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)
Audience – Geo_Language: 방문자 사용언어 확인 이 Audience – Geo_Language 레포트는 보통 글로벌 서비스를 제공하는 기업들이 어떤 국가에서 어떤 언어를 쓰는유저가 상품을 구매하는지 확인하기 위해 사용한다. Location과 Language를 함께 보는 이유는 같은 지역에서도 언어가 다른 경우가 많기 때문이다. 예를들어 한국의 대형 화장품 회사는 이 레포트를 통해 한국에 거주하는 중국인이 유입량은 적지만 매우 높은 구매율과 판매량이 높다는것 을 확인한 뒤, 한국 거주 중국인을 위한 상품을 만들고, 타겟팅하여 높은 판매량을 기록했다. 추가로, 한국에 거주하는 미국인보다 영국인이 더 높은 구매전환율을 보이는것 처럼, Location과 Language는 함께 봐야하는 지표이다. 혹시, Language 레포트를 잘 쓸 수 있는 Tip이 있다면 댓글 남겨주세요 :)
Google Analytics - Audience – Interest: 방문자 확인 내 사이트에 유입하는 유저가 영화광, 만화광 등 어떤 스타일의 유저인지를 알려주는 Affinity Category. Google Ads 광고 집행 시 타겟팅 가능. 음... 나는 안쓴다.. 광고 타겟팅에 활용할 수 있긴한데, 굳이.. 음.. 이 레포트를 통해 뭔가 인사이트를 얻었다고 보고하지 말았으면 해서 글을 씁니다. 유저에 대한 인사이트를 뽑기위해선, Demographics레포트를 활용하는것 을 권장합니다.
[Google Analytics] 구글애널리틱스 커뮤니티입니다. 구글애널리틱스관련 정보를 공유 해 주세요! Audience – Demographic: 고객타입 별 Age / Gender 확인 내 비즈니스에 관심이 있는 고객군과 관심이 없는 고객군, 내 상품을 구매하는 고객과 구매하지 않는고객, 나아가 특정 상품이나 컨텐츠에 관심이 많은 고객을 확인할 수 있는 레포트 입니다. 아래 이미지처럼 Segment 별 연령/성별 데이터를 제공하기 때문에, 마케팅 전략수립 및 컨텐츠 기획, 소재 제작에 힌트를 얻을 수 있습니다. Audience - Demographic - Overview 레포트를 사용할 땐 3단계를 거쳐 의미있는 정보를 확인할 수 있습니다. 1. 타겟고객 확인: 내 사이트에 유입되는 유저의 연령/성별 확인 가능 2. 잠재고객 확인: 구매량을 늘릴 수 있는 고객층 확인 가능 (전체유입 vs 구매유입 을 통해 연령/성별 별 전환율확인) 3. 상품/컨텐츠/매체 성과측정: 성별/연령별 좋아하는 상품, 컨텐츠를 확인하고 매체 타겟팅 전략수립 가능. Segment 별 연령/성별 데이터 확인 잠재고객 확인 예시(유입량은 적지만, 전환율이 높은 35-44 남성고객의 유입량 확대) Demographic 레포트를 통해, 현재 내 사이트에 어떤 유저들이 들어오는지, 앞으로 어떤 상품을 어떤 유저에게 타겟팅 해야 내 비즈니스에 도움이 되는지, 확인할 수 있습니다. - 플러스제로
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자세한 설명 감사합니다. 가중치를 어떻게 두냐에 따라 다양하게 해석할 수 있겠네요