마케팅에서 비즈니스 분석이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 마케터는 빅 데이터를 사용하여 고객에 대한 인사이트와 경쟁이 치열한 시장에서 승리할 수 있는 방법을 찾게 됩니다. 좋은 시각화 도구는 마케터가 수집하는 방대한 양의 정보를 정리하고 묘사하여 이러한 작업을 도와줄 수 있습니다. 물론 다양한 마케팅 니즈에 적합한 나만의 도구를 선택할 때는 많은 선택지가 있습니다.
아래에서는 마케터가 합리적인 가격으로 뛰어난 경험을 제공하는 접근성 높은 데이터 대시보드를 만들 수 있는 로우코드/노코드(low-code/no-code) 도구 중 추천할 만한 도구들을 소개합니다.
또한 주요 고객 데이터 플랫폼(CDP)들은 데이터 시각화 도구와 쉽게 통합할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 마케터는 고객 인사이트를 다른 유형의 데이터로 쉽게 변환할 수 있습니다. CDP의 기능과 이 두 가지 유형의 데이터 도구가 어떻게 함께 작동하여 마케팅 전략과 데이터 분석 이니셔티브를 향상시킬 수 있는지 알아야 합니다.
마케터를 위한 최고의 데이터 시각화 도구
1. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI는 마케터를 위해 특별히 디자인되어 사용하기 쉬운 인터페이스와 기능으로 데이터 시각화 프로세스를 간소화시켜 줍니다.
마케터는 Microsoft Power BI를 통해 기본적으로 데이터를 수집, 분석, 시각화 및 공유할 수 있습니다. 이 유연한 셀프 도구는 최소한의 교육만으로 사용할 수 있으며 다른 Microsoft 애플리케이션과 연결할 수 있습니다.
필터링 및 대화형 대시보드와 같은 풍부한 기본 제공 기능으로 필요한 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 커넥터 라이브러리를 사용하여 트위터, Google 애널리틱스 그리고 기타 소스의 데이터 소스들을 쉽게 연결할 수 있습니다.
또한 Microsoft Office로 만든 모든 문서에 시각 자료를 추가할 수 있어 시장 보고서의 최종 시안을 더욱 손쉽게 작업할 수 있습니다.
장점
– 이 플랫폼은 사용하기 쉬운 인터페이스를 갖추고 있습니다.
– 웹 사이트의 데모를 통해 소프트웨어의 기능에 대해 배울 수 있습니다.
– 시장 분석가는 이 플랫폼을 사용하여 데이터를 추적하고, 보고서와 인포그래픽을 생성하고, 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다
단점
– 이 플랫폼은 대규모 데이터 관리를 위한 기능이 제한적입니다.
2. Tableau
Tableau를 사용하면 가장 중요한 데이터를 쉽게 정리, 시각화 및 공유할 수 있습니다. 드래그-드랍(drag-and-drop) 형태인 이 도구의 직관적인 인터페이스를 사용하면 의미있는 패턴을 빠르게 식별하고 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다. Tableau를 사용하면 라이선스를 무제한으로 이용할 수 있습니다. 또한 액세스 가능한 링크를 제공하여 외부에 보고서를 게시하거나 공유할 수 있습니다.
읽기 쉽고 이해하기 쉬운 차트를 만들면 보고서를 읽는 내부 직원들이나 고객들이 쉽게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다차원 배율, 데이터 통합 및 필터링과 같은 다양한 기능을 Tableau에서 사용할 수 있습니다.
장점
– 이 도구는 사용하기 쉽습니다.
– 글로벌 유명 브랜드들이 이 플랫폼을 활용하고 있어 신뢰도가 높습니다.
– SQL을 사용하여 데이터베이스를 연결하는 기능을 통해 사용자는 여러 데이터 소스를 연결할 수 있습니다.
– 추가적인 수수료가 없습니다.
단점
– 일반 요금제 외에 더 많은 라이선스를 구입하려면 비용이 더 많이 듭니다.
3. Qlik Sense
Qlik Sense는 마케터가 데이터 분석과 상호 작용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데이터 시각화 플랫폼입니다. 마케터는 고객과 동료에게 보여줄 수 있는 대화형 시각화를 Qlik Sense를 사용하여 빠르게 만들 수 있습니다.
실시간 분석 데이터 파이프라인을 통해 Qlik은 데이터와 분석 내용을 손쉽게 결합할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 관련 데이터를 빠르게 찾고, 개선하고, 파생 데이터를 생성할 수 있습니다.
이 플랫폼을 통해 마케터는 최고 수준의 분석을 사용하여 어느 위치에서나 정보를 찾고 이해할 수 있습니다. 모든 비즈니스 기회를 활용하기 위해 자동화된 작업을 다운스트림에 연결할 수 있습니다.
장점
– Qlik Sense를 사용하는 수많은 글로벌 브랜드들이 앱의 신뢰성을 입증합니다.
– 이 플랫폼은 챗봇과 연락처 정보를 제공하여 고객 문제를 해결할 수 있습니다.
단점
– 큰 용량의 데이터를 처리할 때는 도구가 고르지 않을 수 있습니다.
4. Zoho Analytics
Zoho Analytics는 마케터가 데이터를 추적하고 분석하는 데 도움이 되는 데이터 시각화 플랫폼입니다. 이 도구는 워터폴 차트(waterfall charts)와 같은 고유한 보고서, 대시보드, 그래프를 디자인할 수 있는 기능 등 여러 가지 기능을 제공합니다.
또한 Zoho Analytics는 다른 Zoho 제품과 연결되므로 데이터 통합이 간단합니다. 예를 들어, 사용자는 Google 계정에 로그인하여 전송된 파일에 액세스하고 이를 대화형 차트 이미지로 전환할 수 있습니다. 또한 대시보드의 데이터를 PowerPoint 또는 Microsoft Excel 슬라이드 로 빠르게 출력할 수 있습니다.
장점
– KPI를 수립하면 팀의 효율성을 평가할 수 있습니다.
– Zoho Analytics의 사용자 인터페이스는 간단합니다.
– 이 플랫폼은 고급 분석 및 다른 데이터베이스에 대한 링크와 같은 여러 기능을 제공합니다.
단점
– Zoho 플랫폼에 포함되지 않은 다른 애플리케이션은 호환되지 않습니다.
5. Google Charts
Google Charts를 사용하면 데이터를 기반으로 차트를 생성할 수 있습니다. 이 차트의 가장 큰 장점은 확대/축소 기능과 인터랙티브 기능입니다. 이 플랫폼을 사용하면 사용자가 시각적 데이터에 몰입할 수 있으므로 웹페이지에 더 오래 머무를 수 있습니다.
고유한 차트와 그래프를 디자인하고, 다른 사람들과 차트와 데이터를 공유하고, 추가 분석을 위해 차트와 데이터를 내보낼 수 있는 기능은 Google Charts의 주요 기능 중 일부입니다. 이 도구를 사용하여 대화형 컨트롤과 애니메이션이 포함된 흥미로운 데이터 시각화를 만들어 잠재고객의 흥미와 만족도를 높일 수 있습니다.
장점
– Google Charts를 사용하면 잠재고객이 데이터에 참여할 수 있습니다.
– 데이터 시각화를 생성하기 위한 다양한 템플릿이 있습니다.
– Google Charts는 다른 프로그램에 쉽게 통합할 수 있습니다.
– 이 도구는 무료로 사용할 수 있습니다.
단점
– 이 플랫폼에는 모바일 앱이 없습니다.
6. Infogram
Infogram을 사용하면 다양한 템플릿을 활용하여 디자인할 수 있으므로 데이터 시각화를 완벽하게 만들 수 있습니다.
이 도구는 실시간 데이터를 그래프에 통합하여 데이터가 지속적으로 업데이트되도록 할 수 있습니다. 이 기능을 통해 사람들에게 제품, 서비스 및 시장 오퍼링에 관한 새로운 정보를 계속 알릴 수 있습니다.
또한 이 플랫폼을 사용하면 차트, 지도, 동영상과 같은 개인화된 요소를 차트에 추가할 수 있습니다. 개인화된 항목을 사용하면 대화형 미디어를 사용하여 콘텐츠를 개선하고 타겟 오디언스에게 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다. Infogram은 기본, 프로, 비즈니스, 팀, 그리고 엔터프라이즈 등 여러 레벨별 요금제를 제공합니다.
장점
– 데이터 시각화와 인포그래픽을 위한 사용하기 쉬운 소프트웨어입니다.
– 인포그래픽을 활용하여 기업에 더 흥미로운 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.
단점
– Infogram은 데이터 집약적인 그래픽에는 적합하지 않습니다.
마케팅을 위한 데이터 시각화 시작하기
접근하기 쉬운 데이터 대시보드는 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 전달합니다. 좋은 비주얼리제이션이 있는 웹사이트는 고객이 알아야 할 정보를 더 잘 보여줄 수 있기 때문에 더 많은 매출을 창출할 수 있습니다. 또한 텍스트 기반 웹 사이트보다 더 많은 정보를 제공하므로 마케터는 프레젠테이션 도구를 사용하여 아이디어에 추가적인 신뢰도과 영향력을 선사할 수 있습니다.
매크로 전환의 예로는 사용자가 전체 체크리스트를 완료하여 활성화 단계에 도달하거나, 무료 평가판에서 유료 플랜으로 전환하거나, 계정을 업그레이드하여 프로 기능에 액세스하거나, 제품을 완전히 채택하거나, 제품을 검토하고 여러 번 입소문을 내는 것 등을 들 수 있습니다.
마이크로 전환이란?
마이크로 전환 또는 마이크로 목표는 사용자가 거시적 전환에 도달하기 위해 취하는 조치입니다. 이는 기본 목표를 달성하기 위한 작은 단계입니다.
마이크로 전환 카테고리
마이크로 전환은 프로세스 마일스톤(process milestones)과 2차 행동(secondary actions)의 두 가지 범주로 나뉩니다.
프로세스 마일스톤은 방문자가 메크로 전환을 완료하는 데 더 가까워지도록 하는 마이크로 전환입니다. 구매로 직접적으로 연결되는 모든 활동을 일컫습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:
웹사이트의 여러 페이지 탐색
웹사이트의 검색 기능 사용
가격 페이지 방문
제품 테스트를 위해 가입하기
2차 행동은 그 순간 바로 구매로 이어지지는 않지만 방문자가 나중에 다시 돌아와 제품을 구매할 가능성을 높일 수 있습니다. 다음은 그 몇 가지 예시입니다:
뉴스레터 구독
e북 다운로드
마이크로 전환을 추적해야 하는 이유는?
마이크로 전환을 추적하고 모니터링해야 하는 가장 중요한 이유는 마이크로 전환이 바로 비즈니스에 도움이 되기 때문입니다:
사용자 행동에 대한 인사이트를 확보하세요: 모든 고객이 동일한 이유로 제품을 사용하는 것은 아닙니다. 마이크로 전환은 사용자 행동과 활동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 인사이트를 통해 다양한 사용자 그룹 간의 트렌드를 파악할 수 있습니다.
마찰 지점을 발견하세요: 마이크로 전환을 통해 고객의 불만 지점을 파악하고 이를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 신규 사용자가 온보딩 중에 멈추는 현상이 발생한다면 이는 그다지 좋지 않다는 위험 신호입니다. 이에 대한 조치를 취하고 온보딩을 개선하여 사용자에게 더 나은 안내를 제공할 수 있습니다.
퍼널을 추적하고 가장 성과가 좋은 채널을 파악하는 데 도움이 됩니다: 마이크로 전환을 추적하는 것은 전환 퍼널(세일즈 퍼널이라고도 함)을 발견할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 마이크로 전환의 주요 소스를 살펴봄으로써 고객의 여정을 파악할 수 있습니다. 대부분의 사용자가 특정 경로를 사용하는 경우 신규 사용자를 동일한 경로로 안내하여 매크로 전환율을 개선할 수 있습니다.
메크로 전환이란?
매크로 전환 또는 매크로 목표는 비즈니스의 주요 목표입니다. 매크로 전환은 일반적으로 무료 평가판 사용자를 유료 사용자로 전환하거나 부분 유료화에서 완전 유료 고객으로 전환하는 것을 포함합니다.
비즈니스 모델과 목표에 따라 매크로 전환은 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다:
매출 기반 전환: 금전적 목표가 주요 목표인 경우, 매출 기반 전환을 추적해야 합니다. 예를 들어, 무료 평가판 사용자가 제품을 구매하는 경우가 이에 해당합니다.
리드/회원 확보 전환: 이 유형의 전환 목표에는 리드 또는 사용자 확장이 포함됩니다. 예를 들어, 사용자가 신청서를 작성하고 서비스에 가입하는 경우입니다.
문의 전환: 이 유형의 전환은 서비스 문의에 중점을 둡니다. 예를 들어 특정 기간 동안 유료 고객이 생성한 티켓 수입니다.
매크로 전환을 추적해야 하는 이유는?
제품의 경우 매크로 전환을 추적하는 것이 중요합니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
더 큰 그림을 볼 수 있도록 도와줍니다: 거시적 목표를 정의하면 비전을 설정하고 제품을 더 넓게 바라볼 수 있습니다. 예를 들어, 향후 1년간의 제품 목표를 결정할 때 팀이 따라야 할 명확한 그림을 제공하여 비즈니스를 올바른 방향으로 이끌 수 있습니다.
성공을 추적합니다: 경쟁사 또는 과거 실적과 비교하여 제품 전략이 얼마나 잘 수행되고 있나요? 매크로 전환율을 추적하면 정량적인 측면에서 성공을 측정하고 제품에 대한 성과 벤치마크를 설정할 수도 있습니다.
주요 마일스톤을 달성했는지 여부를 파악합니다: 매크로 전환을 추적하면 주요 마일스톤을 주시하고 달성 방법과 시기를 추적하는 데 도움이 됩니다.
마이크로 전환과 매크로 전환
그렇다면 마이크로 전환과 매크로 전환의 차이점은 무엇일까요? 위에서 언급했듯이 매크로 전환은 주요 목표이며, 마이크로 전환은 목표에 도달하기 위한 단계입니다.
예를 들어 보겠습니다. 일반적인 제품을 사용하려면 해당 웹사이트를 방문하여 가격을 조회하고 계정을 생성한 후 결제 정보를 제공해야 합니다. 이 모든 과정이 마이크로 전환입니다.
마지막으로 제품을 구매하고 사용을 시작합니다. 이것이 매크로 전환입니다.
마이크로 전환 예시
다음은 마이크로 전환의 특성을 더 잘 이해할 수 있는 몇 가지 예시입니다.
자세히 살펴볼까요?
가격 페이지 방문
가격 페이지를 보는 것은 마이크로 전환으로 간주됩니다. 이는 잠재 고객이 제품 구매를 고려하고 있지만 아직 구매하지 않았음을 보여줍니다.
하지만 제품에 관심이 있으므로 제품 가격이 얼마인지, 예산 요건에 맞는지 확인합니다.
데모 요청하기
마이크로 전환의 또 다른 예시는 사용자가 ‘데모 요청하기’ 양식을 작성하고 데모 일정을 예약하는 경우입니다.
이는 사용자가 제품을 진지하게 고려하고 있으며 제품이 자신의 니즈를 충족하는지 여부를 결정하기 위해 더 깊이 이해하고 싶어한다는 것을 나타냅니다.
무료 평가판 신청하기
사용자가 데모를 통해 좋은 경험을 하고 제품에 잠재력이 있다는 것을 알게 되면 무료 평가판에 등록하여 제품을 철저히 테스트합니다. 여기에는 가입 양식을 작성하고 사용자로 성공적으로 등록하는 것이 포함됩니다.
무료 평가판의 결과가 만족스러우면 유료 구독으로 이어질 수 있습니다.
온보딩 체크리스트에서 작업 완료하기
사용자를 활성화 시점으로 유도하는 데 있어 온보딩 체크리스트는 판도를 바꿀 수 있습니다. 온보딩 체크리스트가 구현되면 사용자가 온보딩을 중도 포기할 가능성이 줄어듭니다.
사용자가 제품의 모든 잠재력을 이해하기 위해 어떤 단계가 필요한지 정확히 알고 있으면 온보딩 프로세스를 완료할 가능성이 높아집니다. 이는 결국 더 높은 매출과 고객 유지율로 이어집니다.
체크리스트의 각각의 작은 작업을 완료하는 것은 마이크로 전환입니다.
메크로 전환 예시
이제 매크로 전환을 살펴볼 차례입니다. 다음은 몇 가지 예시입니다.
활성화 단계에 도달하기
사용자가 온보딩 체크리스트의 모든 작은 작업을 완료하면 활성화 단계에 도달한 것으로 표시됩니다. 그리고 이는 매크로 전환으로 간주됩니다.
모달을 사용하여 해당 이정표를 축하하고 고객이 제품을 계속 탐색하고 가치를 얻도록 동기를 부여할 수 있습니다.
무료 평가판에서 유료 고객으로 전환하기
비즈니스의 메인 목표, 즉 매크로 전환은 무료 평가판 사용자를 유료 고객으로 전환시키는 것입니다.
무료 평가판 사용자가 제품이 자신의 니즈를 충족시켰다고 생각하면 유료 플랜으로 업그레이드할 가능성이 높습니다. 이렇게 하면 매월 반복적으로 벌어들이는 수익이 늘어날 수 있습니다.
아래 Asana의 예시는 무료 평가판이 종료되었음을 사용자에게 알리고 도구를 계속 사용하려면 유료 계정으로 전환해야 함을 알리고 있습니다.
프로 기능에 액세스하기 위해 계정 업그레이드하기
이 매크로 전환은 고객 확장 또는 어카운트 확장이라고도 합니다. 이는 신규 사용자를 확보하지 않고도 수익을 늘리는 것을 말합니다.
목표는 계정을 업그레이드할 때 고객에게 더 많은 기능과 더 높은 수준의 가치를 제공하는 것입니다. 다음은 Asana가 어카운트 확장에 대해 사용자에게 알리는 방법입니다.
여러 번에 걸쳐 제품 추천
이들은 제품에서 많은 가치를 얻고 제품의 핵심 기능을 많이 사용하는 파워 유저이자 지지자입니다. 이들은 리뷰 플랫폼에서 제품을 추천하거나 긍정적인 입소문을 퍼뜨립니다.
이는 엄밀히 말하면 전환은 아니지만, 모든 비즈니스에서 중요한 이정표이기 때문에 메크로 전환이라고 생각할 수 있습니다.
GA4는 이전 버전과 비교하여 완전히 향상된 플랫폼입니다. 새로운 인터페이스, 구글 태그 관리자의 새로운 태그 템플릿, 새로운 데이터 모델, 새로운 구성 단계 등입니다.
이는 많은 의문을 제기합니다. 어디서부터 시작해야 할까요? 최적의 설정은 무엇일까요?
오늘은 GA4를 어떻게 시작해야 할지 소개하도록 하겠습니다. 왜냐하면 구글 애널리틱스 4 튜토리얼에서는 정확한 첫 번째 단계를 보여주고 몇 가지 추가적인 방향을 알려드리도록 하겠습니다.
아래 글에서는 다음과 같은 주제에 다루도록 하겠습니다.
구글 애널리틱스 4를 올바르게 설치하는 방법
구글 애널리틱스 4로 이벤트를 트래킹하는 방법(그리고 인터페이스에서 해당 데이터를 찾을 수 있는 위치)
구글 애널리틱스 4를 사용하여 전환을 트래킹하는 방법(그리고 인터페이스에서 해당 데이터를 찾을 수 있는 위치)
구글 애널리틱스 4를 사용하여 보고서를 만드는 방법에 대한 리소스
챕터 1: 구글 태그 관리자와 함께 구글 애널리틱스 4 설치하기
이 챕터에서는 구글 애널리틱스 4를 설치하는 방법이라는 기본적인 항목 중 하나를 살펴보도록 하겠습니다. 구글 태그 관리자(대신 GTAG를 사용한다면 여기를 확인하세요)를 사용한다면 구글 태그 관리자를 사용하여 구글 애널리틱스 4를 설치하는 방법입니다.
새로운 GA4 속성 생성하기
데이터 스트림 생성하기
추정 ID(Measurement ID) 카피하기
구글 애널리틱스 4 구성 태그(Configuration tag) 생성하기
새로운 태그 미리보기/테스트
구글 태그 관리자의 수정사항 게시하기
#1-1: 현재 이전 버전의 GA를 사용하고 있는 경우
만약 웹사이트에서 현재 유니버셜 애널리틱스(이전 버전의 GA)를 사용하고 있다면, 앞으로도 계속 사용할 수 있습니다. 그렇지만, 가능한 한 최대한 빨리 GA4를 설치하고 구현해야 합니다. 유니버셜 애널리틱스와 GA4 모두 동시에 웹사이트에 존재하면서 사용하는 것이 가능합니다.
이제 구글 애널리틱스 4를 설치하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
#1-2: 구글 애널리틱스 4 속성 및 데이터 스트림 생성하기
새로운 구글 애널리틱스 4 속성을 생성하고 싶다면 구글 애널리틱스 인터페이스의 관리 섹션(왼쪽 아래에 있는 관리자를 클릭)으로 이동한 다음(속성 섹션에서), 속성 만들기를 클릭합니다.
그런 다음 속성 이름을 입력합니다. 웹사이트, 회사, 브랜드 등의 이름이 될 수도 있습니다. 회사의 국가, 보고 시간대, 그리고 비즈니스가 운용하는 기본 통화(Currency)를 선택합니다.
그런 다음, 다음을 클릭하고 몇 가지 질문에 답하고 만들기를 클릭하면 새로운 속성이 준비됩니다. 완료해야 할 다음 단계는 첫 번째 데이터 스트림을 구성하는 것입니다. 이벤트가 구글 애널리틱스 4 속성으로 전송되는 데이터 소스입니다. 단일 속성에 여러 데이터 원본을 가질 수 있습니다. 예를 들면, 3가지 웹 속성, 안드로이드 앱의 경우 1개, iOS 앱의 경우 1개가 있습니다.
그러나 웹사이트를 트래킹하는 대부분의 경우 하나의 웹스트림만 있으면 충분합니다(여러개의 웹사이트를 트래킹하더라도).
이 게시물에서는 웹 스트림에 초점을 맞추어 설명을 하도록 하겠습니다.
그런 다음, 웹사이트의 URL을 입력하고, 프로토콜(https)이 이미 입력되어 있을 것입니다. 그런 다음 웹사이트 이름을 입력합니다.
구글 애널리틱스 4에서 웹 데이터 스트림을 만들 때, 향상된 측정(Enhanced Measuremen)을 활성화/비활성화를 할 수 있습니다. 개발자와 작업하거나, 구글 태그 관리자에서 이벤트를 구성할 필요없이 마케터들이 보고서에서 가능한 한 많은 이벤트를 얻을 수 있도록 설계되었습니다.
기본적으로 이 기능은 활성화되어 있으며, 다음 이벤트를 자동으로 트래킹하게 됩니다.
페이지 조회 (이벤트 이름: page_view)
스크롤 (이벤트 이름: scroll)
이탈 클릭 (이벤트 이름: click with the parameter outbound: true)
사이트 검색 (이벤트 이름: view_search_results)
동영상에 호응 (이벤트 이름: video_start, video_progress, video_complete)
파일 다운로드 (이벤트 이름: file_download)
양식 상호작용 (이벤트 이름: form_start and form_submit)
원하는 경우, 이벤트를 개별적으로 비활성화/활성화시킬 수 있습니다. 향상된 측정 세션에서 아래와 같이 기어 아이콘을 클릭한 다음, 개별 이벤트에 대한 활성화 여부를 설정하면 됩니다.
이제 모든 준비가 되었다면, 스트림 만들기 버튼을 클릭하면 됩니다.
#1-3: 구글 태그 매니저로 구글 애널리틱스 4 설치하기
데이터 스트림(웹)을 만들었다면 다음과 같이 측정 ID가 생성됩니다.
우선 이를 복사하세요. 구글 태그 관리자에서 사용해야 합니다.
참고로 GA4 인터페이스에서 길을 잃어버렸을 때, 해당 페이지를 다시 방문해야 하는 경우, 관리 > 데이터 스트림에 가서 최근에 만든 데이터 스트림을 선택하면 위 스크린샷과 같은 항목으로 되돌아가게 됩니다.
그런 다음, 구글 태그 관리자 컨테이너로 가서 시작하기 > 태그 > 새로 만들기로 이동하고 GA4 구성을 선택합니다.
추적 ID 필드에 GA4 인터페이스에서 복사했던 ID를 입력합니다. 페이지 보기를 자동으로 트래킹하고 싶다면 ‘이 구성이 로드될 때 페이지 조회 이벤트 전송’이라는 버튼을 체크하면 됩니다.
일반적으로 활성화된 상태로 유지하는 것은 좋지만, 단일 페이지 애플리케이션과 같은 경우에는 페이지 보기 체크박스를 비활성화하고 독립형 구성 태그만 만드는 것이 좋습니다. 이에 대한 자세한 설명은 여기에서 확인할 수 있습니다.
트리거 섹션에서는 모든 페이지를 선택한 다음에 태그 이름을 지정합니다.
#1-4: 구글 애널리틱스 4의 디버그 보기
구글 애널리틱스 4로 데이터가 제대로 전송되었는지 확인하는 것은 필수적이기 때문에 본 전체 게시물에 걸쳐서 DebugView를 여러번 언급할 것입니다.
변경 사항을 테스트하기 위해 GTM(구글 태그 관리자) 미리보기를 활성화합니다. (GTM 인터페이스의 우측 상단 모서리에 있는 큰 미리 보기 버튼을 클릭하면 변경 사항 버튼을 테스트할 수 있습니다)
활성화하게 되면 실행된 태그 중에서 새로운 GA4 태그가 표시됩니다.
이벤트를 구성할 때, 이벤트를 테스트해야 합니다. GA4 데이터 디버깅을 위해 구축된 주요 기능은 DebugView 섹션입니다. GA4 인터페이스 좌측에서 관리 > DebugView로 이동하면 찾을 수 있습니다. 클릭하세요.
대부분의 경우 아직 데이터가 표시되지 않을 것입니다. 그 이유는 아직 GA4의 디버그 모드가 활성된 경우에만 DebugView의 데이터를 볼 수 있기 때문입니다. 이를 GTM 미리보기 또는 디버그 모드와 혼동하지 마세요. 이들은 두 개의 전혀 다른 개체입니다.
GA4에서 디버그 모드를 활성화하려면 다음과 같이 몇 가지 옵션이 있습니다.
GA 디버거 크롬 확장 기능 활성화하기
또는 이벤트와 함께 debug_mode 매개변수를 전송하기
또는 디버깅 중인 페이지에서 구글 태그 관리자의 미리보기 모드를 활성화
첫 번째 옵션의 경우 여기에서 크롬 확장을 설치한 다음 아이콘을 클릭합니다.(ON 리본이 표시됨) 이때부터 DebugView에 이벤트가 표시됩니다.
다른 옵션은 DebugView에서 보고 싶은 모든 이벤트와 함께 debug_mode 매개변수를 전송하는 것입니다.
구글 태그 관리자에서 GA4 구성 태그를 열고 다음 매개변수를 추가하면 됩니다.
debug_mode 매개변수에 값이 포함된 경우 이벤트가 DebugView에 표시됩니다. 하드코딩된 gtag.js를 사용하는 경우 debug_mode 매개 변수를 포함하는 방법은 다음과 같습니다.
그러나 구글 태그 관리자를 사용하기 때문에 GTM 미리보기 모드를 활성화하면 debug_mode가 자동으로 true로 설정됩니다. 따라서 데이터가 GA4 DebugView에 표시되기 시작합니다.
DebugView에서 데이터를 보기 시작하면 모든 이벤트를 클릭하면 매개 변수 목록이 표시됩니다. GA4가 받은 값을 보려면 해당 매개 변수를 클릭하세요. 자, 그건 정말 세분화된 디버깅입니다.
그러나 웹사이트에서 이벤트가 발생한 후 DebugView에 표시되는 것이 지연이 되는 것을 확인할 수 있습니다. 때때로는 몇 분을 기다려야 할 수도 있습니다. 이 경우 DebugView 페이지를 새로고침하면 조금 도움이 되는 경우도 있습니다.
또한 좌측 상단에서 올바른 디버깅 디바이스를 선택했는지도 확인할 필요가 있습니다.
여러 방문자들이 디버그 보기를 활성화한 경우(예: 모두 GA 디버깅을 활성화한 경우), 여러 디바이스를 볼 수 있으며 스스로를 찾는데도 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 어쨌든 DebugView에서 데이터를 보기 시작했다면 상황은 이렇게 흘러갈 것입니다.
#1-5: 구글 태그 관리자에서 변경 사항 게시하기
데이터가 들어오고 제대로 표시되면 GTM 컨테이너에서 GA4 변경 사항을 제출하고 게시해야 합니다.
우측 상단 모서리에 있는 제출 버튼을 클릭한 다음 사용자 인터페이스에서 요청하는 다른 모든 단계를 완료하면 됩니다.
이후 곧 실시간 보고서에서도 새로운 데이터를 볼 수 있을 것입니다.
#1-6: 구글 애널리틱스 4 실시간 보고서
구글 애널리틱스 4 인터페이스의 좌측 사이드바에서 보고서 > 실시간으로 이동합니다. 여기에서 보고서에 들어오는 데이터를 확인할 수 있습니다. 이전 버전(유니버셜 애널리틱스)과 달리 새로운 보고서는 훨씬 더 세분화된 수준에서 데이터를 볼 수 있는 기능을 제공합니다.
먼저, 트래픽 소스, 가장 인기있는 이벤트, 그리고 지난 30분 동안의 사용자 수 등을 확인할 수 있습니다.
개별 사용자의 스냅샷을 볼 수도 있습니다. 우측 상단 모서리에 있는 사용자 스냅샷 보기를 클릭하면 됩니다.
그런 다음, 특정 사용자의 모든 이벤트 스트림을 볼 수 있습니다. 이 이벤트를 클릭하면 DebugView와 마찬가지로 세부적인 수준으로 데이터를 볼 수 있습니다. 다른 사용자/방문자 데이터를 보고 싶다면 화살표 다음 버튼을 클릭하세요.
스냅샷을 종료하고 싶다면 우측 상단 모서리에 있는 스냅샷 종료 버튼을 누르기만 하면 됩니다.
#1-7: FAQ (자주 묻는 질문)
여기 몇 가지 FAQ 들을 정리해보도록 하겠습니다.
이미 유니버셜 애널리틱스가 설치되어 있다면 어떻게 해야 하나요?: 유니버셜 애널리틱스(UA)는 2023년 6월 30일부터 데이터 수집을 중단하게 됩니다. 이는 다른 분석툴(예: GA4)로 전환할 수 있는 데드라인이 됩니다. UA가 작동하는 동안에는 동일한 웹사이트에 GA4와 UA 모두 사용할 수 있습니다.
이미 웹사이트의 소스 코드에 구글 애널리틱스 4 트래킹 코드가 하드코딩되어 있다면 어떻게 되나요?: 그 유연성으로 인해 구글 태그 관리자를 통해 GA4(또는 기타 자바스크립 기반 마케팅 분석 도구)를 구현하는 것을 매우 좋습니다. GTM의 이점에 대해서는 여기에서 자세히 확인할 수 있습니다. 그러나 그 짧은 버전은 다음과 같습니다. 개발자는 웹사이트에서 하드코딩된 트래킹 코드를 제거해야하며, 구글 태그 관리자를 통해 구글 애널리틱스 4를 구현해야 합니다
구글 태그 관리자에 이미 유니버셜 애널리틱스가 구현되어 있는 경우에는 구글 애널리틱스 4용 새로운 GTM 컨테이너틀 만들어야 할까요?: 아닙니다. GA4용 새로운 GTM 컨테이너를 만들 필요가 없습니다. 새로운 GA 버전에 기존 태그 관리자 컨테이너를 사용합니다. 구글 애널리틱스 4는 완전히 다른 GA 태그를 필요로 하지만, 동일한 컨테이너 내에서 유니버셜 애널리틱스 태그와 공존할 수 있습니다.
웹사이트에 구글 애널리틱스 4를 설치한 후 다음 단계는 이벤트 트래킹을 구현하는 것입니다. 이는 GA 설정의 중추이기도 합니다. 측정하려는 모든 인터렉션은 이벤트가 됩니다.
그리고 전환 트래킹으로 넘어가면 GA4에서의 전환은 단순히 VIP 지위를 가진 이벤트에 불과하다는 사실을 알게 될 것입니다.
챕터 2: 구글 애널리틱스 4로 이벤트 트래킹하기
GA4를 설치한 이후에는 추가적인 데이터 수집을 시작해야 합니다.
#2-1: 이벤트 카테고리, 액션, 그리고 레이블과의 작별
유니버셜 애널리틱스에 비해 구글 애널리틱스 4의 데이터 모델은 훨씬 더 유연합니다. 이는 UA에 비해 제약 사항과 필수 필드 / 매개변수가 적다는 것을 의미합니다.
이벤트와 관련하여 가장 눈에 띄는 차이점은 모든 이벤트와 함께 유니버셜 애널리틱스(맞춤 측정 기준 제외)로 전송할 수 있는 다음과 같은 4가지 매개변수입니다.
이벤트 카테고리(Event Category) – 필수
이벤트 액션(Event Action) – 필수
이벤트 레이블(Event Label) – 옵션
이벤트 값(Event Value) – 옵션
그리고 유니버셜 애널리틱스 보고서를 열면 먼저 이벤트 카테고리가 뜨게 됩니다. 그런 다음 클릭하여 좀 더 자세히 드릴다운할 수 있습니다. 액션을 확인하고 그 다음 레이블을 볼 수 있습니다.
구글 애널리틱스 4에서의 네이밍 규칙은 훨씬 더 유연하며 트래킹 설정을 구현하는 사용자에게 전적으로 의존하게 됩니다.
GA4에는 이벤트 이름(Event Name)이라 불리는 매개변수가 있으며, 다른 모든 것은 계획한 내용에 따라 달라집니다. 원하는 경우 추가적인 매개변수를 전송하지 않을 수 있습니다. 또는 해당 이벤트의 문맥을 더 잘 설명할 수 있는 4개의 추가 매개변수를 보낼 수도 있습니다. 예를 들어 누군가 웹사이트의 ‘데모 요청하기’ 양식을 작성했다고 가정해보면 다음 이벤트를 전송할 수 있습니다.
이벤트 이름(Event name): request_demo
제품 이름(product_name): amazing product
회사 규모(company_size): 99-250
업종(company_industry): internet and telecom
연매출(annual_revenue): 50-100M
마지막 4번째 항목은 이벤트와 함께 보낼 수 있는 맞춤 매개변수입니다. 그러나 단일 이벤트로 전송할 수 있는 맞춤 매개변수의 수에는 몇 가지 제약 사항들이 있습니다. 본 글 뒷 부분에서 이에 대해서 다루어 보도록 하겠습니다.
원하는 이벤트를 생각해낼 수 있지만 따라할 수 있는 몇 가지 추천들이 있습니다. 하지만 먼저 GA4의 4가지 이벤트 카테고리에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
먼저 구글 애널리틱스 4의 다양한 이벤트 유형과 카테고리를 생성/수정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 구조에 대해 생각하기 전에 우선 GA4의 이벤트의 의미에 대해 잘 이해하는 것이 중요합니다.
#2-2: 구글 애널리틱스 4의 4가지 이벤트 카테고리
GA4에서 이벤트는 다음과 같이 4가지의 카테고리로 나뉠 수 있습니다.
자동으로 수집된 이벤트
향상된 측정 이벤트
추천 이벤트
맞춤 이벤트
이벤트 구조(이름 및 매개변수)를 계획하는 프로세스는 다음과 같습니다.
트래킹할 이벤트가 자동으로 수집되는 이벤트에 포함되는지 확인합니다.
그렇지 않은 경우, 향상된 측정(Enhanced Measurement) 이벤트에서 그 이벤트가 언급되었는지 확인합니다.(예: 스크롤 또는 파일 다운로드)
그렇지 않은 경우, 추천되는 이벤트와 명명 규칙을 확인합니다.
위의 카테고리가 이벤트에 적용되지 않는 경우 원하는 이벤트로 맞춤 이벤트를 만듭니다.
아래 게시물에서 별도로 이벤트의 카테고리를 어디서 보고 어떻게 찾을 수 있는지에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 일단 요약하면 구글 애널리틱스 4 이벤트 트래킹의 작동 과정은 다음과 같습니다.
이벤트가 자동으로 트래킹되는지 확인합니다.
그렇지 않으면 구글 태그 관리자에서 GA4 이벤트 태그를 만듭니다.
필요한 경우 이벤트 매개변수도 포함됩니다.
GA4의 DebugView에서 다가오는 이벤트를 확인합니다.
이벤트 매개변수를 맞춤 측정 기준으로 등록합니다.
구글 태그 관리자의 모든 변경 사항을 게시합니다.
위 단계들을 하나씩 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
#2-2-1: 이벤트 자동 트래킹
본 가이드는 웹 트래킹에 초점을 두고 설명할 예정입니다. GA4가 자동으로 트래킹하는 특정 이벤트가 있습니다. 그 전체 리스트는 여기에서 확인할 수 있습니다. 이 리스트에서 웹과 앱 모두 확인할 수 있을 것입니다. 웹 이벤트 리스트가 생각보다 많을텐데요, 또한 향상된 측정 이벤트도 여기에 나열됩니다.
첫 방문: 사용자가 웹사이트를 방문하거나 앱을 실행하는 것이 이번이 처음인 경우
세션 시작: 사용자가 앱 또는 웹 사이트에 가입하고 새로운 세션을 시작할 경우
사용자 참여: 이 이벤트는 방문자가 웹페이지에 머문 후 10초 후에 시작됩니다. 그러나 앱이 전경에 있는 경우 주기적으로 실행될 수 있습니다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
여기에서 페이지 뷰(page_view)를 언급하지 않은 것은, 향상된 측정 세션에 이미 추가했기 때문입니다. 또한 앱 이벤트 리스트는 여기에서 확인할 수 있습니다.
#2-2-2: 향상된 측정
구글 애널리틱스 4에서 웹 데이터 스트림을 구성할 때 향상된 측정 기능을 사용할 수 있습니다. 개발자와 협력하거나 구글 태그 매니저에서 이벤트를 구성할 필요 없이 마케터들이 보고서에서 가능한 한 많은 이벤트를 얻을 수 있도록 디자인되었습니다.
관리 > 데이터 스트림 > 웹 데이터 스트림 선택으로 이동하면 다음과 같은 창이 열리며, 여기서 향상된 측정이라는 섹션이 표시됩니다.
기본적으로 이 기능은 활성화되어 있으며, 다음 이벤트를 자동으로 트래킹하게 됩니다.
페이지 뷰 (이벤트 이름: page_view)
스크롤 (이벤트 이름: scroll)
이탈 클릭 (이벤트 이름: click with the parameter outbound: true)
사이트 검색 (이벤트 이름: view_search_results)
동영상에 호응 (이벤트 이름: video_start, video_progress, video_complete)
파일 다운로드 (이벤트 이름: file_download)
양식 상호작용 (이벤트 이름: form_submit, form_start)
원하는 경우 이벤트를 개별적으로 비활성화/활성화시킬 수 있으며 향상된 측정 섹션에서 기어 아이콘을 클릭한 다음, 토글 버튼을 클릭하면 이벤트를 활성화 및 비활성화시킬 수 있습니다.
그리고 일부 이벤트는 추가로 커스터마이징할 수 있습니다. 각 이벤트와 그것의 설정들을 간단히 살펴보도록 하겠습니다.
페이지 뷰. 이 이벤트는 페이지를 다시 로드하지 않고 새로운 페이지가 로드되거나 페이지의 URL이 수정될 때 GA4로 전송됩니다.
스크롤. 방문자가 페이지 깊이의 90% 수준 아래까지 스크롤하게 되면 페이지당 한 번씩 GA4에 이벤트가 스크롤됩니다. 자세히 보기
클릭. 이탈 클릭(클릭한 링크가 방문자를 다른 도메인으로 리디렉션하게 될 때)에 대한 이벤트입니다. 이 이벤트와 함께 아웃바운드 매개변수(값은 ‘true’)가 추가로 전송됩니다. 이 매개변수가 있는 이벤트는 링크 클릭이 있었음을 의미합니다. 이 이벤트와 함께 link_classes, link_domain, link_id, link_url 등 여러 매개 변수가 전송됩니다. 자세히 보기
비즈니스가 여러 도메인에서 운영되는 경우 태그 설정(매우 동일한 이벤트 스트림의) > 도메인을 구성한 다음, 비즈니스의 도메인을 입력할 수 있습니다. 여기에 나열된 모든 도메인이 이탈 클릭 이벤트를 트리거 하지 않습니다.
사이트 검색. 페이지가 로드되고 페이지 URL에 q, s, 검색, 쿼리, 키워드와 같은 쿼리 매개 변수가 포함된 경우 이 이벤트가 구글 애널리틱스 4에 전송됩니다. 그러나 원하는 경우 추가(최대 10개)적인 것들을 추가할 수 있습니다. 자세히 보기
웹 사이트의 검색 결과 페이지 주소가 https://www.yourwebsite.com/search?key=my+search+term,과 같으면 검색 이벤트 설정에 따옴표 없이 “key”라는 단어를 입력해야 합니다. 검색 결과의 URL에 보다 유용한 매개 변수가 포함되어 있다면 이 매개 변수도 포함할 수 있습니다.
예를 들어, 검색 결과 페이지의 웹 주소가 다음과 같은 경우: https://www.yourwebsite.com/search?key=search+term&results=50, 구성의 두 번째 필드에 ‘결과'(따옴표 없이)를 포함할 수 있습니다. 그러면 이 매개변수는 GA4에 의해 자동으로 트래킹됩니다.
동영상 시작, 진행 완료. 향상된 측정은 웹사이트에 포함된 유튜브 영상의 상호작용을 트래킹한 다음 ‘video_’ 이벤트를 GA4로 보내게 됩니다. 그러나 이렇게 임베디드된 유튜브 영상 플레이어는 URL에 ?enablejsapi=1 매개변수를 포함해야 합니다. 또한 유튜브 영상 트래킹이 즉시 작동되지 않는 다른 많은 이유들이 있습니다. 따라서 약간의 수정이 필요할 것입니다.
이러한 부분 때문에 이 자동 영상 추적이 생각하는 것만큼 많은 경우에 작동되지 않을 것입니다. 이 경우에는 구글 태그 매니저로 할 수 있습니다.
파일 다운로드. 이 이벤트는 링크를 클릭하면 해당 링크가 다음의 파일 확장자 중 하나를 포함하는 경우입니다. pdf, .xls, .xlsx, .doc, .docx, .txt, .rtf, .csv, .exe, .key, .pps, .ppt, .pptx, .7z, .pkg, .rar, .gz, .zip, .avi, .mov, .mp4, .mpe, .mpeg, .wmv, .mid, .midi, .mp3, .wav, .wma. 다시 말하면, 해당 링크가 파일을 열거나 다운로드하게 되는 경우입니다. 현재 GA4 인터페이스에서 다른 확장자로 리스트를 업데이트할 수 없습니다.
양식 시작과 양식 제출. 이 이벤트는 웹사이트 사용자가 성공적으로 상호작용하고 세션 중에 리드 양식을 제출할 때 기록됩니다. GA4는 form_id, form_name, form_destination, 그리고 form_submit_text와 매개변수를 실행할 때 기록됩니다.
추적할 이벤트를 선택했다면 우측 상단 모서리에 있는 저장을 누른 후에 향상된 측정이 활성화되었는지 확인합니다.(토글은 파란색)
이때부터 구글 애널릭틱스 4가 이벤트를 자동으로 트래킹하기 시작합니다. 데이터가 제대로 입력되는지 확인하는 방식은 아래 #2-6 을 참조하세요.
#2-2-3: 추천 이벤트
위에서 언급한바와 같이 이벤트 이름(혹은 매개변수)을 선택할 때는 먼저 자동으로 트래킹되는 이벤트(해당 이벤트가 이미 트래킹되고 있음)를 살펴본 다음 향상된 측정 이벤트를 살펴보세요. 이러한 이벤트 중 어느 것도 해당되지 않는 경우 추천되는 이벤트 리스트를 살펴보세요.
모든 이벤트를 확인하고 필요한 이벤트가 있는지 확인하세요. 예를 들어 사용자가 로그인할 때 트래킹하려는 경우 ‘모든 속성’에서 ‘로그인’ 이벤트를 찾을 수 있을 것입니다.
구글 애널리틱스 4 모델은 유연해서, 로그인시 다른 이벤트 이름을 사용할 수 있습니다.(예: logged_in) 구글은 추천되는 이벤트를 구현할 것을 권장하고 있는데요, 이를 통해 구글 애널리틱스의 보고서가 데이터를 더 잘 이해하고 머신러닝 기능에 적용할 수 있습니다.
그러나 이러한 기능(추천 이벤트 이름과 관련)이 무엇인지는 여전히 불분명합니다.
또한 대부분의 추천 이벤트에 대해 구글은 몇 가지 매개변수도 추천합니다. 로그인 이벤트에 대해 설명하자면 메서드 매개변수(method parameter)가 있습니다. 사용자가 이메일, 구글 로그인, 페이스북 로그인 등을 통해 웹사이트에 로그인할 수 있는 경우 이 방법으로 트래킹하는 것이 합리적입니다.
이제 구글 애널리틱스 4의 마지막 카테고리에 도달했습니다. 자동 추적 이벤트, 향상된 측정 또는 권장 이벤트 중 언급되지 않은 이벤트를 전송하려면 맞춤 이벤트를 생성할 수 있습니다.
맞춤 이벤트의 구성은 추천 이벤트와 거의 같습니다. 유일한 차이점은 자신만의 이벤트 이름을 만들어야 한다는 것입니다.
예를 들어 연락처 양식의 양식 제출을 추적하려는 경우, 이벤트 이름은 아래 중 하나일 수 있습니다.
form_submission
contact_form
contact_form_submission
아니면 다른 것일 수도 있습니다. GA4는 이 부분에선 매우 유연합니다.
사용자 맞춤 이벤트 추적에 대해 말하자면 웹사이트의 메뉴 링크 클릭을 측정하려는 예시를 살펴보도록 하겠습니다.
#2-2-4-1: 구글 애널리틱스 4의 맞춤 이벤트 추적 예시
참고: 메뉴 링크 클릭 추적 트리거 조건은 대부분의 웹사이트에서 다릅니다(클릭 클래스와 ID가 다르기 떄문). 데모 웹사이트에서 추적할 수 있는 메뉴 링크가 여러 개 있습니다.
우선, 메뉴 링크 클릭과 클릭을 구분하는 정확한 조건으로 트리거를 생성해야 합니다. 구글 태그 관리자의 미리보기 모드를 활성화하고 웹사이트의 메뉴 링크를 클릭해보세요. 첫 번째 링크 클릭을 수행하면 미리보기 모드의 왼쪽 사이드바에 링크 클릭 이벤트가 표시됩니다.
만약 보이지 않는다면, 다음을 수행해야 합니다.
페이지에서 최소 하나 이상의 GTM 트리거를 활성화합니다.
혹은 향상된 측정 설정에서 ‘파일 다운로드’ 혹은 ‘이탈 클릭’ 추적을 활성화합니다.
GA4에서 향상된 측정을 사용하지 않는다고 가정해봅시다. 구글 태그 관리자 > 트리거 > 새로 만들기 > 링크로 이동합니다. 트리거 설정을 ‘모든 링크 클릭’으로 유지하고 트리거를 저장합니다.
이 트리거를 생성하면 구글 태그 관리자에서 링크 추적 기능을 사용할 수 있습니다.
그런 다음 변수 > 구성(기본 제공 변수 내)으로 이동하여 모든 클릭 관련 변수를 활성화합니다
미리 보기모드를 클릭하고 미리보기를 다시 새로고침합니다.
그런 다음 웹사이트로 이동하여 메뉴 링크 중 하나를 선택합니다. 실제로 2개 이상을 클릭해야 합니다. 미리보기 모드로 돌아가면 미리보기 모드에서 링크 클릭 이벤트가 표시됩니다. 첫 번째 링크 클릭 이벤트를 클릭하고 미리보기 모드의 변수 탭으로 이동합니다.
그런 다음, 두 번째 링크 클릭 이벤트로 이동합니다. 메뉴 클릭을 구별하는데 사용할 수 있는 변수를 찾아야 하는데요, 링크 클릭시 GA4 태그를 실행시키고 싶지 않기 때문입니다. 메뉴 링크 클릭으로 이것을 정확하게 할 수 있습니다.
자세히 보면, 두 링크 모두 Click Classes 값인 site-nav__link site-nav__link–main가 포함되어 있습니다. 여기서 nav는 네비게이션을 의미합니다. 이를 링크 트리거로 활용할 것입니다.
GTM 컨테이너의 트리거 리스트로 돌아가서 이전에 생성된 모든 링크 클릭 트리거를 클릭합니다. 수정하고 조건을 추가합니다. Click Classes 는 site-nav__link–main을 포함해야 합니다.
트리거를 저장합니다. 이제 구글 애널리틱스 4 이벤트 태그를 만들 차례입니다. 태그 > 새로 만들기 > 구글 애널리틱스 4 이벤트로 이동합니다. 기존 GA 4 구성 태그를 선택한 다음 이벤트 이름을 입력합니다. 이것의 값은 여러분에게 달려있습니다. 다음 옵션 중 하나라도 있다면 완벽합니다.
menu_click
menu
menu_item_click
menu click
기타 등등
이것들은 단지 몇 가지 예시에 불과합니다. 맞춤 이벤트로 작업하기 때문에 이름 길이 제한을 따르는한 원하는 데로 이름을 지정할 수 있습니다.
만약 menu_click 이벤트 이름을 사용했다고 하면, 이번에는 이벤트 이름만 보내는 것은 그다지 도움이 되지 않을 것입니다. 정확한 메뉴 항목을 더 자주 클릭하는지 알고 싶을 것입니다. 메뉴 항목 이름과 URL도 함께 보내면 어떨까요?
추가적인 이벤트 매개변수를 전송하여 이를 수행할 수 있는 방법이 있습니다. 향상된 측정 설명에서 이미 언급된 매개 변수(예: link_url 및 link_text)를 사용할 수도 있지만, 두 개의 맞춤 매개 변수를 생성해 보겠습니다
menu_item_url과 menu_item_name 두 가지 매개변수를 전달해보겠습니다. 이 매개변수는 누구나 만들 수 있고, 이것이 바로 데이터 모델이 가진 높은 유연성입니다.
맞춤 매개 변수를 보내려면 구글 애널리틱스 4 이벤트 태그의 이벤트 매개 변수 섹션을 확장한 다음 행 추가를 클릭해야 합니다.
첫 번째 매개변수 이름을 입력합니다. 여기서는 menu_item_url이다. 값 필드에 클릭한 URL을 반환하는 변수를 삽입합니다. 다행히 GTM에서 이미 제공하는 변수를 클릭 URL이라고 합니다. 변수 삽입 버튼을 클릭한 후 {{Click URL}} 변수를 선택합니다.
menu_item_name이라는 다른 매개 변수를 추가해 보겠습니다. 이를 위해 GTM은 또 다른 기본 제공 변수인 {{Click Text}}를 제공합니다. 웹사이트 방문자들이 웹페이지를 번역할 수 있기 때문에, {{Click Text}} 값도 변경될 것이고, 따라서 GA4 보고서에서 더 다양한 수집된 값들의 목록을 보게 될 것입니다.
만약 더 많은 매개변수를 전달하고 싶다면 그렇게 할 수 있습니다. 단일 이벤트에서 최대 25개의 맞춤 매개변수를 전송할 수 있습니다.
이전에 만든 링크만 트리거를 이 태그에 할당합니다. 태그를 저장합니다. GTM 미리보기 모드를 새로 고치고 몇 가지 메뉴 항목들을 클릭합니다. 미리보기 모드에 돌아가서 링크 클릭 이벤트를 클릭합니다. 메뉴 링크 클릭에 대한 GA4 이벤트 태그가 발생했는지 확인합니다.
이제 구글 애널리틱스 4로 돌아가서 DebugView를 확인해야 합니다.
중요: 맞춤 매개변수는 실시간 보고서와 GA4의 DebugView에 표시되지만 다른 GA4 보고서에는 표시되지 않습니다. 구글 애널리틱스에서 이러한 매개변수를 맞춤 측정 기준으로 등록하지 않는 가정하에 다음 장을 확인하세요.
#2-2-4-1: 맞춤 정의 등록
이는 구글 애널리틱스 4에 보내는 맞춤 이벤트 매개변수에 적용됩니다. 퍼널 탐색, 무료 양식 등 보고서 카드에서 이들을 확인 / 사용하려면 GA 인터페이스에서 맞춤 매개변수를 등록해야 합니다.
구글 애널리틱스 4에서 관리 > 맞춤 정의로 이동합니다. 메뉴 링크 클릭으로 맞춤 매개변수 2개를 보냈기 때문에 여기에 둘 다 등록해야 합니다.
매개변수의 이름입니다. 원하는 데로 입력하면 됩니다. 이것은 보고서에서 측정기준이 표시되는 방식입니다. “menu_item_url”, “Menu item URL” 등 따위로 이름을 지정할 수 있습니다.
이 매개변수를 하나의 이벤트에만 적용하려면(동일한 사용자의 모든 이벤트에는 적용되지 않음) 이벤트를 선택해야 합니다.
이벤트 매개변수. GTM 태그에 입력한데로 정확하게 이름을 입력해야 하는 곳입니다. 매개변수 이름이 menu_item_url이면 여기에 정확히 입력해야 합니다. 해당 필드에 자동 완성 기능에 아직 매개변수가 표시되지 않더라도 걱정하지 마세요. 입력하고 측정기준을 저장하세요.
그런 다음 두 번째 매개변수를 등록하고 저장합니다. 그런데 종종 많은 사람들이 맞춤 매개변수와 맞춤 측정기준을 혼동하여 사용하기도 하는데요, 일반적으로 맞춤 지표와 맞춤 측정기준은 모두 맞춤 매개변수로 그룹화됩니다.
그리고 이제 모두 기다리기만 하면 됩니다. 앞으로 24시간 이내에 맞춤 매개변수가 구글 애널리틱스 4에 표시되기 시작합니다.
보너스: 구글 애널리틱스 4 인터페이스에서 직접 이벤트를 생성 / 편집해야 하는 경우가 있습니다. 자 이제 할 수 있습니다. 이벤트 만들기 및 이벤트 수정하기를 소개합니다. 각 링크를 클릭하고 해당 링크에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
#2-3. GA4에서 이벤트 테스트
이벤트를 구성한 후에는 이벤트를 테스트할 시간입니다. GA4 데이터 디버깅을 위해 구축된 주요 기능은 DebugView 섹션입니다. GA4 인터페이스 좌측에 관리 > DebugView로 이동하면 찾을 수 있습니다. 클릭하세요.
DebugView에서 데이터를 보기 시작하면 다음과 같이 표시될 수 있습니다.
이벤트는 파란색으로 마크가 되고 전환은 그린색으로 마크가 됩니다.
이벤트를 클릭하면 이벤트와 함께 전송된 매개변수가 표시됩니다. 매개변수를 클릭하여 해당 값을 확인합니다.
데이터가 들어오고 제대로 표시되면 GTM 컨테이너에 GA4 수정사항을 제출하고 게시해야 합니다.
우측 상단 모서리에 제출 버튼을 클릭한 다음 사용자 인터페이스에서 요청하는 모든 단계를 완료하면 됩니다.
이후 곧 실시간 보고서에서도 데이터를 확인할 수 있을 것입니다.
#2-4. GA4 보고서의 이벤트 데이터는 어디에서 찾을 수 있습니까?
다음은 데이터를 찾을 수 있는 몇 가지 보고서들입니다.
관리(Admin) > 이벤트(Event) – 카운트만 있는 이벤트만 표시됩니다. 화려하지 않습니다.
보고서(Report) > 참여도(Engagement) > 이벤트(Event)
탐색(예시: 탐색 보고서)
그러나 이게 끝이 아닙니다. GA4는 이벤트 기간 분석 플랫폼이므로 모든 보고서는 어떤 방식으로든 보내는 이벤트의 영향을 받습니다. 앞에서 언급한 모든 보고서들은 가장 주목할만한 예시들에 불과합니다.
‘보고서 > 참여도 > 이벤트’ 보고서
여기에는 구글 애널리틱스 4 속성에서 트래킹한 모든 이벤트 리스트가 표시됩니다. 해당 이벤트에 대한 자세한 보기 / 보고서를 보려면 이벤트를 클릭하세요.
속성에 전송된 모든 이벤트에 대한 개요와 몇 가지 차트들입니다. 이벤트 아래에는 이벤트 리스트가 표시되어 있으며 이벤트 리스트 중 하나를 클릭하면 해당 이벤트에 대한 데이터를 자세히 볼 수 있습니다.
탐색 (탐색 보고서)
여기서 데이터를 드릴다운할 수 있습니다. 탐색에서 자유 양식, 퍼널 탐색, 경로 탐색 등의 보고서를 사용할 수 있습니다.
다음은 자유 양식 보고서의 예시입니다. 데이터가 보고서에 입력될 때까지 최대 24시간을 기다려야 합니다. 지금 데이터가 보이지 않는다면 인내심을 가지고 기다려보세요.
디바이스 카테고리가 다른 사람들이 내 사이트의 메뉴 모임과 인터렉션하는 방식을 확인하려고 합니다.
여기서 탐색으로 이동하여 자유 양식 블럭을 클릭합니다.
그런 다음 변수열에 menu_item_url 맞춤 측정 기준을 포함해야 합니다. 각 메뉴 URL이 얼마나 많이 클릭을 받았는지 알고 싶기 때문입니다. 여기서 플러스 아이콘을 클릭합니다.
그런다음 menu_item_url 측정 기준을 찾습니다. 선택하면 보고서의 가능한 측정 기준 리스트에 포함됩니다.
menu_item_url (또는 원하는 맞춤 매개변수)이 보이지 않으면 먼저 구성 > 맞춤 정의에서 GA4에 맞춤 측정 기준으로 등록해야 합니다. 그런 다음 보고서에서 데이터가 나타날 때까지 24시간 동안 기다립니다. 보고서가 제대로 작동하지 않으면 더 오래 기다리세요.
그럼 탭 설정을 편집해봅시다. 행에서 기존 치수를 제거하고 포함할 맞춤 정의를 포함합니다. 열 섹션에서 디바이스 카테고리 측정 기준을 사용했습니다. 값 세션에서 보려는 지표들을 선택합니다. 아래에서는 이벤트 카운트를 사용했습니다.
그런 다음 menu_item_url 측정 기준만 실제로 포함하는 이벤트만 필터링하면 됩니다. 아래는 단지 menu_click 이벤트일 뿐입니다. 따라서 탭 설정 세션의 맨 아래에 필터를 입력해야 합니다. 이벤트 이름이 menu_click과 정확히 일치합니다.
이제 다양한 디바이스 카테고리가 메뉴 항목을 클릭하는 방법, 가장 인기있는 디바이스와 항목을 클릭한 횟수가 보고서에 표시됩니다.
또한 필요하다면 날짜 범위를 변경하는 것을 잊지마세요. 탐색 인터페이스의 좌측 상단 모서리에서 이 작업을 수행할 수 있습니다.
#2-5: GA4에서 이벤트를 계획하는 방법
참고: 이 장에서는 이 작업을 수행하는 방법에 대해 간단히 설명합니다.
실제 계획에 대해서 이야기하자면 스프레드시트가 가장 친한 친구라고 말할 수 있을 것입니다.
추적할 이벤트를 모두 정리한 다음에 아래와 같은 과정을 진행합니다.
자동 수집, 향상된 측정, 또는 추천 카테고리에 해당하는지 확인합니다.
만약 그렇다면, 이벤트 이름과 매개변수(측정 기준)를 네이밍 규칙을 확인합니다. 그렇지않다면 나만의 값을 생각해보세요. 단지 길이와 관련된 몇 가지 제한이 있다는 점을 명심하세요.
다음은 직접 준비한 올바른 네이밍 규칙을 선택할 수 있는 이벤트가 포함된 스프레드시트의 예입니다. 예시로 사용하여 사용자 고유의 스프레드시트를 만들 수 있습니다. 스프레드시트에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
두 개의 시트가 있습니다.
첫 번째는 이벤트 리스트와 이벤트와 함께 추적할 이벤트 매개변수의 종류입니다.
두 번째는 설명이 있는 매개변수 리스트입니다.
첫 번째 시트에서
B열은 간단하게 이벤트를 설명할 수 있습니다.
A열에 구글 애널리틱스 4에 사용할 이벤트 이름을 입력해야 합니다. 이 이름은 앞서 설명한 프로세스에 따라 선택해야 합니다. 자동으로 추적되는 이벤트, 향상된 측정, 추천 이벤트 등을 확인하세요. 일치하는 이벤트가 없다면 맞춤 이름을 넣으세요. 이 원칙을 사용하여 event_name(모두 소문자이고 밑줄로 연결됨)과 같은 이벤트 이름을 지정하는 것은 매우 깔끔해 보입니다. ‘양식 제출하기’와 같은 이벤트 이름도 사용할 수 있지만 소문자와 밑줄이 더 깔끔해보입니다.
C열은 유형(자동 수집, 향상된 측정, 추천 또는 맞춤)에 대한 것입니다.
D열은 특정 사건으로 추적하려는 계획된 모수에 대한 것입니다. 언어, 페이지 위치, 페이지 참조자, 페이지 제목, 화면 해상도 등 모든 이벤트에서 자동으로 추적되는 기본 매개변수는 포함되지 않았습니다.
모바일 앱을 다루는 경우 “웹’ 또는 ‘안드로이드/iOS’ 를 입력할 수 있는 ‘플랫폼’을 추가로 포함할 수 있습니다.
두번째 시트
A열은 매개변수 이름에 대한 열입니다.
B열은 플랫폼용입니다. 웹사이트에서만 작업하는 경우 해당 열을 제거하세요.
C열은 유형입니다. (빌트인, 추천, 또는 맞춤형) 빌트인은 자동으로 추적되는 이벤트 또는 향상된 측정에 사용됨을 의미합니다. 권장되는 매개변수는 권장되는 이벤트에 대한 매개변수입니다. 맞춤 매개변수는 고유한 이벤트입니다.
D열은 설명을 위한 것입니다.
중요: 이 스프레드시트는 예시일 뿐입니다. 맹목적으로 따라할 필요는 없습니다. 원한다면 일부 부품만 가져가서 필요에 맞게 조정할 수 있습니다.
계획이 준비되었다면 구글 애널리틱스 4로 이벤트를 추적할 수 있습니다. 너무 서두르지 말아야 합니다. 그렇지 않다면 장기적으로 그로 인한 결과에 직면할 수 있을 것입니다.
#2-6: 구글 애널리틱스 4의 이벤트 제한
또 한 가지 명심할 것은 (적어도 지금은) 몇 가지 한계점이 있다는 것입니다. 한계가 있을 때는 항상 이 페이지를 참조할 것을 추천합니다.
어쨌든 기억해야 할 몇 가지 사항들이 있습니다.
적어도 지금은 총 이벤트 수에 제한이 없습니다. 유니버설 애널리틱스(무료 계정)에서 에셋 당 허용 적중 횟수 제한은 1,000만건입니다. 현재 구글 애널리틱스 4에는 이런 제한이 없습니다. 하지만 미래에 어떤 일이 일어날지 아무도 알 수 없습니다.
속성에서 최대 50개의 맞춤 측정 기준과 50개의 측정 지표를 등록할 수 있습니다. 여기 키워드가 등록되어 있습니다. 즉, 관리 > 맞춤 정의로 이동하여 해당 정의를 구성해야 합니다. 사용자 맞춤 정의 매개변수를 더 보내지만 등록되지 않은 경우에도 괜찮습니다.
이벤트와 함꼐 최대 25개의 매개변수를 전송할 수 있습니다.
이벤트 이름과 매개변수에도 몇 가지 길이 제한이 있습니다. 이벤트 이름과 매개변수 이름은 모두 최대 40자 이내여야 합니다. 제한에 대한 자세한 내용은 항상 이 페이지를 참조하세요.
챕터 3: 구글 애널리틱스 4 내에서 전환 추적하기
모든 이벤트가 동일한 것은 아닙니다. 어떤 것들은 비즈니스에 더 중요합니다. 전환을 입력합니다.
#3-1: 일반적으로 전환이란 무엇인가?
전환이란 방문자 혹은 사용자가 완료하기를 원하는 중요한 상호작용입니다. 전환은 마이크로 전환과 매크로 전환으로 나뉠 수 있는데요, 마이로 전환의 예시로는 뉴스레터 구독, 백서 다운로드 등이 있습니다.
마이크로 전환은 일반적으로 방문자/사용자를 매크로 전환(메인 전환)에 한 단계 더 가깝게 만드는 전환으로 설명됩니다.
매크로 전환은 구매와 같이 비즈니스에게 가장 중요한 상호작용을 의미합니다.
전환을 추적하면 비즈니스에 적합한 것과 그렇지 않은 것을 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 구매 사용자의 세그먼트를 만든 후에 사용자가 무엇을 하고 있는지, 사용자의 행동 등을 이해하려고 시도할 수 있습니다. 또한 전환은 광고 캠페인의 효과를 측정한 다음 광고 예산을 재분배하는 데도 사용될 수 있습니다.
이제 구글 애널리틱스 4를 사용하여 전환을 추적하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
#3-2: 굿바이 목표, 헬로우 전환
유니버설 애널리틱스와 같이 이전 버전의 구글 애널리틱스를 사용해본 사람들은 구글 애널리틱스 목표라는 용어에 더욱 익숙합니다. 기본적으로 과거에는 GA가 전환을 호출하는 방식이였습니다.
주문 확인 페이지의 페이지 뷰를 전환으로 처리하려는 경우, 대상 목표를 생성할 수 있습니다. 다른 유형의 구글 애널리틱스 목표에 대해 말하자면, 다음과 같은 목표를 만들 수 있습니다.
이벤트와 해당 매개변수를 기반으로 함
또는 세션 기간을 기준으로 함(방문자가 웹사이트에서 X분 이상을 보낸 경우)
또는 세션 당 페이지/스크린 뷰 수를 기준으로 합니다.
또한 GA 뷰당 최대 20개의 목표를 생성할 수 있었습니다. GA4에서 이 제한은 속성당 최대 30개의 전환까지 생성이 가능합니다.
GA4의 등장과 함께 구글 분석 목표의 개념은 사라졌습니다. 이제 가장 중요한 상호작용은 전환입니다.(물론 이 용어는 마케팅 업계에서 수년 간 가장 중요하게 활용되었으며 일부 GA 사용자 조차도 여기에서 ‘전환’이라는 용어를 사용해오긴 했습니다)
하지만 단순히 이름만 바뀐 변화는 아닙니다. 구글 애널리틱스 4는 전환과 관련하여 많은 것들이 다릅니다.
구성 방법이 다릅니다.
전환 유형이 서로 다릅니다. (기본 제공 대상, 세션 기간 또는 페이지 수 뷰 목표 없음)
이제 모든 것이 이벤트에 관한 것입니다. 이제 할 일은 그것들을 보내고 전환으로 표시하는 것입니다.
구글 애널리틱스 4에서 전환을 구성하는 방법에 대해 말하자면, 제어할 수 있는 2가지 옵션과 사전에 정의된 옵션이 있습니다. 후자부터 시작해보도록 하겠습니다.
구매에 대해 말하자면, 여기 전체 구현 과정을 매우 자세히 설명하는 Simo Ahava의 가이드가 있습니다.
구글 애널리틱스 4 속성으로 이동한 다음 관리(왼쪽 사이드바) > 전환으로 이동하면 사전에 정의된 전환 리스트가 표시됩니다. (해당 이름의 이벤트를 하나 이상의 수신한 경우 여기에 표시됨). 속성에 웹 데이터 스트림만 연결된 경우 기본 전환은 구매(사용 불능으로 설정할 수 없음) 뿐입니다.
앱 데이터 스트림을 연결했다면 앞에서 언급한 나머지 전환도 볼 수 있을 것입니다. 하지만 구성할 수 있는 것들이 많지 않기 때문에 오늘 다룰 수 있는 것은 여기까지입니다.
이제, 다음 전환 그룹으로 넘어가도록 하겠습니다.
#3-4: 스위치할 수 있는 전환
이제 이벤트를 전환으로 표시하려면 왼쪽 사이드바에 있는 관리 > 이벤트 리스트로 이동한 다음 비즈니스에 중요한 이벤트 옆의 토글을 전환하면 됩니다.
예를 들어, ebook_downloaded라는 이벤트가 있는 경우 전환으로 스위치할 수 있습니다. (참고로 이는 새로운 데이터에만 적용됩니다. 과거에 수집된 데이터는 전환되지 않습니다.
또는 구성 > 전환(왼쪽 사이드바)로 이동한 다음 새로운 전환 이벤트 만들기를 누르고 ebook_downloaded와 같은 이벤트 이름을 입력할 수 있습니다. 이벤트 이름을 수동으로 입력하는 것과 구성 > 이벤트 리스트에서 토글 버튼을 누르는 것 사이에는 차이가 없습니다. 스위치하기로 결정하면 해당 이벤트가 리스트에 나타날 때까지 기다려야 합니다.
이렇게 하면 최대 24시간 대기 후에 모든 전환 리스트에 전환 데이터들이 나타나는 것을 볼 수 있습니다.
구글 애널리틱스 4 인터페이스에서 전환 데이터를 사용할 수 있는 다른 위치에 대해서는 아래에서 다시 설명하도록 하겠습니다.
#3-5: 이벤트를 생성하여 전환으로 표시하기
특정 이름의 이벤트를 모두 전환으로 표시하지 않으려면 어떻게 해야할까요?
예를 들어, 사용자가 뉴스레터를 구독할 때마다 리디렉션되는 ‘땡큐’ 페이지가 있습니다. URL이 https://www.mywebsite.com/thank-you/이라고 가정해 보겠습니다. page_view 이벤트를 전환으로 표시하면 모든 페이지 뷰가 전환됩니다. /thank-you/ 페이지에서 발생한 페이지 보기만 어떻게 구분할 수 있을까요?
Google Tag Manager/Gtag.js에서 전용 이벤트 이름(다른 이름)을 보내거나, GA4 인터페이스에서 이벤트 생성 기능을 사용할 수 있습니다.
이 기능을 사용하면 다른 수신 이벤트를 기반으로 새 이벤트를 만들 수 있습니다. 구성 > 이벤트 페이지에서 이벤트 생성을 클릭한 다음 생성을 클릭합니다.
event_name은 page_view와 동일합니다.
page_location은 /thank-you/를 포함합니다.
page_view 이벤트의 모든 매개 변수를 새로운 이벤트로 복사하려면 Copy parameters from source event(소스 이벤트에서 매개 변수 복사) 체크박스를 활성화합니다.
매개 변수 이름 중 일부가 잘못되었고 이를 수정하려는 경우 매개 변수 구성 섹션에서 수정을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 이벤트에 매개 변수 priceingPlan이 포함되어 있지만 priceing_plan으로 지정하려는 경우 새 필드를 도입하고 새 값을 다시 사용하여 잘못된 매개 변수를 제거할 수 있습니다(새 값을 비워둠).
위 스크린샷에서 [[pricingPlan]}을 자세히 확인하세요. 이중 대괄호는 GA4가 해당 이벤트에서 매개변수 가격 책정 계획의 가치를 재사용한다는 것을 의미합니다. 변경 사항을 저장한 후에는 GA4의 실시간 보고서 및 디버그 보기에서 변경 사항을 볼 수 있습니다.
또한 GA4에서 새 이벤트를 생성할 때(전환이 되게 하려면) 구성 > 이벤트 페이지에서 해당 이벤트를 전환으로 표시하는 것을 잊지 말아야 합니다.
최대 24시간을 기다리지 않으려면(감사 페이지 방문이 모든 이벤트 목록에 즉시 표시되지 않으므로) 즉시 새 전환을 생성할 수 있습니다. GA4 인터페이스의 왼쪽 사이드바에서 구성 섹션을 클릭합니다. 그런 다음 전환으로 이동합니다.
그런 다음 새 전환 이벤트를 클릭하고 방금 생성한 이벤트의 이름을 입력합니다. 저장을 클릭합니다.
이렇게 하면 새로 생성된 thankyou_page_visit 이벤트를 전환으로 표시할 수 있습니다(관리자 > 이벤트 페이지에 표시될 때까지 24시간을 기다릴 필요가 없습니다).
#3-6: 또는 더 나은 이벤트 이름 지정 규칙을 계획해보세요.
여기서는 이 블로그 게시물의 이전 챕터에서 계속 이어나갑니다.
웹사이트의 코드 또는 Google 태그 관리자에서 GA4로 보내는 이벤트에 대해 이야기하는 경우 이벤트 네이밍 규칙을 더 잘 계획하고 더 뚜렷한 이벤트를 만들 수 있습니다.
form_submission이라는 이벤트 이름으로 다양한 양식 제출을 추적하지만 특정 유형의 양식만 전환으로 처리하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 문의 양식 제출, 검색 양식 제출, 등록 양식 제출 이벤트를 추적하지만 등록 양식 제출만 전환으로 처리하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
이 경우 3개의 개별 이벤트들을 추적할 수 있습니다.
contact_form_submission
search_form_submission
sign_up
그런 다음 가입 이벤트만 전환으로 표시하세요. 물론 이렇게 하려면 사전에 더 철저한 계획이 필요하지만, 이러한 모든 탄탄한 설정은 하나에서 시작됩니다.
#3-7: 구글 애널리틱스 디버그뷰에서 데이터 확인
전환을 구성했으면 이제 테스트할 차례입니다. GA 4 데이터 디버깅을 위해 구축된 주요 기능은 DebugView 섹션입니다. GA4 인터페이스의 왼쪽 하단에서 찾을 수 있습니다. 클릭하세요.
이벤트는 파란색 아이콘으로 표시되고 전환은 녹색으로 표시됩니다. 이벤트를 클릭하면 이벤트와 함께 전송된 매개변수를 볼 수 있습니다. 매개변수를 클릭하면 해당 값을 볼 수 있습니다.
데이터가 들어오고 제대로 표시되는지 확인했으면 GTM 컨테이너에 GA4 변경 사항을 제출하고 게시해야 합니다.
#3-8: GA4 보고서에서 전환 데이터는 어디에서 볼 수 있나요?
왼쪽 사이드바 메뉴의 관리자 > 전환 섹션에서 확인할 수 있습니다. 이 섹션은 전환으로 표시한 모든 이벤트의 개요와 같습니다.
획득 > 트래픽 획득으로 이동한 다음 테이블에 전환 열이 있습니다.
전자상거래 추적을 구현한 경우 데이터는 수익 창출 보고서의 탐색에 표시됩니다. 예를 들어, 탐색 보고서에 전환 지표를 포함할 수 있습니다.
입문자를 위한 구글 애널리틱스 4 튜토리얼 결론
이전 버전의 구글 애널리틱스와 비교하면 구글 애널리틱스 4는 완전히 다른 도구입니다. 그리고 이 블로그 게시물은 앞으로 학습해야 될 것들이 훨씬 더 많다는 것을 보여줄 것입니다.
다양한 상호작용을 추적하여 구글 애널리틱스(또는 사용 중인 다른 마케팅/분석 도구)로 전송하고 싶다면 구글 태그 관리자를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 하지만 더 짧고 효율적인 방법을 알려드리지 않는 한 이 또한 학습량이 많을 것입니다. 구글 태그 관리자를 공부하고 더 짧고 효율적인 방법을 터득하시기 바랍니다.
더 많은 디지털 마케팅 기회가 생길수록, 인공지능은 점점 더 우리 일상 생활에서 뗄 수 없는 불가분의 관계가 되어가고 있습니다. 그러나 이러한 모든 이점에도 불구하고, 글로벌 네트워크가 알고 있거나, 추론할 수 있는 정보의 양 때문에 사람들은 종종 취약하다고 느낍니다. 결과적으로 구글은 마케터들이 좀 더 어려워지더라도 사용자의 데이터 프라이버시가 무엇보다 중요하다고 판단했습니다.
그래서 2019년, 구글은 결국 자사 브라우저에서 서드파티 쿠키의 사용을 중단함으로써 개인정보 보호에 대한 증가하는 수요를 충족시킬 것이라고 판단했습니다. 다행히도 최근 뉴스에 따르면, 이같은 ‘쿠키 세상의 종말’이 1년 더 연장되었습니다.
그렇다면 이러한 상황을 해결해줄 수 있는 영웅은 누구일까요? 본 글에서는 쿠키리스 시대엔 무슨 일이 일어나고 어떻게 대처해야 하는지에 대해 소개하고자 합니다.
우리가 알고 있던 세상
오래 전부터, 아래와 같은 4가지 유형의 데이터가 있습니다.
1. 제로 파티(Zero-party)
데이터는 고객에 의해 먼저 자발적으로 제공되고, 그 목적도 명확하게 취합됩니다. 이것은 개별 고객들이 브랜드가 그들을 인식하기를 원하는 방식입니다. 그래서, 고객들은 자신들의 정보를 선호도 센터(Preference center)나 구매 의도, 그리고 개인적인 맥락(Context) 등을 통해 자신의 관심사를 기업과 공유합니다.
2. 퍼스트 파티(First-party)
데이터는 고객이 암묵적으로 제공한 선호도를 기반으로 합니다. 여기에는 행동 신호(Action signal), 구매 활동, 구독 데이터, 소셜 데이터 등이 포함될 수 있습니다. 이 정보는 사용자와 사이트 간에 인터렉션을 통해 얻을 수 있기 때문에 브랜드가 가진 보물이라고 할 수 있습니다.
3. 세컨드 파티(Second-party)
신뢰할 수 있는 외부 파트너로부터 획득하는 잠재 고객 리스트입니다. 이것은 타깃 잠재 고객이 유사한 기업 간에 내부적으로 공유되는 데이터입니다. 물론 이것은 개인정보 침해처럼 보일 수 있지만, 법규 내에 잘 수행한다면 바로 직전에 있습니다. 하지만 우리가 이미 알고 있는 누군가에게 친절한 친구로서 새로운 장소나 관련된 좋은 곳에 대해 알려주는 것을 아무도 금지할 수는 없습니다. 그렇지 않나요?
4. 서드 파티(Third-party)
웹사이트를 넘어 웹 방문자의 온라인 행동을 트래킹하여 얻은 데이터입니다. 이는 사람들이 움직이는 곳을 따라갑니다. 만약 서드파티 쿠키를 승인했다면, 이는 마케터들이 방문하는 웹사이트, 그들이 그곳에서 무엇을 구매하고 있는지, 그리고 무엇에 관심을 보이고 있는지, 그들이 제품을 인지했는지, 안 했는지 등의 여부와 같이 웹 방문자들에 대해 더 많이 알 수 있도록 해줍니다. 이것이 광고 타깃팅을 위한 방문자 프로파일 리스트를 만드는 방법입니다.
서드파티 데이터는 기업들에게는 더 많이 벌게 하고, 고객들에게는 더 많은 관련 정보를 받을 수 있게 해주기 때문에 많은 도움이 된다고 봐야 합니다. 그럼에도 불구하고, 데이터 트래킹을 위한 서드파티 쿠키의 사용은 지난 수 년간, 지속적으로 논란의 대상이 되어왔습니다. 그리고 사람들이 자신의 사생활 보호에 대해 더욱 민감해짐에 따라서, 그 방식이 어떻게 되던지간에, 현재의 서드파티 쿠키 활용 방식은 언젠가는 끝날 것입니다.
쿠키리스 시대의 부상
쿠키리스 시대에도 여전히 마케터들이 할 수 있는 것들이 있을까요? 당연하게도 그렇습니다. 그 뿐만 아니라 예전처럼 이상한 곳에서 스팸 메일을 수시로 받았던 시대로는 돌아가지는 않을 것입니다.
Accenture의 연구 조사에 따르면 83%의 소비자들은 ‘보다 개인화된 경험을 위한 대가로 자신의 데이터를 공유할 의향이 있다’라고 밝혔기 때문에 어찌되었든 간에 반드시 제로파티 혹은 퍼스트파티의 시대로 돌아갈 것입니다.
또 다른 트렌드는 이제 모든 기업들이 고객 데이터를 스스로 직접 수집하게 될 것이라는 점입니다. 여기서 누가 구원자가 될까요? 바로 이메일 마케팅입니다!
쿠키리스 시대에서의 이메일 마케팅은?
첫 번째 좋은 소식은 잠재 고객들에게 그들이 무엇을 원하는지 물어볼 수 있다는 것입니다. 두 번째는 이메일 마케터가 원하는 답변을 얻기 위해 사용할 수 있는 다양한 도구들이 있다는 점입니다.
제로파티 데이터의 이점 활용
고객이 처음부터 관심있는 내용을 직접 공유할 수 있는 기회를 제공합니다. 구독 프로세스 안내 또는 가입 환영 안내 이메일 등에서 사용자가 직접 자신의 선호도를 설정할 수 있습니다. 더 나은 결과를 얻고 싶다면, 과도한 양의 질문이나 세부 내용 없이 자연스럽고 깔끔하게 구성해야 합니다. 다음은 관련 양식을 작성하는데 도움이 될 수 있는 몇 가지 질문입니다.
무엇을 수집하시겠습니까? 유용하다고 생각하고 소비자에 대해 알고 싶은 데이터가 무엇이 있는지 확인하세요.
어떤 데이터를 사용하시겠습니까? 각 지점을 확인하고 필요한 이유와 사용 방법을 결정합니다. 불필요해 보이는 것들을 제외하세요.
잠재 고객의 유형과 관심있는 콘텐츠는 무엇인가요? 특정 사용자를 위한 추가 콘텐츠를 만들고 콘텐츠를 만들 수 없는 주제는 피하시기 바랍니다.
구독자가 관심을 가질만한 주제는 무엇입니까? 잠재 고객을 분석하고 그들의 관심사와 제공하고자 하는 콘텐츠를 기반으로 선호도 센터(Preference center)의 중추가 될 카테고리 분류를 만듭니다. 어떤 경우에도 예상치 못한 변화에 대해 ‘기타(Other)’ 옵션을 추가해야 합니다.
얼마나 자주 이메일을 보내야 할까요? 구독자가 최적의 이메일 발송 빈도를 선택하도록 할 수 있습니다. 이를 통해 잠재 고객들은 자신이 기업으로부터 얼마나 관심과 케어를 받고 있는 알 수 있습니다.
더욱 많고 관련된 질문을 할수록 더 많은 데이터를 얻을 수 있다는 것을 기억하세요.
퍼스트파티 데이터의 이점 활용
퍼스트파티 데이터를 수집할 때는 정보 수집 방식에 있어서 보다 사전 예방적이어야 합니다. 따라서 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 도와줄 수 있는 몇 가지 팁들을 준비했습니다.
구독자들에게 데이터를 제공하도록 장려하고 그에 맞는 가치 제공
가장 먼저 적합한 질문을 하는 것이 그 시작입니다. 동시에, 쿠키리스 세상에서 계속 생존하기 위해서 그에 대한 답도 필요합니다. 그리고 이는 약간 까다로운 일이기도 합니다. 바로 모든 고객들이 자신의 관심사를 공유하는 것을 좋아하지 않기 때문입니다. 하지만 포기하기에는 아직 이릅니다. 이는 단지 동기 부여의 문제이기 때문입니다.
대부분의 사람들은 왜 그것이 필요한지 물어보지 않는다면, 아무것도 하지 않을 것입니다. 따라서 마케터들의 과제는 이제 잠재 고객들에게 그들의 데이터를 제공했을 때 어떤 가치를 누릴 수 있는지를 매력적으로 보여주는 것입니다. 아래는 이를 위한 몇 가지 팁들입니다.
개인 정보 공유에 대한 보너스. 이는 할인 쿠폰, 다음 구매를 위한 선물, 또는 일부 한정된 오퍼에 대해 가장 먼저 알 수 있는 기회가 될 수 있습니다. 비즈니스 목표와 기회에 따라 제공할 수 있는 프로모션들을 생각해보세요.
경품. 공짜로 무언가를 얻을 수 있는 기회보다 더 달콤한 것이 있을까요? 사람들이 더 많은 인터렉션을 할 수 있도록 독려하기 위해 가장 인기있는 상품으로 프로모션을 적극적으로 만들어보시기 바랍니다.
퀴즈와 게임. 사람들은 아무리 나이가 들어도 새로운 것을 발견하거나, 승리의 기쁨(심지어 소소한 것이라 하더라도)을 느끼는 것을 좋아합니다. 왜냐하면 이것이 ‘행복 호르몬’이 작동하는 방식이기 때문입니다. 따라서 잠재 고객들이 느낄 수 있는 감정을 생각하고 적합한 질문을 선택하고 재미를 느끼게 하세요.
다음은 유명 스포츠 의류 브랜드인 Asics가 성공적으로 진행했던 대화형 캠페인의 몇 가지 예시입니다.
1. Runner personality 퀴즈: 완료율 90%, 재방문율 71%, 참여시간 103초, 소비자의 스포츠 습관을 알려주는 22개의 데이터 속성
2. Benefits Trivia: 완료율 80%, 재방문율 78%, 참여시간 70초, 개선을 위한 인사이트를 제공하는 고객의 서비스와 정책에 대한 피드백
실시간의 지속적인 정보 수집
상황이 변했습니다. 고객들을 포함한 모두의 삶은 지속적으로 변화하고 있다는 점을 염두하고 있어야 합니다. 매주 파티 용품을 구매하던 정말 외향적인 성격의 여성이 어느 날 갑자기 자상한 엄마가 되어서 올 수도 있습니다. 그녀의 관심사는 변할 것이고, 마케터의 임무는 시간이 지남에 따라 변하는 이러한 관심사를 트래킹하는 것입니다. 구독자들을 꾸준히 유지시키는 방법은 지속적으로 관련성 높은 최신 콘텐츠를 그들에게 제공하는 것입니다.
또한 사용자들에게 기본 관심사 설정을 언제든 업데이트할 수 있다는 것을 상기시키는 것도 중요합니다. 이를 통해 얻을 수 있는 혜택도 매력적으로 보여주어야 합니다. 잠재 고객들에게 기업이 그들에게 관심을 갖고 있고, 언제든 유용하고 관련성 높은 콘텐츠만 제공하고 있다는 사실을 알려주세요.
‘스몰(Small)’ 데이터를 활용한 고객 프로파일 구축
용기를 내고 작은 걸음부터 시작하기 바랍니다. 작은 데이터 조각으로도 커뮤니케이션을 개인화할 수 있도록 고객 프로파일을 구축해야 합니다. Litmus State of Email에 따르면 마케터 10명 중 9명은 개인화가 전반적인 비즈니스 전략에도 필수적이라고 생각하고 있다고 합니다. 또한 사용자의 80%에게 보내는 메시지가 더욱 개인화되어 보일 수록 구매 가능성이 높아진다고 여기고 있습니다.
이메일 마케터들의 강력한 지원
위와 같이 이메일 마케팅을 활용하여 정보를 얻는 것은 도움이 될 뿐더러 정말 재미있는 작업이 될 수 있습니다. 게다가 이메일 마케터들은 때때로 이메일 마케팅 외부의 당사자들과 데이터를 공유하고 나머지를 구할 수 있습니다. 이 모든 것은 이메일 때문입니다.
쿠키가 없는 마케팅 채널인가?
옵트인을 통한 고객 데이터 수집
세분화와 개인화의 가능성은 무궁무진
이메일 리스트를 활용하여 광고 플랫폼 향상
기업 웹사이트 외부에서 더 나은 타깃팅과 관련성 제공
이메일 마케터의 또다른 장점은 이 채널을 다음과 같이 최대한 활용할 수 있다는 점입니다.
가입 환영 인사에서
구매 후를 위해
재참여 유도를 위해
그리고 일상적인 여러 캠페인에서
그리고 구독자가 진행 중인 데이터를 더욱 더 많이 제공하도록 유도합니다.
이메일 마케팅은 멋진 영웅이지만, 전체 캠페인 관점에서는 팀플레이어이기도 합니다. 리타깃팅, 라이브 채팅, SMS, 앱 등 다양한 채널들과 협업하여 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
또한 CRM 광고를 진행할 때도 필수입니다. CRM 시스템에서 고객 리스트를 추출하여 퍼포먼스 마케팅에 전달하여 소셜에서 검색에 이르기까지 페이드 미디어에 대한 타깃팅 옵션을 풍부하게 만들 수 있습니다.
결론
이메일 마케팅은 가치를 가져오고, 사용자들을 독려하고, 재미있게 모든 것을 할 수 있습니다.
작은 데이터(물론 관련성이 높은)를 쉽게 캡처할 수 있으며, 지속적으로 변하는 고객 관심사에도 이 작업을 수행할 수 있습니다. 여러 채널에 걸쳐 캠페인이 진행 중이라면 이메일 마케팅은 다른 캠페인에도 도움이 될 수 있습니다.
CTA(Call-to-action의 줄임말)는 웹사이트의 전환에 가장 중요한 요소 중 하나입니다. CTA는 웹사이트 방문자들이 실질적인 비즈니스 고객이 되기 위한 다음 단계를 밟을 수 있게 해주는 매커니즘입니다.
좋은 CTA는 웹사이트 방문자들이 다음 단계에 대해 조언하고 퍼널을 통해 안내하는 역할을 하면서 그들의 고객 여정을 돕게 됩니다.
적어도 이론상으로는 그렇습니다.
하지만 잘못 만들 때는, 오히려 아무것도 안 하는 것보다 더 안 좋은 결과를 가져올 수 있는 것이 CTA입니다. 잠재 고객들이 왜 선불 예약을 하거나, 비즈니스가 제공하는 콘텐츠를 읽을까요?
처음 콘텐츠를 보는 사람들이 페이지가 완전히 로딩되지 않았는데도 자신의 이메일 주소와 e북 콘텐츠를 교환받을까요?
잠재 고객은 관련없는 팝업으로 짜증을 낼 수 있을 뿐만 아니라 CTA가 자신의 니즈를 반영하지 않을 때 짜증을 낼 수 있습니다. 때로는 완전히 자신의 니즈를 반영하지 않을 때 짜증이 날 수 있습니다. 때로는 완전히 튕겨져 다시는 돌아오지 않을 수 있습니다.
솔루션은 CTA가 나타나는 상황과 일치하도록 CTA를 조정하는 것입니다. 모든 제품 페이지와 블로그 게시물에 동일한 동일한 CTA를 포함시키는 것만으로는 충분하지 않습니다. 방문자들의 의도와 퍼널 내의 그들의 위치에 따라 CTA를 최적화하고 커스터마이징해야 합니다.
이를 위해서는 고객 여정 모든 단계에 걸쳐 방문자들의 의도를 파악해야 합니다.
모든 분석에서 단서를 수집하고, 콘텐츠의 특정 페이지에 대해 방문자들이 경험하고 기대하는 것에 대해 무엇을 말하는지 확인해야 합니다. 이것들이 바로 어떤 CTA를 사용해야 하는지 결정하는 매개변수입니다.
각 변형은 CTA 선택에 영향을 줄 수 있으므로, 잠재 고객의 방문 기록을 트래킹하고, 이메일, 오가닉 검색, 또는 외부 블로그 게시물에서 이 페이지에 도달했는지와 다른 접점을 고려하시기 바랍니다.
다음은 잠재 고객들이 있을 수 있는 5가지 상황과 각 CTA를 최적화하는 방법에 대한 제안입니다.
전환 가이드
1. 리드 육성을 위한 CTA
때때로 웹방문자들은 사람들이 판매하는 서비스, 제품, 또는 솔루션을 필요로 하지만, 그들이 정확히 무엇을 필요로 하는지 확신하지는 못합니다.
마케팅 또는 디자인 에이전시, 비즈니스 컨설턴트 및 인테리어 디자이너는 모두 이러한 상황에 직면할 수 있으며, 노트북 또는 SaaS 솔루션과 같은 제품을 판매하는 기업도 마찬가지입니다.
이러한 리드들은 구매 결정을 내리기 전에 충분한 육성(Nuture)을 필요로 합니다. 그들은 제품 사양과 기능을 원하고, 브랜드, 솔루션, 가격을 비교하고 어떤 제품이 가장 적합한지에 대한 가이드를 찾게 됩니다.
따라서 CTA는 방문자들이 교육 콘텐츠가 있는 사이트에 방문했고, 그들이 비즈니스에 질문이 있을 것이라는 점을 감안하면서 무료 평가판 등을 제공해야 합니다.
Gravity Forms 과 같은 툴을 사용해 페이지 내에 옵트인 양식을 삽입하여 고객의 니즈에 대해 묻고, 다양한 가능성을 안내하며, 고객에게 가장 적합한 제품이나 서비스를 제안하는 동시에 그들의 답변에서 정보를 캐치할 수 있습니다.
2. 관심도에 따라 다른 CTA
디자이너, 홈 유지보수 공급업체, 치료사, 개인 트레이너, 그리고 비즈니스 컨설턴트와 같은 서비스 공급 업체의 경우, 리드와 생산적인 관계를 구축할 수 있을지에 대한 주요 질문에 답해야 합니다. 이러한 경우 웹사이트 방문자는 자신이 필요한 것이 무엇인지 정확히 알지만, 자신이 방문한 비즈니스가 가장 적합한 솔루션인지는 확신할 수 없습니다.
따라서 방문 후에 2번의 클릭에서 무료 평가판 세션을 제공하는 인라인 버튼을 사용해보세요. 누군가가 홈페이지에 처음 접속했을 때 그것을 노출시키지는 마세요. 그들은 아직은 무료 버전을 사용할 만큼 관심도가 높지 않은 상황이기 때문입니다.
회사 정보 페이지, 서비스 소개 페이지, 또는 이미 해당 사이트의 다른 접점에 도달했거나 이메일 뉴스레터 또는 소셜미디어 계정을 타고 온 사람들에게 적합합니다.
다양한 기능을 갖춘 비즈니스 관리 솔루션인 vcita는 CTA의 모양, 크기, 색상, 그리고 표현 등을 선택할 수 있는 커스터마이징이 가능한 CTA를 제공합니다. 통합 솔루션의 일부이기 때문에 위젯은 CRM과 온라인 예약과 연결되므로 리드들은 그 즉시 무료 예약을 할 수 있습니다.
3. 콘텐츠에 따라 다른 CTA
때때로 사람들은 아이디어와 영감을 얻기 위해 사이트를 방문하게 됩니다. 그들은 세션을 예약할 수 있고, 구매하지 않고, 콘텐츠를 소비하는데 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 이것은 파티 계획, 베이킹, 그리고 미용 서비스에 대해 게시하는 B2C 비즈니스와 기술 콘텐츠를 제공하는 B2B 비즈니스 모두에게 적용됩니다.
어느 쪽이든, 이러한 리드들은 영업 범위를 넓히고 실제로 비즈니스를 구매하는 사람들에게 추천될 수 있기 때문에 가치가 있습니다. 검색 기록을 트래킹하여 콘텐츠를 소비하지만 가격 설정 페이지나 제품 페이지와 같은 구매 목적 페이지는 추가로 방문하지 않았는지도 확인해야 합니다. 또한 방문자들이 이전에 비즈니스 콘텐츠를 공유했거나, 뉴스레터 또는 페이스북 팔로워 리스트에 있는지도 확인할 필요가 있습니다.
비즈니스의 CTA는 소셜미디어에서 잠재 고객들이 자사의 커뮤니티에 가입하도록 그들을 초대하거나 이메일을 구독할 수 있습니다. HubSpot의 세일즈 제품군은 페이지 중간까지 슬라이드하는 것을 포함하여 다양한 CTA 템플릿을 포함하므로, 적어도 그 정도까지 읽을 수 있을 만큼 관심이 있다는 것을 알게 될 것입니다.
브랜드에 맞게 CTA를 커스터마이징하고 그때 방문자들이 읽고 있던 페이지와 관련성 높게 만드세요. 예를 들어, 위의 CTA는 더 나은 매니저가 되는 것에 대한 블로그 게시물에 올라온 것입니다.
4. 구매 의도에 따라 다른 CTA
모바일 음식 배달앱, 배관공과 같은 특정 서비스 제공업체, 저렴한 제품을 판매하는 e커머스 웹사이트는 모두 즉시 구매 준비가 된 방문자들을 만날 수 있습니다. 이 사람들은 자신이 필요한 것이 무엇인지 잘 알고 있고, 자신이 방문한 비즈니스가 어떤 서비스와 제품을 판매하는지도 정확히 알고 있습니다. 이제 남은 것은 가격과 구매 가능 여부(ex: 재고) 뿐입니다.
만약 방문자들이, ‘첫 주문에서 10% 할인’을 제공하는 간단한 ‘지금 구매/예약하기’ CTA를 원한다면, CTA는 ‘첫 주문에서 10% 할인’을 제공하기 때문에 즉시 구매하거나 예약가능한 슬롯을 선택할 수 있게 합니다.
그러나 먼저 리드의 구매 의도를 먼저 파악해야 합니다. 어떤 경우에는 그 의도가 분명합니다. 모바일 음식 배달 앱이고, 정오에 도착하는 사람은 누구나 점심 식사 메뉴를 찾고 있을 것입니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 예를 들어 배관공의 웹사이트에 방문하는 급하게 화장실을 수리할 사람을 찾거나, 새로운 화장실을 설치하는 가격을 비교할 수 있습니다.
그렇기 때문에 방문자들의 이전 접점에 따라 CTA를 적절하게 노출시켜야 합니다. 블로그 게시물이나 ‘응급 서비스’ 페이지에서 온걸까요? 방문자들이 운동화 다섯 켤레를 비교한 다음에 장바구니에 넣었나요? 아니면 신발 부분을 둘러보고 아무것도 추가하지 않았나요?
임베디드된 배너 광고도 제공하는 고급 분석 엔진인 Finteza를 통해 마케터는 방문자들이 처음 방문한 페이지, 소개 소스 또는 사이트에서 수행한 이전 작업을 기반으로 CTA를 실행할 페이지를 선택할 수 있습니다.
5. 바겐 세일
일부 웹사이트 방문자들은 무표 평가판에 이미 등록하고, 뉴스레터를 구독하여 모든 게이트 콘텐츠를 읽을 수 있었지만, 유료 고객이 되기 위해서는 추가적인 넛지가 필요합니다. 그들은 결국 구매할 것이지만, 블랙 프라이데이 세일을 위해 버티거나 경쟁사가 더 큰 할인을 제공할지 여부를 기다리고 있습니다.
이미 가격 페이지를 확인한 후 관련 마이크로 전환을 모두 진행하였기 때문에 이러한 방문자들을 모두 식별할 수 있습니다. 이들에게는 뉴스레터를 보내거나, 또 다른 콘텐츠를 제공하여도 아무 소용이 없을 것입니다. 왜냐하면 그들은 이미 모든 정보를 확인한 다음이기 때문입니다.
여기서 CTA는 방문자들이 자신이 생각했을 때 보다 좋은 제품이 나오기 기다리는 것을 단념시킬 만큼 매력이 큰 할인 혜택을 주는 것이 가장 좋습니다.
Wishpond 와 같은 툴을 사용하여 그들이 놓칠 수 없는 과감한 배너에 이 할인 혜택을 넣으세요. A/B 테스트를 실행하여 다른 위치, 색상, 및 단어 등을 사용해볼 수 있어 어떤 버전이 가장 성과가 좋은지 알 수 있습니다.
가장 강력한 툴이 될 수 있는 CTA
CTA는 전환과 세일즈를 촉진할 수 있으며, 리드가 계속 이어지는 것을 적극적으로 막을 수 있습니다.
검색하기를 좋아하는 구매자와 할인을 좋아하는 고객, 다음 단계에 비해 확신이 없는 고객, 지금 구매하고자 하는 고객, 그리고 필요한 고객을 위해 CTA를 최적화합니다.
가장 최근에 큰 변화를 겪었던 적이 언제였나요? 만약 그 변화가 피할 수 없는 것이라면 어떨까요? 구글은 구글 애널리틱스 4(GA4)로 마이그레이션하는 것 외에는 다른 옵션이 없다는 것을 분명히 밝혔습니다. 만약 구글 애널리틱스를 앞으로도 계속 사용할 예정이라면 이는 피할 수 없는 길입니다. 따라서 이것이 좋은지, 나쁜지에 대한 논쟁은 아무런 의미가 없습니다. 그럼에도 불구하고, GA4에 대한 찬반 논쟁이 많이 일어나고 있습니다.
GA4는 여전히 무료로 사용할 수 있으며, 몇 가지 새로운 장점들이 있으며 일부 기능들이 누락되어 있습니다.(유니버설 애널리틱스와 비교하여) 구글은 GA4의 여러 문제점들에 대해 빠른 개발을 약속하고 있기 때문에 미래에 대해 높은 기대를 가질 수 밖에 없는 상황입니다. 본 글에서는 GA4와 UA 두 플랫폼의 작동 방식과 GA4의 데이터를 분석할 때 알아야 하는 필수 인사이트들에 대해 다룰 예정입니다.
유니버설 애널리틱스에서 구글 애널리틱스 4로 마이그레이션할 때 알아야 할 GA4와 UA의 가장 큰 차이점은 아래와 같이 8가지가 있습니다.
1. 이벤트 기반의 GA4 vs. 세션 기반의 UA
세션 기반 모델부터 시작하겠습니다. 유니버설 애널리틱스는 ‘쿠키 기반’ 으로 트래킹을 합니다. 쿠키가 방문자의 브라우저에 저장되면 세션이 시작되고 웹에서 방문자들의 행동을 모니터링할 수 있습니다. 사용자가 만든 모든 히트(Hit)는 해당 세션을 기반으로 정의되며, 세션이 없으면 유니버설 애널리틱스의 히트와 사용자를 연결할 수 없습니다.
물론 구글 애널리틱스 4는 여전히 다양한 사용자들을 구분하기 위해 쿠키 정보를 사용하는데, 여기에는 서드파티 쿠키도 있지만 구글 시그널도 사용됩니다. 세션과 히트를 트래킹하는 대신, 방문자가 웹 또는 앱에 있는 동안 발생하는 모든 것을 이벤트로 트래킹합니다. 다음은 구글 문서에서의 스크린샷입니다.
이것이 바로 GA4가 이벤트 기반 모델이라고 불리우는 이유이며, 높은 유연성을 자랑하는 이유입니다. 웹과 앱 데이터를 모두 하나의 분석 툴에 통합할 수 있는 이유이기도 합니다. 물론 세션 데이터도 GA4에서 확인할 수 있지만 이는 히트 트래킹의 중심은 아닙니다.(GA4의 중심은 이벤트) 다만 쿠키가 저장되는 한, 세션 데이터를 통해 더 많은 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다. GA4에서는 유저 획득(user acquisition)과 세션 획득(session acquisition) 사이에 큰 차이가 있습니다. 어떤 채널에 처음 방문되는지, 어떤 채널이 세션을 전환시키는지를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 둘 다 세일즈 퍼널에서는 매우 중요하기 때문에 별도로 분석해야 합니다.
이벤트 기반 모델이라는 용어가 크게 와닿지 않을 수 있지만 이는 매우 큰 차이입니다.
2. GA4 유연성과 맞춤형
UA를 많이 활용해보았다면 맞춤형 보고서를 그렇게 많이 사용하진 않았을 것입니다. 이는 어려웠거나 더 나은 방식으로 표현했더라도 직관적으로 작업할 수 없었기 때문입니다. 일부 특정 엣지 사례에서만 보고서를 만드는 것이 타당했습니다. 또한 선택할 수 있는 이미 만들어진 맞춤형 보고서가 너무 많았습니다. UA 를 만든 기술은 너무 오래되었기 때문에 UA에서 이벤트 퍼널을 만들거나 더 많은 이벤트 데이터를 수집할 수 있는 좋은 방법들이 없었습니다.
UA에는 각 이벤트에 보낼 수 있는 매개변수가 3개(카테고리<Category>, 레이블<Label>, 액션<Action>) 뿐이라는 것을 잘 알고 있습니다. GA4에 보낼 수 있는 이벤트 수를 무제한으로 추가하면 수정이 필요한 이유를 알 수 있습니다. GA4는 이제 다른 분석 도구와도 동등합니다.
이제 퍼널 또는 경로 탐색에서 다양한 이벤트를 탐색할 수 있습니다. 기본적으로 GA4의 탐색 세그먼트에서 모든 종류의 테이블 보고서를 만들 수 있습니다. 구글 데모 계정에 대한 구매 경로 탐색의 예시를 알려드리겠습니다. 이제 이벤트 이전에 10단계까지 갈 수 있습니다.
맨 위에 있는 경우 퍼널 탐색에서 페이지 제목과 이벤트를 쉽게 전환할 수 있습니다. 각 단계는 이벤트 또는 페이지 제목, 그리고 스크린 이름이 될 수 있습니다. 처음부터 탐색을 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 첫 번째 방문을 페이드 트래픽의 시작점으로 사용하여 해당 트래픽이 전환될 가능성을 높이기 위해 해당 트래픽이 사이트에서 수행하는 작업들을 살펴볼 수 있습니다. 이 모든 가능한 퍼널들을 세그멘트할 수 있어 얼마나 기쁜지 이루 말할 수 없습니다.
3. GA4 보고서의 차이점
일단 GA 계정에 로그인하면 좌측에 아래와 같은 네비게이션 메뉴가 보일 것입니다. 아래는 GA4와 UA를 비교한 것입니다.
이 홈 대시보드는 계정에 대한 개요(Overview)를 보여줍니다. 최근 7일 동안의 사용자 활동, 최근에 보았거나 혹은 자주 본 보고서와 구글 인사이트 등으로 구성됩니다. UA와 비교했을 때 바뀐 것이 없이 평범합니다. 그러나 GA4의 보고서는 크게 ‘보고서(Reports)’ 세그먼트와 ‘탐색(Explore)’ 세그먼트로 나뉩니다.
GA4의 보고서 세그멘트
보고서의 세그멘트는 두 그룹으로 분리된 사전 정의된 보고서를 찾을 수 있습니다. 바로 라이프 사이클(Life cycle)과 유저 그룹(User group)입니다. 이는 GA4와 UA 사이와도 비슷합니다. 라이프 사이클은 현재 수익화(Monetization)라고 불리우는 획득(Acquisition)과 전환(Conversions), 참여(Engagement)라고 불리우는 행동(Behavior)과 같은 꽤 친숙한 폴더로 구성됩니다. 이제 잠재 고객(Audience)은 완전히 다른 그룹, 사용자(User)로 지정됩니다.
하지만 여기서 중요한 점은 GA4에서 이러한 폴더를 열면 UA 보다 사전 정의된 보고서가 적다는 것입니다. 참여(Engagement)를 예를 들어보도록 하겠습니다. UA의 행동(Behavior) 보고서는 22개의 사전 정의된 보고소러 구성되지만 참여(Engagement) 폴더에는 불과 4개의 보고서만 있습니다.
사전 정의된 보고서를 대체할 일부 보고서를 탐색(Exploration) 세그먼트에서 생성해야 합니다. GA4로의 마이그레이션에서 이 부분이 매우 중요합니다. 분석가는 UA에서 사용 중인 보고서가 GA4의 탐색 세그먼트에서 재생성되는지 확인해야 합니다. 이 설정에 대한 장점입니다. 이러한 ‘그룹’은 실제로 폴더이며 사용자 맞춤화 가능성이 매우 높습니다. 에를 들어 사용자가 좋아하는 것을 알아챌 수 있는지?
네, 제대로 잘 보고 있습니다. GA4 라이브러리에서 특정 사용자의 니즈에 맞는 폴더를 만들 수 있습니다. 이제 특정한 니즈에 따라 자신만의 탐색을 디자인할 수 있습니다. 지금으로서는 오직 한 번의 하락이 있을 수 있습니다. 현재 사용자 맞춤화된 폴더에는 사전 정의된 보고서만 포함될 수 있습니다. 물론 향후에는 구글이 사용자 커뮤니티의 피드백을 받고 맞춤형 폴더에 탐색 보고서를 포함할 수 있도록 하는 옵션을 추가할 수는 있습니다. 이렇게 된다면 GA4의 커스터마이징이 훨씬 더 의미가 있을 것입니다. 더 나은 사용자 맞춤형 보고서를 만들고 사용자가 실제로 사용할 수 있도록 더 편리하게 만들 수 있을 것입니다. 둘다 윈윈인 상황이지요.
탐색 보고서란?
탐색(Exploration)이란 표준 보고서를 넘어 고객의 행동에 대한 더 깊이 있는 인사이트를 발견하는데 도움이 되는 고급 기술의 모음입니다. 현재 탐색 보고서에 사용할 수 있는 몇 가지 다른 기술들이 있습니다. 이 기능을 사용하면 UA에서 대부분의 보고서를 재생성하고 훨씬 더 나은 보고서를 생성할 수 있습니다. 경로(Path)와 퍼널(Funnel) 탐색은 특히나 많이 사용되는 것들입니다.
4. GA4의 스콥(Scope) 차이
표준 디멘션(standard dimensions)이 아닌 맞춤 매개변수를 수집한 후 보고서에 사용하려면 맞춤형 디멘션(custom dimensions)을 생성해야 합니다. 스콥은 맞춤 디멘션 데이터가 계산되는 방법을 결정합니다. 현재 GA4에는 이벤트, 사용자, 그리고 제품, 이렇게 3가지의 스콥이 있습니다. 향후에는 세션 스콥도 기대할 수 있을 것입니다. 이는 GA4의 공식 제품 로드맵에도 나와있습니다.
보시다시피 맞춤 디멘션을 생성할 때는 이벤트와 사용자 스콥만 사용할 수 있습니다. 제품 스콥은 GA4의 사전 정의된 e커머스 디멘션에 대해서만 사요앟ㄹ 수 있습니다. 하지만 데이터에는 어떤 의미가 있을까요? 어떤 영향을 받을까요?
GA4의 이벤트 기반 스콥
사용자가 사이트를 방문하여 4개의 다른 페이지를 봅니다. 그 중 한 페이지만 카테고리 페이지 ‘아동용 셔츠’ 입니다. 여기서 탐색 테이블 보고서에는 다음과 같이 나와있습니다.
Event name
Category Page
Views
page_view
(Not set)
4
page_view
Kids Shirts
1
모든 페이지 방문에 대해 page_view 이벤트를 트래킹하지만 카테고리 페이지에는 하나만 있습니다. 따라서 페이지에 대한(설정되지 않음) 값이 표시되고 값이 적합한 것입니다. 카테고리 페이지에서 page_view 이벤트만 보려면 이 리포트에 필터를 추가하여 (설정되지 않음) 매개 변수를 필터링하면 됩니다.
GA4의 사용자 스콥 디멘션
e커머스 스토어가 있는 경우, 계정을 만든 방문자를 다른 세그멘트로 나눌 수 있습니다. 브랜드 스토어에서 2번 이상 구매한 고객을 충성 고객으로 간주하고, 그 고객들이 자신의 계정으로 로그인하면 그 매개변수를 보낸다고 가정해봅시다. 이 경우 계정에 로그인한후 발생하는 모든 이벤트에는 ruidy_buyers 매개 변수도 함께 전송되며, 해당 사용자의 활동이 종료될 때까지 유지됩니다. 이는 사용자가 쿠키를 삭제하지 않았다는 사실에 의존하지 않고 중요한 구매자의 행동을 분석할 수 있는 방법입니다.
GA4의 제품 스콥
만약 누군가가 4개의 다른 제품을 샀다면 그 제품들은 다른 카테고리를 가질 수 있습니다. 카테고리에 대한 제품 스콥을 사용하여 다른 카테고리가 가져오는 수익의 양을 트래킹할 수 있습니다. 이것은 새로운 것이 아니라 UA에서도 마찬가지입니다.
결국 스콥과 데이터 수집에서 중요한 점은 GA4가 더 나은 맞춤화를 제공하는 것이지만 작업 내용에 대한 이해가 더 필요하다는 것입니다. 그것은 모든 비즈니스들에게 좋은 일입니다. 데이터 분석가가 특정 니즈에 맞는 보고서를 설정하면 GA4를 쉽게 탐색할 수 있지만, 보다 유용한 보고서를 사용할 수 있습니다.
5. GA4에서의 어트리뷰션 차이
GA4의 어트리뷰션에 대해서는 좋은 구글 지원 문서가 있지만 이에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 유니버설 애널리틱스에서 어트리뷰션 모델은 마지막 직접적이지 않은 히트입니다. 이는 사용자가 페이스북 광고에서 처음 왔다가 그 다음엔 오가닉에서 왔다면, 오직 오가닉 트래픽만 전환 가치를 얻게 된다는 것을 의미합니다.
데이터 기반 어트리뷰션 모델은 GA4의 기본값입니다. 물론 다른 모델에 전환을 할당하는 방법을 살펴볼 수 있습니다. 기본 모델을 UA에서는 불가능했던 다른 모델로 변경할 수도 있습니다. 더 좋은 점은 어트리뷰션 모델을 변경하면 소급된다는 것입니다. 데이터 기반 어트리뷰션 모델에서 모든 것은 터치포인트 대 비전환 터치포인트의 전환에 관한 것입니다. 어트리뷰션 데이터 기반 모델은 머신 러닝을 사용하여 다양한 터치 포인트가 전환 결과에 어떻게 영향을 미치는지 배우고 이를 중요하게 표시합니다. 아무도 구글 알고리즘이 어떻게 이것을 하고 있는지 정확히 알지 못하지만 여기 안전하게 가정할 수 있는 것이 있습니다.
위의 예시에서 처음 세 번째 광고 노출 후 검색에서 네 번째 광고 노출이 3%의 전환 확률로 이어지는 것은 분명합니다. 그 다음 사용자가 4번째 광고 없이 처음 3개의 광고 터치 포인트만 만든 경우 2%의 전환 확률을 갖는 것을 볼 수 있습니다. 계산을 마치기 위해 구글 알고리즘은 검색 광고에 50%의 전환 확률을 적용할 것입니다. 그들은 모든 광고와 인터렉션에 대해 이 과정을 반복하고 있습니다.
6. GA4에서의 세그멘트와 오디언스의 차이
아마도 GA4의 가장 큰 변화는 보고서에서 세그멘트를 비교할 수 있는 방법입니다. 하나는 비교라고 하는 다른 2가지 방법은 UA – 세그멘트에서와 같습니다. 더 쉬운 것부터 시작합니다. 이미 알고 있을 것입니다.
이것은 쉽게 세그멘트를 적용하고 UA에서 오디언스를 만들 수 있는 방법이 있습니다. 하지만 GA의 탐색 보고서에서는 이렇게 되어 있습니다.
먼저, 첫 번째 단계에서 보듯이 탐색에 세그멘트를 추가해야 하며, 여기서 새로운 세그멘트를 만들 수 있습니다. UA에서 이전과 마찬가지로 모든 디멘션을 사용할 수 있습니다. 탐색에 추가한 이후에는 2단계에서 설명한 대로 보고서에 추가해야 합니다. 그 이유는 각 탐색에 대해 세그멘트를 재생성해야 하기 때문입니다. 더 많은 보고서를 가질 수도 있고 동일한 탐색에서 ‘페이지’라고 말할 수도 있습니다. 모든 탐색에 대해 동일한 세그멘트를 다시 만드는 것은 꽤 많은 시간이 걸리기 때문에 이러한 부분들은 향후에 개선되어야 할 부분입니다.
사전 정의된 보고서에서는 세그멘트를 사용할 수 없습니다.
2단계를 수행하여 보고서에 추가할 수 있는 비교가 아래와 같이 있습니다.
쉬워보이지만 여기엔 함정이 있습니다. 사전 정의된 보고서에 이미 존재하는 매개변수로만 세그멘트할 수 있습니다. 페이지 보기가 5개 이상인 경우 오디언스를 작성하지 않으면 불가능합니다. 따라서 기본적으로 보고서를 세그멘트하려면 탐색을 사용해야 합니다. 표준 보고서는 분석보다는 보고 기능에 중점을 두고 있습니다.
하지만 오디언스를 만드는 것이 무엇이 잘못되었는가? 첫째 한 자산 당 관객 수 100명까지 제한이 있고, 둘째 오디언스는 소급적용되지 않습니다. 즉, 사용자가 데이터를 만든 후에만 사용자가 데이터를 수집하기 시작하고 보고서에는 소급적용되지는 않습니다. 게다가 100명의 오디언스 숫자는 단지 광고를 위해 더 많은 오디언스를 끌어오려는 더 큰 계정에는 상당히 제한적일 수 밖에 없습니다. 사용자의 세그멘트를 분석하려는데 오디언스를 사용하고 싶지는 않을 것입니다.
7. GA4의 개인정보 동의 모드
사용자의 프라이버시와 관련하여 GA4에 큰 변화가 있습니다. GA4는 현재 UA에서는 하지 않았던 IP 주소를 자동으로 익명화시키고 있습니다. 구글은 GDPR 준수를 위한 지원 이외에도 GA4에도 개인정보 동의모드를 구현했는데 동의 모드를 진행하기 진행하기 전에 최근 나온 큰 업데이트가 있습니다.
구글은 GA4가 미국에 IP 주소를 보내지 않을 것이라고 발표했습니다. 대신 EU의 모든 요청이 EU GA4 서버로 전송되고 IP 주소가 제거된 이후에 IP 주소가 없는 데이터가 미국으로 전송됩니다. 이는 2022년 4월부터 적용되었습니다. 확실히 구글이 GA4에서는 개인정보 보호를 위한 솔루션을 구현했다는 것을 알 수 있습니다.
이제 개인정보 동의 모드로 들어갑니다. 구글은 기본적으로 사전 정의된 매개변수로 만들어 사용자 동의 없이 데이터를 GA4로 전송하여 구글의 태그가 동적으로 조정됩니다. 사용자가 동의한 경우에만 지정된 목적을 위해 쿠키 데이터를 사용합니다. 이는 광고 저장 또는 분석 저장에 대한 사용자 동의가 거부될 때 구글 태그 관리자를 통해 배포된 관련 구글 태그가 그에 따라 행동을 조정한다는 것을 의미합니다.
하지만 다른 솔루션으로 쿠키를 구현하는 것과 다른 차이점은 무엇이 있을지 확인해보도록 하겠습니다.
analytics_storage=’denied’: 인 경우
서드파티 쿠키를 읽거나 쓰지 않습니다.
쿠키가 없는 핑은 기본 측정 및 모델링을 위해 구글 애널리틱스로 전송됩니다.
ad_storage=’denied’: 인 경우(마지막 2개가 특히 중요)
광고와 관련된 새로운 쿠키는 작성될 수 없습니다.
기존 서드파티 광고 쿠키를 읽을 수 없습니다.
이전에 google.com 혹은 doubleclick.net 에 설정된 서드파티 쿠키는 요청 헤더로 전송될 수 있습니다(단, 스팸 및 사기 목적에 한해 제한됩니다)
구글 애널리틱스는 구글 광고 쿠키를 읽거나 쓰지 않으며 구글 시그널 기능은 이 트래픽에 대한 데이터를 저장하지 않습니다.
광고 제품은 수집 시, IP 주소를 잘라냅니다.
URL 매개변수의 애드클릭 정보(예시: GCLID / DCLID)를 포함하여 전체 페이지 URL이 수집됩니다.
사용자가 쿠키를 거부하더라도 구글은 모델링에 중요한 데이터를 수집하지만 사용자를 식별할 수 없는 알고리즘에 대한 데이터도 수집합니다. (법무팀에 합법성을 확인하라는 것이 구글이 말하는 것입니다. 사용자의 개인정보와 관련된 것은 항상 법무팀과 상의해야 합니다.)
게다가 사생활이 점점 더 중요해지고 있는 세상에서, 쿠키 사용이 줄어들 것이라 보는 것은 당연한 예측입니다.
구글은 새로운 전환 모델링으로 개인정보 보호 이슈로 인해 누락된 데이터의 영향을 완화시키기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 게다가, 여기 구글이 개인정보 동의문제를 향상시키기 위해 구현하고 있는 몇 가지 새로운 기능들이 여기 있습니다.
구글 시그널(Google Signals )+ 지역(regional) 설정의 제어
구글 시그널 및 광고 개인 설정 프로그램 사용 안함
이벤트 및 사용자 스콥 맞춤 디멘션을 NPA로 표시
데이터 보존
데이터 삭제 요청
8. GA4의 전환 모델링
이 단락에서는 GA4를 위해 만들어진 새롭고, 빛나고, 전지 전능한 구글 알고리즘에 대해 설명할 것입니다. GA4에서 전환 모델링을 끄는 것은 불가능합니다. 따라서 GA4 보고서에서 전환 지표를 볼 때 이러한 전환은 이미 모델링되어 있습니다. 구글 설명서에서 설명한 데로 “모델링을 사용하면 사용자를 식별하지 않고도 정확한 전환 속성을 사용할 수 있습니다.'(예; 사용자 개인정보, 기술적 제한 또는 사용자가 디바이스간에 걸쳐 이동할때)
즉, 사용자가 트래킹에 대한 개인정보 동의를 제공하지 않는 경우 구글 알고리즘은 신뢰성이 높은 경우에만 누락된 데이터를 최대한 채우려고 합니다. 높은 신뢰감이 정확히 무엇을 의미하는지 아무도 모릅니다. 이것은 구글 알고리즘 시리즈의 또다른 블랙박스입니다. 이론적으로 이것은 훌륭하게 들리지만 구글 알고리즘이 전환을 모델링하고 페이드 트래픽에서 얼마나 많은 전환이 나오는지에 대한 영향을 미치는것을 믿는 것은 다소 편향된 것처럼 들립니다.
그럼에도 불구하고, 간단하게 합시다. 구글 알고리즘은 전환을 이끈 소스에서 다른 트래픽 소스로 전환하려고 시도합니다. 구글은 총 전환 수를 예측하거나 변경하지 않고 수집된 전환을 더욱 정확하게 배포할 것입니다. Ken-Williams의 블로그 게시물에서 볼 수 있는 한 가지 예시는 다음과 같습니다.
CHANNEL
BEFORE CONVERSION MODELING
AFTER CONVERSION MODELIN
Direct
5
3
Paid Search
2
3
Organic Search
1
2
Email
1
1
Referral
1
1
Total
10
10
9. 어디서든 만날 수 있는 버그 문제
현재 GA4에서 발생되고 있는 버그에 대한 언급 없이는 정리할 수가 없습니다. 이것은 완성된 솔루션이 아니라는 점을 명심해야 할 것입니다. 분석가들이 버그를 발견하기 위해 버그와 함께 작업을 시작해야 하며 아직 발견해야 할 버그가 많습니다. 좋은 점은 GA4가 이전 몇 달과 비교하여 매우 빠르게 변화하고 있다는 것입니다. 결론적으로 매우 중요한 분석에는 GA4에만 의존하지는 마십시오. GA4는 미래의 어느 시점에, 그리고 확실히 내년에 UA 지원이 중지되기 이전에 준비되어야 한다는 것입니다.
구글 애널리틱스에서 UTM 데이터를 찾는 방법에 관심이 많으신가요? 그러면 마케팅 활동 중 어떤 것이 최상의 결과를 얻고 있는지 파악할 수 있습니다. 본 글에서는 구글 애널리틱스에서 중요한 마케팅 캠페인 데이터를 확인하는 방법에 대해서 소개합니다.
구글 애널리틱스 유니버설 속성에서 UTM 코드를 어떻게 찾을 수 있을까?
구글 애널리틱스에서 UTM 코드를 찾기 위해서는 analytics.google.com » 획득(Acquisition) » 캠페인(Campaigns) » 모든 캠페인(All Campaigns)으로 이동하면 됩니다.
이 데이터를 실제로 찾기 위해 선택할 수 있는 다양한 기본 측정 기준(Primary Dimensions)들이 있습니다.
이 기본 측정 기준(Primary Dimensions)에는 캠페인(Campaign), 소스(Source), 미디엄(Medium), 그리고 소스 / 미디엄(Source / Medium)이 포함됩니다.
여기서 기본 측정 기준으로 소스 / 미디엄(Source / Medium)을 선택할 수 있습니다.
또한 보조 측정 기준(secondary dimension)도 표시할 수 있습니다. 보조 측정 기준을 이벤트 카테고리(Event Category)로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 측정 기준에 비해 다양한 캠페인이 어떻게 진행되고 있는지 확인할 수 있습니다. 아래 통계에서 이메일이 맞춤 CTA 링크 이벤트 카테고리에서 훨씬 더 잘 작동되는 것을 볼 수 있습니다.
구글 애널리틱스 GA4 속성에서 UTM 코드를 어떻게 찾을 수 있는가
GA4에서는 3개의 획득(Acquisition) 레포트 모두에서 다음과 같은 UTM 캠페인 데이터를 볼 수 있습니다. 개요(Overview), 사용자 획득(User acquisition), 그리고 트래픽 획득(Traffic acquisition)
구글 애널리틱스 GA4 속성에서 UTM 데이터를 찾고 싶다면 analytics.google.com » 레포트(Reports) » 획득(Acquisition) (라이프 사이클 하단)에서 확인할 수 있습니다.
획득 개요 레포트(Acquisition overview report)
획득 개요(Acquisition overview)를 클릭합니다.
세션 미디엄과 캠페인 카드에서 캠페인 데이터가 있습니다.
세션 데이터와 참여 중인 세션 데이터를 전환할 수 있습니다.
사용자 획득 레포트(User acquisition report)
사용자 획득(User acquisition)을 클릭합니다. 첫 번째 레포트 열 위에 있는 드롭다운을 선택합니다. 첫 번째 사용자 캠페인(First user campaign)을 선택합니다.
트래픽 획득 레포트(Traffic acquisition report)
트래픽 획득(Traffic acquisition)을 클릭합니다. 첫 번째 레포트 열 위에 있는 드롭다운 메뉴를 선택합니다. 여기서 세션 캠페인(Session campaign)을 클릭합니다.
디버그뷰(DebugView)
디버그뷰 레포트에서 page_view 이벤트에 대한 각 캠페인 매개변수를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
UTM 매개변수를 사용하여 캠페인 URL 중 하나를 복사하여 관리자 또는 편집자로 로그인하지 않은 상태에서 비밀 / 개인 브라우저 창에 붙여넣습니다.
GA4 속성이 열려있는 별도의 탭 또는 창에서 Configure → DebugView를 클릭합니다.
버티컬 타임라인에서 page_view 이벤트가 나타나면 클릭합니다.
타임라인 우측에 있는 page_view 이벤트 매개변수를 확인합니다. 캠페인, 콘텐츠, 미디엄과 소스 매개변수를 확장하여 각 UTM 매개변수 값을 확인합니다.
자, 끝났습니다. 이제 UTM 트래킹 코드를 어디에서 확인할 수 있는지 알게되었습니다. 아직 시작하지 않았다면 UTM 코드를 통한 캠페인 트래킹을 시작하세요.
마케터에게 더 많은 데이터가 넘어갈수록 마케터의 의사 결정은 보다 많은 정보와 함께 전략적으로 이루어질 수 있습니다. 마케터의 대부분은 캠페인에 대한 레퍼럴 소스를 보고 이해하는데 어려워하지 않지만, 종종 무엇이 웹사이트로의 트래픽을 유도하는지 정확하게 파악하는데 있어서 원하는 만큼 깊이 있게 파악하기 어려울 때가 있습니다.
바로 이점이 UTM(urchin tracking module) 태그가 마케터에게 보다 세부적인 레포트 기능을 제공하는데 필수적인 도구가 됩니다.
본 글에서는 UTM 코드에 익숙하지만 시작하는 방법이나 어떻게 성공적으로 셋업할 수 있는지에 대해서 아래와 같은 내용을 중심으로 간략하게 설명할 예정입니다.
UTM 태그의 정의와 작동방식
마케터에게 중요한 이유
네이밍 규칙을 정할 때 참조해야 할 베스트 프래티스
구글 애널리틱스에서 UTM 태그 데이터를 찾는 방법
UTM 태그란무엇이고어떻게사용되는가?
UTM 코드는 ‘사용자가 이 URL에 대한 링크를 클릭할 경우 웹사이트 트래픽의 소스를 트래킹할 수 있도록 URL에 끝에 추가된 텍스트의 스니펫”입니다. UTM 태그는 유입되는 트래픽 데이터를 어떻게 분류할 수 있는지를 구글 애널리틱스와 같은 툴에 알려주는 역할을 합니다.
표준 UTM 매개변수 또는 ‘태그’는 다음이 포함됩니다.
소스(Source): 사이트에 트래픽을 유도한 소셜미디어, 검색 엔진 등을 포함한 특정한 소스
미디엄(Medium): 트래픽을 유도한 채널 종류(예: Organic, Paid Social, Email, Refferal, 등)
용어(Term): UTM 태그를 보증하는 유료 키워드 또는 주요 문구
콘텐츠(Content): PPC(pay-per-click) 캠페인에서 같은 페이지에서 2개의 동일한 링크가 있는 페이지를 나타내기 위해 사용됩니다. (예를 들어, utm_content=sidebarlink 혹은 utm_content=headerlink)
캠페인 이름(Campaign name): 공통적인 소스 및 미디어에서 동일한 목적을 가지는 각각의 콘텐츠 유형을 구분할 때 사용됩니다.
UTM 태그를 사용하든, 사용하지 않든, UTM 태그가 있는 웹사이트를 방문하여 방문자 행동을 트래킹하고 마케팅 캠페인의 성공 여부를 측정해보셨을 것입니다. 다음은 트래킹 기능이 없는 URL 예시입니다.
트래킹 기능이 들어간 위 URL 예시를 보면, 이것은 이메일 캠페인을 통해 구독자들을 가격 페이지로 보내는 프로모션임을 알 수 있습니다.
UTM 태그가마케터에게어떤도움을줄까요?
마케터들은 항상 가장 효과적인 마케팅 캠페인을 발굴하려고 노력하고 있습니다. 가장 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 최대한 많은 양의 데이터로 운영함으로써 이를 실현하고 있습니다. 데이터와 인사이트를 추가로 확보함에 따라 이 노력을 더욱 세분화할 수 있습니다.
이것이 바로 UTM 태그의 묘미입니다!
UTM 태그를 조합하여 마케팅팀이 마케팅 노력과 캠페인으로 인해 발생하는 트래픽의 정확한 출처를 파악할 수 있습니다. 따라서 무엇이 작동하는지, 무엇이 예상대로 수행되지 않는지 확인하고 필요에 따라 반복할 수 있습니다. UTM 태그는 또한 어떤 채널이 가장 적합하다고 생각되는지에 대한 기존의 가설을 불식시키는 대신, 어떤 채널이 실제로 가장 효과적으로 작동하는지 보여줄 수 있습니다.
UTM 태그설정을위한최고의툴
자, 이제 UTM 태그가 무엇이고 어떻게 마케팅 캠페인을 지원하는지 알았으니 이제 시작할 차례입니다.
그전에 알아두어야 할 딱 한 가지, 이 URL은 위압적으로 보일 만큼 매우 깁니다. 구글 애널리틱스에 적절한 데이터를 전송하여 트래킹할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
여기 캠페인 URL을 위한 UTM 태그를 생성할 수 있도록 도와주는 몇 가지 툴들이 있습니다.
이 툴들은 캠페인을 위해 수동으로 UTM 태그를 설정하는데 도움을 줍니다. Mailchimp, Buffer 그리고 Hootsuite 같은 서드파티 플랫폼들은 자사의 유료 고객들을 위해 자체적으로 UTM 태그를 생성하여 URL에 붙여주는 기능을 제공하기도 합니다.
UTM 태그네이밍을위한 3가지베스트프래티스
수백 개의 UTM 태그가 지정된 URL이 있을수록 보고시에 데이터를 쉽게 필터링할 수 있어야 합니다. 따라서 마케팅팀이 쉽게 기억하고 문서화할 수 있는 일관된 네이밍 규칙을 개발하여 모든 사람이 동일한 프로세스를 따르도록 해야 합니다.
다음은 추천할 만한 3가지 베스트 프래티스입니다.
일관성있는 케이싱(casing)을 사용하여 보고시 검색 기능을 향상시킬 수 있습니다.
대시(dashes)를 사용하여 단어를 구분하면 가독성과 검색성이 향상됩니다.
쉽게 트래킹될 수 있도록 설명 언어(descriptive language)를 사용합니다.
또한 다음은 실천가능한 베스트 프래티스 중 일부입니다.
캠페인(Campaign): “ebook-launch.”와 같은 크로스 채널 설명 문구를 사용합니다.
미디엄(Medium): “paid-social.”와 같이 최대한 세부적으로 사용하세요.
소스(Source): “facebook.” 과 같은 해당 소스 이름을 사용하세요.
복잡성에대한계획을세우고미래를대비하라
위에서 언급한 예시는 비교적 간단한 네이밍 규칙이지만 더 복잡한 네이밍 규칙이 필요한 경우도 있습니다. 이는 특히 “캠페인” UTM 태그에 더욱 중요합니다. 네이밍 규칙을 일관되게 유지하면서도 캠페인이 무엇인지 명확히 하려고 합니다.
특히 월별/분기별로 캠페인을 실행하는 경우, 이를 구분할 수 있게 설명 문구가 들어가야 합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
월 또는 연도(Month and/or year): 이것은 제품 출시와 후속 반복/업데이트, 분기별 라운드 테이블 웨비나 등 정기적인 이벤트에 유용할 수 있습니다.
국가(Country): 만약, 국가별로 다른 캠페인이 있고, 각 지역의 성과를 이해하고 싶을 때 유용합니다. 이러한 현상은 각 지역별 관리자에게 레포트를 해줘야 하는 글로벌 마케팅팀에게 유용할 수 있습니다.
타깃(Target): 캠페인 시작시, 특정 캐릭터가 있고 각 타깃 고객간의 성과를 트래킹하고자 할 때 유용합니다.
물론 네이밍 규칙은 각 조직의 니즈에 따라 세부적으로 결정되어야 합니다. 관건은 단지 현재를 위한 네이밍 규칙을 만드는 것이 아니라, 미래의 가능성에 대해서도 여지를 두는 것입니다. 따라서, 성공적인 UTM 태그 셋업을 위해서는 내부적으로 현재 진행중인 캠페인과 향후에 진행될 가능성에 대해서 종합적으로 브레인스토밍하는 것이 중요합니다.
구글애널리틱스에서 UTM 태그레포팅
마케팅 캠페인 전반에 걸쳐 UTM 태그를 사용하게 되면 소중한 데이터를 어디서 어떻게 찾을 수 있는지 확인해야 합니다. 다행히 구글 애널리틱스에서 획득(Acquisition) > 캠페인(Campaigns) > 모든 캠페인(All Campaigns)에서 쉽게 찾을 수 있습니다.
조직의 니즈에 따라 일관된 네이밍 규칙을 사용하여 올바른 기반을 구축하면, 이제 제대로 레이스를 시작할 수 있습니다. 마케팅 캠페인에 UTM 태그와 함께 사용하면 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있고 실적이 저조한 캠페인을 일시 중지 혹은 피벗하는데 필요한 인사이트와 데이터를 모두 얻을 수 있습니다.
브랜드에 가장 적합한 마케팅 방법을 찾는 것은 더 많은 리드와 매출을 올리는데 도움이 됩니다.
그 이유는 적격한 리드는 구매 주기를 단축시키고 고객 유지율이 높아지며, 브랜드 충성 고객의 수가 늘어나기 때문입니다.
모든 사람들을 타깃으로 하는 마케팅을 하는 대신, 마케터는 이상적인 고객이 누구인지 알고 자사의 제품을 진정으로 필요로 하는 사람들을 타깃으로 마케팅을 진행해야 합니다.
이상적인 고객 프로필(ICP, Ideal customer profile)을 만드는 것은 시장을 이해하고 고객을 타깃으로 하는 가장 강력한 방법입니다. 간단히 말해서 ICP는 브랜드에 대한 이유인 어카운트 유형에 대한 서술입니다. 이상적인 B2B 고객은 제품 및 서비스로부터 최대의 가치를 얻을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
게다가 ICP는 처음부터 끝까지 전체 세일즈 및 마케팅 프로세스를 알리는데 도움이 됩니다. 비즈니스 소유자는 고객 프로필 분석을 통해 리소스를 보다 효율적으로 할당하고, 구매 의도가 높은 잠재 고객에 집중할 수 있으며, 더 많은 고객 가치를 제공할 수 있습니다.
본 글에서는 다음 사항에 대해 설명합니다.
다양한 고객 프로필 분석 방법과 해킹이 영업 프로세스를 원활하게 수행하는데 도움을 줄 수 있는가?
CRM 설정 내에서 고객 프로필 분석을 활용하여 연구 및 실행을 최적화할 수 있는 방법은 무엇인가
ICP를 생성하기 위한 적합한 고객 데이터를 찾을 수 있는 위치와 해석 방법
고객 프로필 분석이란 무엇인가?
고객 프로필 분석은 CRM 시스템에서 수집된 데이터를 사용하여 비즈니스에 이상적인 고객을 설명합니다.
물론 CRM 없이도 고객 프로필 분석을 수행할 수 있지만, 매우 지루하고 시간이 많이 소요됩니다. ICP를 발견했을때면 다른 기업이 이미 필요한 제품이나 서비스를 개발했을 것입니다.
비즈니스가 시장에서 성공하려면 타이밍이 가장 중요합니다. CRM 시스템을 사용하여 ICP를 구축하려면 시간이 지남에 따라 이상적인 고객 프로필을 쉽게 개발하고, 새로운 시장을 발굴하며 기존 고객에게 보다 나은 서비스를 제공하는 방법을 알 수 있습니다.
CRM 소프트웨어로 고객 프로필 분석을 할 때의 또다른 이점은 이상적인 고객 분석을 위해 B2B 타깃 마케팅을 더욱 구체화할 수 있다는 것입니다.
고객 프로필 분석은 CRM과 기타 리소스의 데이터를 사용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리는 프로세스입니다. 많은 경우, 고객 프로필 분석은 투자자와 투자금을 찾는 사람들에게는 비즈니스 계획의 일부입니다.
고객을 분석하고 여러 이상적인 구매자 페르소나를 개발하면 고객을 보다 의미있게 이해할 수 있습니다. 마케터와 영업 담당자는 깊이있는 고객 인사이트를 통해 해당 고객이 브랜드에 적합하다는 것을 확인할 수 있습니다.
고객 데이터를 어떻게 찾고 해석하는가
고객들은 전체적인 운영 상태를 유지합니다. 그래서 그들이 누구이고, 그리고 그들이 무엇을 원하는지 이해하는 것이 필수적입니다. 그래야 고객들이 실제로 필요로 하는 제품을 개발할 수 있습니다. 적합한 고객 데이터를 보면 마케팅 기법에 더욱 효과적일 수 있고 브랜드 충성도를 높일 수 있으며 더 많은 매출을 달성할 수 있습니다.
Baylor 대학교 마케팅 학과의 Jeff Tanner 교수에 따르면
“고객 데이터를 수집하면 각 고객을 좀 더 개별적으로 파악하고 그렇게 파악한 방식으로 고객을 대할 수 있습니다.”
Tanner는 또한 B2B 영업에서 “고객이 원하는 것을 얻고 있기 떄문에 더 높은 마진으로 구매율을 높이는 동시에 고객에게 더 나은 가치를 제공하는 제안을 만드는 것”이 중요하다고 설명합니다.
그렇다면 자사의 이상적인 고객을 진정으로 반영하는 ICP를 구축하는데 필요한 정보를 어디에서 찾을 수 있을까요?
기존 고객
모두 이상적인 고객은 아니지만, 기존 고객은 기업이 활용해야 하는 풍부한 정보를 보유하고 있습니다. 정기적으로 설문 조사와 탐색 미팅을 실시하여 가장 큰 가치를 창출하고 있는 것이 무엇인지, 누가 자사의 제품을 최대한 활용하고 있는지, 그리고 제품이 만족스러운지 확인하세요.
잠재 고객
잠재 고객에는 브랜드의 웹사이트와 마케팅 캠페인에 교류한 경험이 있는 방문자, 현재 서비스에 만족하지 못하는 현재 고객, 경쟁사에 관심을 보인 모든 사람 등이 포함됩니다.
우선 소셜미디어를 통해 기존 및 잠재 고객을 확보하세요. 최근 연구 조사에 따르면 밀레니얼 세대의 84%가 소셜미디어를 매일 사용하기 때문에 주요 어카운트 페르소나를 캐치하기 좋은 장소이기도 합니다.
분석 툴
디지털 도구는 신뢰성 있는 양적 혹은 질적 데이터의 소스입니다. B2B 기업이 웹사이트 방문자와 고객 프로필에 대해서 자세히 알아보려면 분석 기능이 있는 구글 애널리틱스와 CRM 같은 툴이 필수적입니다.
이러한 데이터 소스를 결합하면 이상적인 고객이 어떻게 보일지 상상하기 시작합니다.
고객 데이터 해석
데이터를 수집했다면, 자 이제 이 모든 데이터가 무엇을 의미하는지 해석할 시간입니다.
영업 및 마케팅팀이 고객 데이터를 분석하는데 있어서 선호하는 몇 가지 주요 방법들이 있습니다. 많은 양의 고객 데이터를 단순하게 볼 수 있기 때문에 차트 및 스프레드 시트를 생성하는 것이 일반적입니다.
구글 시트의 탐색 도구는 비즈니스 데이터를 분석하는 또 다른 편리한 방법입니다. 머신러닝의 힘을 통해 질문을 하고 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다.
마지막으로, 피벗 테이블은 데이터를 요약하므로 데이터를 특정 매개 변수로 좁혀 다양한 지점간에 의미있는 정보를 도출 할 수 있습니다.
매출 향상을 위한 7가지 고객 프로필 분석 방법
이제 어디에서 ICP에 대한 고객 데이터를 찾고 해석할 수 있는지 확인해보았으니 이제 이를 어떻게 분석해야 하는지 가장 많이 검증된 고객 프로필 분석 방법 7가지에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.
ICP가 영업팀에 특히 유용한 것은 더 이상 놀라운 일이 아닙니다. 영업 담당자가 어떤 고객과 대화하고 무엇을 약속해야 하는지 이해하는데 도움이 됩니다.
영업팀이 ICP를 최대한 활용할 수 있도록 적합한 데이터를 캡처해야 합니다. 영업팀은 오로지 영업 상담에만 집중하고 있기 때문에 영업 관련 ICP는 각 고객의 니즈에 맞게 맞춤화된 제안을 할 수 있도록 지원해야 합니다.
특히 ICP에 의해 만들어진 일반적인 구매에 대한 데이터가 있는지 확인합니다. 또한 모든 고객 프로필에 담당자가 쉽게 엑세스할 수 있도록 하세요. 이러한 ICP를 가까이에 두면 매출 향상을 기대할 수 있습니다.
2. 고객 프로필에 따라 잠재 고객 세분화
고도로 세분화된 리드는 마케팅 팀에게만 의미가 있는 것은 아닙니다. 영업 담당자도 세분화를 통해 혜택을 받을 수 있습니다.
영업 담당자는 초세밀한 인구통계, 고객 행동 및 구매 이력 데이터를 기준으로 리드를 세분화하면 B2B 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 깊이 있는 분석은 영업 상담을 시작할 때 유리한 출발점이 되고, 경쟁사보다 한 발 더 앞서나가는데 도움이 됩니다.
일반적으로 검증된 리드는 파이프라인 진입 방식에 따라 이미 어느 정도 세분화되어 있습니다. 그러나 고객 프로필별로 잠재 고객을 세분화하면 영업팀이 대화 중인 어카운트와 그들의 니즈를 해결하는 방법에 대해 어느 정도 명확히 파악할 수 있습니다.
CRM 시스템을 사용하여 특정 ICP 데이터 포인트를 기준으로 리드를 분할합니다. 예를 들어, 조직의 규모, 소속 업종, 초기 혹은 선호하는 연락 방법 등을 기준으로 고객 프로필을 세분화할 수 있습니다.
3. 각 ICP별 타깃 이메일 활용
특히 각 ICP에 마다 최적화된 이메일 템플릿이 있다면 타깃 이메일 캠페인은 세일즈 및 마케팅 효율성을 향상시킬 수 있는 좋은 방법 중 하나입니다.
물론 이는 고객마다 다르며, 영업 담당자가 그들과 어떻게 인터렉션하는지에 따라서도 다를 것입니다. ICP를 사용하여 각 고객 프로필의 니즈와 문제점을 소개하는 타깃 이메일을 만듭니다.
잠재 고객들은 영업 담당자와 이야기할 준비가 되어 있습니다. 이러한 방식으로 영업은 첫 번째 상담에서 문제의 핵심을 파악할 수 있습니다.
4. 각 ICP별 파이프라인 구축
ICP 별로 파이프라인을 구축하는 것은 고도로 세분화되고 개인화된 이메일을 B2B 고객에게 보내는 것만큼이나 필요합니다.
처음에는 그것은 추가적인 두통으로 보입니다. 특히 비즈니스가 이미 타깃 마케팅을 구축하기 위해 노력하고 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 마케터라면 이렇게 생각할 수 있습니다. 왜 그들은 개인화된 파이프라인이 필요한가? 그리고 다른 영업 활동에서 얼마나 많은 시간이 걸릴까?
실제로 B2B 고객은 제품과 서비스가 실제로 얼마나 유용한지 이해하기 위해 개인화된 경험이 필요합니다.
공급 업체는 상상할 수 있는 모든 수단을 통해 B2B 고객을 타깃팅합니다. 홍보 메시지가 너무 많을 때 잠재 고객들이 이 모든 정보를 꼼꼼하게 살펴보는 것이 어려울 수 있습니다.
그러나 이 맞춤형 파이프라인은 일반 메시징과 종합적인 세일즈 피칭에서 할 수 없었던 방식으로 고객에게 개인화된 경험을 선사하고 고객의 관심을 사로잡습니다.
또한 더 많은 데이터를 수집하고 그들을 더 잘 이해할 수 있는 방법입니다. 더 나은 데이터는 더 나은 마케팅과 너 나은 세일즈 피칭을 가져옵니다.
5. ICP를 항상 최신화하기
오래된 정보는 거의 도움이 되지 않습니다. 그리고 이것은 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
따라서 고객의 니즈와 동기를 수시로 파악하여 그들의 데이터와 ICP를 항상 최신화시켜 놓는 것이 중요합니다..
업데이트 일정을 정하고 그에 맞춰 항상 최신화하세요. 필요에 따라 프로세스를 진화시키되 영업 및 시장 변화에 맞춰 그 타이밍을 조정할 수도 있습니다.
6. 데이터 분석을 통한 고객 인사이트 생성 및 적용
고객 인사이트를 얻을 수 있는 가장 좋은 장소 중 하나는 웹사이트입니다.
누가 여러분의 웹사이트를 방문하나요? 그들은 거기에 어떻게 방문하나요? 랜딩 페이지에서 CTA를 클릭하나요? 그곳에서 블로그 기사를 얼마나 읽었나요?
이 모든 데이터는 영업 혹은 마케팅팀 모두에게 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
위와 같은 주요 측정 기준과 사용자 행동을 측정할 수 있는 도구에는 여러가지가 있습니다. 온사이트 데이터 수집이 처음인 경우에는 구글 애널리틱스나 Hotjar 같은 툴을 시작하는 것이 좋습니다.
그런 다음 데이터에서 배운 내용을 고객 경험의 모든 부문에 적용합니다.
7. 미래를 예측하는 방법에 대해 배우기
보다 정확한 세일즈 예측을 하고 미래에 대한 계획을 세우세요. 과거의 행동 데이터를 활용하여 고객이 좋아하는 기능과 덜 좋아하는 기능을 찾을 수 있습니다. B2B 용으로 구축된 CRM 시스템을 활용하여 ICP의 구매 행동을 보다 더 잘 이해하고 고객 여정을 더 잘 파악할 수 있습니다.
결론
결론적으로 고객 프로필 분석은 보유하고 있는 데이터와 이를 적용하는 방법만큼만 우수합니다.
CRM 분석은 이상적인 고객 프로필을 만들고 고객의 니즈를 더욱 깊이있게 파악하기 위해 중요합니다. B2B 고객을 위한 제품, 서비스, 및 타깃 마케팅을 최적화하려면 적절한 고객 프로필 분석이 필요합니다.
위에서 소개한 전략들은 영업 및 마케팅팀이 CRM 소프트웨어를 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. B2B 영업에 관한 한, 팀은 단순한 지표 이상의 것에 초점을 맞출 필요가 있습니다. 그들은 또한 이상적인 어카운트의 동기, 니즈, 행동을 이해할 필요가 있습니다.
고객 중심의 영업 프로세스 개발은 고객 프로필 분석에서부터 시작합니다. ICP를 구축하고 해당 데이터를 유용하게 활용한다면 매출 향상을 확인할 수 있을 것입니다.