고정 헤더 영역
상세 컨텐츠
본문
728x90
반응형
본 게시물은 패스트 캠퍼스 “구글 애널리틱스 완전정복 : 실무 프로젝트로 마스터하는 GA4 탑재” 국비 지원 강의 수강 후 정리용으로 작성되었습니다.
GMP 구조
기본적으로 마케팅의 대부분을 마케팅하면 이제 광고를 떠올리니까 광고를 이제 정확하게 타기팅.
구글 메인 비즈니스는 광고라고 광고주가 얼마를 냈을 때 그 이상 훨씬 효과를 얻을 수 있는 게 광고주가 가장 원하는 거다. 광고를 제대로 할 수 있게 타기팅 그러니까 광고 효율을 높인다는 거는 물건을 살 사람한테 그 광고를 보여주면 제일 확실하다.
어떤 광고를 봤을 때 구매로 이어져야 아니면 꼭 모든 광고가 뭘 사라고 하는 건 아니니까 뭔가 가입하는 걸 수도 있고 어떤 방문만 해도 전시 같은 거는 방문만 해도 되는 거니까 어쨌든 그걸 행동으로 옮기게 이제 GA에서는 전환이라고 하는데 컨버전을 일으킬 수 있게 하는 게 가장 좋은 광고가 되는 거고 GA로 타기팅이 된 경우에 광고를 집행할 수 있는 거다.
제일 정확한 그래서 구글 애즈로 통신이 되는데 검색 광고 구글 입력했을 때 제일 위에 나오는 게 광고라고 붙어 있을 거다.
별도로 그 키워드에 대해서 특정 비용을 지불하고 제일 상위에 노출하는 그걸 이제 Search Ads 360라는 또 다른 구글 마케팅 플랫폼 아닌 다른 툴을 사용하셔서 접목할 수도 있고 디스플레이 비디오 이름 그대로 시각화된 거니까 유튜브 광고라든가 배너 같은 거 이런 걸 컨트롤할 수 있는 게 광고 영역이다. 그러니까 GA로 고객을 분석해서 정확한 타기팅을 하는 게 일단 제일 큰 목표다.
그런데 광고를 안 할 수도 있다. 특정 온라인 성격에 따라서 그러면 또 이제 이 애널리틱스를 통해서 이제 분석을 하는 값으로 옵티마이즈라는 툴을 쓸 수 있다. 이 옵티마이즈는 우리말로 이제 최적화 도구라고 하는 데 최적화 도구는 A/B 테스트. 뭔가 정식으로 오픈하기 전에 웹 페이지를 두 가지 버전으로 만들어서 비교를 해볼 수 있는 거다. 아직 애플리케이션은 할 수는 없고 HTML 웹만 적용된다는 점이 단점이 이긴 한데 어쨌든 대부분 웹이 없는 경우는 없으니까 그 이전에는 홈페이지를 하나 만들면 그냥 디자이너한테 이쁘게 해주세요. 디자이너 경력 많으신 분을 채용해서 돈 많이 주는 만큼 퀄리티 더 올라간다고 생각해서 그냥 맡겼었는데 그러면 특정 회사 같은 경우에 메인 컬러라든가 이런 게 있으니까 거기에 맞춰서 디자이너가 설계해서 기획해서 자기가 그냥 만드는 거니까 그러면 다 그 사람에 달려 있었다.
FROM ChatGPT
A/B 테스트
A/B 테스트는 마케팅, 제품 개발, 웹 디자인 등 다양한 분야에서 사용되는 실험적인 접근 방법 중 하나입니다. 이는 두 가지 또는 그 이상의 변형을 비교하여 어떤 것이 더 효과적인지를 판단하는 데 사용됩니다.
A와 B라는 두 그룹이 있으며, 각 그룹에는 조금씩 다른 변형이나 조건이 적용됩니다. 그런 다음 사용자 또는 관찰 대상이 두 그룹 중 하나에 무작위로 배정되어 양쪽 그룹의 성과를 비교합니다. 일반적으로 목표는 특정 지표(예: 클릭률, 구매율, 사용자 만족도 등)를 기반으로 어떤 변형이 더 효과적인지를 결정하는 것입니다.
A/B 테스트의 주요 단계는 다음과 같습니다:
- 목표 설정: 실험의 목적을 명확히 정의하고 어떤 지표를 기준으로 성과를 측정할 것인지 결정합니다.
- 가설 수립: 어떤 변형이나 조건이 더 효과적일 것으로 예상되는지 가설을 수립합니다.
- 그룹 나누기: 실험 대상이 될 그룹을 여러 그룹으로 나누고, 각 그룹에 대응하는 조건을 적용합니다.
- 실행 및 관찰: 그룹에 무작위로 배정된 사용자 또는 관찰 대상의 행동을 관찰하고 기록합니다.
- 결과 분석: 실험이 끝난 후 통계적으로 결과를 분석하여 어떤 변형이 더 효과적인지를 결정합니다.
A/B 테스트를 통해 데이터 기반의 의사 결정을 할 수 있으며, 제품이나 서비스를 개선하거나 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
이전에는 근데 요즘에는 이 디자인적인 것도 다 데이터로 할 수 있는 거다. 예를 들어 사용자가 우리 사이트 많이 방문하는 사람이 30대 남자라는 게 파악이 됐다고 하면 30대 남자는 예를 들어 파란색을 좋아한다. 이건 그냥 예시인데
그러니까 30대 남성이 대체로 파란색을 좋아한다고 하면 실제로 정말 효과가 있는 건지 파란색 화면을 한번 A사이트로 만들어두고 기존에 원래는 초록색이었으면 기존 보증이었던 초록색 사이트를 두 가지를 하나 만들어 놓는다.
그러면 이 애널리틱스를 통해서 들어오는 사람이 만약에 30대 남자라는 게 어느 정도 이제 파악이 되면 임의로 이 두 가지 화면을 다 무작위로 노출한다. 그랬을 때 이게 만약에 이커머스 사이트면 실제로 파란색 화면이었을 때가 매출이 한 5% 더 나오더라. 이런 식으로 결과가 나오면 실제 이제 정식 오픈할 때 파란색으로 오픈하라고 한다. 이런 테스트가 가능한 거다. 그러면 버튼 크기라든가 버튼 위치라든가 콘텐츠 위치라든가 이런 거를 이전에는 무작위로 그냥 경험이나 데이터가 아예 없지는 않았을거다. 작지만 내부에서 이제 교육한다든가 이렇게 해서 했던 약간의 데이터는 있겠지만 이제는 진짜 이 GA라는 걸 통해서 이 디자인 영역까지도 A/B 테스트라는 걸 해서 더 효과적으로 할 수도 있는 거다.
그러면 이제 UI를 계산하는 거다. 이런 툴도 있고. 구글 마케팅 플랫폼 안에 연동이 되는 거다.
그리고 태그 매니저 우리말로는 태그 관리자라고 하고 이제 이것도 구글 태그 매니저라고 해서 보통 GTM이라고 많이 하는 Tool이다.
이 GTM은 거의 이제 좀 불량이 많은 큰 규모의 온라인 서비스면 거의 필수로 써야 한다고 보면 되고 이거는 이제 GA랑 연동해서 이 개발을 훨씬 쉽게 매끄럽게 할 수 있게끔 해주는 툴이라고 보면 된다.
예를 들어 첫 페이지 화면에 눌러야 하는 버튼이 50개가 넘는다.
만약에 이게 태그 매니저 없으면 개발자분이 뭐 퍼블리셔 분도 되고 일일이 그 버튼에 대한 데이터를 취합하고 싶을 때 거기마다 하나하나씩 다 일일이 수작업으로 코드를 다 해야 하는 거였다. 근데 이거를 이 태그 매니저라는 도구를 쓰면 되게 간편하게 설정해서 코드를 넘어갈 수 있는 거다. 그러니까 이거는 이제 필수적으로 써야 하는 부분이고 이거는 보조적인 툴로서 이 자체로 뭔가 분석을 한다거나 그런 건 아니지만 약간 개발자분들이 필수적으로 쓰셔야 하는 영역이라고 보면 된다.
그리고 최근에 이제 거의 대부분의 기업이 하는 게 빅쿼리라는 툴이다. 육각형 모양으로 돼 있는 구글 아이콘은 클라우드 구글 클라우드 플랫폼 안에 들어 있는 이 프로그램일 때 플랫폼일 때 로고로 많이 만드는 지금 얘기한 이 빅쿼리라는 거는 클라우드 툴이다. 그러니까 요 위에 있는 다 구글 마케팅 플랫폼이고 그거는 이제 별개의 플랫폼인 거죠.
구글 내에서도 클라우드는 다 아시죠? 어떤 특정 서버나 이렇게 저장하는 공간을 의미하는데 GA에 데이터가 물론 쌓입니다만 GA라는 거는 데이터를 효과적으로 이제 보여주는 보고서 툴이다. 그 보고서 화면이다. GA에 모든 데이터가 쌓이는 건 아니다. 실제 데이터는 구글이 갖고 있는 서버에 싸일 거다. 구글의 서버는 전 세계 각지에 흩어져 있다. 예를 들어 되게 중요한 데이터가 한 곳에 많이 몰려 있으면 지금처럼 전쟁이 났다던가 위기 상황에서 태풍, 허리케인 이런 게 상황에서 날아가면 큰일 난다. 그 전 세계에 분산이 되어 있고 정확한 위치는 구글만 안다.
어쨌든 그 서버에 다 데이터가 저장이 되는 건데 예를 들어 이 GA는 10년 전부터 서비스를 하는 거니까 10년 동안의 데이터를 만약에 한꺼번에 둘 수도 있다. 10년 동안 우리 사람들을 얼마나 수익이 변했는지 보고 싶다.
10년 전부터 쓰셨던 고객사 같은 경우에는 그러면 어마어마한 데이터를 한번 불러와야 되는 거죠. 그러면 보고서가 아마 인터넷이 계속 하루 종일 돌아가도 못 불러올 거다. 그럴 때 이 빅쿼리라는 걸로 이제 쿼리라고 SQL. 이것도 약간의 하나 언어다. 그러니까 진짜 빅데이터다. 이 빅데이터에서 내가 필요한 값만 뽑아보고 싶을 때 컴퓨터가 알아둘 수 있는 그 쿼리라는 걸 입력을 해서 딱 뽑으면 엄청나게 큰 데이터로 불과 몇 초 만에 딱 뽑힌다. 그러면 이 쌓여 있는 데이터를 지금 기존 갖고 있는 고객사 데이터베이스랑 연동시켜서 원래 데이터베이스에 있는 특정 사용자를 실제 이 빅쿼리사에 있는 사용자랑 매칭을 시켜서 더 심도 있는 분석이 가능하다. 이렇게 제일 마지막 단계에서 여기까지 간다.
GA를 쓰는 이유는 고객 분석을 하고 고객 분석만 해도 엄청 큰 거다. 그걸 통해서 광고도 하고 아니면 UI / UX 개선을 할 때도 있고 더 심도 있는 내부 분석을 하기 위해서 GA를 사용한다고 보면 될 것 같다.
GA는 구글 마케팅 플랫폼 안에 들어 있는 거고 마케팅을 하기 위한 도구다. 좀 더 이제 시장을 키우고 이제 소비자들한테 우리 제품을 더 많이 팔고 더 많이 알리고 이런 행위가 다 마케팅이다. 마케팅은 워낙 그 범위가 방대하니까 그냥 간단하게 말하면 어쨌든 이커머스든 이게 가입을 하는 사이트든 방문자가 내가 원하는 결과까지 가는 거는 되게 쉽지가 않다. 고객 여정도 설명했고 어떤 특정 사이트에 만 명이 들어와도 실제 구매까지 이어지는 게 100명도 안 될 가능성이 높다. 한 명 들어와서 한 명 사면 거의 진짜 대박인 거고 그렇죠.
그래서 대부분 모양이 처음에 유입이 돼서 관심을 가지고 여기는 지금 결제로 돼 있지만 뭔가 가입을 한다든가 컨버전, 전환까지 일어나는 거는 항상 이렇게 좁아지는 깔때기 모양이다. 그래서 통상적으로 우리가 마케팅 분석을 할 때 퍼널 분석이라는 데 퍼널이 깔때기 용어로 한 거니까 퍼널 분석이란 말을 많이 한다.
FROM ChatGPT
퍼널은 웹사이트 또는 애플리케이션에서 사용자의 행동이 일련의 단계를 따라 발생하는 경로를 나타내는 시각적인 모델입니다. 이는 사용자가 원하는 목표를 달성하기 위해 특정 단계를 거치는 과정을 보여줍니다. 퍼널은 주로 사용자 경로의 효율성을 평가하고 개선하기 위해 마케팅, 웹 분석 및 사용자 경험 디자인에서 사용됩니다.
일반적으로 퍼널은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:
- 진입 단계 (입장점): 사용자가 퍼널에 진입하는 지점입니다. 이는 일반적으로 웹페이지의 첫 방문 또는 특정 이벤트의 시작점일 수 있습니다.
- 중간 단계 (경로의 중간): 사용자가 퍼널을 따라 이동하는 동안 거치는 중간 단계들입니다. 이는 예를 들어 특정 페이지의 방문, 제품 카트에 상품 추가 등이 될 수 있습니다.
- 목표 단계 (종료점): 사용자가 퍼널의 최종 목표를 달성하는 지점입니다. 이는 주로 구매, 가입, 등록과 같은 원하는 행동을 나타냅니다.
퍼널을 통해 기업이나 웹사이트 운영자는 사용자의 행동 패턴을 이해하고, 어떤 단계에서 이탈이 많이 발생하는지를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경로를 최적화하고, 웹사이트 또는 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 퍼널은 데이터 기반의 의사 결정을 지원하며 비즈니스 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.
그래서 이 GA는 실제로 이제 전자상거래 기능을 구현한다. 이렇게 퍼널 형식으로 고객이 어디서 또 유입돼서 또 이탈하고 최종적으로 얼마나 구입하는지까지 아실 수 있는 툴로 보면 되고. 요즘은 단순히 이 퍼널로 끝나는 게 아니라 그러니까 오프라인은 거의 이렇게 끝날 확률이 높은데 온라인 같은 경우에는 구매하고 이 사람들이 다시 들어온다. 온라인 쿠팡이나 지마켓이나 한 번 산 사람이 또 들어와서 계속 사고 그리고 후기도 남긴다.
후기를 잘 쓰면 그거 보고 또 다른 사람이 산다. 이게 쿠팡뿐만 아니라 배달의 민족이나 요기요 같은 데도 다 그래서 후기를 남긴다. 그러면 이전에는 이렇게 깔때기 모양이었던 게 지금 우측도 이렇게 깔때기 모양의 모양이었던 게 점점 확장돼서 모래시계 모양처럼 되죠.
요즘 이제 온라인 쪽 비즈니스 마케팅 모델 이렇게 모래시계, 아워글래스라고 한다. 모래시계 모양을 많이 이야기한다.
FROM ChatGPT
"마케팅 아워글래스"는 마케팅 전략에서 사용되는 개념 중 하나로, 고객의 구매 경로를 단계적으로 이해하고 그에 맞게 전략을 수립하는 모델을 나타냅니다. 이 모델은 전통적인 퍼널 모양이 아닌 아워글래스 모양을 가지며, 고객 관계를 구축하고 유지하는 데 초점을 둡니다.
아워글래스 모델의 주요 단계는 다음과 같습니다:
- 노출 (Awareness): 먼저, 고객은 제품이나 브랜드를 인지하게 됩니다. 이 단계에서는 마케팅을 통해 브랜드를 알림과 인지를 높이는 것이 중요합니다.
- 관여 (Engagement): 노출 단계 이후에는 고객과의 상호 작용을 촉진하고 브랜드에 대한 관심을 유도하는 단계입니다. 소비자가 더 많은 정보를 얻고 제품 또는 서비스에 대해 더 깊이 알게 됩니다.
- 평가 (Evaluation): 소비자는 브랜드나 제품에 대해 판단하고 평가합니다. 경쟁사와 비교하며 구매 결정을 내리기 위해 더 깊게 조사하게 됩니다.
- 결정 (Decision): 평가를 마친 소비자는 최종적으로 제품이나 서비스를 선택하게 됩니다. 이는 구매 단계로 진행되며, 마케터는 구매 과정을 간편하게 만들고 긍정적인 결정을 유도하는 데 중점을 둡니다.
- 구매 (Purchase): 결정 단계를 거친 후에는 소비자가 실제로 제품이나 서비스를 구매하는 단계입니다.
- 포스트-평가 (Advocacy): 아워글래스의 특징 중 하나는 구매 이후에도 관계를 유지하고 소비자를 만족시켜 장기적인 관계를 유지하는 것입니다. 만족한 소비자는 브랜드를 지지하고 추천할 가능성이 높아집니다.
이러한 단계적인 모델은 단순히 구매만을 중시하는 것이 아니라, 고객과의 지속적인 상호 작용을 강조하여 브랜드 로열티와 장기적인 성공을 추구합니다.
그래서 앞서 말씀드린 걸 다 정리를 하면 결과적으로 크게 네 가지가 지혜의 사용 이유라고 볼 수 있는데 뒤의 목적이 된다. 우선 가장 이제 중요한 광고 타겟을 설정하는데 GA가 큰 역할을 한다. 잠재 고객, 아까 보고서에도 잠재 고객이라고 돼 있었다. 다른 구글 마케팅 플랫폼이랑 연동을 해서 광고를 실제로 보내는 데까지 사전에 분석하는 걸 하기 위해서 GA를 쓰고 또 옵티마이즈. 옵티마이즈 뿐만 아니라 꼭 옵티마이즈를 안 쓰더라도 그냥 리뉴얼 사이트를 새로 오픈하거나 개선해서 리뉴얼 할 수도 있는데 리뉴얼하기 전에 데이터랑 리뉴얼하고 나서의 데이터가 확실히 다르게 쌓일 거다.
그러면 이렇게 하니까 더 방문율이 높더라. 이렇게 하니까 구매율이 떨어지더라. 이런 식으로 바로 지상에서 피드백을 볼 수 있다. 그러면 이걸 이렇게 고치는 게 더 좋겠다. UI / UX 개선, 이 둘은 떼려야 뗄 수 없는 관계인 거고 한 예를 들으면 스마트폰 잡았을 때 아이폰으로 예를 들면 최근 업데이트가 되면서 원래 사파리에서 주소창이 원래는 위쪽에 있었다. 위에 주소창이 있을 때는 보통 스마트폰을 이렇게세로로 잡고 반대편 손가락으로 주소창을 위에 눌렀어야 했다. 왜냐하면 위쪽에 있으니까 그러면 주소를 바꾸고 싶을 때 위에 인터넷 주소창을 누르고 다시 양손으로 잡고 주소를 입력해야 되는 이슈가 행동이 됐다.
그러니까 얘기한 이 주소창이 인터페이스가 되는 거고 시각적으로 보이는 약간 디자인이나 이런 위치 값을 UI라고 하는 거고 제가 이 주소창이 위에 있으니까 잡는 손 모양이 바뀌었다. 그러니까 UX가 이렇게 바뀐거다. 근데 업데이트가 되면서 주소창이 아래쪽으로 왔다.
사파리에 그러면은 처음부터 이 폰을 양손으로 잡고 엄지손가락으로 주소창을 누르고 입력할 수 있다. UI가 위에서 아래로 바뀌니까 손 모양도 이렇게 잡던 거를 이렇게 잡는 걸로 행동이 바뀌었다. 사용자 경험이 바뀌었다. 그래서 UI랑 UX는 무조건 붙어서 가는 거고 지금 이거 it로 얘기했지 말씀드렸지만 it뿐만 아니라 모든 이렇게 시각적인 가구도 마찬가지다.
예를 들어 가구 이렇게 서랍 같은 게 있는데 제 키보다 높은 서랍장이 있으면 그 UI가 서랍 문이 있으니까 이 위에 있는 거고 그걸 열려면 손을 위로 들어야 된다. 근데 서랍장이 아래쪽에 있으면 고개를 숙이고 아마 이렇게 열 거다. 그게 다 UI/UX인 거고 이것도 분석을 통해서 훨씬 더 효과적이고 능력이 좋은 그런 UI를 개편할 수 있다 그러면 UX도 당연히 바뀌게 된다. 이런 것도 지혜를 통해서 바꿀 수 있다.
FROM ChatGPT
UI (User Interface)와 UX (User Experience)는 소프트웨어 개발과 웹 디자인 분야에서 중요한 개념입니다. 이 두 용어는 사용자와의 상호작용과 사용자 경험을 향상시키기 위한 다양한 디자인 원칙을 포함하고 있습니다.
- UI (User Interface - 사용자 인터페이스):
- 정의: UI는 사용자가 소프트웨어, 앱, 웹사이트 등과 상호 작용하는 데 사용되는 모든 시각적 및 인터랙티브 요소를 나타냅니다.
- 목적: 명확하고 직관적인 디자인을 통해 사용자가 제품과 쉽게 상호 작용할 수 있도록 돕습니다.
- 요소: UI는 버튼, 텍스트, 이미지, 입력 필드, 메뉴 등과 같은 요소들을 포함하며, 이들이 사용자에게 어떻게 보이고 동작하는지에 대한 디자인과 레이아웃을 다룹니다.
- UX (User Experience - 사용자 경험):
- 정의: UX는 제품 또는 서비스를 사용하는 동안 사용자가 느끼는 전반적인 경험을 나타냅니다.
- 목적: 사용자가 만족하고 효율적으로 제품을 사용할 수 있도록 설계하며, 사용자의 니즈와 목표에 부합하는 경험을 제공합니다.
- 요소: UX는 사용자의 행동, 반응, 감정 등을 고려하여 제품이나 서비스를 설계하며, 정보 구조, 사용자 플로우, 사용자 테스트 등을 통해 개선됩니다.
UI와 UX는 서로 밀접하게 연결되어 있으며, 사용자에게 직관적이고 효과적인 경험을 제공하기 위해 함께 고려되어야 합니다. 좋은 UI/UX 디자인은 사용자가 제품 또는 서비스를 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 도와주며, 이는 사용자 만족도 향상과 제품의 성공에 기여할 수 있습니다.
간단한 예시로 IT 분야에서의 UI/UX 디자인을 설명해보겠습니다.
예시: 모바일 어플리케이션의 로그인 화면
- UI (User Interface - 사용자 인터페이스):
- 요소: 로그인 화면에는 사용자명과 비밀번호를 입력하는 입력 필드, 로그인 버튼, 비밀번호 재설정 링크 등이 포함됩니다.
- 디자인: 각 요소의 디자인은 명확하고 사용자가 이해하기 쉽도록 구성되어야 합니다. 버튼은 눈에 띄게 표시되고, 입력 필드는 사용자에게 어떤 정보를 입력해야 하는지 알려주는 힌트를 제공해야 합니다.
- 레이아웃: 요소들은 직관적인 순서로 배치되어 있으며, 사용자가 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 배치됩니다.
- UX (User Experience - 사용자 경험):
- 플로우: 사용자가 어플리케이션을 처음 실행했을 때 로그인 화면으로 안내하는 플로우가 중요합니다. 사용자는 쉽게 로그인 화면으로 이동할 수 있어야 합니다.
- 사용자 편의성: 입력 필드에는 사용자가 편리하게 정보를 입력할 수 있도록 키보드 레이아웃이 자동으로 변경되는 기능이나 자동 완성 기능이 제공될 수 있습니다.
- 에러 처리: 비밀번호 오류 또는 잘못된 입력 시 사용자에게 명확한 안내와 함께 어떻게 수정할 수 있는지에 대한 안내가 제공되어야 합니다.
좋은 UI/UX 디자인은 사용자가 로그인 화면에서 목적을 달성하는 데 효과적이며, 사용자가 어플리케이션을 사용하는 과정에서 쾌적하고 직관적인 경험을 제공합니다.
그리고 이것도 광고랑 연결이 되는 건데 대부분 이제 좀 많이 실수를 하는데 특히 이제 개발자 지금 얘기하는 개발자는 it뿐만 아니라 어떤 물건을 처음 만들어내신 기업의 대표분들이나 제일 처음에 어떤 걸 만들어낸 이 개발자분들을 얘기하는 거고 보통 이 개발자가 빠진 함정이 내가 너무 좋다고 생각해서 다른 사람들 전혀 고려하지 않고 내가 좋은 대로 만드는 경우가 있다. 그래서 그냥 내가 예상한 대로 생각하고 이제 마케팅을 시행을 하는 거다. 그러면 전혀 고객들이 반응을 안 하는 경우가 많다.
그런데 거꾸로 고객을 먼저 파악하고 이 고객이 원하는 거를 제품을 만들면 훨씬 성공할 가능성이 높다. 그러니까 이걸 먼저 할 수 있는 툴이다. 온라인에서 GA를 설치하면 내가 지금 어떤 사이트는 있겠지만 특정 지금 무슨 제품을 만들지 고민하고 있는 상태면 우리 사이트에 일단 누가 들어오는지를 먼저 본다. 예를 들어서 유튜브 콘텐츠를 만들고 싶은데 유튜브 콘텐츠 오픈 사이트라고 했을 때 나는 이게 20~30대가 많이 방문할 줄 알았는데 실제로 방문하는 비중이 60대 이상이 많다.
그러면 원래 콘텐츠에 핫한 BTS 방탄소년단을 모델로 해서 어떤 콘텐츠든 제품이든 만들려고 했었는데 고객을 보니까 60대가 많네? 그러면 임영웅이 더 적합하다. 그러니까 고객을 알면 당연히 비즈니스 방향이 바뀌듯이 제품도 바뀐다.
GA를 쓰면 고객이 분석되니까 어떤 사업을 해야 되는지 어떤 비즈니스를 해야 되는지 파악이 된다.
그러면 아까 광고랑 같은 맥락으로 마케팅 방향으로 이제 전략이 잡히고 KPI도 잡을 수 있다.
온라인에서 거의 필수적으로 이걸 당연히 해야 하는 부분인 거고 또 이제 광고랑 또 연결이 돼서 이제 구글에서 광고를 정확하게 해주면 진짜 우리 물건을 살 사람한테만 광고를 해준다고 하면 분석을 통해서 내가 이전에는 광고비를 1억을 썼으면 이제 더 정확한 타깃한테만 갈 거니까 이 1억을 줄일 수도 있는 거고 똑같은 효율을 보려면 2천만 원을 천만 원으로 줄이니까(?) 효율이 똑같다라고 하면 광고 비용이 줄어든다.
아니면 이 1억을 아예 한 군데다다 더 잘 될 거에다가 아예 먼저 몰빵을 하시면 더 극대화가 된다. 그러면 당연히 이익도 올라가고 광고 단가를 줄이면 추가 비용이 줄어드는 거니까 전반적으로 매출이나 이익이 다 늘어나는 효과가 된다. B2B 비즈니스에서 위에 분들을 설득하는 거에 제일 좋은 거는 이거 하면 돈을 법니다인 것 같다. 얼마를 투자하면 그 이상으로 볼 수 있는 게 확실합니다라는 게 지금 강사님의 경험상으로는 제일 확실한 답이라고 한다. 결과적으로는 이 GA를 실무사용하면(?) 추가적인 수익이 발생한다는 것이 정확한 답이 된다. 그게 확실해야 GA를 쓰는 거고 굳이 이 GA 써도 나는 개발자도 있어야 되고 되게 공사가 복잡한 것 같은데 오히려 더 별로다 하면은 안 하시는 게 맞다.
근데 온라인 비즈니스를 하시면 지금 말씀드린 거를 하나라도 놓치지 않으려면 당연히 써야 되는 툴이 GA4다.
GA를 누가 써야 되나? 이제 다 설득을 해서 실제로 GA를 사용한다고 하면 GA를 써야 되는 사람들이 있다. 지금 강사님이 강의에서는 세 가지 집단으로 나눠놨는데 정확하게는 계속 얘기하셨지만 개발자가 필수적으로 있어야 한다.
이 앞 단계에 개발자가 있어야 되는 거죠. GA를 GA에서 데이터를 수집하게 해줄 개발자는 필수적으로 있어야 되는 거고 이 개발자는 사전 단계 그러니까 GA를 쓰게 해주는 단계지 이 GA를 실제로 활용하는 사람은 아니다. 그거는 통상 구축이라고 하는데 GA를 쓸 수 있게 이제 내부 온라인 서비스에 설치, 구축을 해 주시고 그게 끝났다는 전제에서 이제 누가 사용하는가를 얘기하자면 당연히 기본적으로 GA에서 데이터를 뽑는 거니까 이 데이터를 분석할 수 있는 데이터 분석가가 쓰셔야 하는 거고 요즘은 그로스 해커라는 말도 많이 쓴다.
마케터도 퍼포먼스 마케터 숫자로 다 마케팅하는 분들 광고비 얼마를 집행했을 때 정확하게 전환율이 얼마 오르고 사용자가 몇 만이 늘었고 이런 거를 분석하는 분들이 GA는 이제 필수적으로 쓰는 거고 UI / UX 디자이너 그러니까 여기가 이제 예전에는 전혀 데이터랑 좀 관련이 없다고 생각했던 포지션인데 아까 옵티마이즈 말씀드렸듯이 UI마저도 이제 데이터로 봐야 되는 시대가 왔기 때문에 디자이너도 이제는 데이터에 관심을 가져야 한다.
이 두 집단이 쓰게 되면은 여기에 나오는 이 데이터를 이제 나중에 배울 Looker Studio라는 대시 보드 시각화 할 수 있는 툴을 쓰시거나 아니면 어쨌든 결과 보고라는 걸 해야 하는데 그러면 결과적으로 임원분들이나 대표님들도 이 보고서를 본다.
직접 GA 화면 들어가서 막 눌러보지는 않겠지만 GA로 나온 결괏값을 보게 되니까 사실상 모든 시현을 다 본다고 생각하면 된다.
강사님이 이 교육 때문에 하는 말이 아니라 대학에서도 그렇고 이제 강사님이 체감했을 때는 필수적인 툴로 바뀐 것 같고
이제 점점 요즘 중고등학교부터 it 파이썬이나 이런 언어를 배운다고 들었는데 점점 젊은 층들의 이제 it 이해도가 높아지면 높아질수록 이 GA도 윈도우처럼 강사님 생각에 한 2~3년 안에는 거의 필수적으로 쓰는 툴로 바뀔 것 같다고 한다.
거의 마이크로소프트 오피스처럼 파워포인트나 엑셀처럼 실무을 하려면 봐야 하는 툴로 저는 자리 잡은 것 같습니다.
그래서 이거는 사용해야 하는 게 어쩔 수 없이 무조건 쓰셔야 하는 툴이라고 좀 자신 있게 말할 수 있다고 하셨다.
728x90
반응형
'디지털 마케팅' 카테고리의 다른 글
| 세그먼트란? (0) | 2024.01.10 |
|---|---|
| 왜 GA4 분석을 도입해야 하는가? (0) | 2024.01.09 |
| 쿠키리스(Cookieless) 시대의 대비 (1) | 2023.12.31 |
| GA4 분석하기_동질집단 탐색 분석 살펴보기 (0) | 2023.11.24 |
| GA4 분석하기_세그먼트 중복 분석 살펴보기 : 세그먼트의 설명 (0) | 2023.11.24 |
