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그로스해킹 칼럼

UA(구글 유니버설 애널리틱스)를 활용한 자사몰 방문고객 분석/활용 2/3단계

by 그로스해커 강정규 2023. 1. 26.

 

지난 시간 'UA-잠재고객-개요' 카테고리에 대한 기본적인 설명과 함께

전체 사용자의 데이터 추이를 관찰하며 내 자사몰과 비즈니스 품질을 추론해보는 과정을

경험해보았습니다.

 

아직 지난 칼럼을 읽지 못하신 분들은 'UA(애널리틱스)웹사이트 방문고객 분석/활용 1/3단계'를 눌러

읽고 오시는 것을 추천드립니다.

 

오늘은 조금 더 심화과정으로, 애널리틱스에 집계된 '전체사용자' 중에서 서비스에 관심이 높은

진짜 잠재고객의 수가 어느정도 되는지와 함께 그 유저를 찾아보는 실무과정을 같이 진행해보겠습니다.

 

UA-잠재고객-개요 '세그먼트' 위치 설명

 

분석에 앞서 오늘 사용해볼 UA도구는 '세그먼트(Segment)' 입니다.

 

세그먼트는 위에 '잠재고객-개요' 카테고리를 포함해서 대 부분의 분석 화면 제일 상단에 표시되어 있고

'획득,행동,전환'등 애널리틱스 관찰에 기초가 되는 핵심 도구라고 볼 수 있습니다.

해당 '세그먼트' 버튼을 누르게 되면 아래와 같은 세부항목이 표기됩니다

 

UA-세그먼트-기본 항목 설명

 

 (1) 전체 : 시스템 세그먼트 + 맞춤 세그먼트

 (2) 시스템 : UA에서 기본제공하는 시스템 '세션빈도, 거래데이터, 기기별' 세그먼트

 (3) 맞춤 : 애널리틱스를 이용하는 사용자가 직접 생성한(여러 변수와 조건에 맞는)데이터 그룹 세그먼트

 (4) 공유됨 : 외부에서 공유받은 세그먼트 자산의 목록

 (5) 별표 : 별표 표시한 세그먼트

 (6) 선택됨 : 현재 애널리틱스 화면에서 선택된 세그먼트

 

애널리틱스에서 기본적으로 제공하는 '시스템 세그먼트'는 그대로 분석 용도에 맞게 사용하면 되겠지만

사실, 보편적인 데이터 그룹이기 때문에 활용도가 높지 못합니다.

 

그렇기 때문에 애널리틱스 분석자는

브랜드의 특성에 맞게 '맞춤 세그먼트'를 직접 생성하여 데이터 분석을 하는 것이 일반적입니다.

 

 

 

 

그럼, 맞춤 세그먼트는 어떻게 만들까요??

 

빨강색으로 표기된 '새 새그먼트'를 클릭하시면 됩니다.

 

'새 세그먼트'를 클릭하면 위와 같은 세부항목이 표기되며 '간단한 설명'은 아래를 참고하시면 됩니다.

 

 (1) 인구통계 : 연령, 성별, 언어, 사용자의 관심사 등

 (2) 기술 : 운영체제, 접속 브라우저, 기기 등

 (3) 행동 : 세션 특징, 브라우저, 기기 등

 (4) 첫 번째 세션 날짜 : 설정된 기간에 최초 방문자의 수를 알아볼 때

      ( -> 특정 기간에 방문한 유저에게 광고를 다시 송출하기 위해 사용하기도 합니다.)

 (5) 향상된 전자상거래 : 거래액 단위, 특정상품 구매자, 카테고리, 제품 브랜드별 구매자 분류

 (6) 조건 : other 측정기준과 측정항목에 따른 조건별 데이터 분류

 (7) 순서 : (잘 사용안함)

 

(1)~(7)번에 새 세그먼트 세부항목을 보면 '폭 넓고 다양한 기준을 통해 데이터를 분류하는

세그먼트'를 만들 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

 

 

그럼, 어떤 세그먼트를 만들어서 분석하면 좋을까요??

 

세그먼트를 생성하는 방법과 분류하는 기준은 무수히 많습니다.

또한 세그먼트는 웹사이트의 유형과 브랜드의 특성에 따라 달라지기 때문에 '일반화' 하는 것이 어렵습니다.

하지만 오늘은 UA 입문자 분들에 '세그먼트' 생성 경험을 돕고자

3가지 데이터 관점으로 세그먼트를 만들어보겠습니다.

 

세그먼트를 만드는 기준은 지난 시간 같이 봤던 '업종별 활동성지표 평균' 데이터와

우리 웹사이트에 목적을 달성한 유저(goal)의 활동성 지표를 토대로 아래와 같이 만들어 보겠습니다.

 

 (1) 세그먼트A : 우리 웹사이트 goal(구매,문의완료)유저에 인구통계 and(교집합을 의미) 체류시간 업종 평균

 (2) 세그먼트B : 우리 웹사이트 goal유저 평균 페이지뷰 수 and 체류시간 업종평균

 (3) 세그먼트C : 이벤트&오더페이지 조회한 유저 and 체류시간 업종평균

 

세그먼트A에 대한 설명

 (1) 세그먼트A에 대한 설명

 - 우리 웹사이트에 목적에 도달한 유저를 goal유저라고 합니다.

 - 논리는 'goal한 유저의 인구통계적 특성이 25세~34세 유저라고 판단' 되었을 때

 - '해당 연령자와 업종 평균 세션 시간에 교집합의 유저가 우리 비즈니스를 이용할 가능성이 높을 것이다.'

 - 라는 명제로 가설을 수립한 것이며, 그 비율과 수를 판단해볼 수 있습니다.

 

 

세그먼트B에 대한 설명

 (2) 세그먼트B에 대한 설명

 - 논리는 비슷합니다. B에서는 '연령통계'가 아닌 '평균 페이지조회수'를 대입해서 교집합을 만들었습니다.

 - 페이지를 5개이상 조회하면서 1분이상 웹사이트에 머물렀던 유저가 전체 사용자에 9.05%입니다.

 - 이 또한, 구매자의 특성과 업종평균에 가까우니 goal에 근접할 가능성이 높은 유저가 되겠죠?

 

 

세그먼트C에 대한 설명

 (3) 세그먼트C에 대한 설명

 - 마지막C는 구매자에 '활동성지표'가 아닌 '이벤트페이지(본 예시에서는 page url '/33'를 포함한)'에 방문한 유저

 - 업종 평균체류시간에 교집합인 유저를 매칭해봤습니다.

 - 3개의 세그먼트 중에서 가장 비율이 적습니다. 몇가지 이유가 있을 수 있겠지만

 - 결과적으로는 유저들에게 '이벤트 페이지'를 많이 조회시키지 못했다고 볼 수 있겠습니다.

 - 이 경우, 이벤트 페이지에 접근율을 높일 수 있도록 메인페이지에서 '서브배너'나 '팝업배너'를 생성해서

   방문 유도를 해볼 수 있을 것입니다. -> 확인해 볼 내용은 그렇게 했을 때 goal수가 늘어날 것인가? 입니다.

 

위에 3개의 세그먼트(A,B,C)를 합해서 3으로 나누면 4.46%가 나옵니다.

통계적인 측면에서 접근하면

전체 사용자 중, 약 4.5%가 구매관심사가 높은 유저라고 추론해볼 수 있을 것입니다.

 

 

 

그럼? 이 세그먼트를 어떻게 활용해서 데이터 분석을 하면 좋을까요??

 

 

1. 세그먼트(A,B,C)를 활용하여 '잠재고객의 선호도' 분석

 (1) 세그먼트에 '인구통계 특성' 분석을 통해 -> 광고송출 타겟 좁히기

 (2) 세그먼트와 '획득->소스/매체' 대입해서 -> 세그먼트 유입기여가 높은 광고매체와 광고콘텐츠 찾기

 (3) 세그먼트에 '재방문율' 분석을 통해 -> 전체 사용자 재방문율 유치 목표 찾기

 (4) 세그먼트 '방문페이지' 분석을 통해 -> 인기상품, 비인기상품, 이벤트 노출상품 등의 소스 찾기

 (5) 세그먼트 '페이지 체류' 분석을 통해 -> 진짜 잠재고객이 오랫동안 체류하는 상품 찾기

 (6) 세그먼트 '페이지종료율' 분석을 통해 -> 종료되는 페이지의 특성을 찾아 UIUX개선방향 찾기

 

2. 세그먼트(A,B,C)를 활용하여 '잠재고객 비선호 항목' 분석

 (1) 세그먼트에 체류시간이 낮은 페이지 -> 페이지 개선 & 삭제

 (2) 세그먼트에 종료율이 높은 페이지 -> 문제 분석

 (3) 세그먼트 포진율이 적은 광고매체 -> 광고매체 문제점 분석 or 광고매체 변경

 (4) 세그먼트 포진율이 적은 광고콘텐츠 -> 해당 광고콘텐츠 변경

 

 

위에 1,2와 같은 방법을 통해서 '세그먼트(A,B,C)'에 소속된 유저들이 선호하는 것과 반대로 선호하지

않는 우리 웹사이트에 다양한 요인을 찾고 그 부분을 개선할 방법을 찾는 것이 좋습니다.

 

위에 세그먼트와 분석예시는 데이터를 분류하고 방법을 찾아가는 방법을 제시하고 있습니다.

하지만 위에서 언급했듯이 웹사이트 유형과  브랜드의 특성에 따라 '잠재고객'에 세그먼트가 달라질 수

있으니, 분석에 핵심 요소가 되는 '진짜 잠재고객이라고 판단할 수 있는 세그먼트'를 찾는 것이 중요합니다.

 

 

(잠재고객 분석 중요)

P1. 진짜 잠재고객 세그먼트를 찾고 정의하는 것

P2. 만든 세그먼트를 활용해서 개선방향을 찾는 것

 

두 과정이 애널리틱스를 분석해서 웹사이트를 개선해나가는 '트래픽분석을 통한 그로스해킹' 과정이라고 볼 수 있습니다.

위 과정에서 다양한 '가설'을 수립할텐데요. 모든 가설이 다 '참'으로 증명되지는 않습니다.

 

하지만

A라는 가설을 도입했을 때, 변화와

B라는 가설을 도입했을 때, 변화를

잘 기록하며 '데이터A/B테스트'를 진행하면

결국, 고객의 마음을 얻을 수 있는 좋은 가설을 찾을 수 있습니다.

 

오늘 'UA를 이용한 그로스해킹 가설 수립/검증 방법'을 이해하셨다면,

내 웹사이트에 환경에 맞게 시도해보고 기록해보시기 바랍니다.

 

다음 시간에는 마지막으로 'UA웹사이트 방문고객 분석/활용 3/3단계'에 대한 칼럼을 통해

'구매자의 특성을 대입한 잠재고객 정의와 구글애즈 광고에 탑재'하는 방법까지 알아보면서

이번 칼럼을 마치도록 하겠습니다.

 

감사합니다.

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