구글 애널리틱스 실전 활용법 -김동우

CH 01. 데이터 분석, 어떻게 시작해야 할까요?

분석은 무조건 쉽게 접근해야 한다.

분석의 시작은 정확한 데이터 수집이다.

서비스의 기본적인 UX를 체크하자.

퍼널을 설계하고, 데이터에 애정을 갖자.

분석을 위한 가설(아이디어)을 모으자.

수집한 가설의 우선순위를 정하자.

평균 데이터로는 인사이트를 도출할 수 없습니다.

얻을 수 있는 결과를 금액으로 산출하자.

액션을 통해 얻을 수 있는 예상 결과를 금액으로 산출하시기 바랍니다.

CH 02. 데이터 분석의 핵심은 전환율 개선이다.

Acquisition(획득)

Acquisition 단계의 대표적인 핵심 지표는 앱 다운로드수, 신규 방문자가 있습니다.

Activation(활동)

대표적으로 회원가입, 장바구니 담기 등
화면 상에서 Activation 단계를 달성하도록 가이드 해줘야 합니다.

Retention(재방문)

'유지가 획득을 이긴다.'

Referral(공유)

바이럴 요소를 서비스 안에 하나의 기능으로 녹여내야 합니다.

Revenue(수익)

쇼핑몰이라면 매출과 인당 평균 결제 금액이 최종 지표가 됩니다.
전환율을 평균 2% 이상으로 관리해주는 게 필요합니다.

CH 03. 구글 애널리틱스를 사용해야 하는 이유

시장에서 경쟁력이 있는지, 타사에 비해 무엇이 부족한지 등을 인지하기 위해 데이터 분석이 진행되어야 합니다.

핵심 지표(KPI)

커머스: 매출, 사용자당 수익, 전환율(핵심), 앱 다운로드 수, 회원가입 수(보조)
보험사: 리드 생성, 리드 생성 단가(핵심), 보험료 계산, 이탈률(보조)
콘텐츠 유통: 방문당 페이지뷰, 앱 설치당 비용(핵심), 체류 시간, 재방문율(보조)
브랜드 사이트: 일별 방문자수, 고객 획득비용(핵심), 이탈률(보조)

CH 04. 산업군별 핵심 성과 지표 설계하기

핵심 지표 선정 이후, 구글 애널리틱스만 맹신해서는 안됩니다. 데이터가 있어도 활용하지 못하면 의미가 없습니다. 그 속에서 의미를 도출해서 전환율 또는 이탈률 등의 지표를 개선해야 합니다.

CH 05. 데이터 수집 원리를 알아야 분석을 할 수 있다

Q. 추적 코드는 모든 페이지에 각각 심어줘야 하나요?

공통 헤더 영역에 1회만 삽입합니다.
데이터는 적재되고 처리 시간을 거쳐 약 4시간 뒤 보고서에서 확인이 가능합니다.
앱의 경우 웹과 다르게 SDK라 불리는 함수 라이브러리를 삽입해야 합니다.

CH 06. 분석하기 전에 반드시 필요한 데이터 정합성 검수

태그 어시스턴트 크롬 확장 프로그램을 활용하여 검수합니다.

Tag Assistant (by Google)

좌측의 이미지처럼 태그 어시스턴트를 'Enable'한 이후에, 태그가 노란색/빨간색이 아니라면 문제 없이 태그가 동작한다는 의미입니다.

모든 페이지에서 페이지뷰가 1번만 발생해야 정상입니다.

CH 07. 구글 애널리틱스 접근 권한 지정하는 방법

계정 — 속성 — 보기 순으로 계층 구조 형태입니다.

상위 계층에 권한을 부여할 경우, 하위 계층에는 자동으로 권한이 부여됩니다.

접근 권한

사용자 관리: 마스터 권한. 데이터 분석 및 관리 직무 담당 1~2명에게만 부여
수정: 필터, 목표, 맞춤 측정기준을 생성할 수 있습니다. 핵심적인 역할을 하는 이들에게 부여
공동작업: 맞춤 세그먼트, 주석, 대시보드 생성하여 공유 가능. 유관 부서 담당자에게 부여
조회 및 분석: 데이터 조회 가능. 상급자나 일반적인 외부 대행사에 부여

CH 08. 보기는 반드시 3개 이상 생성하세요

Q. 보기(View)를 왜 여러 개 만드나요?

목표를 설정하거나 필터를 적용하는 경우, 테스트용 View에 미리 적용하고 이상이 없을 경우 보고용 View에 적용하는 습관을 길러야 합니다.

기기 단위로 트래픽을 구분하고 싶다면 기기별 보기를 추가로 생성하면 됩니다.

CH 09. 측정기준과 측정항목, 어떻게 구분할까?

측정기준은 사용자의 특성입니다. 특성을 정량적으로 알기 위해서는 수치가 필요합니다. 그 수치가 바로 측정항목입니다.

분석을 위해서는 데이터를 쪼개는 작업이 필요한데, 그 역할을 해주는 게 측정기준입니다.

측정기준은 GA에서 데이터를 테이블로 조회할 경우 맨 왼쪽에 위치합니다. 왼쪽에 위치한 특성의 정량적인 수치가 오른쪽에 측정항목으로 노출되는 것입니다.

Ex) 측정기준: 도시 / 측정항목: 세션수, 세션당 페이지 수

맞춤 측정기준이라는 항목은 수집하고자 하는 기준 데이터를 GA에서 조회할 수 있는 기능입니다.

Ex) 회원 등급을 수집하여 분석 용도로 활용

맞춤 측정기준은 개발팀의 도움 없이는 적용하기 어렵습니다.

CH 10. 사용자 지표는 고유한 브라우저 쿠키다

쿠키 파일에는 브라우저 기본 정보를 비롯하여, 사용자의 기기 정보를 담고 있습니다.

최근 EU에서는 서비스 제공자가 웹사이트에 방문한 고객의 쿠키 정보를 활용하려면, 사전에 동의를 받아야 하는 법안이 발효되었습니다.

예를 들어 A가 익스플로러와 크롬 브라우저로 동일 웹사이트에 접속을 하면, 1명의 사람임에도 불구하고 GA는 각각 다른 사람으로 인지합니다. 즉, 사용자가 1이 아닌 2가 되는 것입니다.

브라우저 쿠키를 삭제하면 특정 사용자의 방문 이력도 삭제됩니다. 만약 특정 사용자가 쿠키가 삭제된 상태에서 동일 브라우저로 재방문을 할 경우 GA는 해당 사용자를 신규 방문자로 인지합니다.

쿠키는 기기의 브라우저 단위로 발행됩니다.

크롬 시크릿 브라우저로 접속하는 방문자의 경우, 해당 세션 이후에 쿠키 정보가 자동으로 삭제됩니다.

일반적으로 방문자 중 30%는 한 달에 한 번은 쿠키를 삭제한다는 통계 결과가 있습니다. (참고로 알려드리자면, 모바일 기기는 쿠키를 삭제하는 비율이 굉장히 낮습니다.)

로그인 사용자를 분석하고 싶다면 GA의 user-ID 기능을 활용해야 합니다.

CH 11. 세션 지표, 제대로 알고 쓰자구요

세션은 웹 또는 앱 접속 후 처음으로 히트가 발생하는 순간 카운팅 됩니다. 히트라 함은 이벤트 또는 페이지뷰가 될 수 있습니다.

Q. 구글 애널리틱스 세션은 언제 종료되는가

30분 동안 아무런 액션이 없을 때
자정이 지날 때 (밤 12시)
다른 캠페인으로 웹사이트에 랜딩 될 때

페이지별 트래픽을 확인할 때, 사용자가 세션보다 높은 이유는 보통 세션은 랜딩 페이지에서만 카운팅 되기 때문입니다.

A페이지: 사용자 1, 세션 1, 페이지뷰 1
B페이지: 사용자 1, 세션 0, 페이지뷰 1
- B페이지는 최초 방문 페이지, 즉 랜딩 페이지가 아니므로 세션이 카운팅되지 않습니다. 다시 말해, 세션이 사용자보다 무조건 크지 않다는 얘기.

페이지를 종료하면 세션도 종료될까요? 아닙니다.

A페이지로 랜딩이 된 후 브라우저를 닫고, 2분 뒤에 B페이지를 방문한다면 세션은 유지됩니다.
종료율은 세션이 종료되기 전 마지막으로 조회된 페이지라고 이해해야 합니다.

CH 12. 세션 시간이 0으로 나오는 이유는 뭘까

구글 애널리틱스는 마지막 페이지에 머문 시간을 무시합니다.

구글 태그 관리자를 통해 페이지에 일정 시간을 머물 경우, 이벤트를 강제로 발생시키는 방법이 있습니다.

태그 관리자에서 타이머 트리거 유형을 사용하면 특정 시간이 지났을 때, 태그를 실행시킬 수 있습니다.

페이지 URL이 정규식 .* 를 만족하는 경우는 모든 페이지를 의미합니다.

CH 13. 이탈률을 낮춰야 전환율이 개선됩니다

GA에서 말하는 이탈률의 정확한 의미는 '단일 히트 세션'입니다. 가장 일반적인 경우가 웹사이트 방문 후 다른 페이지를 탐색하는 경우입니다.

웹사이트의 평균 이탈률은 보수적으로 잡아도 약 40%는 됩니다. 광고는 더 높을 것이고, 자연 방문은 그보다 낮을 것입니다.

CTA 버튼을 통해 외부 도메인으로 연결되는 경우, 클릭 이벤트 설정이 필요합니다. GA는 클릭을 자동으로 수집하지 않기 때문입니다.

5분 동안 웹사이트에 접속해서 콘텐츠에 깊게 관여한 경우 별도의 히트를 날려서 이탈한 방문자가 아니라고 GA에 알려줘야 합니다.

CH 14. 전환율은 랜딩 페이지에 달려 있다

서비스의 이탈률은 전체 세션을 기반으로 계산됩니다. 이는 각 랜딩 페이지의 이탈률이 전체 이탈률에 영향을 준다는 의미입니다.

배너 광고의 성과는 이탈률 뿐만 아니라, 브랜드 키워드 쿼리가 얼마나 증가했는지로 판단해야 합니다.

이탈을 최소화해야 일 잘하는 마케터입니다.

분석을 한다는 것은 하나의 질문에서 시작해서 계속 파고 들어가는 것입니다. 분석에서는 이를 세그멘테이션이라고 합니다. '세그먼트'의 시작 단계가 첫 방문이 이뤄지는 랜딩 페이지 분석입니다.

CH 15. 데이터는 쪼개야 인사이트가 나온다

세그먼테이션은 특성 혹은 패턴이 유사한 고객을 묶어서 분석하기 위해 필요합니다.

일반/관심/충성/열성 등급으로 세그먼트를 만들어보시기 바랍니다.

세그먼트는 필터처럼 데이터를 변경하는 것이 아니라, 기존 데이터를 분석에 활용하기 위해 동일한 성격의 데이터를 집합으로 묶어줍니다.

쇼핑몰에서 가장 중요한 고객은 바로 충성 고객입니다. 이들의 평균 구매액(ARPPU)을 늘리는 것이 마케팅 활동의 핵심이 되어야 합니다.

CH 16. 캠페인 링크를 생성할 때 주의할 점

GA 캠페인 링크 생성 URL: https://ga-dev-tools.appspot.com/campaign-url-builder/

utm_source (소스명) = 출처 (Where) = google, naver, social etc.

utm_medium (매체명) = 매체 및 광고 형태 (How) = cpc, facebook etc.

utm_campaign (이름) = 목적 (What) = 여름시즌세일, 1차_7월구매고객_리타게팅 etc.

utm_term (키워드명) = 유입된 키워드 = 키워드 광고 시, 유입된 키워드

utm_content (광고 콘텐츠) = 콘텐츠 컨셉 = 여름시즌필수템 etc.

(utm 파라미터 관련 링크: 성과 추적을 위한 UTM parameter란?)

CH 17. 캠페인 유지 기간이 중요한 이유

매체별 성과를 정확하게 측정하기 위해 캠페인 유지 기간을 조정하는 것입니다.

캠페인 유지 기간은 속성 설정의 세션 메뉴에서 조정할 수 있습니다.

네이버 광고 비중이 높은 계정이라면 네이버 광고의 성과 유지 기간과 GA 캠페인 기간을 맞춰주는 게 좋습니다. 네이버 광고의 성과 유지 기간은 7~20일입니다.

캠페인 유지 기간을 기본 6개월에서 1개월로 줄이는 것을 권장합니다.

판매 주기가 아무리 길어도 캠페인 유지 기간은 3개월을 넘기면 안 됩니다.

CH 18. 맞춤형 채널 그룹을 설계하는 방법

보기 설정 > 채널 설정 > 채널 그룹 메뉴를 선택합니다.

채널 그룹이 상단에 위치할수록 트래픽 분류에 우선순위를 가지게 됩니다.

광고 관련 채널은 직접 혹은 자연 유입 채널보다 상단에 위치시키는 게 데이터의 정합성을 유지하는데 도움이 됩니다.

기본 채널 그룹은 데이터 샘플링이 걸리지 않지만, 신규 채널 그룹은 샘플링에 영향을 받습니다. 단, 신규 채널 그룹은 생성 시 이전 데이터도 소급 적용되는 장점이 있습니다. 당연히 기본 채널 그룹은 생성 시점부터 데이터가 분류됩니다.

구글 애널리틱스 기본 채널별 데이터 분류 기준

CH 19. 주석을 기록하면 분석이 편하다

주석은 보기(View) 단위로 적용됩니다.

특정 이슈가 발생해서 주석에 기입했다면, 해당 이슈가 다시 발생할 경우 알림을 받을 수 있도록 별도 설정을 해주시면 좋습니다.

CH 20. 구글 오가닉 검색어를 확인하는 방법

자연 검색으로 유입되는 경우 키워드 값이 (not provided)로 표현됩니다.

구글 서치 콘솔 데이터를 GA와 연동하면 '획득 > 서치 콘솔' 메뉴에서 확인할 수 있습니다.

돈을 쓰지 않으면서 유입을 많이 시켜야 실력 있는 마케터입니다.

CH 21. 필터 설계에 관한 다양한 팁

GA를 사용하면서 필터 기능을 사용하지 않으면 데이터를 내려받아 다시 가공하는 작업이 필요합니다.

필터를 생성해서 적용해도, 기존 데이터는 영향을 받지 않습니다.

만약 필터가 2개 있다고 가정하면, 필터가 생성되는 시간 순서대로 적용이 됩니다.

Q. GA 필터는 언제 적용하는가

업무 유관자 트래픽 제외 (내부 IP 제외)
- 네이버에서 IP 주소를 확인하여 필터에 넣어줍니다.
- 보기(View) 설정에서 Bot Filtering에 체크합니다.
특정 도메인 혹은 기기별 트래픽 보기를 만들 때
- 기기별 데이터를 구분하거나 서브 도메인이 존재할 경우 사용합니다.
- 타입은 Custom 타입을 선택한 뒤 포함하고 싶은 필터 기준을 적용합니다.
수집되는 데이터 패턴을 조작할 때
- UTM 변수를 대소문자 구분 없이 붙이게 되면 GA에서는 각각 다른 데이터로 인지하게 됩니다.
- Custom 타입을 선택한 뒤, Lowercase 를 선택하여 필터를 생성합니다.

필터가 한번 적용된 데이터는 수정이 불가합니다. 따라서 필터는 Test 보기에 먼저 적용해서 데이터에 이상이 없음을 확인한 다음 Master(보고용) 보기에 적용하시기 바랍니다.

CH 22. 웹사이트 내부 검색어 확인하는 방법

내부 검색어 변수는 웹사이트마다 다릅니다.

Ex) 구글 = q / 네이버 = query / 다음 = q
임의로 검색어를 입력하여 검색한 이후에 URL을 살펴보면 확인할 수 있습니다.

검색어를 URL에 노출시키는 방식을 GET 방식이라 합니다. POST 방식으로 처리된 검색어를 GA로 수집하려면, 구글 태그 매니저를 활용하셔야 합니다.

GA는 가상으로 수집된 페이지 URL에서 검색어 변수를 인지하게 되며, 검색어 보고서에 해당 데이터를 보여줍니다.

GTM에서 GA 페이지뷰를 태그 유형으로 선택하신 뒤, 추가 설정에서 'page — /?searchKeyword={{getInternalKeyword}} ' , 'title — {{getPageTitle}} ' 과 같이 입력해주시면 됩니다.

일반적으로 내부 검색 기능을 이용한 사용자는, 그렇지 않은 사용자 대비 평균 전환율과 구매액이 높습니다.

쇼핑몰에서는 방문한 고객들이 검색을 하도록 유도하는 전략이 필요합니다.

CH 23. 기획에서부터 분석을 고려해야 한다

페이지 제목과 경로(URL)는 분석의 중요한 재료다.
- 페이지를 생성할 때 계층 구조 설계만 잘해도 광고에 사용되는 비용을 절감할 수 있습니다.
- 제목과 경로만으로도 방문자가 보고 있는 페이지의 컨셉과 목적을 알 수 있어야 합니다.
- 동일한 페이지 제목, 경로(URL)에 텍스트가 아닌 숫자로 구성되는 것을 피해야 합니다.
배너 이미지 태그에 alt(대체 텍스트) 태그 속성 값을 붙여주자.
동일한 서비스의 확장이라면 서브 도메인을 생성하자.
- 기본 도메인 앞에 각 서비스의 특징을 나타내는 텍스트를 붙여서 서브 도메인을 생성합니다.
- 만약 도메인이 다른 경우, 크로스 도메인 설정이 필요합니다.

CH 24. 직접 만들어서 사용하는 계산된 측정항목

사용자 기반 전환율 (User Conversion Rate)
- 실제 전환한 사람의 비율에 더 가까운 값을 얻을 수 있습니다.
- 가장 정확한 건 User-ID 기능을 적용해서 로그인 기반 사용자 전환율을 보는 것입니다.
- 공식 = {{목표 1 완료 수}} / {{사용자}} or {{거래수}} / {{사용자}}
무이탈 전환율 (Non-Bounce Conversion Rate)
- 웹사이트에 방문해서 즉시 이탈한 사람들이 전환율 지표를 계산할 때 영향을 줍니다.
- 이탈하지 않은 세션의 전환율을 보는 것입니다.
- 공식 = {{목표 1 완료 수}} / ( {{세션}} - {{이탈 수}} ) or {{거래수}} / ( {{세션}} - {{이탈 수}} )

결과적으로 기존 이탈률을 줄이고, 무이탈 전환율을 높이는 식으로 그로스해킹이 진행되어야 합니다.

CH 25. 코호트 분석을 제대로 활용하는 방법

포인트는 일반 재방문이 아닌 특정 액션을 한 고객의 재방문 데이터를 체크해야 한다는 것입니다.

캠페인을 진행하는 경우 동질 집단 분석 보고서에서 컨셉 혹은 혜택에 따른 재방문 및 매출 값을 확인 가능합니다.

코호트 분석 보고서의 데이터는 제대로 해석되지 않으면 잘못된 액션을 도출할 가능성이 높고 조회되는 데이터 양이 많을 경우 샘플링 때문에 결과를 신뢰하기 힘들어 분석에서 자주 활용하는 보고서가 아닙니다.

세그먼트를 적용해서 다양한 관점에서 데이터를 조회하는 작업이 필요합니다. 코호트 분석을 통해 재방문 사용자 비율을 측정해보시기 바랍니다.

CH 26. 직접 유입 트래픽이 높은 이유는 무엇일까

분류되지 않는 트래픽은 모두 직접 유입으로 잡힌다고 이해하면 됩니다.

직접 유입 트래픽으로 분류되는 경우

웹문서 혹은 PDF 다운로드 링크 클릭 시
랜딩 링크에 캠페인 매개변수를 붙이지 않을 때
리퍼러 정보가 유실되는 경우
랜딩 시 서버 사이드가 아닌 클라이언트 사이드 리다이렉션 발생 시
HTTPS 프로토콜에서 HTTP 프로토콜로 이동 시
GA 코드 미설치 페이지에서 설치 페이지 이동 시
메시징 서비스를 통한 링크 클릭

데이터를 모니터링 할 때는 맞춤 알림 기능을 적극 활용하시기 바랍니다.

CH 27. 자산 공유를 활용한 보고서 공유하기

맞춤 자산 기능을 활용해야 합니다. 링크가 공유되더라도 데이터는 공유되지 않습니다.

맞춤 보고서나 세그먼트는 개인 계정 단위로 생성됩니다.

목표도 공유할 수 있습니다. 때문에 보기가 많은데 동일한 목표를 그대로 적용할 때 유용합니다.

맞춤 보고서나 세그먼트를 별도의 구글 시트에 기입하고 주기적으로 업데이트하는 게 좋습니다.

자산 공유 메뉴에 접속해서 갤러리 메뉴를 선택하면 검색을 통해 사람들이 자주 인용한 맞춤 보고서나 대시보드 템플릿을 내려받을 수 있습니다.

기존에 생성한 리마케팅 잠재고객 모수 조건을 다른 계정에 적용할 때도 유용하게 쓰입니다.

CH 28. 특정 페이지 전후 이동 패턴 체크하기

최초 랜딩 후 추가로 액션이 발생해야 기획이 잘 된 경우입니다.

'행동 > 사이트 콘텐츠 > 모든 페이지' 보고서에 접속하면, 각 페이지별 트래픽을 확인할 수 있습니다. 여기서 특정 페이지 URL을 클릭하면 페이지 전후로 유입되거나 이탈한 경로 파악이 가능합니다.

페이지에서 가장 많이 이동하는 경로가 어디인지, 얼마나 많은 사람들이 이탈하는지 확인하시기 바랍니다. 이러한 정보를 탐색 요약 보고서를 통해 고객이 어디로 이동했는지, 이탈한 사람은 얼마나 되는지 등을 분석합니다.

핫자(Hotjar)나 뷰저블 같은 히트맵 도구는 GA와 함께 활용하면 시너지가 큽니다.

CH 29. 카테고리 행동 패턴은 어떻게 분석할까

콘텐츠 그룹 설정은 성격이 비슷한 콘텐츠를 하나로 묶는 개념입니다.

콘텐츠 그룹은 보기(View) 단위로 설정할 수 있습니다.

웹사이트의 구조는 해당 사이트 상단의 Navigation 메뉴로 파악할 수 있습니다. 각 카테고리별 URL 패턴의 규칙을 파악하여 적용하면 됩니다.

각 그룹의 URL에서 발견한 공통 패턴을 입력 필드에 넣으면 됩니다. 소급 적용되지 않고 설정한 이후부터 콘텐츠 그룹 데이터를 볼 수 있습니다.

(not set) 항목의 트래픽 비중을 3% 내외로 낮게 유지해야 합니다.

추가로 탐색 요약 기능을 활용하면, 특정 콘텐츠 그룹 전후 행동 패턴을 파악할 수 있습니다.

채널 단위로 행동 흐름 보고서를 조회하는 경우도 콘텐츠 그룹은 유용합니다. (자연 유입 시, 블로그 카테고리로 많이 유입되면 콘텐츠 부문을 강화하는 선택을 할 수 있습니다.)

CH 30. 샘플링은 해결책이 정녕 없는 건가요

조회되는 데이터의 양이 많을 경우 데이터에 샘플링이 적용됩니다.

샘플링 기준치

GA 표준: 속성 수준에서 사용 중인 기간에 세션 50만 회
GA 360: 보기 수준에서 사용 중인 기간에 세션 1억 회

샘플링 문제를 피하는 대안

높은 샘플링 정확도 설정 유지하기
자주 조회하는 맞춤형 데이터가 있는 경우, 해당 데이터 조회만을 위한 별도의 보기 생성하기
애널리틱스 캔버스 3rd Party 도구 활용하기 (무료 X)

CH 31. 맞춤 알림을 활용한 데이터 자동 모니터링

GA에서 필수로 설정하면 좋은 맞춤 알림 사례

[Alarm] GA 추적 코드 누락: 세션이 1보다 작을 때
[Alarm] 전일 대비 매출 90% 하락
[Alarm] 에러 페이지 노출 빈도 > 3: 페이지 제목이 'Page not found' 포함하고 PV가 3보다 큼

알림을 설정할 때 목표와 관련된 알림인지 (Goal) 정말 중요한 알림인지 (Alarm) 파악하기 쉽도록 말머리 기호를 붙이는 것을 권장드립니다.

절대적 수치보다는 비율을 사용하는 게 좋습니다.

CH 32. 데이터 분석과 요리의 공통점

재료가 좋아야 결과물도 좋다.
설계를 잘하면 작업이 순조롭다.
- 데이터를 기획한다는 것은, 가설을 검증하기 위해 어떤 데이터를 어떻게 수집하는지를 의미합니다.
정성을 들여야 먹는 사람이 감동한다.

CH 33. 정규식을 알아야 데이터 조회가 편하다

정규식에 대해 간단히 말씀드리면 문자열 규칙입니다. 원하는 데이터를 추출할 때 사용합니다.

.* → 모든 문자열
a|b → a 또는 b
\ → 특수문자를 일반 문자로 치환 (Ex) \?, \/)
^ → 문자열의 시작
$ → 문자열의 끝

rubular.com → 정규식을 검수할 수 있는 서비스

CH 34. 추천 제외 목록에 도메인을 추가하세요

정확한 매체별 성과 확인을 방해하는 요소가 있습니다. 그 범인은 바로 PG사 추천 트래픽입니다.

GA는 마지막으로 잡힌 트래픽 소스에 성과를 부여합니다. 단, 직접 유입이 마지막 유입 소스라면 예외입니다. 직접 유입이 그 이전 소스에 성과를 부여합니다.

결제뿐만 아니라 회원가입 시 신용평가 도메인을 들렸다가 가입이 완료되는 경우에도 동일한 작업을 해줘야 합니다.

CH 35. 구글 데이터 스튜디오, 아직도 사용하지 않으세요?

데이터 스튜디오 사용을 권장드립니다.

데이터 스튜디오는 다양한 마케팅 대시보드 템플릿을 제공합니다.

무려 90개가 넘는 커넥터를 제공합니다. 다른 플랫폼의 데이터 연동이 가능하다는 의미입니다.

로그인하지 않아도 공유 링크를 통해 대시보드 열람이 가능합니다.

구글 시트에 정리된 오프라인 데이터가 있다면 데이터를 대시보드에 연결하여 표현할 수 있습니다.

CH 36. 구글 애널리틱스 자격증에 도전하자

시험은 영어로 응시할 수 있으며, 총 70문제 중 80%를 맞춰야 합격입니다.

응시 시간은 90분이며, 합격 시 1년간 인증 자격이 유지됩니다.

정확한 개념을 이해하는지가 중요합니다.

CH 37. 구글 태그 매니저란 무엇일까요

GTM은 말 그대로 태그를 관리할 수 있는 도구입니다.

구글 태그 매니저로 GA의 모든 것을 해결할 수 없습니다. 예를 들어, 목표를 설정하거나 필터 작업은 여전히 GA에서 해주셔야 합니다. 단, GTM에서 GA 태그를 통해 GA 추적 코드를 대체하는 건 가능합니다.

태그는 What, 트리거는 When

그릇(태그)에 뭔가(데이터 or 스크립트)를 담는 것이 태그라는 요소다

트리거는 태그가 언제 실행되는지를 정의합니다.

HTML이나 CSS요소에 대한 개념을 잡고 계시면 도움이 됩니다.

분석 혹은 마케팅 활용을 위해 특정 데이터를 수집해야 하는데 태그와 트리거를 어떠한 이름으로 생성하며, 테스트는 어떻게 진행할 것이며, 수집된 데이터를 어떻게 활용할 것인지를 지휘하셔야 합니다.

CH 38. 구글 태그 매니저로 구글 애널리틱스 추적하기

사용자 변수에서 GA 속성 변수 생성

GTM에서 사용자 변수를 생성한 다음 GA 세팅 유형을 선택하고, 본인이 관리하는 GA의 속성 ID를 Tracking ID 필드에 입력합니다.

GA 기본 페이지뷰 생성 태그 생성

방문자가 웹사이트에 접속 시 페이지뷰를 수집하기 위한 태그를 생성합니다.
태그 이름에는 반드시 태그 유형을 명시해야 합니다. (Ex) GA, FB etc.)

CH 39. 구글 태그 매니저로 이벤트 수집하기

이벤트 히트 데이터는 별도로 추적해야 합니다.

GA 이벤트 구성 요소

이벤트 카테고리
이벤트 액션
이벤트 라벨
값

만약 페이지뷰를 가상으로 수집하는 경우 페이지뷰 유형을 선택하면 됩니다.

이벤트 라벨명에 {{Page Path}}와 같은 형태로 값이 들어간다면, 이는 변수를 의미합니다.

일반적으로 어떤 액션을 한다는 것을 태그 이름으로 파악할 수 있게 정하시면 됩니다.

CH 40. 가상 페이지뷰 수집이 필요한 이유

다음 단계로 넘어갔으에도 불구하고 페이지 URL 패턴이 변하지 않는 경우, 이미지 모달 팝업이 뜨는 경우에는 전환된 세션을 카운팅 할 수 없습니다.

각 단계별 전환율을 측정하려면 단계가 넘어가는 시점에 가상 페이지뷰(PV)를 생성해서 카운팅해야 합니다.

가상 PV를 통한 퍼널 예시

/step-01 (실제 URL)
/virtual/step-02 (가상 PV)
/virtual/step-03 (가상 PV)

가상 PV는 퍼널 설계를 위해 생성합니다. 각 단계의 URL 패턴을 입력해야 합니다.

이벤트는 생성하더라도 URL 패턴이 아니라 '카테고리/액션/라벨' 변수의 값을 수집해야 합니다.

페이지 URL 패턴만으로 해당 페이지의 성격과 콘셉을 알 수 있어야 합니다. 이때, 페이지 패턴 시작 부분에 '/virtual' 값을 붙여주는 것을 권장합니다.

GA 태그 및 페이지뷰 유형을 선택합니다. 이후에 추가 설정에서 페이지 URL 패턴과 페이지 제목을 입력하면 됩니다.

페이지 제목의 패턴도 가급적이면 다른 페이지의 패턴과 유사하게 맞춰주는 것을 권장드립니다.

CH 41. 구글 태그 매니저로 페이스북 기본 픽셀 삽입하기

페이스북 픽셀을 웹사이트에 심으면, 페이스북이나 인스타그램 광고 시 웹사이트에 방문한 사람들에게만 광고를 노출할 수 있습니다.

새로운 태그를 생성해서 유형을 맞춤 HTML으로 선택하고, 페이스북 광고 관리자에서 내려받은 픽셀 코드를 넣은 뒤, 모든 페이지 트리거를 적용하면 됩니다.

(최근 페이스북 광고 관리자에서 GTM을 연동시키면, 자동으로 픽셀 코드 설정이 이루어집니다.)

CH 42. 구글 태그 매니저로 페이스북 전환 픽셀 삽입하기

전환 픽셀은 태그 시퀀싱 기능을 통해 기본 픽셀 이후에 실행하는 방법으로 활용합니다.

우선 웹사이트에서 발생하는 이벤트의 종류를 파악해야 합니다.

~~맞춤 HTML 태그를 생성해서 담아줍니다. 뿐만 아니라 전환 값 변수를 추가하면 상품의 이름과 가격이 얼마인지도 수집할 수 있습니다.~~

(이 역시도, 최근 페이스북 광고 관리자를 통해 더욱 수월하게 설정이 가능합니다.)

전환 픽셀은 기본 픽셀보다 항상 뒤에서 실행돼야 합니다. 태그 실행 순서 처리를 위해 태그 시퀀싱 기능이 있습니다.

전환 픽셀은 특정 이벤트 시점에 실행되어야 합니다.

CH 43. 실무자들이 자주하는 GA 질문

Q. 매출 성과가 PG 사로 잡히는데 해결책이 없나요?

레퍼러 제외 목록에서 PG 도메인을 추가합니다.

Q. GA 인구통계 보고서는 실제 데이터인가요?

100% 정확한 데이터가 아니며, 회원의 정확한 성별과 연령대를 파악하려면 맞춤 측정기준을 써야 합니다.

Q. 네이버 페이 성과는 어떻게 추적하나요?

파악하기 어렵습니다. 다만 클릭되는 시점에 상품명과 가격은 GTM을 활용해서 추적할 수 있습니다. (구매까지 추적할 수는 없습니다.)

Q. 도메인이 다른 2개의 웹사이트를 1개의 GA 속성으로 관리하고 싶어요.

1개의 GA 속성에 2개 도메인의 데이터를 담으려면 크로스 도메인 설정이 필요합니다.

Q. 블로그에서 유입된 전체 URL을 보고 싶어요.

'Full Referral'라는 이름으로 필터를 생성합니다. Custom 선택 후, 'Advanced'를 체크하고 Referral에 (.*) 를 입력합니다. 그리고 'User Defined'라는 측정기준에 $A1을 넣습니다.

Q. 재구매를 파악하는 방법이 있을까요?

구매 건수에 따라 회원의 등급을 분류하시기 바랍니다.

Q. GA와 애드워즈 연동 시 주의할 점이 있나요?

애드워즈와 연동하면 GA 데이터를 기반으로 잠재고객을 생성하여 광고를 집행할 수 있습니다. 두 서비스 모두에 수정 권한이 있어야 합니다.

Q. URL 개수가 너무 많고 복잡해요. 패턴을 단순화하고 싶어요.

'찾기 및 바꾸기' 필터 기능을 활용하여 URL 패턴을 단순화 해야 합니다.

Q. 전체 이탈률이 5%로 확인됩니다. 너무 낮은 거 아닌가요?

흡입력이 양호한 웹사이트의 이탈률은 20~30% 입니다.

Q. Zum 검색엔진 트래픽이 Referral로 잡히는데 Organic으로 수정하고 싶어요.

속성 설정에서 오가닉 검색 소스에 Zum 검색엔진을 추가하면 됩니다.

Q. 특정 페이지의 세션이 0, 페이지뷰가 3입니다. 세션이 어떻게 0으로 나올 수 있나요?

세션은 웹 또는 앱 접속 후 처음으로 히트가 발생할 때 측정됩니다. 해당 페이지로 랜딩된 경우가 없다면 세션이 0으로 측정될 수 있습니다.

CH 44. 마케터가 알아야 할 분석 용어집

ARPU (Average Revenue Per User): 특정 기간 동안 1명의 사용자가 지불한 평균 금액
LTV (Life Time Value): 고객 생애 가치 지표. 고객이 우리에게 안겨준 수익
CAC (Customer Acquisition Cost): 신규 고객 획득 비용. 광고비 대비 유입된 신규 사용자 수
ASO (App Store Optimization): 앱스토어 최적화. 상위에 랭크되도록 하는 작업
DAU (Daily Active User): 높을수록 재방문 유저가 많다는 의미
MAU (Monthly Active User): 월 기준으로 앱을 사용하는 유저 수
UV (Unique Visitor): 사용자 수
CPI (Cost Per Install): 앱 설치당 광고 비용
CVR (Conversion Rate): 전환율. 일반적인 커머스 사이트의 평균 전환율이 1.2% 정도라고 합니다.
Bounce Rate (이탈률): 광고를 많이 할수록 상승 곡선을 보입니다.
ARPPU (Average Revenue Per Paying User): 특정 기간 동안 결제 사용자의 평균 지불 금액
Cohort Analysis (코호트 분석): 분석해야 할 집단을 선택 및 정의하고, 집단 간 분석에 활용
Funnel Analysis (퍼널 분석): 사용자 유입부터 전환에 이르기까지 주요 단계를 분석 (3~4 단계)
Organic (오가닉): 늘어날수록 긍정적
OMTM (One Metric That Matters): 결국 중요한 건 사용자가 실제로 이용하고 있는가
Referral (리퍼러): 조작될 가능성이 있고, 보안 이유로 전달되지 않을 수도 있습니다.
CTR (Click Through Rate): 광고 노출수 대비 클릭 수
- TTR (Tap Through Rate): 애플의 앱스토어 지표로 Tapping이라는 단어만 다를 뿐 유사함
Deep Link (딥링크): URL 클릭했을 때, 네이티브 앱을 설치하지 않아도 해당 앱의 특정 페이지로 이동할 수 있는 링크
Post-back (포스트백): 고객에 의해 발생한 광고 성과를 매체사에 돌려주는 것. 광고 최적화를 위해 필요
ROAS (Return On Advertising Spend): 광고비 대비 매출. 높다면 광고에 예산을 많이 투입해도 된다는 의미

CH 45. 앱스토어 상위에 노출되려면 어떻게 해야 할까

제목에 핵심 키워드를 노출시켜라
설명은 쉽고 자연스럽게, 핵심 키워드는 앞에 노출
- 서비스의 강점과 핵심 키워드를 첫 문단에 배치
리뷰의 양은 많을수록, 평점은 높을수록 좋다.

CH 46. GA 스터디, 이렇게 하세요

생략

CH 47. 일 잘하는 그로스 해커가 되고 싶으신가요?

스스로 동기부여 할 수 있는 사람
원활한 커뮤니케이션을 할 수 있는 사람
경험이 최고의 자산이라 생각하는 사람

CH 48. A/B 테스트, 구글 옵티마이즈로 가능합니다.

한 번에 5개의 실험을 동시에 진행할 수 있습니다.

컨테이너 이름에 도메인 주소를 입력합니다. 그리고 GTM에서 태그 유형을 '구글 옵티마이즈'로 선택한 뒤, 복사한 컨테이너 ID를 입력합니다.

트리거는 지정하지 않아도 됩니다. 태그 시퀀싱 기능을 활용할 예정이기 때문입니다.

GA 기본 PV 태그가 실행되기 전에 옵티마이즈 태그가 실행되도록 합니다.

CH 49. A/B 테스트 대상을 선정하는 방법

예를 들어, 장바구니 금액이 4만원 미만인 고객을 대상으로 A/B 테스트를 진행하거나 특정 키워드를 검색해서 유입된 고객에게만 A/B 테스트를 진행하는 것도 가능합니다.

처음 사용하시는 분들은 페이지 URL 혹은 기기 카테고리 타겟팅을 통해 먼저 테스트 설계에 익숙해지셔야 합니다.

A안과 B안으로 유입되는 방문자에게 동일한 환경을 제공해야 합니다.

CH 50. A/B 테스트 목표를 설정하는 방법

GA에서 설정한 목표를 옵티마이즈에서 활용할 수 있습니다. 뿐만 아니라 GA 목표가 아니더라도 이벤트 혹은 페이지뷰를 목표로 설정할 수 있습니다.

만약 GA 목표가 아닌 이벤트를 목표로 설정하고 싶다면, 해당 이벤트를 GTM을 통해 미리 수집해야 합니다.

유효성 검사를 통해 만약 데이터가 0으로 나온다면 목표 규칙이 잘못되었거나, 수집된 데이터가 없다는 의미입니다.

실험은 최소 2주는 진행하셔야 합니다.

서평

18년에 출판된 책으로 알고 있지만, 벌써 변경된 내용이 눈에 드러날 정도입니다. 실제 회사에서 GTM, GA, Pixel 등 다양한 데이터 분석 툴을 사용하며 그 변화를 체감합니다. 확실히 더욱 데이터 추적은 정교해지고, 이를 적용하는 것은 쉬워지고 있는 듯 합니다. 그만큼 마케팅 업무를 담당하는 사람이 개발 지식이 부족하더라도 충분히 해낼 수 있는 일이 되고 있는 것입니다.

그렇지만 개인적으로는 웹이나 앱 구조에 대한 기본 개발 지식이 오히려 더욱 필요할 것이라 생각됩니다. 결국 다양한 툴에 따라 이벤트 측정값이 달라지기도 하고, 이러한 차이를 확인할 때 툴 간의 차이에서 비롯되기도 하고 개발 지식 없이 이해하기 어려운 부분이 분명히 존재하기 때문입니다.

그렇지만 이 책은 GA를 처음 접하면서 실제로 사용해야 하는 사람들에게 정말 유용합니다. 개인 블로그 혹은 스토어 페이지 등을 운영할 때, 데이터 기반의 분석을 하는 것이 어렵게 느껴지실 겁니다. 이 책이 그 어려움을 조금이나마 해소할 수 있는 책이지 않을까 싶습니다.

부족한 글을 읽어주셔서 감사합니다.

GA, GTM, 페이스북 Pixel 등 다양한 툴을 활용하는 방법에 대한 글도 앞으로 다루도록 하겠습니다.

여러분의 공감과 댓글은 큰 힘이 됩니다.

책과 관련된 상세한 정보는 아래의 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

구글 애널리틱스 실전 활용법: 국내도서; 저자 : 김동우; 출판 : 디지털북스 2018.09.05

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