08. 애널리틱스 잠재고객

잠재고객 메뉴에 대한 대략적인 설명을 위한 글이며, 추후 추가되는 내용이 존재할 수 있습니다.

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애널리틱스 잠재고객 메뉴에 관한 세부적인 정리이다.

잠재고객 메뉴의 하위 메뉴는 위의 이미지와 같으며 각 메뉴별로 화면을 확인해보도록 하자.

1. 개요

개요화면에는 사이트에 들어온 사용자의 일주일치 정보를 알 수 있다. 대략적인 그래프를 확인할 수 있으며, 더 상세한 내용은 화면에 있는 링크를 이용하여 화면 이동을 통해 알 수도 있다.

2. 활성 사용자

1일, 7일, 14일, 28일 활성 사용자의 증가를 추적하며, 사이트 또는 앱에 대한 사용자의 관심을 모니터링 할 수 있는 화면이다.

보고서의 측정항목 값은 지정한 기간에 따라서 달라지게된다. 예를 들어 위에 선택된 날짜 2018. 8. 21 ~ 2018. 8. 27 의 경우 선택 기간에 사이트 또는 앱에서 세션을 시작한 순 사용자의 수인 것이다. 이처럼 활성 사용자는 선택하는 날짜에 따라 그 기간의 날짜에 사이트나 앱에서 세션을 시작한 순 사용자의 수를 나타내는 것이다.

기간 선택은 중복으로 체크하여 선택할 수 있으며, 4가지 모두를 한 번에 선택할 수도 있다. 여러 기간을 선택할 경우 차트 선에 변화는 생길 수 있으며, 새 값에 맞도록 Y축의 비율이 달라지는 것을 확인할 수 있다.

사용자의 관심을 추적하여 실적과 예상이 일치한다면 사이트 또는 앱의 운영이 효과적으로 이루어지고 있는 것을 의미한다. 실적이 예상보다 낮다면 마케팅 전략을 점검하여 타켓 고객층이 적절한지, 경쟁사에 밀리는 것은 아닌지, 부정적인 기사나 소셜이 있는것은 아닌지 등을 확인해야한다. 그리고 1일 활성 사용자는 많지만 장기 사용자수가 감소하는 경우 그 관심을 장기적으로 끌어내는 방법을 모색해야한다. 

3. 평생 가치 (베타)

모바일 앱 속성에서만 해당하는 것으로 사용자가 여러 세션에서 기록한 평생 실적을 토대로 각 사용자가 내 비즈니스에 얼마나 가치가 있는지 파악할 수 있다. 예를 들어 이메일이나 유료 검색으로 획득한 사용자의 평생 가치를 판단할 수 있는 것이다.

2017년 3월 1일자 데이터부터 사용이 가능하며, 추적코드에 변경은 필요없다. 데이터는 획득 기간 동안 획득한 사용자에 대해 누적되며, 예측을 위한 목적으로 사용은 불가하다.

사용 중인 시간 단위(일, 주, 월)별로 사용자당 누적 평균 값 데이터가 표시된다. 예를 들어 일별 사용자당 세션수를 평가흐는 경우라면 일별 세션수는 매일 다르지면 세션수의 경우 선택한 기간 세션의 총합계를 기간으로 나눈 값으로 계산한다. 그리고 측정항목 메뉴를 이용하여 비교할 측정항목을 선택할 수 있다.

4. 동질 집단 분석 (베타)

애널리틱스 측정기준에 따라 이 보고서에 지정된 공통의 특성을 지닌 사용자 그룹을 의미한다. 예를 들어 획득 날짜가 동일한 사용자와 같은 기준으로 분석할 수 있다.

동질 집단 데이터를 이용하면 전체 사용자 집단에서 특정 사용자 집단을 분리하여 분석할 수 있다. 동질 집단 분석의 주요 옹도는 아래와 같다.

• 개발 동질 집단을 분석하여 단기 마케팅 활용에 대한 반응 파악
• 개별 그룹 사용자의 행동 및 실적이 해당 사용자를 획득했을 때아 비교하여 매일, 매주, 매월 어떻게 변하느느지 분석
• 획득 날짜와 같은 공통의 특징에 기반해 사용자를 여러 그룹으로 분류하고, 사용자 유지율, 수익과 같은 측정항목에 따라 그룹 행동 분석

사용자가 선택할 수 있는 유형의 메뉴는 아래와 같다.

• 동질 집단 유형 : 동질 집단의 특징을 보여주는 측정 기준
• 동질 집단 크기 : 측정기준의 값 유형을 선택하여 동질 집단의 크기를 지정한다. 예를 들어 일별, 주별, 월별을 선택할 수 있다.
• 측정종목 : 확인하려는 측정항목
• 기간 : 차트에 표시할 동질 집단 (복수개 선택 가능)

5. 잠재고객 (신규)

잠재고객을 만들어 애널리틱스에 게시한 다음 보고서에 잠재고객을 적용하여 마케팅에 대한 잠재고객의 반응을 파악할 수 있다. 잠재고객을 보고서의 두번째 측정기준 및 세그먼트, 맞춤 보고서, 맞춤 유입경로의 측정기준으로 활용 할 수 있다. 보고서를 이용하기 위한 선행 작업은 아래와 같다.

• 인구통계 및 관심분야 사용
• 애널리틱스에서 잠재고객 만들기
• 해당 잠재고객을 에널리틱스에 게시

잠재고객은 한 번에 최대 20명까지 애널리틱스에 게시할 수 있으며, 잠재고객은 해당 잠재고객을 만든 보기에서만 확인이 가능하다.

6. 사용자 탐색기

전체 사용자 행동이 아니라 개별 사용자 행동을 분리하여 분석할 수 있다. 개별 사용자 행동은 클라이언트 ID 또는 User ID 중 하나와 연결되어 있다.

첫 화면에서 확인할 수 있는 데이터는 세션, 평균 세션 시간, 이탈률, 수익, 거래수, 목표 전환율이다. 

고객 ID를 클릭하면 아래와 같이 사용자가 각 세션 동안 사이트에서 수행한 작업이 자세히 나와있는 활동 로그와 사용자에 대한 데이터를 확인할 수 있는 화면을 볼 수 있다.

사용자 보고서 화면에서 확인 할 수 있는 데이터는 세션, 세션 시간, 수익, 거래, 목표 달성 및 목표값이며 왼쪽 창에서 확인할 수 있는 사용자의 정보는 Client-ID/User ID, 마지막 사용 날짜, 기가 카테고리, 기기 플랫폼, 획득 날짜, 채널, 소스/매체, 캠페인이다.

그리고 화면에서 필터링 기준을 확인할 수 있는데, 기본적으로 4개의 기준(페이지뷰, 목표, 전자상거래, 이벤트)이 모두 선택되어있다. 이 중 원치않는 것은 체크를 해제하여 적용하면 원하는 데이터를 얻을 수 있다.

개별 사용자에 대한 데이터를 삭제할 수도 있는데, 이 경우 편집 권한이 필요하다. 화면 좌측에 사용자 데이터 하단에 사용자 삭제 버튼을 이용하여 삭제 할 수 있다.

위의 사용자 탐색기를 분석하여 얻을 수 있는 정보로 고객의 니즈를 파악하거나 목표 달성의 문제점을 파악하는데 도움을 받을 수 있다. 예를 들면 마케팅이 효과적으로 이루어지고 있는 연령대를 파악하여 해당 연령대를 타케팅으로 하여 집중하거나 다른 연령대에 효과가 없는 이유를 분석할 수도 있다. 또는 개별 세션 행동을 분석하여 사용자가 목표를 달성하지 못하는 시기를 확인해 이에 대한 해결 방안도 마련할 수 있다.

7. 인구통계

잠재고객의 연령 및 성별 구성을 알면 사이트에 적용한 그래픽, 언어, 광고 콘텐츠, 위치 등을 잠재고객에게 최적화하여 맞출 수 있다.

애널리틱스가 인구통계 및 관심분야 데이터를 수집하는 방식은 웹 브라우저의 경우 쿠키 사용이 가능할 경우 제3자 DoubleClick 쿠키를 이용하여 데이터 수집, 앱 활동에서는 Android 광고 ID와 광고주용 IOS ID를 이용한 방식이다. 위의 정보가 없을 경우 애널리틱스에서 인구통계 및 관심분야 정보를 수집할 수 없다.

측정 기준의 경우 연령, 성별, 관심도 카테고리(잠재고객과 유사한 카테고리), 인마켓세그먼트(관심 제품), 기타 카테고리(가장 상세한 정보가 들어감)가 있다. 이런 측정기준에 따라 측정항목을 조회할 수 있다. 지역에 따라 사용 가능한 관심분야가 다를 수 있으며, 카테고리의 경우 데이터가 제공되지 않는 값이 상당수 존재할 수 있다.

• 개요

선택한 기간에 따라 사이트에 접속한 연령과 성별을 한 번에 확인할 수 있는 화면이다. 모든 사용자의 정보를 알 수는 없으므로 차트 우측 상단에 전체 접속자의 몇 퍼센트의 비율의 정보로 데이터가 구축되었는지 확인할 수 있다.

• 연령

획득, 행동 및 전환수 측정항목이 연령대를 기준으로 분류된다. 18세 미만은 데이터가 포함되지 않으며, 연령대별 데이터가 우선 성별로 분류되고 난 뒤, 관심분야별로 분류된다.

• 성별

획득, 방문 형태 및 전환수 측정항목이 성별을 기준으로 분류된다. 성별 데이터가 우선 연령대별로 분류되고 난 뒤, 관심분야별로 분류된다.

8. 관심분야

관련 시장으로 확장(관심도 카테고리)하고, 콘텐츠를 소비하거나 실제 제품 구매 가능성이 보이는 사용자에게 광고를 집중 하는 데 필요한 배경 정보를 얻을 수 있다.

관심분야의 데이터 분류는 수평적 분류로 표시된다. 예를 들어 A 카테고리 아래 B 카테고리가 있고, B 카테고리 안에 C 카테고리가 있을 경우 계층적 분류의 경우 아래와 같이 표현된다

• A 카테고리
• B 카테고리
• C 카테고리

하지만 애널리틱스의 경우 수평적 분류이므로 아래와 같이 각각의 카테고리로 나타낼 수 있다.

• A 카테고리
• A 카테고리 / B 카테고리
• A 카테고리 / B 카테고리 / C 카테고리

이는 B 카테고리를 선택할 경우 A 카테고리와 A 카테고리 / B 카테고리 두 카테고리에 모두 집계가 될 수 있음을 나타낸다.

• 개요

관심도 카테고리, 구매 계획 사용자 세그먼트, 기타 카테고리의 상위 10개 관심분야별로 속성의 세션수가 제공된다.  모든 사용자의 정보를 알 수는 없으므로 차트 우측 상단에 전체 접속자의 몇 퍼센트의 비율의 정보로 데이터가 구축되었는지 확인할 수 있다.

보고서 데이터의 기준은 보고서를 조회하는 사용자가 개별 사용자의 인구통계 및 관심분야를 유추하지 못하는 데이터 기준이 적용된다. 보고서에는 연령, 성별, 관심분야 카테고리가 기본 측정기준, 두번째 측정기준 또는 적용된 세그먼트 일부로 포함되어있다. 그리고 데이터 기준이 적용되고 일부 데이터가 보고서에서 보류될 수 있다. 해당 기준은 시스템에서 정의되며 변경이 불가하다.

• 관심도 카테고리

획득, 방문 형태 및 전환수 측정이 관심도 카테고리를 기준으로 분류된다.

• 구매 의도 사용자 세그먼트

획득, 방문 형태, 전환수 측정항목이 구매 계획 사용자 세그먼트를 기준으로 분류된다.

• 기타 카테고리

획득, 방문 형태, 전환수 측정항목이 기타 카테고리를 기준으로 분류된다.

9. 지역

예상 타켓 지역에 대한 정보도 중요하지만 관심을 가지는 다른 지역의 트래픽에 대한 정보를 받을 수 있으며, 이 정보를 통해 유입이 많은 지역에 현지화된 광고나 컨텐츠를 만들어내 수익을 더 낼 수도 있다.

• 언어

사용하는 언어에 따른 분류를 한 것으로 국가에 상관없이 접속하는 사람들이 가장 많이 사용하는 언어를 확인할 수 있다. 이 경우 유입률이 높은 언어 위주로 마케팅을 하거나, 타겟층이 아니었던 언어였음에도 사용자가 많이 유입될 경우 해당 언어를 이용한 서비스 제공을 고려할 수도 있다.

• 위치

사이트의 접속 지역에 따른 트래픽을 확인할 수 있다. 국가와 지역에 따라서 마케팅의 방향을 정할 수 있으며, 타겟 지역이 아니었음에도 관심을 보이는 지역이 생길 경우 해당 지역에 유리한 마케팅을 계획할 수 있다.

10. 행동

사이트의 흡입력과 최초 사용자의 재방문 유도에 어느정도 성공을 하고 있는지 확인이 가능하다. 신규 방문자와 재방문자의 경제적 효과도 비교할 수 있으므로 신규 방문자를 늘리면서 재방문을 유도하는 활동이 제대로 수행되고 있는지 확인할 수 있다.

• 신규 방문 vs. 재방문

• 방문 빈도 및 최근 구매일

• 참여도

11. 기술

사용자가 콘텐츠를 사용할 때 이용하는 기술을 알면 주 사용자의 상황에 맞게 사이트를 수정하고, 보완하는데 용이하다. 예를 들어 최신 브라우저에서 모든 기능이 정상적으로 작동하도록 관리하면서 주로 사용하는 브라우저의 버전으로 확인해 개발을 진행할 수 있다.

• 브라우저 및 운영체제

• 네트워크

12. 모바일

콘텐츠와의 상호작용에 어떤 휴대기기가 사용되고 있는지 확인이 가능하다.

참고로 iOS 기기는 특정 모델을 식별할 수 있는 충분한 정보를 제공하지 않고 단순히 iPhone, iPod, iPad를 구분할 수 있다. 단, InApp Safari 조회(앱 내의 WebView) 정보에는 특정 기기에 대해 모델 구분에 사용할 수 있는 정보가 포함되어있다. 2015년 말부터 애널리틱스에서 특정 기기에 대한 모델 정보를 제공할 수 있으나 InApp Safari 조회는 일반적으로 속성 트래픽의 10%에 미치지 못하므로 대부분 기기 분류만 제공 되고 있다.

• 개요

• 기기

13. 교차 기기 (베타)

교차 기기 메뉴를 사용하기 위해서는 아래와 같이 Google 신호 데이터 활성화에 동의를 해야한다.

계속 버튼을 눌러 다음 화면으로 넘어간다.

활성화 버튼을 눌러 다음 화면으로 넘어간다.

해당 화면에서 완료 버튼을 누르고 나면 메뉴 사용이 가능하다.

처음 확인할 수 있는 화면의 경우 그냥 빈 화면으로 화면 하단에 '교차 기기 보고서에 생성할 데이터가 충분하지 않습니다.' 라는 문구를 확인할 수 있다.

• 기기 오버랩

• 기기 경로

• 교차 기기 채널

• 획득 기기

14. 맞춤

맞춤 변수를 통해 세그먼트 범위 확장이 가능하다. 사용자 수준 맞춤 변수를 사용하면 단일 세션 상호작용이 아니라 일정 기간에 발생한 전체 세션 형태를 기준으로 사용자를 파악할 수 있다.

• 맞춤 변수

• 맞춤 설정

15. 벤치마킹

자신의 데이터와 타사에서 공유한 자료를 집계한 업계 데이터를 비교해 볼 수 있다. 가치있는 정보를 얻어 의미 있는 타겟을 설정하고, 업계 전반에 대한 추세도 파악할수 있다. 그리고 경쟁 업체와 비교하여 실적을 알아 볼 수 있다.

• 채널

• 위치

• 기기

16. 사용자 흐름

사용자가 사이트에서 선택한 경로를 그래픽으로 보여주는 보고서이며, 소스에서부터 다양한 페이지를 거치는 과정부터 사이트를 이탈한 경로를 보여준다.

사용자 흐름 보고서는 행동 흐름 보고서와 매우 유사하다. 그러나 사용자 흐름 보고서에서는 사용자가 방문하는 페이지에 초점을 맞추지만, 행동 보고서에는 이벤트 및 콘텐츠 분류도 포함되어있다.

참고 ULR : https://support.google.com/analytics/answer/1012034?hl=ko&ref_topic=6157800