Q1. 구글 애널리틱스, 왜 사용해야 하나요?




 - 구글 애널리틱스(Google Analytics) , 


    디지털마케팅에 입문하는 마케터부터 , 온라인에서 사업을 영위하려는 예비&창업자분들까지 모두 한번 쫌은 들어보셨을 단어입니다.



 - 너, 구글 애널리틱스 볼 줄 알아? 하는 질문이 , 너 디지털마케팅에 대해 얼마나 알고 있어?

   라는 디지털마케팅의 시민권과 같은 단어가 되어가고 있다고,  혹자는 말합니다.


 - 그 이유는, ' 디지털마케팅에 있어서, 빅 데이터를 분석하는 능력이 필수적 ' 이기 때문일 것입니다.


 - 그래서, 이제 구글 애널리틱스는 단순히 마케터나 AE들 만의 도구가 아닌 , 웹/앱 비즈니스에 참여하는 모든 사람이 기본적으로 갖춰야 하는

   일반 지식이 되어 가고 있으며 , 멀지 않은 가까운 시기에는 ' 구글 애널리틱스를 분석하는 방법 ' 을 모르고는, 대화가 어려운 시기가 올 것이라 확신합니다.


 - 구글 애널리틱스는, 제품명에서도 알 수 있듯이 ' 구글 ' 사에서 개발한 ' 애널리틱스(빅 데이터를 분석하는 기술 전반) ' 의 도구(tool)를 의미합니다.


 - 쉽게 설명해서, 구글에서 개발한 빅데이터 분석 플랫폼이라고 생각하시면 됩니다.


 - 구글 애널리틱스 말고, 네이버 애널리틱스도 있고, 에이스카운터도 있고 , 그런데 굳이 ' 구글애널리틱스 ' 를 추천하는 이유는??


 - 맞습니다. 애널리틱스 라는 빅데이터 분석 플랫폼은 다양한, 매체 사의 제품이 있습니다.


 - 하지만 굳이, 구글 애널리틱스 사용을 권장하는 이유는 아래와 같습니다.





 (1) 보편적입니다.


   a. 구글 애널리틱스는 중.소기업부터 대기업, 국외 전 세계를 포괄하여 가장 높은 점유율과 사용률을 가진 '애널리틱스 툴 ' 이기 때문에

       데이터 공유부터, 분석/평가/소통까지 범용적으로 사용이 가능한 애널리틱스 입니다.



   b. 페이지뷰 1만 미만 ~ 수 백만 뷰까지의, 방대한 빅 데이터를 서버 비용도 없이 심지어, ' 무료 ' 로 사용 가능한 도구입니다.

       시장 독점을 하면 , 전체 유료화되지 않겠냐는 풍문도 있으나 이미 독점 상태이며 , 구글로서 애널리틱스는 트로이목마의 역할을 담당합니다.

       유료로 사용이 가능한 고도화 버전 360이라는 모델도 있으나, 데이터를 분석하는 기초에 있어서는 ' 구글 애널리틱스 (GA3, 앱의 경우 GA4)

       정도로도 충분합니다.



 (2) 데이터 신뢰성


   a. 구글 애널리틱스의 특징으로, 한번 수신된 데이터는 ' 소유자 ' 라고 할지라도 일부 데이터를 수정하거나 삭제하는 것이 불가능한 데이터 신뢰성을 보유하고 있습니다.

        물론, 데이터가 보관된 전체 ' 보기 ' 라는 자체를 삭제할 수는 있겠지만, 부분적으로 데이터를 임의로 변경하지 못한다는 의미입니다.


   b. 한번 유입된 데이터는 변형되지 않기 때문에, 억측 / 성과조작  등을 할 수 없습니다.



 (3) 강력한 세그먼트(분류/가공)


   a. 방대한 빅데이터를 보관 해주고, 다운로드 기능을 제공하는 것도, 고맙지만 그 데이터를 여러 조건과 변수별로 세그먼테이션 할 수 있습니다.


   b. 이 세그먼트라는 기능은 , 추후에 사용자를 평가하고, 채널을 평가하고, 이벤트 경과를 평가하는 등의 매우 중요한 진단/분석/평가의 기초가 됩니다.





(4) 애널리틱스를 볼 수 있다면, 대행사 및 마케터를 올바른 평가 기준으로 바라볼 수 있습니다.


   a. 과거 대행사에 광고를 맡길 때 , 열심히 잘 해주시고 노력해주세요 등의 주관적인 요구를 했다면 , 

       당신이 애널리틱스를 사용한다면 이제는 그럴 필요없이 한마디만 하시면 됩니다 


   b. ' 구글 애널리틱스를 통해, 이성적인 기준으로 평가하겠습니다. 능동적인 제안과 목표 성과 달성 부탁합니다. ' 입니다.



 - 구글애널리틱스를 사용하는 데에는 이와 같은 4가지 특성이 있으며, 이와 반대로  당신이 애널리틱스를 사용하지 않았을 때, 얻을 수 있는 최악의 패착이 되기도 합니다. 


보편성을 잃어버린 주먹구구식의 의사결정으로 , 누군가 조작하였을 수 있는 주관적인 데이터를 맹신하며 수긍하고

리뷰 이벤트에 참여하기 위해 맹목적으로 작성한 고객의 5점 리뷰평가, 우리 제품을 구매한 전체 고객의 평가로 인식하여, Product의 대한 개선을 포기하고

지난 분기보다 매출은 많이 떨어졌지만, 밤새 야근한 것 같은 마케팅담당자(or 대행사)에게 고마워 하는 성과평가기준에 오류를 범하고

다음 분기에는 매출을 더 벌어오겠지? 라는 그저 낙관적인 자세로 , 다음 분기 수천~수 억 원에 손해보증수표를 미리 끊는 결정권자  '



 가 될 수도 있습니다.

 판단은 여러분의 몫입니다.



[그로스해커 강정규 |구글 애널리틱스 칼럼]

Q2. 구글 애널리틱스를 통해 꼭 봐야 하는 4가지




 - 우리는 구글 애널리틱스를 통해 , 정말 다양한 것을 확인하고 여러 가설을 세우고, 검증하고, 개선하는 과정을 경험할 수 있습니다.


 - 구글 애널리틱스의 활용을 100% 이상 할 수 있는 마케터는 없다고 얘기할 수 있습니다.


 - 구글 애널리틱스를 볼 줄 안다, 라고 말하는 마케터들은 , 애널리틱스의 본 기능을 30% 정도 사용하고 있다고, 저는 생각합니다.


 - 물론, 어느 지점을 넘어서게 되면 애널리틱스 활용도를 올리는 것이 어렵게 되는 순간들이 있습니다. 


 - 활용도의 구간을 초월하기 위해서는, 정말 많은 에너지가 필요할 수 있습니다. 


 - 주변에 애널리틱스를  병적으로 사용하는 마케터들을 보면서 느낀 점은


 - 구글 애널리틱스 활용도 0~10%(에너지10 소모) , 10~30%(에너지 1000 소모) , 

    30~50%(에너지1000000 소모( 여기서부터는 일반인들은 범접하기 어렵습니다.) / 50%~(에너자이저..)

   ( 검증, 변화, 개선 등 스스로 데이터를 변화시킬 수 없는 여러 환경적 요인도 높은 에너지 소모에 작용 될 것입니다. )


 - 이 글을 쓰며 말하고자 하는 것은 30~50% 이상 구글애널리틱스를 사용할 수 있는 기술을 배우셔라 하는 게 아닙니다.

 - 애널리틱스를 무조건 50% 이상 활용할 수 있어야만 가치가 있는 툴이 아니기 때문입니다.

 - 단 5~10%만 구글 애널리틱스를 사용할 수 있다면, 당신의 비즈니스는 격이 달라질 것이라고 확신합니다.


 - 애널리틱스에 에너지10만 쓰고서도, 볼 줄 안다 말할 수 있는 4가지 핵심 칼럼과 주제는 아래와 같습니다.






 (1) 잠재고객을 통해 추산하는 CAC


    - 우리 비즈니스에 접촉한 사용자의 특징을 통해 ' 잠재고객 ' 을 분류해낼 줄 알아야 합니다.

    - 또한 , 분류된 잠재고객을 통해 고객획득당비용(CAC)를 타겟/세트먼트 별로 비교할 수 있어야 합니다.

    - CAC를 활용하여 , 단기적 목표 / 중기적 목표 / 장기적 목표를 수립할 수 있어야 합니다.








 (2) 획득을 통해 매체&소재 평가


    - 새로운 사용자를 획득하는 것은 매우 중요한 과정입니다.


    - 다만, 새로 획득한 사용자가 우리 비즈니스와 연관성이 있고, 전환가치가 있어야 성립되는 명제이지요


    - 획득을 통해 각 매체별 특징을 분류하고, 고객을 획득하는 퍼널에 가까운 매체와, 고객이 활성화되는 퍼널에 가까운 매체

       최종적으로는 전환에 기여되는 매체를 평가할 수 있어야 합니다.


    - 또한 , 매체별로 전송된 타겟 메세지가 담긴 소재를 평가할 수 있는 utm작업을 통해서, 자사의 매세지의 적합성 또한

      검토할 수 있어야 합니다.





 (3) 행동을 통해 보는 고객활동 추이


     - 고객이 유입된 최초 경로와 , 유입 랜딩


     - 유입 랜딩에서 발생한 종료율과 페이지 이동 흐름


     - 단계별로 접근 유도제의 촉매 역할을 분석하여, 단순히 고객의 행동을 관찰하는 것에 그칠 것이 아니라


     - 고객을 우리에게 유리한 패턴으로 유도해야 합니다.


     - 원 테이크 동선 , 대형 할인점의 진열전략 , 맥도날드 테이크동선 전략 등의 사례를 통해 고객유인 전략을 이해하고

       각 브랜드의 특성과 디지털 환경에 적합하도록 설계하고 시행해야  합니다.


  





 (4) 매출로 이어지는 '전환' 가치수립


     - 우리는 모두, 사용자를 고객을 전환시켜 그들을 통해 재화를 얻길 원합니다.


     - 하지만 그들이 우리가 원하는 기간에 원하는 만큼 매출을 보여주지 않는다면, 우리는 비지니스를 포기하거나

        그들을 다른 가치로 평할 수 있는 ' 전환목표 ' 가 필요합니다.


     - 빅 데이터를 통하여, 고객의 행동에 가치를 부여하고, 가치를 확장하여 LTV를 확장할 수 있어야 합니다.




결론


1. 우리 비즈니스의 관심도가 높은 고객을 분류하고

2. 그 예정된 타겟에게 적합한 매세지와 , 접합적인 기회를 제공하고

3. 그 사용자를 , 우리가 생각하는 필구전략으로 동선을 유인하고

4. 그 가치를 데이터 목표화 하여 , 손해 볼 수 없는 최적화 전환 목표를 수립하는 것


구글 애널리틱스를 통해 , 반드시 봐야 하는 4가지 입니다.

자, 이제부터는 4가지 메인 카테고리에 대한 , 그로스해커 강정규 부장의 세부 칼럼을 통해 알아가 봅시다.


[그로스해커 강정규 |구글 애널리틱스 칼럼]

Q3. 구글 애널리틱스, 사용자의 특징을 찾아라 ' 잠재 ' 




 - 구글 애널리틱스의 ' 잠재 ' 분야에서는 사용자의 특징을 보여주는 카테고리들로 구성되어 있습니다.

 - 사용자의 특징이라고 하면 어떤 부분이 있을까요?



  (1) 사용자의 속성 특징


     -  국가, 지역, 성별 , 연령 , 접속브라우저, 접속기기, 관심사


    coment :

       사용자가 어느 국가, 어느 지역에서 접속되었는지는 , 당연히 자사 서비스의 지역한계성과

       연계하여 검토해야 합니다. 특히, 지역상권에 자사 서비스센터로 방문해야만 하는 경우 그

       지역적 특성은 비즈니스 반경에 밀집되어 , 지역이 멀어지면서 사용자 폭도 옅어지는 일반적인

       특성이 있는 점을 고려해야 하며,

       지역 한계성이 없는 제품배송형 브랜드의 경우에도, 전국의 사용자가 일관되지는 않으며

       일반적으로 수도권비중이 5~6할, 광역시 등 대 지역권이 2~3할 , 각 세부 지역권이 1~2할 정도의

       사용자 포지션을 가지고 있습니다.

       물론, 이 일반적인 지역적 특성에 벗어나, 우리 제품은 배송형 제품이지만 수도권에 팔지 않고

       특정 지역권에 사용자를 확대하여 판매 할 수도 있으나, 일반적으로 사용자 비중이 높은 수도권  

       판매하는 전략을 포기하고, 사용자 절대 폭이 높지 않은 특정 지역에 한정하여 제품을 판매하는   

       전략을 세우면 경우 제품 1개를 판매할 때까지의 비용( 판매당비용 ) 이 증가할 수 있는 점을 고려해야 합니다.

 


     


 제품 1개를 판매할 때까지의 비용을 CAC(고객획득당 비용)이라 업계에서 통용적인 용어로

 사용합니다.

                  

 이와 같은 , 예제로 고객의 특징에 대한 분류와 집중은 모두 CAC(고객획득당 비용)으로 결론됩니다.

 50대에게 팔 수 없는 제품은 아니지만, 상대적으로 30대에게 니즈가 높은 제품은 30대에게

 집중하여 판매하는 것이 CAC를 낮출 수 있는 방안이지만, 비즈니스의 버짓이 높은 경우에는

 30대에게 가장 니즈가 높은 제품이지만, 50대를 겨냥한 제품의 메세지와 소구 전략을 가미하여

 50대라는 하나의 세그먼트를 확장하여 감당할 수 있는 CAC를 맞춰내는 전략을 사용할 수도 있는 것입니다.

 


a. 우리 제품을 ' 일반적인편익 소구전략 (Generic strategy) ' 을 통해 전 범위에 공개했을 때의 

     보편적인 잠재고객 비율과 특성으로 최적의 CAC 확보


b. 우리 제품을 A라는 세그먼트 타겟에게 판매하는 CAC

c. 우리 제품을 B라는 세그먼트 타겟에게 판매하는 CAC

d~. 등의 세그먼트와 타겟전략을 수립하여, 비즈니스를 범용적으로 펼쳐내기 위해서는


애널리틱스를 통해 사용자의 특징을 살펴보는 것이 반드시 필요합니다.






  (2) 사용자의 사이트 반응 특징


     - 체류시간, 페이지뷰, 세션, 이탈율 ,  신규방문/재방문 , 기간 내 재 접속률


     coment : 

     고객이 사이트에 처음 접속하여, 사이트 접속을 종료할 때까지의 모든 과정에는 특징을 가지고 있습니다.

     이를 일반적으로 ' 사용자의 행동변수 ' 라고 지칭하겠습니다. 물론, 사용자의 행동변수가 높은 것이

     좋다고 생각해볼 수도 있습니다. 아무래도 적은 것보다는 ' 사용자의 체류시간이 긴 것이 ' 자사 서비스에 

     관심이 높다고 생각해볼 수 있으며, 페이지조회 수가 높은 것이 여러 페이지를 이동하며 높은 관심으로

     자사 홈페이지를 탐색한다고 생각해 볼 수도 있습니다.


     하지만, 우리는 아래와 같은 몇 가지 가정을 통해서 , 사용자의 행동변수를 판단해야 합니다.




  a. 자사에 처음 접속한 신규방문자는 일반적으로 행동변수가 높지 않다.

  b. 사용자의 체류시간이 높다는 것은, 사이트를 접속해 목표한 결과 값을 찾는 것이 복잡하게 구성되어 있을 수 있다.

  c. 자사의 페이지뷰 수가 높은 것은, 여러 제품 중 구매할 제품을 결정하지 못했거나, 구매결정 자체를 못하는 구매지연 상태일 수 있다.

 d. 사용자 대비 세션이 높다는 것은, 재차 사이트를 방문해야 되는 이유가 있거나, 다른 경쟁사 사이트와 비교하는 과정일 수도 있다.


   라는 개념입니다.


 사용자의 행동변수가 전체적으로 매주, 너무 높게 증가만 하고 있다는 것은, 혹 신규사용자 확보가 되지 않고

 너무 기존 고객들만 고여있는 ' 타겟고임 ' 상태는 아닌지, 신규방문율/재방문율을 기간별로 관찰하여 볼 필요가 있습니다. 

  ' 이미 제품을 구매했거나, 여러 차례 방문했는데도 결국 구매하지 않은 사용자 ' 만 계속 유입이 된다는 것은 결국


  신규 사용자 확보 실패로, 곧 평균적인 매출감소로 이어질 수 있는 지표가 될 수 있습니다.




자사의 페이지뷰 수는 지속해서 상승되나, 구매까지 이어지는 cvr(유입대비전환)율은 감소하는 것은, 


고객이 제품 선정에 어려움을 겪거나, 구매촉진자극(프로모션,구매혜택,구매기간)제가 없어서, 구매를 뜸들이는

결과로 이어지고, 이는 지속 적으로 cost를 통해 고객은 유치하나, 구매전환되지 않고 결국 고민하던 구매예정사용자


더 매력적인 구매촉진자극을 하는 경쟁사에서 제품을 결제하는 결과로 이어질 수 있기 때문입니다.

2차 ~3차 힘들게 비용을 들여서, 자사가 판매하는 제품군에 관심도를 높이는 것은 우리(자사)이지만,


결국 구매는 경쟁사에서 한다고 하면, 이 얼마나 배 아픈일이 될 수 있겠습니까?


 


각, 각의 비즈니스와 제품군에는 ' 구매리드타임 ' 이라는 것이 존재합니다.


a.  리드 타임을 벗어난 사용자는 결국 구매하지 않거나 

b. 리드타임 막바지에 타사에서 결제할 수도 있다는 가정하여 

c. 페이지뷰 수 증진에 대해 고찰해야 할 것이며 

d. 이를 관찰하기 위해서는 ' 애널리틱스의 고객특징 ' 을 여러 세그먼트로 교차 분석하여 상황을 판단하거나 

e. 해당 현상이 우려되는 지속적인 데이터가 관찰된다면

f. ' 경향 설문조사 ' 등을 실시하여 고객의 목소리를 들어보거나, 

g. 아니면 3C 분석을 통해 예상되는 고객이 필요로하는 프로모션 등을 실시하여 보는 등의 


방안이 있습니다.


( 관찰해야되는 이유 / 해당 지표가 말하는 사용자 상황 / 여러 개선 가설들을 통한 검증 )을 이해하셨다면


' 애널리틱스 '잠재 '  5~10% 분야를 이해하신 것입니다.

[그로스해커 강정규 |구글 애널리틱스 칼럼]

Q4. 구글 애널리틱스, 성공의 경로를 찾아라 ' 획득 ' 



 - 우리는 다양한 마케팅 활동을 통해, 우리 웹사이트에 사용자를 방문하게 합니다.


 - 획득은 이러한, ' 다양한 마케팅 활동 ' 에 따른 사용자를 판단할 수 있는 카테고리입니다.


 - 우리는 획득을 통해, 단순히 ' 어떤 채널에서 몇 명에 사용자가 들어왔고 , 직접매출이 얼마가 나왔구나 ' 정도만

   판단할 것이 아니라, 여러 부분은 교차하여 평가해봐야 합니다.




 (1) 해당 채널에서 해당 수치만큼의 사용자를 확보하기 위하여 얼마의 비용을 투입하였는가?



  - 단순히, ' 채널/사용자/매출 ' 이라고만 판단하고 평가한다면? 어떤 오류가 발생할 수 있을까요?


  - 예를 들어 A라는 채널과 B라는 채널이 있다고 가정하고 그 채널이 가져온 GA 데이터값은 아래와 같습니다.



     채널A / 사용자 3,000명 / 매출 1,000만원

     채널B / 사용자 1,500명 / 매출   500만원



  - 이 경우, 위와 같은 단순수치로만 봤을 때는, A채널 광고가 우리 비즈니스와 잘 맞고, 성과가 좋다고 생각할 수 있으나.

    아래의 한가지 속성을 더 한다면, 우리의 생각은 달라질 수 있습니다.



     채널A / 사용자 3000명 / 매출 1000만원 / 소요비용 1000만원

     채널B / 사용자 1500명 / 매출   500만원 / 소요비용  200만원



  - 단순히 데이터 속성 한 가지만 추가했을 뿐인데, 해당 채널을 바라보는 우리의 관점이 달라졌습니다.

    이 경우, B 채널에 비용을 800만 원 더 투입했다면? 어떻게 달라졌을지? 궁금증이 생길 것입니다. 

    자, 여기까지는 그래도 대부분 생각하시는 정도에 가깝다면, 이제 한가지씩 속성을 더 추가해보겠습니다.





 (2) 해당 채널에서 들어온 사용자의 행동변수는 어떠한가?





     채널A / 사용자 3,000명 / 매출 1,000만원 / 소요비용 1,000만원 / 광고라이브 기간  5일 & 행동변수 하 

     채널B / 사용자 1,500명 / 매출   500만원 / 소요비용  200만원 / 광고라이브 기간 40일 & 행동변수 상




 - 한 가지 속성을 더 했습니다. 채널A는 광고 라이브기간이 5일이며, 행동변수가 '하' 이며,


   B채널은 광고 라이브기간이 길고, 행동변수가 매우 높게 집계되고 있습니다. 

   ( 여기 행동변수의 대한 기본 속성은 ' 잠재 ' 칼럼에서 확인해주시길 바랍니다,)


   중간평가로 봤을 때는 ' 채널A의 경우 광고라이브된지 얼마 되지 않아, 머신러닝기간 ' 이라 판단해볼 수 있고

   신규사용자 비중이 높아 행동변수가 아직 높지 않구나, 라는 판단을 해볼 수 있을 것입니다.


 - 이 단계에서는, 우리는 아직 채널A의 성과가 좋다, 나쁘다를 판단하기는 어렵다라고 평가할 것이며, 

   라이브 기간을 늘리고, 행동변수가 증진될 수 있는 2~3차 방문유도의 리타겟&맞춤타겟 광고세트를 추가하여 지켜보는 것이 좋을 것입니다.


 - 하지만, 여기까지를 이해하지 못한 많은 결정권자 분들은 기다리지 못하고, " A 광고채널 투입비용대비 효과 안나오네 광고종료 시켜 "

   라는 결정을 하시게 되며, 이는 올바르지 못한 매체 평가가 됩니다.


 - 다행히 여기까지 판단할 수 있다면, 그래도 획득이라는 채널을 활용하는 활용도와 평가기준에 시각이 많이 열려있는

   마케터, 결정권자라고 할 수 있습니다. 이번엔 속성과 한가지 채널을 더 추가해보겠습니다.




 (3) 해당 채널이 가져다준 부수적인 이익은 없는가?




     채널A / 사용자 3000명 / 매출 1000만원 / 소요비용 1000만원 / 광고라이브 기간  5일 & 행동변수 하 / 간접기여 referral & 다이렉트 전환경로 매출 300만원

     채널B / 사용자 1500명 / 매출   500만원 / 소요비용  200만원 / 광고라이브 기간 40일 & 행동변수 상 / 간접기여 referral & 다이렉트 전환경로 매출 100만원

     채널C / 사용자 8000명 / 매출     20만원 / 소요비용 500만원 / 광고라이브 기간 40일 & 행동변수 중 / 간접기여 referral & 다이렉트 전환경로 매출 2000만원



 - 비지니스의 속성과 해당 비지니스의 구매리드타임 속성에 따라, 다르겠지만 대 부분 소비자들은

   처음 , 브랜드 및 사이트를 접촉하여 구매까지 다이렉트로 이어지지 않습니다. 


   물론 3만원 미만의 생활용품이나, 해당 브랜드를 접하기 이전부터 해당 제품을 사야겠다라는 고민 및 정보탐색 과정에 있던 사용자가 

   절묘하게 일치되어 사용자를 획득한다면 ' 신규방문-> 즉시구매 ' 라는 결과도  나올 수 있지만, 

   보편적으로는 ' 2~3회 재차 접속 -> 브랜드 정보 탐색 -> 경쟁사 비교 -> 구매혜택 등을 살펴본 후 -> 최종 구매 ' 를 할 것입니다.


   이는 품목 중 고가품의 제품일수록 양상이 심화되어, 길게는 구매리드타임이 90일(3개월)이 소요되는 브랜드 들도 있습니다.




 - 이 경우, 우리는 ' 획득 ' 에서 채널을 바라보는 시각을 조금 더 넓혀야 합니다.


 - 광고를 라이브하고 해당 채널에서는 즉각적으로 직접매출이 발생되지는 않으나, 

    신규 사용자를 확보하고 1차적으로 브랜드를 접촉시키는 역할을 하는 광고매체를 우리는 ' 트래픽 광고매체 ' 라고 합니다. 


    해당 매체는 꽤 긴 기간 광고라이브를 했으나, 직접전환 매출을 보여주지 않는 경우가 굉장히 많습니다.


 - 이 경우 우리는 해당 광고매체를 더이상 신뢰하지 못하고, ' 효과없는 광고매체 ' 라는 선입견을 두고, 매체라이브를 종료하게 되는 경우가 많지만

   이렇게 해당 매체를 종료하게 된 이후 2~3주 후, 

   매출에 꽤 높은 폭을 차지했던 ' direct/none ' 채널의 매출이 감소하고, 부수적으로 적지 않은 매출은 견인했던  referral 매출이 감소하는 결과를 보게되는 경우가 있습니다.


 - 보통, 이런 경우가 생기면 , 내가 3주전 종료했던 ' 채널C '의 영향일 것이다, 라는 생각은 하지 못하고,

    다른 이유를 찾지만 , 기여자체를 측정하기 어려운 ' 다이렉트 / referral ' 채널의 감소원인을 찾기란 쉽지 않습니다.


 - 물론 ' 다채널경로, 인기전환경로 ' 등의 애널리틱스 기능을 통해 예상해볼 수 있지만, 여러 기기와 아이피를 넘나드는 사용자들의 1개월 이상의 전환경로를

   찾아낸다는 것은 현실적으로 불가능에 가깝죠


 - 그렇기 때문에 ' 간접기여와 다이렉트 전환경로 ' 의 성과 판단을 위해서는, 조금 더 세부적인 세그먼트 기술을 접목하여 추정하고, 

    트래픽채널의 on/off/확장 등을 통해 연쇄반응을 관찰해야 합니다.



 - 결론적으로는, 애널리틱스에서 ' 전자상거래&향상된전자상거래 ' 를 통해 확인되는 직접 매출 및 획득 채널도 주의 깊게 봐야 하지만

   단순히 데이터를 넘어, 사용자의 구매 여정과 간접기여 적인 부분을 고려하여 매체를 평가해야 할 것입니다.


 - 이는 , 애널리틱스 활용도의 30~50% 가까운 기술이 필요한 바, 5~10% 활용도를 생각하신다면 이러한 특성도 있구나 정도로 이해하시고

    매체를 다양한 시각으로 바라봐야 하는구나 ,  정도를 기억하시면 됩니다, 

    ( 여기서 ' 간접기여 ' 경로를 찾는 것은 30~50%활용도를 가진 담당자를 채용하시거나 데이터분석 전문가를 선임하시는 게, 정신적으로 더 이롭습니다. )


 - 물론, 애널리틱스를 통해 데이터를 연구하길 희망하는 마케터라면

   실제 간접기여를 추출하기 위하여, 다양한 세그먼트 예제를 학습하고, 애널리틱스와 연계할 수 있는 분석 툴 등에 대한 추가 학습이 필요합니다. 


  ( 이 부분은 설명이 길어서 추후 칼럼에서 공개할 수 있다면 , 로드맵을 공유하겠습니다 )

 




 (4) 해당 채널이 장기화 됨에 따라 변화된 것은 무엇인가?


 - 자. (3)번까지도 이해하기가 쉽지 않았다면, (4)번 항은 조금 더 어려울 수 있습니다.


 - 이 부분은 , 비즈니스의 버짓과 , 브랜딩(벨류업) 이라는 관점입니다.


 - 물론 짧은 프로젝트 기간에 최고의 전환율을 위해서는, 당장에 직접 매출성과와 전환율을 보장해줄 수 있는 채널에 집중할 수밖에 없겠지만,

 - 비즈니스를 최소한 1년~3년이라는 관점에서, 거시적으로 바라본다면 사실 광고매체에서 roas는 중요하지 않습니다.


 - roas보다 중요한 것은, 신규사용자의 확보와, 재 사용자의 유치, 그리고 리텐션에 모수규모, LTV입니다.


 - roas가 50%도 되지 않지만, 모수채널에 잠재고객을 00만 확보하였고, 그 중 작은 터치로도 즉각 반응하는 팬 덤을 30%이상 보유했다면

   이제는 더는, 작은 쇼핑몰이라고 할 수 없습니다.  하나의 생태계가 된 것일 것입니다.


 - 우리는 한가지 이론을 꼭 기억해야 합니다 ' 신규고객을 유치하는 비용보다, 재 구매를 유도하는 비용이 매우 합리적이고 우수하다는 것을 말입니다 ' 

 - 그리고 ' 재구매를 3회 이상 유도된 고객은 반드시 어떠한 형태라도 referral을 가져올 것임을 말입니다.


 - 물론 이 (4)항은, 매 순간 매출 흑자경신을 지향하는 기업과, 스타트업에게는 무리한 요구이자 컨설팅이 될 수 있을 것입니다.

 - 하지만 우리는 지금 피땀 흘려 일궈가는 비즈니스 자체의 품질을 향상하기 위해서는 반드시 (4)항에 장기적인 관심에 유념하여

   ' 획득 ' 이라는 카테고리를 평가하고 바라봐야 할 것이며, 


   결국 (4)항이 우리가 비즈니스를 일궈낸 최종목표 도달( " 엑시트 / 상장 ")에 가장 큰 요인이라는 점을 각인해야 합니다.

 


[그로스해커 강정규 |구글 애널리틱스 칼럼]

Q5. 구글 애널리틱스, 고객이 말하지 않은 진실을 찾아라 ' 행동 ' 



 - 우리는 고객이 우리 비지니스에 긍정적이길 바랍니다.

 - 우리가 비지니스를 처음 시작하게 된 이유 , 단순히 더 많은 재화를 획득하기 위한 수단 일수도 있겠지만,

 - 세상의 (불편한,편리한,불합리한,어려운,새로운) 가치를 정립해 내겠다 라는 신념이 있었기 때문입니다.


 - 이는, 우리가 비지니스를 이끌어가는 가치관이며, 무너지지 않는 신념이 될 것이며

 - 이런 감성적인 이유를 배제하더라도, 최소한 고객이 확보되고 점진적인 형태로 증가되는 이유가 될 것입니다.

 - 결론적으로는 고객이 재화를 지불하게 하기 위해서 ' 우리는 소비자의 공감과 가치수긍 ' 을 원합니다.


 - 그럼, 고객이 우리 제품과 서비스에 갖는 진짜 속마음을 알아야 할 것입니다.

 - 처음 비지니스를 시작하는 자신감이 충만한 사람이나, 오랫동안 같은 비지니스를 큰 감동과 변화없이 이어가는

   사람은, 고객의 마음보다는 서비스와 제품(product) 자체에만 집중된 경우가 많습니다.


 (1) 이 product는 정말 최고야, 이 가치를 모르는 사람들이 바보지, 내가 틀린게 아니라고

 (2) 새로 출시한 이 제품은, 조금 비싸긴 하지만 정말 좋은 제품이라 모든 사람들이 좋아할거야

 (3) 내가 이 제품을 만들기 위해 무려 5년이라는 시간동안 연구/개발에만 매진했어, 그러니 반드시 대박이 날거야


 - 물론, product를 개발하시는 분들을 비판할 마음은 전혀 없습니다.

 - 다만 말씀하신 정말 대단한 product를 혼자 다 가지고 계실거나, 구매하실게 아니라면

   적당한 구매이유를 제시하여, 구매하게끔 만들어야 합니다.' 누구에게-> 소비자&이해관계자 ' 


 - 자, 그럼 결국 대단한 product를 만든 우리가 원하는 것은 이 product와 소비자가 가지고 있는 재화와의 물물교환

   이라는 것인데

 - 그럼 시각의 집중을 ' 소비자 ' 에게 해야 한다라는 것은 당연한 논리일 것입니다.

 - 그렇기 때문에 우리는 ' 애널리틱스 ' 를 통해 사용자와 소비자의 행동을 관찰해야 하며, 그들이 말하지 않은

   진실을 찾기 위해 애써야 합니다.

 

 - 애널리틱스의 사용자 ' 행동 ' 을 통해 , 추측해 볼 수 있는 여러 소비자 행동패턴이 있지만,

   실무 적용을 위해서는 ' 구글 애널리틱스 이외에도 여러 데이터 활용 툴 ( 태그매니저, crm마케팅툴, 히트맵 등 )을

   같이 교차분석해야 되는 점이 있다라는 것을 감안해야 합니다.




 (1) ' 행동 ' 페이지의 흐름 ,  페이지뷰와 종료율

     - 구글 애널리틱스에서 기본적으로 제공하는 카테고리 중, 일반인이 봐도 시각적으로 그려지는 그래프는 ' 행동 흐름 ' 입니다.

     - 해당 행동흐름을 보게되면, 최초 접근한 페이지로부터 첫 번째 상호작용, 두 번째 ~ 단계를 설정하여 뿌리가 내려진 상호작용 횟수까지를 관찰할 수 있습니다.


     - 이는 기본적으로 고객 흐름의 로드맵의 지표가 되며, 트리맵이 간소한 웹사이트 경우 고객유인 경로를 한눈에 보기 좋은 시각적 자료가 됩니다.

       ( 트리맵이 복잡한 웹사이트 경우, ' 행동 흐름 ' 카테고리로만 분류하여 보기에는 오히려 시각적으로 불편하기 때문에, 별도로 태그매니저 툴을 이용하여 단계를 설계합니다. )


     - 추가적으로, 봐야하는 항목은 ' 각각의 페이지별로의 페이지뷰수와, 종료율 ' 입니다.

     - 각 페이지에 페이지뷰 수를 보는 것은 , 비지니스의 여러 페이지가 있어도 ' 고객이 전환되는 페이지 ' 와, ' 고객이 반드시 거쳐야 하는 페이지(ex) 이벤트,회원혜택알림 등) ' 가 있습니다.




     - 각 페이지에 페이지뷰를 보는 것은, 전체 사용자중에 기준치 이상의 사용자가 ' 우리가 고객에게 보여주고자 하는 페이지 ' 를 조회하였는가를 체크하기 위함이며,

        혹시, 해당 페이지로 이동되는 비율이 너무 적다면, 이동 동선을 줄여줄 수 있는 장치를 설정해야 합니다.( 팝업배너, 전체 사용자가 시청하는 페이지에 플로틴배너 등 )

     - 또한, 페이지의 종료율은 ' 종료수/페이지뷰 수 '의 통계 데이터로, 해당 페이지를 마지막으로 홈페이지를 이탈한 비율을 보여주는 지표입니다.

     - 종료율이 높다라는 것은 , 보편적으로 해당 페이지에 매력도가 떨어지는 구나 라고 생각할 수 있으나, 반대로 해당 페이지가 목적을 달성하는 종착점이 되는 페이지일 경우

       반대로 해당 페이지의 종료율이 높은 것이 보편적일 것입니다.

     


     - 페이지 흐름에 따른 가설 수립 예시



      a. 반드시 경우해야 하는 페이지에 전체 사용자 대비 페이지 뷰 수가 낮음 -> 페이지 이동을 올릴 수 있는 장치 추가

      b. 반드시 경유해야 하는 페이지에 전체 사용자 대비 페이지 뷰 수가 적당 -> 해당 페이지에 사용자 행동변수 및 스크롤조회도가 적정한 지를 체크하여, 콘텐츠를 분명히 시청 하였는지를 점검

      c. 목적이 완성되는 페이지에 종료율이 낮음 ->그럼에도 목적 달성이 되었다면, 향후 이동된 행동 흐름을 분석하여 추가적으로 시청하고자 한 콘텐츠를 파악, 이유에 대해 추측

      d. 목적이 완성되는 페이지에 종료율이 높음 -> 목적 달성율은 적정한지 검토하여, 적정하다면 트래픽 상향 / 종료율은 높으나 목적달성이 되지 않았다면 '사용자 행동변수 ' 관찰하여 콘텐츠 보강


    - 입니다. 고객에게 보여주고자 한 페이지는 반드시 볼 수 있도록 유인하고, 고객이 전환되어야 하는 페이지는 전환율과 종료율이 올라갈 수 있도록 조정해야 합니다.

    - 이는 단순히 콘텐츠를 수정, 위치를 조정하는 UI/UX 영역에 그칠 것이 아니라 마케팅 4p에 ( 제품소구 , 가격전략, 프로모션 ) 보완도 병행이 되어야, 개선 될 수 있습니다.



 (2)  기본적으로 탑제되어야 하는 이벤트 태그목록



     - 기본적으로 탑제되어야 하는 이벤트 태그 목록 입니다. ( 태그를 설정하는 방법에 대한 실무는 , 태그매니저 칼럼에서 따로 다루도록 하겠습니다. )

       a. 스크롤뎁스 태그(보통세로) : 페이지에서 스크롤을 조회하여 일정 퍼센트( ex) 10% , 25% , 50% , 75%, 90%)에 사용자가 이동 됬을 때 트리거가 발동되는 태그 ( 콘텐츠 조회도 측정 )

       b. 메인페이지 플로틴배너& 메인서비스이동 배너 클릭이벤트 : 메인페이지에서 메인 제품&서비스에 이동될 수 있는 팝업, 플로틴, sub배너에 클릭시 트리거가 발동되는 태그 ( 메인 서비스 선호도 측정 )

       c. 회원 태그 : 회원가입, 일반로그인, 소셜로그인 등 회원에 접근 시 트리거가 발동되는 태그 ( 추후 , 회원유치율, 회원가입 후 구매율 등을 측정 )

       d. 전환 태그 : 장바구니, 전자상거래, 향상된 전자상거래, cpa전환(상담입력값작성) 등의 비지니스의 목적이 될 수 있는 행위 시 트리거가 발동되는 태그 ( 전환매출 측정 )

       e. 이벤트 태그 : 프로모션 진행 시, 단계별로 접근도를 측정할 수 있는 태그 ( 클릭 이벤트가 대표적 )

      

    - 이 밖에, 비디오태그(동영상시청,깊이,빈도 등)나 버츄얼페이지태그(가상페이지 생성 접근태그) 등 , 비지니스의 목적성에 부합된 태그는 설계에 따라 설정합니다.

    - 이렇게 설계된 이벤트 태그는, 애널리틱스 ' 이벤트 개요 ' 에서 여러 세그먼트를 조합하여 평가/개선의 과제로 활용되며,

    - 추후 해당 이벤트에 접근한 고객을 ' ga잠재고객정의 ' 라는 기술로 인벤토리화 하여 보관하고 단계별로, 별도 광고를 송출할 수 있는 seed가 될 수 있습니다.




Q6. 

[그로스해커 강정규 |구글 애널리틱스 칼럼]
고객을 견인하는 비결, 구글 태그매니저 ' 태깅 ' 




  

  1. 고객의 행동을 정의 ( 태그매니저 )


   - 고객의 행동의 정의하는 목적은, 

   - 자사 홈페이지의 유입된 고객이 ‘ 자사가 목적 으로 하는 행동을 취하고 있는 가 ‘ 를 입증하는  검증의 역할이면서

   - 더 나아가서는, 자사에서 고객에게 경험시키고자 하는 경험이 올바르게 제공하기 위한 통로 설계의 역할을 수행하기도 합니다.

 

    - 우리는 , 앞서 습득한 구글 애널리틱스 라는 툴을 통해, 고객이 이동경로를 관찰하는 ' 행동흐름 ' 이라는 카테고리에서도

      확인 할 수 있지만 , 여러 콘텐츠로 사이트의 트리맵이 복잡해진 경우에는

    - 우리가 보고자 하는 행동 경로만 분류하여 보기가 어려워집니다.


    - 그렇기 때문에, 특정한 목적성에 의해, 특정한 단계별 경로에, 접근한 사용자를 추출하여 내고, 그들을 하나의 동일 집단으로 분류하기 위해서는

    - 트래킹이라는 기술을 사용해야 합니다.


    - 앞서 습득한 ' 구글 애널리틱스 ' 에서도, 목표설정 및 자바 스크립트 작업을 통해 이런 ' 트래킹 ' 경로를 설정하고 ' 태깅 ' 하여

      우리가 한눈에 보기 쉽게 분류하는 것이 가능하지만

   

     - 항상, 개발자의 도움을 받을 수 없는 우리는 ' 간편하게 ' , ' 트래킹 ' 하기 위한 도구가 필요합니다.


     - 그 도구가 바로 ' 구글 태그매니저 ' 입니다.



   

   































구글 태그매니저는 , 

새로운 프로모션과 트래킹 요소가 발생될 때마다, 직접 트래킹 스트립트 코드를 별도로, 웹사이트에 탑제하는

불편함을 개선할 수 있는 도구이며,


 최초에 발급한 ' 구글태그매니저 발동 스크립트 ' 를 head와 body에 1회 삽입한 이후부터는

모든, 명령어 작업을 ' 구글 태그매니저 ' 라는 툴(도구)를 이용하여 간편하게 처리할 수 있습니다.


 태그매니저 툴을 통해 명령어와 태그를 삽입하는 방법은 크게 ,


        1. 변수 생성

        2. 트리거 생성

        3. 태그 생성

        4. 어시스턴트 디버깅


와 같은 4단계로 구성이 되며 자세한 ' 태그매니저 사용법 ' 은

추후 태그매니저 칼럼을 통해 확인하시거나, 검색해보시면 간편하게 확인이 가능하실 것입니다.

 



2. 고객을 , 유 의미한 단계별로 이동 될 수 있도록 설계


우리는 앞서 습득한 ' 트래킹 ' 과 ' 태그 ' 라는 기술을 통해, 

고객을 자사의 목적가치와 접목될 수 있도록 유의미하게 이동되도록 설계해야 합니다.


그 이유를 예제를 들어 설명합니다.