구글 애널리틱스 유익한 대시보드 이해하기

 본 게시물은 패스트 캠퍼스 'GA4 완벽 탑재, 구글 애널리틱스 완전 정복 시그니처 패키지 Online' 강의 수강 후 정리용으로 작성되었습니다.

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[GA4 완벽 탑재, 구글 애널리틱스 완전 정복 시그니처 패키지 Online. | 패스트캠퍼스

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•  왜 구글 애널리틱스일까? 사실 구글 애널리틱스 말고도 정말 많은 로그 분석기들이 있다.

 

1. 수많은 대시보드와 데이터를 보기 쉽다는 게 있다. 구글 애널리틱스는 수많은 형태의 데이터 대시보드를 제공합니다. 그러나 사실 아주 기본적이면서도 일반적인 보고서들이지 아주 디테일하게 확인할 수 있는 대시보드는 사실 그렇게 많지는 않다. 이거는 이제 추가적으로 가공을 해야 한다. 이는 우리가 하나의 형태인 데이터를 다양하게 볼 수 있다는 것이다. 또한 데이터를 보기 쉬운 로그 분석기 중 하나입니다. 데이터를 실제로 보기 쉬운 로그 분석기 중에 하나. 어차피 정해진 보고서만 활용을 한다. 그 안에 있는 보고서를 일일이 다 사용할 시간도 사실 현실적으로 없고. 회사에서는 그리고 그 안에 있는 내용들을 종합적으로 어쨌든 분석을 하려면 이 안에 있는 도구가 아니라 외부의 도구로 나가야 된다. 그래서 정말 보는 것들 몇 가지 위주로 그것들만 딱 봤을 때 굉장히 쉬운 로그 분석기 중 하나다라고 볼 수 있겠다.

 

2. 그리고 무료로 제공되고 다양한 포스트 백 기능이 제공된다. 사실 이 앞말은 맞고. 뒷말은 조금 선택적으로 불릴 수는 있는 것 같다는 게 강사님의 생각이다. 구글 애널리틱스는 글로벌 대기업에서 제공하는 서비스인 만큼 무료로 사용해도 충분한 기능들이 많다. 다양한 솔루션과 광고 매체와 연결된 기능들이 많다. 일단 무료로 제공되는 건 확실하다. 물론 이제 유료로 사용하는 경우도 있다. 조금 더 그건 고액 서비스다. 그리고 이제 최근에 나온 구글 애널리틱스라는 이 로그 분석기의 업그레이드 버전이다. 약간 좀 앱 대시보드가 추가되고 그쪽이 좀 앱 쪽이 특화된 GA4라는 로그 분석기 같은 경우에는 이것도 똑같이 무료로 제공이 되지만 GA보다 대시보드는 적다. 근데 실제로 제공하는 기능은 조금 더 많다. 쉽게 말해서 이제 요즘 기업에서는 빅쿼리라고 이 쿼리 데이터를 집합한 이 데이터 전체 소스 이 데이터 웨어하우스 db에서 데이터를 이제 추출하는 방법 그냥 쿼리를 던져서 데이터를 추출하는 형식의 하나의 설루션이다. 이 빅쿼리에 데이터를 넣을 때 기존 GA는 유료 버전을 쓰지 않으면 데이터를 전송할 수가 없었다. 그러니까 물론 정말 복잡하게 예를 들어 데이터를 가지고 와서 어떻게 한다 그러면 사실 그건 개발자가 무조건 들어가야 되고. 꾸역꾸역 한다 그러면 할 수 있는 방법도 있다. 그러나 굉장히 쉬운 방법으로는 사실 GA4를 사용하면 여러분들 빅쿼리의 데이터를 연동할 수도 있다. 근데 일단 이 강의에서는 GA4라는 것도 있고 이 GA4라는 것은 외부의 어떤 설루션들과 연계할 수 있는 부분도 있다는 걸 추가적으로 설명하기 위해서 잠깐 나온 거다. 이 강의에서 구글 애널리틱스 진행을 하겠다. 그다음에 다양한 포스트 백 기능 사실 이 포스트 백 기능은 쉽게 말하면 우리 홈페이지 일단 홈페이지나 웹, 앱 베이스로 설명을 하자면 웹 베이스는 사실 조금 다르다. 웹 페이지나 웹/앱 베이스의 비즈니스를 운영하는 기업의 마케터 전문가분들께서 이 포스트 백 기능을 구글 애널리틱스라고 쓴다라고 했을 때 현실적으로 강사님의 생각은 조금은 난해할 수도 있을 것 같다고 하셨다. 왜냐면 구글 애널리틱스 그다음에 이제 이게 아무래도 같은 기업다 보니까 구글 애즈 근데 그 밖의 사실 광고 매체들하고는 당연히 경쟁사니까 포스트 백 기능이 좀 제한적으로 되어 있다. 그런데 이 기능을 이제 뚫을 수 있는 방법이 하나 있다. 예를 들면 전환값이라거나 아니면 어떤 리타겟팅 모수라거나 이런 것들 쉽게 말해서 픽셀 데이터로 주고받는 부분들은 구글 태그 매니저로 직접 진행을 할 수가 있다. 그렇게 설명을 하셨다. 다양한 포스트 백 기능을 제공한다라는 건 이중적으로 좀 이해가 될 수가 있다. 당장 애널리틱스만 보면 안 될 수 있는데 애널리틱스와 태그 매니저를 같이 활용하면 조금 더 폭넓은 포스트백 기능을 활용할 수 있다라는 부분이다.

 

3. 나만의 외생 변수를 만들 수 있는 환경 제공. 구글 애널리틱스 자체만 놓고 본다면 구글 애널리틱스만 놓고 보면 부족하다. 뭔가 많이 들어있고 똑똑해 보이지만 어딘가 1~2% 살짝 부족한 친구 부족한 친구가 맞다. 근데 이 친구를 굉장히 다이나믹하게 활용할 수 있는 도구들이 있다. 태그 매니저, 루커 스튜디오, 옵티마이저(2023.09.23. 종료) 사실 이 친구들이 있기 때문에 굉장히 판타스틱하게 쓸 수 있다. 저 나만의 외생 변수를 만든다는 것도 저 태그 매니저를 활용해서 남들은 확인할 수 없는 나만의 새로운 데이터를 추출하는 것. 그리고 이제 나만의 외생 변수를 만들 수 있는 환경을 제공한다. 그리고 이제 루커 스튜디오. 태그 매니저를 통해서 외생 변수 쉽게 말해서 고객에 대해서 정규적이지 않은 예를 들면 아주 일반적으로 날씨, 위도, 경도... 이런 디테일한 데이터들 물론 이런 값들을 저희가 애널리틱스로 가져와서 사용하려면 충분히 이 데이터들을 가공 처리해 줘야 한다. 익명화 처리 어느 정도는 해줘야 한다. 예를 들면 저 외생변수라는 건 날씨. 이런 날씨 데이터들 가까운 역 데이터들 이런 것들을 태그 매니저로 만들어서 애널리틱스로 쏠 수도 있고 그 데이터를 루커 스튜디오로 볼 수도 있고. 그 변수들을 예를 들면 지하철역이라거나 혹은 날씨라거나 이런 거 이제 설명드렸죠 외생 변수로 그걸로 조건 걸어서 옵티마이징 테스트 해보는 거예요. 최적화 테스트. 왜 구글 애널리틱스를 써야 하는지 이 세 가지의 이유입니다. 쉽고 무료고 내가 커스터마이징 할 수 있다. 이렇게 세 가지입니다.

 

 

• 구글 애널리틱스를 이제 본격적으로 보기 전에 유익한 대시보드를 한번 정리를 해봤다. 고객 정보, 획득 정보, 주요 보고서, 행동 정보, 전환 정보, 이렇게 5가지가 있다. 고객 정보에는 연령, 나이, 지역, 기기, 관심 분야 이렇게 있다. 예를 들면 강사님 나호용이라는 사람이 몇 살이고 그다음에 남성인지 여성인지 어디 사는지 무슨 기기를 쓰는지 어떤 네트워크를 활용하고 있는지 이런 디테일한 강사님의 고객 정보 이런 정보를 담는 보고서들이 있지만 이 보고서는 참고적으로 넘어갈 거고.

 

• 그다음에 참고적으로 확인해 볼 거 획득 정보. 소스/매체의 경로 그다음에 이제 추천 경로 그다음에 이제 seo 검색엔진 최적화 그다음에 이제 키워드 캠페인 이렇게 있다.

 

• 그리고 행동 정보부터 설명하자면 시작/종료 페이지, 그다음에 사이트 검색 그리고 인기 이벤트 정보 이렇게 해서 이제 행동 정보가 있는데 시작 페이지. 방문자가 이렇게 딱 홈페이지로 들어왔다. 웹으로 딱 들어왔다. 들어온 페이지, 그다음에 이제 나간 페이지 검색한 기록들 이 내용들을 전부 담는다. 그리고 여기서 이제 가장 중요한 거는 사실 저 인기 이벤트 정보다. 이벤트 정보. 어떤 홈페이지 안에서 어떤 버튼을 클릭했다거나 페이지에 스크롤을 이렇게 넘겨봤다거나 아니면 특정 배너 중앙 배너를 유심히 봤다거나 이런 이벤트들의 정보들을 하나하나 까보면 고객들이 어떤 것에 관심이 있는지를 유추는 할 수 있다. 그래서 이벤트 정보가 중요하다. 근데 심기가 조금 까다롭다.

 

• 마지막 전환 정보 광고를 진행한다고 해서 그냥 광고만 진행했으니까 끝 이러지 않는다. 당연히 돈을 썼으면 목표가 어느 정도 나왔고 목표 달성이 어느 정도 됐고 이 목표가 어떤 목표든 조금 더 디테일하게 확인할 수 있고 그리고 사실은 웹 베이스부터 이제 시작을 했지만 웹 때는 별로 사용을 안 했었다. 오히려 근데 앱 때는 오히려 많이 사용을 한다. attribution, 기여라는 부분이 웹에서도 되게 깐깐하게 볼 수 있는 부분들인데 이게 앱 쪽으로 넘어오면서 굉장히 attribution 있다. 사실 웹 때나 웹 비즈니스를 할 때도 attribution을 잘 안 봤다. 강의시간에 어트리뷰션에 대해서 직접 다양하게 경험해 볼 거다. 앱 때도 확실하게 보는 사람이 다시 한번 웹 때도 attribution을 기여 단계를 정확하게 이해하고 볼 줄 아는 사람이 앱에 가서도 볼 수 있다. 

 

• 주요 보고서. 인구 통계 맞춤 보고서, 소스/매체 경로 보고서, 지원 전환 수, 마지막 인기 전환 경로 보고서. 저 보고서들은 강사님은 엑셀과 스프레드 시트를 활용하기도 하지만 간혹가다 파이썬을 활용하기도 한다고 한다. 그 정도로 저 보고서들은요 굉장히 중요하다. 광고를 해서 광고 성과를 보는 거 그거 외에도 이 광고 성과 뒤에 벌어지는 효과들 실제로 이 효과들이 중요한 건데 돈을 썼는데 그만큼 나오는 거는 이제 그 마케팅 기술과 그다음에 그 마케터의 사실은 냉정하게 말씀하면 그 마케팅 실력인 거지 이 뒷단에 보이는 거는 알 수가 없다. 사실은 뒷단에 보이는 것들도 봐야 한다. 그래서 저런 지원 전환 수나 인기 전환 경로 저런 것들을 같이 보려고 한다. 기억해 두시라.

• 본격적으로 구글 애널리틱스를 확인을 해보도록 하겠다. 데모 계정으로 접속. 필요한 것들 위주로만 설명하자면

 

• 이렇게 실시간이 있고, 그리고 이렇게 이제 잠재 고객도 있다. 여기 보면 이렇게 연령이 있다. 이 데이터들.  일반적으로 고객들이 그냥 어떤 사람인지는 알고 있어야 한다.

 

• 예를 들면 30대 남성분들에게 판매하는 넥타이 브랜드가 있다. 근데 이 넥타이 브랜드를 이제 알리면서 막 판매를 진행을 해야 되는데 실제로 지금 연령이 잘 맞아떨어지고 이 연령과 성별이 잘 맞아떨어지고 있는지 그리고 이 연령과 성별 데이터를 디테일하게 보면 신기한 것들이 보인다. 이것은 강사님의 경험담 인데 이렇게 간혹 보면 이게 남성 제품인데 왜 여성이 많지? 이게 뭘까? 선물해 주려고 하는 거다.  아주 미세한 경우의 수들이 기본적인 데이터를 보게 되면 확인이 된다. 그거를 집어서 적용만 해보면 되는 거다. 그게 정말 아무것도 필요 없는 데이터 분석의 기초다. 직관적으로 데이터를 보고 바로 적용을 해보는 거 이거 없이 경험 없이 여러 가지 데이터를 보고 직관적으로 내가 판단해서 테스트를 해보고 바로 데이터 분석을 진행하게 된다면 사실 좀 속 빈 강정이 될 수 있다.

• 성별이 있다. 연령과 성별, 관심 분야를 한번 보자. 이렇게 있다.

• 지역도 언어, 위치 근데 이런 거는 그렇게 필요가 있지는 않다.  글로벌 서비스라면 조금 다를 수 있겠지만 그래도 크게 영향을 주지 않는다.

• 이렇게 만들어 본다. 대략 한 달 가깝게 이렇게 데이터를 정리해서 만들었다. 강사님이 정말 많이 보는 대시보드가 있다고 한다. 출근을 하셔서 막 이렇게 데이터를 보실 때 그러면 제가 엑셀이나 스프레드시트나 파이썬이나 이런 걸 키기 전에 가장 먼저 이 대시보드를 본다고 하신다. 이거는 꼭 보신다고 하신다. 혹시나 전일 혹은 전주랑 뭐가 달라진 경우나 이거 유일하게 거의 하루 단위로 보는 게 이 소스 매체 보고서다. 이 소스 매체 보고서에는 중요한 부분들이 많다. 내 광고가 멈추지 않았는지 광고에 혹시 문제가 있는 건 아닌지 이게 예를 들면 검색 광고로 하루에 천 명이 들어왔는데 이게 일반적인 패턴이 맞는 건지, 100만 원 썼는데 어떻게 1,000명밖에 안 들어오는 거지? 혹은 반대의 경우도 있다. 100만원을 썼는데 어떻게 10,000명이 들어오지 이게 무슨 일 있나?, 그 무슨 일이 있나, 없나 그 문제를 포착하기 위해서 이 보고서를 본다고 하셨다.

 

• 여기 보면 이제 이렇게 소스 대체가 나오는데 날짜를 조금 더 풀어볼어보면 깔끔하게 많이 나온다. 이 데이터를 잠깐 보면 이렇게 direct / none이 나오는데 이런 direct / none이 나오는 거는 실질적으로 이상적인 홈페이지인 거다. 광고를 하지 않아도 사이트를 이해해서 직접 사이트로 들어오는데 이런 사이트는 광고비를 줄여도 된다. 점진적으로. 이 소스/ 매체 데이터를 보고 강사님이 말씀해 주셨다. 여기에는 무엇이 들어올까요? 광고, 직접 유입, 자연 유입, 그다음에 제휴, 추천 유입, 유입의 모든 패턴들이 다 들어오게 된다.

• 이제 추천이다. 추천 같은 경우에는 기준이 직접적으로 들어온 게  아니라 제3 도메인을 끼고 홈페이지로 들어왔다. 여러분들의 사이트가 있다고 하고 여러분들이 남겨놓은 어떤 링크를 클릭해서 그 도메인을 통해서 여러분들의 홈페이지로 들어갔다. 이러면 이런 경우에는 사실 리퍼러다.

• 추천, 추천자라고 해서 지금 여기도 소스를 보게 되면 이거 전부 다 추천자들이다. 예를 들면 mail.googleplex.com에서 이 머천다이즈 스토어로 들어오게 됐다. 이렇게 이해를 할 수가 있는 거다. 소스/매체, 추천 알아봤고.

• 그다음에 여기는 서치 콘솔, 이 서치 콘솔 같은 경우에는 검색 엔진 최적화를 도와주는 홈페이지를 인덱싱해주는 검색 엔진에다가 그걸 도와주는 게 구글 서치 콘솔이고 이거는 경쟁사인 네이버도 똑같이 갖고 있다. 검색엔진 최적화를 할 때 홈페이지를 다 색인 처리되도록 올려놓는 거다. 그거는 이제 사실 부수적인 기능이고 이 안에 보면은 방문 페이지와 국가, 기기, 검색어 등이 있다. 여기서 말하는 검색어는 키워드랑은 당연히 다른 말이다. 검색어는 치고 들어온 건데 이거는 구글 오가닉이다. 구글 검색엔진의 자연 유입자. 검색해서 들어온 사람들 이렇게 확인된다.(실습상 확인은 안 되고 있다...) 다이노 게임 이런 거 다 티셔츠다. 이렇게 브랜드 키워드가 포함돼 있는 경우도 있고. 이런 키워드들로 잘 색인이 되어 있다는 뜻인 거다. 찾아오는 고객들이 저런 거를 검색해서 홈페이지로 들어온다라는 거.

 

• 조금 더 디테일한 데이터를 파고들 때 진행하는 게 바로 이런 내용들이다. 모든 캠페인 그다음에 유료 키워드, 자연 키워드 그다음에 비용 분석. 모든 캠페인은 구글 애널리틱스를 기준으로 잡고 있는데. 구글 애널리틱스에는 다섯가지 기준이 있다.  소스, 매체, 캠페인, 키워드, 콘텐츠 이렇게 5가지로 이루어져 있다. 소스, 매체 다음에 캠페인인데 여기 캠페인 정보가 있다. 주로 이 캠페인 정보 안에는 광고가 있겠고 광고 캠페인 혹은 광고 그룹, 광고 세트에 이름이 들어가 있다. 이렇게 캠페인 단위로 데이터를 볼 수도 있고

• 유료 키워드 이렇게 해서 나오는 경우도 있죠. 이 자연 키워드는 실제로 검색엔진으로 확인된 혹은 서치 콘솔 물론 서치 콘솔의 데이터는 여기 안 나오긴 하지만 저 위에 서치 콘솔에 나오지만 광고로 세팅된 utm으로 이제 포장이 돼서 들어온 광고로 색인된 그 키워드들이 바로 이 유료 키워드 안에 있다. 그 외의 키워드들이 이제 자연 키워드로 빠진다. 쉽게 말해 소스/매체에서 매체가 오가는 경우 이쪽 키워드로 다 빠지게 된다. 

• 자연 키워드를 한번 보면 자연 키워드에도 이렇게 이제 쭉 키워드가 나오는데 이거는 조금 터졌다. 실제로 보면 not provided는 이제 제공을 안 하는 건데 키워드가 이 키워드들은 여기 올라가 있다. 구글 서치 콘솔. not set은 직접 찾지를 못하는 거고. 이거는 이제 실제로 이렇게 검색이 된 경우다.

• 17개를 한번에 보면 이렇게 나온다.

• 8번의 Google shirt를 검색해서 클릭해보면 바로 이거다. 이렇게 확인이 되고 있다.

• 그다음에 확인해 볼 내용은 비용 분석이다. 강사님 말씀으로는 이 비용 분석 보고서 같은 경우에는 그렇게 많이 쓰시는 분들이 안 계시다고 했고. 근데 이 부분이 사실 강사님이 굉장히 중요하다고 생각이 든다고 하셨다. 강사님이나 어떤 기업이나 파트너사나 다 어떤 생각을 하고 있냐면 이 비용 분석 보고서에서 모든 걸 한 번에 정리를 해서 보면 정말 너무 편하다. 이 안에서 아주 일반적으로 보는 게 나오는데 ROAS 같은 경우에는 광고에 대해서만 정확하게 평가를 내리는 값. 그래서 여기는 ROAS도 나오고 사실 ROAS 외에

• 마케터들이 많이 보는 게 저 클릭률이다. 얼마나 클릭이 됐나? 클릭이 안 되면 노출 기회가 좀 적은가? 뭐가 문제가 있나? 소재에 문제가 있나? 경쟁이 어떻게 치열하게 됐나? 뭐가 왜 이런 거지? 대부분 저기 나오는 네 가지 지표 특히 RPC보다는 CTR, CPC, ROAS 거의 저 세 가지를 좀 중점적으로 보면서 캠페인과 비용을 선정을 하고 수정을 한다. 이 안에 세팅을 전부 다 해놓으면 정말 수월하게 데이터를 정리해서 볼 수 있다. 안 쓰는 분들이 있다면 꼭 한번 써보시길 바란다고 강사님은 말씀하셨다. 이 비용 분석을 세팅하는 방법은 충분히 이제 쉬운 방법으로 구글링을 직접 해봐도 되고 아니면 전에 강사님이 촬영했던 패스트 캠퍼스 강의에서 확인해 볼 수 있다고 한다.

 

• 그다음에 행동이다. 이 내용 안에서는 이렇게 사이트 콘텐츠도 나오고, 속도도 나온다. 

• 사이트 검색. 검색어가 하나라서

 

• 행동의 사이트 콘텐츠의 방문 페이지를 보겠다. 데모 계정을 꼼꼼히 생각을 해보면 이 데모 사이트는 굳이 구매자가 아니어도 들어올 수 있고 구매자가 아니어도 때때로 들어온다. 왜냐하면 이렇게 데모 계정이 연결돼 있으니 작성자도 이렇게 한번 들어가 볼 수도 있고 다양한 사람들이 사실 들어간다. 소비 구매자 아닌 사람들도. 근데 그런 걸 감안하더라도 직접 유입자 비율이 높다. 전반적으로 방문 페이지를 보면 메인 페이지(home)를 한번 클릭해 보면 작은 창 하나 열린다.

 

• home 밑에 다른 페이지들이 이렇게 연결이 돼 있다. 여러분들의 패턴은 어떤가? 대개 비즈니스를 막 시작하신 분들은 이 페이지가 굉장히 몇 가지로 한정이 돼 있다. 여러 가지 카테고리 페이지, 로그인 페이지, 이 카테고리는 당연히 많은데 이 각각 페이지들 이런 페이지들로 이렇게 유입되는 이 %가. 세션 값이 굉장히 적을 거다. 그만큼 이게 메인으로 하나만 꽂혀 있다라는 거다. 근데 나중에는 비즈니스가 발전을 거듭하게 되면 여러분들은 저 페이지를 메인 페이지에 하나만 딱 뽑는 게 아니고 여러 페이지들로 골고루 다양하게 들어오는 형식을 그런 데이터를 가져야 한다.

 

• 종료 페이지. 방문 페이지와 종료 페이지는 비슷하다. 들어온 만큼 나가니까. 그래서 다양한 페이지를 보여주는 게 중요하다. 메인 페이지하나에서만 다 모든 정보와 기회를 얻고 여기 아니면 안 되니까 메인 페이지에서만 확인을 하게 해주세요. 메인 페이지가 가장 중요합니다. 이러고 있을 수는 없으니까 이 페이지의 다양성을 한번 설명했다.

• 그다음에는 인기 이벤트. 인기 이벤트가 이렇게 설정이 돼 있다. 조금 소량이다. 슬로우 캠퍼스를 한번 보자.  강사님이 만든 사이트다. 이 슬로우 캠퍼스 안에 데이터가 나온다. 이벤트를 한번 보면 스크롤 추적 그다음에 이제 버튼 클릭 우리의 이념, 교육 제휴 문의, 인기 온라인 교육, 그다음에 온라인 강의 주문 완료, 제휴 문의 완료, 그다음에 인기 온라인 교육 신청(이거는 전환 클릭) 이런 식으로 이벤트가 설정이 돼 있다.  이거를 디테일하게 한번 확인을 해보면? 인기 온라인 교육 한번 클릭해 보면 이벤트 카테고리는 위에 보는 것처럼 인기 온라인 교육으로 확인이 됐고 이벤트 액션은 클릭으로 확인됐고.

• 이벤트 라벨 이거 클릭해도 되고. 이렇게 넣어봐도 된다. 이렇게 요거는 이제 페이지 패스가 나온 걸로 이것도 한번 클릭해 볼까요? 온라인 강의 주문 완료. 이것도 라벨 이것도 비슷하게 나온다. 이렇게 패스해서 나오게 됐고. 이 이벤트 값은 확인하면 좋은 게 예를 들면 여기 스크롤 추적이 있는데 스크롤 추적은 기본적으로 페이지에 방문을 했을 때 이거는 그냥 고객의 입장이 아니고. 강의 들으시는 분들 그리고 그냥 고심 한번 해보면 우리가 어떤 홈페이지를 들어가거나 아니면 어떤 쇼핑몰에 들어갔다고 쳤을 때. 우리가 관심 없는 상품이면 바로 끈다. 이런 상품을 판매하는구나? 가치는 이런 거고 가격은 이만큼 이런 거 안 한다. 정말 내가 필요한 거, 지금 이 순간 필요한 것, 앞으로 내가 필요할 것 이거 아니고서는 전혀 신경 쓰지 않는다. 기본적으로 스크롤을 내렸다는 건 둘 중에 하나다. 사실 흥미, 강사님이 나누는 기준은 정보성 고객 그다음에 이제 구매 가능성 고객, 전환성 고객 그다음에 흥미성 고객 세 가지로 나눈다. 이게 어떤 게 좋냐면 정보성 고객은 쉽게 말하면 내가 앞으로 이걸 살 것 그러니까 예를 들면 립스틱을 누군가에게 선물을 해주려고 계속 고민을 하고 있는 단계에 이제 페이지가 딱 나왔다고 치면 이 정보성 고객은 당장 구매를 하지는 않지만 그 정보를 반드시 어딘가에 저장을 한다.저장을 하거나 그 페이지의 정보를 길게 확인을 한다. 이런 부분들로 바로 체킹을 해서 이제 정보성 고객 이렇게 부르고 전환성 고객은 당장 립스틱을 구매해야 되는데 립스틱이 떴다. 그래서 그 광고를 클릭하고 들어가서 상세 페이지를 본다. 이런 고객이 있을 거고. 그리고 사실은 대부분은 이 두 개가 아니면 별로 관심이 없다. 근데 간혹 가다가 특이 케이스가 있다. 예를 들면 그냥 정말 떴는데 립스틱이 예뻐서 그냥 한번 보는 경우 이런 경우가 있다(흥미성 고객). 근데 정말 귀신같이 도 이 세 분류가 스크롤 추적을 하게 되면 사실 어느 정도는 나온다. 예를 들면 100%까지 완벽하게 그 내용과 리뷰를 전부 습득한 고객들은 주로 전환성 고객들이 많이 나오고. 그리고 이제 정보성 같은 경우에는 대부분 메인 페이지 중간에서 75% 정도에서 전부 끊어진다. 그리고 흥미성 고객은 사실 패턴이 너무 다양하다. 100을 보는 경우도 있고 그다음에 이제 잠깐 그러니까 맨 처음 앞에 딱 그 상품 상세마다 딱 보이는 영역만 보고 이탈하는 경우도 있고. 패턴이 좀 있다. 그러나 그런 패턴들 역시도 찾을 수 있는 방법이 있다. 즉 이 이벤트를 활용하면 그런 패턴들도 찾을 수 있다. 여기서 한 가지 더 붙이자면 이 고객의 집단은 나중에 군집 분석이라는 걸 활용해서 비즈니스 데이터에서는 다르게 얘기를 하고 있다. 그게 확실하게 다르게 얘기하고 있는 게 맞는지 이런 부분들을 확인할 수 있다.

• 목표. 목표 URL, 목표 경로 역추적, 그다음에 유입 경로 시각화, 목표 흐름 이렇게 있다. 목표 달성 위치

• 그리고 또 목표 경로 역추적 하기 전에 어느 단계에서 진행이 되는지 이거를 조금 효과적으로 활용을 하려면 그런 경우가 있어야 한다. 장바구니를 담아서 결제하는 경우랑 즉시 결제하는 경우. 이 두 가지를 모두 지원하는 경우 요즘은 당연히 이제 거의 두 가지를 당연시 지원을 하는데 이 두 가지가 사실 지원이 되지 않는 사이트들은 조금 어려움이 있을 수 있다. 구매를 하려면 무조건 장바구니에 담아야 되고 이런 단계들을 바로 결제로 넘어가거나 이런 게 없는 쇼핑몰은 이게 살짝 무의미해질 수도 있을 것 같긴 하다. 왜냐면 그런 패턴 중에 어떤 패턴이 고객들이 더 편하게 느끼는지 더 좋아하는지 이런 것들을 좀 알 필요도 있기 때문이다.

• 그리고 여기는 이제 전자상거래 - 쇼핑 행동. 여기도 보게 되면 이렇게 쇼핑 활동 없음. 이게 전체 세션이다. 그다음에 이제 제품 조회, 장바구니 추가, 그다음에 결제 거래 이런 식으로 세션들이 나눠지고 그다음에 이탈한 값까지 이렇게 나오게 된다.

 

• 제품 실적은 많이 확인해 보면 좋다. 여기에 제품 실적에 제품 단위로 수익이 얼마가 났다. 수량, 평균 가격, 그다음에  환불 금액, 그다음에 장바구니-세부정보 비율, 구매-세부 정보 비율 이런 행동 정보들도 있기 때문에 제품 실적도 이렇게 눈여겨서 확인해 보면 좋다.

• 매출 실적.

• 그리고 본격적으로 나오는 지원 전화수. 사실 이거를 다른 방식으로 많이 풀 수 있는 방법들이 있는데 이 보고서는 다른 방법으로 풀 수도 있지만 그냥 봐도 참 유익한 보고서다. 여기 지원 상호작용 전환수/마지막 클릭 또는 직접 상호작용 전환수 여기 이렇게 보게 되면 설명이 있는데  0 하고 가까우면 0 하고 가까우면 최종 전환 상호작용 그러니까 마지막 전환했다는 소리다. 그리고 1에 가까운 경우에는 여기도 최종 전환의 지원 역할을 한 게 크다라고 보는 거다. 0과 1. 0에 가까우면 직접 전환. 1에 가까우면 간접 전환으로서의 힘을 발휘했다 라고 보는 거다.

• 직접 유입자는 이거는 직접 유입자는 우선 직접 전환에 지금 가까운 것으로 나오죠 0.47 그리고 0.91 나왔는데 저 not set 셋은 이게 데이터가 꼬인 거다. 그다음에 구글 cpc 0.87 이렇게 나온다. 그다음에 0.94, 0.32 그다음에 이렇게 쭉 보게 되면 고글 오가닉은 5.75 이렇게 나온다. 그러니까 저건 이제 직접 전환이 아니라 완전 간접 전환이다.

 

• 키워드 단위로도 볼 수 있다. 이 키워드 단위로 보면 2.5 Google Merchandise Store랑 1.33 Google Apparel 간접 전환 그리고 이제 직접 전환에 가까운 키워드 0.68 Google Clothing.
• 직접/간접 전환 이 두 가지가 왜 중요하냐면? 직접 전환만 보면 간접 전환의 효과를 알 리도 없고 이렇게 당연히 알려고 하지 않으니까 이 마지막 매체만 보고 계속 광고를 한다. 근데 실제로 이 광고도 어떤 다른 광고들에 의해 노출된 사람들이 우리 브랜드를 인지했거나 혹은 사고하는 단계에서 다른 매체가 활용이 됐고. 그러고 나서 이 매체 그 a와 c라는 매체로 브랜드를 인지하고 사고했고 c라는 매체로 전환을 했다. 일반적으로 어떻게 하냐면 이 c라는 매체가 전환을 올렸네? 얘가 잘 나가는 친구네 이렇게만 생각을 한다. 그러니까 결국 c라는 매체가 전환을 일으킨 건 맞지만 이 c라는 매체 뒤에 분명히 지원을 해주는 매체들이 있었을 거다. 그냥 단박에 이 광고 하나 딱 보고 결제해서 바로 결제했다. 이런 경우는 실제 데이터를 보면 그렇게 많지는 않다. 특히 광고 쪽에서는 그렇다. 근데 그렇지 않은 경우 이게 광고가 마지막 전환인데 c 광고가 마지막 전환인데 여기 연결돼 있는 광고들이 이렇게 있다. 그러면 이 광고들은 지원 광고인데 이 광고들이 전환이 되게끔 지원한 거다. 그럼 우리는 그 부분을 알 수가 있다. 정확한 수치로. 그리고 경로도 정확하게 알 수 있다. 그런 내용들을 알아야 그런 내용들을 데이터화할 수 있고. 단순히 정보에서 처리, 분석할 수 있는 데이터로 바꿀 수 있고 데이터로 바꾸고 나면 드디어 분석을 할 수 있는 거다.

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FROM ChatGPT

구글 애널리틱스에서는 직접 전환과 간접 전환을 추적하여 웹사이트나 앱의 성과를 평가할 수 있습니다. 여기서 "전환"은 사용자가 원하는 행동을 완료하는 것을 의미합니다.

1. 직접 전환 (Direct Conversion):
   • 직접 전환은 사용자가 웹사이트나 앱 내에서 명시적으로 설정한 목표를 달성하는 경우를 나타냅니다.
   • 예를 들어, 제품 구매, 회원 가입, 견적 신청 등과 같이 명확하게 정의된 목표가 있습니다.
   • 구글 애널리틱스에서는 이러한 목표를 설정하고 추적함으로써 직접 전환을 측정할 수 있습니다.
   • 직접 전환은 주로 사용자가 직접 행동하여 목표를 달성하는 경우에 발생합니다.
2. 간접 전환 (Indirect Conversion):
   • 간접 전환은 사용자가 웹사이트나 앱에서 일정 단계를 거쳐 목표를 달성하는 경우를 의미합니다.
   • 직접적인 목표 완료가 아니라 중간 단계를 통해 목표로 이어질 수 있습니다.
   • 예를 들어, 정보 수집, 뉴스레터 구독, 소셜 미디어 공유 등이 간접 전환의 예시일 수 있습니다.
   • 간접 전환은 사용자가 목표를 완료하기까지 여러 단계를 거치는 경우에 발생하며, 이러한 단계들을 설정하여 추적할 수 있습니다.

중요한 포인트:

• 직접 전환과 간접 전환은 서로 상호작용할 수 있습니다. 간접 전환을 통해 사용자가 브랜드에 익숙해지고 신뢰를 쌓은 뒤 직접 전환을 수행할 수 있습니다.
• 구글 애널리틱스에서는 목표 및 전환 추적을 통해 이러한 데이터를 수집하고 분석할 수 있으므로 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다.

이러한 전환 데이터를 통해 사용자의 행동을 이해하고 비즈니스 목표를 달성하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.

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인기 전환 경로. 구글 애널리틱스에서 나머지가 있는데 이 인기 전환 경로를 쭉 한번 보면 그럼 소스/매체 경로가 나온다. 

 

• 1: 9만 6천, 2: 3만 4천.

• 길이 하나일 때 결제한 경우. 이거 실제로 빼면 이게 광고 전환이죠 그러면 광고 전환으로 보면은 한 1.45% 이렇게 된다. 광고는 실제로 미미하다. 물론 아닌 경우도 있다.

 

• 모두 열어서 보자.

• 캠페인 이거를 보면 일목요연 하게 볼 수 있고. 늘려보면

• 확인할 수 없는 고객이고 직접 5번.

• 디스플레이로 들어오고 직접으로 들어오는 경우.

 

• 직접으로 두 번 정도 들어오고 유료 검색한 경우

• 다음에 유료 검색을 들어왔고. 알 수 없는 패스, not set 소스/매체로 들어왔고 이제 충분히 여기서 인지는 끝났다.

• 사고

• 여기서부터 이제 행동에 들어간다. 어떤 결제를 해야겠다라거나 회원가입을 한다거나 이런 부분들. 이런 부분들을 이제 정확하게 알 수 있다.

• 이거는 MCF 채널 그룹 경로라고 해서 직접, 유료 검색 이렇게 나오는 거고

 

• 이거를 키워드 경로 이런 식으로 넣을 수 있다.

• 그러면 여기 키워드도 나오는데 Merchandise Store 광고로 들어온 거다. 이 키워드로 구글 cpc 광고로 한번 들어왔고 그럼 이때 인지했고

• 그다음에 이제 사고 단계로 넘어갔다. 이렇게 직접 사고했으니 직접 들어온다. 인지 사고했고 여기서 이제 행동을 했을 것이다. 이렇게 확인이 됐다.