41. 퍼포먼스 마케팅의 핵심, 로그 분석의 이해

웹로그 Weblog

: 웹에서의 항해 기록

1. 로그분석 (UX Analytics), 왜 해야 하는 걸까? 

1) 웹로그 Weblog : 웹에서의 항해 기록

2) 방문자 분석

   - 첫 방문, 재방문에 따른 관심사의 변화

   - 초반에 관심이 형성되는 영역

   - 시간 경과에 따른 관심의 변화 양상

 ▶마케팅 전략의 성공 여부 분석

 ▶고객의 불편함 발생 여부 분석

  => 고객지향적 UI 설계

3) 고객의 행동 데이터 분석

   - 고객의 의도 이해

   - 고객의 쾌적함 점검

 

4) 로그데이터 : 고객들이 남기는 행동 데이터

   [ 대표적인 로그 데이터 분석 도구 ]

   - 어도비 애널리틱스

   - 네이버 애널리틱스

   - 구글 애널리틱스 ( 전 세계에서 가장 많이 사용되고 있음 ) => 퍼포먼스 마케팅에 필수 도구이다.

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2. Google Analytics로 UX(User Experience) 분석하기.

1) 구글 애널리틱스 메뉴 구조

   - 실시간(Realtime)

     ▶ 현재 웹사이트 접속자 수

     ▶ 방문자가 보고 있는 상품

   - 잠재고객(Audience)

     ▶ 웹사이트 방문자 연령대와 성별

     ▶ 모바일 기기 사용 여부

     ▶ 접속한 브라우저 환경

   ■ 구글의 ABC 프레임워크/철학 : 구글 애널리틱스의 구조는 소비자 구매 퍼널 단계에 따른 ABC Framework로 구성되어있다.

   => 구글 애널리틱스 기본 페이지는 ABC의 주요 지표로 구성되어있다.

   - 획득(Acauisition)

     ▶ 웹사이트 접속 경로 분석

     ▶ 획득 기기 보고서를 통한 마케팅 채널별 효과 및 효율 파악

     ▶ 마케팅 예산의 상당부분을 고객 유입을 위해 집행하기 때문에 마케팅 투자에 대한 성과보고 목적으로 활용함

   - 행동(Behavior)

     ▶ 웹사이트 방문자의 경험 분석

     ▶ 방문자의 사이트 및 APP과의 상호 작용 및 이용 행태

     ▶ 이용자의 정보 탐색 패턴 과정을 통해 페이지 및 탐색 경로의 최적화

     ▶ 사이트 내 검색 서비스 사용 내역 분석을 통해 방문의도와 목적 이해

   - 전환(Conversion) 

     ▶ 우리가 원하는 성과의 달성 여부 분석

     ▶ 기업의 목표 액션인 구매, 회원가입, 목표 페이지 도달 등의 달성 정도

     ▶ 최소 1개 이상의 목표 설정을 해야 활성화됨

     ▶ Conversion 당 가치를 금액으로 환산하여 잠재 매출로 성과 정의

 

2) 구글 애널리틱스에서 제공하는 Dimension & Metric

   - 기본 지표에 대한 정확한 이해가 필요하다

     ▶ 사용자 ( Users )

          : 특정 기간 동안의 방문자 수 ( 어느 정도의 허수가 포함되어있다. )

     ▶ 세션 ( Sessions )

          : 방문 후 이탈까지 취하는 일련의 상태  (세션이 끊기는 현상 ex. 재로그인 등이 포함되어있다. )

     ▶ 페이지뷰 ( Pageviews )

          : 방문자가 본 페이지 및 상품의 수

     ▶ 세션 당 페이지 뷰

          : 한 번 방문 했을 때 몇 페이지를 확인할까?

     ▶ 평균 세션 시간

          : 로그인부터 로그아웃까지 평균 체류시간은?

     ▶ 이탈률

          : 첫 페이지 방문 후 바로 이탈하는 비율 ( 이탈률이 높으면 방문을 의도하는 콘텐츠가 없을의미한다. )

     ▶ 새로운 세션

          : 새로운 방문자 수 ( 웹사이트의 성장조건 - 신규 유저의 증가 ) ( 쿠키를 기반으로 카운트한다. )

            => 쿠키 기반 카운트의 한계를 극복하기 위한 구글 애널리틱스의 GA4 전면 개편 2020.11

                - 모바일 앱과 모바일 웹사이트의 연계기능 확장

                - 구글 애널리틱스의 방향성을 확인할 수 있음

 

=> 구글 애널리틱스 활용을 통해 마케팅 최적화를 달성한다.

3. 데이터-드리븐 마케팅 Case Study : 닷 워치 Dot Watch

시각장애인 대상의 스마트워치 제품

▶ 단순 노출 위주의 국내 마케팅 전략 → 실패

    - 한국 인구 수 중, 점자 사용이 가능한 시각장애인의 가족/지인이 해당 제품을 추천할 수 있는 인구 비중은 5%

 

→ 국가별 유입 경로 분석 결과 미국이 1위 ( 잠재 타겟 7천 200만명 ) → 미국 시장 공략 결정

→  A/B 테스트 : 몇 개의 소재를 활용한 성과 테스트 진행 → 정보성 콘텐츠의 반응이 가장 좋았다고 분석됨 → 노출/유입 상위 지역 리스트 도출 → 페이스북 광고를 끝까지 봤는지 분석해서 관심도 측정 → 75%이상 시청한 고객을 대상으로 이미지 광고를 집행해 사이트로의 유입을 유도함

 

▶ 방문자의 구매 발생 과정 분석, 활용하여 마케팅 최적화를 통해 질적인 변화를 확인함

- 브랜드 조회수 71% 증가

- 제품 판매 846% 증가