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[마소캠퍼스] 구글 애널리틱스 360 고급 분석을 통한 고객 여정 탐색

브랜드 인지도에서 전환에 이르기까지 여러분 회사의 고객 여정을 계획하는 것이 개인적인(그리고 전문적인)임무를 수행하는 것이라면, 여러분은 혼자가 아닙니다! 사실, 끊임없이 진화하는 유행어와 분석 과제는 지난 몇 달간 사무실에서 가장 많이 거론되는 개념 중 하나였습니다.

 

홍보 활동이 증가하고 있음에도 불구하고, 즉시 사용 가능한 보고 옵션이 제한되었기 때문에 많은 분석가와 마케팅 담당자들이 여전히 고객 여정을 쉽게 포착할 수 없었습니다. 물론, 빅쿼리(BigQuery), R, 파이썬(Python) 및 기타 고급 분석 도구를 사용하면 GA 데이터를 확인하고 이를 중요 콘텐츠로 변환할 수 있습니다(이 주제에 대한 게시물 참조). 하지만 과정을 시작하는 더 쉬운 방법이 없을까요? 이에 구글은 고급 분석 기능인 구글 애널리틱스 360을 작년 5월에 출시하였습니다.

 

아시다시피, 고객 여정은 다른 사람들에게 다른 것을 의미할 수 있습니다. 오늘은 사용자의 웹 사이트/획득 경로에 대해 살펴보겠습니다.

 

 

고급 분석(Advanced Analysis)이란?

 

고급 분석은 기본 구글 애널리틱스 인터페이스 외에도 보다 심층적이고 정교한 데이터 탐색을 위한 다양한 메커니즘을 제공합니다. 주로 보고 및 시각화 플랫폼으로 사용되는 데이터 스튜디오(Data Studio)와 보통 임시 분석 용도로 사용되는 구글 애널리틱스 맞춤 보고 기능 사이의 교차점으로 생각할 수 있습니다.

 

이 논의의 나머지 부분에 대한 우리의 초점은 고객 여정과 관련된 고급 분석의 놀라운 문제 해결 기능과 관련되어 있습니다. 개별 보고서를 탐색하는 방법에 대해 위에서 다뤘던 것보다 자세한 내용은 여기 도구에 대한 구글의 소개를 참조하십시오.

 

 

고객 여정 분석을 시작하려면, 고급 분석 대시보드에는 탐색, 세그먼트 오버랩, 유입경로 분석 등 사전 정의된 세 가지 템플릿과 완전한 임시 분석 옵션이 제공됩니다.

 

탐색(Exploration)

 

탐색 보고서를 진정 흥미롭게 만드는 것은 확장된 분석의 범위입니다. 기존의 구글 분석 보고서와 달리 탐색 보고서 인터페이스는 보고서마다 최대 5개의 측정기준과 10개의 측정항목(값)을 처리할 수 있을 정도로 강력합니다. 보고서를 상세 피벗 테이블과 유사하게 만드는 “열”기능도 있습니다.

 

또한, 탐색 보고서는 원형 그래프, 선형 그래프, 막대 그래프, 일반 텍스트 또는 히트 맵(heatmap) 시각화와 같은 시각화 기회도 제공함으로써(아래 스크린샷 참조) 기존 피벗 테이블 분석을 넘어섭니다. 예를 들어, 이제 가장 많은 거래를 야기한 소스(들)와 매체(들)를 빠르게 시각화하고, 버튼을 눌러 데이터를 구글 스프레드시트(Google Sheet)로 내보내거나, 링크를 동료 마케팅 담당자와 공유할 수 있습니다.

 

 

이 데이터를 사용하면, 참조(referral)가 특히 googleplex.com.에서 매우 잘 대처하고 있음을 알 수 있습니다. 하지만 우리는 이 관찰에 대해 어떻게 행동해야 할까요? 고급 분석을 통해 다시 한번 문제를 해결할 수 있습니다. “mall.googleplex.com”이 있는 행을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면, 선택 항목에서 세그먼트를 만들거나 데이터에서 리마케팅할 잠재고객을 구축할 수도 있습니다

 

 

이 기능은 실제로 탐색 보고서를 뛰어넘어 확장됩니다. 전체 고급 분석 보고서 제품 군에서 세그먼트 또는 잠재고객을 만들 수 있습니다. 해당 특수 세그먼트가 식별되면, 데이터 스튜디오를 비롯한 모든 플랫폼에서 사용할 수 있도록 구글 애널리틱스에 세그먼트를 게시할 수 있습니다. 또한 이러한 잠재고객들은 리마케팅 또는 광고 타겟팅을 위해 구글 애드워즈 또는 디스플레이 & 비디오 360에 게시 될 수 있습니다. 마지막으로 메뉴에서 “사용자 보기” 옵션을 클릭하면 구글 애널리틱스 에서 사용자 탐색기 보고서가 열리며, 세그먼트를 자세히 분석하고 전환한 사용자와 그렇지 않은 사용자의 주요 트렌드를 특히 식별할 수 있습니다.

 

(우리가 이야기하는 모든 리포트 유형에 걸친)고급 분석에 대한 추가 참고 사항이 있습니다. 현재 탭 옆에 있는 “+”기호를 클릭하면 새로운 탐색, 유입 경로 또는 세그먼트 오버랩 보고서를 만들어 데이터를 나란히 분석할 수 있습니다. 왼쪽이 붙어있는 탐색 창은 전체 프로젝트 동안 그대로 유지될 것입니다!

 

이것이 고객 여정과 어떤 관련이 있습니까? 이러한 세그먼트는 고객 접점을 매핑하는 예비 단계에서 점점 더 유용하게 사용되고 있습니다. 각 사용자가 전환하기 전에 각기 다른 길을 택한다는 것을 알고 있지만, 엄청난 수의 출입을 감싸기 위해 종종 사용자를 페르소나, 세그먼트 또는 유형으로 분류해야 하는 경우가 있습니다. 일단 사용자를 세분화하면 마케팅 및 웹 개발자 관점에서 실행 가능한 유사성과 차이점을 발견할 수 있습니다.

 

세그먼트 오버랩

탐색 보고서에서 보았듯이 세그먼트 오버랩 도구는 이전의 구글 애널리틱스에서 시각화할 수 있었던 것을 넘어섭니다. 이 도구는 탐색 보고서, 유입 경로 보고서 기능 또는 구글 애널리틱스 내의 세그먼트를 사용하여 새 세그먼트를 만든 경우에 특히 유용합니다.

 

현재 머무르고 있는 페이지에서 새 세그먼트 오버랩 보고서를 빠르게 생성하려면 현재 탭 옆에 있는 “+”기호로 이동하십시오. 여기서 새로운 탐색, 유입 경로 또는 세그먼트 오버랩 보고서를 만들어 데이터를 나란히 분석할 수 있습니다. 왼쪽이 붙어있는 탐색 창은 전체 프로젝트 동안 그대로 유지될 것입니다!

 

 

이제 탐색 보고서의 소스/매체 예를 사용하여(소스=mail.googleplex.com 그리고 매체=참조), 다른상위 거래 세그먼트 (직접/없음)과 (site.google.com/referral)와 비교해 보겠습니다. 탐색 보고서 내에 이러한 세그먼트를 생성함으로써, 고급 분석은 세그먼트를 왼쪽 변수 열에 배치합니다. 새로운 세그먼트 오버랩 보고서로 끌어다 놓기만 하면 됩니다.

 

 

몇 가지 분석을 해 봅시다. 이 보고서에서 어떤 흥미로운 세부 사항을 얻을 수 있을까요? 첫 번째 관찰 중 하나는 직접 트래픽이 대부분의 거래를 나타내는 것처럼 보이지만 실제로 사용자 당 수익은 추천 소스에 비해 훨씬 더 높다는 것입니다.

 

이전에 sites.google.com를 통한 디스플레이 캠페인을 시행하여 웹 사이트 추천을 통한 이번 달 구매가 증가한 적이 있습니까? 아마도 추천 사용자들은 이전의 마케팅 노력에 대한 ROI를 향상시키면서 반복 구매자가 되고 있을 것입니다. 만약 우리가 디스플레이 광고를 하지 않았다면, 이 채널이 상당한 수익 기회를 제공하는 것처럼 보이기 때문에, 이를 고려해봐야 할 것입니다!

 

세그먼트 오버랩 보고서는 여러 가지 용도로 사용됩니다. 이 새로운 기능을 사용하는 가장 주목할 만한 방법 중 하나는 여러분의 리마케팅 잠재고객이 어떻게 오버랩 되는지 이해하기 위해 행동이나 고객 중심의 세그먼트를 살펴보는 것입니다. 이러한 종류의 데이터를 최종 사용자가 이용할 수 있게 된 것은 이번이 처음이므로, 창의력을 발휘하십시오! 예를 들어, “블로그 독자” 세그먼트와 “장바구니에 담기” 세그먼트가 겹치는 부분은 무엇입니까? 세그먼트 간의 공통점과 차이점을 탐색하는 것이 행동을 그룹화하고 사이트를 방문하는 소비자 유형을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다는 것을 알아챌 것입니다.

 

또한 고급 분석의 분류 및 필터 구성 요소를 확인하십시오. 이 구성 요소를 사용하면 해당 데이터를 잘라내고 분할하여 더 세분화할 수 있습니다.

 

유입 경로 분석

 

이제 모두가 기다려 온 기능인 유입 경로 분석 보고 도구입니다. 일단 데이터를 탐색하고, 몇 개의 세그먼트를 생성하고, 탐색 및 세그먼트 오버랩 보고서에서 모집단을 분석하고 나면, 고객 여정의 시작점과 끝 지점에 대해 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 고객 세션이 진행되는 중간에 애매한 세부 사항을 확인하는 것은 종종 어려움을 야기합니다. 유입 경로 분석 보고서는 사용자가 어떤 시작점이나 도착지점을 선택하든, 고객 이탈 및 고객 전환을 보다 잘 이해하기 위해 준비되어 있으며 즉시 사용 가능합니다. .

 

유입 경로 보고서에서 상위 3 (소스/매체)의 성과를 살펴보고 고객을 어디서 잃게 되는지 알아보겠습니다. 먼저 결제 프로세스 유입 경로부터 시작해서 더 세분화할 것입니다.

 

 

 

유입 경로 보고서를 보면, 장바구니 보기부터 결제 프로세스 완료까지 꽤 높은 유지율을 볼 수 있습니다. 하지만 특정 세그먼트의 단계 사이에서 상당한 양의 고객을 잃은 것처럼 보이므로 두 번째 유입 경로 보고서를 만들어 살펴보겠습니다. 또한, 유입 경로 내에 6개의 단계가 있다는 것에 주목하세요! 고급 분석은 유입 경로 단계가 최대 10개으로 구성됩니다(이는 구글 애널리틱스의 기본 5개의 두 배)!

 

트렌드를 찾아낼 수 있는지 보기 위해 남성 의류를 자세히 살펴봅시다. 여기서, 우리는 남성 의류, 남성용 티셔츠, 그리고 쇼핑 완료를 위한 유입 경로 단계를 만들었습니다. 또한, 티셔츠를 후드티로 교체하여 우리의 트렌드가 제품 전반에 걸쳐 유효한지 확인합니다.

 

 

 

티셔츠 또는 후드티의 선택 여부와 관계없이 남성 의류 랜딩 페이지에서 많은 고객의 이탈이 발생한다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 고객의 경험을 개선하여 추가 거래를 성사시킬 수 있는지를 확인하기 위해 남성용 의류 관련 여정을 살펴볼 수 있습니다.

 

또한 이러한 추천 사용자들이 (회사에 수익을 가져오는)반복 고객이 되는 경향이 있다는 것이 알기 때문에, 남성 의류 페이지를 보았지만 전환되지 않은 잠재고객을 대상으로 리마케팅을 결정할 수 있습니다. 옵티마이즈 360(Optimize 360)을 사용하는 경우, 실험을 실행하여 구매 가능성을 높일 수 있는지 확인할 수 있습니다.

 

참고: 크기 차이로 인해 막대를 보기 어려운 경우, 마우스를 스크롤 하거나 차트 오른쪽에 있는 “+” 기호를 클릭하십시오. 이렇게 하면 위에서 보이는 것보다 쉽게 볼 수 있도록 특이점에 “단절”이 생깁니다.

 

 

고객 여정으로 돌아와서

 

유입 경로 도구를 사용하면, 앞에서 설명한 오른쪽 클릭 방법을 사용하여 하위 세그먼트를 계속 만들 수 있습니다. 이러한 추가적인 세분화 기회를 통해 사이트 전반에 걸친 페르소나와 구매자 유형을 더 잘 이해할 수 있게 됩니다. 우리의 각 단계의 완료와 이탈 비율을 관찰하기 위해 마케팅과 판매에 대한 정보를 제공하면서 유입 경로 보고서 하단의 완료율과 이탈률을 이용할 수 있습니다.

 

또한 구글 애널리틱스에서 강력한 목표를 설정하면 웹 사이트의 기본 수익 창출 활동에 도달하는 데 도움이 됩니다. GA 내의 목표 유입 경로 보고서는 고객 전환 프로세스를 시작하는 훌륭한 방법이기도 합니다. 또 다른 보너스를 원하십니까? 고급 분석 유입 경로에서 목표를 사용할 수 있습니다!

 

반복 보고서로 사용할 여정 및 유입 경로를 식별하는 것은 시간이 걸리고 실험이 필요할 가능성이 높다는 것을 알아야 합니다. 사용자는 거래를 완료하기 전에 탭, 콘텐츠 유형 및 심지어 제품 유형 간에 왔다 갔다 하는 경우가 많습니다.

 

따라서 건전한 비즈니스 의사 결정에 필요한 세부적인 수준에 대해 현실적인 기대치를 설정하는 것이 가장 중요합니다. 종종 활동의 일반적인 방향을 이해하는 것이 여러분이 더 나은 웹 사이트 디자인과 디지털 마케팅 결정을 시작하는데 필요한 전부입니다.

 

 

빠른 재점검

 

고급 분석이 데이터 스튜디오 또는 빅쿼리와 같은 거래 도구를 대체할 수는 없지만(데이터 스튜디오는 기업 브랜딩/스타일 기회, 계산된 측정항목, 맞춤 날짜 범위, 고급 분석 내의 제한 사항인 권한 액세스를 제공합니다.), 조직 내에서 세분화 기능과 유입 경로 보고서를 유용하게 사용할 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 것은 이러한 도구가 파악하기 어려운 고객 여정에 한발 더 다가갈 수 있는 방법 중 하나라는 것입니다.

 

 

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원문 URL : https://www.lunametrics.com/blog/2018/07/13/explore-customer-journey-advanced-analysis-google-analytics-360/
원문 제목 : Explore Customer Journey with Advanced Analysis in Google Analytics 360
작성자 및 작성일자: By Abigail Matchett / July 13, 2018

 

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