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구글애널리틱스
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CaseStudy APP + WEB + CRM 시각화
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.
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CaseStudyGA360 & Query생성기& Audience Batch
CaseStudyGA360 & Query생성기& Audience Batch
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CaseStudy GA360 & CRM & AdsRe-Targeting
CaseStudy GA360 & CRM & AdsRe-Targeting
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CaseStudyData Lake & VisualizationAds + CRM + GA
광고, CRM, GA 데이터 레이크 구축 및 시각화 데이터 레이크를 통해 모든 데이터 통합 및 시각화를 통한 데이터 활용 환경구축
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Customization – Custom Reports: 원하는 보고서 제작
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.
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Conversions – Path Length 보고서: 구매까지 경유채널 수 확인
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
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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.