구글 애널리틱스 실무 가이드 (디지털 마케팅을 위한 분석, 태깅, 광고 활용법)

 

구글 애널리틱스 실무 가이드 

(디지털 마케팅을 위한 분석, 태깅, 광고 활용법)

 

구글 애널리틱스는 디지털 마케팅에 있어서 중요한 역할을 담당하는 도구입니다. 이 글에서는 구글 애널리틱스와 관련된 다양한 분석 도구, 태깅 작업 도구, 광고 송출 도구를 실무적으로 어떻게 활용하는지에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

 

디지털 광고 담당자의 업무는 크게 디지털 광고 세팅과 컨트롤, 마케팅 목적에 최적화된 구조 판단, 광고 노출 및 유저 반응 분석, 그리고 수치 집계 및 가치 부여로 요약할 수 있습니다. 특히, 광고를 통해 수집된 데이터의 의미와 가치를 판단하는 것이 중요합니다. 광고 대시보드를 통해 애널리틱스 분석 도구를 활용하는 방법도 함께 살펴보겠습니다.

 

구글 애널리틱스란?

구글 애널리틱스는 웹사이트 트래픽 및 사용자 행동을 분석하여 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 도구입니다. 디지털 광고 담당자는 송출한 광고에 대한 수치에 풍성한 의미를 부여하여 상대방에게 전달하는 역할을 수행해야 합니다. 어떤 지표가 중요한지, A/B 테스트를 어떻게 수행해야 하는지, 그리고 광고를 돌려야 하는 각도를 이해하는 것이 필요합니다.

 

분석의 중요성

분석이란 자사 홈페이지에 유입된 트래픽 데이터를 기반으로 효율 개선 방안을 고민하는 것입니다. 우리나라에서 많이 활용하는 웹 트래킹 도구로는 구글 애널리틱스, 네이버 애널리틱스, 어도비 애널리틱스 등이 있습니다. 데이터 기반 마케팅의 개념은 수집된 데이터를 근거로 하는 마케팅 전략 의사결정 과정입니다. 실제로 광고주와 미팅을 할 때 광고 성과나 분석 도구 수치를 가지고 이야기하게 됩니다.

• 예를 들어, 화장품 회사에서 20대 매출 증대를 원하지만 데이터는 30대에게 인기가 많다는 결과가 나왔을 때, 목표를 매출 증대가 아니라 브랜드 인지도 높이기로 바꾸어 의사결정을 맞춰가야 합니다.

 

데이터 수집 방법

유입자 데이터는 포털사이트 검색 데이터(네이버, 구글, 다음), 광고 데이터(구글 애즈, 메타) 등 다양한 방법으로 수집됩니다. 온오프라인 융합 데이터도 중요합니다. 예를 들어, 센서를 통해 동선을 추적하는 것도 가능합니다. 데이터 수집 후 마케팅 전략 의사결정을 위해 두 가지 데이터 시각, thick data와 big data를 염두에 두어야 합니다. 작은 데이터를 심도 있게 파악하는 것과 큰 데이터를 통해 전체적인 트렌드를 보는 것 모두 중요합니다.

 

데이터 시각과 사례

청바지 사례에서 보듯이, 우리가 아는 사실은 전체를 봤을 때 거짓일 수 있습니다. 예를 들어, 지오다노가 1위인 줄 알았지만 실제로는 이마트에서 많이 팔리는 경우가 있습니다. 항상 자료를 찾아보고 알아가는 과정이 필요합니다.

지표 이야기에서 측정 가능한 목표를 설정하고, 달성하기 위한 명확한 액션을 계획하며, 의미를 직관적으로 표현하는 것이 중요합니다. 비즈니스 목적에 맞는 적은 수의 지표를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 광고 노출수, 가입자 수, 전환율 등이 있습니다.

경로 이야기에서는 유산균 광고처럼 유저의 경로를 단계별로 파악하여 점진적으로 개선할 수 있어야 합니다. 웹사이트 방문부터 구매까지의 각 단계에서 이탈하는 유저를 파악하는 것이 중요합니다.

 

A/B 테스트

A/B 테스트는 하나의 변수를 두고 이에 따른 결과적 변화를 실험하는 것입니다. 예를 들어, 랜딩 페이지의 배너 색상을 빨간색과 파란색으로 나누어 테스트해 볼 수 있습니다. 수치적 사례로는 오바마 선거 캠페인에서 다양한 조합을 통해 최적의 반응을 이끌어낸 것을 들 수 있습니다.

 

구글 애널리틱스 활용의 필요성

구글 애널리틱스를 사용하면 모든 것을 분석하고 측정할 수 있습니다. 디지털 마케팅 집행을 통해 우리 홈페이지에 들어오는 유저 트래픽을 분석하는 것은 디지털 마케팅에서 중요한 데이터입니다. 코딩을 알 필요는 없으며, 데이터를 정제하는 도구 사용법을 익히는 것이 중요합니다.

 

구글 애널리틱스의 구성

구글 애널리틱스는 계정, 속성, 데이터 스트림 세 가지 단계로 구성됩니다. 계정은 구글 애널리틱스 데이터에 접근하는 최상위 요소로, 일반 회사의 경우 하나의 계정을 생성하여 통합 운영합니다. 속성은 데이터를 수집하는 주체 단계로, 구글 애널리틱스와 연동 가능한 다른 구글 제품과 연결됩니다. 데이터 스트림은 데이터를 수집하는 태그로, 웹과 앱으로 구분됩니다.

 

GA4의 특징

새로워진 GA4는 이벤트 기반 데이터 추적 방식을 사용하여 앱과 웹을 동시에 활용하는 서비스를 통합 운영할 수 있게 합니다. 유연해진 필터와 기여모델을 통해 데이터 소급 적용 및 매체별 기여 분석이 가능합니다.

 

구글 애널리틱스의 활용 사례

구글 애널리틱스를 활용하여 주문하는 연령대 확인, 고효율 기기 카테고리 및 운영체제 확인, 캠페인 진행 중 가장 매력적으로 느꼈던 제품 확인 등을 할 수 있습니다. 디지털 매체 중 개선이 필요한 매체를 파악하고, GA 웹페이지 분석 데이터를 기반으로 디지털 캠페인 운영을 지속하여 효율성을 높일 수 있습니다.

 

데이터 분석의 핵심: 세그먼트의 중요성

세그먼트는 규칙 없이 섞여 있는 데이터를 나누어 보는 기능입니다. 데이터를 어떻게 나누어 보는지에 따라 얻을 수 있는 인사이트가 다릅니다. 매체별 구매율 데이터를 최대한 나눠보는 연습이 필요합니다. 성별, 연령대 등 다양한 기준으로 데이터를 분석해보세요.

 

UTM의 이해와 활용

UTM은 랜딩 페이지 뒤에 꼬리표를 붙여 트래킹하는 도구입니다. 구글 애널리틱스가 추적하게끔 만들어진 도구로, UTM 소스, UTM 매체, UTM 캠페인, UTM 키워드, UTM 광고 콘텐츠 등의 파라미터를 활용하여 데이터를 추적할 수 있습니다.

 

 

이 글에서는 구글 애널리틱스의 개념부터 구성 요소, 활용 방법, 그리고 실제 사례를 통해 구글 애널리틱스가 디지털 마케팅에서 어떻게 중요한 역할을 하는지 살펴보았습니다. 구글 애널리틱스를 효과적으로 활용하여 마케팅 전략을 수립하고, 효율성을 높일 수 있도록 노력해보세요.