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"구글 애널리틱스"의 두 판 사이의 차이

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* 하노, 〈[https://han-oneday.tistory.com/43 (Google Analytics) 3. UTM 매개변수]〉, 《티스토리》, 2018-05-08
 
* 하노, 〈[https://han-oneday.tistory.com/43 (Google Analytics) 3. UTM 매개변수]〉, 《티스토리》, 2018-05-08
 
* sohyun, 〈[https://kkumalog.tistory.com/54 구글 애널리틱스(Google Analytics)란?
 
* sohyun, 〈[https://kkumalog.tistory.com/54 구글 애널리틱스(Google Analytics)란?
* analyticsmarketing, 〈[https://analyticsmarketing.co.kr/digital-analytics/google-analytics-basics/2211/ (GA기본) 1.구글애널리틱스 시작하기 - 왜 사용해야 하는가]〉, 《analyticsmarketing》, 2018-05-21
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* analyticsmarketing, 〈[https://analyticsmarketing.co.kr/digital-analytics/google-analytics-basics/2211/ (GA기본) 1.구글애널리틱스 시작하기 - 왜 사용해야 하는가]〉, 《개인 블로그》, 2018-05-21
 
* 하노, 〈[https://han-oneday.tistory.com/34 (Google Analytics) 1. 구글 애널리틱스란? / 측정계획 / 계정구조]〉, 《티스토리》, 2020-04-21
 
* 하노, 〈[https://han-oneday.tistory.com/34 (Google Analytics) 1. 구글 애널리틱스란? / 측정계획 / 계정구조]〉, 《티스토리》, 2020-04-21
  

2020년 9월 7일 (월) 11:25 판

구글(Google)

구글 애널리틱스(Google analytics, GA)는 구글에서 제공하는 웹 로그 분석 도구이다. 사이트에 방문한 사용자들의 행동 데이터를 수집하여 이를 기반으로한 분석을 가능하게 해 준다.

개요

구글 애널리틱스는 웹사이트 방문자의 데이터를 수집해서 분석함으로써 온라인 비즈니스의 성과를 측정하고 개선하는 데 사용하는 웹 로그 분석 도구이다. 구글 애널리틱스 없이 웹 로그를 분석할 때에는 프로그래밍 코드, 웹 로그 데이터베이스, SQL 코드가 필요했다. 반면에 구글 애널리틱스로 웹 로그를 분석할 때는 그것들이 필요가 없다. 구글 애널리틱스가 웹 분석에 필요한 프로그래밍 코드와 웹 로그 저장에 필요한 데이터베이스 그리고 데이터베이스 자료 추출을 위한 SQL 코드를 대신하고 있기 때문이다. 홈페이지에 구글 애널리틱스를 설치하면 데이터 수집 계획 없이, 데이터 수집 프로그래밍 코드 없이도 데이터 분석에 자주 사용되는 기본적인 정보를 자동으로 수집할 수 있다. 사용자가 접속했을 때 접속 페이지 주소가 무엇인지부터 어느 경로로 접속했는지, 사용하는 브라우저는 무엇인지, 사는 지역은 어디인지 등을 수집할 수 있다. 그리고 구글 애널리틱스는 수집한 데이터를 구글 애널리틱스 데이터베이스에 저장한다. 직접 웹 로그 데이터베이스를 운영하고 관리하기 위해서는 여러 노력이 필요하지만 구글 애널리틱스를 사용하면 그러한 수고를 덜 수 있다. 그리고 데이터 확인을 위한 보고서와 검색 기능을 제공하는데, 구글 애널리틱스를 설치하기만 해도 자동으로 데이터를 수집하고 구글 애널리틱스 데이터베이스에 수집한 로그를 저장한다. 또한, 구글 애널리틱스에는 웹 로그 분석을 위해 특화된 여러 보고서가 제공된다. 구글 애널리틱스에는 웹 로그 분석의 용도별로 방문 페이지 보고서,종료 페이지 보고서와 같은 다양한 보고서를 제공한다. 보고서별로 검색 기능 등을 제공하므로 자신이 확인하려는 정보를 검색하기만 하면 된다. 직접 웹 로그 분석을 수행할 때 해야 했던 데이터 추출을 위한 SQL 작업을 검색이 대신해 주는 것이다.[1]

용어

  • 쿠키 : 브라우저에서 사용자가 활동한 활동 정보를 기록해 둔 파일이다. 기기별 브라우저별로 별도의 쿠키가 존재하며, 구글 애널리틱스에서 활동 정보를 분석할 때 쿠키도 함께 분석한다. 쿠키를 통해 사용자가 재방문자인지 신규 방문자인지를 구분한다.
  • 사용자 : 방문을 측정하는 기본 지표이다. 추적코드가 삽입된 페이지를 사용자가 방문하면 GA는 사용자의 브라우저에 쿠키를 심는다. 쿠키에 임의의 고유 ID가 부여되고 구글 애널리틱스에서는 각각의 고유 ID를 고유 사용자로 간주한다. 다만, 같은 사람이 다른 브라우저나 기기로 접속하면 새로운 사용자로 간주한다.
  • 세션 : 일정한 기간 내에 웹사이트에서 발생한 상호 작용(히트)의 집합이다. 방문의 개념으로, 한 번의 방문당 하나의 세션이다.
  • 히트 : 사용자와 관련된 유용한 정보의 매개변수가 있는 URL 문자열이다. 행동의 개념으로, 별도의 설정이 없을 경우 페이지뷰만 히트로 기록된다. 페이지뷰 히트/이벤트 히트/전환 히트로 구분된다.
  • 세션시간 : 히트를 기준으로 사용자가 페이지에 머문 시간을 계산한 것이다.
  • 세션종료 : 방문자가 마지막 히트로부터 30분 동안 아무런 추가 히트(액션)가 없는 경우 세션은 종료된다. 설정에서 종료 시간을 변경할 수 있다.
  • 이탈 : 첫 번째 히트(페이지뷰) 이후 아무런 히트 발생 없이 세션이 종료된 것이다. 이탈률이 높다면 랜딩페이지 조절 혹은 이벤트 조정이 필요하다.[2]

UTM 매개변수

  • UTM 매개변수 : 획득 보고서의 소스/매체를 이해하기 위해 선행적으로 공부해야할 요소로서, UTM 파라미터라고 부르기도 한다. 구글 애널리틱스 고객센터에서는 UTM 매개변수를 다음과 같이 설명하고 있다.
 광고 캠페인에서 사용 중인 도착 URL에 캠페인 매개변수를 추가하면 캠페인의 전반적인 효과에 대한 정보를 수집하고, 어떤 캠페인이 더 효과적인지 파악할 수 있다.  
 예를 들어, 여름 세일 캠페인은 많은 수익을 창출할 수 있지만 다양한 소셜 앱에서 캠페인을 운영하는 경우, 가장 많은 수익을 창출하는 고객의 유입을 이끄는 앱이   
 무엇인지 알아보고 싶을 수 있다. 또는 이메일, 동영상 광고, 인앱 광고를 통해 여러 버전의 캠페인을 운영 중이면 결과를 비교하여 어느 마케팅이 가장 효과적인지 파 
 악할 수 있다. 사용자가 추천 링크를 클릭하면 추가한 매개변수가 애널리틱스로 전송되고, 관련 데이터가 캠페인 보고서에 제공된다.[3]

UTM 매개변수의 종류

  • UTM_SOURCE

- 내 속성으로 트래픽을 보내는 광고주, 사이트, 간행물 등을 보여 준다.
- 획득의 소스가 어디인지를 보여 주는 변수이다.[3]

  • UTM_MEDIUM

- 광고 또는 마케팅 매체이다.
- 어떤 매체를 통해 왔는지를 보여 주는 변수이다.
- 마케팅 매체에 따른 utm_medium 값이다.[3]

  • UTM_CAMPAIGN

- 제품의 개별 캠페인 이름, 슬로건, 프로모션 코드 등이다.
- 캠페인의 이름을 보여 주는 변수이다.[3]

  • UTM_TERM

- 유료 검색 키워드를 보여 준다. 유료 키워드 캠페인에 대해 직접 태그를 추가할 경우 utm_term을 사용하여 키워드를 지정해야 한다.
- 검색을 통해 유입되었을 때 어떤 키워드를 검색했는지를 보여 주는 변수이다.[3]

  • UTM_CONTENT

- 동일한 콘텐츠 또는 동일한 광고 내의 링크를 식별하는 데 사용된다. 예를 들어 하나의 이메일 메시지에 두 가지 클릭 유도문안 링크가 있는 경우 utm_content를 사용하여 각각 다른 값을 설정하면 어떤 버전이 더 효과적인지 확인할 수 있다.
- 어떤 콘텐츠를 보고 어떤 광고 소재를 보고 접속했는지를 보여 주는 변수이다.[3]

사용자

  • 마케터 : 마케터는 구글 애널리틱스의 각종 요소를 이용해 어떤 상품을, 어떤 대상에게, 어디에 마케팅을 진행할 것인지 확인하여 마케팅의 효율을 극대화할 수 있다.
  • 기획자 : 기획자는 사용자가 실제로 홈페이지를 어떻게 사용하는지 확인하여 자신이 담당하는 서비스의 사용자 경험을 개선할 수 있다.
  • 디자이너 : 디자이너는 기본적으로 기획자와 같은 목표로 구글 애널리틱스를 사용한다. 어떤 부분이 사용성에 안 좋은 영향을 끼치는지 확인하여 자신의 디자인이 실제 사용자 행동을 불러 일으키는지, 비즈니스 목표에 부합하는지 알 수 있다.
  • CEO : CEO는 DAU, MAU 같은 사용자 지표를 확인할 수 있다. 원하는 데이터를 원하는 시점에 확인해 의사 결정을 하기 위해서는 다른 어느 직군보다도 구글 애널리틱스를 잘 다루어야 한다.[4]

기능

  • 무료 서비스 : 운영할 웹사이트와 구글 계정만 있으면 누구나 구글 애널리틱스를 사용할 수 있다.
  • 방대한 데이터 : 100가지가 넘는 표준 보고서를 제공하는 등 방문자에 관한 방대한 데이터를 제공한다.
  • 맞춤 보고서 : 구글에서 기본적으로 제공하는 표준보고서 이외에 분석하고자 하는 데이터(측정기준과 측정항목)를 선택하여 나만의 맞춤 보고서를 쉽게 만들어서 활용 가능하다.
  • 세그먼트 분석 : 시스템 세그먼트 및 맞춤 세그먼트 기능을 사용하여 심층적인 데이터 분석이 가능
  • 추가 데이터 수집 : 구매나 회원가입 등 매크로 전환(목표/전자상거래) 설정 이외에도 상담신청, 자료 다운로드와 같은 마이크로 전환에 대한 이벤트 설정, 다양한 기기를 통한 유입을 파악할 수 있도록 하는 사용자ID(User-ID)설정 기능을 통해, 고객을 보다 심층적으로 이해하는 데 도움이 되는 데이터, 개별 웹사이트에 고유한 데이터를 추가적으로 수집할 수 있다.
  • 빠른 처리 속도 : 구글의 강력한 클라우드 인프라에 힘입어 데이터 처리 속도가 빠르다.
  • 우수한 사용자 인터페이스 : 유저 인터페이스가 간결하고 직관적이기 때문에 사용하기 쉽다. 또한 표 이외에 그래프, 파이 차트 등 다양한 시각화 방식으로 지표를 제공함으로써 데이터를 쉽게 이해할 수 있다.
  • 솔루션 확장성/통합성 : 디지털 광고 솔루션인 구글 애드워즈뿐만 아니라 구글 태그관리자, 구글 데이터 스튜디오, 구글 옵티마이즈 등 디지털 분석 시 함께 활용하면 좋은 다른 구글 도구들과 쉽게 연동, 통합하여 사용이 가능하다.
  • 지속적인 기능 업데이트 : 홈(Home), 탐색(Discover) 메뉴와 더불어 잠재고객 보고서 내 평생 가치, 사용자 탐색기, 잠재고객 보고서 등이 추가되고, 새로운 방식의 태그가 도입되는 등 기능 업그레이드가 지속적으로 이뤄지고 있다. 사용자가 쫓아가기 힘들 만큼의 지속적인 기능 개선은 구글 애널리틱스가 갖는 또 다른 중요한 장점에 해당한다.[5]

장단점

  • 장점
구글 애널리틱스는 무료 서비스이다. 속성당 월간 1000만 조회수라는 무료 서비스 용량 한도가 있기는 하지만 대다수 사업자들은 도달하기 힘들 만큼 충분히 많은 용량에 해당한다.
막강한 기능을 가지고 있다. 무료 서비스임에도 불구하고 제공하는 기능은 에이스카운터, 로거 등 국내 유료 웹로그 분석 서비스 못지 않다. 다양한 목표설정기능과 향상된 전자상거래 기능, 이벤트 설정과 세그먼트 등의 기능은 국내 유료 솔루션도 제공하지 못하는 깊이 있는 분석을 가능하게 한다. 특히 측정기준과 측정항목을 조합하여 원하는 데이터를 추출할 수 있도록 하는 맞춤 보고서 기능은 매우 강력한 맞춤 분석 기능을 제공한다.[5]
  • 단점
번역의 한계로 인해 GA에서 사용되는 용어와 개념을 이해하기가 쉽지 않다는 점, 무료로 제공되는 서비스인 만큼 궁금한 사항을 스스로 해결해야 한다는 점 등이 그 이유로 자주 언급된다.
웹분석을 제대로 하기 위해서는 제대로 된 데이터 수집을 전제로 제대로 된 분석이 이루어져야 한다. 정확한 데이터 수집을 위해서는 웹개발자의 지식이, 의미 있는 분석을 위해서는 마케터의 통찰력이 필요하다. 이 두 가지를 동시에 갖추기는 쉽지 않다. 웹분석, 구글 애널리틱스가 어려울 수 밖에 없는 이유이다.[5]

측정 전략

  • 사업목표 : 사업목표는 목적에 해당하는 요소이다. 사업을 통해서 이루고자 하는 목표를 뜻한다.
  • 성과목표 : 성과목표란 사업목표를 달성하기 위한 구체적인 목표이다.
  • KPI : Key Performance Indicator의 약자로, 측정할 수 있는 기준을 말한다. 판매 제품수나 검색어 유입수 등이 해당한다.
  • 퍼널 : 깔때기라는 뜻으로, 사업목표를 이루기까지 과정의 구조를 의미한다. 사업목표를 이루기 위해서는 수많은 하위 목표를 거쳐야 하는데, 이 목표를 거칠 때마다 이용객 수가 줄어드는 것을 본떠 퍼널이라고 부른다. 때문에 단계별 목표 설정이 중요하다.[6]

측정 기준

  • 측정 기준은 데이터의 속성이다. 예를 들어 도시 측정 기준은 세션의 트래픽이 발생한 위치인 '파리' 또는 '뉴욕' 등의 도시를 나타낸다. 페이지 측정 기준은 사용자가 조회한 페이지의 URL을 나타낸다.[6]

측정 항목

  • 측정 항목은 정량적 측정 요소이다. 세션 수 측정 항목은 세션 총 세션의 수를 나타낸다. 세션당 페이지 수 측정 항목은 세션당 발생한 평균 페이지 조회수이다.[6]

계층 구조

  • 계정 : 구글 계정을 의미하는 것이 아니다. 하나의 구글 아이디에 여러 구글 애널리틱스 계정을 가질 수 있다. 구글 애널리틱스 계정은 GA계층구조 중 가장 큰 단위이다. 계정은 사업단위 또는 서비스 단위별로 설정한다.
  • 속성 : 속성은 단일 웹사이트 또는 모바일 앱마다 설정하며, 속성마다 각각의 추적코드가 부여된다.
  • 보기 : 보기는 데이터가 쌓이는 곳으로, 실제로 데이터를 확인하는 곳이다. 보기는 원하는 정보만을 축적하는 것이 필요하므로 필터링이 중요하다. 데이터는 보기를 생성한 이후부터 축적되며, 확인할 수 있다.[6]

각주

  1. 그날그날디자인, 〈(구글 애널리틱스 미리보기) 03 (구글 애널리틱스란)〉, 《네이버 블로그》, 2018-07-18
  2. 하노, 〈(Google Analytics) 4. 용어 정리〉, 《티스토리》, 2018-04-24
  3. 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 하노, 〈(Google Analytics) 3. UTM 매개변수〉, 《티스토리》, 2018-05-08
  4. sohyun, 〈구글 애널리틱스(Google Analytics)란?〉, 《티스토리》, 2019-02-05
  5. 5.0 5.1 5.2 analyticsmarketing, 〈(GA기본) 1.구글애널리틱스 시작하기 - 왜 사용해야 하는가〉, 《개인 블로그》, 2018-05-21
  6. 6.0 6.1 6.2 6.3 하노, 〈(Google Analytics) 1. 구글 애널리틱스란? / 측정계획 / 계정구조〉, 《티스토리》, 2020-04-21

참고자료

같이 보기

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