12. LTV 분석하기 시리즈 2 : GA를 통하여 LTV를 분석하자

유명한 블로거들은 보면 포스팅을 쓸 때 글은 짧게, 이미지는 많게, 하지만 내용은 완벽하게 잘 전달하는 것 같습니다. 저는 아직 그런 내공이 안되어 항상 글을 쓰다가 길어져서 시리즈물로 만들어버립니다. 원래는 하나의 포스팅으로 담으려고 했는데, 내용이 너무 방대한거죠..

 

문제는 연재라도 잘하면 큰 문제 없을텐데.. 내가 쓰고 싶은 다른 걸 쓰다가 까먹는다는 것입니다. LTV 시리즈가 딱 그랬습니다. 어느 순간 제 기억에서 지워졌었죠 하하.. 그러다가 이번에 '가왕'님께서 댓글로 저의 잊혀졌던 기억을 일깨워주셔서 죽어있던 시리즈 연재물을 다시 살렸습니다! (가왕님 감사합니다)

 

오늘 대행사분들과 식사를 하면서 꽤나 재미있는 이야기를 들었습니다. 국내의 몇몇 작은 네트워크 매체에서 높은 ROAS를 달성하기 위하여 자사에서 물건을 막 사고 특정 기간 후 환불을 하는 것이 의심된다는 그런 내용이었습니다. 이 부분이 사실인지 아닌지 그 여부는 알기 힘들지만, 사실을 알기 위하여, 그리고 이런 업체들에게 더 많은 예산을 투여하는 것을 막기 위하여 유저의 LTV에 따라 예산을 배분해야한다는 생각을 다시 해볼 수 있었습니다. 당장의 30일 간의 매출만 놓고 분석을 한다면, 그 매체는 ROAS가 정말 높은 효율적인 매체라고 마케터는 인식할 것이고 결국 잘못된 의사 결정을 할 수 있는 것이거든요.

 

이전 시리즈에서는 이런 LTV를 분석하여 의사결정을 하는 것이 왜 중요한지에 대하여 알아보았습니다. 짧지 않은 포스팅이었지만 딱 한 줄로 요약하자면 이것입니다.

 

싼 값에 1만원 어치 한 번 구매하는 유저보다, 조금 더 비싼 값에 8천원 어치 다섯 번 구매하는 유저를 끌어오는 것이 낫다.

 

당연한 소리죠. 아마 마케팅하는 분들이면 '우리가 그걸 몰라서 안하는게 아니다. 어떻게 해야하는지를 모르는 거다'라고 말씀하십니다. 단순한 곱셈, 나눗셈만으로도 어떤게 더 매력적이니 알 수 있으니까요.

 

그래서 오늘은 이 유저 평생 가치를 구글 애널리틱스를 통하여 어떻게 추적할 수 있는지를 보도록 하겠습니다.

일단 유저 평생 가치를 추적하는 방법에는 아래의 두 가지 방법이 있습니다.

 

1. 맞춤측정기준을 활용하여 유저 평생 가치를 추적

2. 맞춤측정항목을 활용하여 유저 평생 가치를 추적

 

맞춤측정기준/맞춤측정항목, 이름은 무시무시해보이지만 실제로 해보면 아주 큰 일은 아닙니다. 생각보다 쉽고요 :)

 

 

맞춤측정기준을 활용한 방법

이 부분은 사실 이전 포스팅에서 간단하게 설명을 한 적이 있었습니다. 'CRM 데이터(내부데이터)와 구글 애널리틱스 데이터 연동 : 사용자 데이터 가져오기'라는 포스팅이 있었는데, 여기에서는 userid에 CRM데이터 내의 고객 등급을 입히는 예제를 다뤘었습니다. 즉 1번 유저는 돈을 많이 썼으니 VVIP, 2번 유저는 아직 산 게 없으니 3등급, 이런 식으로 CRM데이터를 가지고 오는 것이었죠. LTV/CLV를 GA로 가져와서 분석하는 그 첫 방법은 여기에 VIP와 같은 고객 등급을 불러오는 것이 아닌, CRM데이터에 있는 고객의 지출 총액을 불러오는 것입니다.

 

아마 GA를 잘 아시는 분은 이런 생각을 하실 것 같습니다.

 

측정기준은 '텍스트'이고 측정항목은 '수치값'인데 LTV/CLV는 수치값인데 측정항목으로 불러와야 하는게 아닌가요? 라고요. 이렇게 생각하시는 분은 구글 애널리틱스를 꽤 안다고 감히 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.

 

실제로 LTV를 측정항목으로 불러올 수 있습니다. 바로 뒤에서 다루겠습니다. 다만, 이러한 총 지출금액을 측정기준으로 불러오는데에도 확실한 장점(물론 단점도)이 있습니다.

 

장점

1. 데이터 가져오기로 쉽게 처리할 수 있음

2. GA상에서 선택한 날짜, 기간과 상관없이 유저의 평생가치를 보여줌

3. 유저평생가치 순으로 유저를 쉽게 나래비 세울 수 있음

 

단점

1. 세그먼트 적용에 한계가 있음(특정 금액 이상/이하 지출 유저에 대한 세그먼트 적용이 불가능)

2. 채널별/지역별 평균 CLV를 보는 것이 불가능

 

자..이게 무슨말인지 이해하려고 하시면 측정기준과 측정항목이 무엇인지 정확하게 아실 필요가 있습니다.

 

측정기준은 위의 표와 같이 선택된 리포트에 따라 바뀌는 기준값이라고 보시면 될 것 같습니다. 간단하게 설명하면 Y축 값 혹은 텍스트로 된 기준값이라고 보면 될 것 같습니다.

측정항목은 측정기준에 따른 다양한 수치값입니다. 세션수, 세션당페이지수 등이 있습니다.

 

유저의 지출금액을 측정항목으로 불러온다는 것은 그럼 무엇을 의미하는가하면, 고객의 지출금액을 텍스트값으로 불러온다는 것입니다. 그리고 이러한 내용을 두 번째 측정기준으로 아래와 같이 불러오면 되는 것이죠(아래의 예는 브라우저를 두번째 측정기준으로 불러왔습니다).

 

 

이렇게 불러올 때 가장 큰 장점은 제가 위에서 적은 2번에 해당하는 내용입니다. 지출금액을 측정기준으로 불러오게 되면, GA에서 리포트 데이터 기간을 언제로 설정하더라도, 유저의 총 지출 금액이 변하지 않습니다. 반대로 측정항목으로 고객지출금액을 불러오게 되면, GA에서 선택한 기간에 따라 유저평생가치가 변할 수 있습니다.

 

예를 들어, 아래의 상황을 생각해보면

GA상의 데이터 기간을 2016/05/01-2016/05/31로 잡았을 때,

측정기준으로 값을 불러오면 유저A에 대한 LTV를 35,000원으로 잡지만, 측정항목으로 불러오면 5월에만 해당하는 15,000원을 LTV로 잡습니다.

 

어떤 값이 LTV의 정의에 합치되는지는 여기 계신 분들도 다 아실 것 같습니다.

 

다만, 치명적인 단점도 있습니다. 측정기준으로 불러오는 값은 모양은 수치더라도 GA는 텍스트로 인식합니다. 이 말인 즉슨, 세그먼트에 따른 계산(이상/이하/같음)도 되지 않고, 평균값도 구할 수 없습니다.

 

이러한 단점을 그마나 최소화하기 위하여 만약 LTV값을 측정기준으로 불러온다면 데이터를 불러올 때 구매 절대액을 불러오는 것이 아닌, 구매금액 버킷 혹은 고객등급으로 불러올 것을 추천드립니다.

 

 

이 다음에는 맞춤보고서를 생성하시어 이 맞춤측정항목을 바탕으로 분석을 진행해주실 수 있습니다.

 

 

맞춤측정항목을 활용한 방법

두 번째 방식은 맞춤측정항목을 활용한 방법입니다.

장단점은 맞춤측정항목을 쓸 때와 비교하였을 때 완전히 정반대라고 보면 될 것 같습니다.

 

장점

1. 채널/지역 별 평균고객 평생가치 계산 가능

2. 세그먼트로 쉽게 구분 가능(00금액 이상/이하 지출한 유저)

 

단점

1. GA에서 선택한 데이터 기간에 따라 유저평생가치가 변화함. 정확한 유저평생가치를 반영하지 않음.

 

사실 꽤 치명적인 단점이라 저는 많이 선호하는 방식은 아닙니다. 하지만 가능하고 또 세그먼트라는 강력한 기능을 쓸 수 있어 이 방법을 선호하는 분도 있을 것 같습니다. 방법을 간단하게만 적어보자면,

 

1) 맞춤측정항목을 만든다.

이렇게 만들면 됩니다. 꼭 Hit 레벨로 만들어주세요.

 

2) 구매완료페이지에 아래와 같은 코드 삽입

 

 

79.99 부분에 총 구매액을 나타내는 변수값을 넣어주면 됩니다(개발팀에게 부탁하면 쉽게 해줍니다).

이러면 끝납니다. 생각보다 간단하니 너무 겁먹지 않아도 됩니다.

 

추가 질문이나 토론은 언제나 환영! 언제든 댓글을 달아주세요.

 

 

 

 

 

(출처: clicknote.tistory.com/33)