※ 본 게시글은 GAIQ(Google Analytics Individual Qualification) 자격증을 위한 요약 정보입니다.
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2.1 Google Analytics 탐색
1) 계정 선택기
계정 선택기를 통해 사용자는 자신의 계정에 할당된 애널리틱스 계정과 속성, 그리고 보기를 선택할 수 있습니다.
왼쪽 모서리 부분을 클릭하시면 위의 이미지와 같은 창을 확인하실 수 있습니다.
애널리틱스 계정의 경우, 최대 100개까지 생성이 가능하며 웹사이트, 모바일 앱, 웹과 앱 전체의 데이터를 측정할 수 있습니다. 마케팅 대행업을 하지 않으시는 이상, 100개의 계정까지 생성하실 일은 거의 없을 겁니다.
속성 및 앱의 경우, 측정하고자 하는 대상을 실질적으로 추적하기 위해 필수적입니다.
애널리틱스 계정 1개당 최대 50개의 속성을 만드실 수 있습니다.
또한 웹사이트의 경우, 고유한 추적 아이디가 'UA-XXXXXXXXX-1'과 같은 식으로 부여됩니다. 여기서 이 추적 아이디는 구글 태그매니저 이용 또는 스크립트 직접 삽입 시, 꼭 필요한 아이디 값이므로 설정할 때에 틀리지 않도록 주의하셔야 합니다.
보기의 경우, 속성 및 앱 1개당 최대 25개까지 만드실 수 있습니다. 데이터 필터링을 활용하여 특정한 목적의 데이터만을 주로 분석하고 싶을 때, 보기를 생성하고 필터를 적용하시면 됩니다.
구글 측에서는 최소 3개의 보기 설정을 권장합니다.
- 원본 데이터 보기 (Raw Data View): 필터링 없이 모든 데이터를 표시합니다. 즉, 자신의 컴퓨터로 해당 사이트를 방문했다면 그 데이터도 함께 표시됩니다.
- 전체 데이터 보기 (Main/Master View): 대개 기본적으로 자신이 일하고 있는 사무실의 IP 주소를 필터링한 보기입니다. 웹사이트 관리를 위해 자주 방문하는 내부 관계자들의 데이터가 함께 표시되면, 데이터 분석 시 왜곡된 데이터를 분석하게 되므로 큰 오류가 발생할 수 있기 때문입니다.
- 테스트 보기 (Test View): 필터 적용 혹은 전환 목표 설정 등을 위한 테스트용 보기입니다. GA 세팅 시에 많은 분들이 오류를 범하는 사례가 직접 메인 보기에 필터 또는 목표를 잘못 설정하면서 데이터 측정 자체가 제대로 이루어지지 않는 것입니다. 그렇기 때문에 이론적으로 권장드리는 부분은 테스트 보기에 우선적으로 설정하고자 하는 필터 또는 목표를 적용하신 이후, 실제 데이터 값을 확인하는 용도로 쓰시라는 겁니다. (참고로 저의 경우, 테스트 결과 확인을 위해 테스트 보기에는 회사 IP 주소를 필터링하지 않습니다.)
2) 알림
알림은 오른쪽 모서리에 위치한 종 모양의 아이콘을 통해 확인하실 수 있습니다.
구글 애널리틱스는 알림을 통해, 구글 애널리틱스 운영 시 확인해야 할 사항들에 대해 알려주고 있습니다.
데이터 정합성을 위해 관리하는 입장에서도 굉장히 유용한 부분입니다.
위의 이미지처럼 UTM 파라미터가 누락된 데이터가 확인되면 캠페인 매개변수가 누락되었음을 알려주기도 하고,
유사한 보기가 존재할 경우에는 중복 보기 이슈를 제기하여 효율적으로 보기를 관리하라고 알려주기도 합니다.
만약 자신이 제대로 설정하여 구글 애널리틱스 알림 메시지가 잘못되었다고 생각하신다면, '다시 확인'을 클릭하여 재확인을 요청할 수 있습니다.
또는 저의 경우처럼, 의도적으로 설정한 사항들에 대해 알림 메시지가 온다면 가볍게 '무시'하시면 됩니다.
그리고 알림 메시지의 '세부정보'를 클릭하시면 조금 더 자세한 내용을 아래와 같이 확인하실 수 있습니다.
(참고로 저는 네이버 키워드 광고를 주요 마케팅 채널로 활용하지 않기 때문에 캠페인명은 의도적으로 측정하지 않고 있습니다.)
3) 실시간 보고서
실시간 보고서는 말그대로 구글 애널리틱스에서 제공하는 실시간 분석 보고서입니다.
보통 새로운 이벤트를 측정하기 시작했거나, 새롭게 시작한 마케팅 캠페인을 통한 유입이 잘 발생하고 있는지 확인하는 등 새롭게 설정한 것들을 마지막으로 테스트할 때에 주로 확인하게 됩니다.
또는 특정한 이슈가 발생하여 급작스럽게 사용자 수가 늘어나거나, 사이트 오류를 겪는 사용자들을 실시간으로 확인하는 등 즉각적인 조치가 필요한 상황에서도 활용될 수 있습니다.
실시간 보고서에는 위와 같이 개요, 위치, 트래픽 소스, 콘텐츠(화면), 이벤트, 전환 보고서가 제공됩니다.
그리고 우측 이미지에 보이는 특정한 추천자, 페이지, 위치 등을 클릭하시면 즉각적으로 세그먼트가 적용되어 실시간 데이터를 필터링 해줍니다.
- 개요 보고서
현재 활성 사용자 수와 사용자 기기 정보와 위치, 페이지뷰, 트래픽 소스 등의 기본적인 정보들을 요약하여 보여줍니다.
- 위치 보고서
현재 사용자들의 위치 정보를 보여줍니다. 국가별 위치 정보를 보여주기도 하는데, Korea를 클릭하시면 좀 더 세부적인 위치 역시 확인하실 수 있습니다.
- 트래픽 소스 보고서
웹사이트의 경우, 실시간 사용자들의 트래픽 소스를 확인할 수 있습니다. 그래서 새롭게 시작한 마케팅 캠페인을 통해 실제로 사용자들이 유입되고 있는지 확인할 때 유용하게 활용하고 있습니다.
- 콘텐츠/화면 보고서
웹사이트의 경우에는 사용자들이 실시간으로 조회하는 페이지를 URL 기반으로 확인할 수 있습니다.
모바일 앱의 경우 따로 화면명을 설정한 경우, 설정한 화면 이름에 따라 확인할 수 있습니다.
이를 통해 새로이 게시한 콘텐츠가 어떠한 반응을 얻고 있는지 확인하는 데에 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
- 이벤트 보고서
미리 설정한 이벤트 데이터를 실시간으로 보여줍니다. 태그매니저 혹은 직접 이벤트 설정을 통해 새로운 이벤트 측정을 시작할 때, 제대로 설정이 이루어졌는지 확인할 때 자주 사용합니다.
- 전환 보고서
전환 보고서 역시 미리 설정한 전환 목표 데이터를 실시간으로 보여줍니다. 구글 애널리틱스 내에서 목표를 설정하고, 실제로 설정한 목표가 잘 측정되는지 확인하는 용도로 자주 사용합니다.
4) 잠재고객 보고서
잠재고객 보고서를 한 마디로 요약하자면,
사용자에 대한 특징, 정보를 알려주는 기능입니다.
위에 나타난 잠재고객 개요 보고서에서도 드러나듯이 사용자가 몇 명인지부터 세션 숫자와 사용자가 조회한 페이지뷰 수, 세션 시간 등 사용자에 대한 다각적인 정보가 제공됩니다.
잠재고객 보고서 내에서는 일반적으로 연령, 성별, 관심분야, 참여도, 신규 방문자와 재방문자 비율, 사용 중인 기기 정보(기술)에 대해 확인하실 수 있습니다.
특별히 유심히 살펴보아야 할 지표들은 아래와 같습니다.
- 활성 사용자
구글 애널리틱스는 1일, 7일, 14일, 28일 기준에 따라 해당 기간의 활성 사용자 수 정보를 제공합니다. 이 수치는 웹사이트 또는 모바일 앱 내에서 선택한 기간 동안 세션을 시작한 순 사용자 수를 의미합니다. 즉, 부풀리기 쉬워지는 세션 단위가 아니라 독립적인 개별 사용자 단위로 집계된 수치라는 겁니다. 서비스의 활성도를 1차적으로 진단할 때 필수적으로 확인해야 하는 데이터입니다.
그리고 1일, 7일, 28일 기준에 따라 각각 DAU, WAU, MAU로 나누어볼 수 있습니다. 굳이 GA에서 제공하는 기준에 따라 확인하지 않더라도, GA 데이터의 날짜 기간 필터를 이용하여 각 수치를 확인할 수도 있습니다. 이는 GA를 활용하시는 분의 취향에 따라 활용하시면 됩니다. (개인적으로 저는 잘 사용하지 않습니다.)
* 참고
- DAU: Daily Active User, 일간 활성 사용자 수
- WAU: Weekly Active User, 주간 활성 사용자 수
- MAU: Monthly Active User, 월간 활성 사용자 수
- 동질 집단 분석
동질 집단 분석은 20년 현재까지도 베타 서비스로 제공되고 있습니다.
해당 보고서는 획득 날짜를 기준으로 측정하고 싶은 항목을 설정하여 원하는 기간 데이터를 확인할 수 있습니다.
많은 분들이 궁금해 하시는 재방문율에 대한 해답이 여기 있으니 꼭 확인하시기 바랍니다.
코호트 분석이라고도 불리는 동질 집단 분석은 데이터 분석에 있어 기본 중의 기본으로 여겨집니다. 뿐만 아니라, 여전히 서비스 데이터 분석의 주요 쟁점 중 하나는 어떠한 서비스든 잔존율, 즉 리텐션 비율이 굉장히 중요하다는 것입니다.
이러한 잔존율(Retention Rate)을 시각적으로 확인 가능한 보고서가 바로 동질 집단 분석 보고서입니다.
자사의 서비스가 효과적으로 고객들을 잡아두고 있는지 확인하고 싶다면, 자주 들여다 보시면서 변화 추이를 파악해야 합니다.
동질 집단 분석 보고서도 일별, 주별, 월별로 나누어 살펴볼 수 있습니다.
기준을 일별로 잡아야 할지, 월별로 잡아야 할지는 자사 웹사이트 또는 모바일 앱의 성격을 확인하면 알 수 있습니다.
예를 들어, 국민 앱이라 불리는 카카오톡의 경우 하루에 수십 번씩 들어간다는 사실을 알 수 있습니다. 그만큼 일상 생활에 굉장히 자주 필요한 서비스라는 겁니다. 이처럼 일상 속에서 굉장히 잦은 터치 포인트를 가진 서비스라면, 일별 동질 집단 분석이 적합합니다.
제가 몸담고 있는 비즈니스는 제품을 구매하는 주기가 평균적으로 1개월 전후로 형성되며, 소비자들이 제품을 구매하는 과정에서 제가 운영하는 서비스가 활용됩니다. 그래서 저희 팀은 내부적으로 월간 단위로 동질 집단 분석을 실시하여 고객 유지율을 추적하고 있습니다.
또한 사용자 유지율, 즉 잔존율이 아닌 비즈니스 KPI에 따라 목표 달성 횟수, 세션 시간 등 다른 측정 항목을 이용하여 분석할 수도 있습니다. 하지만 일반적으로는 사용자 유지율 확인을 목적으로 활용된다고 이해하시면 됩니다.
* 참고
- Retention rate: 고객 유지율 혹은 잔존율, 재방문율과 같은 의미. 엄밀한 의미로 따지면, 고객을 획득한 일자를 기준으로 한 단위씩 기간이 지날 때 해당 고객이 다시 방문했는지 파악하여, 고객 생애 가치(Lifetime Value) 분석에 함께 활용된다.
- 인구통계, 관심분야
인구통계와 관심분야는 운영하는 웹사이트 혹은 모바일 앱을 사용하는 고객을 좀 더 잘 이해하는 데에 도움이 됩니다.
굉장히 다원화된 사회이기 때문에 과거의 대중이라는 개념이 희미해지고 있다고는 하지만, 여전히 특정 연령대, 성별 집단이 갖는 공통점은 대단히 많습니다. 그렇기 때문에 사용자 연령, 성별, 관심분야 보고서를 통해 자신이 공략해야 할 대상의 특성과 행동 방식, 더 나아가 기업이 펼쳐야 할 마케팅 캠페인 방향까지 고민해볼 수 있는 좋은 데이터입니다.
따로 깊은 분석은 하지 않더라도, 고객에 대해 좀 더 깊게 이해하기 위해 가끔씩 확인할 만한 유용한 기능입니다.
- 사용자 흐름
앞서 살펴본 데이터들은 측정 기준에 따라 각각의 항목들을 집계해놓은 데이터 위주였습니다. 즉, 단절된 데이터라는 겁니다. 이 의미에 대해서 좀 더 자세히 확인하겠습니다.
어떠한 웹사이트, 모바일 앱이든 사용자 A가 이용하기 시작하면, A가 이용을 멈추기 전까지 연속적인 활동이 이어집니다. 이를 사용자 경험 혹은 고객 경험이라 부릅니다.
서비스의 성장을 꾀한다면, 이러한 연속적인 활동을 어떻게 원활하게 이루어지게 할 것인지, 어떻게 더 오랜 시간 지속시킬 것인지에 대해 고민해야 합니다.
그런데 앞서 살펴본 데이터들처럼 각 항목을 집계한 데이터는 사용자 1명의 온전한 데이터를 보여주는 것이 아니라, 사용자들의 연속적인 데이터들을 각각의 측정 항목에 따라 분리하여 모아 놓은 형식입니다. 그렇기 때문에 단절된 데이터라는 겁니다.
그리고 이를 보완해주는 것이 바로 사용자 흐름 보고서입니다.
위의 이미지처럼 각 측정 기준에 따라 사이트에 유입된 사용자들이 어떤 페이지로부터 시작하여, 어떤 페이지로 이어지는지 보여줍니다. 즉, 사이트 방문자들의 연속적인 행동 흐름을 보여주는 보고서입니다.
이 보고서는 행동 보고서 내에 존재하는 행동 흐름 보고서와 유사합니다. 둘 중 무엇을 활용하든 문제는 없지만, 사용자 흐름 보고서는 소스/매체라는 사용자의 유입 경로 기준으로 흐름을 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그래서 개인적으로는 해당 보고서를 좀 더 선호하는 편입니다.
만약 이보다 좀 더 자세히, '나는 사용자 1명의 행동 흐름을 좀 더 명확하게 보고 싶다' 하시는 분들은 사용자 탐색기를 활용하시기 바랍니다. 동일한 잠재고객 보고서 내에 존재하는 기능이며, 고객 ID별로 개별 고객을 더욱 깊게 분석하실 수 있을 겁니다.
다만 사용자 탐색기의 경우, 조금만 사용자 숫자가 늘어나면 일일이 확인하는 데에 어려움이 있기 때문에 비즈니스 초기 단계에 활용하시는 걸 추천드립니다.
어느 정도 규모의 세션 혹은 사용자 숫자가 찍히는 수준이라면, 이탈률을 기준으로 개별 고객을 분석하거나 비정상적으로 세션 시간이 길게 측정된 고객들을 통해 아하 포인트를 분석하고자 할 때 활용할 수도 있습니다.
그러나 비즈니스 초기와 달리, 모든 고객을 확인한다는 것이 사실상 불가능에 가깝기 때문에 특정한 목적이 있는 게 아니라면 사용자 탐색기 보다 사용자 흐름 보고서 활용이 더욱 수월한 분석을 가능케 합니다.
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