GA360적용/가격/활용사례 공유. GA360 리셀러 플러스제로
Google Analytics 유료버전인 GA360을 이해하기 위해선, GA360이 무엇인지, 가격은 얼마인지, 타 업체는 어떻게 활용하고 있는지 알아야 합니다.
이번 글에선 GA360도입을 고려중이거나, GA360의 특징을 잘 모르시는분들이 GA360을 이해하고 사용할 수 있도록 GA360 적용방법, 가격, 실제 활용사례를 공유드릴 예정입니다.
글의 목차는 아래와 같습니다.
1. Google Analytics 360 Reseller 플러스제로 소개.
2. GA Standard vs GA360 특징, 가격/비용 및 적용방법
3. GA360을 써야하는 고객 + 활용사례
1. Google Analytics 360 Reseller 플러스제로 소개.
플러스제로(PLUS ZERO)는 Google Analytics 360을 제공할 수 있는 권한을 가진 GA360 Reseller이자,
- GA구축: 기업 맞춤 Google Analytics 및 A/B Test, 데이터 시각화 대시보드 구축 지원
- GA Training: 구축 된 GA와 A/B Test, 대시보드를 잘 활용할 수 있도록 기업 맞춤 교육 지원
- Performance Ads: 광고+GA 데이터 기반, 광고비용 절감 및 ROAS 최적화 환경 구축
- SEO(Search Engine Optimization검색엔진최적화): 핵심 키워드의 검색결과 상위노출 가이드
- CRO(Conversion Rate Optimization구매전환율 최적화): 고객이탈 최소화 및 고객경험 최적화
- CRM 솔루션: 데이터레이크(ADs+Behavior+CRM) 구축 및 개인화메세지(popup, sms, push..) 제공
등 구축/컨설팅/솔루션을 제공하는 데이터 마케팅 에이전시입니다.
즉, 데이터를 활용하여 할 수 있는 성과높은 마케팅활동만을 중심으로 구축/컨설팅 서비스를 제공합니다.
기본 베이스가 컨설팅이다 보니, GA360고객에겐 추가 비용 없이 GA구축과 함께, Training, Q&A, SEO, Ads, CRM솔루션을 제공하고 있으며, 이 데이터마케팅 서비스와 CRM솔루션이 플러스제로의 차별화가 되었습니다.
2. GA Standard vs GA360 특징 및 적용방법
GA standard와 GA360의 가장 큰 특징은 데이터 소유권과 비용이다.
데이터 소유권에 대해 이야기 하기 전, 알아야 할 GA 기본개념이 있습니다.
GA Standard는 '구글서버에 쌓인 내 사이트데이터'를 GA를 통해 view 하는 개념이고,
GA 360은 구글이 'GA360 고객에게 고유한 서버를 열어주고, 거기에 내 사이트 데이터를 쌓는것' 입니다.
이것을 이해 하면, 데이터 소유권을 이해하기 쉽습니다.
GA360은 rawdata를 다운받을 수 있기 때문에, GA와 Ads, CRM 등 다른 소스의 데이터와 맵핑할 수 있게 되고, 이것은 흔히 말하는 데이터웨어하우스, 데이터 레이크 등으로 사용할 수 있습니다.
궁극적으론 이 행동데이터와 고객데이터를 매칭하여 개인화 마케팅에 사용할 수 있게 되는 것 입니다.
고유 서버가 할당되기 때문에, 매우빠른 속도와 샘플링 이슈가 사라지는 것 도 큰 장점입니다.
(GA 로딩.. 속터지죠... GA360 한번 사용하면 다시 Standard로 못돌아갑니다 ㅎㅎ)
GA360은 보통 연간 1억 5000만원정도의 비용이 발생하는데, 그 비용만큼 GA360데이터를 잘 활용하는 업체는 드물기 때문에, 플러스제로가 데이터 기반 마케팅 최적화와 GA행동데이터+CRM데이터를 통합하여 개인화된 메세지를 보낼 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다.
불과 1~2년 전 까지만 해도, 샘플링 없는데이터, 빠른 데이터, User ID 데이터를 추출하는데 만족했던 고객들이, 데이터 마케팅이 성숙기에 접어들은 것인지, 데이터 '수집'이 아닌, '활용'에 집중을 하는 모습을 보이고 있습니다.
점진적으로 쿠키데이터가 사라짐에 따라, 1st Party 데이터를 활용하여 CDP(Customer Data Platform)를 구축하고 활용하는 고객이 늘어나는 것 을 채감하고 있습니다.
2014년부터 활동 해온, GA리셀러로서 이러한 성장. 변화는 너무나 긍정적이고 기쁜 현상입니다.
GA360리셀러로서, 가장 많이 접하는 질문Top3는, GA360 가격, 기능, 사용방법이다.
생각보다 매우 간단하다.
1. GA360 가격
- Hit기준이며, 보통 연간 1억 5천만원정도이며, 매달 1250만원정도 청구가 된다.
2. GA360 주요기능
- 샘플링, 빠른속도, GA데이터 BigQuery연동, DFP 등이 있다.
- 샘플링이 없기때문에, raw data 기반 레포팅, 데이터 추출, 쉬운 레포팅 가능.
- 일반 GA대비 빠른 속도로, 원하는데이터를 빠르게 추출하고 분석 가능.
- UserID(CRM과 Key값)를 포함안 raw data를 BigQuery와 연동가능하기때문에, CRM과 매칭하여 사용가능.
(물론, CRM과 BigQuery 데이터 1:1로 매칭, Segment, Batch, Message등 활용개발은 별도이다)
- DFA, DFP, SA360, DV360 등 다양한 솔루션과 함께 사용 가능.
3. 사용방법
- GA리셀러(플러스제로)에 GA360 사용요청 메일을 보내면, GA리셀러(플러스제로)에서 회신 한 견적서와 제공 서비스 확인 한 후, GA360계약 진행
- 플러스제로는 1주일 내 Google에게 계약한 고객의 계정을 GA Standard에서 GA360으로 업그레이드 요청
- 고객은 계약완료 1주일 이내 GA360을 사용 가능하며, 플러스제로로 매월 사용요금 지불
자세한 GA Standard vs GA360 차이점은 아래를 참조바랍니다.
3. GA360을 써야하는 고객+ 활용사례
GA360 전환 요청이 오는 고객의 니즈는 크게 2가지로 나뉩니다.
1. 자사 행동데이터 수집: GA 행동데이터를 자사 데이터와 통합하여 고객행동패턴 분석
2. 개인화 마케팅: 유저가 특정 행동을 한 경우, 문자, 메일, 푸시, 광고를 보내기 위한 데이터 소스
플러스제로는 아래 이미지와 같이 이 1,2번 니즈에 대한 정형화된 솔루션을 제공합니다.
1. 자사 행동데이터 수집:행동데이터+고객정보(GA360+CRM) 뿐 아니라, 광고데이터+행동데이터(Ads+GA360)솔루션을 제공하고있습니다.
아래 이미지처럼 별도 개발작업 없이, Ads 계정 공유만으로 가능한 Ads+GA 데이터 매칭을 할 수 있고,
데이터를 시각화 할 수 있습니다.
아래 이미지처럼, 데이터스튜디오에서 광고비용대비 매출 성과를 본다는것 은, 매일 반복되는 엑셀 레포팅과 분석시간을 획기적으로 줄일 수 있다는 것입니다.
2. 개인화 마케팅: 플러스제로는 기존 Salesforce와 같은 대규모 개발작업과 비용이 발생하는 것 을 부담스러워 하는 고객을 위해 GA360 고객에게는 아래 이미지와 같이, 특정 조건을 달성한 고객(Target Audience)에게 일정 시간(Batch)마다 이메일, 문자, 카카오, 푸시 등 개인화 된 메세지를 전달하는 솔루션 Live Insight를 함께 제공하고 있습니다.
GA360 데이터가 담긴 BigQuery를 Live Insight에 연동하고, 고객정보데이터를 엑셀형태로 업로드하면 자동으로 행동데이터와 고객정보가 매칭됩니다 :)
BigQuery데이터, Ads, CRM 데이터가 매칭되어, 유저를 식별하고, 메세지를 보낼 수 있는 LIVE Insight(GA360고객만 사용가능, 별도 CRM 매칭을 위한 개발작업 없이 엑셀 형태로 CRM 데이터 업로드&매칭)
추가적으로, BigQuery활용을 어려워 하는 고객을 위한 Query Generator와, 만들어진 Query(Target Audience)에게 일정시간마다 메세지를 보내는 Queried (이미지 클릭하시면 크게보실 수 있습니다)를 함께 제공합니다.
쓰다보니 3시간이 지났네요, 최대한 간단히 쓴다고 썼는데, 길어져버렸습니다.
이 글이 GA360 특징과 활용에 대한 이해를 높이고, GA360도입에 도움이 되었으면 좋겠네요! :)
GA360이 나온지 벌써 8년이 넘었고, 이제서야 고객들이 GA행동데이터를 Ads와 CRM과 통합하여 개인화 마케팅에 활용하고자 하는 니즈를 느끼고, 실행하는 단계에 온 것 같아 기분이 매우 좋습니다.
만약 GA360을 사용하여 개인화 된 마케팅활동을 할 생각이 있다면, 이미 솔루션이 구현 된 플러스제로로 연락주세요 :)
GA360 활용사례, 가격, 솔루션에 대한 내용을 공유드리겠습니다.
감사합니다.
플러스제로
[빅쿼리] BigQuery커뮤니티입니다. BigQuery관련 정보를 공유 해 주세요! 안녕하세요. 이번 글에서는 지난번에 이어서 session_traffic_source_last_click에 어떠한 값들이 있는지 확인을 해볼건데요. session_traffic_source_last_click에는 크게 2가지의 지표가 있다고 보시면됩니다. manual_campaign과 google_ads_campaign 이죠. google_ads_campaign에 대해서 먼저 설명하자면 지난 번 글에서 설명드린 것처럼 구글애즈에서 오토태깅한 값에 대해서 확인할 수 있는 컬럼 값들이에요. 한번 어떤 값들이 있는지 확인해볼까요? 위 사진에서 보이는 것처럼 customer_id와 account_name 그리고 campaign, ad_group에 관한 전반적인 값들을 확인할 수 있죠. 조금 더 활용을 하게된다면 여기서 추출한 데이터를 통해서 Google Ads API를 통해 구글애즈에 관한 더 자세한 데이터까지 확인을 할 수 있겠죠? 하지만 이번 시리즈에서는 GA4에 관한 글이므로 Google Ads에 대해서는 크게 다루지 않고 이정도까지만 말씀드리고 넘어가도록 하겠습니다. 여기서 저희가 확인할 값은 campaign_name 인데요. 이 값은 이전 글에서 봤던 "Session campaign" , 즉 utm에 입력한 campaign값이 아닌 내가 실제로 구글애즈에서 실행했던 camapign 값을 확인할 수 있습니다. 광고성과를 확인하고 싶을 때 좋겠죠? 이번 글에서는 session_traffic_source_last_click의 google_ads_camapign에 대해서 확인해봤습니다. 다음 글에서는 manual_campaign에 대해서 확인해보도록 하겠습니다.
[빅쿼리] BigQuery커뮤니티입니다. BigQuery관련 정보를 공유 해 주세요! Google Analytics4는 BigQuery에 2024년 7월17일부터 빅쿼리에 새로운 컬럼을 추가했습니다. session_traffic_source_last_click 인데요. 이번 글에서는 해당 값을 사용하게되면 어떤 부분에서 좋은 변화가 있었는지 알아보려고합니다. 이 업데이트로 인해 기존에는 세션 범위의 트래픽 소스 정보를 기존보다 더 쉽고 정확하게 추출 할 수 있게되었습니다. 해당 값들을 보기 전에 ga4에 있는 세션범위 트래픽정보부터 확인해보겠습니다. GA4 탐색 분석에 가서 확인을 해보면 아래처럼 "manual" 이라는 것이 포함된 트래픽 디멘션과 포함되지 않은 디멘션, 2개의 종류로 구분됩니다. 해당 디멘션을 쉽게 설명하자면 manual이 포함된 디멘션은 사용자가 유입될 때 들어온 페이지의 url에 있는 utm값들을 확인할 수 있는 값 이고, manual이 포함되지 않은 디멘션은 utm이 붙어 있어도 광고플랫폼에서 오토태깅된 값들을 우선적으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어 utm에 있는 소스 / 매체 값은 "youtube / display" 이였지만, 실제로 구글애즈에서 오토태깅된 소스 / 매체 값은 "google / cpc" 일 경우 위 사진처럼 보일 수 있는 것이죠. 이것에 대해서 설명을 드리는 이유는 기존 빅쿼리에서는 구글애즈에서 오토태깅된 캠페인이름 같은 값을 빅쿼리에서는 확인할 수 없고 오로지 utm에서 수집된 값만 확인할 수 있었는데요. 이제는 session_traffic_source_last_click에 구글애즈에 관한 값들이 추가가 되면서 ga4와 동일하게 값을 확인할 수 있습니다. 이번 글에서는 session_traffic_source_last_click을 사용하게되면서 좋아진 부분들에 대해 알아보았는데, 다음 글에서는 session_traffic_source_last_click에는 무슨 값들이 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 감사합니다.
최근 GA4 빅쿼리에 신규 세션 컬럼이 생겼습니다. [session_traffic_source_last_click] 컬럼인데요 기존 존재하던 [collected_traffic_source]와의 차이를 알아보겠습니다. 기존 collected_traffic_source는 현재 접속한 세션의 source(소스)와 medium(매체)정보를 보유하고 있었습니다. 그러다보니 GA4 리포트와 같이 Last Click Source / Medium은 확인을 할 수 없어 직접 복잡한 쿼리를 이용해 데이터를 추출하고 있었는데요 기존 collected_traffic_source와 신규 session_traffic_source_last_click 이번에 새로 생긴 [session_traffic_source_last_click] 컬럼에서 Last Click Source / Medium에 대한 정보를 제공하게 됐습니다. 더 흥미로운 부분은 UA에서도 제공하지 않았던 Google Ads(구글 애즈)데이터를 함께 제공한다는 것 입니다. 따라서 GA4 빅쿼리를 이용해서 구글 애즈 데이터를 분석하거나 대시보드를 제작 혹은 애즈 API를 통한 확장을 고민할 수 있게 됐습니다. 하지만 주의할점은 최근 패치된 기능인 만큼 7월 중순부터의 데이터만 확인이 가능하다는 것 입니다. 따라서 그 전 데이터는 쿼리를 통해 직접 추출해야하는 불편함이 있습니다. 만약 7월 중순 이전 데이터가 필요하다면 플러스제로에 문의해주세요 :)
안녕하세요, 빅 쿼리 쿼리문 실습한 내용을 정리해보도록 하겠습니다. 틀린 부분이 있어도 양해부탁드리고 잘 알려주시면 감사하겠습니다. 쿼리문을 이용하여 아이템 id, 아이템 이름, 아이템 브랜드, 아이템 옵션, 아이템 카테고리, 가격, 해당 아이템이 팔린 총 개수, 해당 아이템으로 얻은 총 수익을 구해보겠습니다. 해당 실습에서 사용한 테이블은 구글에서 제공하는 실습용 더미 테이블입니다. 해당하는 쿼리문은 이것인데요, 쿼리를 하나씩 살펴보겠습니다. 우선 select 문에 결과 테이블에서 확인하고 싶은 정보를 가진 필드 이름을 넣습니다. 여기서 입력한 필드 이름은 각각 앞서 말한 우리가 구하고자 하는 정보의 컬럼명입니다. 각 필드 이름이 무슨 요소를 나타내는지는 빅쿼리 스키마 구조 도움말에서 확인할 수 있습니다. (링크 참조) https://support.google.com/analytics/answer/7029846?hl=ko&ref_topic=9359001&sjid=2127074285611473672-AP#zippy=%2Citems 또한 집계함수 sum을 사용하였는데요, 해당 함수는 필드의 총합을 구해서 나타내는 함수입니다. 위의 쿼리에서는 quantity와 item_revenue의 총합을 나타내고 있습니다. 다음은 from 문입니다. 무슨 테이블에서 이 요소들을 select 하여 보일것인지 명시하는것인데요. 여기서 사용한 unnest() 함수는 ARRAY 를 일련의 행으로 변환하는 함수입니다. 이를 평면화라고 부릅니다. 평면화를 통해 배열화 되어있는 필드에 접근할수 있게 됩니다. 그 다음은 where 문입니다. 조건을 걸어 해당 조건에 맞는 결과만 볼수 있도록 하는 역할입니다. and / or 을 사용할수 있습니다. 한가지 유의하여야 하는 것은 'null일 경우', 혹은 'null이 아닐 경우'를 조건으로 사용하고 싶다면 =, != 연산자가 아니라 is null, is not null을 사용하여야 한다는 것입니다. 위의 쿼리에서는 이벤트 이름이 'purchase'이고 아이템 id가 null 과 not set이 아닐 경우의 결과를 보려하고 있습니다. 다음은 group by 절입니다. select 문에서 집계함수 sum을 사용하였는데요, 집계함수를 사용하려면 반드시 group by 절을 사용해주어야합니다. 집계함수를 무엇을 기준으로 사용하는지 명시해주는 역할을 하기
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