GA(11)
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GA 사용자 지표 이해하기
웹사이트에 방문한 사용자를 분석할 때 가장 많이 인용되는 지표는 무엇일까요? 사용자(Users), 세션(Session), 페이지뷰(Pageviews) 지표입니다. 구글 애널리틱스 사용자 지표는 다른 분석 툴에서 UV로 불리우는 지표입니다. Unique Visitor의 줄임말이죠. 해당 지표는 서비스 활성화의 주요 판단 기준이 되는 지표인데요. 이번 글에서는 구글 애널리틱스가 사용자 지표를 수집하는 기준에 대해 설명드리겠습니다. 사용자 지표를 이해하려면 우선 브라우저 쿠키를 아셔야 합니다. 구글 애널리틱스는 웹사이트에 방문한 사용자를 구분하기 위해 브라우저 쿠키 정보를 활용합니다. 여기서 말하는 쿠키는 여러분이 좋아하는 달콤한 그것이 아니라, 사용자의 환경 정보를 담고 있는 작은 파일입니다. 쿠키 파일에는..
2021.04.22 -
구글 애널리틱스(GA)에서 네이버 검색광고 비용을 분석하는 법
구글애널리틱스(GA)에 광고 계정 데이터를 융합하여 데이터를 한 단계 더 깊게 분석하는 방법을 공유합니다. 데이터 가져오기 기능을 이용하여 네이버 검색광고의 비용데이터를 GA에 삽입하여 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다. 데이터(Data)가 말하는 검색광고 시리즈 세 번째 시간, 오늘은 네이버 검색광고 비용을 구글애널리틱스에 업로드하여 분석하는 법을 소개합니다. 광고 비용 데이터, GA에서 볼 수 있을까? 구글 애널리틱스를 활용하다 보면 오프라인 데이터 혹은 비용 등의 광고 데이터를 구글 애널리틱스를 통해 보고 싶은 니즈가 생기기 마련입니다. 예를 들어 네이버 검색광고의 이번 달 ROAS(Returns On Ads Spending 광고비용 대비 수익률)을 확인하고 싶은데 구글애널리틱스에서 어떻게 분석..
2021.04.20 -
구글 애널리틱스 인구통계 및 관심분야 신뢰도와 측정원리
구글 애널리틱스를 보면 인구통계와 관심분야라는 재미있는 지표를 제공합니다. 바로 사이트를 방문한 사람의 나이와 성별, 그리고 그 사람들이 어떤 분야에 관심이 있는지를 측정해주는 지표인데요. 아주 좋은 지표임은 분명하지만 의문점이 하나 있습니다. 바로 로그인도 안하고 아무런 개인정보도 제공하지 않았는데 구글에서 어떻게 방문한 사람의 나이와 관심분야 등을 알 수 있을까요? 정답은 측정원리에 있습니다. 구글이 나이와 성별, 그리고 관심분야를 정확하게 알아내는 것이 아니라 데이터를 기준으로 추측합니다. 이 사람이 주로 어떤 사이트에 방문해서 어떤 행동을 하고 어떤 광고와 콘텐츠에 관심을 보이는지 패턴을 분석하고 이 사람 나이대는 대충 얼마정도고 성별은 어떻다 라고 정의를 내리는 것인데요. 그건 구글 특유의 데이..
2020.10.31 -
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 -
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