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구글애널리틱스[Google Analytics]구글애널리틱스 커뮤니티입니다.
[성공사례 Web & App 데이터 병합] Web & App 데이터 병합 프로젝트
[성공사례 Web & App 데이터 병합] Web & App 데이터 병합 프로젝트
플러스제로는 글로벌 출장 어플리케이션을 운영하는 클라이언트를 대상으로 성공적으로 App과 Web 데이터 병합에 성공한 바 있습니다.
이를 통해 WEB과 APP의 심리스 한 유저 행동패턴을 분석할 수 있게 되었으며, 웹과 앱을 넘나드는 고객 중, 비회원인 고객을 회원으로 전환하는데 매우 성공적인 기여를 하였습니다.
Project Objective
일반적으로 GMP를 모바일 환경에서 구축할 때 Google Firebase를 통해 진행하며, 데스크톱 환경에서는 Google Tag Manager와 Google Analytics를 사용합니다. 그리고 App과 Web 데이터는 구글에서 제공하는 Web & App Property[GA4]를 사용하면 통합된 데이터를 한 곳에서 볼 수 있습니다.
하지만, Google Analytics에서 제공하는 자동 App과 Web 통합 기능은 해당 기능이 실행이 된 시점부터 적용이 되기 때문에 저희 클라이언트는 약 6개월치 Web 데이터가 합쳐지지 못한 채 사용되지 못하는 문제를 가지고 있었습니다.
How PlusZero Handled It?
PlusZero는 이 문제를 해결하기 위해 약 6개월치 Google Analytics Raw 데이터를 추출하고 전처리하여 BigQuery에 병합하기로 결정했습니다. 이때 Raw 데이터를 뽑기 위해 “Google Analytics Reporting API – User Activity API”를 사용하기로 했습니다.
User Activity API는 유저의 기록된 모든 측정 데이터를 반환하는 API입니다. 이는 Google Analytics “User Explorer” 리포트에서 확인하시는 데이터와 유사합니다.
PlusZero는 R Programming을 통해 API 호출 및 데이터 전처리 작업을 진행했습니다.
그리고, 추출된 데이터를 BigQuery에 저장된 Web Stream 데이터 스키마에 맞추어 변형하였고 성공적으로 BigQuery에 데이터를 병합시킬 수 있었습니다.
Project Outcome
PlusZero는 성공적으로 클라이언트의 6개월치 유저 행동 데이터를 병합시킬 수 있었습니다. 이 데이터 병합으로 인해 완전한 Web & App 데이터를 복구할 수 있었고, 보다 더 정확하고 풍부한 데이터 분석이 가능해졌습니다.
이 과정에서, 오랜기간 비회원 이지만 WEB과 APP을 함께 사용하는 유저군을 확인하였으며, 이들을 타겟팅으로 한 개인화 마케팅 활동을 통해 매우 높은 회원 전환율을 얻어내었습니다.
이렇게 WEB과 APP의 심리스한 분석은 자칫 WEB과 APP 각각의 유저로 판단할 수 있는 데이터를 보다 정확하게 분석할 수 있고, 충성고객을 만들어낼 수 있는 이점이 있습니다.
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Conversions – Time Lag 보고서: 구매까지 걸린 시간 확인
Conversions – Time Lag 보고서: 구매까지 걸린 시간 확인 최초 접속부터 구매완료까지 걸린 시간과 전환수를 보여주는 시각화 보고서로, 고객들이 평균적으로 며칠 이내 구매하는지 파악할 수 있는 레포트 입니다. 보통 당일이 압도적으로 높은 비율을 차지하는 레포트이지만, 특정 유저(Segment) 등, 보다 의미있는 데이터를 보기 위해선 몇가지 확인해야 할 것이 있습니다. 1. Segment: 다들 Conversion에 있는 레포트들은 Segment가 안된다고 알고있지만, 아래 이미지 처럼, 간단한 Segment를 제공하니, 꼭 써보시길 권장드립니다. 2. Goal 선택: 전체선택이 아닌, 1개를 선택하고 보시는 것 을 권장드립니다. 3. Lookback Window: 이 레포트만큼은 90일을 지정하고 보는것 을 권장드립니다.
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Conversions – Sales Performance 보고서: 매출 성과 확인
Conversions – Sales Performance 보고서: 매출 성과 확인 GA매출 데이터와 실제 판매 데이터 비교에 좋은 레포트 입니다. Google Analytics는 CRM이나 Web Admin이 아닌, 유저 행동패턴을 분석하기 위한 웹로그분석 툴 입니다. 실제 매출 데이터와 GA 데이터가 얼마나 일치하는지 알 수 없기때문에, 데이터 정확도를 확인하기 위해선, GA와 실제매출 데이터의 Key값이 있어야 합니다. 보통 그 키값을 상품주문번호로 사용하기때문에, 동일한 기간동안 발생한 Transaction을 비교하면 데이터 정확도를 확인할 수 있습니다. 보통 95%정도의 정확도를 보이며, 좀 더 고도화 된 셋팅을 통해 99%일치시킬 수 도 있습니다. (http://googleanalytics360.com/board/view.php?bo_table=googleanalytics&wr_id=32&page=) 그 외에, 리펀드(구매취소)는 구매할때 발생한 Transaction ID를 기준으로, 리펀드 금액이 발생하기 때문에, GA상에서 총 매출이 리펀드에 의해 낮아지는 일은 없습니다. (Revenue와 Refund 데이터는 차감이 없으며, 오직 누적) 때문에, 1월 1일 구매한 사람이 2월 1일에 리펀드 한 경우, 1월 한달간 데이터엔 리펀드가 0인 경우가 발생합니다. 데이터 정확도 검수나 이상한 거래ID를 찾을때 빼곤, 딱히 쓸일은 없는 레포트이지만, GA 셋팅 초기엔 꼭 필요한 레포트 입니다. 아! GA Ecommerce 데이터 정확도 개선을 위한 방법은 다들 꼭 한번씩 찾아보시길 바랍니다. 새로고침, 리다이렉트, 알럿창, 네이버페이, 레퍼러, 무통장 등 다양한 이유가 있습니다. 거래 ID 기준, 매출 관련 정보 파악 가능. 내부 거래ID와 매칭하여 GA Ecommerce 정확도 계산 가능.
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Conversions – Product Performance 보고서: 상품별 성과 확인
Conversions – Product Performance 보고서: 상품별 성과 확인 판매상품의 주문, 수량, 매출, 객단가 등 데이터를 확인하기 위한 레포트 입니다. 상품 분석을 위해 가장 많이 사용하는 레포트 중 하나입니다. 보통 매출현황 파악과 상품 분석을 위해 사용되는데, 내 사이트에서 가장 잘 팔리는 상품에 대한 정보를 확인하거나, 캠페인 진행기간동안, 특정 상품이 얼마나 판매되었는지, 특정 카테고리 안에서 어떤 상품이 가장 인기가 좋았는지 확인하는데 사용됩니다. 광고 담당자는, 성별/연령/매체 별 잘 팔리는 상품을 확인하여, 해당 상품을 소재로 한 광고를 배포하고, 상품 기획 담당자는, 반응률 높은 상품의 가격, 상품명, 상품설명, 이미지를 기반으로 상품을 기획하며, 사이트 담당자는, 잘 팔리는 상품의 노출을 높여 매출을 극대화 하는 작업을 할 수 있습니다. 다양한 브랜드나, 카테고리를 보유 한 사이트의 경우, GA E-commerce 셋팅을 잘 하면 하나의 레포트에서 다양한 데이터를 한눈에 볼 수 있습니다. 웹사이트에서 판매중인 상품 혹은 서비스별 매출 성과 보고서 상품판매 성과 분석에 가장 적합한 레포트 입니다. 각 상품 별 구매 횟수, 판매수량, 평균 구매당 판매수량, 평균구매금액, 총매출, 리펀드에 대한 데이터를 확인할 수 있기 때문에, 판매전략 수립에 좋은 아이디어를 제공할 수 있습니다. 예를들어, 평균 구매당 판매수량이 1.1정도 되는 사이트에서, A라는 상품의 평균 구매당 판매수량이 1.7인 경우, 사람들이 이 상품은 2개씩 주문하는 빈도가 높으니, 2개 셋트상품을 기획하거나 광고소재로 활용할 수 있습니다. 좀 더 깊이 들어가면 2nd dimension을 Gender, Age로 하여, 어떤 고객들이 한번에 2개 이상씩 주문하는지 확인하여 성별, 연령에 맞는 2개 묶음상품 제작과 타겟팅 광고를 할 수 도 있습니다. (Custom Dimension을 사용하셨다면, 구매시 선택한 옵션등을 확인하고 기획에 참고할 수 있습니다.) 더 들어가면, 2개를 사는 사람들을 segment 하여, 함께 구매하는 상품과 유입경로(매체)를 확인하여 성과가 높은곳에 집중 노출하는것 도 좋겠네요 :)
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Conversions – Shopping Behavior & Checkout Behavior 보고서: 쇼핑 과정 확인
Conversions – Shopping Behavior & Checkout Behavior보고서: 쇼핑 과정 확인 구매의사가 있다고 판단할 수 있는 단계인, 장바구니부터 구매완료에 대한 이탈지점을 확인할 수 있는 레포트 입니다. 이미 많이 보고 들은 이야기 이지만, 브랜딩과 상품 구매까지 많은 비용과 시간, 에너지가 필요하기때문에, 일단 구매단계를 시작하면, 구매완료까지 이탈을 최소화 해야합니다. 아무생각없이 구매완료까지 보내야 하는게 우리의 역할이죠. 이때 어느 단계에서 이탈하는지 확인할 수 있는 레포트가 Conversions – Shopping Behavior 입니다. 아래 이미지처럼, 장바구니부터 구매완료까지의 단계를 직관적인 그래프로 시각화 하기때문에, 어느 단계에서 유저가 이탈하는지 확인할 수 있습니다. 구매단계의 이탈을 최소화 하는 방법은 크게 3가지가 있습니다. 1. Conversions – Shopping Behavior 에서 이탈이 많은 페이지확인 2. 해당 페이지에 가서 왜 이탈이 많은지 확인, 경쟁사 밴치마킹, 선진화 사례 확인 및 가설 수립 3. Google Optimize 등, A B Test를 통해 가설 검증 후, 실서버 적용 가장 기본적이면서도 고객경험을 최적화 하는 기본적인 단계이니, 꼭 기억하시길 바랍니다. 추가 팁을 드리자면, 이탈원인을 좀 더 자세히 확인하기 위해선 크게 3개정도 항목을 고려해야합니다. 1. Device Category, Operate System, Browser 등 시스템 별 이탈률 확인 2. 구매단계의 form event(click, change) 수집을 통해, 이벤트가 크게 감소하는 지점 확인 3. Check out 단계 GA설치 확인 위에서 말씀드린 구매단계 이탈 최소화 및 이탈원인을 파악하기 위한 3가지 방법은 꼭 사용해보길 권장합니다. 세션을 기준으로, 유입부터 최종구매까지 각 단계별 이동 및 이탈 시각화 래포트 세션을 기준으로, 장바구니 부터 최종구매까지(Check Out) 각 단계별 이동 및 이탈 시각화 래포트
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Conversions – Ecommerce Overview 보고서: 이커머스 전체현황 파악
Conversions – Ecommerce Overview 보고서: 이커머스 전체현황 파악 매출에 대한 주요 정보를 모아놓은 레포트 입니다. 내가 지정한 기간동안의 총 매출과 구매량, 평균 구매금액, 주요상품에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. 별 다른 기능은 없으며, 보통 마케터들이 개발자분들께 매출을 뽑아달라고 하기보단, 퀵하게 특정 기간동안 대략적인 매출과 주요 상품 판매현황을 파악하기 위해 사용합니다. Overview 레포트 답게, 분석보단 현황파악에 사용이며, 분석을 위해선 Ecommerce - Product Performance 레포트가 많이 사용됩니다.
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Conversions – Goal Flow 보고서: 방문자 Goal 경로 확인
Conversions – Goal Flow 보고서: 방문자 Goal 경로 확인 Conversions – Funnel Visualization 보고서와 동일한 레포트 이지만, 좀 더 직관적인 레포트입니다. 각 단계에서 얼마나 이탈했는지 보여주는 것 은 동일하지만, 이탈해서 어느페이지로 이동하는지까지 시각화 해 주기때문에, 좀 더 직관적으로 문제점을 파악할 수 있습니다. Conversions – Funnel Visualization 보고서와 동일하게, Destination Type의 Goal Step을 설정해야 이 레포트를 활용할 수 있으며, 동일한 기능을 제공합니다. 1. 시스템 이슈 확인 : 디바이스, OS, Browser 별 이탈률을 확인하여 특정 환경에서 이탈률이 높은지 확인 및 개선 가능 --> 시스템 이슈 개선 2. 이탈률이 높은 단계 확인 : 이탈률이 높은 단계를 직관적으로 확인할 수 있기 때문에, 어느 페이지를 개선해야할 지 확인. 나아가 form 작성 페이지의 경우, Event 수집을 통해 어느 form 입력단계에서 이탈하는지 확인 및 개선 가능. --> 이탈률 높은 페이지 개선 3. 이동 페이지 확인 : 각 단계 별 어느페이지로 이탈하는지 확인할 수 있기 때문에, 이탈 요소를 소거 할 수 있습니다. --> 이탈을 유도하는 버튼(link) 최소화 (Funnel Visualization과 다른점이라면, 최초 시작하는 Dimension을 정할 수 있다는 것 정도인데, 음.. 저는 잘 사용하진 않습니다.) 개인차가 있지만, 저는 Goal Flow 레포트를 더 좋아하고, 여러분도 이 레포트를 더 잘 활요하길 바랍니다. 방문자의 Goal(상품구매, 예약, 구독 등) 달성까지 행동패턴(이전, 다음 페이지 경로, 이탈) 시각화
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Conversions – Funnel Visualization 보고서: Goal 현황 파악
Conversions – Funnel Visualization 보고서: Goal 현황 파악 사이트 방문부터 구매완료까지 각 스텝 별 이탈률을 확인하기 위해 사용하는 레포트입니다. 이 레포트는 골 달성까지의(보통 구매완료) 각 스텝 별 이탈을 확인할 수 있기 때문에, 아래와 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 1. 시스템 이슈 확인 : 디바이스, OS, Browser 별 이탈률을 확인하여 특정 환경에서 이탈률이 높은지 확인 및 개선 가능 --> 시스템 이슈 개선 2. 이탈률이 높은 단계 확인 : 이탈률이 높은 단계를 직관적으로 확인할 수 있기 때문에, 어느 페이지를 개선해야할 지 확인. 나아가 form 작성 페이지의 경우, Event 수집을 통해 어느 form 입력단계에서 이탈하는지 확인 및 개선 가능. --> 이탈률 높은 페이지 개선 3. 이동 페이지 확인 : 각 단계 별 어느페이지로 이탈하는지 확인할 수 있기 때문에, 이탈 요소를 소거 할 수 있습니다. --> 이탈을 유도하는 버튼(link) 최소화 이 Funnel Visualization 레포트는 Destination Type + Funnel을 셋팅 한 골을 생성해야 확인할 수 있습니다. 구매완료와 같이, 목표달성까지 단계가 있는 사이트는 반드시 사용해야 하는 레포트 입니다. 방문자의 Goal(상품구매, 예약, 구독 등) 달성까지 행동패턴(이전, 다음 페이지 경로, 이탈) 시각화
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Behavior – Top Events 보고서: 이벤트 현황 파악
Behavior – Top Events 보고서: 이벤트 현황 파악 내 사이트에서 어떤 버튼을 얼마나 클릭했는지 확인하기 위한 레포트 입니다. 메인배너를 얼마나 클릭했는지, 장바구니를 가장 많이 클릭하는 상품이 뭔지, 어느 페이지에서 채팅상담을 누르는지와 같이, 기본 GA가 제공하는 Pageview가 아닌, Click 에 대한 데이터가 쌓이는 레포트 입니다. 물론, GA 설치 후, 내가 필요한 Event 수집을 위한 별도 셋팅이 필요한데, 이 Event 수집에 대한 내용은 Google Tag Manager 카테고리의 글을 참조하길 바랍니다. (보통 GTM으로 이벤트를 수집합니다.) 이벤트가 발생할때, Event Category, Action, Lable, Value에 내가 원하는 값을 넣어줄 수 있기 때문에, 체계적인 naming convention 기반 Event를 수집해야 원하는 데이터를 쉽게 찾아볼 수 있다. 예를 들어 내 사이트의 모든 링크클릭(버튼)을 수집하고자 할때, 아래와 같이 셋팅하면, 어느페이지에서 어떤 버튼이 많을 많이 클릭하는지 확인하기 편할 것 이다. 이벤트 발생조건 :모든 페이지에서 링크가 있는텍스트를 클릭한 경우, 이벤트 발생 Naming convention Event Category : All Link Click // 이 이벤트가 발생한 경우 모두 All Link Click으로 지정 Event Action : {{Page Path}} // 이벤트가 발생한 페이지 주소 Event Lable : {{Click Text}} // 클릭한 버튼 이름 Event Value : 미지정 // 지정하지 않음 이런식으로, Click, Scroll Depth, Video, E-commerce, Duration 등 원하는 형태의 Event를 수집하면, 기본 GA로 도출하기 어려운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 본인의 지식과 커리어 성장을 위해, 이 커뮤니티에서 GA를 활용하는 다양한 방법과 사례를 확인하고, 도움이 될만한 사례를 내 사이트에 적용하기 위해 어떤 데이터(Event)를 어떻게 쌓아야 할지 생각해보는것 을 권장합니다. 웹사이트 내 특정 이벤트를 얼마나 달성했는지를 보여주는 리포트. 영상시청, 스크롤, 문서다운로드 등.
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Behavior – Content Drilldown: 사이트 폴더별 성과 확인
Behavior – Content Drilldown: 사이트 폴더별 성과 확인 내 사이트에 들어온 유저들이 어떤 컨텐츠, 상품, 카테고리에 관심이 있는지 확인하기 위해 사용되는 레포트입니다. 사이트 URL의 Path Level을 기준으로 3 Level(Depth)까지 컨텐츠를 얼마나 소비하는지 확인할 수 있습니다. 이 레포트 크게 2가지를 파악하기위해 사용됩니다. 1. 상품 카테고리 인기도 비교 : 경차, 세단, SUV, 스포츠카 등 각 카테고리별 총 페이지뷰, 체류시간, 이탈률을 확인하여 유저가 내 사이트의 어떤 카테고리에 관심을 가지는지 확인할 수 있으며, Level을 낮추면, 경차 안에서 스파크, 모닝, 레이 등 상품 별 비교도 가능합니다. 2. 카테고리 별 주요 타겟층 확인 : 경차-남성/25-34 // 세단-여성/35-44 등 Secondary Dimension의 Gender나 Age를 통해 각 카테고리 별 주요 연령/성별을 확인할 수있습니다. 위의 내용과 같이, Level을 낮추면 상세 상품 별 관심도가 높은 고객특징을 확인할 수 있습니다. 내 사이트에 유입한 유저가 각 카테고리 별 어떤 컨텐츠에 관심이 있는지 확인하기 위해선 Behavior – Content Drilldown 레포트를 활용하는것 을 권장드립니다. 웹 사이트 내의 폴더별 수치를 집계한 리포트로 사이트 카테고리 레벨 컨텐츠 소비량 파악 가능
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Behavior – All Pages 보고서: 페이지별 성과 확인
Behavior – All Pages 보고서: 페이지별 성과 확인 사이트에서 어떤 페이지가 가장 많이 소비가 되는지 확인하기 위해선 Behavior – All Pages 레포트 확인해야합니다. 이 All Pages 레포트는 항상 Segment를 잘 활용해야 의미있는 정보를 알 수 있습니다. - 구매완료유저 Segment: 구매한 유저가 많이 보는 컨텐츠 확인 - 연령/성별 Segment: 각 연령/성별의 선호 컨텐츠 확인 - 특정 매체 Segment: 해당 매체의 목적(컨텐츠 소비, 정보획득, 구매 등) 확인 - 단어 Segment: URL에 특정 값이 들어간 페이지 리스트 확인 등등 Segment를 통해 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 페이지의 퀄리티를 확인하기 위해선 아래와 같은 지표를 확인해야 합니다. - 페이지소비(빈도수): Pageviews와 unique pageviews 비교 - 컨텐츠 소비시간(매력도): Avg. Time on Page - 페이지 이탈위치: Bounce Rate와 Exit. (각 Metric은 스스로 자료를 찾아보시는 것 을 강력히 권장드립니다.) All Pages 레포트엔 기본 Explorer 말고도 Navigation summary라는 레포트가 있는데, 이 레포트를 통해 특정 페이지 전 후의 이동을 확인할 수 있습니다. 아주 매력적인 레포트이죠! 아래 이미지는 /naver-related-keyword/ 페이지를 중심으로, keyword search volume에서 가장많이 유입하기도, 이동하기도 한다는 것 을 알 수 있습니다. (두개 페이지를 왔다갔다 하네요 ^^) 이처럼 방문자의 컨텐츠 소비량을 보여줌으로써 사이트 내 어떤 컨텐츠가 인기가 있는지 그 효과는 어떠한지 파악 가능하며, 이를 통해 방문자의 웹사이트 경험 최적화에 도움을 줄 수 있습니다.
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Audience – User Flow: 웹사이트 내 방문자 이동경로 확인
Audience – User Flow: 웹사이트 내 방문자 이동경로 확인 방문자가 어떤 채널을 통해 들어와 어떤 페이지들을 거쳐 어떤 페이지에서 나갔는지 파악하기 위해 사용되는 User Flow 레포트 입니다. 다만, 보통은 파악이 되지 않는다는게 문제입니다. 사이트 방문자는 일정한 패턴을 보이기보단, 여기저기 둘러보다 이탈하기때문에, 패턴을 찾기 어렵습니다. 저는 유저의 패턴을 찾기 위한 차선책으로, 내가 원하는 유저를 Segment 한 뒤, Behavior - All Pages 레포트에서 많이 본 페이지 내림차순 데이터를 참조합니다. 예를들어 상품을 구매한 사람을 Segment 한 뒤, All Pages 레포트로 가면, 메인페이지와 Checkout 1,2,3 페이지를 제외하면, 상품 구매한 사람들이 소비한 컨텐츠를 확인할 수 있습니다. 이 매력적인 컨텐츠를 기반으로, 마케팅활동(소재 제작 및 랜딩페이지)을 한다면 구매전환율이 높아질 가능성이 높아지는 것 입니다. 다시 본론으로 넘어가면, User Flow를 통해 패턴을 확인하긴 어렵지만, Dimension을 잘 활용하면, 어디서 유입하는 유저가 이탈이 높은지 확인하는데 활용할 수 있습니다. 예를들어, source/medium 을 하게 되면, 각 매체별 렌딩페이지의 이탈률을 직관적으로 확인할 수 있는것이죠, (직접 해보시면 이 글이 더 잘 이해될 것 같네요 ^^) 그럴싸 해보이지만, 큰 인사이트를 뽑긴 어렵다는 것과, 차선책을 알려드리기 위해 쓴 글입니다. 도움이 되었으면 좋겠네요! :) 한눈에 쉽게 파악가능한 시각화 보고서로, 이를 통해 페이지 퀄리티 관련 인사이트 도출 가능
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Conversions – Model Comparison Tool 보고서: 채널 기여도 확인
Conversions – Model Comparison Tool 보고서: 채널 기여도 확인 Last Interaction: ▶ 고객이 구매 또는 전환 이전에 마지막으로 상호작용한 채널이 전환 가치에 100% 기여 Last Noc-Direct Clisk: ▶ 직접 유입을 제외하고 고객이 구매 또는 전환 이전에 마지막으로 클릭한 채널이 전환 가치의 100%를 기여 Last AdWords Click: ▶ 고객이 구매 또는 전환 이전에 마지막으로 클릭한 애드워즈 광고가전환 가치의 100%를 기여 Firs Interaction: ▶ 고객이 상호작용한 첫번째 채널이 전환 가치에 100% 기여 Linear: ▶ 전환 과정에서 발생한 모든 채널의 기여도가 동일 Time Decay: ▶ 전환과정에 시간이 흐를 수록 높은 기여도를 부여 Position Based: ▶ 첫번째와 마지막 채널의 기여도에 가중치를 부여 Date-Driven: ▶ GA360만의 기여모델로, 구글 머신러닝 알고리즘을 통해 계산된 기여도를 각 과정에 부여 어떤 채널이 전환에 기여했는지 다양한 *기여모델로 비교해 볼 수 있는 보고서.다각도에서 전환에 기여한 정도를 분석하여 채널별 성과를 확인할 수 있다. (*다음장에)
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Conversions – Assisted Conversions 보고서: 전환기여. 매체 별 기여도 확인 ★★★★★
Conversions – Assisted Conversions 보고서: 전환기여. 매체 별 기여도 확인 ★★★★★ 인지, 고려, 구매 등 각 접근단계별 목표가 있고 그 목표에 적합한 마케팅 활동들이 있습니다. 각 마케팅 활동의 성과를 측정하려면 직접전환과 전환기여 두가지 모두를 고려해야 합니다. 직접전환만 고려하게 된다면 당장의 매출은 늘어나겠지만, 기여에 적합한 마케팅을 하지 않기 때문에, 장기적으로 브랜드 인지도 낮아지기 때문입니다. 이 Assisted Conversions 레포트는 소셜이나 배너광고처럼, 직접 구매가 일어나지 않지만, 구매에 기여한 마케팅활동의 성과를 측정하는데 사용되는 레포트 입니다. 아! 기여에 대한 개념을 간단하게 설명드리자면, 아래처럼 3번의 방문 끝에 구매를 하게 된 경우, 직접전환은 검색이 될 것이고, 전환기여는 페이스북과 배너광고가 되는 것 입니다. '페이스북(최초유입) > 배너광고 > 검색(구매완료)' 소셜이나 배너광고 등, 브랜드를 인지시키는 것이 목표인 마케팅 활동에 대해선 항상 이 Assisted Conversions 레포트를 활용하여 성과를 측정하는 것 을 권장합니다. 아래는 Assisted Conversions 레포트 사용시 주의사항 Top3 입니다. 1. 정확한 성과측정을 위해선 아래 Dimension과 Metric이 기본이다. source/medium | Sessions | Transaction | CVR% | Assisted Conversion | Ass. CVR% 2. Conversion은 1개만 선택한다. (보통 Transaction을 권장한다) 3. 양심상 Lookback Window는 30일로 하자. (업종마다 다르긴 하지만, 구매는 30일 내 결정된다고 생각한다) Assisted Conversion을 잘 쓰면, 아래처럼 시야가넓어지는 경험을 할 수 있습니다. (참고로, DataStudio에선 Assisted Conversion을 확인할 수 없습니다. ) (상기 이미지는 GA API로 Assist 데이터를 BigQuery에 넣은 뒤, Ads+Assist+GA를 합친 결과물입니다) 채널별(직접, 참조, 디스플레이, 소셜 등) 간접전환(기여) 성과 보고서. Display Ads 등 전환 기여도 파악이 필요한 채널의 성과를 측정하기 위한 보고서.
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Acquisition – Search Console 보고서: 검색어 세부사항 확인
Acquisition – Search Console 보고서: 검색어 세부사항 확인 Search Console 레포트는 검색엔진 구글의 자연검색유입 정보를 확인할 수 있는 레포트 입니다. 보통 Organic Search 채널의 Keywords 중, 대부분을 차지하는 (nor provided)를 어느정도 유추하기 위해 사용됩니다. 아래 3단계를 통해 검색엔진최적화에 효과적인 키워드를 추출할 수 있습니다. (검색량 확인 및 경쟁사 확인, 컨텐츠 등 확인해야 할 항목은 많지만, 이번 글에서는 아래 3개만 다루겠습니다.) 1. Acquisition – Search Console - Queries 레포트 에서 구글에서 유입한 키워드 리스트 추출, 2. Channels - Paid Search(검색광고) 에서 전환율이 높은 키워드를 추출, 3. 전환율이 높은 키워드와 구글 유입키워드의 여집합 키워드 리스트를 SEO에 활용 자연검색(Organic-search) 성과를 보여주는 리포트로 ‘유저 검색어, 사이트 URL의 검색결과 노출횟수, 이탈율, 이커머스 전환율’이 파악 가능하여 수익이 높은 키워드 최적화에 도움 Google Search Console과 연동 필요.
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Acquisition – Google Ads 보고서: Google Ads 성과 확인
Acquisition – Google Ads 보고서: Google Ads 성과 확인 구글이 구글 애널리틱스를 무료로 제공하는 이유 = Google Ads 활성화 (라고 생각한다. 매우 개인적인 생각입니다.) 이 Google Ads 레포트는 Google Ads에 직접 들어가지 않고 GA에서 Ads 성과를 확인할 수 있는 레포트입니다. Cost, Imp, Click 등 ADs 데이터를 GA 지표와 함께 볼 수 있기 때문에, 보다 직관적인 성과측정이 가능합니다. 아래 1~4번 을 잘 할 수 있도록 능력있는 퍼포먼스 마케터라 생각합니다. 1. 구글애널리틱스로 내 비즈니스에 도움이 되는 유저를 확인. (Segment & Audience List) 2. Google Ads를 통해 그 유저들에게 광고를 노출 (Google Ads Campaign) 3. Acquisition – Google Ads 보고서를 통한 캠페인 성과 확인 (Session quality & Conversion Rate) 4. Google Ads에서 캠페인 최적화 (Ads Performance Optimization) 구글 애널리틱스는 애드워즈와의 연동이 가능하며, 애드워즈에서 볼 수 있는 리포트와 현황을 구글 애널리틱스에서 손쉽게 확인 가능
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Acquisition – Channels: 방문자 유입채널 확인 ★★★★★+★ GA최고의 레포트
Acquisition – Channels: 방문자 유입채널 확인 ★★★★★+★ GA최고의 레포트 Acquisition – Channels 레포트는 GA최고의 레포트라 생각합니다. 저는 GA를 키면 가장먼저 이 Channels 레포트를 확인합니다. 그만큼 중요하다고 생각하는 레포트 입니다. 내 사이트로 유입되는 채널(유입경로)별 성과(세션퀄리티, 구매, 구매율)를 확인할 수 있기 때문에, 어느 채널, 매체, 키워드, 캠페인에 집중해야 할 지, 확인할 수 있습니다. 아래 이미지처럼, 유입경로 별 성과를 확인할 수 있기 때문에, 구매전환율이 높은 채널/매체에 집중하고, 전환율이 낮은 채널/매체는 마케팅 활동을 줄이는 것 만으로도, 동일한 비용으로 높은 매출을 기대할 수 있습니다. 조금 더 나아가, Primary Dimension과 Secondary Dimension을 잘 조합하여 각 채널 별 성과를 분석하면 정말 날카롭고 효과적인 마케팅 활동을 할 수 있습니다. Channels 레포트에서 제가 주로 사용하는 디멘전 Top 7는 아래와 같습니다. source, medium, campaign, Contents, keywords, device category, landing page 이정도만 잘 조합하셔도 퍼포먼스를 극대화 할 수 있다고 생각합니다. (Custom Dimension을 활용하면 또 다른 신세계를 맛볼 수 있습니다. :)) 자랑하고싶은 기능이 너무 많은 레포트이지만, 좋은 레포트라는 것 까지만 말씀드리고, 공부는 직접 GA들어가셔서 유입경로 별 성과측정을 위해, 내가 무엇을 할 수 있는지 생각해보고 하나하나 클릭해보는것 을 권장드립니다. (꼭 하시길 바랍니다) 채널(디스플레이, 검색광고, 소셜, 이메일 등)별 성과측정 보고서. 외부 유입에 대한 현황 및 최적화에 최적화 된 레포트.
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Audience – Mobile: 방문자 디바이스 모델 확인
Audience – Mobile: 방문자 디바이스 모델 확인 이 레포트는 크게 2가지로 활용될 수 있는데, 첫번째로, 기기 브랜드&버전에서 이슈가 있는지 확인 (아이폰은 안됩니다... 모두 Apple iPhone으로 나옵니다) 두번째로, 특정 기기를 사용하는 유저를 확인하고, 개인화 된 메세지를 보내는데 활용되는 레포트입니다. 실제로 활용했던 사례는 아래와 같습니다. 1. 스트리밍 사이트에서 겔럭시 플립의 세션퀄리티가 현저히 낮아서 확인해보니, 화면이 잘리고 특정 버튼이 안보인다는 것 을 확인할 수 있었고, 개선하였습니다. 2. 오래전 Travel 카테고리 고객이 예약을 완료한 겔럭시노트7 고객 을 추출하고 특정 안내메세지를 보냈습니다. (이유는 말하지 않았습니다 :)) 3. 특정 버전의 휴대폰을 사용하는 고객군에게 새로운 버전의 휴대폰을 알리는 광고를 노출하였습니다. 이러한 예시는, Google Analytics 360을 통한 User ID를 활용하거나, Google Ads를 함께 활용한 예이며, Audience – Mobile 레포트는 이런 방식으로 활용할 수 있습니다. 모바일 모델별 리포트로, 특정 기기(Samsung, Apple iPhone)에서 사이트가 잘 구동되는지 확인.
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Audience – Mobile: 방문자 디바이스 종류 및 시스템 이슈확인
Audience – Mobile: 방문자 디바이스 종류 및 시스템 이슈확인 Audience – Mobile 레포트는 보통 시스템 이슈를 파악하기 위해 사용되는 레포트 입니다. Rrimary Dimension을 Device Category로 설정 한 뒤, Secondary Dimension을 OS(Operating System)이나 Browser로 선택하면, 시스템이 문제가 있는지 확인 할 수 있다. 낮은 구매전환율, 체류시간, 페이지로드타임과 높은 이탈률을 보이는 환경(Device, OS, Browser)을 확인 한 뒤, 실제 그 환경으로 내 사이트를 접속 해 보면 화면이 깨지거나, 버튼이 안눌러지거나, 결제가 안되는 현상이 있을 가능성이 높다. 사람이 직접 테스트를 해보지 않아도 GA에서 이슈를 발견할 수 있기 때문에, 시간과 에너지르 절약할 수 있고, 광고 랜딩으로 사용되는 특정 이벤트 페이지(캠페인 페이지) 오픈시, 빠르게 이슈를 확인할 수 있다. 보통 3단계로 이슈를 확인할 수 있다. 1. 환경(Device, OS, Browser) 별 Session, Transaction, CVR%, BR%, Duration, Page Load Time 확인 2. 이슈환경 Segment 후, Behavior > Site Content > All pages or Landing Pages에서 이슈있는 페이지 확인 3. 해당 환경과 문제가 보이는 페이지로 직접 접속하여 어떤문제가 있는지 확인 및 수정 요청(개발느님..) 이렇게 Audience – Mobile 레포트를 통해 각 환경 별 이슈를 확인할 수 있습니다. 디바이스(데스크탑, 태블릿, 모바일) 별 유입, 체류시간, 이탈율, 구매횟수, 수익, 전환율 등 파악 가능. 접속 환경 별 이슈 파악 가능.
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Audience – New vs Returning: 신규, 기존 방문자 유입량 확인
Audience – New vs Returning: 신규, 기존 방문자 유입량 확인 신규방문자와 재방문자의 개념이며, 신규방문자는 어느 매체를 통해 유입하고, 어느 컨텐츠를 소비하고 이탈하는지, 재방문자는 어느 매체를 통해 유입하고, 몇번 방문하여 구매를 하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 신규방문자와 재방문자의 사이트 활동 패턴파악 후, 신규방문자와 재방문자 특성에 맞는 마케팅 전략 수립할 수 있습니다. Ex) 재방문의 전환률이 높은 경우, 신규 고객에게 추가쿠폰지급 등의 마케팅 전략 수립에 도움 보통 이 New vs Returning 레포트는 아래 3개에 사용됩니다. 1. 보고서: 신규유저, 재방 보고용 2. 리타겟팅: 신규유저이면서 재방문이 없는 유저 리타겟팅을 통한 재방문 유입 3. 매체 성과측정: 신규유저 유치에 효과적인 매체 확인 참고로, 신규유저의 기준은 브라우저라고 이해하시는게 편합니다. 한사람이 PC에서 크롬을 통해 접속 한 후, 익스플로러를 통해 다시 방문하면 New Visitor 2입니다.
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Audience – Geo_Location: 방문자 위치 확인
Audience – Geo_Location: 방문자 위치 확인 방문자 iP 기반 방문 위치 파악을 할 수 있으며, Continent > Country > City 레벨로 데이터를 확인할 수 있습니다. 글로벌 기업은 어느 국가가 내 비즈니스에 도움이 되는지 확인할 수 있고, 국내 기업은 어느 도시에서 내 브랜드를 많이 찾는지 확인할 수 있는 레포트입니다. 그리고 Language 레포트에 비해 추가적으로 할 수 있는것 들이 있습니다. 1. Bot 유입 확인. (체류시간이 1초 이하이면서, 이탈률이 90%이상인 City) 2. 지역에 따른 Page Load Time을 함께 보면 국가별 사이트 속도(세션퀄리티) 확인 가능.
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