비즈니스 데이터 분석가 양성과정 2기 - 온라인 수업 (4/21~25)

드디어 교육의 마지막 워크시트! 

이번에 온라인 강의로 들은 건 Google Analytics였다. 

사실 너무 낯설어서? 집중을 못했다. 

그래서 그냥 틀어놓고 계속 들었다. 

처음 듣는 내용들이고, 실무 경험이 없는 나로써는 해당 데이터들이 왜 KPI?에 쓰이는지 잘 이해를 못한 건 사실이다. 

그치만, 26일에 실시간 강의를 듣고 어느정도 GA의 필요성을 이해할 수 있게 되었다. 

아무튼! 온라인 강의를 들으며 적어둔 필기 내용들을 올린다. 

 

4/21(목) 온라인 수업 내용

[GA 기초]

- Google Analytics > 대시보드화 되어서 표기됨

- 많은 기업에서 쓰고 있음 (ex. 이커머스/금융 등)

- 무료/유료버전 두 가지 있음

“온라인은 GA를 통해 유입/행동/이탈을 바로 알 수 있다”

- 고객을 이해하는데 편리하게 해주는 기능

Ex. 충성고객와 이탈고객의 행동 시나리오는 어떻게 다른 지 확인

- GA가 전 세계에서 가장 많이 사용되는 웹 분석 서비스 > 사용자가 많다보니, 피드백 많고 사용 방법에 대한 참고 자료가 많음

- GA를 왜 사용해야 하는가? (‘고객 이해 > 인사이트 도출 > 마케팅 액션’ 순환)

: 디바이스 다양화로 유입량 및 경로 확대 코로나 여파로 IT화 가속 > customer journey 이해

: 고객 행동 데이터 측정 및 분석을 위한 GA (데이터로 인사이트 도출 및 마케팅 액션에 도움)

- GA 위한 key questions

: WHO(누구를 알아보는가?) / HOW(유입방식 파악) / WHAT(우리의 메시지에 어떻게 반응하는가?) / WHAT VALUE(그들이 액션을 취하는가?)

- Analytics(무료), Analytics 360(유료) > 여러 차이점 존재, 마냥 유료 버전을 쓸 필요는 없지만 유료버전의 최대 장점은 데이터를 csv로 전부 받지 않아도 big query를 이용해 필요한 row 데이터를 뽑거나, 집계 데이터로 만들어서 뽑을 수 있음

(But, GA4는 무료임에도 big query와 연결 가능)

Data studio를 쓰는 방법도 예쁘게 시각화하는 좋은 방법임 > ppt 만들듯 쉽게 가능

 

[GA 계정 생성]

- 계정 이름은 영어/한글 상관 없음

- 속성 이름 : ‘홈페이지’

- 시간 설정 ** (한국으로 잘 설정하기)

- 통화 설정 **

- 유니셜만 만들기

- URL은 아무거나 설정해도 됨

- 밑에 아무거나 만들어도 됨

- UA: Universal Analytics

 

[**GA 목표 설정해야 함] 설정 4가지

- 도착

- 시간

- 세션당 페이지 뷰 수 (=시작과 끝)

- 이벤트

 

[1 주요 지표 “USER”]

Cookie에 아이디가 없으면, 방문 이력이 없는 고객(크롬/익스플로러 각자로 들어오는 동일 ID여도 다른 고객으로 인지됨)

[2 주요 지표 “Session”]

- at midnight

- traffic channel changes

- the user changes devices

- 30 mins or more of inactivity(30분 term이 생기면 세션이 분리가 되어 카운트 됨)

[3 주요 지표 “total events” & “unique events”]

총 개수를 보거나, 유니크한 개수로 보거나

[4 주요 지표 “bounce rate”]

bounce(이탈수): GA와 상호작용 횟수가 1회인 “Session”

bounce rate = (bounces/Sessions)*100%

[5 주요 지표 “exit rate”]

Exits(종료수): 페이지에서 사용자가 종료한 횟수

Exit rate=(exits/pageviews)*100%

 

[GA 활용방안]

- 홈페이지 UI/UX 최적화

- 광고 효율화

- 전환율 상승 (by. BigQuery)

- 전환율 상승 (by. 고객 전환 행동 분석)

>> ** 브랜드에 적합한 고객 세그먼트 정의가 매우 중요

- online과 offline까지의 연결하도록 함

 

[실전에 쓰이는 GA 설정]

‘계정-속성-보기’의 계층 구조로 하나의 단일 그룹으로 구성

GA4는 ‘보기’가 없음

[보기에 들어갈 종류]

-Master view (실제 분석에 사용된 데이터 보기)

-Test view (보기 설정, 필터 설정 등의 테스트를 위한 보기)

-Raw data view (전체 데이터 세트 보존위한 보기) >> 필터처리 되면 절대 안됨

 

[이벤트]

Category – action – label 계층구조

기획안을 작성할 때, 세 개의 계층 구조를 잘 작성해서 개발자에게 전달해야 함

GA4는 category-action-label 사라지고, parameter만 남음 ex. 이벤트 이름 – 파라미터1 – 파라미터2 이런 식으로 기획안을 구성하게 됨 (쓰는 변수명만 달라진 것임)

[맞춤 측정기준] custom

기본적으로 수집하는 데이터 외에 추가적인 데이터 수집에 사용

관리자 > 맞춤 정의 > 맞춤 설정

범위(scope)

-      *Hit: 각각의 다른 값을 정하고 싶을 때 사용

-      *Session: 마지막에 보내지는 값으로 앞에 이력이 다 동일한 값이 됨

-      User: 해당 시점 이후 모든 값도 현재 값과 동일하게 됨 (이전꺼는 변화 없음)

-      product

 

 

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4/22(금) 온라인 수업 내용 + 실시간 내용 혼합

그로스 해킹 프로세스: 분석>(문제도출)>아이디어 도출>우선순위 결정>실험

문제를 발견해가는 것도 나의 업무임 – ideation(아이데이션)

#문제 발견 후 해결을 위한 가설을 세워야 함

들어오자마자 회원가입하지 않고 나가면? 그 고객의 니즈를 파악하기 어렵다

- Impact: 테스트페이지의 1개월 기준 방문 정도 확인(1~5점)

- Confidence: 아이디어 근거(1~5점)

- **Ease: 개발기간 및 어려움 정도(1~5점) 테스트는 보통 front side에서 진행됨

#가설을 확인하는 과정이 필요함 > 가설이 틀렸다면 회고가 필요함

#100% 다 맞힐 수는 없지만, 알아가는 과정이 필요한 것은 사실 > 유의미한 임팩트를 주었는지?

#긍정/부정 예상지표를 이용하여 임원을 설득해야 함

 

‘매출’은 후행 지표 > 최종 목적지: “고객이 만족하면 돈이 된다”

앱 설치 후 사용까지의 과정에서 빠져나가는 사람이 많으니, 광고 효율 올리기가 매우 어려움

 

문제를 발견하기 위해서는 deep dive해서 내려 감 (상위에서 하위 카테고리로 내려가서 확인함)

<Case3의 경우>

-      소셜이 아닌 이메일로 회원가입할 때, 이메일이 문제인지 비밀번호 문제인지 알기 위해 단계를 구분해두는 방법 활용 (물론 사용자는 번거로워지지만, 문제 확인 기간에는 이렇게 하는 방법이 효율적임)

-      이메일로 회원가입에 이탈율이 적다면? 소셜 계정 회원가입에 문제가 크다는 것을 알 수 있음

-      Sign up창은 바뀌어도, 기존에 회원가입한 사람들의 방식을 보호하기 위해, 로그인창은 쉽게 바꿀 수 없음

-      고객이 2-3번 가입하지 않도록, 이전에 로그인했던 방식을 캡션처럼 띄워주면 큰 도움됨

 

회사 전체 목표 : Notrh Star metric 북극성 지표

부서별 목표 : omtm

 

<구글 마케팅 플랫폼>

-      DV360은 국가별로 주 사용하는 비디오 플레이어가 다른데, 이걸 사용하면 어디서든 영상 홍보용으로 사용이 쉽게 가능해짐

-      Ads360은 국가별로 다른 주 검색 포털에 광고를 보낼 수 있음

-      Analytics 360(데이터 분석)

-      Data Studio(시각화, 지표화 하여 손쉽게 우리의 상황을 매일 확인함)

-      Optimize 360(우리의 사이트에서 변수에 따른 테스트 과정이 가능하도록)

-      Tag Manager 360(고객 데이터 수집 – 우리의 사이트에서 데이터 수집하도록)

 

**권한 설정을 확인하기, 지나치게 많은 권한을 부여받으면 문제 생길 가능성 높아짐!

 

<데모 계정으로 실습>

-      https://shop.googlemerchandisestore.com/

-      재방문자가 너무 적음 (약 3천명)

-      세션 = 방문

-      페이지뷰 수: 페이지 본 횟수

-      이탈율: 세션을 가지고 계산함 > ex. 세션 2만, 이탈율 50%라면 의미 있는 방문은 1만

-      모든 데이터가 분석하기 쉬운 형태로 출력되면 얼마나 좋을까? 즉, 전처리를 최소화하도록 필터링을 해서 데이터 출력하면 좋음

 

<User/Session/Hit 중 어떤 기준으로 분석할 지 결정>

Ø  구매자의 구매 세션을 파악해서 다음에 또 구매 과정을 밟을 수 있도록 함

 

Ø  사용자USER : Client ID(CID-브라우저, 디바이스의 고유식별 ID, 비식별 ID여서 누군지 모름)

쿠키생성: 쿠키버전+쿠키 설정된 위치/도메인 이름의 점 개수+사용자 식별용 무작위 수+사용자 첫 방문 타임스탬프

쿠키를 삭제했다가 다시 방문하면, 신규방문자로 인식됨

쿠키가 사라진다? > 크롬에서도 다른 기능을 쓰겠다고 발표함

사파리는 이미 ITP2.3 정책을 도입함 – 쿠키 유효기간을 1주일로 줄임(방문할 때마다, 그날 기준으로 7일 연장) 매일 방문할 사이트는 별 문제 없지만, 주기가 한 달 간격으로 방문하게 되는 사이트라면, 기존 고객도 신규 사용자로 인식될 문제 생길 수 있음 (ex. 휴대폰 청구서 사이트)

사이트가 아닌 휴대폰에도 쿠키 유사한 것을 ADID, IDFA가 있음

쿠키가 점점 사라지고 있어서, 모든 서비스에서 로그인을 하도록 하고 있음 (대비 중)

 

Ø  세션Session : 트래픽의 수치를 보다 정확하게 파악하기 위한 방문 단위

‘방문 기준’에 따라 방문 횟수가 달라질 수 있음

[광고]라고 붙어있는 링크로 들어가면 ‘광고 유입’이고, 아니면 ‘자연 유입’이 됨

자연 유입의 경우, 성과 측정을 할 필요가 없음

유입처가 달라지면, 세션이 다르게 생성됨 > 성과 측정의 척도가 됨

 

Ø  히트Hit : GA로 전송되는 데이터를 만들어내는 상호작용 (‘스크롤’도 히트에 포함)

쿠키 만들고 > 세션 만들고 > 히트 만들게 됨

그래서 어떤 사용자가, 어떤 유입 방식으로, 몇 개 페이지를 방문하는지

이탈은 들어오자마자 나가는 것 (1세션, 1히트일 때), BUT 1세션에 2히트 후에 나가면? 이탈 아님

 

 

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4/25(월) 온라인 수업 내용 + 실시간 내용 혼합

Data Studio는 시각화하는데 도움을 주는 tool이고, 

여러사람들의 템플릿을 공유받아 쉽게 꾸밀 수 있게 되어 있음

 

공유는 데이터를 공유하는 것이 아니라, 템플릿만 공유하는 것이기 때문에 문제없음, 갤러리에서 템플릿을 가져 다가 사용해도 아주 좋은 방법임

데이터 스튜디오 템플릿 참고할 사이트 : https://datastudio.google.com/gallery (커뮤니티 탭 들어가기)

 

<Omnibug tool 알아가기>

구글에 옴니버그 설치 > 특정 사이트 > F12 > omnibug 켜두고 > 새로고침 아이콘 우클릭 > 캐시 비우시 및 강제 새로고침

GA가 듀얼(G, UA)로 사용하지 않고 있으면 “듀얼로 하세요~” 하기ㅋㅋ

> 면접 전에 해당 사이트를 이걸로 확인하고 가면 할 이야기가 많아질 것임

 

<WASP tool 알아가기>

이것도 이용해서 해당 사이트가 사용하는 방식을 전반적으로 알 수 있음

설치방법: 구글 > 크롬웹스토어 > ‘WASP’ 검색

 

*** Omnibug와 WASP는 우리가 지원하려는 회사가 어떤 솔루션으로 접근하는지 알 수 있도록 해주는 tools

아마존과 쿠팡은 외부 데이터 tool을 사용하지 않고, 자체적인 tool을 만들어 사용함

 

app들은 독립적인 형태의 브라우저로 인지되기 때문에, 다른 사용자로 찍힘

‘last click’을 추구하는 회사가 아직도 많지만, ‘trigger 분석’으로 기여도에 따라 성과급 지급하는 곳도 있음

로그인을 할 때의 신규사용자도, 비로그인에서 신규사용자도 전부 쿠키가 새로 만들어진 사람으로 카운팅하게 됨

구글이랑 네이버에서 특정 사이트를 검색해서 들어간 뒤, 검사 페이지-콘솔-document referrer을 검색하면 각자 다르게 나옴 (네이버는 자동으로 어떻게 유입했는지 알려주지만, 구글은 인증을 거쳐야 본인의 것인 걸 확인하고 알려줌 – 네이버는 개인정보라 인지 안 한 것, 구글은 개인정보라 인지한 것)

 

<맞춤 보고서 작성 – 기본 레포트가 아닌 형태 만들기>

맞춤설정 – 맞춤 보고서 – 새 맞춤 보고서

Ex.검색어 별 방문페이지일 때, dimension은 1검색어와 2방문페이지, metric은 세션

1 탐색기 – 전반적인 개요를 보여주는 기능

2 플랫표 – 한꺼번에 방문 페이지 링크를 모아볼 수 있다는 장점, 고급 설정을 통해 불필요한 행 뺄 수 있도록 할 수 있음

3 방문자 분포 – 맵 형태로 되어 있음

[수정]탭을 통해 탐색기/플랫표/방문자 분포의 형태를 한꺼번에 필터링할 수 있음