GA4 분석하기_유입경로 탐색 분석 살펴보기 : 퍼널 리포트

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• 유입 경로 탐색 분석이라는 기법에 대해서 살펴보도록 하겠다.

 

• 구글 애널리틱스 데모 계정으로 이동.

 

• 애널리틱스의 데모 계정에서 역시나 어김없이 탐색 메뉴를 눌러서 접근을 해서 유입 경로 탐색 분석이라는 이 기법을 눌러본다. 유입 경로 탐색 분석을 클릭하게 되면 딱 봐도 이게 어떤 차트구나라는 걸 감이 올 것 같다.

 

• 각각의 원하는 단계별로 전환율을 볼 수 있는 퍼널 리포트라고도 한다. 그래서 이 단계별 퍼널 리포트를 볼 수 있는데 예전에 유니버셜 애널리틱스에도 퍼널리포트는 있었다만 특히 전자상거래 쪽밖에 없었다. 상세 페이지 조회, 장바구니 구매까지 퍼널 리포트가 디폴트 되어 있었지. 이걸 원하는 대로 단계를 설정할 수가 없었다. 하지만 GA4에서는 이벤트만 설치하게 되면 내가 원하는 단계별로 고객의 움직임을 판단할 수가 있다.

 

• 한번 만들어보겠다. 복잡하니까 이 세분화라고 되어 있는 부분은 지우고 그리고 단계를 수정하기 위해 이 연필 버튼을 눌러준다. 누르게 되면은 이런 식으로 1~4단계 추가를 하면 5단계 이런 식으로 나올 수가 있다. 처음부터 단계를 만들 거라 하나하나씩 일단은 지운다. 오른쪽 상단에 땡땡땡 버튼을 누르면은 삭제 단계가 있다. 이거를 계속 삭제하다가 마지막 하나만 남겨주면 된다. 그러면 1단계부터 해보면 예를 들어 여기가 쇼핑몰이니까 그냥 방문이라고 적는다. 뭐가 들어가야 될까? session_start. session_start가 일어났을 때가 방문이다. 2단계는 상세페이지 조회라고 하겠다. 그리고 실제로 구글 애널리틱스 데모 계정은 상세 페이지 조회를 view_item이라는 이벤트로 전송하고 있다. 그래서 이 이벤트가 설치가 되어 있으니까 검색을 했을 때 목록에 나타나는 건데 view_item을 클릭한다. 그다음에 단계 추가를 해서 이번에는 장바구니 담기로 하겠다. 장바구니 담기 그다음에 새 조건 추가를 한 다음에 장바구니 담기는 add_to_cart. 이렇게 넣어주면 되고. 4단계는 결제 정보 입력이라고 하고 그다음에 여기다가는 add_payment_info 이걸 넣어주면 되고. 마지막 5단계는 구매입니다. 구매는 purchase다. 이 purchase를 여기다가 넣으면 1~5단계에 설치한 이벤트 이름별로 단계 설정이 완료됐다.

 

• 근데 여기 재미있는 게 있다. 1단계에서 2단계로 넘어갈 때 이후 단계냐 바로 다음 단계냐를 선택할 수도 있다. 만약에 바로 다음 단계를 선택하면 session_start 된 바로 다음에 view_item이 나타나는 트래픽만 잡힐 거다. 이렇게 하니까 훨씬 많이 줄어든다. 하지만 이후 단계로 표현하게 되면은 이제 유저들이 좀 더 많아질 수 있다. 이렇게까지 해서 session_start, 상세 페이지 조회 등등이 있고. 이 뒤쪽에 이 시간 같은 것도 나중에는 설정을 할 수 있다. 만약에 5분 내로 시간 내를 제외를 하면 상세 페이지 조회를 한 사람들 중에서 5분 내로 장바구니 담기를 한 사람들 이런 식으로 포널이 만들어지기도 한다. 시간 설정도 넣을 수가 있다. 많이는 사용하지 않는다. 이렇게 해서 각각의 이제 단계들을 넣었다면 오른쪽 상단에 적용 버튼 눌러 적용 버튼을 누르면 1~5 단계별로 이렇게 단계별 퍼널이 나타나는 걸 볼 수 있다. 여기 보면 여기 숫자가 너무 적어서 이렇게 비율이 안 되면은 스크롤 다운을 쭉 하시면은 이런 식으로 비율 조절 되기도 하고. 여기서 핵심은 원하는 단계를 그냥 이벤트로 세팅만 해두면 바로바로 이렇게 볼 수가 있는 거다.

 

• 방문을 했던 유저들 중에서 20.6%가 view_item라는 이벤트를 그중에서 장바구니 담기 add_to_cart를 한 사람이 38.2% 그중에서 결제 정보를 입력한 사람이 44.7%, 그중에서 구매로 이어진 사람이 % 이렇게 각각의 단계가 분포가 돼서 단계별로 전환율이 나타나기도 한다. 아래쪽을 보면 이렇게 방문, 상세 페이지 조회, 장바구니 단계, 결제 종료 그다음에 내가 이름을 입력해 준 2단계가 1단계랑 비교해서는 최종 전환율이 얼마나 되는지 이런 것들도 볼 수 있다. 지금 보니까 상세 페이지 조회에서 장바구니 담기로 엄청나게 많은 비중이 이탈된다. 이탈률이 엄청나게 높습니다. 79.4% 왜냐하면 장바구니 담기를 하지 않고도 구매를 할 수 있나 보다. 그렇다면 내가 이 단계만 삭제를 하게 되면은 실제로 상세 페이지 조회를 한 다음에 결제 정보를 입력하고 그중에서 구매를 이렇게 되니까 조금 더 전환율이 올라가는 걸 볼 수 있다. 그래서 단계, 단계는 항상 그 단계를 거쳐야만 그다음 단계에서 집계가 된다라는 점을 알아두면 좋을 것 같다.

 

• 그다음에 아래쪽을 보면은 이 경과 시간 표시가 있는데. 경과 시간 표시를 딱 선택해 주게 되면 각 단계별로 단계로 사용자들이 얼마나 시간이 걸려서 평균 경과 시간이 나오는지 볼 수 있다. 근데 문제는 좀 이상하다. 방문을 한 다음에 상세 페이지 조회를 8시간 59분 만에 한다고 이게 좀 이상할 수 있겠지만 사실은 사용자 기준이기 때문에 가능할 수도 있다. 어떤 유저가 첫째 날에는 들어왔다가 24시간 이후에 두 번째 방문을 해서 상세 페이지 조회를 했다면 이 사람은 방문을 하고 그다음에 상세 페이지 조회로 넘어왔을 때 24시간이 걸린 게 이런 식으로 경과 시간이 표현될 수도 있다. 이렇게 경과 시간을 표현할 수도 있지만 또 이 세분화 기능을 통해서 경과 시간을 잠깐 지우고. 이 세분화 기능을 통해서 우리가 원하는 측정 기준들을 이렇게 갖다 두게 되면 놀랍게도 측정 기준별로 이렇게 단계들이 또 표현이 될 수가 있다. 데스크톱, 모바일, 태블릿, 데스크톱에 1, 2, 3, 4, 5단계 모바일에 1, 2, 3, 4, 5단계 근데 여기 측정 기준 167개 이상 그리고 내가 만든 맞춤 측정 기준도 여기 들어갈 수 있다. 정말 수많은 측정 기준들이 들어가게 되면서 세분화된 형태로 볼 수 있다. 예를 들어서 국가를 세분화 쪽에 넣게 되면은 이제 국가별로 1, 2, 3, 4, 5단계인데 총 5개까지인데 최대 15개까지 볼 수 있다. 그러면 국가별로 1, 2, 3, 4, 5단계가 어떻게 표현되고 있는지를 모두 볼 수 있다. 아주 재미있게 다양한 차트로 유입 경로 시각화 차트를 통해서 웹사이트에 들어오는 유저들이 어떻게 움직이는지를 다양한 시각에서 판단하실 수 있게 된다. 이렇게 해서 유입 경로 탐색 분석에 대한 내용도 마무리를 하고. 결국에는 이벤트 택소노미를 얼마나 잘 설계하고 얼마나 디테일하게 집계하느냐에 따라서 볼 수 있는 게 달라진다. garbage-in garbage-out이라는 말이 있다. Input이 안 좋으면 Output도 안 좋다라는 뜻인데. 실제로 구글 애널리틱스에서는 이벤트 택소노미로 어떤 데이터를 보낼 건가 가 정의가 되어야만 유입 경로 탐색 분석에서도 많은 것들을 볼 수 있게 된다. 그래서 이렇게 유입 경로 탐색 분석과 같은 기능을 통해서 사용자들의 움직임도 자유자재로 볼 수 있다.