구글 애널리틱스 활용을 위한 세 가지 팁

구글 애널리틱스는 사용하면 할수록 더 유용한 기능을 발견할 수 있습니다. 하지만 처음 사용하는 사람은 너무 많은 기능 때문에 오히려 꼭 필요한 기능을 찾아서 활용하는 데 어려움을 겪기도 하죠. 어드밴스드 유저가 가장 많이 활용하는 세 가지 기능을 소개합니다. 이 세 가지만으로도 데이터를 훨씬 더 유용하게 활용할 수 있습니다.

코호트 분석

구글 애널리틱스의 코호트 분석(동질 집단 분석)은 고객을 기간별로 특정한 그룹으로 나누어 각 그룹의 사용자들이 어떤 행동을 보이는지 확인할 수 있게 해줍니다. 이전에도 웹사이트의 고객(방문자 혹은 가입자)가 언제 방문했는지 혹은 언제 가입했는지 특정한 기간을 설정하고 이후의 행동 결과를 분석할 수 있었지만 구글이 코호트 분석을 추가함으로써 훨씬 쉬워졌습니다.

동질 집단 분석(베타)을 클릭하면 위와 같은 화면을 볼 수 있습니다.

동질 집단 크기를 일별/주별/월별로 선택하고,
측정 항목을 페이지 뷰/목적 달성/사용자 유지율 등 항목별로 선택한 후,
확인하고자 하는 기간을 설정하면 위와 같이 결과가 나옵니다.

위 화면에서는 측정항목을 사용자 유지율로 선택했습니다. 아래쪽에서 기간별로 방문자의 유지율을 비교해볼 수 있습니다. 3/27-4/2일 주의 방문자의 경우 3주 후 유지율은 1.2%이지만 4/10-4/16일 주의 방문자의 경우 3주 후 유지율은 4.17%입니다.

앱이나 웹사이트에 계속 새로운 기능을 추가하거나 개선하는 경우, 이 코호트 분석은 특히 유용합니다. 예를 들어, 마케팅 비용을 들여서 광고를 실시했다면 당연히 트래픽이 늘어날 것이고, 결과적으로 사용자수 또는 그 결과로 매출이 증가할 것입니다.

그렇지만 이것이 반드시 웹(앱)서비스의 기능이 좋아졌다는 것을 의미하지는 않습니다. 많은 리소스를 투입하여 서비스를 개선하고 있지만 정말로 사용자가 원하는 방향으로 개선이 이루어졌는지 알 수는 없다는 겁니다. 이런 경우 특정 기능이 추가되기 전과 추가된 후의 코호트 분석을 보면 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 매일 매일 새로운 기능을 추가하고 있다면 일별 코호트 분석을 통해 유지율을 살펴보는 것이 중요합니다.

코호트 분석을 통해 이벤트 등의 특정 캠페인으로 인한 효과도 더 정밀하게 측정할 수 있습니다. 이벤트 기간 동안 가입했던 고객들의 유지율이나 1인당 거래 등을 다른 기간의 방문자와 비교해볼 수 있기 때문이죠.

세그먼트를 활용해서 고가치 고객 구분하기

세그먼트는 일종의 필터입니다. 분석자가 보고 싶은 데이터를 골라서 볼 수 있게 해주죠. 아래 화면처럼 트래픽 소스별로 페이지에 머문 시간이나 이탈률등을 체크해볼 수 있습니다. 아래 화면의 예을 보면 추천/자연/직접 트래픽에 비해 유료 트래픽의 ‘평균 페이지에 머문 시간’이 훨씬 적고 ‘이탈률’이 높은 것을 볼 수 있습니다.

세그먼트 기능을 이용하여 충성도가 높은 고객의 그룹을 만들어 봅시다. 아래의 예에서는 행동을 클릭한 후 세션을 3회 이상으로 선택했습니다. 콘텐츠를 3회 이상 접한 고객의 행동 패턴을 알아보기 위해서입니다.

구매 확률이 높은 고객의 세그먼트를 만들어 리마케팅에 활용하려면 ‘행동’ 탭에서 마지막 세션 후 경과 일수를 예를 들어 30일 이내 또는 재방문율이 높은 사이트라면 7일 이내로 설정하고 거래 수를 예를 들어 1회 이상 또는 3회 이상과 같이 설정하면 됩니다.

전환 목표 설정하기

이커머스 사이트라면 거래 자체를 추적하면 되지만, 최종적인 거래 외에도 전환 목표를 설정할 수 있습니다. 회원 가입이나, 주문 사이트로의 이동, 특정 이벤트 참여나 회사 서비스 소개서 다운로드 등을 목표로 설정하여 해당 목표로의 전환율을 확인하는 방법입니다.

위의 목표를 설정할 때 해당 전환에 대한 값을 설정할 수 있습니다. 계정을 만들었을 때 또는 문의하기를 클릭했을 때 해당 전환에 적절한 값을 설정해 둡니다.

전환 목표를 설정해 두면 다양한 리포트를 통해 유의미한 데이터를 얻게 됩니다. 세그먼트를 자연 검색(오가닉) 트래픽, 직접 방문 트래픽 그리고 아래의 예처럼 네이버나 특정 채널을 별도로 설정해두면 각 트래픽 소스별로 목표 달성율에 대한 기여도를 볼 수 있습니다.

원문: Contenta M

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왜 이 강의를 만들었나요?

GA, GTM 강의 여기저기서 들어봤습니다. 우리는 결국 데이터를 보는 게 목적이 아닙니다. 이 데이터를 어떻게 어디에 활용할 건지, 그리고 어떤 데이터만 보면 되는지 알기 위해서 아닌가요? 데이터 설계의 A to Z나 GA, GTM의 모든 기능을 설명해주는 강의가 아닌, 수많은 기능 중 우리가 알아서 써먹을 수 있는 것만 알고 싶었습니다. 그래서 배워서 때우는, 그리고 실습이 위주인 강의를 만들었습니다.

구글 애널리틱스 강의를 들으면 쉬운 것처럼 보이지만 실제로 해보면 대부분 다양한 기능 활용은 사용하지도 못하고 보통 단순 트래픽이나 전환율만 확인하고 있습니다. 초보자, 입문자, 그리고 구글 애널리틱스의 기능을 활용 못하는 분들이 GA를 익히는 가장 빠른 방법은 실무자의 강의를 통해서 필요한 기능만 사수에게 배우듯 전수받아서 자신의 실무에 적용해보는 것입니다.

이 강의는 다른 오프라인 강의나 인터넷 강의처럼 GA, GTM, 데이터 해석·분석을 완전 기초부터 하나하나 매뉴얼처럼 설명해주는 강의는 아닙니다. 구글 애널리틱스부터 시작해서 네이버, 페이스북, 구글 광고를 다 다뤄본 마케팅 실무자가 필요한 데이터를 하나하나 뜯어보고 이건 왜 이렇지 저건 왜 저렇지 하고 직접 부딪혀가며 얻은 시행착오를 여러분들은 겪지 않게끔 전해드리려고 합니다.

데이터를 매일 다루는 사람은 많지만 마케팅을 하면서 데이터를 다루는 실무진, 그리고 인사이트를 전해줄 사람은 많지 않습니다. 스스로 숫자를 보면서도 어떤 광고를 더 집행해야 좋을지, 어떤 광고가 효과가 있는 건지, AB테스트를 하면서 이 광고는 어느 정도 수준이 됐을 때 집행을 그만해야 하는 건지 등 헷갈리는 상황에 있는 모든 데이터 기반 마케팅에 관심 있는 분들에게 이 강의를 권합니다. 딱 마케팅에 필요한 만큼의 데이터를 수집하고 분석·해석하는 노하우를 알려드립니다.

배워서 남 주고 싶은 마케터

현 착한구두 마케팅팀
리치앤코 마케팅팀 DB 운영실
X치과병원 마케팅팀
소딧 마케팅 매니저
디디고랩 배달의폰 마케팅 총괄

데이터를 매일 다루는 사람들은 많지만 마케팅을 하면서 데이터를 다루는 실무진, 그리고 인사이트를 전해줄 사람은 많지 않습니다. 스스로 숫자를 보면서도 어떤 광고를 더 집행해야 좋을지, 어떤 광고가 효과 있는 건지, 이 광고는 어느 정도 수준이 됐을 때 AB 테스트 집행을 그만해야 하는 건지 등 헷갈리는 상황에 있는 모든 마케팅에 관심 있는 분들에게 이 강의를 권합니다.

각종 마케팅 채널에서 쏟아지는 가공 전 데이터(Raw data)를 활용 못 하는 분
마케팅에 조금이라도 발을 담그고 있는 분
데이터 기반 마케팅에 관심이 있는 분
최소한 GA, 페이스북 광고 관리자, 네이버 키워드 광고를 알거나 해보신 분
데이터를 통해 전략과 콘텐츠에 반영하고 싶은 분

9월 21일(토) 13–18시

데이터 분석 전 필요한 데이터를 모으기 위해 하는 작업. 이걸 안 하니 다들 데이터를 제대로 활용하지 못합니다.

고객 여정 그려보기
KPI 설정
필요한 ‘GA’만 활용하기
실습: 전날 실습에서 다 못한 내용은 다음날 진행됩니다.

9월 22일(일) 13–18시

GTM+GA+페이스북 픽셀 결합으로 여러 데이터 뽑아내기: 실습
모은 데이터 해석하기

단 하루로 데이터에 대해 모든 것을 해석하고 분석하는 능력을 갑자기 극대화할 수는 없습니다. 다만 2시간 30분에 걸친 시간에 우리가 광고 비용 대비 매출(ROAS)을 왜 마지막에 봐야 하는지, 키워드 광고 전환율을 높이기 위해선 어떤 지표를 보고 어떤 테스트를 해봐야 하는지, 실제적으로 광고나 고객 행동 데이터를 보고 어떤 부분을 개선해야 하는지 등 생각할 거리를 계속 던져드리겠습니다.