*본 글은 부산정보산업진흥원의 스마트 창업지원과 관련하여 바름에서 발표한 구글 애널리틱스(GA) 강의 자료를 토대로 작성되었습니다.
구글 애널리틱스(GA) 용어 무엇을 말하고 있나요?
이제 디지털 마케팅!이라고 하면 어느 정도 단어가 생소한 시기는 지나간 듯하네요. 온라인 마케팅은 알고 디지털 마케팅은 무엇인지 알쏭달쏭한 담당자분들이 많은 시기는 아니란 얘기죠. 특히, 데이터 분석 툴인 구글 애널리틱스 활용에 대한 관심도가 한껏 높아진 이 시기, 바름에서도 마케팅 데이터 분석 실무 외에도 강의에 대한 의뢰가 종종 들어오곤 합니다.
오늘은 최근 진행된 구글 애널리틱스 강의 중 GA의 자주 보이는 용어에 관련된 내용을 풀어 보고자 하는데요.
구글 애널리틱스(GA)가 첨이예요! 이 단어는 무슨 뜻인가요?
웹로그분석 툴은 서로 통일된 단어로 모든 용어를 정리하진 않기 때문에, 툴마다 다른 의미의 용어에 대해 미리 이해가 필요한데요. 이미 웹로그분석 툴을 자주 다루던 분들이라면 시각화된 리포트와 데이터를 통해 생소한 단어라도 의미를 이해하기 쉽겠지만, 처음 접하는 경우 이 리포트가 의미하고 알려주고자 하는 정보, 용어를 곡해하여 잘못 이해할 수도 있어요. 그럼 자주 보이는 용어에 대해 개념을 알고 넘어가 볼까요?
세션
GA리포트에서 자주 보이는 단어죠. 리포트에 설정된 기간 동안의 총 방문 수를 말하죠. 세션은 사용자가 웹사이트, 앱 등을 적극적으로 사용하는 시간으로 화면을 조회하거나 이벤트를 실행하거나 전자상거래를 이용하는 등의 모든 데이터 사용이 이 세션과 연관되어 있죠.
소스/매체
소스
검색 엔진(ex: Naver) 또는 도메인(ex: thebarum.co.kr) 등 트래픽이 유입된 위치를 말해요.
매체
자연 검색(자연), 클릭 당비용 유료 검색(CPC), 웹 추천(referral) 등과 같은 일반적인 소스의 카테고리를 말해요.
리포트를 보다 보면 소스/매체가 결합된 측정 기준을 볼 수 있는데요. 예를 들어 네이버의 일반적인 검색을 통해 방문자가 유입되었다면 naver/organic으로 표시될 테고, 구글의 광고를 통해 유입되는 경우 google/cpc라고 리포트에 표현될 수 있죠.
속성
관리 탭에서 자주 보이는 단어죠. 구글 애널리틱스 계정에서 함께 구성하고 저장 할 데이터를 정하는 하위 구성요소를 속성이라 말해요. 만약 동일한 속성 ID가 추가된 리소스는 함께 수집, 저장되죠. 단일 속성을 이용해 웹사이트 또는 모바일 앱 1개를 추적하기도 하고 여러 사이트 또는 모바일앱의 데이터를 속성의 하귀 요소인 보기에서 리포트를 확인할 수 있어요.
측정 프로토콜
인터넷과 연결된 모든 기기에서 조회수를 수집하여 구글 애널리틱스로 전송하기 위한 표준 규칙 집합이에요. POS시스템, 키오스크처럼 웹사이트나 모바일앱이 아닌 곳에서 구글 애널리틱스에 데이터를 보내주고자 할 때 유용하죠. 측정 프로토콜은 조회를 구성하는 방법, 구성한 조회수를 구글 애널리틱스로 전송하는 방법을 정의해줘요.
측정기준
데이터를 설명하는 속성이나 특성을 말해요. 구글 애널리틱스 리포트에서 보이는 기본 측정기준으로는 브라우저, 방문 페이지, 캠페인 등이 있죠. 측정기준은 다양한 값을 가질 수 있는 개체를 설명하는 속성 또는 특성이라고 할 수 있어요. 만약 위치 리포트를 보는 경우 위도, 경도, 도시명이 측정기준이 될 수 있죠. 도시명으로 하는 경우 측정기준의 값은 서울, 부산, 대구가 될 수 있겠죠.
측정항목
데이터의 정량적 측정 요소예요. 측정항목은 합계 또는 비율로 표현될 수 있어요. 도시 측정기준에서 서울의 총거주자의 방문수는 측정항목과 연결되는 데이터죠. 그 외에 측정항목이라는 것은 화면 조회수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간 등이 해당하죠.
자주 보이는 용어들에 대해 이해했다면 이제 리포트를 볼 시간이죠! 그런데 잠깐!
여러분은 어떤 관점에서 데이터를 보고 있으세요?
마케터? 개발자?
마케팅 분석을 위해 진행되는 웹 데이터 분석은 개발자에게 더 알맞은 걸까요? 아니면 마케터가 맞는 걸까요?
그로스 해킹(Growth Hacking), 데이터 드리븐 마케팅(Data Driven Marketing) 등 시중에 다양한 마케팅 서적을 통해 사례를 경험해보셨을 텐데요. 나도 이 그로스 해킹 사례처럼 의미 있는 데이터를 찾아 제품과 서비스를 성장시키고 싶다고 생각하지만, 데이터를 분석하기 위한 기술적인 요소가 부족해 힘들다고 느끼고 계셨나요?
우리는 마케터, 개발자로 나뉘지 않고 현장의 경험, 인사이트, 사고력, 문제 해결 그리고 통찰력을 통해 데이터를 이해하고 활용해요. 빠르게 변하는 마케팅 트렌드와 함께 개발자가 마케팅을 할 수 있도록, 마케터가 개발 기술을 접목할 수 있도록 도와주는 도구들이 지원되어 지금도 이용할 수 있기에, 개발자가 없어서 데이터 분석을 못 할 필요가 없죠.
한 단계씩 데이터를 활용한 마케팅을 익혀 나가면 어느새 디지털 마케팅을 잘 구현하고 실천하고 있을 테니까요.
