step 1) 가정하기

https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/event/summer_sale?utm_campaign=summer_sale&utm_source=facebook&utm_medium=cpc

• 위 캠페인 링크는 UTM 매개 변수를 바탕으로 페이스북(소스,source)에 게시되는 cpc 방식의 광고 링크(매체,medium)이다.
• 매체(medium)을 어떻게 설정하느냐에 따라 유료 매체(Paid)인지 유료 매체가 아닌지(Non-Paid)가 결정된다.
• 서비스에 따라 cpc 외에 여러 가지 방식의 유료 매체가 사용되지만, 지금은 cpc만을 유료 매체로 실습한다.

stpe 2) Paid 잠재고객 만들기

• 맞춤 잠재고객을 클릭하고, '트래픽 소스' 측정기준에서 '첫 사용자 매체'를 선택한다.

• 첫 사용자 매체가 cpc와 '정확하게 일치'하도록 설정한다.

• 만약 서비스를 운영하면서 유료 매체(Paid Medium)로 affiliate(제휴)가 늘어났다고 가정하면, [OR] 버튼을 클릭해 조건을 추가한다.

• 잠재고객 이름과 설명으로 'paid_users'를 입력하고 저장한다.

step 3) Non-Paid 잠재고객 만들기

• Paid 잠재고객이 첫 사용자 매체로 cpc, affiliate인 사용자를 포함하는 잠재고객이라면, Non-Paid 잠재고객은 첫 사용자 매체로 cpc, affiliate인 사용자를 제외하면 된다.

• 맞춤 잠재고객을 클릭하고, 목록 하단에 '+제외할 그룹 추가'를 클릭한다.

• 첫 사용자 매체가 cpc와 정확하게 일치 혹은 첫 사용자 매체가 affiliate와 정확하게 일치하는 경우 잠재고객 사용자에서 제외되도록 설정한다.

• 잠재고객 이름과 설명으로 'non_paid_users'를 입력하고 저장한다.

• 기준을 충족하는 사용자를 설정하는 목록은 쓰레기통 버튼을 눌러 삭제해야지 저장 버튼이 활성화 된다.

• Paid 잠재고객과 Non-Paid 잠재고객을 각종 보고서에 적용해보면 수익, 참여 측면에서 다른 모습을 보일 수 있다.
• Paid 잠재고객의 수익이 높다면 왜 그런 것일까?
• Non-Paid 잠재고객의 참여가 높다면 왜 그런 것일까?
• Paid 잠재고객이 주로 구매한 상품을 Non-Paid 잠재고객은 살펴보기는 할까?
• Non-Paid 잠재고객이 자주 사용하는 기능을 Paid 잠재고객은 사용해봤을까?
• 이같은 고민을 하면서 각 잠재고객에게 어떤 상품을 보여주고 어떤 기능을 체험시켜주면 좋을지 생각해보자.

step 1) 데스크톰/모바일 잠재고객 만들기

• 잠재고객 템플릿에서 [기술]을 선택한다.

• 기기 카테고리로 'desktop'을 선택하고, 잠재고객 이름으로 'desktop_users'를 입력하고 저장한다.

• 기기 카테고리로 'mobile'을 선택하고, 잠재고객 이름으로 'mobile_users'를 입력하고 저장한다.

step 2) 안드로이드/iOS 잠재고객 만들기

• 만약 서비스가 모바일 웹페이지 혹은 앱 기반이라면 운영체제를 기준으로 안드로이드와 iOS 잠재고객을 만드는 것이 좋다.

• 기술 템플릿에서는 운영체제를 선택할 수 없다.

• 직접 맞춤 잠재고객에서 '플랫폼/기기 > 운영체제'를 선택한다.

• 'iOS'를 선택하고 잠재고객 이름으로 'ios_users'를 입력하고 저장한다.

• 'Android'를 선택하고 잠재고객 이름으로 ' android_users'를 입력하고 저장한다.

• 잠재고객을 추가한 화면

☑️ 안드로이드와 iOS 안드로이드와 iOS는 세부적인 조작법에 차이가 있다. 특히 페이지나 화면의 내비게이션 방법에 큰 차이가 있다. 따라서 안드로이드에서는 매끄러운 사용자 경험이 iOS에서는 매끄럽지 않다거나 iOS에서 매끄러운 사용자 경험이 안드로이드에서는 매끄럽지 않은 경우가 있다. 안드로이드와 iOS 잠재고객을 만들어 중요 전환 지표를 정기적으로 살펴보아야 한다.

step 1) 성별 잠재고객 만들기

• 인구통계 기반 잠재고객에서 가장 많이 사용하는 것은 성별 잠재고객이다.
• 성별로 '남성'을 선택하고 잠재고객 이름으로 'male_users'를 입력하고 저장한다.

• 성별로 '여성'을 선택하고 잠재고객 이름으로 'female_users'를 입력하고 저장한다.

stpe 2) 연령 잠재고객 만들기

• 서비스의 사용 연령 폭이 넓을 경우 연령 잠재고객을 활용할 수 있다.

• 연령으로 '25-34'를 선택하고 잠재고객 이름으로 '25_34_users'를 입력하고 저장한다.

• 연령으로 '35-44'를 선택하고 잠재고객 이름으로 '35_44_users'를 입력하고 저장한다.

step 3) 복합 인구통계 잠재고객 만들기

• 연령으로 '25-34', 성별로 '여성'을 선택한다.
• 잠재고객 이름으로 'female_25_34_users'를 입력하고 저장한다.

step 4) 템플릿을 사용하지 않고 직접 만들기

• 'female_25_34_users'의 상세 설정을 확인하면 템플릿으로 잠재고객을 만들 때와 다른 화면이 표시된다.

• 템플릿 화면은 그저 편의를 위한 것일 뿐이다.

• 직접 맞춤 잠재고객을 활용해 '남성 25~34세 잠재고객'을 만들어보자.

• 성별-남성으로 설정하고 [AND]버튼을 클릭한다.

• 연령-25~34로 설정하고 잠재고객 이름으로 'male_25_34_users'를 입력하고 저장한다.

☑️ 구글 신호 데이터와 인구통계 기반 잠재고객

• 인구통계 기반 잠재고객을 사용하기 위해서는 구글 신호 데이터 사용이 활성화되어 있어야한다.

step 1) 구글 머천다이즈 스토어의 잠재고객 자세히 살펴보기

• 잠재고객 목록에서 오른쪽 더보기 버튼을 클릭하고 [보기]를 클릭한다.

• Android Viewers의 구성을 살펴보면 page_title이 Android|Shop by Brand|Google Merchandise Store를 포함하는 경우 Android Viewers 잠재고객에 속하도록 설정되어 있다.

step 2) 페이지 제목 기반 잠재고객 만들기

• Android Viewers 잠재고객은 페이지 제목(page_title)을 기반으로 만들어진 잠재고객이다.

• 2022년 9월 15일 기준으로 구글 머천다이즈 스토어 [Shop by Brand] 메뉴의 [Android]를 클릭하면 페이지 제목이 Android|Shop by Brand|Google Merchandise Store인 페이지에 접속할 수 있다.

• Android Viewers 잠재고객은 해당 페이지에 접속한 사용자를 구분하는 잠재고객이다.

• 실습 페이지 (https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/item/apple)에 접속한다.

• 페이지 제목은 '상품:맛있는 사과'이다.

• 페이지 제목을 확인하면 잠재고객을 생성한다.

• 잠재고객 목록에서 [새 잠재고객]을 클릭하여 잠재고객을 만든다.

• [맞춤 잠재고객 만들기]를 클릭한다.

• [새 조건 추가]를 클릭한다.

• 잠재고객은 기본적으로 해당 조건을 충족시키는 사용자를 '포함'시키는 방식으로 동작한다.

• '페이지/화면'에서 '페이지 제목'을 선택한다.

• [필터 추가]를 클릭해 상세 조건을 설정할 수 있다.

• 여기서 '상품:맛있는 사과'를 클릭한다.

• 만약 수집된 페이지 제목에 '상품:맛있는 사과'가 표시되지 않는다면 직접 '상품:맛있는 사과'를 입력하고 [적용]을 클릭한다.

• 잠재고객 이름과 잠재고객 설명으로 'apple_viewers'를 입력하고 [저장]을 클릭한다.

• 데이터가 제대로 수집되는 데는 24~48시간 정도가 걸릴 수 있기 때문에 활용할 때는 가능한 한 빨리 잠재고객을 등록해야 한다.

step 3) 페이지 경로 기반 잠재고객 만들기

• Google Merchandise Store 계정에서 Campus Collection Category Viewers 잠재고객은 페이지 경로(Page_location)를 기반으로 만들어진 잠재고객이다.

• 페이지 제목 기반으로 잠재고객을 만드는 것과 동일한 방식으로 잠재고객을 만들 수 있다.

• '페이지/화면' 측정기준에서 '페이지 경로 및 화면 클래스'를 선택하고 페이지 경로를 /ga4/item/strawberry로 설정한다.

• 이름과 설명을 'strawberry_viewers'로 입력하고 [저장]을 클릭한다.

• 우측에 요약 영역은 지난 30일을 기준으로 해당 잠재고객 설정과 일치하는 사용자의 수를 예상하여 나타낸다.

• 실제 잠재고객 수는 아니다.

• 하루, 이틀 뒤 실습 페이지에서 사과나 딸기를 선택하고 실시간 보고서를 확인하면 잠재고객이 측정되는 것을 확인할 수 있다.

☑️ 페이지 제목과 페이지 경로

• 페이지 제목과 페이지 경로 중 페이지 경로로 잠재고객을 만드는 것을 선호한다.
• 실무에서 CMS(콘텐츠 매니지먼트 시스템)로 상품의 이름 혹은 포스팅의 제목을 변경하면 페이지 제목도 같이 변경되기 때문이다.
• 페이지 경로는 한 번 생성되면 상품이나 포스팅을 삭제하기 전까지 유지되므로 좀 더 일관된 데이터 분석을 진행할 수 있다.

• 왼쪽 메뉴의 [구성] > [잠재고객]을 선택하면 잠재고객 목록을 확인할 수 있다.

• 구글 머천다이즈 스토어에서 사용하고 있는 잠재고객 목록이 표시된다.

• 주요 잠재고객 내용을 표로 정리하면 다음과 같다.

• 'Added to cart & no purchase' 항목의 잠재고객이 눈에 띈다.

• 장바구니에 담았지만 구매하지 않은 사용자를 어떻게 활용하는 것일까 ?

• 아마도 이런 사용자에게는 별도의 쿠폰을 제공해서 장바구니에 담은 상품을 구매하도록 유도할 것이다

• 이것이 잠재고객을 배워야하는 이유이다.

• 원하는 조건으로 사용자를 정확하게 구분할 수 있을 때, 사용자에게 맞는 수익화 전략 등을 취할 수 있다.

• 사용자를 정확하게 구분하는 것이 곧 서비스 자체가 되는 것이다.

1. 사용자 속성이란 ?

• 사용자에 대한 정보를 담는 것
• 사용자에 대한 정보를 정리하면 사용자를 좀 더 잘 분류하고 구분할 수 있다.
• 구글 애널리틱스는 여러 가지 데이터를 수집하고, 위와 같은 형태로 정리한다.
• 연령, 관심사는 구글 신호 데이터를 사용 설정한 경우에만 확인할 수 있는 정보다.
• 국가, 언어, 운영체제, 플랫폼은 구글 신호 데이터의 활성화와 상관없이 수집된다.
• 광고 수신은 직접 수집한 사용자 속성 정보이다.
• 이벤트 분석을 위해 '직접 수집 이벤트'를 계획하고 적용하듯이 사용자 분석을 위해 '직접 수집 사용자 속성'을 계획하고 적용한 것이다.

☑️ 사전 정의된 사용자 측정기준

• 자동 수집 되는 대표적인 자동 수집 사용자 속성을 정리하면 위와 같다.
• 인구통계 보고서나 기술 보고서에서 확인할 수 있는 정보다.

2. 사용자 속성 수집 계획하기

• 실습 페이지 (https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/my)에 접속한다.

• 광고 수신 동의 설정을 저장한다.

• 디버그 펭이지를 확인해보면 오렌지색으로 표시된 사용자 속성 수집 데이터를 확인할 수 있다.

• 광고 수신 동의(receive_ad)가 true임을 확인할 수 있다.

• 디버그 페이지의 오른쪽 아래 영역에서는 현재 디버그 사용자의 속성을 확인할 수 있따.

• 이번에 수집할 사용자 속성이다.

☑️ 이벤트와 사용자 속성은 무엇이 다른가 ?

• 이벤트 수집과 사용자 속성 수집의 핵심적인 차이는 '행동에 대한 정보'를 수집하느냐 '사용자에 대한 정보'를 수집하느냐 이다.
• 이벤트가 '사용자가 사과를 선택했다'는 정보에 집중한다면 사용자 속성은 ' 이 사용자는 사과에 관심이 있는 사용자다'라는 정보에 집중한다.
• 쇼핑몰 상품 목록을 생각해보면, '사용자가 어떤 상품을 클릭하는가?' 라는 행동(이벤트)을 수집한다. 이를 바탕으로 클릭이 많이 발생하는 상품이 우선 표시되도록 상품 목록 순서를 변경할 수 있다.
• 쇼핑몰 마이 페이지를 생가해보면, 사용자가 광고 수신 버튼 중 'ON을 많이 클릭하는가 OFF를 많이 클릭하는가?' 라는 행동(이벤트)은 크게 의미가 없다.
• 이벤트로 수집하느냐, 사용ㅈ ㅏ속성으로 수집하느냐는 결국 데이터를 어떤 관점으로 생각하느냐의 문제이다.

⭐️ 그래도 구분이 어렵다면 해당 정보가 자주 변경되는지를 생각해보자. 아마 대부분의 사용자는 가입 단계에서 설정한 광고 수신 여부를 다시는 변경하지 않을 것이다. 반면 내가 클릭한 상품에 대한 정보는 변경될 것이다.

• 사용자 속성 수집은 사용자 정의 이벤트를 만들어야 하는 이벤트 수집과 다르게 필요로 하는 사용자 속성을 정의하여 바로 수집할 수 있다.
• 한 가지 조심해야 할 점은 age, country, gender, interests, os 같은 일반적인 명칭은 구글 애널리틱스가 수집하는 데이터 명칭과 중복이 발생할 수 있으므로 사용하지 않는 것이 좋다.

• 사용자의 광고 수신 여부에 대한 설정을 위와 같이 수집한다면, 이를 정리하여 개발자와 협업을 진행한다.

☑️ 서비스에 적용된 사용자 속성 정리하기

• 이벤트와 마찬가질로 서비스의 어떤 부분에서 어떤 사용자 속성을 설정할 수 있는지 정리하는 것이 좋다.

3. 사용자 속성 코드 살펴보고 적용하기

• 사용자 속성 수집 계획이 수립되면 개발자와 협업을 진행한다.
• 개발자와 협업이 완료되고 사용자 속성 코드의 작성이 완료되었다고 가정하자.

  ☑️ 해석 글로벌 태그(gtag, 구글 애널리틱스)야 설정(set) 해줘 사용자 속성(user_properties)을 광고 수신 여부를 허용 (receive_ad : ture) 광고 수신 유형 - 사과를 허용 (receive_ad_apple : ture) 광고 수신 유형 - 딸기를 허용 (receive_ad_strawberry : ture) 으로

4. 사용자 맞춤 측정기준 추가하기

• 수집한 사용자 속성을 분석하기 위해서는 맞춤 측정기준을 추가해야 한다.
• [구성] > [맞춤정의]에서 새 맞춤 측정기준을 추가한다.
• 범위를 반드시 사용자로 설정해야한다.
• receive_ad_apple과 receive_ad_strawberry도 등록해준다.
• 맞춤 측정기준 추가가 완료되면 보고서의 측정기준, 측정항목 혹은 비교군, 잠재고객, 세그먼트 등에서 사용할 수 있다.

step 1 ) 왼쪽 메뉴 하단에서 [관리]를 클릭

step 2 ) [어시스턴트 설정]을 클릭한다.

step 3 ) 속성 설정 영역에서 'Google 신호 데이터 관리'를 클릭한다.

step 4 ) 구글 신호 데이터가 무엇인지 자세히 읽어보고 [시작하기]를 클릭한다.

step 5 ) 구글 신호 데이터를 활성화 한다.

• 구글 신호 데이터 사용 설정이 완료되고 충분한 데이터가 수집되면 인구통계 정보에 사용자에 대한 정보가 표시되기 시작한다.

🟢 인구통계에서는 사용자의 성별, 관심 분야, 연령, 국가 등을 확인할 수 있다. 🟢 인구통계에 보고서는 서비스 타겟으로 설정한 페르소나(persona)와 실제 사용자의 차이를 파악하는 데 도움이 될 수 있다. 🔸 구글 애널리틱스는 어떻게 사용자의 성별, 관심사, 연령을 수집할까 ? ➡️ 정답은 구글 신호 데이터(Google Signal)에 있다.

keyword 1) 구글의 광고 개인 최적화

• 구글의 생태계는 거대하다.
• 세계 최대의 검색 엔진 구글, 세계 최대의 동영상 플랫폼 유튜브, 세계 최대 기기 수를 자랑하는 안드로이드 등
• 구글은 구글 생태계를 기반으로 온라인 마케팅 플랫폼 구글 애드를 운영한다.
• 구글 애드의 개인 맞춤형 광고는 우리가 구글에게 알게 모르게 개인 정보를 제공하고 있기 떄문일 수도 있다.
• 구글 광고 설정(https://adssettings.google.com/authenticated)에 접속하면, 대부분이 광고 개인 최적화가 '사용'으로 설정되어 있을 것이다.
• 바로 아래 영역에서 현재 구글이 추정하고 있는 나에 대한 정보를 확인할 수 있다.
• 광고 개인 최적화를 비활성화한다면 그때부터는 나랑 연관 없는 광고가 노출되기 시작한다.
• 맞춤 광고 설정이란 "어쨌든 광고가 표시될 것이라면, 관심사에 맞는 광고를 보는 게 어때? " 라고 묻는 설정인 것이다.
• 인구통계에서 확인한 연령, 성별, 언어, 관심사가 바로 구글의 광고 개인 최적화 정보, 구글이 추정하고 있는 사용자들에 대한 정보이다.

keyword 1) 플랫폼

• [기술]>[기술개요]에 접속하여 플랫폼 별 사용자를 확인한다.
• 사용자의 85.1%가 안드로이드를, 8.7%가 아이폰을, 6.2%가 웹을 이용한다.
• 데이터를 종합적으로 판단하기 위해 [플랫폼 보기]를 클릭한다.
• 총 수익을 확인하면 안드로이드는 $2.56, IOS는 $199.83의 수익이 발생했다.
• 전환 이벤트 항목을 인 앱 구매 (in_app_purchase)로 설정하면 앱 내에서 발생한 구매가 안드로이드는 0회, iOS는 3회임을 알 수 있다.
• 사용자당 수익이 많은 플랫폼이 어디인지 계산하여 집중하는 전략을 내려야한다.

keyword 2) 운영체제

• 사용자가 어떤 운영체제를 사용하는지 알 수 있다.
• 모바일 운영체제로 Android, iOS를 데스크톱 운영체제로 Windows, Macintosh를 확인할 수 있다.

⭐️ 데스크톱 운영체제의 경우 신경써야하는 사항이 있다. 한국은 맥의 결제 경험이 매끄럽지 않다. 만약 서비스에 맥 운영체제 사용자가 많다면 서비스의 결제 경험이 매끄러운지 직접 살펴봐야 한다.

keyword 3 ) 기기 카테고리별 사용자

• 사용자가 사용하는 기기의 비율을 쉽게 확인할 수 있다.
• 스마트폰(MOBILE), 태블릿(TABLET), 데스크톱(DESKTOP)
• 일반적으로 서비스가 앱일 경우 모바일 사용자의 비율이 높다.
• 서비스가 성장함에 따라 태블릿, 데스크톱의 사용자 비율이 증가한다,
• 해당 수치가 일정 비율에 도착하면 태블릿 서비스, 웹 서비스도 고려해봐야한다.

keyword 4 ) 플랫폼/기기 카테고리별 사용자

• 사용자의 플랫폼/기기를 파악할 수 있다.
• 실제 기기를 부르는 방식과 데이터의 표시가 다르다.
• 아이폰은 iOS/mobile, 아이패드는 iOS/tablet으로 표시된다.

keyword 5 ) 브라우저별 사용자

• 사용자가 사용하는 브라우저를 파악할 수 있다.
• 주로 확인하는 브라우저는 크롬(Chrome), 사파리(Safari), 엣지(Edge), 인터넷 익스플로러(Internet Explorer) 이다.
• 인터넷 익스플로러는 개발이 중단된 구형 브라우저이다.
• 인터넷 익스플로러 사용자가 많을 경우 최신 브라우저와 구형 브라우저 간에 제공하는 기능을 달리하는 등의 추가적인 기획 혹은 위회책이 플요하다.

keyword 6 ) 화면 해상도별 사용자

• 사용자의 모니터, 액정 해상도를 파악할 수 있다.
• 서비스 디자인의 해상도 기준을 결정하기 위해 사용한다.
• 가장 큰 해상도를 기준으로 서비스를 디자인하기보다 사용자가 많이 사용하는 해상도를 기준으로 서비스를 디자인해야 한다.

keyword 7 ) 앱 버전별 사용자

• 앱 버전별 사용자를 파악할 수 있다.
• 정기적으로 앱 버전을 확인하여 구 버전 사용자가 줄어들고 신규 버전 사용자가 늘어나도록 관리할 필요가 있다.
• 신규 버전 업데이트를 강제하는 경우는 구 버전 사용자가 많이 줄었거나, 더 이상 줄어들지 않는 허수 설치앱이라는 판단이 있을 때 실행하는게 좋다.

keyword 8 ) 최신 앱 버전 개요, 앱 안정성 개요

• 최신 앱 버전에 대한 정보와 안정성에 대해 확인할 수 있다.
• [조사 필요] 버튼이 표시될 경우 앱 개발자에게 이를 알리고 대응할 필요가 있다.

keyword 9 ) 기기 모델별 사용자

• 사용자의 기기 모델을 파악할 수 있다.
• 폴더블 스마트폰, 롤러블 스마트폰과 같이 기존과 전혀 다른 형태의 기기가 출시될 경우 서비스를 이에 맞춰 대응할 것인가의 기준을 잡기 위해 해당 기기 사용자가 많은지 여부를 확인하는 데 사용한다.

• 실습페이지 (https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/parameter)에서 [페이지 이동하기]버튼을 누른다.

  아래 주소로 이동한다. https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/item/apple?utm_source=instagram&utm_medium=referral&utm_campaign=spring_sale&utm_term=apple&utm_content=apple

• page_view를 살펴보면, 매개변수에서 campaign, content, source, medium,term을 확인할 수 있다.

  ☑️ 실시간 이벤트에서도 확인하기

  • 만약 디버그 페이지를 확인할 수 없는 환경이라면 실시간 이벤트의 page_view 혹은 user_engagement를 확인한다.

step 2) 맞춤 측정기준 추가하기

• [구성] > [맞춤 정의] 에서 새 맞춤 측정기준을 추가한다.

step 3) 데이터 확인하기

• 맞춤 측정기준으로 campagin, source 등을 적용해 데이터를 좀 더 상세하게 확인할 수 있다.
• 구글 애널리틱스는 우리에게 실제 수집하고 있는 데이터의 일부만을 보여준다.
• 더 많은 데이터를 확인하기 위해서는 우리가 직접 구글 애널리틱스에 요청해야한다.
• 디버그 페이지에서 확인 가능한 매개변수는 맞춤 측정기준으로 등록하여 데이터를 확인할 수 있다는 점을 기억하자

step 1) 탐색보고서 설정 1회차

• 캠페인 링크를 통해 접속한 사용자가 상품을 얼마나 장바구니에 담았는지, 상품을 얼마나 구매햇는지 확인하는 것
• 목표 : 이벤트 이름의 이벤트 수
• 변수 영역과 탭 설정 영역을 다음과 같이 설정한다.
• 장바구니에 담은 횟수, 구매 횟수를 확인할 수 있다.

step 2) 탐색보고서 설정 2회차

• 상품을 '얼마나' 장바구니에 담았는지, 상품을 '얼마나' 구매했는지를 파악하기 위해서는 가격의 총합을 알아야한다.
• 전자상거래 이벤트에 대해 알아야하지만, 실습을 진행할 때는 '이벤트 값'이라는 항목으로 진행한다.
• 탭 설정 영역에 '이벤트 값'을 추가해주면 다음곽 같은 결과를 확인할 수 있다. ➡️ 장바구니 담기(add_to_cart) 이벤트가 6회 발생, 장바구니에 담긴 상품 값은 39,540원 ➡️ 상품구매 (purchase) 이벤트는 15회 발생, 총 구매 금액은 98,850원

☑️ 총 수익 확인

• 측정항목으로 총 수익을 적용하는 것도 좋은 방법이다.
• 다만 총 수익으로는 장바구니 담기의 가격을 확인할 수 없다.
• 총 수익은 구매 수익, 구독 수익, 광고 수익만을 표시한다.

step 3) 탐색보고서 설정 3회차

• 사용자가 어떤 캠페인으로 접속했는지를 파악한다.
• '첫 사용자 캠페인'을 측정 기준에 추가한다.
• 탭 설정 영역의 행은 '첫 사용자 캠페인', '이벤트 이름' 순서로 배치한다. ➡️ winter_sale 캠페인의 장바구니, 구매 이벤트 수와 값을 확인할 수 있게 된다. ➡️ 원하는 데이터를 충분히 확인할 수 있지만, winter_sale과 (direct)가 뒤섞여 있어 데이터를 직관적으로 파악하기 어렵다.

step 4) 탐색 보고서 설정 4회차

• '첫 사용자 캐페인'을 탭 설정의 '열'로 이동한다.
• (direct)와 winter_sale 로 깔끔하게 나뉜다.

stpe 5) 탐새 보고서 저장하기

• 실무에서 활용 가능한 보고서이다.
• '첫 사용자 캠페인' 이라는 이름으로 저장하고 필요할 때마다 일정을 조정해서 사용하면 된다.

step 6 ) 필터 적용하기

• winter_sale과 정확하게 일치하는 필터를 적용한다.

step 7 ) 정규식 필터 적용하기

• 첫 사용자 캠페인이 winter_sale인 사용자와 (direct)인 사용자를 비교하고 싶다면, (direct) 필터를 추가할 것이다.
• 하지만 필터는 적용한 순서대로 데이터를 제외시켜 나가기 때문에 winter_sale과 (direct)를 동시에 적용할 수 있는 방법이 필요하다.

➡️ 기존에 설정한 필터를 모두 지우고 '다음 정규 표현식과 일치함'을 선택한다. ➡️ 'winter_slae|(direct)'를 입력한다. ➡️ 정규 표현식에서 [|]는 '혹은'을 의미하는 코드이다.

• 필터가 적용된 보고서에는 여전히 (direct)가 표시되지 않고 있다. ➡️ 정규 표현식에서는 '('둥의 특수문자를 제대로 인식하지 못하기 떄문이다. ➡️ (와 )앞에 \를 덧붙여 (direct)라고 입력한다. ➡️ 최종 정규 표현식은 winter_sale|\ (direct\ )가 된다. (띄워쓰기는 하면 안됨)

☑️ 유용한 정규 표현식 필터

• 구글 애널리틱스4의 정규식은 사용히기 꽤 까다롭다.
• 알아두면 좋은 정규 표현식 필터인 '.*'을 알아보자.
• '.*'은 어떤 것이든 일치한다 는 정규식을 의미한다.
• 특정 텍스트의 시작, 끝, 중간을 쉽게 구분할 수 있다. ⭐️ 정규 표현식은 .ter.|\ (direct\ )로도 표현할 수 있다. (띄워쓰기는 하면 안됨)

step 1) 소스, 매체, 캠페인 설정하기

• 캠페인 링크를 만들 때 가장 먼저 진행하는 것은 광고를 '소스, 매체, 캠페인'으로 정의하는 것이다.
• 광고를 무엇으로 부를지 (utm_campaign) / 광고를 어디에 올릴지(utm_source) / 광고를 어떤 방식으로 운영할지(utm_medium) 를 생각하고 정리한다. [방법 1 ) 겨울 캠페인 / 페이스북 / cpc] [방법 2) 겨울 캠페인 / 블로그 / 레퍼럴]

step 2) 캠페인 링크 직접 만들기

• 물음표(?)로 시작하고 앰버샌드(&)로 덧붙여 캠페인 링크를 만들어본다.

  https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/item/strawberry?utm_campaign=winter_sale&utm_source=facebook&utm_medium=cpc ➡️ "페이스북에 cpc 광고로 올린 겨울 세일 캠페인

step 3) 캠페인 URL 작성 도구로 캠페인 링크 만들기

• 캠페인 URL 작성 도구 페이지 (https://ga-dev-tools.web.app/ga4/campaign-url-builder/)에 접속한다.

• Demo&tools에 ga4를 활성화한다.

• 양식에 맞춰 website URL(페이지 주소)을 입력하고 미리 정의한 UTM 매게변수를 campaign source, campaign medium, campaign name에 맞춰 입력한다.

• 필수 입력 항목 외에는 캠페인을 더 상세하게 정의하고 싶을 때 각자 선택적으로 입력하면 된다.

• campaign_name은 캠페인을 구분하기 위해 필수적으로 입력하는 편이다.

• 값을 입력하면 캠페인 링크가 생성된다.

• 직접 입력한 캠페인 링크의 매개변수와 순서가 다르지만 구글 애널리틱스가 캠페인 링크를 인식하는 것과는 관계가 없다.

☑️ 단축 URL 만들기

• 캠페인 링크를 실제 게시할 떄는 단축 URL(shorten URL)서비스를 사용해 링크 길이를 짧게 줄이고는 한다.
• 캠페인 링크를 짧게 줄이는 데 두 가지 이유가 있다. 1 ) 정말로 짧은 링크가 필요할 경우 : 트위터처럼 글자 수 제한이 있는 경우에는 짧은 링크를 사용하는 편이 유리하다. 2 ) 링크가 캠페인 정보를 추적하고 있다는 것을 감추기 위한 경우 : 민감한 사용자의 경우 주소에 UTM매개변수가 붙어 있을 경우 정보를 추적하낟고 여겨 접속을 꺼리거나 매개변수를 제거하고 접속하는 경우가 있다. ➡️ 대표적인 단축 URL 서비스 : https://bit.ly

step 4) 캠페인 링크 공유 내용 확인하기

• 캠페인 링크를 공유했을 떄 어떤 식으로 공유 내용이 표시되는지 확인한다.

☑️ OG 태그

• 웹페이지를 SNS, 메신저 등에 공유할 경우 대표하는 페이지가 표시되는데, 이를 공유 이미지, OG 이미지라고 부른다.
• 웹페이지를 공유할 때 표시되는 각종 정보들은 OG(Open Graph) 태그의 내용에 따라 결정된다.
• 서비스를 공유했을 때 이미지가 제대로 표시되지 않거나, 모든 페이지의 공유 내용이 동일하다면 OG태그가 제대로 설정되지 않은 상태일 수 있다.
• 개발자와 논의하여 OG태그 설정을 확인하자.

step 5) 캠페인 링크 게시하기

• 실무에서는 'step 4'까지 확인하고 캠페인 링크를 게시하면 된다.

step 6) 캠페인 링크 정리하기

• 캠페인 링크 게시가 완료되면 사용한 캠페인 링크를 엑셀 시트 등에 정리한다.

☑️ 캠페인 링크 정리 시트 실무에서 캠페인 링크 정리 시트는 위 이미지 예시보다 고도화 되어있다. 만약 어떤 방식으로 캠페인 링크를 관리하는지 궁금하다면 '캠페인 URL 엑셀 템플릿'을 검색하면 된다.

step 1) 캠페인 링크 살펴보기

• 실습 페이지(https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/fb)에 접속한다.
• '구경하기'를 눌러 링크로 들어간다.
• 딸기 판매 페이지에 표시된 주소를 확인한다.

  https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/event/summer_sale?utm_campaign=summer_sale&utm_source=facebook&utm_medium=cpc

➡️ 주소를 살펴보면 campaign, source, medium 등 익숙한 단어가 보인다.

• 디버그 페이지를 조회한다. ➡️ 매개 변수로 campaign이 표시되어 있다 : campaign에는 summer_sale이 담겨있다. 브라우저 주소에 포함되어 있는 utm_campaign의 값과 동일하다. ➡️ medium, source에도 브라우저 주소에 포함되어 있는 utm_medium, utm_sourced와 동일한 값이 포함되어 있다.

☑️ 캠페인 링크와 플랫폼의 광고 분석 도구

• 페이스북 등 광고 플랫폼에서도 광고 분석 도구를 제공하지만, 캠페인 링크를 통해 들어온 사용자를 [정의]하고 [분석]하고 [활용]하기 위해 캠페인 링크를 사용한다.
• 딸기 여름 세일 페이지의 캠페인 링크로 사용자 접속이 발생하는 순간 사용자는 딸기에 관심이 있고, 세일에 반응한다는 정보를 파악할 수 있다.
• 이를 바탕으로 사용자가 다시 접속했을 때 과일을 추천하거나 세일 상품을 안내할 수 있다.
• 해당 사용자가 발생시키는 이벤트를 분석하여 가입을 완료했는지, 물건을 장바구니에 담았는지, 물건을 구매했는지와 같은 행동 정보를 수집하여 활용할 수 있다.

step 2) 캠페인 링크 구성 이해하기

• 캠페인 링크를 이해하기 위해서는 매개변수(파라미터)가 무엇인지 알아야 한다.

🔸 매개변수란?

• 브라우저에 'https://search.naver.com/search.naver' 를 입력한다. ➡️ 검색어에 대한 정보를 제공하지 않았기 때문에 검색 결과가 표시되지 않았다.

• 브라우저에 'https://search.naver.com/search.naver?query=날씨' 를 입력한다. ➡️ '?query=날씨'라는 검색어에 대한 정보를 제공하고 있다. 네이버 검색 페이지는 해당 검색어 정보를 분석하여 날씨 검색 결과를 제공한다.

• 웹페이지의 주소는 주소 자체 (https://search.naver.com/search.naver)와 부가 정보(?query=날씨)로 구성된다.

• 부가 정보를 매개변수 혹은 파라미터라고 부른다.

• 검색어를 뜻하는 매개변수인 query 앞에 물음표(?)가 붙어 있다.

• 웹 페이지 주소에 표시된 물음표는 '이 부분부터 매개변수가 시작됨'을 알리는 역할을 한다.

• 웹 페이지 주소에 여러 개의 부가 정보를 담아야 할 때는 앰버샌드(&)를 입력하여 연결한다.

• 만약 검색 주소에 검색어와 날짜를 담고 싶다면 'https://search.naver.com/search.naver?query=날씨&date=01-01' 이라고 작성할 수 있다.

step 3) 캠페인 매개변수 (UTM 매개변수)의 구성

https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/event/summer_sale?utm_campaign=summer_sale&utm_source=facebook&utm_medium=cpc

• 실습 페이지의 캠페인 링크는 물음표와 앰버샌드를 기준으로 나누어 정리할 수 있다.

➡️ 매개변수는 utm_으로 시작 된다. ➡️ GA는 utm_로 시작하는 매개변수를 캠페인 매개변수로 인식하고 데이터를 수집한다. ➡️ 캠페인 매개변수를 utm 매개변수라고 부르기도 한다.

• 실습캠페인 링크는 아래와 같이 읽을 수 있다.

  "이 링크는 페이스북에서 cpc광고를 통한 사용자 유입을 추적하는 여름 세일 캠페인의 캠페인 링크입니다."

step 4 ) 트래픽 획득 분석하기

• 빈 탐색 보고서에 '소스, 매체, 캠페인'이라는 용어를 바탕으로 트래픽 획득을 분석한다.
• 분석 목표 : 캠페인 링크를 통해 발생한 세션수 확인
• 측정기준에서 '세션 캠페인'을 선택한다.

☑️ 캠페인, 첫 사용자 캠페인, 세션 캠페인

• 사용자A의 페이지 접속 내용이다.
• 1시 1분에 cpc광고로 처음 방문(first_visit)했고 세션을 시작(session_start)했다.
• 이때 summer_sale은 '첫 사용자 캠페인', '세션 캠페인', '캠페인'으로 측정된다.
• 1시 11분에 인스타그램에서 cpc광고로 다시 서비스에 접속했다.
• 세션은 유지되고 있기 떄문에 이때 캠페인은 '캠페인'만 측정 된다. ➡️ '첫 사용자 캠페인'은 사용자 획득을 기준으로 데이터를 분석할 때 유용하다. ➡️ '세션 캠페인'은 세션 횏득(트래픽,접속)을 기준으로 데이터를 분석할 때 유용하다. ➡️ '캠페인'에는 첫 사용자 캡ㅁ페인과 세션 캠페인 정보가 모두 담겨 있기 때문에 범용적인 분석을 할 때 유용하다.

• 측정항목으로 '세션수'를 선택한다.

• 측정기준과 측정항목을 변수영역에서 탭 설정 영역으로 이동시켜준다.
• (organic), (direct), (referral)을 제외한 값들이 페이지 주소의 캠페인 매개변수에 해당한다.

🔸캠페인 링크는 마케팅과 관련이 깊기 때문에 어느 정도의 수익이 발생했는지를 확인하는 것이 좋다. 이를 통해 세션수와 수익을 비교하여 세션당 어느 정도의 수익을 발생시켰는지를 알 수 있다.

• 측정항목에 '총수익'을 추가한 뒤 탭 설정 영역으로 이동시킨다.
• 세션수 대비 총 수익이 높은 캠페인은 다음 캠페인 진행 시 참고하여 진행하도록 한다.

step 1) 보고서 생성

• 탐색 분석 페이지에서 '사용자 전체 기간' 보고서를 선택한다.

• 사용자 전체 기간 보고서에는 서비스를 첫 방문하고 서비스를 영영 떠날 때까지 어떤 사용 패턴을 보이는지 확인할 수 있다.

• 기본적으로 [전체 기간 참여 시간 : 평균], [전체 기간 거래 : 평균]도 표시되지만,실습 데이터 로드에 실패하여 제외했다. ➡️ organic매체로 획득산 사용자 235,707명에게서 69.43달러의 수익을 기대할 수 있다. 이들이 전체 생애 동안 평균 얼마를 사용하고, 몇 번의 거래를 진행하는지도 알 수있다.(현재 데이터 생략됨)

step 2) 사용자 보고서 활용

• 사용자 전체 기간 보고서에서는 [평균]을 유용하게 사용할 수 있다. ➡️ 사용자 B가 사용자 전체 기간에서 확인할 수 있는 평균과 일치하는 사용자라면, 평균 사용자와 나머지 사용자를 비교하면 의미있는 자용자 그룹을 구분할 수 있다. ➡️ 사용자 A는 평균 사용자들보다 구매 금액, 참여 시간, 거래 횟수가 높다. : 해당 사용자는 VIP 고객이라고 할 수 있다. VIP 고객에게 평균 사용자보다 더 많은 혜택을 제공하는 등 고객 관리를 수행하여 이들을 단골 고객으로 만들 수 있다면 서비스 수익 증대에 도움이 될 수 있다. ➡️ 사용자 C는 아직 거래를 진행하지 않았지만, 평균 사용자보다 참여 시간이 높다. : VIP 고객인 사용자 A와 근접한 참여 시간을 나타내고 있다. 사용자 C는 구매 확률이 높은 고객으로 볼 수 있다. 사용자 C에게 쿠폰을 제공하는 방식으로 구매를 유도할 수 있다면 서비스 수익 증대에 도움이 될 수 있다.

☑️ 사용자 전체 기간 보고서의 예측 측정항목

• 사용자 전체 기간 보고서에는 [예측]이라는 측정항목이 제공된다.
• 구매 확률이 높은 사용자에게 쿠폰을 제공하거나, 앱 제거 가능성이 높은 사용자에게 고객 관리 이메일을 전송하는 등 활용도가 매우 큰 측정항목이라고 할 수 있다.

step 3) 사용자 전체 기간 보고서의 항목

• 데이터 선택기에서 [사용자 전체 기간]이라는 영역을 확인할 수 있다.
• 사용자의 첫 방문일이 어떻게 되는지, 사용자의 전체 기간 동안의 각각 수치가 어떤지 확인할 수 있다.
• 자유 형식 보고서에는 제공되지 않는 데이터이다.
• 탐색 보고서에는 해당 보고서에서만 확인할 수 있는 고유의 데이터가 존재하기 때문에, 데이터 분석 용도에 맞게 탐색 보고서를 선택할 수 있다면 데이터 분석 역량이 있는 것이다.

step 1) 사용자 획득 보고서를 탐색 보고서로 전환

• 사용자 획득 보고서에서 '비교수정' 아이콘을 클릭한 후 탐색 버튼을 클릭한다.

step 2) 측정기준, 측정항목 설정

• 사용하지 않는 측정항목 (이벤트 수, 전환, 총 수익 등)은 변수영역과 탭 설정 영역에서 제거한다.

• 누락 된 항목이 있는지 찾아본다.

• 누락 된 '평균 참여 시간'을 추가해준다.

• 찾는 항목이 없다면 유사한 항목을 추가해준다.

• '평균 참여 시간'과 유사한 '세션당 평균 참여 시간'을 선택하고 가져오기를 클릭한다.

• '세션당 평균 참여 시간'을 탭 설정 영역에 추가해준다.

• 설정이 완료되면 아래와 같은 데이터를 확인할 수 있다.

step 3 ) 새 사용자 수 획득에 유리한 매체는 무엇인가?

• 여기서는 (none), organic, cpc, referral 순서로 새 사용자 획득이 많이 발생한다.
• 새 사용자 수 획득에 유리한 매체가 명확히 판명되면 참여 세션수, 참여율, 사용자당 참여 세션수, 세션당 평균 참여 시간을 보조로 확인한다.
• 보조 자료 수치가 조화롭게 높은 사용자 매체는 무엇인지를 판단하게 된다.

step 4 ) organic 자세히 파악하기

• organic의 어떤 소스에서 새 사용자 획득이 많이 발생하는지를 파악해보자.

• 현재 보고서는 '첫 사용자 매체의 새 사용자 수 등'을 표시하고 있으므로 소스를 파악하기 위해서 변수 영역의 측정 기준에 '첫 사용자 소스'를 추가해야한다.

• 탭 설정 영역에 '첫 사용자 소스'를 추가하면 아래와 같은 데이터를 확인할 수 있다.

• 이제 '첫 사용자 매체의 첫 사용자 소스별 새 사용자 수 등'을 확인할 수 있다.

• organic 데이터만 확인하고 싶기 때문에 필터로 지정해준다.

• 필터가 적용되면 아래와 같은 데이터를 확인할 수 있다. ➡️ 첫 번 째로 많은 새 사용자 획득이 이루어지는 검색 엔진은 구글(google)이며, 두 번째로 많은 새 사용자 획득이 이루어지는 검색 엔진은 중국 검색 엔진 바이두(baidu)임을 알 수 있다. ➡️ 보조 데이터를 분석하여 구글과 바이두가 실제로 새 사용자 획득에 유리한지를 파악해야한다. : 바이두의 세션당 평균 참여 시간이 0분 13초라는 것은 큰 문제이다. 바이두 검색 엔진은 사실상 새 사용자 획득을 휘한 노력을 기울여서는 안된다. ➡️ 1차로 [새 사용자 수]를 확인하여 새 사용자 획득에 유리한 매체를 구분하고 2차, 3차로 [참여 세션수], [세션당 평균 참여 시간]을 확인하여 실제로 해당 매체가 해 사용자 획득에 유리한 매체인지를 검증해야만 믿을 수 있는 매체를 판별할 수 있다.

☑️ 유니버설 애널리틱스의 이탈

• 구글 애널리틱스4에서는 '참여'를 중심으로 무의미한 세션을 구분한다.
• 낮은 참여 세션수, 낮은 세션당 평균 참여 시간을 바탕으로 무의미한 세션을 구분한다.
• 이전 버전인 유니버셜 애널리틱스에서는 [이탈률]이라는 측정항목을 기준으로 무의미한 세션을 구분했다.
• '이탈'이라는 측정항목을 사용하고 싶다면 탐색 보고서에서 직점 [이탈] 측정 항목을 추가해 사용할 수 있다.

keyword 1) 사용자와 새 사용자 수

• 가장 먼저 보이는 영역은 사용자와 새 사용자 수 영역이다.
• 여기서는 사용자가 23만 명이며, 그중 새 사용자가 21만 명임을 알 수 있다.

keyword 2) 사용자 소스/매체별 새 사용자 수

• 사용자 매체를 통해 검색(organic)에 의한 새 사용자 수 획득이 8.1만 명이라는 사실을 알 수 있다.

• 클릭 광고(cpc)에 의한 새 사용자 획득 2.7만 명으로 두 번째 비중을 차지한다.

• referral에 의한 획득은 1.4만 명이다.

• 레퍼러는 사용자의 니즈를 파악하는 데 유용하다. 예를 들어 20대 여성 신발을 다루는 블로그에서 새 사용자 획득이 발생하고 있으다면 우리 서비스는 '20대, 여성, 신발'과 관련이 높을 수 있다.

• 사용자 소스를 통해 google에서 획득한 새 사용자 수가 10만 명이라는 사실을 알 수 있다.

• 직접 주소를 입력하거나 즐겨찾기로 획득하는 새 사용자 비중은 8.1만명으로 두 번쨰 비중을 차지한다.

🔸 획득 보고서에 사용자 소스/매체를 찾을 수 없어 탐색보고서로 작성해보았다.

• 즐겨찾기를 통한 새 사용자 획득 (direct)/(none)이 82,745명으로 가장 높다.
• 구글 검색(google/organic)을 통한 새 사용자 획득은 72,285명이다.
• 구글 클릭 검색(google/cpc)을 통한 새 사용자 획득은 26,661명이다.
• analytics.google.com 레퍼럴에 의한 새 사용자 획득은 5,155명이다.

keyword 3) 세션 소스/매별 참여 세션수

• 트래픽 획득에서는 '세션수/참여 세션수'를 다루고 있다는 것에 주의해야한다.
• 새 사용자 수를 분석할 때와 세션수를 분석할 때 사용하는 영역, 보고서 자체가 다르다.
• 구글 검색(google/organic)에 의한 참여 세션수는 79,024이다. analytics.google.com 레퍼럴에 의한 참여 세션수는 6,040이다.
• 해당 데이터가 긍정인지 부정인지 해것하려면 소스/매체별 새 사용자 수와 병행하여 살펴봐야 한다.

  ☑️ 새 사용자 획득과 참여 세션수 데이터를 활용한 분석

  • google/organic으로 획득한 새 사용자는 7.2만이고, 참여 세션수는 7.9만이다. 참여 세션수를 새 사용자로 나누면(7.9/7.2) 1.09라는 수치가 나온다.

1.09를 서비스 참여 지수라고 부르기로 하자. 이를 통해 서비스 참여율의 대략적인 정보를 확인할 수 있다.

• analytics.google.com 레퍼럴로 획득한 새 사용자는 5천 명이고, 참여 세션수는 6천 명 이다.
• 서비스 참여 지수*는 1.2가 된다.
• 이를 바탕으로 사용자 획득이 높게 발생하는 소스/매체와 서비스 참여가 높게 발생하는 소스/매체가 일치하지 않을 수 있다는 사실을 알 수 있다. 마케팅 담당자라면 마케팅 목적( 사용자 획득인지 / 서비스 참여 증대인지 )에 맞는 적절한 채널을 발굴해 공략해야한다.

keyword 4) 사용자 획득 분석과 세션 분석

• 사용자 획득과 세션 획득의 차이

• 사용자 A의 서비스 사용 내역

• 사용자 획득은 first_visit(첫 방문) 이벤트가 발생할 때 측정 된다.

• first_visit 이벤트는 사용자마다 한 번씩 발생하는 이벤트이다.

• 이를 바탕으로 사용자A는 google/organic으로 획득한 새 사용자라는 것을 알 수 있다.

• 세션 획득은 session_start(세션 시작) 이벤트를 기준으로 한다.

• 세션이 시작될 때마다 발생한다.

• 사용자A는 오전 9시에 구글 검색을 통해 세션을 시작했으며, 오후 1시에 즐겨찾기를 통해 다시 서비스에 접속하여 세션을 시작했다.

☑️ 서비스 수명 주기(서비스 라이프 사이클)에 따른 서비스의 목표달성 방법

• 서비스를 도입 / 성장 / 성숙 / 쇠퇴라는 4단계로 구분해보자.
• 도입 / 성장기에는 신규 사용자를 빠르게 확보하는 것이 목표가 된다. : 사용자 획득의 분석이 중요해 진다. 언제 어디에서 어떤 방식으로 사용자가 획득 되었는가, 어떤 소스/매체가 사용자 획득에 유리한가를 분석하여 더 빠른 사용자 획득을 목표로 해야한다.
• 성숙 / 쇠퇴기에 도달하면 신규 사용자 획득이 더뎌지면서 기존 사용자들이 서비스에 더 자주 방문, 참여하도록 하는 것이 목표가 된다. : 세션 분석이 중요해 진다.

keyword 5) 세션 캠페인별 세션수

• 캠페인(광고의 이름 혹은 획득을 위한 여러 가지 행동들의 이름)으로 획득한 세션을 파악하는 영역이다.

keyword 6) 평생 가치

• 평생 가치 (Lifetime Value)영역은 사용자가 서비스를 첫 방문하고 서비스를 영영 떠날 때까지 어느 정도의 수익을 기대할 수 있는지를 나타낸다.
• 사용자 1명에게 2달러 정도를 기대할 수 있다고 할 때, 사용자 1명에게 얼마의 마케팅 비용을 사용해야하는가?
• 2달러 보다는 작아야 한다.
• 마케팅을 담당한다면 평생 가치에 대한 별도의 학습을 진행해 보길 권장한다.

keyword 1) 매체와 소스와 캠페인

• 사용자 획득 보기에서 첫 사용자 기본 채널 그룹을 클릭하면 획득 보고서의 중심이 되는 용어를 확인할 수 있다.

• 매체, 소스, 캠페인은 아래와 같은 의미이다. ➡️ 광고로 획득했다, 검색으로 획득했다와 같이 획득 방식이나 범주는 매체(medium) ➡️ 구글 광고, 페이스북 광고와 같이 매체의 상세한 위치 혹은 장소는 소스(source) ➡️ 캠페인(campaign)은 좁은 의미로 광고 그 자체, 넓은 의미로 보면 획득을 위한 여러가지 행동을 구분하기 위한 이름

keyword 2) 매체 구분하기

• 매체를 구분하는 용어를 알아야한다. 🔸organic : 검색에 의한 획득을 의미한다. 실무에서는 '오가닉 획득', '자연유입 획득', '자연검색 획득'이라고 한다. 예를 들면, 구글에 '책 추천'을 검색했을 때 검색 목록의 첫 번쨰 링크를 클릭하여 접속하는 것. 검색 결과에 광고라고 표시되는 링크를 통해 유입되는 경우는 paid, paid search 라고한다.

  🔸referral : 특정 사이트에 게시된 링크를 통한 획득을 의미한다. 실무에서는 '리퍼럴 획득', '레퍼러 획득'이라고 한다. 뉴스페이지나 커뮤니티 페이지에서 본문이나 댓글에 달려 있는 링크를 통해 서비스에 접속하는 경우이다.

  ☑️ 백링크 (backlink) 특정 웹페이지에 게시된 링크를 백링크라고 한다. 백링크는 다른 사이트에 게시되어 있는 우리 사이트를 향하는 링크를 의미한다. 백링크가 게시되어 있는 사이트의 신뢰도 혹은 백링크의 개수는 우리 서비스의 신뢰도를 나타내는 지표다. 예를 들어 뉴욕타임스 메인 페이지에 우리 서비스의 링크가 게시되어 있다면, 검색 엔진은 우리 서비스가 뉴욕타임스와 연관 있는 중요하고 신뢰할 수 있는 서비스로 추정할 것이다. 이에 따라 구글의 검색 결과에 우리 서비스가 우선 표시 될 수 있따. 이 영역은 검색엔진 최적화(SEO, Search Engine Optimization)라 부른다.

  🔸none : organic에 의한 접속도 아니고 referral에 의한 접속도 아닌 접속을 의미한다. 주소를 직접 입력해서 들어오거나, 즐겨찾기를 통해 들어오는 접속 등이라고 생각할 수 있다. 유입/획득의 방법을 정확히 판단할 수 없기 떄문에 none이라고 하지만 실무에서는 다이렉트 혹은 직접 접속이라고 부른다. 🔸 data deleted : 개인 정보 보호 등의 이유로 데이터가 삭제되어 확인할 수 없는 경우를 의미한다. 🔸기타 : 이 외에도 cpc(클릭 광고, cost per click), email(이메일), affiliate(제휴처) 등의 매체가 있다.

step 1) 새 분석 보고서 만들기

• 탐색 분석에서 '비어 있음'을 클릭한다.
• 텅 빈 보고서가 만들어진다.

step 2) 분석 목표를 측정기준과 측정항목으로 설정하기

• 탐색 보고서는 어떻게 변수영역에 설정하느냐, 어떻게 변수 영역의 측정기준, 측정항목으로 선언하느냐에 대한 계획이 먼저 이루어진다.
• 분석하고자 하는 것은 'try_sign_up 이벤트의 매개변수 step의 이벤트 수' 이다.
• 측정기준과 측정항목이 명확하다.
• 측정기준 오른쪽의 +를 눌러 측정기준을 추가한다.
• 맞춤 측정기준에서 step을, 이벤트에서 이벤트 이름을 선택한 뒤 가져오기를 클릭한다.
• 측정항목 오른쪽의 +를 눌러 측정항목을 추가한다.
• 이벤트에서 이벤트 수를 선택하고 가져오기를 클릭한다.
• 측정기준과 측정항목이 설정되었다.

stpe 3) 탭 설정으로 데이터 구성하기

• 변수 영역에서 탭 설정 영역으로 끌어다 놓아 데이터를 구성한다.

• 이벤트 이름을 행으로 이동시킨다.

• 이벤트 수를 값으로 이동시킨다.

• 데이터 값을 확인한다.

• step을 행으로 이동시킨다.

• 데이터가 많을 것을 고려하여 행 표시를 10에서 50으로 변경한다.

• step 데이터가 제대로 표시되는 것을 확인한다.

step 4) 필터로 데이터 정리하기

• 이벤트 이름이 try_sign_up을 포함하는 경우로 필터를 만든다.

• (not set)을 제외하는 필터를 만든다.

☑️ 탐색보고서의 행과 열

• step을 열로 설정하면 아래와 같다.
• 행과 열로 설정하는 것은 규칙이 없기 때문에 사용해보고 편한 것으로 이용하면 된다.

step 1) 탐색 보고서 변환

• 페이지 및 화면 보고서 상단에 '비교 수정'을 클릭한다.

• 우측 하단에 '탐색' 버튼을 클릭한다.

• 다시 보지 않기를 클릭한다.

• 페이지 및 화면 보고서가 탐색보고서로 전환 되었다.

step 2) 보고서 - 데이터 확인

• Home 조회수가 230,403임을 알 수 있다.

• 보고서 상단에는 3개의 탭이 표시되어 있다.

• 첫 번째 탭과 두 번째 탭을 클릭하면 시각화 보고서로 변경된다.

• 각 탭의 보고서를 조합하면 표준 이벤트 보고서와 동일한 보고서가 된다.

step 3) 보고서의 구조와 모양 결정하기

• 탭 설정 영역의 값에서 '총 수익'을 지운다.
• 보고서에서 총 수익이 제거 된다.

step 4) 변수 영역 - 확인하고 싶은 데이터 선언하기

• 변수 영역에서는 보고서에 사용할 데이터를 선언할 수 있다.

• 측정 기준으로 '페이지 제목 및 화면 클래스'를 사용하고 측정 항목으로 '조회수', '활성 사용자', '새 사용자 수', '사용자당 조회수', '이벤트 수', '전환', '총 수익'을 사용하겠다고 선언되어 있는 상태다.

• 탭 설정 영역에는 변수 영역에 선언되어 있는 '조회수', '활성 사용자', '새 사용자 수', '사용자당 조회수', '이벤트 수', '전환'만 표시되어 있다.

• 탐색 보고서에서는 변수 영역에서 사용하겠다고 선언한 데이터만 확인할 수 있다는 것을 알아야한다.

step 5) 필터 - 데이터 정리하기

• 보고서의 구조와 모양은 탭 설정 영역에서 결정할 수 있다.

• 현재 표에는 10개 항목이 표시되어 있다.

• 50,000 이상인 데이터만 확인하고 싶다면 필터를 설정하면 된다.

• 탭 설정 영역 아래 필터를 클릭하고 '조회수'를 클릭한다.

• 검색 유형을 '>='로 선택하고 '50,000'을 입력한뒤 적용 버튼을 클릭한다.

• 이번에는 이름에 'Store'라는 단어를 포함하는 경우에 대한 필터를 만들어 본다.

• 페이지 제목 및 화면 클래스, '포함', 'Store'를 입력하고 적용 버튼을 클릭한다.

• 화면에는 조회수가 50,000 이상이고 이름에 Store가 포함된 데이터만 표시된다.

step 6) 보고서 이름 정하기

• 좌측 상단에 탐색 분석 이름 영역에 '탐색 분석 실습'이라고 입력한 후 메뉴의 뒤로가기를 누르면 보고서가 저장된다.
• 탐색 분석 페이지에 접속하면 보고서가 추가되었음을 확인할 수 있다.

step 1) 구글 머천다이즈 스토어의 탐색 보고서 둘러보기

• 메뉴에서 '탐색'을 클릭한다.
• 탐색 분석 페이지에는 구글 머천다이즈 스토어에서 실제로 사용하는 데이터 분석 보고서가 표시된다.
• 'Shopping Behavior Funnel'과 'Behavior Flow Path'를 살펴보자.

step 2) Shopping behavior Funnel

• 해당 보고서는 '유입경로 탐색 분석'이라는 기법으로 사용자의 shopping behavior을 표시하는 보고서이다.
• Item View(아이템 조회)가 852회 발생했고, Add to Cart(장바구니 담기)는 181회 발생했음을 확인할 수 있다.
• 아이템 조회 사용자의 21%정도가 상품을 장바구니에 담는다는 사실을 쉽게 알 수 있다.

step 3) Shopping Flow Path

• 해당 보고서는 '경로 탐색 분석'이라는 기법을 사용하여 사용자가 어떤 순서로 행동했는지릉 확인하기 좋게 데이터를 시각화한 보고서이다.
• page_view 기준으로 사용자가 Home에 많이 접속하고 그 이후로는 New에 접속하는 경우가 많다는 것을 알 수 있다.

step 4) 템플릿 갤러리

• 탐색 분석 페이지 우측 상단의 [템플릿 갤러리]를 클릭하면 더 다양한 보고서를 확인할 수 있다.

• 기법, 사용 사례, 업종 등으로 크게 구분하여 어떤 보고서를 사용할 수 있는지 확인해보자.

step 5) 자유 형식 보고서

• 탐색 분석에서 제공하는 형식 중 많이 사용되는 것은 '비어있음'과 '자유 형식' 보고서이다.

• 자유 형식 보고서에는 기본 데이터가 일부 설정된 상태라 수정해서 사용하기 좋다.

• 왼쪽 설정칸에서 측정항목에 '이벤트 수'를 마우스로 드래그하여 값에 있는 '활성 사용자'아래로 끌어다 놓는다.

• 표를 보면 '활성 사용자' 오른쪽에 '이벤트 수'가 표시된다.