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지난 글에서는 구글 애널리틱스의 콘솔로 개략적으로 어떤 기능을 구글 애널리틱스가 제공하는 지에 대해서 이야기 했습니다.


이번 글에서는 구글 애널리틱스를 이용해서 트랙킹을 통해서 얻은 데이터를 어떻게 사용하는 지에 대한 분석을 해보겠습니다.




구글 애널리틱스를 이용해서 데이터를 분석해야하는 이유


- 과거에는 오프라인에서 직접 소비자에게 전달하는 마케팅이 중요했습니다. 예를 들면, 신문, CF, 전단지 가 있습니다.


- 그러나 현재는 많은 사람들이 오프라인보다는 온라인 선호에 따라서 많은 마케팅이 온라인으로 이동하고있습니다.


- 그래서 온라인에서 소비자에 대한 행동패턴을 분석해내는 것이 중요하게 되었습니다.


- 데이터를 분석하는데에 있어서 다양한 분석도구를 제공하고 또한 커스터마이징 서비스도 제공하는 분석 도구가 필요합니다.



데이터 분석에 필요한 것들

: 데이터 분석이란 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 이용해 마케팅 채널(홈페이지, SNS, 블로그 등)을 활용하여 사업상에 의사결정을 하기위한 것입니다.


- 일단 데이터 분석에서 가장 중요한 것은 사람(데이터분석가)입니다. 사람에게 투자하여 분석을 제대로 하여 의미있는 결과를 추출하는 것이 중요하기 때문입니다.


- 데이터 분석을 하기 위해서는 데이터 분석가를 위한 프로세스가 있어야합니다. 프로세스는 분석하는 과정에 대한 정리된 절차입니다.



데이터 분석의 주요 요소

: 데이터 분석의 주요 요소는 두 가지입니다. 순서대로 측정=>분석 입니다.


1) 측정

: 어떤 현상에 대해서 숫자로 표현하는 것.

예를 들면, 사용자의 수, 사용자의 클릭한 횟수, 사용자 서비스 화면 체류시간 등이 있습니다.


2) 분석

: 측정된 수치의 내용을 해석하여 의미있는 정보로 추출하고 실제 그 정보를 사용하는 것.

예를 들면, 재방문한 사용자 수, 구매까지 도달한 사용자 수를 보고 현재 마케팅 정책의 성공에 대해서 판단하는 자료로 사용하는 것으로 볼 수 있습니다.




데이터 분석을 위한 주요 데이터 유형

: 데이터를 분석하기 위해서 의미있는 이라는 말을 사용했는데 어떤 의미인지 유형으로 분류할 수 있습니다.


주요 데이터 유형은 행동 데이터, 행태 데이터 두 가지로 구분 됩니다.


1) 행동 데이터

: 사용자가 서비스를 사용하면서 구체적인 행동 패턴에 대한 데이터입니다.


사이트에 어떤 페이지를 요청했는지, 어떤 버튼을 눌렀는지, 어디서 사용자가 유입 되었는지와 같은 직접적인 행동에 대한 데이터입니다.


2) 행태 데이터

: 사용자들이 어떤 행동을 하는 것을 행동 데이터를 통해서 알 수 있지만, 왜 하는지에 대해서 모르기때문에 생각할 수 있게 해주는 데이터입니다.


이야기가 좀 어려운데 예를 들자면, A,B,C라는 상품이 있는데 A를 구매했을 때, A라는 선택은 행동 데이터를 통해서 알 수 있지만, 왜 B,C는 안되었는가?


B,C가 왜 안되었는가를 알려면 (1) 사용자들에 대한 이해도 (2) 산업 이해도 를 같이 고려해서 행태 데이터를 알 수 있습니다.


그래도 전혀 행태 데이터에 대해서 알 수 없는 경우에는 설문조사나 해당 고객을 타겟팅한 인터뷰등을 해서 구할 수도 있습니다.



ROI 마케팅 기법과 데이터 분석

ROI 마케팅 과정에서 데이터 분석은 가장 기본적인 요소입니다.


- ROI(Return Of Investment) 마케팅은 투자대비 수익을 높게 만드는 마케팅입니다. 비용 대비 수익성을 극대화시키는 마케팅입니다.


- 서비스 과정에서 트래픽을 발생시키면서, 특정 수익을 발생시키는 경우에는 데이터 분석 도구를 활용한 ROI 마케팅이 필요해집니다.


예시


예를 하나 들면, 페이스북 광고와 네이버 광고 두 가지 다른 마케팅의 달성 효과를 분석을 하려고 합니다.


간단하게 CPA(Cost Per Acquisition)을 지표로 행동 데이터를 수집합니다. Acquisition은 사용자의 어플리케이션 설치으로 잡습니다.


페이스북 광고 비용으로 1,000원을 사용하고, 광고를 본 사용자가 10명, 어플을 설치한 사용자가 4명이라고 하면, CPA는 1000/4=250이 됩니다.


똑같이 네이버 광고 비용으로 1,000원을 사용하고, 광고를 본 사용자가 20명, 어플을 설치한 사용자가 10명이라고 하면, CPA는 1000/10=100이 됩니다.


결과는 페이스북 광고 CPA 250, 네이버 광고 CPA 100 이므로 1회 Acquisition당 비용이 네이버가 더 낮은 비용으로 목표를 성취할 것으로 보입니다.


그래서 네이버 광고가 더 좋은 광고 효율을 보입니다.


전략을 세우면 네이버 광고를 위주로 광고를 하면서, 네이버의 사용자 유치의 한계점 근처에서 적절하게 페이스북 광고를 섞어쓰면 될 것으로 보입니다.



ROI 마케팅 기법과 데이터 분석의 결론


- 데이터 분석은 자체로는 의미가 없습니다.


- 분명한 목표를 설정하고 데이터 분석을 합니다. 이 데이터 분석은 ROI 마케팅의 최대의 투자대비 효과를 뒷받침하기위해서 사용합니다.


- (1) ROI 마케팅 목표를 설정 (2) 마케팅을 진행하고 (3) 마케팅의 결과를 분석하고 (4) 정량적 수치 결과 를 정리합니다.


- 결국, ROI 마케팅은 (1) ~ (4) 과정을 반복하면서 ROI를 개선해나가는 것입니다.



이상으로 구글 애널리틱스 데이터 분석 방법을 마치겠습니다.

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