[성공사례 3rd Party Data] 한국 광고 데이터와 구글애널리틱스 데이터 병합 프로젝트 플러스제로의 클라이언트를 대상으로 성공적으로 광고 데이터(Naver, Facebook, Kakao, Google Ads)와 Google Analytics 데이터 병합 및 시각화 대시보드를 제공합니다. 과거 광고 따로, GA 따로 엑셀로 받고 합치는 중간과정을 없애고, Ads와 GA가 매칭 된 데이터가 매일 자동 업데이트 되는 대시보드를 통해, 레포팅, 성과분석 및 최적화를 자동화 하였습니다. 간단히 설명드리자면, 네이버, 카카오, 페이스북, 구글 등 대표 광고플랫폼에서 빅쿼리(BigQuery)로 데이터를 매일 자동으로 송출하는 환경을 만든 뒤, 구글 애널리틱스 데이터와 빅쿼리(BigQuery)데이터를 시각화 대시보드 툴인 구글 데이터스튜디오(DataStudio)와 연동하여 시각화 하는 것 입니다. 광고 데이터를 불러오는것 은 크게 어려운 일은 아니지만, 매일 자동으로 불러오고, 구글 애널리틱스의 지표와 매칭시키는 과정은 개발, 서버, 광고, 구글애널리틱스 지식이 있는 인력이 협업을 해야하는것이 문제 였으며, 플러스제로는 이를 해결할 수 있는 솔루션을 구축하였습니다. Project Objective 한국에서 사용되는 대표적인 디지털 광고 플랫폼으로 네이버, 카카오, 페이스북, 구글로 꼽을 수 있습니다. Google Analytics는 Google Ads(Google AdWords)와 같은 GMP이기 때문에 아주 쉽게 연동 되지만, 다른 플랫폼들은 Google Analytics와의 자동 연동이 지원되지 않아 많은 분들이 불편함을 겪고 있습니다. 저희 클라이언트는 당시에 활발하게 다양한 광고를 운영 중에 있었고, 각기 다른 플랫폼에서 매일 데이터를 수동으로 끌어와 한 곳에 모아 데이터를 합쳐야만 했습니다. 또, 심지어 이 광고 데이터들은 Google Analytics와 연동이 되지 않기 때문에 CPC / CTR / 간단한 Conversion 관련 Metric들로만 데이터를 분석하는 상황이었습니다. How PlusZero Handled It? PlusZero는 이 문제를 해결하기 위해 한국의 3대 매체인 네이버 / 페이스북 / 카카오 API를 활용하여 모든 퍼포먼스 데이터를 매일 자동으로 추출하여 BigQuery와 Google Analytics에 업로드하는 솔루션을 개발했습니다. 또한, 닐슨에서 제공하는 TV 시청률과 네이버의 실제 키워드 검색량 데이터 또한 광고 데이터와 병합하여, 트렌드에 따른 자신의 광고 성과를 아주 직관적이게 확인할 수 있도록 만들었습니다. 모든 광고가 “직접 전환”에만 영향을 미치지 않습니다. 대표적인 예시로 Display 광고는 “간접 전환” 데이터를 함께 보는 것이 중요합니다. 그래서 PlusZero는 Assist Conversion 데이터도 Google Analytics Reporting API를 통해 추출하여 광고 성과와 함께 확인하실 수 있도록 했습니다. 병합된 모든 데이터를 Database에 저장해드리는 것뿐만이 아니라, 보기 쉽게 Google DataStudio로 시각화를 하여 회사 모든 구성원들이 한 눈에 퍼포먼스를 파악할 수 있도록 만들었습니다. MAPPED 보러가기 이 광고와 구글애널리틱스 데이터를 시각화하여, 한눈에 광고성과를 파악하여, 성과가 낮은 광고, 캠페인, 키워드를 줄이고, 성과가 높은 광고를 확장하여, 광고비용을 줄이고 매출을 극대화 할 수 있는 환경이 조성되었습니다. Project Outcome PlusZero는 성공적으로 광고 운영과 데이터 분석에 꼭 필요한 데이터를 수집하고 병합할 수 있었습니다. 광고 성과 데이터, Assist Conversion, 산업 Trend 등 수 많은 데이터들이 Google Analytics와 합쳐져 클라이언트에게 쉬우면서 풍부한 데이터 시각화 대시보드를 전달할 수 있었습니다.
[성공사례 Measurement Protocol] Offline 데이터 병합을 통한 GA 매출정확도 99%달성 PlusZero는 국내 최대 규모를 자랑하는 E-Commerce 클라이언트 웹사이트 구축을 담당하였고, 그 이커머스 업체의 목표인 구글 애널리틱스(GA. Google Analytics)의 매출데이터와 내부 실제 매출정확도 100% 일치 프로젝트를 진행하였습니다. 구글 애널리틱스의 Measurement Protocol 을 통해 실제 결제시, 구글애널리틱스로 결제데이터를 송출해주고, 환불 역시 Measurement Protocol을 통해 구글애널리틱스의 Refund 데이터를 송출하여 실제 매출과 99%일치하게 되었습니다. Project Objective 한국은 특히 3rd Party Payment Gateway가 많은 나라입니다. 대표적으로 네이버 페이 / 카카오 페이 / 무통장 입금 등이 있습니다. 이 중, 무통장 입금과 같이 Offline에서도 결제할 수 있으면서 자동 취소율이 높은 결제수단은 Google Analytics로 정확하게 수집하기가 어렵습니다. 하지만, 저희 클라이언트는 GMP를 도입함과 동시에 거의 모든 내부 보고를 Google Analytics로 대체하기를 희망했습니다. 때문에 정확한 매출 데이터가 필수적으로 필요했습니다. How PlusZero Handled It? PlusZero는 정확한 매출 데이터 수집을 위해 Measurement Protocol을 사용하기로 했습니다. 저희는 저희 클라이언트 웹사이트에서 사용하는 3rd Party Payment Gateway들의 API를 활용하여, “실결제”가 완료 될 경우에만 Google Analytics로 매출 데이터를 보내주는 API를 개발했습니다. 환불 같은 경우에는 Google Analytics Management API의 Custom Upload를 활용하여, 전화 취소 혹은 대면 취소와 같은 Google Analytics로 잡을 수 없는 환불 데이터까지 Google Analytics에 업로드 시켜 데이터 정확도를 향상시켰습니다. 다만, 이 이커머스 업체는, 별도 개발조직과 서버를 가지고 있었기 때문에, 결제에 대한 데이터를 구글애널리틱스로 송출 해 줄 수 있는 환경이었습니다. 구글 애널리틱스에서 매출 정확도를 100% 일치하기 위해선, 결제와 환불 정보를 직접 처리할 수 있는 개발자와 환경 조성이 선행되어야 합니다. Project Outcome PlusZero는 성공적으로 매출 데이터 정확도를 약 10% 가량 향상시킬 수 있었습니다. 이전에 dataLayer를 사용하여 데이터를 수집했을 때 클라이언트의 매출과 PlusZero가 수집한 Google Analytics 매출 데이터 정확도가 약 89%였으며, 현재 데이터 정확도는 약 99%입니다. 그 결과, 클라이언트는 모든 내부 보고를 Google Analytics 데이터로 대체할 수 있었고, 정확한 데이터를 기반으로 마케팅 활동을 이어 나가고 있습니다.
HQ 중앙관리를 위한 글로벌 기업 데이터 통합 구축 및 관리 국가 별 구조화 된 데이터 수집 및 HQ 통합관리 환경 조성 Project Objective 다양한 국가에서 진행되고 있는 비즈니스의 현황을 한눈에 파악하고, 국가간 벤치마킹을 할 수 있는 환경 조성 HQ에서 각 채널 별 우수한 KPI를 달성한 국가의 마케팅 전략을 파악하고 정리하여 타국가에 공유 How PlusZero Handled It? PlusZero는 모든 국가의 Google Analytics 셋팅과 KPI를 동일하게 진행하고, DataStudio를 통해 한곳에서 모든 국가의 KPI를 확인할 수 있는 환경을 조성하였습니다. 매달 각 국가별 이슈와 개선점을 정리하여 HQ 담당자에게 전달하고, 개선이 시급한 국가 마케팅 담당자에게 개선 가이드를 제공하여 모든 국가의 마케팅 상향 평준화 달성
UX 최적화를 위한 하이브리드 어플리케이션 A/B Test 환경 구축 App Store 업데이트 및 Publish 없이 자유로운 APP A/B Test 환경구축 Project Objective 어플리케이션은 App Store가 A/B Test 활성화에 큰 걸림돌입니다. Remote Config는 어플리케이션의 특정 부분을 선택하여 그 값을 자유롭게 바꾸는 데 제한이 없었지만, “새로운” 화면 혹은 부분을 선택하게 되면 어플리케이션 업데이트 및 App Store Publish가 필요합니다. 잦은 어플리케이션 업데이트는 유저들에게 불편한 경험으로 이어질 수 있습니다. How PlusZero Handled It? PlusZero는 이 문제를 해결하기 위해 최초 1회 업데이트 이후 별도 퍼블리시 없이, 모든 스크린에 A/B Test가 가능한 PlusZero Remote Config Module를 개발하였습니다. App 고객경험 최적화가 필요한 고객은 최소한의 퍼블리시만으로 제약없는 UX개선 A/B Test를 진행할수 있게 되었습니다.
Google Analytics Ecommerce Data 정확도 99% Measurement Protocol을 통한 실 결제 데이터 기반 결제 데이터 수집 Project Objective 한국은 3rd Party Payment Gateway가 많은 나라입니다. 대표적으로 네이버 페이 / 카카오 페이 / 무통장 입금 등, Offline에서 결제하거나 취소율이 높은 결제수단은 Google Analytics로 정확하게 수집하기가 어렵습니다. 저희 클라이언트는 GMP를 도입함과 동시에 모든 내부 보고를 Google Analytics로 대체하기를 희망했습니다. 때문에 정확한 매출 데이터가 필수적으로 필요했습니다. How PlusZero Handled It? PlusZero는 정확한 매출 데이터 수집을 위해 Measurement Protocol을 사용하기로 했습니다. 저희는 저희 클라이언트 웹사이트에서 사용하는 3rd Party Payment Gateway들의 API를 활용하여, “실결제”와 “환불”이 완료 될 경우 Google Analytics로 매출 데이터를 보내주는 API를 개발하여 99%의 매출 정확도를 기록했습니다.
WEB+APP+CRM 데이터 통합(data warehouse) 및 시각화 대시보드 구축 Project Objective APP은 Google Firebase 기반 데이터를 수집하고, WEB은 Google Tag Manager와 Google Analytics를 사용, 회원정보는 각 CRM 솔루션에서 데이터가 수집됩니다. 우리의 고객은 App, Web, CRM 데이터를 한곳에 통합하고, 이 데이터를 시각화 하고싶었습니다. How PlusZero Handled It? PlusZero는 Firebase와 Google Analytics를 WEB APP Property[GA4]에 연동하여 APP+WEB 데이터를 BigQuery에 보낸 뒤, CRM 역시 BigQuery에 넣어 전처리 및 매칭하는 프로젝트를 진행하였고, 이 APP+WEB+CRM 통합 데이터 기반 비즈니스 현황 시각화 프로젝트를 진행하였습니다.
CaseStudyGA360 & Query생성기& Audience Batch
CaseStudy GA360 & CRM & AdsRe-Targeting
광고, CRM, GA 데이터 레이크 구축 및 시각화 데이터 레이크를 통해 모든 데이터 통합 및 시각화를 통한 데이터 활용 환경구축
Customization – Custom Reports: 원하는 보고서 제작 GA에서 제공하는 레포트 이외에, 필요한 데이터(Dimension, Metric)를 모을 수 있는 레포트 입니다. 매체, 디바이스, 캠페인별 성과를 보는 등, 3개 이상의 Dimension이 필요한 경우 Custom Report를 사용합니다. 또한, 정기적으로 필요한 데이터를 쉽게 추출하기위한 용도로도 많이 사용됩니다. 커스텀레포트를 만드는 가장 쉬운 방법은, GA에서 제공하는 레포트의 우측 상단의 Edit을 누르면 생성되는 커스텀 레포트의 Dimension과 Metric을 추가/삭제를 하여 사용하는것 을 권장합니다. 커스텀레포트는 Filter 기능이 있기때문에, 특정 데이터 소스만 확인할 수 있다. 예를들어, 자연검색을 통한 유입만 확인하고자 할땐, Filter >(includ) Default Channel Grouping > (exact)Organic Search를 셋팅하면, Organic Search를 통해 유입한 데이터만 확인할 수 있습니다. 이렇게, 커스텀레포트는 자신이 원하는 데이터를 여러가지 Dimension과 Metric을 조합하여 쓸 수 있기 때문에, 매우 자주 사용되는 레포트입니다. 다만, 시각화 대시보드 툴 DataStudio가 나오면서, 사용빈도가 낮아졌지만, 아직 많이 사용되고 있고, 재미있는 레포트 입니다.
Conversions – Path Length 보고서: 구매까지 경유채널 수 확인 상품을 구매하기까지 몇번의 유입이 있었는지를 확인하는 레포트 입니다. Top Conversion Path와 비슷한 레포트며, 저는 Path Length보다 Top Conversion Path 레포트를 선호합니다. 몇번 들어왔을때 가장 높은 전환을 보이는지도 중요하지만, Assist(First Interaction)에 좋은 채널과 Conversion(Last Interaction)에 좋은 채널을 확인하고, 그에 맞는 마케팅 전략을 수립하는게 더 중요하다고 생각하기 때문에, Path Length보다 Top Conversion Path 레포트를 선호합니다. 다만 Path Length 레포트는 직관적으로 몇번정도 유입한 유저가 구매를 하는지 현황파악에 도움을 주며, 리타겟팅 기간설정에 참고자료로 사용합니다. 이 레포트를 볼때 가장먼저 확인해야 할 항목은 좌측상단에 있는 Conversion에서 1가지의 Goal을 선택해야 그 Goal 달성까지 몇번의 유입이 있는지 확인할 수 있습니다. 여러가지 Goal을 선택하면, Goal 이 섞이기 때문에, 성과측정이 어려워 집니다. 구매까지 얼마나 많은 채널을 경유했는지 보여주는 보고서. 경유한 수에 따라 전환을 증가시키기 위한 전략 수립에 도움
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.
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.
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 :)
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
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.
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
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
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.
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