어떻게 하면 웹 분석을 잘 할 수 있을까? 웹 분석 실무를 해보는 거다.
그런데 웹 분석 실무를 하려면 웹 분석 회사에 분석가로 취업하고 실무를 쌓아야 한다.
하지만 취업을 하려면 웹 분석을 잘 하는 사람이어야 한다.
그래서 유병재는 역사에 남을 짤을 만들어냈다.
이처럼 슬픈 상황임에도 우리가 컨트롤할 수 있는 변수는 공개된 데이터를 바탕으로 실습해보는 것뿐이다.
그렇기에 이런 냉정한 현실을 인식하고 시작한다.
보통 GA에서 가장 일반적으로 튜토리얼용으로 많이 사용하는 데이터는 Google Merchandise Store 데이터다.
(참조 - https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=ko)
하지만 이 글을 쓰고 있는 페이지가 데이터셰프이기에 이 글에서는 데이터셰프에서 제공하는 데이터를 기반으로 진행한다.
먼저 권한을 신청해야 한다. 물론 실무상이라면 추적코드 삽입에서 시작할텐데 그건 과감히 패스하도록 한다.
페이지에 하라는대로 신청을 하면 권한을 부여받을 수 있다.
권한을 부여받았다면 GA를 열어보자.
다음과 같이 화면이 떴다면 성공이다.
이 화면만 보더라도 그전에 정량화하지 못했던 상황보다는 훨씬 낫다.
대충 눈짐작으로 고객이 얼마나 드나들고 우리가 목표로 하는 수익에 얼마나 전환이 이루어졌는지(전환율) 알 수 있기 때문이다.
이런저런 이론 설명보다 우선 클릭부터 해보자.
좌측메뉴에 있는 실시간 - 개요를 클릭해보자.
특별히 주목할만한 정보가 있는거 같진 않다. 지금 4명이 접속해있고, 보고 있는 페이지는 무엇인지 정도만 나오는 듯 하다.
다음으로 잠재고객 - 개요를 클릭해보자.
대충 봤는데도 아까 실시간 개요 보고서보다는 뭔가 쓸만한 데이터가 많을거 같다.
그래프도 예쁘게 쭉쭉 그어져있고 밑에 이런저런 숫자들도 많이 있다.
고객을 국가별로 분류도 해준다.
잠시 그래프 밑에 숫자들을 살펴보자.
먼저 사용자는 말하지 않아도 알거같다. 말그대로 웹사이트를 이용하는 수를 말한다.
신규 방문자도 마찬가지다. 새로 들어오신 고갱님을 의미하는 거다.
다음으로 넘어가기 전에 이 두 가지 숫자를 더 살펴보자.
왜냐고? 사실 숫자의 절대치는 큰 의미를 가지기 힘들기 때문이다.
예를 들어 위에 있는 잠재고객 개요 보고서를 토대로 다른 사람에게 보고한다고 해보자.
"사용자가 295명이고요. 신규 방문자가 258명이고요. blah blah"
그럼 보고를 받은 사람은 바로 이렇게 물어볼 것이다.
"So what?, 어쩌라고?"
거기서 "그냥 숫자가 그렇다고요"라고 할 순 없잖는가. 그렇게 말하면 아마 탕비실이나 화장실 혹은 옥상에 끌려가지 않을까?
건투를 빈다.
무튼, 사용자가 295명인데, 신규 방문자가 258명이라는 건 무슨 뜻일까? 대략 87%는 새로 들어오고 13%만 재방문한다는 의미다.
여기서 '아 그렇군' 하고 끝나면 안된다.
13%의 재방문율은 높은걸까 낮은걸까? 누구는 높다고 할거고 누구는 낮다고 할거다.
그럼 물어보자. "왜 그렇게 생각하세요?"
만약 "10%대면 낮은거 아니에요?"라고 오면 그냥 동어 반복이다.
만약 "옆 회사네 분석하는 사람한테 들어보니까 업계 평균이 20%라던데요?"라고 하면 근거가 된다.
보통 이런걸 벤치마크(Benchmark - 기준이 되는 지표)라고 한다.
그런데 우리는 벤치마크를 구할 수 없는 상황이다. 그럼 어떻게 해야할까?
그럼 이전에는 어땠는지 비교해보면 된다.
개요 보고서의 우측 상단을 보면 다음과 같이 타임라인을 변경할 수 있다.
이 부분을 클릭하면
다음과 같이 친절하게 이전기간과 비교할 수 있게 설정할 수 있다.
그럼 이렇게 설정하고 적용을 눌러보자.
짜자잔~ 다음과 같이 비교해주는 보고서가 나왔다.
주식에서 빨간색 양봉은 가즈아~~~~~~~~~~~~의 신호이지만, 안타깝게도 대부분의 상황에서 빨간색은 위험신호를 가리킨다.
그래프 하단에 나와있는 모든 지표들이 다 빨간색으로 전주 대비 성과가 좋지 않음을 보여주고 있다.
전주의 사용자 수는 307명, 신규 방문자 수는 270명이다. 재방문율은 대략 12%.
이렇게만 놓고 보면 재방문율 13%은 높지도 않고 낮지도 않은 그런 숫자로 볼 수 있다.
하지만 필요하다면 월별로 더 점검하거나, 목표로 하는 퍼센티지가 있을 수 있다.
이런 건 상황에 맞게 케바케로 대응하면 될 듯 하다.
다음으로 세션을 살펴보자.
세션은 GA에서 고객이 홈페이지 사용을 나타내는 단위다. 접속할 때부터 마지막 행동의 30분 뒤를 하나의 세션으로 측정한다.
말이 어렵다.
대략 사용자가 접속한 정도를 측정한다고 이해하면 좋지 않을까?
예를 들어 내가 오전에 1번 접속하고, 오후에도 1번 접속하고 새벽에도 1번 접속한다고 치자.
그럼 사용자는 동일하니까 1명이지만, 세션은 3번이다. 이런 식이다.
혹시 더 자세하고 엄밀한 정의를 알고 싶다면 훌륭한 분들이 글을 쓰셨기 때문에 글을 읽으면 좋을 듯 하다.
(https://brunch.co.kr/@growthhackers/6)
다음으로 사용자 당 세션 수 다.
위에서 세션을 사용자가 접속한 정도라고 얘기했는데, 사실 사용자 당 세션 수 라는 지표가 이 정의에 더 부합할 듯 하다.
만약 유튜브라면 세션 수가 높을까? 글쎄. 아닐거 같다. 우리는 유튜브 없이는 못산다. 일할 때도 쉴 때도 언제라도 유튜브를 켜놔야 마음이 편하다. 세션은 마지막 행동의 30분 뒤를 하나의 세션이라고 하는데, 우리는 놓질 않기 때문에 세션이 유지된다. 결국 유튜브에서 재생하는 영상 수는 많을지 몰라도 세션으로 성과를 측정하기는 어려울 듯 하다.
페이지 뷰 수는 사용자가 얼마나 페이지를 봤는지 보여주는 지표다.
세션당 페이지 수는 세션 당 페이지 조회 수를 말한다. 위에 페이지 뷰 수가 사용자를 기준으로 했다면 이 지표는 세션을 기준으로 한다.
평균 세션시간은 말그대로 세션당 얼마나 머물렀는지를 의미한다.
이탈률은 한 페이지만 보고 나가는 사용자의 비율을 뜻한다. 접속했더니 사용자가 원하지 않았다는 의미일 수 있다.
이런저런 지표를 얘기했지만, 핵심은 지표의 용어 정의가 아니다.
지표의 절대치는 큰 의미가 없고 비교했을 때만 의미가 생긴다는 점이 핵심이다.
그리고 비교대상은 회사의 목표일수도 있고, 주변 경쟁사의 지표일수도 있고, 전주나 전월 데이터일 수도 있고 여러가지 일 수도 있다.
그렇지만 가능한 한 합당한 비교대상을 근거로 삼아야 한다는 건 분명하다.
어떻게 하면 웹 분석을 잘 할 수 있을까? 웹 분석 실무를 해보는 거다.
그런데 웹 분석 실무를 하려면 웹 분석 회사에 분석가로 취업하고 실무를 쌓아야 한다.
하지만 취업을 하려면 웹 분석을 잘 하는 사람이어야 한다.
그래서 유병재는 역사에 남을 짤을 만들어냈다.
이처럼 슬픈 상황임에도 우리가 컨트롤할 수 있는 변수는 공개된 데이터를 바탕으로 실습해보는 것뿐이다.
그렇기에 이런 냉정한 현실을 인식하고 시작한다.
보통 GA에서 가장 일반적으로 튜토리얼용으로 많이 사용하는 데이터는 Google Merchandise Store 데이터다.
(참조 - https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=ko)
하지만 이 글을 쓰고 있는 페이지가 데이터셰프이기에 이 글에서는 데이터셰프에서 제공하는 데이터를 기반으로 진행한다.
먼저 권한을 신청해야 한다. 물론 실무상이라면 추적코드 삽입에서 시작할텐데 그건 과감히 패스하도록 한다.
페이지에 하라는대로 신청을 하면 권한을 부여받을 수 있다.
권한을 부여받았다면 GA를 열어보자.
다음과 같이 화면이 떴다면 성공이다.
이 화면만 보더라도 그전에 정량화하지 못했던 상황보다는 훨씬 낫다.
대충 눈짐작으로 고객이 얼마나 드나들고 우리가 목표로 하는 수익에 얼마나 전환이 이루어졌는지(전환율) 알 수 있기 때문이다.
이런저런 이론 설명보다 우선 클릭부터 해보자.
좌측메뉴에 있는 실시간 - 개요를 클릭해보자.
특별히 주목할만한 정보가 있는거 같진 않다. 지금 4명이 접속해있고, 보고 있는 페이지는 무엇인지 정도만 나오는 듯 하다.
다음으로 잠재고객 - 개요를 클릭해보자.
대충 봤는데도 아까 실시간 개요 보고서보다는 뭔가 쓸만한 데이터가 많을거 같다.
그래프도 예쁘게 쭉쭉 그어져있고 밑에 이런저런 숫자들도 많이 있다.
고객을 국가별로 분류도 해준다.
잠시 그래프 밑에 숫자들을 살펴보자.
먼저 사용자는 말하지 않아도 알거같다. 말그대로 웹사이트를 이용하는 수를 말한다.
신규 방문자도 마찬가지다. 새로 들어오신 고갱님을 의미하는 거다.
다음으로 넘어가기 전에 이 두 가지 숫자를 더 살펴보자.
왜냐고? 사실 숫자의 절대치는 큰 의미를 가지기 힘들기 때문이다.
예를 들어 위에 있는 잠재고객 개요 보고서를 토대로 다른 사람에게 보고한다고 해보자.
"사용자가 295명이고요. 신규 방문자가 258명이고요. blah blah"
그럼 보고를 받은 사람은 바로 이렇게 물어볼 것이다.
"So what?, 어쩌라고?"
거기서 "그냥 숫자가 그렇다고요"라고 할 순 없잖는가. 그렇게 말하면 아마 탕비실이나 화장실 혹은 옥상에 끌려가지 않을까?
건투를 빈다.
무튼, 사용자가 295명인데, 신규 방문자가 258명이라는 건 무슨 뜻일까? 대략 87%는 새로 들어오고 13%만 재방문한다는 의미다.
여기서 '아 그렇군' 하고 끝나면 안된다.
13%의 재방문율은 높은걸까 낮은걸까? 누구는 높다고 할거고 누구는 낮다고 할거다.
그럼 물어보자. "왜 그렇게 생각하세요?"
만약 "10%대면 낮은거 아니에요?"라고 오면 그냥 동어 반복이다.
만약 "옆 회사네 분석하는 사람한테 들어보니까 업계 평균이 20%라던데요?"라고 하면 근거가 된다.
보통 이런걸 벤치마크(Benchmark - 기준이 되는 지표)라고 한다.
그런데 우리는 벤치마크를 구할 수 없는 상황이다. 그럼 어떻게 해야할까?
그럼 이전에는 어땠는지 비교해보면 된다.
개요 보고서의 우측 상단을 보면 다음과 같이 타임라인을 변경할 수 있다.
이 부분을 클릭하면
다음과 같이 친절하게 이전기간과 비교할 수 있게 설정할 수 있다.
그럼 이렇게 설정하고 적용을 눌러보자.
짜자잔~ 다음과 같이 비교해주는 보고서가 나왔다.
주식에서 빨간색 양봉은 가즈아~~~~~~~~~~~~의 신호이지만, 안타깝게도 대부분의 상황에서 빨간색은 위험신호를 가리킨다.
그래프 하단에 나와있는 모든 지표들이 다 빨간색으로 전주 대비 성과가 좋지 않음을 보여주고 있다.
전주의 사용자 수는 307명, 신규 방문자 수는 270명이다. 재방문율은 대략 12%.
이렇게만 놓고 보면 재방문율 13%은 높지도 않고 낮지도 않은 그런 숫자로 볼 수 있다.
하지만 필요하다면 월별로 더 점검하거나, 목표로 하는 퍼센티지가 있을 수 있다.
이런 건 상황에 맞게 케바케로 대응하면 될 듯 하다.
다음으로 세션을 살펴보자.
세션은 GA에서 고객이 홈페이지 사용을 나타내는 단위다. 접속할 때부터 마지막 행동의 30분 뒤를 하나의 세션으로 측정한다.
말이 어렵다.
대략 사용자가 접속한 정도를 측정한다고 이해하면 좋지 않을까?
예를 들어 내가 오전에 1번 접속하고, 오후에도 1번 접속하고 새벽에도 1번 접속한다고 치자.
그럼 사용자는 동일하니까 1명이지만, 세션은 3번이다. 이런 식이다.
혹시 더 자세하고 엄밀한 정의를 알고 싶다면 훌륭한 분들이 글을 쓰셨기 때문에 글을 읽으면 좋을 듯 하다.
(https://brunch.co.kr/@growthhackers/6)
다음으로 사용자 당 세션 수 다.
위에서 세션을 사용자가 접속한 정도라고 얘기했는데, 사실 사용자 당 세션 수 라는 지표가 이 정의에 더 부합할 듯 하다.
만약 유튜브라면 세션 수가 높을까? 글쎄. 아닐거 같다. 우리는 유튜브 없이는 못산다. 일할 때도 쉴 때도 언제라도 유튜브를 켜놔야 마음이 편하다. 세션은 마지막 행동의 30분 뒤를 하나의 세션이라고 하는데, 우리는 놓질 않기 때문에 세션이 유지된다. 결국 유튜브에서 재생하는 영상 수는 많을지 몰라도 세션으로 성과를 측정하기는 어려울 듯 하다.
페이지 뷰 수는 사용자가 얼마나 페이지를 봤는지 보여주는 지표다.
세션당 페이지 수는 세션 당 페이지 조회 수를 말한다. 위에 페이지 뷰 수가 사용자를 기준으로 했다면 이 지표는 세션을 기준으로 한다.
평균 세션시간은 말그대로 세션당 얼마나 머물렀는지를 의미한다.
이탈률은 한 페이지만 보고 나가는 사용자의 비율을 뜻한다. 접속했더니 사용자가 원하지 않았다는 의미일 수 있다.
이런저런 지표를 얘기했지만, 핵심은 지표의 용어 정의가 아니다.
지표의 절대치는 큰 의미가 없고 비교했을 때만 의미가 생긴다는 점이 핵심이다.
그리고 비교대상은 회사의 목표일수도 있고, 주변 경쟁사의 지표일수도 있고, 전주나 전월 데이터일 수도 있고 여러가지 일 수도 있다.
그렇지만 가능한 한 합당한 비교대상을 근거로 삼아야 한다는 건 분명하다.