구글 애널리틱스(1/2) - Sesac 서비스기획

1. 데이터를 바라보는 시각

• 나의 생각과 실제 정규분포 결과에는 괴리감이 존재한다.
• ex: 국내 매출 1위 청바지 브랜드는 뱅뱅이다. (2020)
  
  
• 비지니스 목표에 맞는 적은 수의 지표를 사용하자.
  
• 측정 가능, 달성하기 위한 액션 명확, 직관적 의미
• ex: 전환당단가, 클릭당단가, 노출당단가 는 서로 상대적이다. 모두 낮출 수 없다.
  
  
• 어떤 데이터가 경로를 갖고 있다면, 각 단계별로 데이터를 측정해야 한다.
• ex: 고객이 쇼핑몰에서 최종 구매하기까지 각 단계별로 이탈하는 유저를 파악한다.
  
  
• 실제 사용자 반응 데이터가 가장 유의미하다.
• ex: A/B 테스트 결과로 디자인한 오바마의 선거 모금 사이트

2. '데이터 기반' 이란?

• 수집된 데이터를 가지고 의사결정 하는 것
  
  
• 데이터 수집 방법
• 유입자 데이터                   - 우리 서비스를 사용하는 사람의 데이터
• 포털사이트 검색 데이터   - 네이버 데이터랩, 검색광고
• 광고 데이터                       - 광고 효과 및 광고 유입 경로
• 온오프라인 융합               - 발자국연구소, 서울실시간도시데이터
  
  
• Big data meets thick data
• 항상 빅데이터에서 유의미한 데이터가 나오는 것은 아니다.
  
  
  
  

3. 데이터 기반 서비스 기획이란?

• 플랫폼 생성 후, 어떻게 '개선' 할지에 대해 답을 찾을 수 있다.
  
  
• 어떻게 측정하고, 어떻게 수치화 할 것인가?

4. 분석툴의 역할

• 데이터를 쉽게 정제하는 툴
  
  
• 데이터를 추적하고 수집
  
  
• 데이터 리포트 제공
  

5. GA4의 구조

• '계정'과 '속성' 2가지 단계로 구성
  
  
• 일반적으로 1개의 계정에 1개의 GA계정을 연결하여 사용한다.
  ( 여러 사업을 하고 있다 해도 1개의 GA계정을 사용하여, 사업별로 속성을 나누어 사용하는 것 추천 )
  
  
• '계정' 관리의 주체 및 각 속성별 접근 권한이 명확해야 한다.

6. GA4의 특징

• 웹/APP 구분 없이 통합해서 수집.
• 세션/이벤트 수집 방법에서 이벤트 수집 방법으로 통일
  
  
• '필터'를 자유롭게 변경 가능.
• 과거에는 필터가 바뀌면 데이터를 다시 수집해야 했다
  
  
•  '기여 모델' 소급 적용 가능
• 소비자 여정에 관련된 여러 매체를 포함하여 분석
• Last Click, First Click, Linear, Position-based, Time Decay, Data-Driven
  
  
  
• 간략해진 보고서
• 커스터마이징 기능 추가로 기본 리포트 수 대폭 축소 (114 -> 19)

7. GA4 필수 용어 안내

• 형태
• 측정기준: 세로
• 측정항목: 가로
• 세그먼트: 데이터를 조건에 맞게, 분할한 뒤 각각 분석
• 필터: 조건에 따라 특정 데이터만 분석
  
  
• 내용
• 세션
• 유의미한 방문. 시작과 종료, 세션 초기화 존재.
• 세션초기화: 세션으로 볼 수 없는 경우 초기화 하는 조건 )
  
  
• '이탈'과 '참여'
• 이탈: 페이지뷰 1이하
• 참여: 페이지뷰 2이상
• 그외: 페이지뷰 1이지만, 참여시간이나 전환이벤트에 따라 '이탈' 및 '참여'로 분류
  
  
• '이탈'이나 '참여'가 유난히 높은 지표가 있다면, 위의 '그외' 조건을 다시 고려해야 한다.
  
  
• 참여시간: 실제로 사용자 화면에 떠 있는 시간
• 체류시간: 사용자 TAB에 올라온 시간
  
  
• 이벤트
• 특정 액션
• 측정할 수 있는 URL을 모두 찾아낼 수 있다면, 이벤트 설정은 필요없다. (UTM사용)
• 추천 이벤트: 제공하는 모든 보고서를 보고 싶다면, 추천 이벤트는 모두 적용하는 것이 좋다.
• 주요 이벤트: '비지니스 목표' 에 부합하는 '중요한 액션'
  

8. GA 활용 예시

• 타겟유저 선정:
• 접속 기기 데이터를 통해 연령대 추측
• 연령대 데이터 중 세션 전환율이 가장 높은 타켓 선정 (35~44 여성)
• '35~44 여성'을 세그먼트로 설정 후, 이들이 방문한 페이지 확인
  
  
• GA활용
• 리포트: 해당 타켓의 소스/매체별 효율 확인
• 동질집단색분석: 시기별로 분석
  
  
  
  

9. UTM

• UTM이란 페이지 URL 뒤에 삽입 되는 태그(get방식의 변수)
  
  
• 트래킹 태그를 통해 데이터 수집
  
  
• UTM Builder: URL을 대신 만들어줌

10. 이벤트 택소노미(분류)

• 유의미한 데이터 정의 + 추적 방법 설계 + 인사이트 추출
  
  
• 이벤트 택소노미 예시
  
  
  
  
  
• 이벤트 측정 방법을 구체화하여 개발자에게 전달하는 것이 중요하다.
• 장바구니와 관련된 데이터를 수집한다고 할 때, 효율적인 수집을 하기 위해서 장바구니 이동 버튼 클릭을 조건으로 삼을 것인가? 장바구니 페이지 접속을 조건으로 삼을 것인가? 품목 데이터를 수집하기에 어떤 방법이 더 효율적인가?
  
  
• 추천 이벤트를 참고하여, 이벤트 택소노미를 작성한다.
• ex) 구매여정, 결제여정
  
  
• 리포트 결과에 얽매여서 택소노미를 작성하지 않는다.