구글 애널리틱스 세그먼트와 분석, 보고서 종류를 알아보겠습니다. 구글 애널리틱스는 고객 유입을 여러 종류로 분류할 수 있습니다. 구글 애즈와 연결하거나 UTM을 활용하여 고객 경로 데이터를 파악할 수 있습니다. 실시간 보고서, 획득 보고서, 잠재고객보고서, 행동보고서, 전환보고서 총 5개의 보고서를 통해 어떤 데이터를 분석할 수 있는지 정리했습니다.
1. 데이터 분석
[이탈 & 종료 & 전환]
고객 행동을 데이터입니다. 이탈과 종료는 고객이 페이지에 유입된 다음 페이지를 빠져나간 행위를 뜻합니다. 이탈은 아무런 활동을 하지 않은 채 나간 행위를 말합니다. a 페이지에서 아무런 이동, 클릭 없이 바로 나간 것을 "a페이지의 이탈"이라고 합니다. 종료는 고객이 여러 활동을 한 다음 마지막 활동을 한 페이지입니다. 고객이 a페이지에서 b페이지, b페이지에서 c페이지로 이동 후 c페이지에서 나갔다면, "c페이지의 종료"가 됩니다. 이때 "c페이지 이탈"은 아닙니다. 페이지의 "이탈률"과 "종료율"을 분석하는 건 중요합니다. 의도하지 않은 페이지에서 이탈률과 종료율이 높다면 페이지 개선이 필요합니다. "왜 고객이 이탈하는지", "페이지가 잘 작동하는지" 고민하고 점검해야 합니다. "전환"은 브랜드가 목표를 둔 이벤트입니다. 고객이 어떻게 전환을 하는지, 전환율을 높일 수 있는 방법은 무엇인지 확인하고 개선해야 합니다.
[UTM 설정]
UTM은 링크에 설정하는 꼬리표 같은 것입니다. UTM의 설정에 맞게 페이지 수식을 작성하여 분석하고자 하는 링크에 붙이면 해당 링크로 유입된 고객을 분석할 수 있습니다. UTM을 통해 인스타그램 광고, 네이버 광고 등 다양한 소스 매체에서 어떤 타깃을 대상으로 하는지, 광고 특징이 무엇인지 분류해서 정보를 받아볼 수 있습니다. UTM 설정은 광고 집행 시 외부 고객 유입을 분석할 수 있어 유용합니다.
2. 보고서
[실시간 보고서]
실시간 보고서는 30분간격의 고객 유입, 활동을 보여줍니다. 시간대 조정은 불가하며 고객 활동 위치, 트래픽 소스, 콘텐츠, 이벤트, 전환 수 등 실시간으로 파악할 수 있습니다. 실시간 보고서는 현재 홈페이지가 이상이 없는지 점검하는 차원으로 분석 점검할 수 있습니다.
[잠재고객 보고서]
고객 데이터를 세부적으로 볼 수 있습니다. 신규 방문자, 이용자 등 비교를 동해 고객 품질을 비교할 수 있습니다. 리텐션 분석에 필요한 동질집단(코호트 분석) 설정도 가능하고 고객 LTV를 볼 수 있는 항목도 있습니다. 잠재고객은 고객의 품질을 나누어 서비스 유지, 개선하는데 이용할 수 있습니다. 또한 관심 분야, 사용자 흐름을 분석할 수 있어 핵심 고객 외에 잠재 고객을 파악하는데 유용합니다.
[획득 보고서]
획득 보고서는 UTM에서 설정한 데이터와 구글 애즈에서 수집한 데이터를 확인할 수 있습니다. UTM 설정과 구글 애즈 데이터를 채널별로 분류할 수 있습니다. 어떤 채널이 효율적이고 성과가 좋은지 분석할 수 있습니다.
[행동보고서]
행동 보고서는 고객 행동 데이터를 파악할 수 있습니다. 이탈, 종료, 전환을 분석할 수 있으며 페이지 단계 별 고객 행동을 파악할 수 있습니다. 예로 2번째로 유입된 페이지는 어떤 페이지인지, 그리고 2번째 유입 이후 어떤 행동을 했는지 등 행동에 관한 데이터를 다양하게 볼 수 있습니다. 고객 행동을 시각화하여 어느 페이지에서 어느 페이지로 이동했는지 파악할 수 있습니다. 행동 보고서는 페이지 개선을 위한 페이지 로드 속도 데이터도 제공합니다.
[전환 보고서]
전환 보고서는 브랜드가 설정한 목표 데이터를 분석할 수 있습니다. 목표가 고객 유입인지, 구매인지 등 다양한 목표를 미리 설정하고 전환보고서에서 파악할 수 있습니다. 행동 보고서와 같게 전환 유입 경로를 시각화하여 볼 수 있습니다. 전환 데이터를 기점으로 어디에서 고객 활동이 시작되었는지 알아볼 수 있는 목표 경로 역추적 데이터도 활용할 수 있습니다. 애널리틱스 전자상거래 기능을 연결했다면 구매, 구매수, 매출액 등 쇼핑 데이터를 세부적으로 분석할 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 애널리틱스 데이터 종류(이탈, 종료, 전환)와 보고서의 종류를 알아보았습니다. 글보단 애널리틱스에서 직접 만져보는 것이 더 도움이 될거라 생각합니다. 애널리틱스는 고객, 행동, 전환 등 다양한 인사이트를 추출할 수 있도록 설계되었습니다. 애널리틱스를 유용하게 사용하기 위해선 데이터 분석의 기초 지식은 필수입니다.