성을 구분한 보고서,
이 보고서를 통해 얻은 인사이트로 마케팅 전략을 세울 수 있다.
유입 - 획득 보고서 //고객의 웹사이트 유입, 획득에 촛점을 맞춘 보고서
( 검색인지, 광고인지, 주소창에 쳐서 왔는지)
행동 - 행동 보고서 //사이트 내에서 어떤 행동을 했는지 보는 보고서
(웹페이지 방문, 이탈율, 세션기간)
전환 - 전환 보고서 //행동 구매가 어떻게 이뤄졌는지 보는 보고서
추가적으로 GA보고서에는 실시간 보고서 라는것도 있다.
실시간 보고서 - 개요, 위치, 트래픽소스, 콘텐츠, 이벤트, 전환 6가지 보고서로 이뤄져 있다.
실시간으로 발생하는 유저의 행동을 모니터링 할 수 있다.
측정기준과 측정 항목
GA 데이터분석을 위해 반드시 이해하고 넘어가야할 개념이다.
측정 기준(Dimension)
- 데이터의 속성이다. 예를 들어 도시 측정기준은 세션의 트래픽이 발생한 위치인 '파리'또는
'뉴욕'등의 도시를 나타냅니다. 페이지 측정기준은 사용자가 조회한 페이지의 URL을 나타낸다.
측정항목(Metric) - 정량적 측정 요소이다. 예를 들어 세션 수 측정항목은 세션 총 세션의 수를 나타낸다.
또는 세션당 페이지 수 측정항목은 세션당 발생한 평균 페이지 조회수 이다.
보조 측정기준을 추가해보자면
보조측정기준을 브라우저 별로 나타내었을때 이렇게 표기가 가능하다.
데이터 적재의 원리
- 히트, 사용자, 세션 등 보고서 데이터를 설명하려면 이 원리를 알아야한다.
필수 데이터 요소로서는 사용자,세션,히트,종료가 있다.
히트 - GA에서 가장 작은 데이터 단위, 웹사이트 내에서 사용자가 하는 개별 상호작용.
세션 - 일정시간동안 유저가 웹사이트에 방문한 상태, 1회 방문동안 여러번의 히트가 가능하다.
(기본 세션시간은 30분이나, 설정을통해 늘리거나 줄일수 있다)
사용자 - 웹사이트 기술 한계상 사용자를 구분하는데 쿠키 또는 모바일 ADID/IDFA를 활용한다.
쿠키 - 웹사이트에 사용자의 정보를 넣어 사용자에게 전달하는 작은 데이터파일,
쿠키를 통해 사용자 정보를 인식한다.
세션 시간은 히트가 기록되는 시간을 기준으로 기록한다.
마지막 히트 후 30분 경과시 세션이 종료된다.
마지막 브라우저를 종료하지 않아도 세션은 종료된다.
잠재고객 보고서 안의 메뉴를 하나하나를 살펴보자.
활성 사용자
- 활성사용자의 수치를 파악할 수 있는 보고서
- 해당 기간 내에 1회 이상의 세션을 발생시킨 사용자를 활성 사용자라고 함
- 1일,7일, 14일, 28일 활성사용자가 있으며, 날짜 선택
- 오번역이 존재 : 우수사용자 = 활성 사용자
평생가치(LTV)
- 유저당 평생가치(LTV=Life Time Value)를 볼 수 있는 보고서
- 평생가치란, 한 고객이 평생동안 회사에 기여하는 수익성을 현재가치로 나타낸 수치
- 가치있는 측정항목을 선택하여 계산할 수 있음
동질집단 분석 (Cohort Analysis)
- 동질집단(현재는 획득날짜)별로 사용자 유지율과같은 측정 항목을 볼 수 있는보고서
- 코호트는 '특정 기간동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단'을 의미한다.
- 일,주,월별로 획득된 유저들의 기간당 측정항목 변화를 알 수 있다.
잠재고객(Audience)
- 잠재고객 정의를 통해 구글애즈 광고에 전달한 고객의 특성을 파악할 수 있다.
- 잠재고객 정의를 하지않았으면 데이터가 표시되지 않는다.
사용자 탐색기
- 쿠키를 통해 사용자 1인의 데이터를 확인할 수 있다.
- 구글 애널리틱스가 제대로 트래킹되는지 디버그 용도로 활용가능
- User ID 셋팅하면 쿠키가 User ID로 맵핑 된다.
인구통계 - 연령, 성별
- 연령과 성별을 파악할 수 있는 용도
- 다만, 쿠키에 저장된 활동 정보를 바탕으로 구글 데이터와 비교하여 추정한 결과.
- 정확도가 높지 않기 때문에 참고정도로 활용한다.
- 구글애즈 인구통계 데이터와 일치하기 때문에 구글애즈 활용할 때 사용
관심분야 보고서
- 구글에서 쿠키 기반으로 설정해놓은 관심분야 분류
- 정확도가 높지는 않아서 단순 참고 용도로 활용
- 구글 애즈의 관심분야 데이터와 일치해서 구글애즈 활용할때 사용
행동
- 신규방문 vs 재방문 : 신규유저와 재방문유저 중 어느분야가 많은가?
- 방문 빈도 및 최근 구매일 : 방문의 빈도와 구매패턴을 볼 수 있는 보고서
- 참여도 : 얼마나 길게 방문했나, 얼마나 많이 봤나
- 세션품질 : 세션이 발생하더라도 구매가 발생하는 세션이 얼마나 되는지
- 전환 : 거래 데이터를바탕으로 데이터 모델링을 통해 전환 가능성 파악
(1에서 100, 100이 제일 높은 가능성이다)
지역 - 언어,위치
- 언어 : 브라우저의 언어셋팅 정보 수집한다.
- 위치 : IP주소를통해 파악하므로 비교적 정확하다.
기술
- 브라우저 및 운영체제 : 브라우저 데이터 바탕
- 네트워크 : IP정보바탕(통신사 정보 제공)
모바일
- 브라우저의 User Agent 정보를 바탕으로 기기파악
교차기기
- 크로스 디바이스, 크로스플랫폼 동일식별 기술
- User ID를 통해 파편화된 쿠키 데이터 정보를 통합한다.
- 기기 흐름이나 정보를 알 수 있다.
맞춤
- 맞춤변수(측정기준) 설정을 통해 그 측정기준에 대한 데이터 확인 가능
- 설정하지 않으면 데이터 없다.
벤치마킹
- 업계 기준치(구글애널리틱스 기준)를 통해 데이터 비교가 가능
- 평균치보다 어떤것이 높고 낮은지 확인 가능하다.
위 사항들이 GA 화면에서 보이는 모습
어려웠던 점
: 한 고객의 수익성을 현재가치로 나타내는것? 회사에 기여할 수익을 한 고객을 기준으로 일일히 데이터에 넣는것인가 아니면 한 고객을 분석하여 이 고객이 100명 1000명 있을때를 가정하여 계산하는 것인가? 어떤 경우에 한 고객에 대한 생애가치를 계산하여 쓰는것인지 모르겠다
해결방법
내일 실시간때 질문 해봐야겠다.
학습소감
GA에 대해 조금은 감을 잡았다. 강의는 두세번 더 들어야 이해가 갈것 같다.
구글 애널리틱스에 대해 감을 잡았으니 뭔가 활용할수 있을것 같은 기분이다...ㅋ
