구글 애널리틱스 – Measurement Protocol을 활용한 정확한 매출 데이터 수집
1. 서론
GA나 GTM을 다뤄봤다면 Measurement Protocol(MP)라는 용어에 대해서 한번쯤은 들어본 적 있을 것이다. Measurement Protocol이 개발쪽 영역과 가깝기 때문에 되게 어렵다고 인식이 되어 있는 것 같다.
하지만, 사실 조금만 뜯어보면 그렇게 어려운 내용은 아니다. 물론 Measurement Protocol 개발을 직접 모두 다 진행해야 한다면 조금 상황이 다르겠지만, 마케터들은 거기까지 알 필요는 없다고 생각한다.
이번 글을 통해서 “마케터” 입장에서 알고 있어야 하는 MP 지식에 대해서 설명해보겠다.
한국에는 아주 특별한 결제 수단이 있다. 바로, “무통장 입금”이다. 이 결제 수단은 Google Analytics의 매출 정확도를 포기할 수 밖에 없게 만드는 불편한 존재이기도 하다. 그렇기 때문에 많은 한국 GTM 유저들은 무통장 입금을 그냥 단순하게 “버튼 클릭”을 기준으로 잡는 경우가 대다수라고 들었다.
하지만, Measurement Protocol와 개발자의 도움만 있으면 무통장 입금 뿐만이 아니라 다른 결제수단까지 완벽하게 처리할 수 있다. 자랑 한번 하자면, 필자는 과거에 Measurement Protocol를 통해 GA 매출 정확도를 98%까지 올려본 경험이 있다.
서론이 길었다. 한번 그 대단한 Measurement Protocol에 대해서 알아보자.
2. Measurement Protocol?
Measurement Protocol은 Raw Data를 GA에 직접 전송하기 위해 지켜야 하는 하나의 약속이다. 물론, 이렇게 정의만 딱 내려주고 끝내 버리면 마케터 분들은 이걸 절대 이해하지 못할 것이다.
자, 한번 깊게 파보자. 아마 이 글을 읽고 있다면 대부분이 적어도 한번쯤은 GA나 GTM을 사용해본 경험은 있을 것이다. GA 하드코딩으로 데이터를 수집하던, GTM으로 수집하던 gtag로 수집을 하던, 그 어떤 방법으로 수집을 하던 모든 데이터는 Measurement Protocol 형태(HTTP Request, 추후 더 설명)로 GA에 보내진다.
예시를 들어보겠다. 설명하기 편하게 여러분들이 GTM으로 어떤 페이지에 페이지뷰 태그를 설정했다고 하자. 자 그리고 그 설정된 웹사이트에 들어가보자. 그런 다음에 개발자 도구를 실행시키고, “Network” 탭을 누른다. 네트워크 창에 보면 좌측 상단에 조그맣게 검색창이 보일 것이다. 거기에 “/collect”를 쳐보자.
<개발자 도구 -> Network -> /collect 검색>
검색 결과가 여러 개가 나올 수 있다. 당황하지 말고 “Request URL”이라고 나온 부분의 값이 “https://www.google-analytics.com/collect?” 이렇게 적혀 있는 걸 클릭해보자.
결론부터 말해주자면, 그게 바로 여러분들이 설정한 GTM 태그가 GA에서 인식할 수 있는 데이터로 변형되어 넘어가는 결과 값이다.
“엥? 무슨 알아보지도 못하는 문자들로 가득한데.. 이게 무슨 말이야?” 라는 생각이 들 수도 있다.
하지만, 네트워크 창에서 조금만 스크롤을 내려보면, “Query String Parameters”라는 부분이 있을 것이다.
이 파라미터 값들을 확인해보면, 우리와 조금 친숙한 값들이 몇 개 보인다. 예를 들어서 “pageview”, “page path”, “page title” 등을 이곳에서 확인할 수 있다.
그렇다, 이 Query String Parameter가 여러분이 설정한 태그의 결과물이며, 페이지뷰 태그는 아래와 같은 값들을 페이지 조회와 동시에 같이 수집한다.
<Query String Parameters 예시>
Query Parameter들을 뜯어보자. GTM을 통해 우리는 단순히 페이지 조회 태그만 만들었지만, 실제로 Google Analytics에서 수집하는 값은 페이지 조회를 포함한 추가적인 값(우리의 의도와 상관없이)들을 같이 수집하는 것을 알 수 있다.
예를 들면 Screen Resolution이나 Client ID 등이 있겠다. 이렇기 때문에 나는 GTM이 참 편리하고 좋다.
이 글과는 논외의 이야기지만, 이 값들을 유심히 보고 기억해두는 것을 추천한다. 나중에 GA에 Secondary Dimension이나 Custom Report의 Flat Table로 데이터를 볼 때 어떤 데이터들이 동시에 수집이 되는 지 인지하고 있으면 분석의 다양성에 큰 도움이 될 것이다.
자, 이제 우리는 GA가 모든 데이터를 Measurement Protocol형태로 수집한다는 것을 알아냈다. 즉, 이 뜻은 우리도 우리가 원하는 데이터를 Measurement Protocol형태로만 GA에 보낼 수 있다는 뜻이다. 이게 일반적으로 이야기하는 Measurement Protocol 활용 방법이다.
3. 측정 프로토콜(Measurement Protocol) 심화
필자는 측정 프로토콜이 약속이라고 정의했었다. 그럼 Measurement Protocol는 왜 약속인가?
GA 서버에 Measurement Protocol형태로 Raw Data를 보내려면 구글에서 요구한 포맷에 맞추어 HTTP Request를 보내야 하기 때문이다.
쉽게 이야기 하면, 구글이“너희들 GA에 데이터 Measurement Protocol로 보내고 싶으면, 우리가 말한 포맷에 맞춰서 보내! 그럼 그 데이터 받아줄게” 라고 약속한 것이라 생각하면 편하다. dataLayer를 써서 구글이 제공한 Enhanced E-Commerce 템플릿에 맞추어 매출 데이터를 수집하는 것과 동일하다고 볼 수 있겠다.
Measurement Protocol을 사용해서 GA에 데이터를 전송할 땐 총 3가지 삼위일체 조건이 만족이 되어야 하는데, 이는 User Agent, Transport, Payload Data로 구성된다.
4. User Agent
User Agent는 브라우저가 자신의 정보를 나타내는 주민등록증? 과 같은 존재라고 보면 된다. 참고로 Google Analytics는 이 User Agent값을 통해서 Device / Browser / OS 등의 리포트와 데이터를 결정 짓는다. 따라서, Measurement Protocol로 데이터를 보내주려면 현재 활성화된 유저의 사용자 에이전트를 추출하여 사용해야 한다.
웹페이지에서 자신의 User Agent값 확인 하는 방법은 개발자 도구에서 “window.navigator.userAgent”라고 치면 된다.
<User Agent값 출력하는 방법 예시>
이 User Agent 값은 아마 마케터인 우리가 정확하게 알아들을 수 있는 정보는 아니긴 하지만, 어쨌든 개발자 분들께 “Measurement Protocol 호출할 때 User Agent 값도 같이 넣어 주셔야 합니다!” 라고 말씀드리면 잘 알아들을 것이다.
참고로 쉽게 하고 싶어서Random User Agent값으로 마구잡이로 채워 넣고 Measurement Protocol 전송하면 대참사가 일어날 수도 있다. 물론 여러분들이 Device / OS / Browser Report를 포기한다면 뭐.. 큰 상관은 없겠지만
5. Transport
Transport는 GA에 데이터를 보내는 위치와 방법을 의미한다. 원래 사실 여기서 HTTP Method의 5가지 방법과 URL Endpoint 개념을 설명할까 고민했지만, 오히려 혼란만 야기할 것 같아서 과감하게 스킵한다.
그냥 우리는 개발자님께 “HTTP Request POST” 형태로 호출 넣어 주시고, URL Endpoint는 “https://www.google-analytics.com/collect” 입니다! 라고 말씀드리자. 그게 제일 속편하고 굳이 되지도 않는 프로그래밍을 이해할 필요도 없을 것이다.
그래도 간단하게 설명을 하자면, HTTP Request라는 웹 표준 통신 방식이다. 여기에 GET / POST / DELETE 등등 호출하는 방법이 다른데, 우리는 그 중 POST(업로드)방식을 사용하는 것이다, Measurement Protocol는 GA에 데이터를 업로드 하는 방식이니까.
그럼 URL Endpoint는 무엇일까? 리소스에 접근할 수 있도록 가능케하는 URL이다. 즉, 호출의 정확한 위치를 나타낼 때 사용된다고 보면 되겠다. MP 같은 경우에는 항상 “https://www.google-analytics.com/collect”로 고정이니 큰 걱정을 할 필요는 없다.
6. Payload Data
자 Measurement Protocol 삼위일체 중 마지막 단계이다. 사실 3가지 필수 요소 중에서 2가지는 거의 개발자님에게 부탁해야 하는 방법 밖에는 없다. 우리는 개발을 모르니, 직접 구글에 HTTP Request를 보낼 수 있는 상황은 아니지 않는가.. 하지만 Payload Data영역 만큼은 마케터들의 역량이 중요하다. 데이터를 전송하는 것은 개발자가 하더라도, 어떤 데이터를 보낼지는 우리가 정하니까.
자 Payload Data는 무엇인가? 혹시 위에 필자가 예시로 보여줬던 Query String Parameter를 기억하는가? 그게 바로 Payload Data이다.
Payload Data는 GA에 어떤 데이터를 보낼 지 결정 짓는 제일 중요한 부분이며URL Parameter 형태로 표현된다. 즉, ‘Key = Value’ 쌍으로 표현되고, 각 ‘Key = Value’쌍은 ‘&’문자로 구분된다. 이때 유의해야 될 점은 URL 파라미터 시작은 “?” 문자로 표현된다는 것이다.
그리고, 모든 URL 파라미터는 URL Encode가 되어야 한다. 한국어 데이터를 쌓고 있는 웹사이트라면 진짜 꼭 필수로 encoding 해주어야 한다. 우리가 직접 Encode 할 필요는 없다, 하지만 개발자에게 Payload 데이터를 전달할 때 꼭 “Measurement Protocol의 Payload data는 URL Encode해주셔야 작동합니다!” 라고 말하자.
자세한 Measurement Protocol Parameter 값들은 아래 링크를 확인해보면 좋을 것 같다. 읽으면서 GA에 나오는 데이터가 실제로 MP에선 어떻게 표현되는지를 비교해가면서 보면 더 도움이 될 것 같다.
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/v1/parameters?hl=en
6.1. Measurement Protocol 데이터 타입
위의 문서를 읽으면 데이터 타입이라는 것이 존재하는데, 이 부분은 여러분들이 꼭 숙지를 해야 하는 부분 중 하나이다. 프로그래밍 환경에서는 문자열 “1”과 숫자 1은 엄연한 다른 값이다. 그렇기 때문에 데이터 타입이라는 개념이 존재하는데, MP에 데이터를 보낼 때도 이 데이터 타입을 고려해서 꼭 보내주어야 한다.
<Measurement Protocol 데이터 타입 예시>
위의 예시는 Value Type 즉, 데이터 타입이 Text라고 한다. 그러므로 “dr”(referrer) 이라는 parameter를 MP를 통해 보내줄 땐 꼭 문자열 형태(Text)로 보내주어야 한다.
MP의 페이로드 데이터는 하기의 데이터 타입을 지원한다.
(1) Integer: 숫자 데이터를 표현
(2) Text: 문자 데이터를 표현
(3) Boolean: 논리형 데이터를 표현
(4) Currency: 통화(Currency) 가치를 표현. 총 6개 소수점까지 가능
명시된 데이터 타입과 다른 타입으로 보내주면 GA에서 인식을 못할 수도 있으니 참고하길 바란다.
6.2. Measurement Protocol 필수 파라미터
Payload Data는 여러 개의 파라미터로 이루어져 있다. 이때, 각 페이로드 데이터에 필수로 들어가야 하는 파라미터가 존재한다는 점을 꼭 고려해서 Payload Data를 생성해야 한다.
필수로 들어가야 하는 파라미터는 아래와 같다.
(1) Measurement Protocol 버전: ‘v’는 측정 프로토콜 버전을 나타내는 파라미터 Key값이다. 이때, Value는 1이 되어야 한다.
※ Example:v=1&tid=UA-123456-1&cid=abcdefg&t=pageview&dp=chrome
(2) Tracking ID: ‘tid’는 구글 애널리틱스 Tracking ID를 나타내는 파라미터 Key값이다. 이때, Value는 데이터를 보내고자 하는 GA Property ID를 넣어야 한다.
※ Example: v=1&tid=UA-123456-1&cid=abcdefg&t=pageview&dp=chrome
(3) Client ID or User ID: ‘cid’ 혹은 ‘uid’는 한 유저를 식별할 수 있는 고유의 값이다. 이때, cid의 Value는 First-Party Cookie 값을 사용하여 하며, uid의 Value는 고유한 유저 넘버를 사용해야한다.
※ Example: v=1&tid=UA-123456-1&cid=abcdefg&t=pageview&dp=chrome
※ Example: v=1&tid=UA-123456-1&uid=user1234&t=pageview&dp=chrome
참고로 Google Analytics가 설치되었을 때, GA가 사용하는 Client ID를 뽑아내는 방법은 아래와 같다.
한 가지 매우 중요한 팁을 주자면, User ID를 기준으로 데이터를 쌓고 싶더라도, Client ID를 빼고 MP를 전송하면 데이터가 GA에 안 쌓인다. 이거 때문에 얼마나 삽질을 했는지 모르겠다. 실제 구글 공식 MP 문서를 읽어보면 “Optional”이라고 적혀 있지만, Client ID는 절대로 선택지가 아니다. 이건 필수 값이다. 꼭 기억하길 바란다.
(4) Hit Type: ‘t’는 GA 히트 타입을 나타내는 파라미터 Key 값이다. 이때, Value는 ‘pageview’, ‘event’, ‘social’, ‘transaction’, ‘item’, ‘exception’, ‘appview’, ‘timing’ 중 하나가 되어야 한다.
※ Example: v=1&tid=UA-123456-1&cid=abcdefg&t=pageview&dp=chrome
참고로, Enhanced E-Commerce 기능을 사용하려면 히트 타입이 ‘transaction’ 이나 ‘item’이 될 필요가 없다. EEC는 그냥 ‘pageview’ 혹은 ‘event’ 히트와 같이 보내주기만 하면 되기 때문이다.
GTM으로 EEC를 구현해봤으면 무슨 말인지 대충 이해가 될 것이다. GTM에서 EEC 기능을 키는 방법은 Pageview나 Event 태그에 “Enable Enhanced Ecommerce Feature”의 값을 True로 넣기만 하면 된다. 즉, 이 EEC 히트는 이벤트나 페이지 히트와 같이 전송된다고 이해하면 되겠다.
자세한 것이 궁금하다면, EEC가 발동되는 태그를 개발자 도구 Network 탭에서 한번 확인해봐라. 분명히 t 값은 event나 pageview로 처리가 되어 있을 것이다.
<GTM Enhanced E-Commerce 예시>
아래는 MP에서 꽤 중요하고 자주 사용된다고 생각되는 Parameter들을 정리해둔 표이다. 참고하길 바란다.
구글 공식 MP 문서나 내 글을 읽으면서 Payload 데이터를 한번 생성 해보길 바란다.
User Agent / Transport / Payload Data, 이 삼위일체들을 한 곳에 합치면 아래와 같다.
이게 처음에 Payload Data를 형성하다 보면, 조금 헷갈리고 어려울 수 있다. 무엇보다도 “이렇게 하면 되는건가..?” 라는 생각이 들 것이다. 혹시라도 틀린 Payload Data를 개발자한테 보내주고 나중에 자신의 실수로 인해 작동에 실패한 사실이 밝혀진다면.. 으으.. 좀 아찔하긴 하다.
이를 방지하기 위해서 구글에서는 아주 친절하게도 우리에게 “Hit Builder”라는 것을 제공한다.
필자의 글을 읽던 구글 문서를 참고하던가 해서 Payload Data를 만들었다고 하자, 그럼 이 방식이 맞는지 안 맞는지 확인하는 방법은 바로 아래 링크에서 확인하면 된다.
<GA Hit Builder 예시>
여기에 나와있는 “Hit payload”에 직접 완성된 파라미터 값들을 채워 넣거나, 아니면 아래에 보이는 곳에 하나씩 채워보자. 그런 다음에 “Validate Hit”이라는 버튼을 클릭하면 자신이 적은 Parameter 값들이 실제로 올바른 포맷을 가지고 있는지 구글이 직접 알려준다.
<GA Hit Builder 틀린 경우>
<GA Hit Builder 맞은 경우>
“Hit is valid!”라고 나왔다면 일단 Payload Data를 잘 생성한 것이 맞다. 여기서 “Send hit to Google Analytics” CTA를 누르게 되면 실제 그 값이 GA로 보내지니 한번 GA에 데이터가 어떻게 쌓이는지도 확인해보는 것을 권장한다.
7. Measurement Protocol 개발자에게 요청하자
자 이제 MP의 삼위일체 User Agent / Transport / Payload Data가 준비가 완료가 되었다. 그럼 우리는 개발자에게 어떻게 요청을 해야 할까?
사실 나도 이 부분은 개발자 성향마다 다르기 때문에 정확히 뭘 어떻게 요청해야 제일 효율적인지는 모르겠다. 어쨌든 나는 아래와 같이 요청을 했다.
1) 개발자에게 자신이 필요한 시점에서 필요한 데이터를 가져올 수 있는 프로그램 개발이 가능한지 물어본다.
어쨌든 MP도 내가 원하는 시점에 데이터를 전송해야 한다. 즉, GTM의 Trigger와 같은 존재가 필요하다는 것이다. 그래서 그 시점을 명확하게 개발자에게 전달하고, 자신이 만들어 놓은 Payload Data를 보여주면서 “해당 시점에 이 데이터를 수집해서 HTTP Request를 User Agent와 함께 보낼 수 있는지”에 대한 가능 여부를 물어봐야 한다.
2) Payload Data로 변환할 때 필수 조건과 참고사항을 전달한다.
MP를 사용할 때, 필수 파라미터 값 + URL Encode + Data Type 참고 사항을 개발자에게 꼭 전달하자. 아무리 코드를 잘 짜더라도, 구글과의 “약속”에서 조금이라도 어긋나면 GA에 데이터는 절대로 쌓이지 않는다.
3) User Agent / Client ID는 실제 내 웹 사이트 사용자의 정보로 사용하자.
개발자분들은 이 부분이 조금 까다롭게 생각하는 경우가 있다. 왜냐하면 주로 MP는 주로 오프라인 전환과 같은 특수한 상황에서 사용이 된다. 실제로 GA에 보낼 필요한 데이터를 가져오는 것은 큰 문제가 되지 않으나, 특정 사용자를 식별할 수 있는 값을 따로 저장해서 그 사용자의 User Agent와 Client ID를 다시 불러오는 작업이 쉽지 않다고 들었다.
하지만, 어렵다고 해서 포기할 수 없는 부분이다. GA의 Session 정보는 Client ID를 기준으로 병합된다. 그렇기 때문에 아무리 멋지고 Fancy한 Payload Data를 생성하더라도, 그 데이터가 내가 기대했던 대로 GA에 철썩 달라붙지 못하면 무용지물이다. User Agent와 Client ID를 다시 불러와서 재활용하는 부분은 마케터가 할 수 있는 영역은 아니지만, 개발자에게 강조를 하여 이 중요성을 반영하길 바란다.
8. 마무리
Measurement Protocol을 완벽하게 이해하면 정말 새로운 세계가 열린다고 장담한다. MP는 단순히 내가 원하는 데이터를 보내는 역할만 하는 것이 아니다. MP에는 GA에 데이터를 전송하는 원론적인 방식이 담겨져 있으며, 이를 완벽하게 이해하게 된다면 GTM에서 Tagging 하는 방법과 GA Report를 보는 방법이 많이 달라질 것이다.
Hit Builder라는 구글에서 제공하는 아주 좋은 툴이 있으니 이를 활용해서 많은 분들이 MP와 친해졌으면 좋겠다. 요즘 GA에 관심있는 퍼포먼스 마케터들이 있는 톡방에 들어와 있는데, 다들 네이버 페이나 무통장 입금은 당연히 추적할 수 없다고 생각하는 것이 조금 아쉽더라.. 이 글을 기회로 삼아서 여러분들도 MP를 마스터하고 보다 다양하고 정확한 데이터들을 수집할 수 있는 마케터가 되면 좋겠다.
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
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.
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
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)
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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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자세한 설명 감사합니다. 여러 번 읽어보고 복습해야 할 내용인 것 같습니다.