전통적인 마케팅 관행과 그로 인한 성공 또는 실패를 예술의 한 형태로 간주하던 시절이 있었습니다. 결과를 추적할 수 없는 신비로운 마케팅 활동은 투명성이 부족했고, 큰 마케팅 성공은 단순히 일부 스타 마케팅 전문가의 창의적인 재능에서 비롯된 것으로만 널리 여겨졌습니다.
1980년대에 들어 빅데이터의 출현과 함께, 데이터 수집과 분석에 대한 막대한 투자가 시작되며 마케팅 활동이 전부는 아니더라도 최소한 일정 어느 부분은 과학적으로 진행되어야 한다는 인식이 확산되면서 상황이 바뀌었습니다. 그러나 많은 마케터에게 본격적으로 과학적 접근 방식으로의 전환은 무척 부담스러운 일이었습니다. 새로운 기술, 복잡한 알고리즘, 통계적인 애플리케이션을 따라잡기 위해 허둥대는 경우가 많습니다.
특히 판매 수익의 8~10%를 마케팅 캠페인에 투자하고 있는 리테일 업계를 포함해서 많은 업계의 CMO와 마케터는 한정된 마케팅 예산을 어디에 어떻게 투자해야 하는지 많은 고민을 하게 됩니다. 물론 가장 큰 관심사는 이 예산을 다양한 마케팅 활동에 어떻게 효과적으로 배분할 수 있는가입니다. 마케팅 믹스 모델링(MMM)과 같은 체계적이고 전략적인 계획은 마케팅 변수의 최적의 조합을 찾고 공들여 연구한 마케팅 전략이 제공하는 투자 수익률(ROI)을 입증함으로써 이 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
마케팅 믹스 모델링(MMM)이란?
우리는 모두 마케팅 믹스의 4P에 대해 잘 알고 있습니다: 제품(Product), 가격(Price), 장소(Place), 프로모션(Promotion)입니다. 마케팅 믹스는 비즈니스가 성공하기 위해 필요한 요소를 고려하는 마케팅 이론의 기본 요소입니다.
마케팅 믹스 모델링은 각 요소별로 얼마나 많은 성공을 거두었는지 파악하고, 마케팅 믹스의 수정과 최적화를 통해 향후 어떤 성공을 거둘 수 있을지 예측한다는 점에서 4P와 밀접한 관련이 있습니다.
마케팅 믹스 모델링은 집계 데이터를 세분화하고 마케팅 전략과 프로모션 활동의 기여도와 기타 다른 통제할 수 없는 성공 요인들을 구분하여 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 통계적인 방법입니다.
마케팅 믹스 모델 분석의 결과, 즉 ‘산출물(Output)’은 향후 마케팅 활동의 구성을 어느 정도 확실하게 알려줍니다(예: 인풋 ‘A’를 변경하면 아웃풋 ‘B’에 영향을 미칩니다).
마케팅 믹스 모델링의 장점
마케터가 캠페인의 ROI를 입증할 수 있도록 지원
효과적인 예산 배분을 위한 인사이트 제공
판매 트렌드 예측 지원
마케팅 믹스 모델링의 한계점
실시간 최신 데이터 분석의 편의성 부족
마케팅 믹스 모델링보다 최신 어트리뷰션 방식이 1대1 개별 데이터를 고려하기 때문에 더 효과적이라는 의견이 있음
마케팅 믹스 모델링은 고객 경험(CX)을 분석하지 않음
마케팅 믹스 모델링 시작 방법
지금 당장은 방정식과 계수, 그리고 고등학교 수학 시간에 울고 싶게 만들었던 모든 것들에 갇혀 있을 수 있습니다. 하지만 마케팅 임원이나 관리자라면 실제로 숫자를 직접 계산하는 것보다 마케팅 믹스 모델링 구현의 이점과 그 가치에 더욱 초점을 둘 수 박에 없을 것입니다.
따라서 부서 내에서 마케팅 믹스 모델링 프로젝트를 시작하려고 할 때 알아야 할 사항은 다음과 같으므로 혼란스러운 부분은 모두 관련 전문가와 함께 시작하면 됩니다.
Google은 비즈니스 내에서 또는 공급업체와 함께 마케팅 믹스 모델링을 수행하기 전에 기업이 앞으로 일어날 일에 대비해야 한다고 제안합니다. 다음 4가지 단계를 따르면 기업이 MMM 프로젝트에서 가치를 얻을 수 있습니다:
1. 목표 설정하기
애시당초 MMM을 시작하는 이유는 마케팅 캠페인을 향상시키고 예산 배분을 최적화할 수 있는 체계적인 지식을 얻기 위해서라는 점을 기억하세요. 하지만 이 외에도 기업의 목표는 명확하고 달성가능한 것이어야 합니다.
마케팅 믹스 모델링을 통해 답을 얻고자 하는 주요 질문에 대한 개요를 작성하세요. 검토할 영역과 스스로에게 물어볼 질문의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:
예산
평균 투자 수익률(MROI)이 가장 높은 마케팅 전략은 무엇일까요?
미디어
TV 광고 예산을 15% 늘리면 매출 증가율이 증가할까요?
가격 책정
가격 변경이 매출과 수익에 미치는 영향은 무엇인가요?
경쟁사
어떤 경쟁사의 광고 캠페인이 매출에 가장 큰 영향을 미치고 있나요?
준비 단계에서 기업에 묻는 질문은 이후 MMM 분석의 규모와 범위를 안내하고 계획을 수행하는 데 필요한 데이터를 파악하는 데 도움이 됩니다.
2. 기업과 주요 이해관계자가 데이터를 이해할 수 있도록 조율하기
마케팅 믹스 모델링을 위해서는 기업 내 여러 영역에서 대량의 데이터를 수집해야 합니다. 이를 위해서는 각 데이터 세트의 게이트키퍼를 참여시키고, 책임을 정하고, 데이터 처리를 위한 타임라인을 만들어야 합니다.
이 중 몇 명이라도 참여해야 진행 가능성이 높습니다:
CMO(최고 마케팅 책임자)
TV 및 미디어 대행사 파트너
마케팅 대행사 파트너
CRM 매니저
마케팅 임원
3. 관련 데이터 식별하기
기업에는 기존에 쓰이던 데이터 저장소가 있을 것이며, 여기에는 연구 목적으로 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 기업 및 고객 데이터가 보관되어 있습니다. 일관성 있고 클리어하며 논리적으로 저장된 데이터는 분석을 위해 용도를 변경할 때 시간과 노력을 절약할 수 있으므로 데이터의 품질은 MMM의 필수 요소입니다. 이 단계에서는 기업의 데이터 저장소 및 도구 관리를 담당하는 동료의 도움을 받아야 합니다.
4. 제한 사항을 포함한 데이터 액세스 권한에 대한 이해
보유하고 있는 데이터와 분석에 포함시키고자 하는 데이터의 상세 목록을 작성하고, 서드파티 데이터에 액세스하는 데 필요한 결제 또는 구독을 포함하여 가능한 한 많은 정보를 수집하세요. 또한 오프라인 데이터 액세스와 관련된 시간 지연도 고려해야 합니다.
마케팅 모델 모델링 실행법
닐슨은 마케팅 믹스 모델링 프로세스를 4단계로 구분합니다:
스테이지 1: 수집
마케팅 믹스 모델링의 수집 단계에서는 경제학 기법을 사용하여 제품 판매를 아래와 같은 두 가지 유형의 세일즈 드라이버(Sales driver)으로 구분하여 마케팅 전략에 의해 생성된 제품 수요를 추정합니다:
1. 점진적인 드라이버(Incremental drivers)
마케팅 팀에서 컨트롤할 수 있는 요소입니다. 점진적인 드라이버는 단기적으로 실행되며, 데이터는 주별 매출에 따라 달라집니다:
ATL(Above-the-line) 미디어 활동- TV, 인쇄 광고, 디지털 광고, 프로모션 및 할인 등
BTL(Below-the-line) 미디어 활동 – 임시 판매 가격, 판매 프로모션, 할인, 소셜 미디어, 다이렉트 메일 마케팅 캠페인, 매장 내 마케팅, 이벤트 및 컨퍼런스 등
2. 베이스 드라이버(Base drivers)
비즈니스의 기본 성과는 추가적인 마케팅 활동이 없는 상태에서 달성한 매출입니다. 기본 성과는 고객 충성도 등 수년에 걸쳐 쌓아온 브랜드 자산과 평판의 결과인 경우가 많습니다.
다음 요소는 베이스 드라이버입니다.
가격(Price): 제품 가격은 제품이 타겟팅하는 소비자 세그먼트와 선택한 대상에게 제품을 마케팅하기 위해 실행되는 프로모션을 모두 결정하기 때문에 마케팅 믹스에서 중요한 기본적인 드라이버입니다.
유통(Place): 매장 위치 수, 매장 내 재고, 재고의 유통 기한은 모두 마케팅 믹스의 베이스 드라이버로 간주됩니다. 매장 위치와 매장 내 재고는 정적이며 마케팅 개입 없이도 고객이 찾을 수 있습니다.
계절성(Seasonality): 특정 변동은 한 사업연도 내에서 주기적으로 발생하므로 어느 정도 예측 가능한 수준으로 판매를 촉진하는 데 신뢰할 수 있습니다. 겨울 휴가 기간과 같은 계절적 판매는 비즈니스에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 2018년 이커머스 업계는 연말연시 소비로 인해 16.7% 성장하여 최대 1,239억 9,000만 달러에 달했습니다.
거시경제 변수(Macroeconomic variables): 거시경제학은 전반적인 경제와 시장의 움직임을 연구하는 학문입니다. 거시경제는 인플레이션, 국내총생산(GDP), 실업률 등과 같은 이슈의 영향을 고려합니다. 예를 들어 실업률이 증가하면 소비자의 구매력이 낮아져 매출이 감소하는 것과 같이 거시경제적 요인은 MMM의 기본 매출에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
스테이지 2: 모델
마케팅 믹스 모델링 프로젝트에서 시계열 분석(회귀 모델)을 ‘논리적 선택’이라고 부르는 P.M Cain… 지금 당장 머리가 긁적거려도 걱정하지 마세요. MathWorks의 간단한 정의가 있습니다:
“시계열 회귀는 응답 이력(자동 회귀 역학이라고 함)과 관련 예측 변수로부터의 역학 전이를 기반으로 미래의 응답을 예측하는 통계적 방법입니다. 시계열 회귀는 실험 또는 관찰 데이터로부터 동적 시스템의 동작을 이해하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시계열 회귀는 일반적으로 경제, 금융 및 생물학적 시스템의 모델링과 예측에 사용됩니다.”
미래를 예측하는 것은 꽤 멋지게 들리지 않나요?
시계열 회귀 분석에는 다양한 시간 간격과 해당 기간 내의 비즈니스 결과를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이 모델은 1979년으로 거슬러 올라가며 광고와 소비자 행동 사이의 비선형 관계를 설명하는 Adstock의 개념을 기반으로 합니다.
Adstock 이론에 따르면 광고는 즉각적이지 않고 수익이 감소하므로 더 많은 비용을 할당하더라도 시간이 지남에 따라 광고의 영향력이 감소합니다. 따라서 시간 회귀 분석은 마케터가 광고 효과의 잠재적 타임라인과 이러한 요소를 보완하기 위해 마케팅 믹스를 최적화하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
이 모델은 여러 모델 중 하나일 뿐이며, 조직의 목표, 데이터의 품질, 협력하기로 선택한 공급업체에 따라 다른 모델을 구현할 수 있습니다.
스테이지 3: 분석
분석 단계에서는 선택한 모델의 아웃풋(outputs)을 검토하며, 이러한 아웃풋은 모델링된 각 전략에 대해 데이터를 볼륨으로 세분화하는 매출 분해의 형태로 제공됩니다.
매출 분해(Decomposition of sales) 분석에는 3가지 중요한 지표가 있습니다:
효과성
효율성
MROI(Median Return of Investment)
마케팅 활동 전체와 각 전략에 대해 개별적으로 이러한 지표에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
스테이지 4: 최적화
MMM의 마지막 단계는 기본적으로 결과를 입력으로 전환하는 풀 서클 스타일로, 분석 결과를 사용하여 향후 캠페인을 위한 마케팅 믹스를 최적화하는 것입니다.
최적화의 일부에는 “What if 시뮬레이션“이 포함됩니다. 마케팅 모델의 출력은 마케팅 활동과 세일즈 결과 사이의 관계를 보여주는 방정식입니다. 이러한 방정식을 사용하면 마케팅 믹스를 변경하면 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있습니다.
예를 들어, 코카콜라 캔의 가격을 5% 인하하면 어떻게 될까요? 이 질문은 프로모션 할인과 같은 점진적인 요소의 변경이 판매에 어떤 영향을 미치는지 고려하며, 모델 아웃풋은 정확한 답을 반환하여 프로모션 전략을 알리는 데 사용할 수 있습니다.
마케팅 믹스 모델링 공급업체 선택
이제 마케팅 믹스 모델링이 무엇이며 이를 통해 무엇을 달성할 수 있는지 명확하게 이해했으니, 이제 모델링을 처리하는 데 사용할 공급업체를 고려하기 시작해야 합니다. 조직 내에 통계 분석 전문가가 사내에 있다면 모를까, 그렇지 않다면 바로 시작하세요!
적합한 공급업체를 찾기 위해 조사하고 고려하는 단계에서 다음과 같은 몇 가지 중요한 질문을 해야 합니다:
질문 1: 마케팅 믹스 모델에는 어떤 판매 동인이 포함되나요?
질문 2: 데이터는 어떻게 수집되나요?
질문 3: 데이터 입력의 세부 수준은 어느 정도인가요?
질문 4: 데이터 입력의 정확성을 어떻게 보장하나요?
질문 5: 인사이트는 얼마나 세분화되어 있나요?
공급업체에 대한 철저한 조사가 없으면 창의성이 결여되고 예기치 않은 지연으로 인해 시간이 초과되는 분석이 나올 수 있습니다. 또는 최악의 경우, 부정확한 데이터로 인해 매출과 ROI를 높이는 데 필요한 실행 가능한 인사이트를 얻지 못할 수도 있습니다.
결론
MMM을 올바르게 수행하면 사실에 기반한 최적화를 통해 마케팅 믹스를 간소화할 수 있습니다. 통계 데이터를 사용하면 마케팅 활동에서 추측을 배제하고 예산을 정확하게 할당하고 계절별 및 채널별 요인을 정확하게 파악하여 ROI를 높일 수 있습니다.
마케팅에서 정확한 데이터는 콘텐츠에 창의력을 발휘할 수 있는 여지가 더 많아지고, 고객에게 기억에 남는 고객 경험(CX)을 제공할 수 있는 시간이 더 많아진다는 것을 의미합니다. 마케팅 믹스 모델링에 투자하면 시장 내에서 결정적인 움직임을 보이고 궁극적으로 경쟁사보다 더 멀리 나아갈 수 있는 자신감을 얻을 수 있습니다.
“둥근 구멍에 네모난 못을 끼우려 한다”는 말처럼, 아무리 노력해도 결국에는 양보해도 결국엔 업무에 적합한 도구를 찾게 됩니다.
B2B 영업에서 B2C와 같은 방식으로 접근한다면 비슷한 어려움을 느낄 수 있습니다. 물론 몇 가지 유사점이 있기는 하지만 B2B 영업과 B2C 영업은 서로 다른 두 가지이므로 그렇게 취급해야 합니다.
B2B 세일즈 퍼널과 B2C 세일즈 퍼널의 차이점을 이해하는 것은 두 소비자 집단 간의 차이점을 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 타겟 시장에 맞는 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.
아래 게시물에서는 효과적이고 타겟팅된 세일즈 전략을 수립하는 데 도움이 되는 두 세일즈 퍼널의 근본적인 차이점 4가지에 대해서 살펴보겠습니다.
B2C vs. B2B 세일즈 퍼널: 기초
B2B(기업 간 거래) 혹은 B2C(기업과 고객 간 거래)든 상관없이 세일즈 퍼널은 첫번째 접점에서부터 제품 또는 서비스 구매에 이르는 고객 여정을 시각적으로 보여주는 소비자 중심 모델입니다.
이 과정에서 영업 담당자는 소비자의 사고방식과 그 여정을 통해 어떻게 전환시킬 수 있는지 이해하려고 노력합니다. 퍼널의 단계를 세분화하는 것은 필수적이지만, 그 과정에 너무 얽매여서는 안 됩니다.
퍼널을 너무 많은 단계로 나누면 명확성을 확보하지 못해 잘못된 퍼널을 만들게 되는 경우가 많습니다. 특히 구매 주기가 긴 B2B에서는 단계 수가 적은 세일즈 퍼널이 훨씬 더 바람직합니다!
퍼널에 대해 생각하는 가장 좋은 방법은 잠재 고객의 니즈를 이해하는 데 필요한 만큼의 단계는 필요하지만 그 이상으로 단계를 나누는 것은 필요하지 않다는 것입니다.
이런 세일즈 퍼널을 활용하여 영업 담당자가 잠재 고객을 위해 어떤 가치를 창출해야 하는지 결정하고 있는 영업 조직들은 매우 적습니다. 하지만 창출해야 하는 가치를 알면 할 수 있습니다:
잠재적 차단 요인을 조기에 해결하세요.
세일즈 퍼널의 어느 부분에서 이탈이 발생하고 있는지 파악하세요.
새로운 전략이나 전술로 전환해야 할 시점을 결정하세요.
자 그럼 주요 차이점을 살펴보기 전에 배경 지식과 함께 각 퍼널에 대해 간략하게 설명하겠습니다.
B2C 세일즈 퍼널의 이해
B2C 세일즈 퍼널은 더 간단하고 간소화되어 있습니다. 일반적으로 개별 소비자를 타겟팅합니다. 예를 들어, 인스타그램에서 광고를 보고 필요 없을 것 같은 새 선글라스를 구매했다면 이는 B2C 거래에 해당합니다.
구매를 유도하기 위해 영업 사원이 필요하지 않은 경우가 많지만, 고객은 여전히 인식에서 행동으로 이어지는 여정을 진행합니다. 오늘 날의 구매자는 구매하기 전에 많은 정보를 수집하고 조사합니다. 하지만 그 과정에서 여전히 도움이 필요합니다.
예를 들어 iPad 또는 삼성 태블릿을 구매할 수 있습니다. 어떤 것이 더 좋을까요? 어느 쪽이 더 좋을까요? 소비자는 회사 웹사이트를 참조할 수도 있지만 비교 블로그, Quora, YouTube 등을 통해 결정할 수도 있습니다.
B2C 세일즈 퍼널을 4단계로 나눌 수 있습니다.
인지도(Awareness) – 구매자가 정보를 검색하고 제품을 찾습니다.
관심(Interest) – 제품에 대해 더 자세히 조사하고 학습합니다.
고려(Consideration) – 리뷰를 읽고 다른 유사 제품과 제품을 비교합니다.
구매(Purchase) – 구매 결정을 내리고 제품을 구매합니다.
세일즈 프로세스가 더 오래 걸릴 수 있는 경우도 있습니다. 자동차, 주방, 집과 같은 큰 구매의 경우 구매자가 최종적으로 구매하기 전에 추가적인 단계를 거칠 수 있습니다.
B2B 세일즈 퍼널의 이해
B2B 세일즈는 한 비즈니스가 다른 비즈니스에 판매하는 프로세스입니다. B2B 기업은 개인 소비자보다는 어떤 그룹 또는 조직을 대상으로 판매하고 타겟팅하게 됩니다. 따라서 구매 결정에 더 많은 사람이 관여하기 때문에 판매 주기가 더 길어집니다.
구매 주기는 길지만 서너 단계가 더 필요한 것은 아닙니다. 예, 구매자는 제품-자사 기업 적합성을 평가해야 합니다. 하지만 초기에 충분한 가치를 창출하고 모든 단계에서 지속적으로 가치를 제공한다면 그 장애물을 줄일 수 있습니다.
안타깝게도 불확실한 구매 담당자는 B2B 영업 거래를 어렵게 하므로 적절한 담당자와 조기에 대화하는 것이 필수적입니다. 그래야 공감대를 형성하고 변화를 위한 프로세스를 시작할 수 있습니다.
B2B 세일즈 퍼널은 6단계로 구성되어 있습니다.
인지도 – 구매자가 정보를 검색하고 제품을 찾습니다.
관심 – 구매자는 제품에 대해 더 자세히 연구하고 학습합니다.
고려 – 구매자는 다른 이해관계자와 조사 결과와 제공한 모든 콘텐츠를 공유합니다.
구매 의도 – 구매자는 제품 데모 또는 무료 평가판을 받습니다.
평가 – 계약 제안서를 검토하고 적절한 경우 협상을 진행합니다.
구매 – 제품 또는 서비스를 구매합니다.
이제 B2C 세일즈 퍼널과 B2B 세일즈 퍼널의 미묘한 차이점을 살펴 보겠습니다.
1. 리드 제네레이션과 마케팅
B2C 비즈니스는 전통적인 방식으로 인지도를 구축할 때 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 브랜드는 TV 및 라디오 광고와 페이드 소셜 캠페인에 많은 예산을 지출할 수 있습니다. 브랜드 인지도를 높여 고객이 제품 구매를 고려할 때 브랜드가 가장 먼저 떠오르도록 하려는 것입니다.
물론 많은 대기업들이 이를 잘 수행하고 있습니다.
스마트폰 하면 애플이나 삼성이 떠오릅니다. 운동화를 떠올리면 나이키나 아디다스를 떠올리게 됩니다. 하지만 나이키는 세계에서 가장 큰 브랜드 중 하나이지만 여전히 강력한 인지도 캠페인을 진행하고 있습니다.
특히 나이키는 유명 스포츠 스타와 많이 협업하고 있습니다. 사용자 생성 콘텐츠(UGC)에 의존하여 소셜 미디어 캠페인을 운영하고 있습니다. 또한 스토리텔링의 대가이기도 합니다. 나이키는 일상적인 사람들이 더 운동하는 기분을 느끼게 합니다. 따라서 소비자는 운동화를 찾을 때 대형 브랜드를 선택합니다.
반대로 B2B 구매자는 해결하고자 하는 니즈나 문제를 파악하고 해결책을 찾습니다. 정답은 모르지만 문제의 징후는 파악하고 있을 수 있습니다. 이들은 종종 구글을 검색하거나 주변의 지인이나 혹은 더 넓은 비즈니스 서클에 추천을 요청합니다.
특히 B2B의 경우 지인 추천은 사금(Gold dust)과도 같습니다. 다른 사람이 자사의 제품이나 서비스를 사용하고 극찬하는 경우 잠재 고객을 전환하기가 훨씬 쉬워집니다.
콘텐츠 마케팅도 큰 역할을 합니다. 유용하고 관련성 높은 콘텐츠로 이상적인 고객을 타겟팅하면 리드를 유치하고 세일즈 퍼널로 유도할 수 있습니다. 이상적으로는 품질 좋은 리드로 세일즈 파이프라인을 채우는 것이 좋기 때문입니다.
B2B 구매자는 의사 결정에 도움이 되는 다른 콘텐츠를 찾게 됩니다. 그들은 웨비나에 참석하고, YouTube에서 데모를 시청하고, 여러 리뷰 사이트들을 방문합니다.
영업 담당자는 고객에게 필요한 답변을 제공하고 콘텐츠를 사용하여 구매자 여정을 용이하게 함으로써 가치를 창출할 수 있습니다.
2. 구매 주기 길이
B2B 구매 주기 길이에 대해 많은 이야기가 있습니다. 그리고 어느 정도는 사실입니다. B2C 구매자는 나이키 운동화 한 켤레를 보고 기성품이나 온라인 스토어에서 구매할 수 있습니다. 이에 반해 B2B 구매자는 여러 솔루션을 검토하는 데 몇 달이 걸리기도 합니다.
하지만 훌륭한 영업사원은 퍼널의 모든 단계에서 가치를 창출하여 이러한 세일즈 프로세스를 단축시킵니다.
가치를 창출하고 신뢰를 구축하며 B2B 소비자와의 관계를 발전시킴으로써 고가의 솔루션에 투자할 가능성이 높아집니다.
일반적으로 티켓 가격(또는 구독)이 높을수록 판매 프로세스가 길어집니다. 예를 들어, 설치 비용이 47달러인 플랫폼은 연간 구독 또는 라이선스 비용이 30,000달러인 플랫폼보다 판매에 걸리는 시간이 짧습니다.
구매 주기가 길다고 해서 항상 나쁜 것은 아닙니다. 또한, 구매 의향이 있는 구매자가 세일즈 프로세스를 서둘러 진행하다가 다른 의사 결정권자의 동의나 구매 허가가 없는 것을 발견하는 것을 원치 않을 것입니다.
B2B 구매자는 다른 이해관계자와도 커뮤니케이션할 시간이 필요합니다. 일반적으로 다음과 같이 진행됩니다.
잠재 고객이 연구 결과를 조직 내 이해 관계자들과 공유합니다.
모든 것이 순조롭게 진행되면 연락이 이루어집니다. 미팅을 예약합니다.
후속 미팅이 예약되고 프레젠테이션 또는 데모를 준비합니다.
잠재 고객은 경쟁사와 비교하여 제안서를 평가하고 결정을 내릴 것입니다.
잠재 고객이 제품을 구매하거나 서비스 구독을 시작하기를 바랍니다.
B2C 잠재 고객이 나이키와 아디다스 중 하나를 결정할 때 위험 부담은 크지 않습니다. 비슷한 디자인의 운동화를 비슷한 가격에 구매할 수 있기 때문입니다. B2B 구매자의 결정은 더 높은 위험을 감수해야 하며 올바른 제품에 투자할 수 있도록 더 긴 프로세스가 필요합니다.
3. 이해 관계자의 수
위에서 언급했듯이 B2B 구매자가 개인 사업자가 아닌 이상 B2B 구매 주기에는 여러 이해관계자들이 관여하게 됩니다. B2C 구매자는 구매하기 전에 친구, 가족 또는 연인과 상의할 수 있습니다.
하지만 B2B 영업에서는 다양한 직원 및 다양한 계층의 고위층과 다양한 미팅을 준비해야 합니다.
HR 부서를 예로 들어 보겠습니다. HR 전문가는 여러 플랫폼을 조사하고 조사 결과를 관리자에게 전달할 수 있습니다. 관리자는 조사 결과를 검토하고 최고 인사 책임자 또는 이사의 동의를 얻습니다. 마지막으로 기술, 법무, 회계 팀의 승인을 받아야 할 수도 있습니다.
훌륭한 영업사원은 퍼널의 모든 단계에서 가치를 창출할 준비가 되어 있습니다. 또한 다양한 이해관계자와의 대화를 놓치지 않고 진행할 준비가 되어 있습니다. B2B 구매자는 논리적이며 ROI에 집중합니다. 영업 담당자의 역할은 이들의 구매 여정을 촉진하는 동시에 정서적 보상까지 제공하는 것입니다.
4. 브랜드 영향력
위에서 나이키, 애플, 삼성에 대해 이야기했습니다. 이러한 글로벌 브랜드들은 놀라운 스토리텔링으로 B2C 구매자에게 영향을 미칩니다. 이들의 광고 예산도 엄청납니다. 인지도를 높이는 데 수백만 달러를 투자할 수 있다면 B2C 고객에게 다가가는 것이 훨씬 더 쉬워집니다.
또한 B2C 고객은 브랜드와 브랜드 평판에 관심을 갖고 영향을 받습니다. 소비자는 제품을 구매하고 착용하거나 사용할 때 자신이 브랜드의 이미지로서 비추어지길 원합니다.
그렇다고 B2B 구매자가 브랜드에 관심이 없다는 것은 아닙니다. 다만 그 형태가 다를 뿐입니다. B2B 구매자는 추천글, 고객 스토리, 사례 연구에 관심을 갖습니다. 자신과 같은 사람들이 해당 제품이나 서비스를 통해 성공했다는 사실을 알고 싶어 합니다.
그들이 제품을 사용하는 모습을 볼 수 있나요? 감정적인 보상을 볼 수 있나요? 논리적 보상은?
예를 들어, CEO에게 마케팅 ROI를 증명하고 회사의 성장을 주도하고자 하는 마케팅 관리자는 다른 기업의 마케팅 관리자가 해당 제품을 사용하여 유사한 목표를 성공적으로 달성했는지 알고 싶어합니다.
이상적인 고객을 찾는 것도 마찬가지로 중요합니다. 잠재 고객들이 있는 곳에서 그들을 만나세요. 리드 제네레이션이 결실을 맺으려면 세일즈 파이프라인을 품질이 높은 리드들로 채워야 합니다. 이상적인 고객은 어디에 있을까요? 많은 B2B 소비자들이 LinkedIn에서 시간을 보냅니다.
시기적절한 사례 연구나 고객 스토리는 이렇게 제품을 사용하는 다른 조직들을 잠재 고객들에게 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 세일즈 프로세스를 시작할 수 있습니다.
B2B 세일즈 퍼널에는 구체적인 전략이 필요합니다.
세일즈 퍼널에서 인지와 고려 단계는 분명히 어느 정도 유사점이 있지만, B2C 퍼널과 B2B 퍼널의 차이점은 그 중간 단계가 길고 다소 혼탁하다는 점입니다.
B2B 영업 담당자는 수많은 담당자와 의사 결정자에게 다가가야 합니다. 이러한 영업 사원이라면 다양한 영업 프리젠테이션, 추천글, 잠재 고객을 위한 엄청난 가치를 창출할 수 있는 전략으로 무장해야 합니다.
가치 창출의 첫 번째 단계는 잠재 고객이 세상의 변화를 탐색할 수 있도록 돕고 솔루션으로 안내할 수 있는 솔루션을 제공하는 것입니다. 그러기 위해서는 대화를 시작하고 각 세일즈를 진행하기 위한 정확한 언어가 필요합니다.
2022년부터 시작되어 2023년까지 지속되는 어려운 과제 중에는 러시아 – 우크라이나 전쟁, 글로벌 인플레이션, 그리고 경기 침체의 위협 뿐만 아니라 마케터 입장에서는 전년 대비 낮은 성과로 인해 디지털 광고 예산이 지속적으로 증가하는 것들이 있습니다.
구글과 유튜브의 CPM은 108% 상승한 반면, 페이스북 광고 비용은 89% 상승했습니다. BFCM 2022 보고서에서는 광고의 변동성으로 인해 브랜드가 이메일과 SMS와 같은 자체 채널에 더 많이 의존하게 되었으며, 이러한 채널이 그 어느 때보다 더 효과적이라는 사실을 발견했습니다.
새로운 분석을 위해 2022년 Omnisend 판매자가 보낸 170억 개 이상의 이메일, 1억 7천만 개의 SMS, 2억 7천만 개의 웹 푸시 메시지를 조사했습니다. 이 글에서는 세 가지 채널의 성과를 분석하고, 2023년에 브랜드가 기대할 수 있는 성과를 미리 살펴보고, 목표를 달성할 수 있는 방법에 대한 팁을 공유하고자 합니다.
고객 데이터 플랫폼(CDP)의 역사는 지난 20년 동안 여러 주요 마케팅 기술 솔루션의 진화와도 복잡하게 얽혀있습니다. 고객 데이터 관리의 진화를 추적할 수 있는 방법은 여러 가지가 있을 수 있지만, 본 주제와 가장 관련성이 높은 것은 사실 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 데이터 관리 플랫폼(DMP)의 발전일 것입니다.
최초의 CRM
최초의 CRM 소프트웨어인 TeleMagic은 1985년, Michael McCafferty라는 제작자가 DOS 기반으로 만들어 출시했습니다. McCafferty는 이 소프트웨어를 기능이 크게 향상된 ‘전자 롤로덱스’라고 불렀습니다. Telemagic은 단순히 고객과 잠재 고객의 연락처 정보를 저장하는 데 그치지 않고 워드 프로세서와 회계 시스템과 통합하여 영업팀이 팔로업해야 할 리드들의 우선 순위를 정할 수 있도록 도와주었습니다.
다음으로 1987년, Conductor Software에서 원래 제조 산업을 위해 설계된 CRM 애플리케이션인 Act!입니다. 지난 35년 동안 여러 차례의 인수와 매각을 거쳐 현재까지도 사용되고 있는 Act!는 본래 “고객 연락처 정보를 저장하기 위한 디지털 롤덱스”로 소개되었습니다.
CRM 개발의 다음 주요 이정표는 1989년 McCafferty와 친구인 Elan Susser가 5,000달러를 투자하여 GoldMine CRM을 개발한 것입니다. 1990년에 출시된 Goldmine은 연락처 정보, 캘린더, 영업 데이터, 마케팅 자동화를 하나의 플랫폼에 결합한 최초의 소프트웨어였습니다.
고객 데이터 관리(CDM) 플랫폼의 탄생
고객 데이터 관리(Customer Data Management, CDM) 시장은 앞서 언급한 패키지 CRM의 성공적인 출시 이후 1990년대에 들어서 공식적으로 형성되기 시작했습니다. 당시의 CDM 소프트웨어는 CRM과 마찬가지로 온프레미스 형태였으며 특정 회사나 부서에만 한정되어 사용되었습니다. 그러나 1990년대 말, Microsoft가 Outlook을 출시하고 다른 주요 업계 소프트웨어 회사들이 자체 제품을 출시하게 되면서 시장에 공식적으로 진입했습니다.
그러다가 1999년에 Salesforce가 최초의 소프트웨어 구독 모델을 출시하여 기존의 온프레미스 솔루션을 뒤엎었습니다. 이로 인해 클라우드에서 조직을 위해 소프트웨어를 호스팅하는 애플리케이션 서비스 공급업체(ASP)라는 새로운 분야가 생겨났고, IT 부서에서 내부적으로 소프트웨어를 배포하고 지원할 필요가 없어졌습니다. 결국 자체 아키텍처를 갖춘 이러한 ASP는 2007년경에 기업이 고객 데이터에 온디맨드 방식으로 액세스할 수 있게 된 SaaS(Software-as-a-service) 솔루션으로 대체되었습니다.
그러나 많은 고객들이 초창기 CRM과 데이터 관리 시스템의 과장된 약속에 실망하고 그 결과에 실망하는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. Gartner에 따르면 2006년에는 전체 CRM 구축의 50% 이상이 실패한 것으로 확인되었습니다.
모든 것들을 상호 연결시키다
당시 대부분의 고객 데이터베이스는 해당 공급업체의 소프트웨어 애플리케이션만을 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 때문에 고객 데이터베이스는 기술 스택의 다른 레이어와 쉽게 상호 연결되거나 상호 운용될 수 없었습니다. 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 쉽게 이동할 수 없었기 때문에 비즈니스 성과를 향상시키는데 활용할 수 없었습니다.
이러한 한계로 인해 많은 서비스 공급업체들이 고객 데이터베이스에 고급 통합 도구(API)를 추가하고 이를 현재의 고객 데이터 플랫폼(CDP)으로 전환시키기로 결정했습니다.
처음부터 CDP에 API가 내장되어 있기 때문에 CRM과 같은 다른 데이터베이스는 물론 콘텐츠 관리 시스템(CMS)과 디지털 에셋 관리 솔루션(DAM)과 같은 다른 마테크(Martech) 플랫폼에 쉽게 연결하여 고객 경험을 향상시키는데 큰 영향을 미칠 수 있었습니다. 많은 웹 분석 및 태그 관리 공급업체들도 기존 소프트웨어 애플리케이션의 브랜드를 변경하고 이를 CDP로 포지셔닝했습니다.
데이터 관리 플랫폼(DMP)의 등장
DMP(Data Managment Platform)는 2000년대 처음 개발되어 기업이 광고 집행을 위한 익명의 고객 프로필을 구축하는 데 사용할 수 있는 고객 데이터를 수집, 구성 그리고 활성화할 수 있도록 지원해주는 플랫폼입니다. DMP는 이러한 고객 데이터를 애드 익스체인지(Ad exchanges) DSP(Demand side platforms), SSP(Supply side platforms)에 제공하여 타케팅과 개인화의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 만들어졌습니다. DMP는 데이터를 패키징하고 재패키징하는 데 중점을 둡니다.
DMP의 문제점은 주로 광고 네트워크에 익명의 프로필을 제공하는 데 중점을 두었기 때문에 알려진 데이터를 효과적으로 처리하지 못하고 장기간에 걸쳐 데이터를 저장할 수 없다는 것입니다. DMP는 처음부터 다른 마테크 스택 플랫폼과 쉽게 통합되도록 설계되었으며, IT 팀이 관리 및 제어했습니다. 마케터들은 일상적인 활동에서 고객 중심의 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 이러한 DMP가 절실히 필요했습니다.
세분화되는 마테크 플랫폼
2010년대 초반, 마케팅 소프트웨어 기술 환경은 SaaS를 통해 제공되는 CRM과 DMP와 같은 전문 솔루션들으로 인해 더욱 세분화되고 있었습니다. 기업들은 이러한 마케팅 기술 스택에 최대 100개의 서로 다른 도구들을 사용하고 있었습니다.
이러한 모든 새로운 솔루션은 모바일 사용의 급증, 소셜 미디어의 급격한 부상, 디지털 네이티브의 웹에 익숙한 MZ 세대 등 소비자 행동의 변화에 따른 반응이었습니다. 이러한 새로운 사용자 데이터를 모두 취합하고 정제하여 모든 측정 기준(Dimensions)과 속성(Attributes)을 가진 단일 고객 뷰(Single customer view)로 통합시켜 단일 고객 식별자로 통합시킬 수 있는 기회는 매우 중요했습니다.
2013: CDP의 해
고객 데이터 플랫폼(CDP)이라는 용어는 2013년, David Raab의 블로그 게시물을 통해 처음 알려졌습니다.
“점들을 연결하는 데는 시간이 좀 걸렸지만, 이제 새로운 유형의 소프트웨어가 등장할 것이라고 확신합니다. 이러한 시스템은 여러 소스에서 고객 데이터를 수집하고, 동일한 개인과 관련된 모든 정보를 통합시키고, 이렇게 통합된 데이터베이스에 대해 예측 분석을 수행하고, 그 결과를 사용하여 여러 채널에서 마케팅 처리를 안내합니다.”라고 그는 말했습니다.
“새로운 시스템은 영업, 고객 서비스, 온라인 광고, POS, 기타 모든 고객 대면 시스템에도 활용할 수 있습니다. 저는 이 개념을 ‘고객 데이터 플랫폼’이라고 명명하겠습니다.”
Raab은 2013년 9월에 11개의 시스템을 프로파일링한 고객 데이터 플랫폼에 관한 업계 최초의 보고서를 발표했습니다. CDP 카테고리에 대한 관심이 급격히 증가하기 시작한 것은 2016년에 CDP가 가트너 하이프 사이클에 처음 등장하고 고객 데이터 플랫폼 연구소가 설립되면서부터입니다. 이 연구소의 목적은 잠재 사용자, 테크 기업, 미디어 등에게 CDP 카테고리에 대해 설명하는 것입니다.
CDP 시스템은 마케터에게 이전의 데이터 관리 도구가 제공할 수 없었던 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다. CDP는 CRM과 DMP 시스템 모두에서 데이터를 수집함과 동시에 두 시스템으로 데이터를 주고 받을 수 있습니다. 또한 CDP는 보다 광범위하고 중앙 집중화된 고객 데이터 관리 솔루션으로, 다른 플랫폼과 함께 작동하여 고객을 확보하고, 연결하고, 참여시키고, 향후 관계를 관리하도록 설계되었습니다.
CDP의 현재와 미래
2013년에 처음 등장한 이후 CDP는 많은 발전을 거듭해 왔으며, 이제는 Gartner와 Forrester와 같은 분석 기관의 관심과 찬사를 받으며 확고하게 하나의 카테고리로서 시장에서 자리 잡았습니다.
오늘 날 전 세계 고객 데이터 플랫폼 시장 규모는 2027년까지 205억 달러에 달할 것으로 예상되며, 34%의 시장 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.
서로 다른 소스로부터 고객 데이터를 수집하고 통합하기 위한 중앙 집중식 데이터 플랫폼으로 시작된 CDP는 이제 마테크 스택의 핵심 요소 역할을 하는 올인원 데이터 관리 솔루션으로 성장했습니다.
이제 많은 엔터프라이즈급 CDP에는 예측 세분화와 분석, 예측 스코어링, 예측 모델링이 가능한 최첨단 인공 지능 및 머신 러닝 기능이 탑재되어 있습니다. 기타 최신 기능으로는 고객 여정 관리, 여정 최적화, 리타겟팅, 유사 타깃 모델링, 마케팅 자동화 기능 등이 있습니다.
또한, 고객 데이터를 중앙에서 관리하기 때문에 GDPR이나 CCPA와 같은 새로운 개인정보 보호 규정을 준수해야 하는 기업에게 CDP는 표준 이슈가 되었습니다. 많은 엔터프라이즈급 CDP에는 이미 내장된 개인정보 보호 관리 기능은 데이터 관리 플랫폼(DMP)에는 아직 없습니다.
지난 10년 동안 CDP는 중앙 데이터 관리 솔루션을 고려하는 기업들에게 각광을 받아왔습니다. 물론 모든 애플리케이션이나 시나리오에 적합하지 않을 수 있으며 CRM이나 DMP와 같은 다른 데이터 관리 플랫폼과 함께 사용할 수도 있지만, 통합된 고객 데이터 프로필의 중앙 집중식 소스로서 나머지 기술 스택에 정보를 제공하는 역할을 합니다.
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.
고객 데이터 플랫폼(CDP)을 사용해보고 싶으신가요? 경쟁에서 우위를 점할 수 있게 도와주는 기능이 무엇이고 어떻게 사용할 수 있는지 알고 싶으신가요? 어떤 이점을 찾아야 하고 어떤 특정 기능이 비즈니스에 가장 큰 이점을 제공하는지 알고 계신가요? 본 글에서는 고객 데이터 플랫폼 평가를 직접 수행할 수 있는 간단한 방법을 안내합니다.
고객 데이터 플랫폼 평가
점점 더 많은 기업들이 앞다투어 소비자들의 관심과 충성도를 높이기 위해 CDP를 도입하고 있습니다. 시장 조사에 따르면 2021년부터 2026년까지 글로벌 CDP 시장은 약 34.6%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 전망되고 있습니다. 수많은 공급업체들이 이렇게 증가하는 수요를 충족시키기 위해 서두르고 있는 상황에서 자사 비즈니스 니즈와 기대에 부합하는 CDP 솔루션을 어떻게 찾을 수 있을까요?
먼저 자사의 니즈에 맞는지 평가하세요. 다양한 사용자에게 특별한 이점을 제공하는 특정 CDP 기능을 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기능은 고객 데이터 플랫폼 평가에서 비교 기준이 될 수 있습니다. 다음은 여기서 고려해볼 수 있는 네 가지 CDP 기능입니다:
1. 옴니채널 기능(Omnichannel Capability)
디지털 환경에서 고객 채널이 점점 다양해지면서 많은 브랜드는 고객과의 연결성을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 우수한 CDP 솔루션은 오프라인 채널과 외부 정보 소스를 포함하여 모든 접점에 걸쳐 사용 가능한 고객 데이터를 수집할 수 있는 기능을 갖추고 있어야 합니다. 이러한 CDP는 풍부한 고객 데이터 기반을 위해 대량의, 스트리밍되고, 실시간적인 정보도 수집할 수 있습니다. 더 많은 고객 데이터를 수집할수록 잠재적인 고객 인사이트가 더욱 풍부해집니다.
고려해야 할 또 다른 사항은 옴니채널을 구축할 수 있는 CDP 솔루션의 기능입니다. 즉, 고객은 다음 채널에서 일관된 메시지, 광고, 지원 및 브랜딩을 제공받아야 합니다:
웹 사이트
모바일 웹사이트
모바일 앱
소셜 미디어 페이지
이메일
매장 내 디스플레이
고객 지원 센터
기타
고객 데이터 플랫폼 솔루션을 평가할 때 옴니채널 고객 데이터를 수집하고 브랜드에 대한 옴니채널 입지를 구축할 수 있는 역량을 갖추고 있는지 확인하는 것은 필수입니다.
2. 데이터 수집(Data Ingestion)
다음으로, 좋은 CDP 솔루션은 온라인, 오프라인, 외부 데이터 소스에서 다양한 유형의 정보를 수집할 수 있어야 합니다. 여기에는 다음과 같은 데이터 유형들이 포함됩니다:
정형 데이터(Structured data): 행과 열에 포함된 고객 이름, 주소, 전화번호와 같이 체계적이고 사전에 정의된 데이터입니다.
비정형 데이터(Unstructured data): 오디오 파일, 문자 메시지, PDF, 설문조사 양식, 콜센터 녹음 등 사전 정의된 조직이나 구조가 없는 임의의 데이터입니다.
반정형 데이터(Semi-structured data): 발신자 이름과 주소가 포함된 이메일 메시지와 같이 어느 정도 정의된 구조가 있는 데이터로, 일부 비정형 콘텐츠가 포함되어 있습니다.
이상적으로 CDP 솔루션은 스키마 없이 로우 레벨 또는 이벤트 레벨의 데이터를 수집할 수 있는 수집 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 시간이 지남에 따라 그 정의가 변경되더라도 정보를 수집할 수 있습니다. 또 다른 유용한 기능은 빠르고 효율적인 데이터 수집을 위해 기업의 기존 마케팅 기술 솔루션과 원활하게 통합되는 것입니다.
3. 고객 프로필 통합(Customer Profile Unification)
이제 옴니채널 데이터 수집과 스키마가 필요 없는 수집 기능을 갖춘 CDP를 갖추게 되었습니다. 데이터 수집은 여기까지입니다. 다음으로, CDP가 수집한 로우 데이터를 사용하여 고객 프로필을 통합할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 좋은 CDP 솔루션은 이를 수행할 수 있어야 합니다:
여러 데이터 포인트를 적합한 특정 개인에게 올바르게 어트리뷰션하여 해당 고객의 신원을 식별하세요.
개별 고객에게 고유 ID를 할당하여 영구적인 고객 프로필을 생성하세요.
연결된 다양한 채널 및 소스에서 정보를 수집하여 프로필을 지속적으로 업데이트합니다.
자바스크립트, 모바일 태그, 그리고 디바이스 ID를 추적하여 익명의 사용자 데이터를 사용합니다.
수십억 개의 데이터 포인트를 처리하여 프로필을 지속적으로 통합하고 강화하세요.
이것이 왜 중요할까요? 브랜드의 고객 데이터 기반이 얼마나 탄탄한지에 따라 추출할 수 있는 인사이트의 품질이 결정됩니다. 통합된 고객 프로필은 정확한 분석, 고객 세분화, 유사 고객, 개인화 그리고 고객 경험을 혁신하고 비즈니스 성장을 촉진시키기 위한 여러 이니셔티브의 토대를 제공합니다.
4. 사용자 친화성(User-Friendliness)
마지막으로, 좋은 고객 데이터 플랫폼 솔루션은 비기술 직군의 직원들도 쉽게 사용할 수 있고 직관적이어야 합니다. 다음과 같은 기능을 살펴보십시오:
직관적인 대시보드 및 제어 기능
간단한 사용자 인터페이스
접근성이 뛰어난 데이터 시각화
신속한 고객 지원
CDP의 가장 큰 장점 중 하나는 마케팅, 영업, 고객 지원 그리고 IT 팀의 니즈를 충족하기 위해 고객 데이터를 중앙 집중화한다는 점입니다. 따라서 고객 데이터와 인사이트를 사용하여 마케팅 또는 영업 활동을 구체화시키는 작업을 IT 담당 직원에 대한 의존도를 최소화하면서 쉽게 수행할 수 있어야 합니다.
정리하면, 브랜드는 고객 데이터 플랫폼을 평가할 때 옴니채널 데이터 수집 및 활성화 기능, 스키마 없는 데이터 수집, 고객 프로필 통합, 사용자 친화성 등의 기능을 확인해야 합니다. 엔터프라이즈급의 CDP는 기존에 사용하던 마케팅 기술 솔루션과 통합하여 확장성을 확보할 수 있도록 이상적으로 설계되어야 합니다. 또한 CDP 솔루션은 최소한의 IT 지원으로 마케팅, 영업, 고객 서비스 활동을 지원할 수 있도록 사용이 간편하고 직관적이어야 합니다.
쿠키 혹은 퍼스트 파티 데이터 전략이라는 용어가 자주 사용되는 업무 환경에서는 퍼스트 파티 데이터와 써드 파티 데이터의 형제격이라 볼 수 있는 세컨드 파티(Second-Party) 데이터를 간과하기 쉽습니다.
물론 세컨드 파티 데이터를 소홀히 하는 건 이 글을 읽고 있는 여러분들 뿐만 아니라 대다수의 마케터들이 그렇습니다. 마케팅, 분석 및 기술 담당 임원들의 88%가 “향후 6~12개월 내에 더 많은 퍼스트 파티 데이터를 수집하는 것이 최우선 과제”라고 답했습니다. 물론 앞으로 제로파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터의 중요성은 더욱 커질 것이고, 이를 효과적으로 수집할 수 있는 방법을 찾는 것이 마케터들에게는 최우선 과제가 될 것임은 확실합니다. 그러나 우리 모두가 개인정보 보호 중심의 쿠키 없는 미래를 맞이하고 있다는 점을 고려할 때, 제로 파티와 퍼스트 파티 데이터를 통합하려는 시도에 추가로 세컨드 파티 데이터를 보완하는 것이 경쟁에서 앞서나가기 위한 방법으로 점점 더 중요해지고 있습니다. 이는 특히 DTC(Direct-To-Consumer) 브랜드와 리테일 미디어의 힘을 활용하여 광고 지출을 소비자의 변화하는 행동에 맞춰 최적화 하려는 기업에게 특히 해당됩니다.
다시 말해서, 오늘 날 최고의 기업은 단순히 매출 뿐만 아니라 평판 측면에서도 고객 경험을 우선시하는 기업이라고 볼 수 있습니다. 이 단순한 사실 때문에 많은 기업들은 데이터 전략에서 세컨드 데이터가 필연적으로 수행하게 될 역할에 대해 진지하게 고민해야 할 필요가 있습니다.
최근의 디지털 퍼스트 고객 환경에서 모든 비즈니스 리더는 자신의 전문 분야와 관계없이 세컨드 데이터의 기본 사항과 종종 간과되는 소비자 데이터가 전향적인 마케팅 활동을 펼쳐나가려는 조직의 데이터 전략에서 왜 중요한지 그 이유에 대해서 잘 알고 있어야 합니다.
세컨드 파티 데이터란 정확히 무엇인가?
많은 사람들이 써드파티 데이터에 대한 열광적인 관심을 갖는 동안, 세컨드 파티 데이터의 개념은 점점 더 모호해졌습니다. 퍼스트 파티 데이터와 세컨드 파티 데이터를 동시에 비교하는 것이 세컨드 파티 데이터를 가장 쉽게 이해하는데 도움이 되기 때문에 다양한 유형의 온라인 소비자 데이터를 간략하게 분석해 보겠습니다.
퍼스트 파티 데이터(First-Party Data)
Neil Patel의 표현을 따르자면, 퍼스트 파티 데이터는 “기업이 고객에 대한 자체 소스에서 수집하는 정보” 입니다. 즉, 퍼스트 파티 데이터는 브랜드 잠재 고객들로부터 직접 수집하는 정보로, 알려지거나 알려지지 않은 정보입니다.
예시: 웹사이트에서 직접 수집한 데이터, CRM 데이터, 로열티 ID, 거래 데이터, 애널리틱스에서 계산한 고객 스코어링 등이 있습니다.
보너스: ‘제로 파티 데이터’라는 용어를 들어 보았을 수도 있는데, 이는 기본적으로 퍼스트 파티 데이터의 하위 개념으로, 소비자가 자신이 원하는 결과를 얻기 위해 신뢰할 수 있는 브랜드에게 의도적으로 공유하는 데이터입니다(예: 고객이 가장 잘 맞는 옷을 찾기 위해 옷 사이즈를 공유하거나 온라인 구매, 매장 픽업 옵션을 활성화하기 위해 우편번호를 공유하는 경우). 제로 파티 데이터는 일반적으로 개인화된 서비스를 받기 위해 선호도 매칭 목적으로 사용되는 동의된 데이터입니다.
세컨드 파티 데이터(Second-Party Data)
세컨드 파티 데이터는 “서로 직접적인 관계를 맺고 있는 두 기업 간에 공유되는 데이터“입니다. 기본적으로 세컨드 파티 데이터는 다른 기업의 퍼스트 파티 데이터입니다. 기업은 서로 상호 이익이 되는 관계에서 유용한 잠재 고객 인사이트를 얻기 위해 신뢰할 수 있는 비즈니스 파트너와 세컨드 파티 데이터를 공유하거나 받는 경우가 많습니다.
예시: 마케팅 효과를 향상시키거나 새로운 공동 제품을 시장에 출시하기 위해 파트너 브랜드와 고객 데이터를 공유하는 비즈니스 상황.
써드 파티 데이터(Third-Party Data)
HubSpot의 설명에 따르면 써드파티 데이터는 “비즈니스 또는 잠재 고객과 직접 연결되지 않으면서 비즈니스에서 수집한 모든 데이터”입니다. 그 범위는 퍼스트 또는 세컨드 데이터보다 훨씬 더 넓습니다. 써드 파티 데이터는 소비자와 직접 상호 작용하지 않는 곳에서도 수집하고 관리할 수 있습니다. 따라서 서로 다른 출처의 여러 데이터 세트가 결합되어 구매 및 판매되는 경우가 많습니다.
예시: 기존 혹은 잠재 비즈니스 고객의 미디어 선호도 정보(예: 잡지 구독, 동영상 구매 내역 등) 또는 인구통계학적 또는 심리학적 데이터(예: 소득, 연령, 위치) 등을 써드 파티 데이터 애그리게이터(third-party data aggregator)로부터 구매하는 경우
세컨드 파티 데이터가 퍼스트 파티 데이터와 비슷하게 들리지 않나요?
퍼스트 파티 데이터와 세컨드 파티 데이터는 매우 유사해보이지만, 가장 큰 차이점은 신뢰라는 한 가지 키워드로 요약됩니다. 기업 내 이해관계자들이 잠재 고객들이 데이터를 공유하는 비즈니스가 데이터를 얻는 방법과 두 비즈니스가 서로 데이터를 공유하는 방법 모두를 신뢰할 수 있도록 하는 것이 가장 중요합니다. 세컨드 파티 데이터 공유 프로세스에 대한 신뢰를 높이기 위해 사용할 수 있는 법적 및 기술적 전략은 무수히 많습니다. 궁극적으로, 100% 완벽한 세컨드 파티 데이터 공유 방법은 없지만 올바른 조합을 통해 상당한 성과를 거둘 수 있으며, 세컨드 파티 데이터는 전반적으로 써드 파티 데이터보다 불투명성이 훨씬 낮고 신뢰할 수 있으며 개인정보 보호 규정을 준수하는 것은 말할 것도 없습니다.
세컨드 파티 데이터가 최근에 와서 중요해지고 있는 이유는?
전 세계적으로 유사한 법안과 함께 GDPR이 도입되고 ADPPA가 제안되면서 오랫동안 써드 파티 데이터에만 의존해 온 기업들은 지속적인 비즈니스 성장 목표를 달성하기 위한 대체 옵션을 찾아야만 했습니다. 주요 기업들은 현재 개인정보 보호법을 새로 제정한 120개 이상의 국가들을 따라잡기 위해 분주히 움직이고 있습니다.
따라서 빅테크 기업들은 소비자의 개인정보 보호 정책 기준을 충족시키기 위해 움직이고 있습니다. 이러한 발전은 기업이 데이터를 사용하여 소비자를 이해하고 상호 작용하는 방식에 중대한 변화를 가져옴과 동시에, 소비자는 자신의 데이터에 액세스할 수 있는 기업에 대한 통제권을 원하게 되었습니다.
따라서 기업이 끊임없이 변화하는 데이터 개인정보 보호법을 준수할 수 있는 방법을 결정하는 것이 현 시대의 가장 중요한 비즈니스 과제 중 하나가 될 것입니다.
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.
SEO 혹은 검색 엔진 최적화는 복잡해보일 수 있지만, 기본적인 수준에서는 다음과 같이 생각할 수 있습니다.
인터넷의 모든 것은 콘텐츠의 일부이거나 콘텐츠의 일부 사이의 링크입니다.
전통적으로 최고 품질의 사이트에 가장 많은 인바운드 링크를 가진 콘텐츠는 검색 엔진에서 랭킹을 매길 수 있는 최고의 능력을 가지고 있습니다. 이것이 바로 구글이 구축한 원칙입니다.
페이지 A는 페이지 B보다 비슷한 품질의 페이지에서 더 많은 링크를 가지고 있으므로, 더 많은 랭킹 권위(ranking authority)를 가지고 있습니다.
페이지의 인바운드 링크의 품질과 수량은 ‘오프-페이지(Off-page)’ SEO로 잘 알려져 있습니다. 그러나 이미지 SEO를 포함하여 온-페이지(On-page) SEO 요소도 다양합니다. 이것이 바로 오늘 다룰 내용입니다.
이미지 SEO란?
이미지 SEO는 검색 엔진이 ‘읽고’ 찾기 쉽도록 웹사이트의 이미지를 최적화하는 프로세스로, 결과적으로 구글과 기타 검색 엔진에서 콘텐츠의 가시성과 검색 랭킹을 향상시킵니다. 이미지 SEO에는 이미지 포맷, 크기, 로딩 시간, 이미지 파일 이름의 alt 텍스트 및 키워드 사용과 최적화 등이 포함됩니다.
이미지 SEO는 온-페이지 상의 SEO에서 더 자주 간과되는 요소 중 하나이지만, 그것이 중요햐지 않다는 것을 의미하지는 않습니다. 사실, 조심하지 않으면 서투른 이미지의 SEO는 링크를 얻고, 인덱스를 상승시키며, 궁극적으로 가치있는 오가닉 트래픽을 유발하는 페이지의 기능을 망칠 수 있습니다.
주요 업데이트: 다음 몇 가지 단계만으로 이미지 SEO에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
1. 이미지 사이즈를 축소하기
2. 권장되는 차세대 파일 포맷으로 이미지 변환
3. 이미지 치수 최적화
4. 오리지널 이미지 에셋 제작
5. 제목, 캡션, alt 텍스트 작성하기
6. 소셜미디어 썸네일 이미지 최적화
7. 느린 로딩(레이지로딩) 시도하기
다음은 이미지가 검색에 완벽하게 최적화하도록 하기 위해 반드시 구현해야 하는 이미지 SEO 7가지 팁입니다.
1. 파일 변환기를 사용하여 이미지 사이즈를 축소하기
사이트 속도는 이미지 SEO가 페이지의 전체적인 랭킹이나 트래픽 획득에 미치는 영향 중 가장 큰 영향을 끼칩니다. 사이트 속도는 전환 경로에 따라 페이지를 이동하는 사용자의 여정에 큰 영향을 줄 뿐만 아니라 검색 랭킹을 위한 주요 요소이기도 합니다. 만약 페이지의 속도가 느리다면, 구글은 이를 좋게 보지는 않을 것입니다.
PageSpeed Insights에 익숙할 수도 있고, 아닐 수도 있습니다. 초보자가 활용하기에도 매우 편리한데요. 웹사이트에 URL을 입력하면 구글은 해당 페이지의 속도를 방해하는 요소를 심층적으로 분석해줍니다. 이러한 테스트 중 몇 가지만 실행해도 공통적인 문제점들을 확인할 수 있습니다.
적절하지 않은 사이즈의 이미지는 종종 페이지 속도를 느리게 만듭니다. 그리고 이미지 SEO와 페이지 속도는 불가분의 관계에 있기 때문에 이미지 압축은 이미지 SEO의 매우 중요한 부분입니다.
PageSpeed Insights 보고서에서는 페이지에서 가장 큰 위반 요소들이 무엇인지 바로 알 수 있습니다. 또한 이미지를 압축하면 얼마나 많은 공간을 절약할 수 있는지도 알 수 있습니다. TinyPNG와 같은 도구를 사용하여 한 번에 하나씩 이미지를 빠르게 압축하거나, CMS에 따라 사이트에 맞게 특별히 조정된 다양한 플러그인 / 도구(Smush for WordPress와 같은)를 사용하여 사이트의 모든 이미지를 대량으로 압축할 수 있습니다.
2. 차세대 포맷으로 이미지 업로드하기
PageSpeed Insights 보고서에서 나타나는 또 다른 일반적인 권장사항은 무엇인가요? 바로 이미지를 차세대 포맷으로 업로드하는 것입니다.
여기서 말하는 포맷은 JPEG 2000, JPG XR 및 WebP입니다. JPG나 PNG처럼 어디에나 있는 것은 아니지만 JPG와 PNG가 여전히 지배적인 이미지 형식이지만 JPEG 2000과 같은 차세대 포맷이 대단히 우수합니다. 이전 포맷 대신 위와 같은 포맷으로 이미지를 인코딩하면 모바일에서 로딩 시간을 단축하고 데이터 사용량을 줄일 수 있습니다.
만약 차세대 포맷으로 이미지를 구축하고 싶다면, 그렇게 도와줄 수 있는 수많은 무료 온라인 변환기가 있습니다.
3. 웹사이트에서 작업할 수 있도록 이미지 사이즈 조정
적절한 크기의 이미지(파일 크기가 아니라 치수)는 이미지가 업로드되는 페이지의 포맷 뿐만 아니라 CMS에 따라 달라집니다. 이미지를 업로드하기 전에 CMS에서의 이미지 치수에 대한 베스트 프래티스를 찾아보세요.(예를 들어 Shopify에서는 사각형의 제품 사진에 2048 x 2048 픽셀을 사용하는 것이 좋습니다) 콘텐츠와 잘 어울리는 이미지를 찾아보시기 바랍니다.
치수를 수정하는 것은 단순히 화면상에서의 이미지 크기가 줄어드는 것이지, 실제 이미지 파일 크기의 사이즈는 줄어들지 않습니다. 그리고 일반적으로 픽셀 수가 많은 이미지는 파일 크기가 더 큽니다. 즉, 적합한 이미지 사이즈를 사용하는 방법은 사이트의 최적의 이미지 사이즈를 파악하고 나서, 업로드하기 전에 이미지를 잘라내는 것입니다. 단순히 웹에서 이미지를 다운받아 가져왔다면 이는 조금 어려운 일이 될 수 있습니다. 따라서 최대한 Stock과 같은 유료 이미지 플랫폼이나 디자이너에게 제품 이미지를 아웃소싱하여 사이트에 가장 최적화된 표준 사이즈로 제작하는 것이 중요합니다.
4. 오리지널 이미지 콘텐츠 생성하기
Stock 이미지는 사이즈 조정이 쉽습니다. Adobe Stock, Shutterstock 또는 또다른 공급 업체에서 다운로드하는 대부분의 이미지는 대부분의 사이트에 적합한 사이즈로 제공됩니다. 하지만 Stock 이미지가 오리지널 브랜드 크리에이티브만큼 효과적이지 않습니다. 반면, 인하우스 데이터 혹은 실제 제품의 고품질 사진을 기반으로 큐레이팅된 그래프는 소셜미디어에서 공유되고 리버스 이미지로 검색되는 종류의 이미지입니다.
가장 중요한 것: 유니크하고 매력적인 이미지는 페이지를 독창적이고 사용자에게 유용하도록 만드는데 필요합니다. 그리고 구글의 전문가들이 강력한 SEO에 대한 처방이나 랭킹 하락을 야기한 구글 알고리즘의 특정 변화에 대한 대응을 요구할 때, 그들은 이렇게 말합니다. 무엇보다도 잠재 고객들에게 가치있는 페이지를 만드세요. 이는 사용자가 페이지에서 가능한 최고의 경험을 얻는데 도움이 되는 이미지를 사용하는 것을 의미합니다.
5. 제목, 캡션, alt 텍스트 작성하기
구글은 이미지 쿼리를 위해 반환할 이미지를 결정할 때 제한된 양의 정보에 엑세스할 수 있습니다. 어떤 경우에도 전체 페이지를 인덱싱할 때 엑세스할 수 있는 정보보다 적은 정보입니다. 이미지 SEO의 경우 할당된 공간에서 이미지에 대한 정보를 구글에 제공해야 합니다. 이 작업을 수행하는데는 3가지 주요 위치가 있습니다.
Alt 텍스트: Alt 텍스트는 화면 판독기(Screenreaders)를 사용하는 사람이나 서버가 걸려 이미지를 로드할 수 없는 경우 사용자 환경 측면에서 유용합니다(Alt 텍스트는 페이지에 계속 디스플레이됨)
랭킹 측면에서 Alt 텍스트는 구글이 사용자의 이미지를 이해하는 주요 수단입니다. 따라서 당연히 사이즈가 큽니다. 페이지의 타깃 키워드와 특정 이미지에 적용될 수 있는 보조 키워드를 포함하고, 설명적이지 않은 언어(기사 등)는 생략하는 것이 좋습니다.
타이틀: 이미지 제목이 Alt 텍스트와 함께 필요한지에 대한 많은 논쟁이 있었습니다. 그러나 구글이 이미지 검색에서 이미지를 제공하는 순서를 결정할 때 사용하는 한, 중요한 랭킹 요소입니다.
캡션: 다음은 구글이 캡션에 대해 말하는 것입니다. ‘구글은 페이지의 내용에서 캡션과 이미지 제목을 포함하여 이미지의 주제에 대한 정보를 추출한다’. 따라서 기본적으로 이미지를 관련 텍스트 근처에 배치하는 것은 구글이 해당 이미지가 무엇인지 결정하는데 도움이 됩니다. 캡션을 사용하는 것은 이미지가 적절하게 문맥에 맞게 설명되도록 하는 안전한 방법입니다.
6. 소셜 공유를 원활하게 만들기
Open Graph 태그 및/또는 Twitter Card에 대해 알아보겠습니다. 이 태그는 누군가가 페이스북이나 트위터에서 해당 페이지를 공유할 때 이미지와 디스크립션 스니펫이 올바르게 표시되도록 만드는 페이지의 HTML 내에 있는 태그입니다. 자연스럽게, 만약 웹사이트의 이미지가 소셜 미디어에서 반응을 얻고 많은 트래픽과 강력한 소셜 시그널을 사이트로 가져오길 원한다면 이는 매우 중요한 요소입니다.
이러한 요소가 자신의 웹사이트에 잘 구축되어 있는지 모른다면, 소스 코드를 통해 해당 요소를 검색할 수 있습니다. 또한 트위터나 페이스북에 페이지 링크를 게시하여 썸네일 이미지와 문구가 잘 뜨는지 확인할 수 있습니다. 친구에게 일회성 단순 링크를 공유하는 것과 페이지에 대한 간략한 설명과 이미지가 있는 클릭가능한 이미지 카드를 제공하는 것의 차이는 대단히 큽니다.
Open Graph 태그 구현은 CMS에 따라 달라집니다. 예를 들어 빅커머스를 사용하는 경우 백엔드의 모든 제품 리스트에서 열린 그래프 필드를 찾을 수 있습니다.(불편하지만 홈페이지에서는 찾을 수 없습니다)
만약 워드프레스를 사용하고 있다면 Yoast(WordPress 사용자를 위한 SEO 플러그인)에서 이러한 필드를 찾을 수 있습니다. 트래픽이 많고 비즈니스 가치가 높은 페이지가 무엇인지 살펴보고 소셜미디어에서 잘 공유될 수 있도록 이 필드를 채워넣는 것이 좋습니다.
7. 이미지 레이지로딩(지연 로딩) 시도하기
기억하기 쉬운 이름을 갖는 것외에도 이미지 지연 로딩(레이지로딩)은 사용자가 이미지를 아래로 스크롤할 때까지 이미지를 아래로 로딩하지 않음으로써 페이지 속도를 높이는데 도움을 줄 수 있습니다. 구글에 따르면 지연 로딩은 필요에 따라 또는 기본 콘텐츠 로딩 및 렌더링이 완료되었을때 많은 이미지를 로딩하여 폴더 아래에 포함된 긴 페이지에서 로딩 속도를 크게 높일 수 있습니다.
구글은 또한 PageSpeed Insights에서도 이러한 지연 로딩을 지지합니다. 페이지 속도 분석을 할때 이러한 항목에 대한 추천 사항이 표시될 수 있습니다.
구글은 이 시나리오에서 지연 로딩이 자산이 될 수 있다고 말합니다. 워드프레스 사용자라면 한번 시도할 가치가 있는 몇 가지 이미지 지연 로딩 애플리케이션이 있습니다. 다른 사용자라면 해당 주제에 대한 구글의 가이드라인을 여기에서 확인할 수 있습니다.
결론: 이미지 SEO 놓치지 마세요!
위 글에서는 비즈니스 사이트에서 구현할 수 있는 7가지 이미지 SEO 팁을 공유해드렸습니다. 이러한 정보를 모두 사용하는 것은 아니지만 시간과 전문 지식을 모두 자유롭게 사용할 수 있도록 가능한 한 많은 팁을 사용해야 한다는 것을 명심하세요. 예를 들어 Open Graph 태그를 직접 코딩하는 것이 불편할 수 있지만 모든 사용자가 검색하기 쉬운 alt 텍스트를 추가하거나 무료 도구를 사용하여 이미지를 효과적으로 압축할 수 있습니다. 현재 비즈니스 전략에서 가장 중요하고 실현 가능한 것이 무엇인지 결정하고 거기서부터 시작하시기 바랍니다.
SEO는 디지털 마케팅 세상에서 가장 역동적으로 바뀌어가고 있는 분야입니다. 왜냐하면 구글은 사용자들에게 더 나은 검색 경험을 제공하기 위해 랭킹 알고리즘을 수시로 업데이트하기 때문입니다.
이는 매년 마케터들이 검색 엔진 환경을 형성하는 SEO 트렌드를 재평가할 수 있는 기회를 갖는다는 것을 의미합니다.
오늘은 2023년에 주의깊게 살펴보아야 할 SEO 트렌드 12가지에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.
2023년 가장 핫한 SEO 트렌드
2023년은 콘텐츠의 전문성과 가치를 보여주고 사용자들에게 고성능 웹페이지를 계속 제공하는 것이 중요할 것입니다. 물론 이러한 전략은 지난 SEO 역사에 걸쳐 항상 중요했었지만, 콘텐츠가 보내는 시그널을 평가하고, 실제로 어떤 콘텐츠가 이러한 기준을 충족시키고 있는지 판단하는 구글의 기술력은 점차 더 좋아지고 있어 더욱 중요해지고 있습니다.
1. 주제에 대한 직접적인 경험 (EEAT의 새로운 ‘E’)
2022년 12월 이후로, 구글의 인기 약어인 EAT(Expertise, Authority, Trust)에는 경험을 뜻하는 새로운 E(Experience)가 더해졌습니다. 구글은 이제 콘텐츠의 품질을 평가할 때 작성자의 경험을 고려하게 될 것입니다.
그렇다면 여기서 말하는 ‘경험’이란 구체적으로 무엇을 뜻하는 걸까요? 구글은 콘텐츠 제작자가 다뤄지고 있는 주제에 대해서 실제로 직접적인 경험이 있는지 확인하려고 합니다.
예를 들어, 작성자가 SEO 에이전시의 대표이고 실질적으로 관련 경험이 있다고 하면 2023년 SEO 트렌드에 대해서 당당하게 말할 수 있는 위치가 될 것입니다. 하지만, SEO 에이전시의 대표가 건강 웹사이트에다 특정 질병의 주요 원인을 서술하게 된다면 그것은 콘텐츠의 품질을 떨어뜨리게 될 것입니다. 당연히 의료 전문가도 아니고 관련된 경험도 없기 때문입니다.
이는 즉, 더 많은 웹사이트들이 이제는 콘텐츠 작성자가 누구일 뿐만 아니라 어떤 주제에 대해서 초점을 맞추고 있는지도 자세히 소개해야 한다는 것을 의미합니다. 이는 아래 2개의 트렌드에도 이어지게 됩니다.
2. 트래픽 타깃(Traffic-targeted)이 아닌, 잠재 고객 타깃(Audience-targeted)의 콘텐츠
경험에 대한 강조가 증가하는 이유 중 하나는 SEO 기반 콘텐츠 제작이 갈수록 증가하고 있기 때문입니다. 하지만 예를 들어 금융 소프트웨어를 판매하는 웹사이트가 음식 조리법이 담긴 블로그 게시물을 생산하고 있다면 구글 크롤러는 의심을 품을 것입니다. 해당 콘텐츠가 실제로 금융 소프트웨어 고객들에게 도움이 될까요? 아니면 높은 볼륨의 특정 키워드에 대한 웹사이트 랭킹을 올리는데 도움이 될까요?
작성자라면 이미 답을 잘 알고 있을 것입니다. 현실은 사용자가 실제로 원하는 것을 거의 고려하지 않고, 단순히 검색 트래픽을 추구하는 콘텐츠 전략을 가진 기업은 2023년에 높은 검색 랭킹을 거우지 못 할 것입니다. 기존에 포커스했던 주제와 산업 영역내에 머무르는 것은 높은 검색 랭킹을 위한 콘텐츠를 만두는데 필수입니다.
콘텐츠에서 어떤 주제를 다뤄야 할지 잘 모르겠다면? 다양한 키워드 도구를 통해 타깃 잠재 고객들이 검색하는 업계 주제들을 찾을 수 있습니다. 핵심 키워드를 통해 여러 다양한 관련 키워드를 확인할 수 있습니다.
3. 저자 권위의 중요성 증가
구글이 경험을 강조하는 또 다른 이유는 SERP에서 자동 생성 콘텐츠 순위가 상승했기 때문입니다. 구글은 2023년에 랭킹에 오를 콘텐츠가 실제 잠재 고객들을 타깃으로 하고, 실제 전문가들에 의해 작성되도록 하고 싶어합니다.
그렇다면 올해 크리에이터들의 경험과 권위를 높이기 위해 무엇을 할 수 있을까요? 무엇보다도 콘텐츠를 만드는 사람들이 정말로 전문가인지 확인해야 합니다. 그리고나서, 다음과 같은 방법으로 그들의 경험을 향상시킵니다.
콘텐츠 제작가의 지식과 전문분야를 보다 효과적이고 완벽하게 전달할 수 있도록 작성자의 바이오를 추가하세요.
작성자가 작성한 웹사이트의 모든 문서에 연결할 수 있는 작성자 페이지를 만드세요.
구글이 소셜 시그널을 통해 그들이 진짜 사람이고 진짜 전문가라는 것을 더 쉽게 이해할 수 있도록 크리에이터들의 소셜 계정을 콘텐츠와 연결하세요.
아래 PPC 전문가로서의 권위와 경험을 올려주는 작성자 바이오 예시가 있습니다.
4. 만족스럽고 도움이 되는 내용
구글의 2022년 8월 유용한 콘텐츠 업데이트는 2023년 콘텐츠를 만드는 방법에 영향을 미칠 또다른 중요한 알고리즘 업데이트입니다.
전체 역사에 걸쳐서 구글은 항상 사용자들에게 고품질의 콘텐츠를 제공하는 것을 우선시했습니다. 그러나 ‘도움이 된다’라는 강조의 의미는 사용자들이 SERP에서 콘텐츠를 클릭했을 때 느끼는 ‘만족감’을 이야기합니다.
그러나 사용자 만족도는 측정하거나 정량화하기 쉽지 않습니다. 그렇다면 구글이 말하는 도움이 된다는 것이 과연 구체적으로 무엇을 의미할까요?
검색엔진이 아닌 사람을 위해 작성되어야 합니다.
타깃 고객에게 적합한 콘텐츠입니다.
웹사이트의 전체적인 기본 주제와 산업 카테고리와 연관되어 있습니다.
권위있고 경험이 풍부한 크리에이터가 만들었습니다.
해당 주제에 대한 깊이 있는 지식을 담고 있습니다.
도움이 되는 콘텐츠를 만드는 것은 말은 쉽지만 실제 그 작업은 어렵습니다. 그러면 어떻게 하면 콘텐츠를 더 유용하게 만들 수 있을까요?
첫째, 양이 아닌 품질에 초점을 맞추세요. 2023년 콘텐츠 캘린더에 타깃 키워드가 많을 가능성이 높지만, 유용하지 않고 전문성이 떨어지는 대용량 콘텐츠를 쏟아내는 것은 2023년에 최상의 검색 랭킹을 차지하기 어렵습니다.
둘째, 높은 검색 볼륨을 넘어서 실질적인 정보를 담을수 있도록 키워드 리서치를 확장하세요. 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.
특정 검색의 순위를 매기는 콘텐츠 유형은 무엇입니까?
콘텐츠가 얼마나 긴가요?
어떤 질문에 답할 수 있나요?
다른 하위 주제 또는 관련 질문은 무엇인가요?
페이지에 어떤 링크가 포함되어 있나요?
누가 크리에이터인가요?
그들의 경험은 어떤가요?
키워드 연구와 콘텐츠 연구는 이러한 품질 지표에 대한 모든 종류의 인사이트를 제공할 수 있기 떄문에 잠재적인 오가닉 트래픽에만 정신을 빼앗기지 않도록 해야 합니다.
검색 콘솔에서 검색 쿼리를 확인하여 특정 블로그 게시물로 이동하는 사람들이 무엇을 찾고 있는지 확인해보세요. 여기에서 구글 검색 콘솔을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
5. AI 기반 콘텐츠 & 콘텐츠 작성 소프트웨어
2022년 모든 업데이트가 자동 생성 콘텐츠와 싸우는데 초점이 맞춰졌음에도 불구하고 AI 콘텐츠의 사용은 2023년에 증가할 것으로 예상됩니다.
이제 SEO와 AI를 통합하는 마케팅 애플리케이션의 수는 증가하고 있을 뿐입니다. 이러한 통합이 마케터들의 시간을 엄청나게 절약해줄 수 있기 때문에 놀라운 일은 아닙니다. 대부분 콘텐츠 마케터들은 지난 1년 동안 이러한 유형의 AI 콘텐츠 생성기의 일부 버전을 활용했습니다.
하지만 최근 구글의 업데이트로 콘텐츠 작성 소프트웨어가 안전하게 활용될 수 있을까요?
물론입니다. 그러나 자동으로 생성된 초안을 그대로 작성하는 것은 절대 안됩니다. 그러나 마케터들은 이러한 도구를 활용하여 콘텐츠 워크플로우를 가속하고 프로세스에서 독창적인 품질의 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
다음은 콘텐츠의 독창성이나 휴머니즘을 희생하지 않으면서 이러한 애플리케이션의 도움을 받을 수 있는 몇 가지 예시입니다.
콘텐츠 브리프: 콘텐츠 브리프를 생성하는 콘텐츠 도구는 작성자가 원래 콘텐츠에 포함해야 하는 중요한 키워드, 주제, 하위 주제를 제공합니다.
콘텐츠 개요: 작성자에게 AI에 의존하지 않고 유용한 콘텐츠를 만드는 방법에 대해 로드맵을 제공하는 좋은 방법입니다.
콘텐츠 아이디어: 이러한 도구는 브레인스토밍 프로세스를 가속할 수 있습니다. 키워드에서 유용한 콘텐츠 아이디어로 전환하는 것은 절반의 일이 될 수 있으며, 아이디어 생성기는 작성자의 차단을 방지하는데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 자동 생성 블로그 아이디어는 웹사이트의 브랜딩을 포함하면서 웹사이트의 젊은 타깃 고객들에게 더 적합하게 다가갈 수 있도록 수정되어집니다.
자동 생성
사람이 먼저 작성한
이는 콘텐츠 작성 소프트웨어를 활용하여 구글의 품질 평가 기준을 우회하게 할 뿐만 아니라 구글의 품질 평가 기준을 더 잘 충족시키게 만들 수 있습니다.
6. SEO 자동화
콘텐츠 AI처럼, 디지털 마케터들이 기업용 SEO 소프트웨어 플랫폼과 도구의 힘을 지속적으로 활용하면서 2023년에는 점점 더 많은 SEO 작업이 자동화될 예정입니다.
Website Grader는 SEO에 덜 정통한 사람들이 필요한 최적화 요소를 식별하고 이에 따라 우선 순위를 정할 수 있도록 합니다.
이러한 DIY SEO 도구들의 성장은 기업과 기관 모두에게 SEO 전술을 보다 효과적으로 처리하고 전략에 더욱 집중할 수 있도록 도와줍니다.
7. CTR에 따른 SERP 포지션 변화
CTR과 랭킹 포지션에 대해 알고 있다고 생각하고 있다면 바꿀 준비를 하세요.
이제 모바일과 데스크톱 모두에서 무한 스크롤링을 사용할 수 있게 된 구글은 사용자가 SERP 결과의 여러 페이지를 스크롤하여 원하는 콘텐츠를 찾는 것을 훨씬 더 쉽게 만들었습니다.
수 년간 랭킹 포지션과 CTR 사이의 관계는 상당히 일관적으로 유지되어 왔으며, 대부분의 클릭은 처음 3번의 결과에서 이루어졌습니다.
그러나 2023년에는 검색자가 검색 결과의 여러 페이지를 더 쉽게 탐색함에 따라 클릭율에 영향을 받을 것으로 보입니다.
수년 간 들어왔던 그러한 무서운 제로-클릭 검색의 측면에서, 최근 SEMrush의 조사 결과는 검색의 약 25.8%만이 제로 클릭을 초래한다는 결과를 보여주고 있습니다. 구글이 계속해서 People Also Ask와 같은 기능들과 추천 스니펫들을 추가함에 따라, CTR들은 원래 생각했던 것 만큼 클릭이 없는 것으로부터 고통받지 않을 수 있습니다.
비록 첫 페이지에 도달하는 것이 여전히 이상적이지만, 두 번째 또는 세 번째 페이지에 있는 것은 무한 스크롤링 덕분에 이전보다 더 많은 이점을 가질 것입니다. 따라서 이러한 페이지 제목과 메타 디스크립션을 최적화하고 스키마 마크업(schema markup)와 같은 기능을 사용하여 SERP에서 콘텐츠를 보다 매력적이고 클릭가능하게 만드세요.
8. 제품 페이지 SEO
구글이 긴 형태의 유용한 콘텐츠에 대한 보상을 계속하여 제공하고 있기 때문에, 제품 페이지와 같이 짧은 콘텐츠에 익숙한 페이지들은 2023년에 페이지에 더 유용한 세부 정보들을 더함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.
드롭 다운 메뉴, FAQ, 그리고 고객 리뷰는 모두 제품 페이지에 추가 콘텐츠를 추가하는 방법입니다. 제품 설명에 키워드를 추가하는 것이 도움이 되더라도 사용자가 제품을 구매하기 전에 제품에 대해 답변을 받고 싶을 수 있는 다른 질문을 생각해보세요.
이는 잠재적인 구매를 고려하는 사용자들에게 실제로 도움이 되고 정보성 있는 페이지에 콘텐츠를 추가할 수 있는 방법들이기도 합니다.
9. 경쟁사 SEO 분석
경쟁사를 분석하는 것은 SEO 전략 수립에 있어서 항상 현명한 방법이였습니다. 2023년에는 SEO 도구의 도움으로 경쟁사 분석이 훨씬 더 쉽고 효과적일 것입니다.
구글이 업계 전문 지식과 웹사이트의 ‘주제 영역’에 더 중점을 두면서, 업계의 전문가들을 살펴보는 것이 어떤 유형의 콘텐츠가 높은 랭킹에 자리잡을 수 있는지 이해할 수 있는 확실한 방법이 될 것입니다.
경쟁사의 콘텐츠, 백링크, 도메인 권위 등을 비교 분석하세요.
경쟁사가 온페이지 혹은 오프페이지 시그널을 통해 경험, 전문성, 권한 그리고 신뢰도를 구축하는 방식을 보고 이러한 인사이트를 SEO 캠페인 및 콘텐츠 전략에 살펴보세요.
10. 크롤링 빈도 감소
구글은 2023년까지 탄소 없는 친환경 에너지로 운영하는 것을 포함하여 최근 큰 기후변화 목표를 세웠습니다. 이 목표를 달성하기 위해서 구글은 웹페이지를 크롤링하는 빈도 수를 줄이는 것을 고려해 왔습니다.
크롤링을 줄이는 것은 컴퓨팅 자원을 절약하는데 도움이 되며, 구글이 지속 가능성 이니셔티브에 따라 할 수 있는 가장 쉬운 변화 중 하나입니다.
그러나 크롤링 속도가 감속하면 새로운 콘텐츠를 발견하는 크롤링보다 새로 고침 크롤링에 더 많은 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 이는 구글이 웹사이트에서 기업들이 만든 새로운 변화를 포착하는데 더 오랜 시간이 걸릴 수도 있다는 것을 의미합니다.
따라서 랭킹을 매기는데 필요한 모든 온페이지 요소를 사용하여 처음부터 콘텐츠를 최적화하는 것이 2023년 최고의 전략적 선택입니다.
11. 이미지 SEO 활성화
웹사이트에서 이미지는 종종 무시되어왔지만, 이미지 검색을 위해서 항상 더 높은 랭킹을 매기는 역할을 해왔습니다.
또한 alt 텍스트를 통해 추가 키워드 및 의미론적으로 관련된 용어를 콘텐츠에 포함할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.
구글은 크롤러들이 이미지의 내용을 더 잘 이해할 수 있게 돕는 alt 텍스트와 스키마 마크업을 보는 것을 원합니다. 구글은 또한 모든 사용자들이 그들의 콘텐츠에 더 쉽게 접근할 수 있게 만드는 웹 마스터들을 보는 것을 좋아합니다. alt 텍스트는 또한 시각 장애인이나 인터넷 대역폭으로 인한 연결이 제한된 개인들을 위해 인터넷을 더 나은 장소로 만들어주기도 합니다.
아래 이미지 SEO 체크리스트에 따라서 2023년에 반드시 해야 할 작업들을 수행해야 합니다.
12. 빠른 로딩, 고성능의 웹사이트
2021년 페이지 경험 업데이트 이후에 구글은 랭킹 알고리즘에서 고성능, 빠른 로딩 속도를 가진 웹사이트에 더 중점을 두고 있습니다.
비록 페이지 경험 업데이트가 오래된 뉴스처럼 느껴질 수 있지만, 구글은 2022년 3월까지 업데이트 롤아웃을 끝내지 못했으며, 페이지가 실제로 사용자에게 고성능인지 판단하기 위해 사용하는 신호를 계속 향상시킬 것입니다.
2023년에도 페이지 스피드 인사이트와 코어 웹 바이탈은 여전히 웹사이트의 속도와 성능을 모니터링하고 평가하는데 필수적인 도구가 될 것입니다.
콘텐츠 품질과 함께 페이지 스피드 개선의 우선 순위는 도메인의 모든 웹페이지에 대한 키워드 순위가 증가한 기업에게 반드시 큰 성과를 안겨다 줄 것입니다.
2023년 SEO 트렌드를 마케팅 전략에 접목하세요.
2023년에는 구글의 알고리즘 업데이트, 가치, 목표에 의해 직접 형성되는 아래의 SEO 트렌드를 반드시 고려해야 합니다. 또한 SEO 도구를 사용하여 구글의 점점 더 높은 콘텐츠 표준을 보다 쉽고 효과적으로 충족하시기 바랍니다.
