구글 애널리틱스의 기초(획득/행동 데이터 수집과 활용 21.01.30)
-잠재고객
ㄴ이중에 행동 있고
-행동 카테고리 다름
-구글 애널리틱스에서 ‘획득’ 코너를 아는 것이 중요. 이에 따라 실행-피드백을 하기때문
-사용자탐색기 들어가서 쿠키id 확인 가능, 실제 웹사이트에서도 들어온 쿠키 f12들어가서 확인가능.
ㄴ문제는 쿠키는 디바이스를 구분하지x, 나중에 디바이스 체크 해주기도 함.
https://www.wasp.dk/download/wasp12-suite-installer
WASP로 웹페이지에서 방문자 간단확인
:애널리틱스가 동작하면서 어떤 스크립트가 만들어지는지 (어떤걸 취득해서) 구글에게 보여주는지 알 수 있음. 여기 나오는 cid가 쿠키값이랑 같다
-header vars_referer : 자신 도메인을 보여주고 있음.
-hit type : pageview
추적메뉴 user id 는 ‘회원 id’등 관리할때 세팅해서 사용하면됨
범용 사이트~ 이거는 gtag(추적코드들어가면 보임)일때
유니버설은 ga~일때 사용
사용자 탐색기에 원래 쿠키값 세팅되어있는데
user id세팅해놓으면
*사용자별로 어떻게들어와 어떤 행동을했는지가 보임.
그런데 사용자보고서 획득 부분은 아직 1.23(처음 획득한 웹사이트 및날짜로 되어있음.)
채널-인기전환경로에서 이 개념을 갖고 ‘전환’함.(처음엔 pc→ 그다음 다른 디바이스 등 방문하는 구조에 따라 분석을 해줌)
-현재 라이브 등, 사람이 방문하면 바로 그 상황을 볼 수 있는 걸 원함. 그런 방식으로 구글 ga 4가 바뀌고 있는 것.
ga4에는 속성 사용자 관리_데이터 스트림 카테고리가 있다~ os/android/웹 등으로 스트리밍 상황 체크가능. 유니버설은 각각 ‘데이터조회, 스크롤, 파일다운로드 ~~ 등등의 카테고리’를 각각 ‘파이어베이스’를 통해 앱/웹 각각 따로 설정하고 분석해야하는데, ga4에는 데이터 스트림 카테고리에 이미 세팅되어있다. 하나로 뭉쳐졌다고 볼 수 있음.
유니버설은 사실 커스텀하게 만들순x
ga4 는 커스텀(내가 이름 붙여 만들 수 있음)(보고싶은 카테고리를 설정해서)
ㄴ(녹색)기준, (파랑)특정항목을 설정해서
기준은 세로로 , 항목은 가로로 (엑셀화)되어 볼 수 있음.
내가 보고싶은대로 설정가능
그래서 ga4전에 유니버설 애널리틱스를 이해하자
<데이터 분석 차트를 ‘돈’으로 만드는 방법>
-ga는 도구!
이를 활용하기 위한 기본 개념이 있음.
회사 내 개발팀과 얘기하려면 개념이 있어야(데이터를 → 비즈니스화 하는),(이러한 것이 어떤 기술적인 흐름이 있는지)
자동화에서~
데이터 -> 인사이트 ->액션 -> 자동화
분석, 인사이트에 머물러 있으면 안됨. 액션도 해야함.
이것을 패턴화시키면 자동화로 갈 수 있다.
‘데이타 사이언스’는 공학과 마케팅 사이(지금은 무게중심이 마케팅으로 옮겨지고 있음)
데이터 사이언시스트 = 마케터 = 엔지니어
‘그거 돈이 되니?, 돈을 줄일 수 있니?’
→ 고객이 얼마나 늘었고
한사람당 얼마 더 썼고
그래서 우리는 얼마를 더 벌게 될 예정이다.라고 얘기하면 됨.
그런데 사실 얘기가 쉽지x
왜? ‘분석’은 많이 하는데 비해 ‘액션’을 하지 않기 때문..!
ㄴ액션과 점검! → 그래야 재밌고, 다음 분석이 의미가 있는 것 같다.
|
데이터 사이언티스트 |
데이터 엔지니어 |
|
1.요구 사항 전달 |
2.데이터 수집 및 저장 아키텍처 구현 3. 데이터 가공 및 분산처리 아키텍쳐 구현 4.사전 데이터 작업 및 배치 개발 5. 모니터링 및 기술 지원 |
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6.데이터 분석 및 시각화 lang jiva scala python, 자바스크립트 R sqi 빅데이터 분석모형, 기법, 통계분석의 이해 비즈니스 이해 고객이해 |
-데이터 사이언스 측면에서
*마케터가 가지고 있는 로그 데이터는?
-엑셀상태( 쓸수없음)
-왜 그럴까?
-무슨 데이터를 남길지 모르기 때문에, 데이터가 시간 지나면 쓸모가 없어짐.
1)막상 가보면 db에 현재의 state만 남아있음…
과거 db를 분석해서 현재에 적용을 시키는 게 우리 일인데!
2)결과값이 100만원이라고 같다면 정말 ‘같다’고 판단할건가?
과정을 본다면 다르다. 1000만원 벌고 900 탕진, 100남은 사람과 110벌고 10만 아껴써서 100인 사람과 다른 것!
3)따라서, history(date 이력)이 필요하다!!!
*데이터 분석가가 엔지니어링(코드짜기)하고있으면 망함!
그만큼 분석-실행-점검 사이클을 도는 횟수가 적어지기 때문임!
그래서 분석가들이 사용하는 다양한 분석툴이 존재함
-Amplitude-비슷- 애널리틱스 Firebase
-Optimizely 최적화 Google colab kibana braze elasticsearch 등
ㄴpandas에서 많이 배우기
https://analytics.amplitude.com/demo/workspace
(를 통해서 스크롤, 페이지뷰 등 다 확인가능, 상품별로 비교할 수 있음. 애널리틱스 상에 없는 부분은 이러한 도구를 활용해서 데이터를 만들어내는 것. 자바스크립트를 모르면 뭘 세팅해서 어떻게 해야할지 모른다. 개념 꼭 알아야.)
(이 툴도 무료임. 데이터 양이 많아지면 돈을 내고 써야하긴 하지만.)
-세팅해서 데이터를 가져오는 건 기본적으로 해야함.
마케터라 하지만, 퍼포먼스 마케터는 분석 + 인사이트+ 기획 + 액션 + 점검 모두 하는 것~~~
(braze)실시간 기반의 마케팅툴 솔루션
airbridge도 마케팅 툴(국내) → braze와 연동도 됨.
*기본적으로 저러한 마케팅 툴을 사용해서 분석을 진행하고, 해도해도 없으면 그때 만드는 것.웬만하면 원래 있는 것을 잘 찾아 쓰는 게 좋음.
-데이터 분석 측면에서(데이터 애널리틱스 측면)
1)어떤 문제부터 분석해야할지 모르겠어요
-분석만큼 중요한 것이 현업의 협조
어떤 현업 부서와 일해야 하나? 커뮤니케이션 중요!
-잘하는 부서는 인사이트를 드려도 심드렁~
-힘들어하는 부서는 데이터 조직에게 아이디어를 줌. 잘 도와주기에 액션을 함께할 수 있음.
2)분석했더니 대표님이 다 아는거래요!
-대부분의 경향은 누구나 앎.
-분석의 힘은 정량화에 있다(양과 크기를 안다.)
-돌을 던지면 날아간다는 초딩도 알지만, 힘.각도.날아간 거리를 재면 사람이 달도 감.
즉
양을 정확히 안다 (누군가 만든 마케팅 툴 보고서의 측정 기준과, 측정 항목에 대해 내가 정확히 이해한다면)---> 예상과 액션을 가능케 한다.
일요일에 빠져~ 월요일에 들어와~ (다 아는것)
왜 일요일에 빠지나? 어떻게 하면 들어오게 하려나?--> 액션 (할 일)
*나누어보면 몰랐던 진실을 알 수 있다 (Segment)
심슨패러독스 케이스1
우리는 누군가 사이트에 유입될 때 ‘어떤 매체’에서 왔는지는 일단 안다.
그런데 중요한 건 ‘유료 트래픽’ 세그먼트에서 들어온 사람들/ 아닌사람들 구분하는 건 더 깊게 생각할 줄 아는거
회사가 다른데 광고캠페인을 내서 그걸 통해 들어온 트래픽. 눌러보면 ‘매체’로 세팅되어있음.
구글애널리틱스 ‘세그먼트’는 중요. 이미 세그먼트에 사전 정의 되어 있고, 나도 만들 수 있다.
링크는 http에는 ‘매체’라고 써있지x, 구글ga는 링크타고 들어오면 이미 세그먼트에 ‘유료트래픽(매체로 설정되어있음)’등이 설정되어있기 때문에 그 기준으로 데이터를 나누고 있는 거임( 획득 트래픽 보는 법)
99% 모든 보고서에 세그먼트가 포함되어있음. 왜? 데이터를 분리해서 보려고.
심스패러독스 케이스2 (이메일은 정말 구린가?)
-언제나 중요한 것은 채널! 고객이 우리를 떠나 있을 때 그들에게 접촉할 수 있는 채널!
-email, sns, push(메일이 push로 날라오기도)이다!
*retention(재방문율) 높이는 건 채널 관리이다!
ex)요새 누가 이메일 읽어요
전체 유저 ---------지난달 1번이라도 방문한 유저 별로 나누어 보냈더니
5.2% 15.4%
→ 재방문율 높음.
email전체를 보면 죽은 채널 같아도 최근 사용 유저들에겐 매우 유효한 채널
ㄴ회사에 이렇게 쪼개서 보는 자료들이 있다면, 정말 잘하고 있는 회사
심슨패러독스 케이스3(배너는 진짜 좋은건가?)
A/B test
( 목표 : 스크롤 내리기 / 배너 클릭 / 머무는 시간( 배너 자체가 길거나,짧거나) ---등등 많은 목표 설정이 있음.) %는 그에 따른 결과일 것
1)크고 아름다운 배너(100%)
2)간소한 배너(125%)
3)배너 없음(121%)
특징)
-단골 비중 높은 회사
-크고 아름다운 배너 지겨움.
-단골은 다음방문부터 배너 때문에 폰 스크롤이 지겨움
-상품에 쓸 지면을 낭비하고 있었음
*a.b테스트로 증명해야만 함! 잘하고 못하고의 문제가 x, 검증을 통한 설득의 과정
-좀 더 진보된 ab테스트
(ab테스트 단점 : 충분한 사람이 테스트 될때까지 오래 걸림. 나쁜 안에 그동안 많이 가면 그 데이터 아까움.)
→ 이를 보완하기 위해 mab 알고리즘 등장(multi armed bandit)
한마디로 조짐이 좋아보이는 녀석 부터 주사위 던져보는 것.
실험하자! 해서 루틴화 되면 → 자동화시키자
그러면 신경쓰지 않아도 계속 벌어다 준다.
*오후(1430-18:30)
[DAUM]
https://search.daum.net/search?w=tot&DA=YZR&t__nil_searchbox=btn&sug=&sugo=&sq=&o=&q=covid
링크 이해하기
?는 알고싶을 때 즉 ‘요청’단계
http 다음검색엔진 ‘search’프로그램에 ?(q를 요청) q=(내가 쓴 covid)담아서 보낸다. q는 매개변수
그러면 응답을 해준다 검색 치면 나오는 화면
w=tot&DA=YZR&t__nil_searchbox=btn&sug=&sugo=&sq=&o=&q=covid
[NAVER]
https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=top_hty&fbm=0&ie=utf8&query=COVID
*어떤 키워드로 들어왔는지 어떻게 알 수 있나?
https://www.attrangs.co.kr/shop/list.php?cate=0101&n_media=27758&n_query=%EC%9B%90%ED%94%BC%EC%8A%A4&n_rank=1&n_ad_group=grp-a001-01-000000000188106&n_ad=nad-a001-01-000000120582222&n_keyword_id=nkw-a001-01-000000171201447&n_keyword=%EC%9B%90%ED%94%BC%EC%8A%A4&n_campaign_type=1&n_ad_group_type=1&NaPm=ct%3Dkkjb8bkg%7Cci%3D0z00003oXvfu9c27RLk3%7Ctr%3Dsa%7Chk%3Ddf431e288cab95ee9da7e467d6f5b352c0802408
query=사용자가 검색한 키워드(원피스)
oquery는 네이버에서 세팅해놓은 키워드(여성옷)
원피스-여성옷 연관되는 세팅을 해놓은 것.
그래서 이런 검색 키워드를 연구해서 제일 싼고 효율 높은 걸 찾아내야함.
이걸하는 이유? 고객이 웹사이트 들어와 쿠키 생성 즉 획득 하기 ‘전’의 과정에서
어떤 키워드로 들어왔는지 알아야하기 때문!
ex)사용자가 원피스를 쳐서 들어왔다면, 나는 원래 ‘어떤 키워드’로 설정해놓았는지 체크해야할 필요성이 있음. 만약 원피스보다 여성옷이 더 싼 키워드라면 여성옷 쓰는게 맞음.
<투데이 goal>
-ga주요 용어 및 보고서, ga세그먼트, 맞춤 세그먼트
-캠페인 개요
*왜 뭘 해야할지 모르게 될까?
-내가 뭘 측정해야할지 목표를 모른다
-구글이 링크를 갖고, 매체에서 ‘어떤’것을 매개로 그 데이터들을 가져오는지 기준을 몰랐어서
→ 우리가 봐야할 구매여정은?
소비자가 검색하고, 그 검색이 검색엔진에 최적화되어 잘 노출되어 내 사이트에 들어와서 구매까지 가는 과정 이것을 확인하는것! 이것을 측정하는 것.
-구매 측정 뿐 아니라
-또한, 각 단계별 소비자들이 중간에 빠져나가는 양을 측정해야함. (왜?인지 알고 앞으로 어떻게 할지 계획세우기 위해)
https://www.lezhin.com/ko/comic/alliwantis
https://attrangs.co.kr/shop/brand_fromlyrical.php
→ alliwantis 를 구글링 하면 바로 이 사이트로 들어갈 수 있음
→ fromlyrical을 구글링 하면 바로 아뜨랑스의 프롬리리컬 상품 페이지로 넘어감
왜? 검색엔진 사용자는 ‘사람’이기 때문에 ‘문자열’로 링크 주소를 해놓았을 때, 더 편하게 찾으므로!
그런데 만약 프롬리리컬을 ‘page넘버-1011’로 링크창에 해놓았다면?
구글링 1011하면 전혀 다른 페이지가 뜸. 따라서 링크 주소는 숫자보다는 ‘텍스트 문자열’이 훨 낫다!
왜냐면 그만큼 검색했을 때 내 페이지가 많이 노출되어야 하기 때문!!
이러한 링크 이해도는 다음 utm설정/ gtm설정의 기본임!!
*ga 목표설정 중요!!
그래야 목적지 알고 어떤 메뉴들을 가공해서 비즈니스 해나갈 수 알 수 있음.
종류는 2가지로 나눌 수 있는데
1)획득(잘 모으기, 어디서 캠페인을 또 내볼까, 수동 utm설정을 해야함 등등)
-캠페인 이해가 정말 중요. 캠페인 만들어 링크 붙여 내보내는 건 2-3시간이면 공부해서 할 수 있으나, 캠페인의 효율성 늘리기가 중요.
ex)국내-네이버, 유럽제품은? 그것도 네이버에? no! 아마존!
2)유지(잘 지키기, 회원가입수 늘리기, 더 자주 사이트에 오게 하자, 장바구니에 더 많이 넣게 하자, 결제를 더 많이 하게 하자 등등)
-회원가입 수 줄어들면, 매출에 절벽이 생김…
-그렇기에 새로 사람을 모으거나, 재방문율을 반드시 높여야함. 사람은 반드시 가면 갈수록 줄어들기 때문!(회원가입 이후에)
-만약 광고한다면? 저녁에 점심에?(시간대), ~~~등등 이런 구체적 설정
ga에 보면 시간별 사용자 수 데이터도 나옴.(hit map이라고 함)
(차트 프로그램 그리기 ‘툴’ 여러 가지 있음. 연습하고 친숙해지기!!)
왜냐면 텍스트를 보여주기보다 ‘시각화;’ 그래프로 알려준다면 훨씬 메시지 전달 다름!!
ㄴr/파이썬도 필요~
-구글 검색엔진 / 구글 머천트 센터 ‘다름’ -머천트 센터의 ‘기본 피드 만들기’는 xml사이트맵 구조랑 비슷(later 설명-~~)
-네이버 검색엔진 / 네이버 쇼핑 관리자 ‘다름’
ex)검색엔진의 이해와 sns 입소문 기술을 알면, 광고비 맨날 쓰면서 집행안해도 충분히 엄청난 광고 효과를! 이런 이해를 해야 page view만 보는 게 아니라 측정해나가며 액션을 해나갈 수 있는것.
https://brunch.co.kr/@lulina724/25
(아하 모먼트)
*페이스북 애널리틱스는 ga와 조금 다름
ga는 잠재고객, 행동부분이 중요하게 다뤄지고 있다면, 페이스북 애널리틱스는
사용자의 여정을 한눈에 보여줌
-세틀포인트도 배워보기(3차원으로 있다보니, 완전 새로운 변수값을 설정해서 활용해볼 수 있음!!)- 세틀포인트 마케팅 분석 같은 거!
ga 자바스크립트는 ‘획득’과정이 있는데
ga SDK
얘는 설치하기 전까지 획득 과정이 x, 앱을 설치했나 삭제했나를 측정함.
측정방식이 완전히 다른 것!
1)NATIVE (게임 앱 형태) (아이폰os : ios위에 app이 올라간 형태)(안드로이드os : 안드로이드 위에 게임app이 올라간 형태)
획득의 개념이 웹과 큰 차이가 있음. 앱은 사용자가 웹에 쿠키를 만들고 들어오는 획득의 개념이 아닌 ‘앱설치’’앱삭제’의 경우만 있음.
2)web app
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html |
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browzer |
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os |
web app은 2가지가 있는데 1)반응형 웹페이지와 2)pc용, 앱용의 2가지 기능이 있는html형 웹페이지
ex)레진코믹스는 하나로 해상도가 줄어든면 반응해서 앱화면처럼 바뀜(검색엔진 입장에선 페이지 2개보다 1개인게 좋음.) 즉 반응형 web app인것, html로 만든게 아닌 css개념으로 만들어짐. 그래서 웹상에서 검색이 편한 것. 그리고 1개로 통합된 상태인지 아니면 카페24와 같은 html 홈페이지인지 알아야 ga를 적용할 때도 고려가능함.
반면, 쇼핑몰 카페24는 html pc/앱용 2가지라서, html 웹주소 앞에 m을 써야 앱페이지로 바뀜 즉 스킨을 2개 씀.즉 반응형 앱이 아님. 이런 경우 pc로 들어가면 pc html홈페이지가 나타나고, 앱으로 카페24를 방문하면 앱 html 홈페이지가 나타남. pc에서 앱 화면을 보려면 html웹주소 앞에 m을 쓰거나 맨 뒤에 m/를 붙여보면 앱화면을 볼 수 있음.
그래서 이렇게 사이트의 특성이 어떤지 알아야 ga를 깔았을 때 분석하는 과정, 을 수립할 수 있음~
3)hybrid app
web app과 native를 합친 개념
카카오톡에서 링크로 웹페이지를 열면, 외부로 나가지지 않고 카톡내에서 홈페이지가 열리는 즉. 앱 안에서 홈페이지가 열리는 앱(네이티브 앱)과 홈페이지(wep app) 개념이 한꺼번에 들어간 개념이라 볼 수 있음. 그래서 카카오톡에서 웹페이지를 보면, 카톡 주고받기를 할 수 없음. 카톡에선 사용자를 외부로 나가게 하는 것보다, 내부에 있게 하는 게 더 이득이기 때문에 그렇게 설정한 것.
한마디로 푸쉬나 등등 할 수 있는 앱
https://m.blog.naver.com/acornedu/221012420292
(설명)
[hit와 event] Web
만약, 페이지를 방문하면 ‘그냥 방문만 한 것’ 즉 페이지 로드됨 (hit 개념)
페이지 안에서 ‘검색’을 하면? ‘(액션을 취하는 것)은 다르다. (event 개념- 소비자와 웹과의 상호작용이 벌어짐!)
[event] native app
네이티브 앱은 설치 이후 계속 상호작용만 함!
ㄴ이 방식과 전자상거래 세팅방식이 같음!
ㄴga 4는 데이터 스트림을 통해 event를 측정해준다!
ex)페이지 조회, 스크롤, 이탈 클릭, 사이트 검색, 동영상에 호응, 파일 다운로드 등
원래는(유니버설ga는) 페이지 조회가 hit(쿠키 발생하는)인데, ga4의 데이터 스트림 카테고리에서는 event로 잡혀있음. (행동) 유니버설ga는 이벤트를 각각 설정해줘야하고.
*html (구조 웹언어)
head -body ~title~
title~ 을 검색엔진에 치면 그 웹사이트로 바로 들어갈 수 있음.
반면 app은
기본 코드로~ 왜냐? 검색엔진이 없다~
사이트 종류
1)구 ga.js 버전
2)analytics.js
3)gtag.js (디바이스 체킹도 가능해서 현재 이렇게 옮겨가는 중 사이트들이) 반응형이 많아짐. 교차분석하려고.
*세션?
→ 활동량 측정 가능!
세션이 없을 때는 활동량 측정이 어려웠음. 클릭수로 측정하기엔 한계가 있기때문
hit는 한번 잡음(점. 처럼)
그런데 그러다보니 활동량 측정 어려움. 상호작용. 이벤트들.
→ ga4에서 stream개념 들어간 것. (구간 자체를 활동량으로 세기)
즉 서버에 접속해서 쭉 시간을 측정.
ex)30분동안 2명이 250번 -> 2세션, 50명이 10번 -> 50세션
그런데 2세션의 활동자들이 ‘활동량’이 더 크긴함.
ga는 세션을 30분 기준으로 잡음.
그런데 1)30분 넘거나
2)처음 들어온 경로 외 다른 캠페인, 웹 등의 경로로 들어오면 세션 분리됨!
*자바스크립트, 정규식 잘 알아두면 데이터 분석하기 쉬워짐.
*디폴트 채널 그룹
-문제있음(분명 키워드광고 인데 다른거 자연유입으로 잡히는경우 그걸 바꾸는게 utm설정!)
그래서 ga에서 자동분류는 캠페인 설정을 해야함~ 그래야 ga상의 획득과정을 정확히 분류해낼 수 있음.
웹사이트로 연결되는 링크에 일련의 파라미터를 부여해서 방문자 유입을 추적하는 것
ex)ifdo https://ifdo.co.kr/
-다음주에 실습하면서 해야할 것(utm)
네이버는 만들때 utm일일이 붙여야하고, 페이스북은 그 내에서 변경할 수는 있음.
랩사들은 이런 개념(utm)갖고 있음. 없는 회사 많음.
고객들이 많이 쓰기에 utm 세팅해주는 게 맞음
구글 태그 관리자 gtm
만든태그-->미리보기 기능 (실서버 적용전 테스트 해봐야해서)
태그 1개 - 변수와 트리거로 구성됨
다른 유형의 분석기로 데이터를 전송해서 보낼 수 있는 기능!
다양한 마케팅 툴을 사용할 수 있는~
-데이터 정합성 맞출때
획득: 채널 - 외부에서 들어오는 거 없애주기,
그래야 데이터 오류x
[마케팅 입문자를 위한 구글 애널리틱스_유흥식 강사] 수강 중 필기하며 작성함.