[GAIQ: 초보자용 Google 애널리틱스 ] Chapter 1. Google 애널리틱스 소개

Chapter 1. Google 애널리틱스 소개

Lecture 1. 디지털 애널리틱스가 중요한 이유

 

• 마케팅에서는 고객 상호작용(Customer interaction)을 나타낸 구매 유입경로 (Funnel Model)을 사용
• 유입 경로는 3단계(3 시점)로 설명 가능 Acquisition - Behavior - Conversion
• Acquisition: 인지도 제고, 사용자 관심 분야 확보, Behavior: 소비자가 우리 기업에 참여하는 시점, Conversion: 고객으로서 구매 진행
• 온라인으로 유입 경로와 유입을 유도한 factor 파악 가능 → 가장 효과적인 마케팅 전략을 찾아 극대화 or 효과적이지 않은 전략 삭제 가능
• 적용 예. 출판업: 충성도, 참여도 높은 고객 targeting한 사이트 내 광고, Commerce: 고객 온라인 구매 행동 분석, 제품과 서비스 마케팅 효과 극대화, 영업: 리드 생성 사이트에서, 사용자 정보 수집, 잠재 리드 발굴 가능

 

 

[참고] Customer journey mapping: The path to loyalty

 

1. Find the sweet spot where your customers’ goals and your own align

• 기업의 business goal과 소비자의 구매 시 goal을 맞출 것. Consider how your marketing and communication strategies can help your customers reach their goals while also getting you closer to yours.

2. Identify all of the communication touchpoints in your customer’s journey

• 고객과 브랜드가 communicate or engage하는 지점들을 시점별로 나누어 grouping (pre-purchase, purchase, and post-purchase) 
• 놓친 Communication touchpoints가 있는지 확인 (ex. 쇼핑카트에 담긴 상품을 구매하라는 안내 알림이 major moment라고 생각했지만, 카트 내 상품 구매 직전 '관련/유사 상품' 추천해줄 수 있는 touchpoint 를 놓쳤을 수도 있다!)
• 이 모든 touchpoints을 다 보려면, a lot of details and micro-interactions까지 봐야 함. 그러니 business goal에 맞춰 우선순위 먼저 정하는게 필요하다! (prioritize the moments that get you closer to achieving your business goals)

 

3. Recognize pain points and moments of delight

• 고객이 부정적인 경험을 하고 있는 touch point를 찾아라 
• 팀 내 해당 touchpoint를 담당하고 있는 담당자를 찾아라 (website designer, copywriter, sales 등)
• copywriting에 끌려 갔다가, 다른 제품 제안하는 sales 에게 실망하지 않도록 두 담당자/업무 간 align 필요

4. Experience the customer journey yourself

• 직접 소비자가 되어봐라! actually experiencing it for yourself can uncover much-needed insights
• 그리고 자문할 것. ask yourself about the main communication touchpoints you encountered. Did they work well? Did they help you complete your journey? What was missing?

5. Visualize your customer journey map

• 고객 여정 지도, visual map을 그려볼 것 
• 부정적 touchpoint에 대한 개선, 신규 touchpoints 고안한다면 테스트해볼 것 (Make sure to create hypotheses around why new communication touchpoints will improve the customer journey, then implement and test them)
• 1년에 한 번정도 개정하는 것이 좋다. (it shouldn’t be just a one-time event)

www.thinkwithgoogle.com/consumer-insights/consumer-journey/customer-journey-mapping/

Customer journey mapping: the path to loyal customers - Think with Google

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Lecture 2. Google 애널리틱스의 작동 방식 

 

"Google 애널리틱스는 웹사이트 페이지에 추가된 자바스크립트 코드를 이용해 데이터를 수집하고 Google 애널리틱스로 전송합니다."

• 계정 만들기 → 각 페이지에 자바 스크립트 추적 코드(tracking code) 추가
• 사용자가 페이지 방문 시마다 interaction tracking 가능 (ex. 구매 사용자 수, 방문 사용자 수 추적 가능) 
• 추적 코드는 브라우저 별 설정 언어(Language), 유형(크롬, 사파리 등, Type of browser), 엑세스에 사용되는 기ㅣㄱ(device), 운영체제(ios 등, Operating system), 트래픽 소스(Traffic source)를 수집할 수 있음 
• 페이지 로드 시 마다 추적 코드는 이들을 update해 전송
• 해당 활동을 기간 별 (period of time)로 그룹화한 것을 '세션'이라고 명명
• 세션은 유저가 추적 코드 포함된 페이지로 이동할 때 시작, 30분 간 사용 없으면 세션 종료 
• 하나의 페이지에 하나의 세션, 유저가 다른 페이지로 넘어갔다 다시 오면 새로운 세션 시작
• 추적 코드는 데이터 수집 시 해당 정보 패키지로 묶어 GA에 전송, 보고서화 
• 데이터 처리 맞춤 설정 가능! 결과 데이터에 회사 내부에서 발생한 트래픽 미포함 가능, 특정 국가 및 지역별로 필터도 가능 
•  GA에서 데이터 처리된 후, DB에 저장되면 더 이상 데이터를 바꿀 수 없음. 미리 A국가 데이터만 읽어오도록 설정했는데, 나중에 B국가 것도 보고싶다? - 안 됨

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Lecture 3. Google 애널리틱스 설정 

 

"Google 애널리틱스 계정, 속성, 보기를 설정할 때는 비즈니스를 반영하는 방식으로 설정하는 것이 중요합니다."

 

• 구글 계정 여러개를 그룹화 할 수 있음 (Organization 아래 정렬) 사업 규모에 따라 계정 갯수도 달라짐, 보통 중소기업의 경우 하나 사용 
• Organization 안에 Account(계정들)이 위치하고, 계정 안에 Property(속성) 들이 자동 생성. 속성 내 view(보기) 들이 만들어진다. (아래 그림 참고)

계정 관리 페이지 구조도

• 보통 각 비즈니스 단위(business unit) 별로 계정을 하나씩 만드는 것이 좋다
• 각 account에는 1개 이상의 property가 있고, 각 property는 추적 코드에 표시되는 고유 추적 ID 사용해, 독립적으로 데이터 수집 가능 
• 각 account에는 다양한 property를 할당할 수 있으므로, 웹사이트 / 모바일 앱 등 다양한 기기 or 지역 or 국가 별 고유 property 할당해, 고유한 데이터 독립적으로 수집 가능! 
• 각 property에 해당하는 data는 각각 볼 수 있지만, property 간 총합(aggregate) data는 볼 수 없다 
• 각 view에는 필터를 적용해서 (view로 데이터 쫙 깔고 - 필터 걸어서 필요 data만 골라보기) 보고서에 들어갈 데이터만 뽑아볼 수 있다. all data를 포함하는 view, 지역별 view를 구성할 수도 있고, 내부 트래픽을 제외한 data만 보려면 그것도 view에 필터를 걸어서 볼 수 있다. (아래 그림 참고)

view = 필터 조건 걸기

• view에서 목표(Goal)를 설정할 수도 있다. 웹사이트 내에서 전환, 비즈니스 목표 tracking에 유용 (ex. goal의 예시는, 얼마나 많은 고객이 이메일 뉴스레터를 follow했는가 등이 될 수 있음. = KPI)
• new view는 view가 만들어진 날짜부터 데이터를 수집한다. 과거 데이터 불러올 수 x, view 삭제 시 관리자가 35일 내 복구 가능. 이후에는 영구 삭제. 
• 엑세스 권한은 구성 위계에 따른다. (Organization > Account > Property > View) 상위 권한은 하위 권한을 포함하지만, 하위 구성의 권한만 가진 경우에는 상위 권한 가질 수 없다.
• GA 내 '관리' 클릭 시 권한 설정 가능. 권한 타입은 (사용자 관리, 수정, 공동작업, 읽기 및 분석)
• 사용자 관리(manage users): 계정 속성 추가 and 삭제 가능
• 수정(edit): configuration(배열, 구성) setting 변경 가능 
• 공동작업(collaborate): 대시보드 or 특정 설정 공유 가능
• 읽기 및 분석(read & analyze) : 읽고 분석은 되지만 설정 등 변경 불가
• 측정 대상에 대한 충분한 고려와 원하는 data type에 대한 선제적인 생각, 분석이 꼭 필요하겠군! 

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Lecture 4. 필터로 보기를 설정하는 방법 

 

"Google 애널리틱스에서 수집한 데이터의 여러 '보기'를 설정할 수 있습니다. 보기별로 필터를 사용하여 해당 보기에 사용할 수 있는 데이터를 결정할 수 있습니다. 다양한 보기를 사용하면 하위 데이터에 집중할 수 있거나 다른 사용자가 특정 보기에 액세스하도록 권한을 부여할 수 있습니다." 

 

• View 설정

1. 초반 Property 생성 → View setting → 필터 안 낀 view (All web site data) 가 자동 설정됨. raw data로 꼭 보존해두기 

2. 새로운 view를 test 용으로 하나 만들어 모든 설정을 test해볼 것. 데이터 손실 방지 위해!

 

3. 필터링 시 크롤러&봇 트래픽 제외하기

 

4. Master view 만들기 (test view를 copy 해서 만들기) copy view할 경우, 3에서 설정한 크롤러&봇 트래픽 제외를 비롯한 모든 설정도 함께 옮겨감 

 

• Filter 설정

1. Filter 만들기 - Add filter 선택 

 

 

2. Filter 속성은 두 가지로, Predefined (사전 정의 필터), Custom (맞춤 필터) 

Predefined 필터는 자주 사용되는 필터 만들때 이용하는 '템플릿'

Custom 필터는 말그대로 설정 다양하게 가능

보통 IP 주소로 데이터 필터링 하는 경우가 많으므로 (접속 기기, 접속 지역 등) Predefined로 설정 

2-1. Filter type - Exclude / Include only 

2-2. Source or destination - IP주소만 제외할 경우, traffic from IP addresses 선택 

2-3. Select expression (표현식) - that are equal to 선택 

2-4. 내 IP 주소 붙여넣기 (구글링으로 what's my ip 검색해서 넣음 - 내부 트래픽 제거하려는거니까!) 

 

 

3. 필터 설정 시, 표 형식으로 나타난다.

GA에서 트래픽 IP주소 확인해 필터 건 IP(여기서는 내 IP주소)와 일치하는 주소 제외하는 필터가 걸린 것. 

필터가 제대로 작동하는지 알기 위해서는 상단 Reporting으로 간다! 

 

4. Report - Real-time - Overview를 봤을 때, 필터가 잘 걸렸으면 향후 30분 간 사용자 트래픽이 감소할 것

이렇게 필터가 잘 돌아간다는 것을 확인했을 때, test view → master view로 추가할 수 있다. 상단의 Admin 탭 클릭

Master view의 Add filter로 들어가서

 

5. Apply existing filter 옵션 선택 시, 이전에 만들어 둔 필터 불러오기 가능 

여러 필터 적용하는 경우 필터 add된 순서에 따라 적용된다. data → filter 1 → filter 2 → done. 의 순서. 

적용 순서를 잘 알아야 data 전처리가 정확하게 되겠지? 

 

 

정규 표현식 참고

support.google.com/analytics/answer/1034324?hl=ko

정규 표현식(정규식) 정보 - 애널리틱스 고객센터

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평가시험 1. 

 

1. Google 애널리틱스에서 추적 코드를 사용하여 데이터를 보고할 수 있는 시스템은? (모두 선택) 

 

전자상거래 플랫폼 

모바일 애플리케이션 

온라인 판매 시점 시스템 

인터넷에 연결되지 않은 시스템

 

2. Google 애널리틱스로 웹사이트 데이터를 수집하기 위해 완료해야 할 단계는?  (모두 선택) 

 

 Google 애널리틱스 데스크톱 소프트웨어 설치

 애널리틱스 계정 생성 

 애널리틱스 추적 코드를 각 웹페이지에 추가 

 애널리틱스 앱 다운로드

 

3. 다음 중 애널리틱스 추적 코드로 수집할 수 있는 것은?  (모두 선택) 

 

 브라우저에 설정된 언어 

 브라우저 유형  

 사용자의 즐겨찾기 웹사이트

 기기 및 운영체제  

 

4. Google 애널리틱스에서 기본적으로 세션을 종료하는 때는?

 

 웹사이트에서 사용자 활동 여부와 관계없이 30분 후

 사용자가 브라우저에서 다른 창을 열 때

 사이트를 방문한 사용자가 30분 이상 아무 활동이 없거나 브라우저 창을 닫을 때 

 매일 정오에

 

5. 데이터가 Google 애널리틱스에서 처리되고 나면 데이터베이스에 저장되어 변경할 수 없다.

 

 참 

 거짓

 

6. Google 애널리틱스 계정의 계층구조를 상위에서 하위 순으로 가장 잘 나타낸 것은?

 

보기 > 계정 > 속성

속성 > 계정 > 보기

계정 > 보기 > 속성

계정 > 속성 > 보기 

 

7. 계정 수준에서 '수정' 권한을 가진 사용자가 자동으로 '수정' 권한을 갖게 되는 수준은? (모두 선택) 

 

사용자

속성

보기

제품

 

8. 속성의 애널리틱스 추적 코드를 찾으려고 할 때 따라야 할 작업 순서는?

 

관리 > 추적 코드 > 추적 정보

관리 > 추적 정보 > 추적 코드

보고서 > 잠재고객 > 추적 코드

사용자 보고서 > 설정 > 추적 코드

 

9. 애널리틱스를 사용하여 웹사이트 데이터를 수집하려는 경우 웹사이트 페이지 HTML에 추가해야 할 것은?

 

Google 캠페인 매개변수

Google 애널리틱스 이용약관

Google 애널리틱스 추적 코드

권한 버튼

 

10. 데이터를 수집하려는 경우 웹페이지의 HTML에서 애널리틱스 추적 코드를 추가해야 할 위치는?

 

웹사이트의 여는 <head> 태그 바로 뒤

웹사이트의 닫는 </head> 태그 바로 앞

웹사이트의 여는 <body> 태그 바로 뒤

웹사이트의 닫는 </body> 태그 바로 앞

 

11. 새 보기가 생성될 때 포함되는 데이터는?

 

보기가 만들어지기 전의 데이터

보기가 만들어진 후의 데이터

보기가 만들어지기 전후의 데이터

포함해야 할 데이터 없음

 

12. 계정 관리자가 삭제된 보기를 복구할 수 있는 기간은?

 

35

65

95

125

 

13. Google 애널리틱스에서 사용되는 데이터 필터링 옵션은?

 

보기에서 데이터 제외

보기에 데이터 포함

보고서의 데이터 표시 방식 수정 (that are equal to 등 설정)

모두 정답

 

14. Google 애널리틱스에서 필터를 사용할 때 필터링하지 않은 보기를 하나 갖고 있어야 하는 이유는?

 

원래 데이터에 항상 액세스할 수 있기 위해

목표를 설정하기 위해

여러 보기에 필터를 사용하기 위해

필터링하지 않은 보기가 있어야 할 이유 없음

 

15. Google 애널리틱스에서 데이터를 필터링하는 순서는?

 

필터 이름별(알파벳 순서)

필터가 마지막으로 수정된 순서

필터가 적용된 순서

무작위 순서

 

16. 필터가 보기에 적용되면 영향을 받는 데이터는?

 

 필터가 만들어지기 전의 데이터

 필터가 만들어진 후의 데이터

 보기에서 사용할 수 있는 모든 데이터

 보기에서 사용할 수 있는 데이터에 영향 없음