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[인프런] 실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4) 활용법 학습 정리 3

bluebamus 2024. 4. 2. 18:27

 1. 트래픽 분석을 잘하기 위해서 알아야 하는 것들

   1) 세션 - 개요 :

      - 세션 수 집계 방법 :

         1. 세션 중간에 캠페인 소스가 변경되는 경우 

            - 예) 현재 보고 있단 탭은 그대로 두고 검색 창을 열어 검색을 하다가 배너 등으로 다시 들어오는 경우

            - UA : 새 세션을 생성한다.

            - GA4 : 새 세션을 생성하지 않는다.

 

         - 이러한 이유로 GA4 속성 세션 수가 유니버설 애널리틱스 속성의 세션 수보다 적을 가능성이 있다.

 

         2. 세션이 날짜 경계를 통과하는 경우 

            - 예) 새벽 12시를 기점으로 날짜가 변경되는 경우

            - UA : 세션을 2회로 계산한다.

            - GA4 : 세션을 1회로 계산한다.

 

      - 세션 제한 시간 조정 방법 :

         - 게임 서비스, 기사 서비스, 컨텐츠 서비스 등 다양한 서비스 아이템에 따라 사용자 방문에 대한 세션 기준을 적절하게 변경해줘야 효과적인 데이터의 수집 및 분석을 할 수 있다.

         - 변경 방법 : 

            1. 왼쪽 하단 관리 메뉴를 누르고 데이터 스트림을 누른다.

 

            2. 변경할 데이터 스트림을 누르고 화면 제일 하단에 있는 Google 태그의 태그 설정 구성을 누른다.

 

             3. 화면 제일 하단에 있는 자세히 보기를 눌러 가려져 있는 모든 메뉴를 확인할 수 있도록 한다. 그리고 세션 제한 시간 조정을 누르고 원하는 정보를 업데이트 한다.

 

            4. 세션 제한 시간 조정 설명

               - 세션 제한 시간 조정은 사용자가 아무런 활동을 하지 않는 시간이 계속되어 GA4에서 세션의 종료라 판단하는 기준이 되는 시간이다.

               - 참여 세션 타이머 조정은 사용자가 페이지에 들어와 일정 시간이 지나면 참여 세션으로 인정하는 기준이 되는 시간이다. GA4부터 생겼다.

 

   2) 추천 제외 설정 - 이론 :

      - 쇼핑몰에서 결제를 하는 경우, 카드 결제 등의 작업은 다른 창이나 서비스를 통해 진행하게 된다. 예를 들어 이니시스 같은 서비스가 된다. 

      - 원래 추적하고자 한 것은 Organic Search로 방문한 사용자의 결제 내역인데 실재 결제 내역은 다른 세션으로 추적 및 저장이 된다.

소스/매체 세션 전환
Organic Search 1  
이니시스 / referral 1 1 (purchase)

 

   3) 추천 제외 설정

      - 결제 모듈이 referral로 나오면, 실재 사용자가 referral로 온 것인지 organic으로 온 것인지 추적할 수 없다. 어떤 채널이 매출이 많이 나왔는지도 알 수 없다. 때문에 이러한 결제 모듈과 관련된 항목들은 제외시켜 줘야 한다.

 

      - 추천 제외 방법 :

         - 상위에서 방문한 태그 설정 구성 내 원치 않는 추천 나열을 클릭한다.

 

         - 아래 이미지와 같이 도메인을 추가하여 제외시킬 수 있다.

            - 네이버, 카카오 등의 외부 결제 url을 추가해주면 된다.

 

         - 사용자 패턴을 보면, 실재로 결제를 하는 사람은 상품을 선택하고 최종 단계로 넘어가기 전 단계에서 결제를 하는 경우가 많다. 만약, 외부 SNS 등을 이용한 결제를 하는 경우, 방문자의 소스/매체는 해당 SNS로 변경되기 때문에 추적의 오류가 발생할 수 있다.

 

   4) 세션 - 일별세션수와 총계의 차이

      - UA는 0시 정각이 되면 세션을 종료한다. 하지만 GA4는 0시 정각이 된다고 해서 세션을 종료하지 않는다. 때문에 일일 기준의 세션 수를 확인하는 경우, 총계와 일일 단위의 세션을 합산한 결과는 다를 수 있다. 기준이 다른 항목들로 분류를 한 합들이기 때문이다.

 

   5) UTM의 의미 - 캠페인 기간

      - 검색 서비스를 통해 사이트를 방문한 사용자는 document.referrer 명령어를 이용해 referrer 정보를 확인할 수 있다.

      - 하지만, 링크에 관리자가 정의한 UTM이 있는 경우, 해당 정보를 우선시 하여 사용자의 크키값을 기록하여 꼬리표가 붙는다.

         - 해당 사용자에 UTM에 기록된 소스/ 매체(미디엄) / 캠페인 / 콘텐츠의 정보를 태깅한다.

         - 해당 유입자는 관리자가 정의한 특정한 마케팅 캠페인 그룹에 종속시킨다는 의미로 자동분류가 아닌 수동 분류가 된다.

 

      - 만약, UTM이 기록된 url을 즐겨찾기로 저장하고 나중에 direct로 방문한 경우, 해당 세션은 direct가 아닌, UTM 기준으로 분류가 된다.

         - 이 정보는 순수 UTM 링크를 통해 방문한 이벤트 및 방문자의 데이터에 누적이 된다는 문제점을 인지하고 있어야 한다.

         - 해당 UTM이 기록된 url이 커뮤니티 등에 공유가 된 경우, 캠페인이 종료된 이후에도 지속적으로 세션이 생성될 수 있다는 것을 인지해야 한다.

 

      - UA에는 이러한 UTM에 대한 캠페인 세션을 만료시키는 메뉴가 있다. 현재 GA4는 없지만, 차후 생길 수 있다.

      - GA에서 세션의 유입출처를 분석할 때 어떤 우선순위로 분석할까?

         - 캠페인 태그가 된 트래픽이 추천 트래픽보다 우선시 된다.

            - 캠페인 트래픽(UTM) > 추천 트래픽(URL 분석) = 자연검색 트래픽 (URL 분석) > 직접 트래픽 - direct (URL 분석)

 

 2. 고효율 채널 분석을 위한 기여모델의 이해

   1) 기여모델 - 개요 :

      - GA를 통해 유입된 사용자의 매체별 성과를 판별할 때, GA는 이전에 사용한 매체가 있는 경우, 최종 Direct로 구매를 하였다 하더라도, Direct를 최종 기여 모델로 판단하지 않고 바로 이전 매체를 기여 모델로 판단한다.

 

      - 예를 들어 아래와 같은 전환들이 발생했다고 가정한다.

         - 매체 1 : 네이버 키워드 광고

         - 매체 2 : 네이버 블로그

         - 매체 3 : 구글 자연검색

         - 매체 4 : 직접 유입

         - 구매 전환

      

      - 최종 구매 전환이 발생한 매체는 Direct가 된다. 하지만, 해당 사용자는 이전에 여러 매체를 거쳐 방문한 이력이 있기 때문에 Direct 바로 이전에 사용한 매체를 전환 매체로 정의한다.

 

      - 마지막 간접 클릭 이해

         - 여러 매체를 사용하다 최종 Display를 거쳐 구매를 전환하였다.

            - 마지막 상호작용 (실재 구매를 시행한 매체 : 디스플레이)

            - 마지막 간접 클릭 (구매를 발생시키는데 큰 영향을 미친 매체 : 디스플레이)

 

         - 여러 매체를 사용하다 유료검색을 거쳐 Direct로 최종 구매를 전환하였다.

            - 마지막 상호작용 (실재 구매를 시행한 매체 : Direct)

            - 마지막 간접 클릭 (구매를 발생시키는데 큰 영향을 미친 매체 : 유료검색)

 

   2) 기여모델의 종류

      - 현재 GA4에서는 광고 카테고리의 기여 분석의 기여 분석 모델에서 마지막 클릭과 데이터 기반의 기여 분석 모델(간접)에 대해서만 결과를 제공해주고 있다.

 

      - 하지만 이전에는 첫번째 클릭, 위치 기반, 선형, 시간 기반 등의 분석 모델을 제공하였으며 앞으로 다시 제공할 수 있기 때문에 정리를 한다.

 

      - UA는 마지막 간접 클릭을 기본 모델로 적용하고 있고 GA4는 데이터 기반 기여모델을 기본 모델로 적용하고 있다.

 

      - 기여 모델 예시 :

         1. 첫번째 상호작용 모델 : 인지도 구축 또는 브랜드 구축 캠페인의 효과를 이해하는데 적합함

            - 구글광고 -> 이메일 -> 구글 유료검색 -> 페이스북 광고

            - 위 단계에서 구글광고에 100%를 할당한다.

            - 고객이 처음 우리 제품 혹은 브랜드를 어떻게 접하는지에 집중을 한다. 인지도 전파에 중점을 둔다.

            - 고객 리드를 늘려야 하는 초기 스타트업

 

         2. 마지막 클릭(상호작용) 모델 : 고객을 구매로 전환하는 메시지, 제안, 콘텐츠를 전달하는 데 가장 효과적인 채널이 어떤 것인지 이해하는데 적합함

            - 구글광고 -> 이메일 -> 구글 유료검색 -> 페이스북

            - 위 단계에서 페이스북 광고에 100%를 할당한다.

            - 여러 매체를 진행 중이며, 시장의 빠른 장악을 위한, 빠른 성장을 위한 경우 당장 전환이 많은 매체에 집중 투자를 할 경우 중점을 둘 수 있다.

            - 실제로 구매로 전환이 되는 마지막 채널을 의미하며, GA4는 마지막 채널이 Direct인 경우, 이전 채널을 선택한다.

   

         3. 마지막 간접 클릭 모델 : 전환 주기가 비교적 짧은 제품(서비스)를 제공하는 이커머스 사이트 등에 적합함

            - 구글광고 -> 이메일 -> 구글 유료검색 -> Direct URL

            - 위 단계에서 구글 유료검색 광고에 100%를 할당한다.

            - 고객이 필요하다 생각할 때 즉각 구매가 발생되거나 교체 주기가 짧은 제품들에 적합하다.

 

         4. 시간 가치 하락 모델

            - 구글광고 -> 이메일 -> 구글 유료검색 -> 페이스북 광고

            - 위 단계에서 각 채널에 전환률을 누적하여 분석한다.

            - 전환 주기가 길거나, 재구매가 많은 이커머스 사이트

            - 고개의 명품 등

 

      - 사용할 기여 분석 모델을 선정하는데 도움이 되는 고려 사항

         1. 비즈니스 목표 및 마케팅 전략 고려

         2. 현금 흐름 파악

         3. 판매 주기 이해

 

   3) GA4의 기여모델

      - 관리 -> 기여 분석 설정에 들어가면 7개의 분석 모델을 선택할 수 있다.

         - 현재는 데이터 기반, 마지막 클릭만 선택 가능하다.

 

      - 광고 및 기여 분석 [GA4] - 기여 분석 및 기여 분석 모델링에 대한 정보 문서 : 

         - https://support.google.com/analytics/answer/10596866?hl=ko#zippy=%2C%EC%9D%B4-%EB%8F%84%EC%9B%80%EB%A7%90%EC%9D%98-%EB%82%B4%EC%9A%A9%EC%9D%80-%EB%8B%A4%EC%9D%8C%EA%B3%BC-%EA%B0%99%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4

 

      - 데이터 기반은 GA4 자체 머신러닝으로 분석을 해주는 것으로 실재 어떻게 동작 하는지에 대해서 이해하기 어렵다. 결과에 대해 무조건 신뢰하는 것으로 접근해야 한다.

 

      - GA4가 제공하는 보고서 카테고리의 내용들은 모두 마지막 간접 클릭 모델을 사용한다.

      - 광고 카테고리의 내용들은 기본이 데이터 기반 기여 모델을 사용한다.

         - 자체적으로 기여에 대한 %를 할당 하다보니 결과 수치값에 소수점이 존재한다. 즉 소수점이 존재하는 결과가 있는 경우는 데이터 기반 기여 모델을 사용했다고 판단할 수 있다.

 

      - 획득 보고서를 포함하여 보고 섹션 전체를 사용하는 기여 모델은 마지막 간접 클릭 모델을 사용한다.

         - 세션 수준에서 기여도를 보고하는 트래픽 획득 보고서 : 마지막 간접 클릭 모델 사용
         - 사용자 획득 보고서 : 마지막 간접 클릭 모델 사용

         - GA4 광고 섹션 : 데이터 기반 모델 사용

 

   4) 광고 리포트 - 기여분석 - 전환경로 리포트

      - 멀티 터치 기여도 분석 수행 전 고려 사항 :

         1. 비즈니스의 목표 정의

            - 멀티터치 기여도 분석을 통해 얻고자 하는 것은 무엇인가?

            - ex) 특정 마케팅 채널의 투자수익률(ROI) 평가, 고객 여정에 대한 이해(거쳐온 채널, 유입 채널 분석)

 

         2. 전환 정의

            - 전환유형에 따라 전환 경로가 다를 수 있음 (전환 = 고객이 취하기를 바라는 행동)

            - ex) 주문완료 이벤트, 가입, 로그인, 구독신청 등

 

         3. 터치포인트 정의 (터치 포인트 = 브랜드와 고객 간의 모든 상호 작용)

            - 채널을 기준으로 시작(고객 여정에 대한 개요부터 파악)

            - ex) 채널별, 소스/매체별 등

 

   - 아래 기준으로 멀티 터치 기여도 분석을 하고자 한다.

      - 어디를 거쳐서 우리 사이트에 많이 와서 전환이 되는가? (정의)

      - 구매를 기준으로 알고 싶다. (전환 정의) 

      - 채널을 기준으로 시작하고 싶다. (터치포인트 정의)

 

      -  광고 카테고리에 들어가 상단의 전환 이벤트 스크롤 메뉴를 누른다.

         - 강좌의 전환 이벤트는 11개로 확인이 되나, 현재 확인되는 전환 이벤트는 3개로 줄었다.

 

         - 강좌에서는 전환 경로라는 좌측 메뉴가 확인이 되지만 현재 전환 실적(베타)라는 메뉴가 보이고 결과는 제공되지 않고 있다. (수집된 데이터가 없거나 아직 반영되고 있지 않는 것으로 보인다)

 

      - 만약 아래와 같이 평균 전환 소요 일수와 터치포인트 수가 도출되었다면, 이 정보로 무엇을 할 수 있을까?

         - 고객이 상품을 구매하지 전 평균적으로 약 3일, 5회 방문을 한다면 -> 리타겟팅/CRM의 집중 기간 설정에 참고할 수 있다.

            - 첫 방문 이후, 3~5일간 집중적으로 리타겟팅 혹은 CRM의 집중적인 투자를 해야한다고 의견 제시 가능

 

         - 만약 명품구매 사이트 담당자라면, 해당 기간들은 더 긴 소요 일수고 더 많은 터치 포인트가 발생할 수 있다.

            - 예를 들어 30, 90일 정도의 시간으로 확인 되었다면, 30/60/90 일에 한번씩 장바구니에 있는 상품을 상기할 수 있는 프로모션 혹은 관심있는 제품들의 프로모션 등을 실행할 수 있다.

 

   5) 광고 리포트 - 기여분석 - 모든채널 리포트

      - 현재 강좌의 화면과 GA4의 화면이 다르다.

      - 광고 비용을 전환 수로 나누면 전환당 비용이 나온다. 

      - 광고 수익과 광고 투자수익을 확인하여 단순히 어디에 투자할 경우에 효율성이 높은지에 대해 분석할 수 있다.

         - 단순히 평가하자면, 광고 투자수익이 가장 높은 항목에 투자하는 것이 효율성이 높다.

 

   6) 광고 리포트 - 기여분석 - 모델비교 리포트

      - 마지막 클릭 모델보다 데이터 기반 모델의 값이 큰 경우, 자체적인 전환보다 다른 채널의 도움이 필요한 것으로 평가할 수 있다. 반대인 경우, 실재 전환률이 좋지 않다고 평가할 수 있다.

 

 3. 이벤트 개요 및 참여 리포트 살펴보기

   1) 이벤트 개요

      - 스크립트만 설치하였을 경우 자동으로 수집되는 데이터와 수집이 되지 않는 데이터

 

      - 이벤트란?

         - 사용자의 행동으로 페이지 뷰, 클릭, 스크롤, 동영상 조회 등이 있다.

 

      - 이벤트 중에 전환이라 되어 있는 것들은?

         - 이벤트(사용자의 행동)들 중 중요한 항목의 수집

            - 구매, 구독, 문의, 예약 등

 

      - 보고서 -> 획득 -> 트래픽 획득 메뉴를 클릭하여 나오는 화면에서 이벤트 컬럼의 필터를 변경할 수 있다.

         - 결제 기준, 장바구니 기준 등 다양한 이벤트의 세부 항목으로 필터링 할 수 있다.

 

      - GA는 전환 중심의 분석 툴이다.

         - 많은 유입이 발생 하였다 하더라도 관심이 없거나 우리가 원하는 목적의 대상이 아닌 경우가 대부분일 수 있다. 때문에 목표 = 전환 으로 이어진 사용자를 중심으로 분석이 필요하다.

         - ex) 어디에서 유입된 사람들의 전환이 많은가?

         - ex) 어떤 경로로 이동한 사람의 전환이 많이 되었는가?

         - ex) 어떤 연령/나이대 사람들의 전환이 많이 되는가?

 

      - 보고서 트래픽 획득 페이지에서 중요항 항목의 순위 :

         - 전환과 관련되 항목들 > 참여 및 활동과 관련된 항목들 > 사용자 획득/방문과 관련된 항목들

 

   2) 참여도 - 개요 리포트

      - 이벤트에 대해 구체적으로 나오는 리포트는 보고서의 참여도 카테고리 영역이다.

      - 고객의 라이프 사이클 : 인지 > 고려 > 참여 > 재구매 > 추천

         - 참여도는 아래 이미지의 Consideration 항목에 위치한다.

         - 고객의 라이프 사이클 : 인지 > 고려 > 참여 > 재구매 > 추천

 

      -  참여로 인정이 되는 조건

         - 2페이지 이상 방문하였음

         - 방문 후 10초 이상 보았음

         - 전환이 되었음

 

      - 사용자가 방문 후 새로운 탭을 열어 다른 사이트를 보고 있다면 해당 세션은 활동을 안하고 있는 것이 된다.

      - 사용자가 다른 탭에서 다른 서비스 활동을 하다 30분이 넘어서 방문하면 새로운 세션이 시작된다.

 

      - 사용자당 참여 세션수란?

         - 예를 들어 1명의 사용자가 4번의 방문을 하여 세션을 생성하였다고 한다면

            - 첫번째 방문 : 27번의 이벤트 발생 - 참여한 세션

            - 두번째 방문 : 34번의 이벤트 발생 - 참여한 세션

            - 세번째 방문 : 7번의 이벤트 발생 - 참여한 세션

            - 네번째 방문 : (8초만의 이탈) - 참여하지 않은 세션

 

   3) 참여도 - 이벤트 - 리포트

      - 데이터를 분석할 때 중요한 3가지 

         - 기간 : 분기

         - 용어(Metric) - 측정항목 : 총 사용자, 활성 사용자 etc

         - 판단의 기준 : 비교 대상 ex) 22년 4분기 / 23년 1분기

 

   4) 참여도 - 이벤트 외 리포트

      - 수집된 이벤트 항목 중 전환으로 추가하고 싶은 이벤트는 어떻게 설정할 수 있을까?

         - 관리 > 전환수( 현재 주요 이벤트로 이름이 변경됨) > 원하는 항목들에 대해 주요 이벤트로 표시 설정을 한다.

 

      - 페이지 및 화면 메뉴 : 페이지별로 전환 및 참여 등의 활동 지수를 확인할 수 있다.

      - 방문 페이지 : 사용자들이 우리 사이트를 방문할 때 어디를 첫번째로 오는가에 대한 리포트이다.

         - 컬럼 추가로 방문 페이지 + 쿼리 문자열을 넣으면 ? 이후 쿼리 문자열도 같이 출력 된다.