Google Products/Google Analytics(31)
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19. 기업에서 사용하는 지역 기준으로 GA 데이터 보기 : 지역데이터 가져오기
외국계 기업에 다니고 있거나 수출기업의 경우, 지역을 일반적으로 국가별로 나누지 않는다. 효율성을 위하여 각 데이터들은 국가를 별도로 물론 정리가 되지만, 그보다는 더 큰 그룹으로 묶이는 경우가 많다. 예를 들면 회사의 지역구조는 이런 식으로 나뉠 수 있다. - APAC - Europe - North America - Latin America - Africa 그리고 유럽이라고 하더라도, - 동유럽 - 중부유럽 - 서유럽 으로 나뉠 수 있고, 하나의 국가라고 하더라도, 예를 들어 미국이라면 도시에 따라 - 동부 - 중부 - 서부 로 나뉠 수도 있다. 이렇게 회사에서 사용하는 지역기준을 GA로 불러와서 데이터분석을 진행하면, 데이터 분석을 하는데 있어서 데이터 플랫폼을 하나로 일원화할 수 있으며, 이에 따라..
2020.09.11 -
18. 데이터 가져오기 : 데이터 가져오기 세팅 방법
데이터 가져오기 2편, 저번 편이 조금 하이 레벨에서 포스팅하였다면 2편은 조금 더 실제적인 내용을 다루고자 한다. 데이터 가져오기를 하려면 아래와 같은 4가지 단계를 거쳐 진행해야만 한다. 1. 가져오고자 하는 데이터 선정 가져오고자 하는 데이터를 선정하는 것은 원론적이지만 가장 필요한 단계이다. 쓸데없는 데이터를 불러와서 괜히 구글 애널리틱스 리소스 낭비도 하고 우리도 귀중한 시간을 낭비할 필요가 없다. 어떤 기준으로 데이터를 선정하여야 하는가? 라고 할 때는 아래의 질문들에 기반하여 가져올 데이터를 선정하는 것이 좋다. - 유저를 이해하는데 있어서 어떠한 데이터가 추가로 필요한가? - 어떤 데이터를 구글 애널리틱스에 추가해서 GA데이터와 합칠 때 내가 편해질까? 이 외에도 어떠한 Key(매개체)를 ..
2020.09.11 -
17. 데이터 가져오기 : 필요성 및 작동방식
오늘은 정말 유용하지만, 많은 사람들이 모르는 기능, 데이터 가져오기 기능을 소개하고자 한다. 근본적인 질문을 해보자. 구글 애널리틱스는 분석에 필요한 데이터들을 어떻게 받을까? 대부분의 사람들은 '페이지에 심겨져 있는 태그로부터' 혹은 모바일 앱에 심겨져있는 SDK로부터 정보를 수집한다고 대답한다. 이러한 대답은 구글이 범용 애널리틱스(유니버셜 애널리틱스)로 구글 애널리틱스를 업데이트하기 전에는 100% 맞는 정답이었다. 하지만 지금은 아니다. 구글 애널리틱스 정보수집 및 분석이 유니버셜 애널리틱스로 진행이 되고 있는 지금은 위와 같은 대답은 부분정답에 불과하다. 현재는 위의 사진과 같이, 자바스크립트와 SDK 외에도 측정프로토콜이라는 채널과 맞춤 데이터 가져오기라는 기능을 통하여 구글 애널리틱스에 외..
2020.09.08 -
16. 구글 애널리틱스의 각종 기능 : 세그먼트
세그먼트란? 레고를 만든다고 할 때, 왼쪽처럼 모든 블럭들이 섞여 있으면 원하는 모양을 만드는데까지 어마어마한 시간이 걸립니다. 레고 블럭이 오른쪽처럼 가지런치 정리가 되어있으면 어떨까요? 같은 모양을 만드는데 걸리는 시간은 월등하게 줄어들 것입니다. 구글 애널리틱스를 사용하다보면, 너무나도 많은 정보로 인하여 방향성을 잃는 경우가 많습니다. 잘 정돈되지 않은 데이터의 폭탄은 오히려 올바른 의사결정을 적시에 내리는 것을 방해하는 결과를 가져오는 경우도 있습니다. 세그먼트는 구글 애널리틱스의 데이터에 일종의 '필터' 기능을 제공함으로써 유저들이 따로 뽑아보고 싶은 데이터를 볼 수 있게 해줍니다. 즉, 세그먼트를 활용하게 되면 구매자 트래픽만 따로 뽑아 이들의 특성을 분석한다던가, 혹은 소셜네트워크를 통하여..
2020.09.08 -
15. 데이터 분석, 어디에 집중할 것인가? 가장 먼저 실험에 집중하라
여기 방문하는 사람들은 구글 애널리틱스를 어떠한 용도로 사용을 하는지 모르겠다. 다만 내가 만나는 사람들은 물론 내가 구글에서 온라인 광고와 관련된 업무를 하고 있기 때문일 수는 있으나 대부분의 사람들은 구글 애널리틱스를 온라인 마케팅 최적화를 하는데에 주로 활용을 하고 있다(물론 이는 다시 말하지만 내가 주로 온라인 광고 대행사를 만나고 다녀서 그런 것일 수도 있다). 구글 애널리틱스를 사용하는데에도 다양한 용도가 있을 수 있겠지만, 지금 대부분의 사람들은 온라인 광고 성과를 확인하는 용도로만 활용을 하고 있다. 최적호도 아니다. 그냥 보고, 확인만 한다. 여기에서 한 단계 더 나아가서 최근에 꽤 많은 온라인 대행사들이, 그리고 광고주들이 구글 애널리틱스를 통하여 온라인 광고 성과 최적화를 하고자 한다..
2020.09.07 -
14. 샘플링된 수치로 상사에게 보고하는 방법
구글 애널리틱스의 경우, 조금이라도 표준리포트에서 변형을 하고자 하는 경우 샘플링이 들어갈 수 있다. 물론 샘플링은 최대한 피할수록 좋다. 그리고 샘플링을 피할 수 있는 다양한 팁들을 이전 포스팅에서 다루었었다. 이전 포스팅에서 샘플링을 피할 수 있는 법을 최대한 다루기는 하였지만, 그럼에도 불구하고 어쩔 수 없이 샘플링을 감내해야할 순간이 있다. 예를 들면 운영하고 있는 사이트가 정말 커서 하루에도 70만 가량의 세션이 발생하는 사이트라고 해보자. 이런 사이트들은 하루 데이터만 살펴보아도, 표준리포트에서 변형을 가할 경우 샘플링이 들어가기에 샘플링의 마수에서 벗어나기가 무척 힘들다. 그럼 어떻게 할까? 아래와 같이 말할 것인가? 나: 오늘 xxx캠페인에서 발생한 세션의 숫자는 1,000 / 전환수는 2..
2020.09.04