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GA4에서 온/오프라인 데이터 통합하는 방법
1) GA 측정 프로토콜 (Measurement Protocol)
구글 고객센터 링크 ▶ Google 애널리틱스 측정 프로토콜
혹시 GA4의 측정 프로토콜, Measurement Protocol에 대해서 들어본 적이 있으신가요? 측정 프로토콜은 GA에서 측정하지 않는 데이터를 GA4로 전송할 수 있는 하나의 약속입니다. GA로 전송하고 싶은 데이터를 요구되는 형식으로 변환하여 전송하게 되면, GA에서 확인할 수 있도록 해주는 것인데요. 이를 활용하여 오프라인 데이터를 전송할 수 있게 되는 겁니다.
측정 프로토콜을 시행하기 위해서는 오프라인 데이터와 기존에 수집된 GA 데이터를 매칭하기 위한 키값으로 사용되는 client_id나 user_id가 필요하고, 사용자가 발생시킨 event가 필요합니다. 병원을 예로 든다면, user_id가 ‘1’인 사용자가 온라인을 통해 진료를 예약했다고 가정해 봅시다. 실제 사용자 ‘1’이 병원에서 진료를 마쳐도, 기존 GA4 데이터로는 알 수가 없다고 했죠. 그러나 측정 프로토콜을 이용하여 사용자 ‘1’의 진료 기록을 GA에 전송한다고 하면, user_id 매칭을 통해 ‘1’은 진료를 완료한 전환된 사용자로 식별되게 됩니다.
결국 유입, 탐색, 온라인 전환 이벤트만 볼 수 있던 GA4에서 오프라인 전환 이벤트까지 한번에 볼 수 있게 되는 겁니다. 오프라인에서 최종적으로 전환되는 고객을 확인할 수 있어, 고객의 전체 여정을 탐색할 수 있게 됩니다. 연결된 오프라인 데이터가 변동되면, GA에서도 자동으로 실시간 변동되기 때문에 데이터 관리가 쉽기도 합니다. 하지만 이 방법은 개발자의 도움이 필수적입니다.
2) GA에 수동 CSV 업로드하기
위의 측정 프로토콜 방식이 너무 어렵고, 시행하기 부담되신다면 다른 방법도 있습니다. 바로 데이터를 업로드하는 방식인데요. 아래 메뉴에서 CSV 형식의 데이터 파일을 업로드하시면 됩시다.
[구글 애널리틱스 > 관리 > 데이터 가져오기 > 데이터 소스 만들기 > 오프라인 이벤트 데이터]
GA 데이터 가져오기 메뉴 (출처 : Google Analytics)
여기서도 GA에서 요구하는 형식이 맞는다면 원하는 데이터를 추가할 수 있습니다. HTTP로 전송할 때와 동일하게, 사용자 ID를 키값으로 매칭하는 원리이기 때문에, user_id나 client_id가 필수적으로 포함되어 있어야 합니다. 매칭할 id 값만 포함한다면, 개발자 없이도 GA에 데이터를 업로드할 수 있습니다.
다만 이 방법은 실시간 데이터 연동이 불가능하다는 단점이 있습니다. 오프라인 데이터가 추가될 때마다 GA에 계속 파일을 업로드해주어야 합니다. 따라서 분석하는 데에 있어서 용이성이 떨어지기는 합니다. 데이터를 모아두었다가 단기성 분석 프로젝트에 활용하는 방식으로 사용하시는걸 추천합니다.
GA4에서는 고객 데이터 분석도 가능하지만, 리마케팅을 통해 광고를 할 수도 있습니다. 데이터를 보고 잠재고객을 설정하여 광고의 성과를 향상할 수 있는데요. 예를 들어, 홈페이지에 2회 이상 방문했지만 전환되지 않은 고객을 잠재고객으로 설정하고 광고를 송출할 수 있습니다. 리타겟팅을 통하면 불특정 다수에게 광고하는 것보다 전환율이 더 높아질 수 있습니다.
하지만 Google에서는 의료나 금융과 같은 업종에서의 개인 정보를 활용한 리타겟팅을 제한하고 있습니다. 민감 정보의 수집을 금지하고 있기 때문인데요. 하지만 다행스럽게도, 비즈스프링의 오디언스 추출 솔루션인 TAM을 사용하면 정교한 리타겟팅이 가능합니다. 오프라인 데이터를 통합하고, TAM을 통해 리타겟팅까지 연결한 J 병원의 사례를 소개해드리겠습니다.
📍병원 리타겟팅 마케팅 사례
J 병원은 온라인으로 예약을 받고, 예약자에게 전화로 상담하여 내원 날짜 등을 예약하고 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다. 전화 상담 과정에서 보이는 예약자의 방문 가능성과 실제 내원 여부에 따라 세그먼트를 분류하고, 이에 따라 광고 타겟팅을 희망하였습니다. J 병원은 의료업이기 때문에 Google의 리타겟팅 캠페인 운영이 어려워 메타에서 리타겟팅을 하고 있었으나 GA 대비하여 세그먼트 설정 기능이 약하여, 보다 정교한 세그먼트 설정을 원하고 있었습니다. 따라서 GA 프로토콜을 활용한 오프라인 데이터 수집과 Growth Platform의 TAM을 통하여 데이터를 통한 정교한 세그먼트 솔루션을 제공하였습니다.
기존에 J 병원에서는 진료 예약과 당일 접수에 대한 데이터만 수집하고 있었지만, GA 측정 프로토콜을 통해 잠재 고객의 행동 데이터를 모두 수집하도록 하였습니다. 추가로 수집된 상담 결과 및 방문, 취소 등의 데이터를 활용해 최종 전환 가망 고객 / 최종 전환 근접 고객 / 미 전환 고객 등으로 세그먼트를 나누어 각각의 그룹에 대한 적합한 광고를 송출하는 리타겟팅을 설계하였습니다.
📍고객 세그먼트/오디언스 관리 솔루션 TAM
리타겟팅에 활용된 솔루션은 바로 세그먼트를 추출하고 관리할 수 있는 솔루션인 TAM입니다. TAM에서는 수집된 데이터의 고객 행동에 따른 조건을 설정하여 세그먼트를 구분하는 기능을 제공합니다. 따라서 누구나 손쉽게 세그먼트를 추출할 수 있습니다. 원하는 기간과 조건을 설정하고 잠재 고객의 모수를 확인하여 세그먼트를 추출하게 됩니다. 추출된 세그먼트의 고객 데이터를 광고 시스템으로 전송하여 해당 고객에게 광고 리타겟팅을 하는 솔루션을 가능하게 합니다. 원하는 고객의 특성에 따라 잠재고객을 추출하여 마케팅에 활용하여 전환율을 높일 수 있습니다.
오프라인에서 실제 전환이 발생하는 서비스에서도 오프라인 전환 성과를 확인할 수 있습니다. 소개해 드린 GA 측정 프로토콜을 활용하여 오프라인 데이터를 GA에 전송하여 전체 고객 여정 데이터를 통합하는 건데요. 고객의 오프라인 전환 성과를 확인하기 어려웠다면 측정 프로토콜을 활용하여 보세요.
더욱이 전환 고객을 대상으로 마케팅 활동까지 할 수 있습니다. 하지만 Google에서는 금융이나 보험, 의료와 같은 특정 업종에서의 민감 정보 수집에 제한을 두고 있으나, TAM을 활용하면 성공적인 리타겟팅이 가능합니다. TAM은 수집된 고객 행동 데이터 기반의 세그먼트 관리 솔루션입니다. 원하는 조건에 따라 세그먼트를 추출한 후에, 해당 고객에게 광고를 집행할 수 있게 합니다.
온/오프라인 데이터를 통합하여 고객의 여정을 탐색하고, 리타겟팅 솔루션을 통한 고객 전환 상승을 원하신다면 비즈스프링과 함께해보세요. 인사이트 발굴을 위해 흩어진 데이터를 활용하는 다른 기업 사례도 확인해보세요.
관련하여 궁금한 사항 및 문의사항이 있으시다면 언제든 편하게 연락주시길 바랍니다. 👉 서비스 문의하기
