※ 본 게시글은 GAIQ(Google Analytics Individual Qualification) 자격증을 위한 요약 정보입니다.
1.1 디지털 애널리틱스가 중요한 이유
디지털 애널리틱스, 온라인 상에서의 데이터 분석이 왜 중요한 걸까요?
이를 위해 고객이 어떠한 제품을 사기로 결정하는 구매 여정을 따라가보면 알 수 있습니다.
이미지에서는 ABO 모델로 설명되고 있습니다.
이를 좀 더 이해하기 쉽게 살펴보면 다음과 같습니다.
기본적인 고객 구매 유입경로
- 획득 (Acquisition): 사용자의 관심을 확보하며, 브랜드 인지도를 제고하는 시점
- 행동 (Behavior): 사용자가 서비스/제품에 참여하는 시점
- 전환 (Conversion): 사용자가 브랜드의 고객이 되어 거래를 시작하는 시점
위와 같은 단계를 통해 사용자에게 기업의 제품 또는 서비스를 판매하기 위해 데이터 분석이 필요합니다.
즉, 데이터를 이용하여 신규 및 기존 고객에게 도달하는 방법에 대해 정확한 판단을 내릴 수 있는 것입니다.
이외에도 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 이점은 더 있습니다.
- 광고 캠페인 데이터 수집과 분석을 통해 광고 캠페인 최적화 가능
- 고객의 유입경로 특정 단계에서 발생하는 문제 해결의 단서
- 충성도와 참여도가 높은 고객 기반을 마련하여 관심분야에 맞는 광고 배치 가능
- 고객의 장바구니 담기, 예약하기 등과 같은 행동을 추적하여 마케팅 효과 상승
- 사용자 정보를 수집하여, 추후에 마케팅을 위한 잠재적인 리드 그룹 생성 및 연결
1.2 구글 애널리틱스(GA) 작동 방식
GA는 데이터를 수집하여 유용한 보고서에 컴파일하는 플랫폼입니다.
이를 활용하기 위해 다음과 같은 단계를 거칩니다.
GA 설치와 작동 방식
- Google Analytics 계정 생성 (구글 아이디만 있다면 가능합니다)
- 해당 페이지에 자바스크립트 추가
- 개발자가 있다면, 개발자에게 요청하시는 게 빠릅니다.
- 티스토리, 카페24 등의 플랫폼을 사용한다면 직접 추가하는 것 역시 가능합니다.
- 사용자가 방문할 때마다 추가된 추적 코드가 사용자가 해당 페이지와 상호작용한 방법 수집
그리고 설치된 GA 추적 코드 스니펫은 다음의 정보들을 수집합니다.
수집 정보
- 행동 데이터 (Behavioral Data)
- 언어 (Language)
- 브라우저 종류 (Type of browser) e.g. 크롬, 웨일 etc.
- 장치 (Device) e.g. 갤럭시S10, 아이폰XR etc.
- 운영 체제 (Operating System) e.g. 안드로이드, iOS, Windows etc.
- 트래픽 소스 (Traffic Source)
- 검색 엔진 e.g. 네이버, 구글 etc.
- 사용자가 클릭한 광고 e.g. 검색 광고, 배너 광고 etc.
- 이메일 마케팅 캠페인
핵심은 페이지가 로드될 때마다 추적 코드가 업데이트된 정보를 수집하고,
GA는 이를 '세션'이라는 개념으로 그룹화하여 저장한다는 것입니다!
세션에 대해서는 사용자가 한 번 접속했음을 알려주는 것으로 이해하시면 됩니다.
사용자가 아무 행동도 취하지 않는다면 세션은 30분 후에 종료된 것으로 GA에서 판단합니다.
자세한 내용은 세션에 대한 글을 따로 작성하여 참고하실 수 있도록 하겠습니다.
이와 아울러 알아두셔야 할 것은,
※ 데이터는 일단 저장되면 수정이 불가능합니다.
그러므로 나중에 분석을 위해 사용할 데이터라면 제외시켜서는 안됩니다.
1.3 구글 애널리틱스(GA) 설정
구글 애널리틱스 계정은 다음과 같은 구조를 지닙니다.
기업(Organization) - 계정(Account) - 속성(Property) - 보기(View)
여기서의 팁은 비즈니스 단위별로 GA 계정을 생성하라는 것입니다.
이를 쉽게 설명하자면, A 기업에서 삼성전자와 나이키를 가지고 있다고 가정하겠습니다.
그렇다면 삼성전자와 나이키라는 각각의 비즈니스에 GA 계정을 따로 생성하라는 말로 이해하면 됩니다.
그리고 계정 내에는 여러 개의 속성이 존재할 수 있고,
또한 각 속성 내에는 여러 개의 보기가 존재할 수 있습니다.
이들의 특징은 다음과 같습니다.
- 계정: 여러 속성들을 통해 다양한 기기/지역 등의 데이터를 수집할 수 있음
- 속성: 각각의 속성은 고유한 추적 ID를 지니며, 상호 독립적으로 데이터를 수집할 수 있음
- 보기: 각 보기는 필터나 목표 설정 등을 통해 보고서에 포함할 데이터를 결정할 수 있음
여기서 알아둘 점은,
1. 각각의 보기는 생성일 이전의 과거 데이터를 포함하지 않습니다.
2. 또한 삭제일로부터 35일 이내에는 복구가 가능합니다.
이제 GA 계정의 구조에 대해 이해했다면, 이를 운영하기 위한 권한을 알아야 합니다.
개인 웹사이트/블로그 운영이나, 소규모의 팀이라면 문제가 없겠지만,
중대형 기업 내에서 혹은 외주 대행사와 함께 데이터 분석을 진행하게 되었을 때 문제가 되기 때문입니다.
기본적으로 GA에 누적되는 데이터는 개인 또는 해당 기업의 자산입니다.
그렇기 때문에 공개의 범위에 대해서도 조심스러운 접근이 필요합니다.
그렇다면 GA의 접근(Access) 권한의 특징에 대해 알아보겠습니다.
- 각 단계(계정, 속성, 보기)의 액세스 권한은 하위 구조 모두를 포괄한 액세스 권한을 가진다.
- 사용자 관리(Manage Users) 권한: 각 구성원의 접근을 허용하거나 막을 수 있는 권한
- 수정(Edit) 권한: 속성, 보기, 필터, 목표 등의 데이터 구조에 대한 편집 권한
- 공동작업(Collaborate) 권한: 쉽게 말해 데이터를 공유하되, 그 자체를 수정할 수 없는 권한 (주로 외부인에게)
- 조회 및 분석(Read and analyze) 권한: 보고서 및 데이터 보기만 가능한 권한 (주로 상사/관리자에게)
1.4 필터로 보기 설정하는 방법
GA 내에서 필터는 가장 기초적인 기능이며, 동시에 유용한 기능입니다.
필터는 글자 그대로, GA 속성 내에 존재하는 여러 보기들의 데이터를 사용자의 입맛에 따라 걸러낼 수 있는 기능입니다.
필터를 사용하여 특정 데이터만 포함시킬 수 있습니다.
또는 GA 보기 데이터에 편향을 발생시킬 수 있는 데이터를 제외시킬 수도 있습니다.
필터를 생성 및 적용할 때의 팁은 계정(Account) 수준에서 생성하라는 것입니다.
아래에서 함께 살펴보도록 하겠습니다.
위의 그림에 표시된 것처럼 필터를 생성하거나 수정, 적용하는 것은
계정(Account) 수준 또는 보기(View) 수준에서 가능합니다.
GA 계정 내에 보기가 2-3개에 불과하고, 하나의 속성만 잘 다루면 되는 것이라면
자신의 편의에 따라 필터를 생성하셔도 무방합니다.
다만 동일한 필터를 여러 개의 속성 또는 보기에 공통적으로 활용한다는 점에서 본다면,
계정 수준에서 필터를 생성한 뒤 적용할 보기를 일괄적으로 설정하는 게 좀 더 간단하다는 이점이 있습니다.
(개인적인 경험에 따른 판단이므로, 제가 정답은 아닙니다.)
"모든 필터"를 클릭하게 되면 아래와 같은 화면을 만나게 됩니다.
제 계정에는 위와 같이 'home IP 제거'라는 필터가 적용되어 있습니다.
처음 해당 페이지에 접근하면, 필터가 하나도 적용되어 있지 않음을 확인할 수 있습니다.
기본적인 실습을 위해, 자신이 사용하고 있는 컴퓨터에서 GA를 통해 데이터가 추적되지 않도록 IP를 제거해보겠습니다.
빨간색의 추가 버튼을 눌러 아래의 페이지로 이동합니다.
필터 이름은 사용자의 편의에 따라 지어주면 됩니다.
다만 회사에서 GA를 활용할 경우, 다른 팀원들도 잘 알아볼 수 있도록 직관적인 설명을 적어주어야 합니다.
다음의 3가지를 선택하신 후, 자신이 사용하는 컴퓨터의 IP를 입력하시면 됩니다.
- 필터 유형: 내가 생성하고자 하는 필터의 목적을 생각하시면 쉽습니다.
- 내가 특정 트래픽을 제외시키고 싶을 때? → 제외
- 내가 특정 트래픽만 포함시키고 싶을 때? → 트래픽 포함 기준
- 소스 또는 목적지 선택: 생성하는 필터를 적용할 대상으로 이해하시면 됩니다.
- ISP 도메인에서 유입된 트래픽 → 인트라넷, 인터넷 서비스 업체 등 특정 도메인에서 유입되는 트래픽
- 해당 IP 주소에서 유입된 트래픽 → 특정 IP 주소에서 유입되는 트래픽
- 해당 하위 디렉터리로 유입된 트래픽 → 특정한 URL로 유입되는 트래픽
- 해당 호스트 이름으로 유입된 트래픽 → 특정 호스트에서 유입되는 트래픽
- 표현식 선택: 필터를 적용할 대상의 특징을 정의해준다고 이해합시다.
- 일치 → 생성한 필터의 규칙과 완벽히 동일함을 의미
- 시작값 → 생성한 필터와 시작하는 값이 동일함을 의미
- 종료값 → 생성한 필터와 끝나는 값이 동일함을 의미
- 포함 → 생성한 필터를 포함하는 값이라는 의미
각각의 옵션들을 차례대로 골라줍니다.
제외 -- 해당 IP 주소에서 유입된 트래픽 -- 일치
이후, findip.kr 로 접속하여 내 IP를 확인하든지, 네이버에서 '내 IP 주소'를 검색하여 IP 주소를 확인해줍니다.
그리고 확인한 IP를 입력하고, '추가' 버튼을 통해 적용하고자 하는 보기를 오른쪽으로 이동시킵니다.
이렇게 한 뒤, 다시 구글 애널리틱스로 돌아가면 아무리 자신의 컴퓨터로 접속하더라도
실시간 사용자로 집계되지 않는 것을 확인하실 수 있습니다.
즉, 내가 운영하는 웹사이트의 데이터에 편향된 데이터가 포함되지 않도록
자사 트래픽을 제외시킨 것입니다.
사실 이외에도 필터의 기능과 효과는 더욱 무궁무진합니다.
정규 표현식을 활용하여 필터를 생성할 수도 있고, 데이터 일관성을 위해 GA 필터를 통해 UTM 파라미터를 통일시키는 필터를 생성할 수도 있습니다.
(※ UTM 파라미터가 무엇인지 모른다면? 클릭하고 가볍게 확인하고 가세요!)
유용한 몇 가지 필터들은 다른 글을 통해 알려드릴 수 있도록 하겠습니다.
부족한 글 읽어주셔서 감사드리며, 여러분의 공감과 댓글은 언제나 큰 힘이 됩니다.
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