그로스해킹 칼럼

UA(구글 유니버셜 애널리틱스)를 이용한 웹사이트 방문고객 분석/활용 1/3단계

그로스해커 강정규 2023. 1. 25. 20:01

 

 

웹사이트 트래픽분석을 위해 보편적으로 '구글 애널리틱스'를 많이 활용한다는 것을

지난 시간 '구글 애널리틱스를 사용해야 하는 4가지 이유'를 통해서 알아봤습니다.

 

아직 지난 칼럼을 읽지 않으신 분께서는 먼저 읽고 이번 칼럼을 이어서 보시길 권장드립니다.

오늘 이어서 설명드릴 구글 애널리틱스의 버전 또한 UA(유니버셜 애널리틱스)이며 GA3라고도 불립니다.

 

 

GA4가 아닌 UA를 먼저 소개하는 이유가 있나요??

 

네, 단순하게 UA가 초보자 분들이 직관적으로 웹사이트 로그분석을 하시기 용이하기 때문입니다

구글 공식발표에 따라, 지금부터 6개월 이후(23.7월)에는 더이상 UA를 사용할 수 없습니다.

애널리틱스를 경험하기 비교적 쉬운 UA를 사용해서 입문해볼 수 있는 시간이 6개월 밖에 남지

않았다는 아쉬움이 있지만 어쩌겠습니까?. 그 동안 참 잘 썼고 그것만으로도 구글에게 감사한 일이죠.

 

이 감사한 6개월이라는 시간 동안 저는 UA칼럼을 통해서 애널리틱스를 새로 입문하고 구글애널리틱스를

통한 데이터 분석/그로스해킹을 시작하려는 분들에게 식견을 제공해드리고, 이후 본격적으로 GA4 활용까지

어렵지 않고 이동할 수 있도록 도움을 드리고자 합니다.

 

지금은 UA와 GA4를 같이 사용하며, 애널리틱스 업그레이드를 저랑 같이 준비해주시면 되겠습니다.

자. 시작해볼까요??

 

 

웹사이트 방문자 분석? 다른게 있나요?

 

첫째로, 우리가 만든 웹사이트(자사몰)에는 다양한 사람들이 여러 목적으로 가지고 방문합니다.

고객이 아닌 우리 비즈니스와 상호작용하는 협력사나 경쟁사에서도 방문하기도 하며, 직원들이 자주 들어오기도하죠

이 들은 우리가 비즈니스를 만든 목적(goal)과는 관련이 없는 사람들이기 때문에 데이터 분석에 오차를 가져옵니다.

 

둘째로, 우리 브랜드와 제품을 광고를 통해 1차로 '인지'하게 된 다양한 유저가 들어오기도 합니다.

광고를 통해 우리를 알게된 사람들 중에서는, 서비스과 제품에 관심이 많아서 문의를 남기거나 구매를 하기도 하지만

1차 인지에서 그치고 더이상 관심이 없는 사람들도 존재합니다.

 

셋째로, 우리가 만든 웹사이트(자사몰)가 고객들에게 적합한 상태인지 확인해야 합니다.

방문자 분석으로 웹사이트의 품질을 확인 할 수 있다면? 완전히 정확하지는 않겠지만 그래도 적절한 추론을 할 수 있는

분석이 가능합니다. 고객들이 웹사이트에 들어오면서부터 사이트를 완전히 나가기까지의 로그(기록)가 남기 때문입니다.

 

3가지 내용에서 알 수 있는 것은, 우리 웹사이트에는 다양한 니즈를 가진 사람들이 '혼합'되어 들어온다는 점이고

우리는 이 '혼합'된 데이터를 '정제'하는 작업을 거쳐서 '순도'높은 유저를 찾는 과정을 거쳐야 합니다. 왜 일까요?

(이 과정을 '웹사이트 방문자 분석'이라고 칭하겠습니다.)

 

웹사이트 방문자 분석을 하지 못한다면 우리는 웹사이트 방문한 진짜 '잠재고객'을 찾기 어려워지고

결국 데이터 분석과정에서 '헛다리'를 짚어서 시간과 에너지와 비용을 낭비할 수 있기 때문입니다.

 

그렇기 때문에 이번 칼럼에서는 3단계로 나눠서 '웹사이트 방문자 분석' 방법에 대해서 알아볼 것이며

칼럼을 통해 실천해보시면서 잠재고객을 발견하고 웹사이트를 개선해서 비즈니즈 품질을 올려가시길 바랍니다.

 

 

 

방문자 평균 데이터를 통해 비즈니스 분석해보기

 

UA에 접속하게 되면 좌측에 총 5개의 큰 카테고리(실시간,잠재고객,획득,행동,전환)를 확인 할 수 있습니다.

이번 칼럼에서는 그 중 '잠재고객-개요' 카테고리를 통해서 '웹사이트 방문자 분석'을 진행 해보겠습니다.

 

위에 경로를 따라 '잠재고객-개요'로 이동하면 웹사이트를 방문한 유저들에 5가지 메인 지표를 확인할 수 있습니다.

 

 (1) 사용자 : 우리 웹사이트에 방문한 유저의 수

 (2) 세션 and 사용자당 세션 수 : 우리 웹사이트에 방문한 유저를 통해 발생된 총 세션의 수 and 사용자 대비 비율

 (3) 페이지뷰 수 and 세션당 페이지뷰 수 : 우리 웹사이트에서 조회된 총 페이지의 수 and 세션 대비 비율

 (4) 평균세션시간 : 우리 웹사이트를 방문한 유저(세션)가 평균적으로 사이트에 머무른 시간

 (5) 이탈율(Bounce rate) : 우리 웹사이트에 방문한 유저(세션)중 아무런 액션&상호작용없이 사이트를 떠난 비율

 

 

 

사용자 : 마케팅/광고에 따라 바뀔 수 있는 변동 지표 

 

사용자는 우리 웹사이트에 방문한 고유한 값(기기/브라우저/식별정보)의 수 입니다.

우리가 예를 들어 크롬으로 어떤 웹사이트에 방문하게 되면, 애널리틱스에서 우리 크롬에 고유식별 정보를 다운 받아서

우리에게 고유한 이름을 붙혀주고 '사용자' 라고 지칭하는 개념입니다.

 

해당 사이트에 처음 들어갔다면 '신규방문자'라고 표기되었을 것이고, 다시 방문했다면 '재방문자(return visit)'라고

이름을 붙혀 줄 것입니다.

 

웹사이트를 운영하는 입장에서 이 '사용자'는 아무래도 많을수록 좋을 것입니다. 그 이유는 사용자가 많아야 상대적으로

우리 웹사이트에 목적(판매,리드양식제출,문의 = goal )을 달성할 가능성이 높아지기 때문입니다.

 

하지만, 이 '사용자'를 늘린다는 의미는 '돈을 많이 쓴다'와 같은 뜻으로도 볼 수 있기 때문에

무작정 많이 늘려내기는 기업 여건상 어렵습니다. 중요한 것은 '사용자'가 늘어남에 따라서  비례적으로 웹사이트 목적 달성 수가 늘어날 수 있도록 만드는 것입니다. (웹사이트 목표달성 이익 > (광고비용 증가 = 사용자 증가))

 

 

세션 : 사용자의 활동성 지표

 

세션은 사용자가 웹사이트에 방문했을 때 열리는 '30분짜리 PC방자리'와 같습니다.

UA에서 세션의 시간이 30분이기 때문입니다. 30분이전에 나간다고 해서 PC방 자리가 사라지진 않는 것과 동일하며

30분을 초과하거나 30분이 지난 후에 다시 PC방을 방문했을 때 '새로운 자리'가 열리는 개념입니다.

 

이는 웹사이트에 '재방문 빈도'와도 깊은 연관이 있는 수치이며, 당연히 우리 웹사이트에 관심이 있는 사람들이 늘어나면

자연스레 증가되는 '활동성 지표' 중에 하나입니다.

 

우리 웹사이트가 '콘텐츠나 큐레이션 or 온라인교육' 형태의 비즈니스라면 자연스럽게 '사용자 당 세션'의 %는 늘어나고

1회 방문으로 목적을 달성할 수 있는 '랜딩페이지&쇼핑몰' 등은 상대적으로 이 '세션'의 %가 떨어집니다.

(하지만 일반적으로 (사용자<세션)이 기본 값입니다. 사용자가 방문할때 열리는 PC방이기 때문이죠. 만약 사용자보다 세션이 떨어진다면 설정과 셋팅에 문제가 있을 수 있는 것이니 점검 해봐야 합니다.)

 

 

 

페이지뷰 수 and 세션당 페이지뷰 수 : 사용자 활동성 지표 

 

우리 웹사이트에서 산정기간내에 발생된 모든 페이지 조회수가 '페이지뷰 수'이며

이를 총 세션수로 나눈 것이 '세션당 페이지뷰 수'입니다. 여러 페이지를 조회하는 것이 자연스러운

웹사이트(상품 목록 수가 많은 종합쇼핑몰 등)에 경우 '세션당 페이지뷰 수'가 높은 것이 당연하며

 

원페이지 형식으로 구성된 '랜딩페이지'나 단일 '판매페이지'로 구성된 웹사이트인 경우

'세션당 페이지뷰 수'가 적은 것이 당연합니다.

 

 

 

 

평균세션시간 : 사용자 활동성 지표

 

웹사이트에 방문한 사용자(세션)가 사이트 내에서 머무른 평균시간입니다.

 

(goal이 이뤄지는 웹사이트 체류시간 평균 : 통계기관 자료 아니므로 취급주의)

 (1) 이커머스&쇼핑몰 : 업종 평균 1분~1분30초

 (2) BTB&non이커머스 : 업종 평균 1분30초~2분30초

 (3) 교육 및 온라인콘텐츠 : 업종 평균 5분~

 

 

 

 

이탈율 & 종료율

 

조금 헷갈릴 수 있는 용어입니다.

 (1) 이탈율 : 1페이지에 접속한 유저가 아무런 액션&상호작용 없이 웹사이트를 종료한 경우 발생

 (2) 종료율 : 세션내에서 1회 이상 액션을 참여하거나 페이지를 넘어간 유저가 웹사이트를 종료한 경우 발생

 

어차피 우리 웹사이트를 방문한 고객은 결국 웹사이트를 나갈 것 입니다.

이탈율의 경우 '상호작용이 없이' 나간 경우이고 종료율의 경우 '1회 이상의 상호작용이 있는' 유저가 나간 경우라고

이해하시면 됩니다.

 

(웹사이트 타입 별 평균 이탈율 : 출처가 다양하며, 개인적 견해도 들어간 내용으로 취급주의)

 (1) 이커머스 : 20~45%

 (2) BTB웹사이트 : 25~55%

 (3) 리드웹사이트 : 30~55%

 (4) non이커머스 : 35~60%

 (5) 랜딩페이지 : 60~90%

 (6) 사전,블로그,지도 등 1회성 검색 : 65~90%

 

 

업종별 평균 지표는 업종내에서도 종목별로 다를 수 있고, 동일 종목 내에서도 브랜드컨셉에 따라 다를 수 있으니

단편적으로 대입해서 사용하기 보다는 해당 데이터가 나오게된 산업의 특성을 이해하고 내 브랜드의 컨셉에 맞춰서

평가해보아야 합니다.

 

위에 5가지 지표에 대한 이해를 하고, 업종 평균데이터를 이해 한다면 다음과 같은 기본 분석을 할 수 있습니다.

 

 

 

case-A : 사용자는 많고 / 활동성 지표는 낮고 / 이탈율은 높은 경우

 -> 웹사이트의 목적과 웹사이트에 방문한 유저들의 목적이 일치하는지 점검 필요

 -> 웹사이트에 초기 사용자를 유치하기 위한 '인지광고'에 집중하고 있을 때 발생될 수 있는 지표로 유의필요

 -> 광고를 하고 있는 경우 우리 비즈니스와 연관성이 높은 '적합한 타겟'에게 광고가 되고 있는지 점검 필요

 -> 경쟁사이트와 비교해서 우리 웹사이트의 매력도가 현저히 떨어지지 않는지 점검 필요

 

case-B : 사용자는 많고 / 활동성 지표는 적정하고 / 이탈율도 적정한 경우

 -> 이상적이고 적정한 고객 유치 상황인 그래프

 -> 다만, 해당 상태에서 'goal(구매&문의)'의 수는 적다면 -> 판매가, 상세페이지 매력, 결제방식, 구매혜택 점검필요

 

case-C : 사용자는 적고 / 활동성 지표는 높고 / 이탈율은 낮은 경우

 -> 신규고객 확보가 잘 안되는 전형적인 기존 고객들만 이용하는 '타겟고임현상'

 -> 신규 광고를 진행해서 적정한 수치의 '신규방문자'를 사이트에 유입시켜서 활성화를 해야 하는 단계

 -> 기존 고객들로만 유지할 생각에 웹사이트라면 '신규방문자'유치는 필요치 않을 수 있지만,

     이 경우에는 동일한 정도의 '재방문율'이 유지되는 지 관찰해야 하며, 재방문율 유치가 계속 떨어지고

     사용자도 계속 떨어진다면 멀지 않은 시일 내에 사이트 매출이 매우 감소할 수 있음

 

case-D : 사용자는 적고 / 활동성 지표는 낮고 / 이탈율은 높은 상황

 -> 죽은 웹사이트 & 비즈니스

 -> 신규 사용자를 유치해서 다른 지표들이 살아난다면 다행이지만, 이 경우 보통 신규 사용자를 유치해도

      큰 차도가 없는 경우가 많음

 

 

단순히 UA를 설치 후 '잠개고객->개요'만 봤을 뿐인데, 업종 평균데이터와만 비교를 해보더라도

현재 우리 웹사이트&비즈니스에 상태를 약식으로 진단해볼 수 있습니니다.

(하지만, 아직 분석이라고 보기에는 어려운 '추측' 정도의 단계입니다.)

 

여기까지 어렵지 않게 이해하셨다면 다음 시간에는 '잠재고객->개요' 카테고리에서,

UA에서 제공하는 도구를 활용하여 우리 비즈니스에 관심도가 높은 '진짜 잠재고객'을 분류해내는

방법에 대해서 알아보겠습니다.