[gastudy.net] digital analytics fundamentals

SeHeung Oh(오세흥)

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2015. 3. 14

Digital Analytics

Fundamentals

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•본 문서는 https://analyticsacademy.withgoogle.com/explorer 에서 제공하는

Digital Analytics Fundamentals의내용을바탕으로 하고 있습니다.

* 본 문서는 GA스터디에서활용 할 목적으로요약, 정리 하였습니다.

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# 시작하기에앞서...

# 분석기법

# Creating a measurement plan

# Creating an account

# Understanding your account structure

# Filters

# Goal and Ecommerce

# Conversions and Conversion attribution

# Attribution Model

목차Contents


데이터는잘수집하는것도중요하지만모은데이터를어떻게활용하느냐에

따라결과가달라지기때문에데이터를분석 할때에 Insight와 Context를

파악하는것이중요함.

- 가장쉬운방법은 "비교를통한분석"

ex) DAU, MAU, Session시간등등...

- 목표설정

어떤전략을세우냐또는서비스의시기별로목표가다르기때문에각상황

에따라서적절한목표 설정이중요. 시기/목표별비교를통해서설정한목표

대로잘 돌아가고있는지비교분석을한다면 Good.


- 데이터는가능하면쪼개서(세분화) 보기

데이터가많이쌓이기시작하면큰 흐름만눈에잘 띄기때문에, 큰흐름만보

다 보면정말중요한 Point나 데이터를놓칠수 있음.

예를들어, 세션이높아지면큰흐름으로봤을땐 좋은일이지만, 반대로세부

적으로봤을때는웹, 또는앱이죽었다거나혹은해당 Page나 Activity에서

불편함을느껴서다시접속을한행동때문에세션의수가늘어났다면?

한가지의지표나큰 흐름만으로는이런상황을파악하기정말힘듬. 그래서

가능하면여러지표를쪼개서보는것을추천함. 월 -> 주 -> 일 -> 시간별

그렇다고해서아무지표나다 쪼개서보는것은아님. 경험을해봐야알수

있는부분이많음.

단, 단점은분석하는데많은비용과시간이소요됨.


- 최소한의노력으로최대한의결과얻기

데이터를비교하고, 세분화하는것도 좋지만최소한의노력으로최대한의

결과를얻는것도중요함.

기본(핵심)지표를꼭 정해서 GA에서는 Goal, Segment, Filter 등을활용해

서 사용하는것이중요. 결론은 "경험"이가장중요함.

# 분석기법

- Segmentaion

유저의행동트렌드, 패턴, 변화를이해(date, time, device, 지역등등)

- Context 실적이좋은지나쁜지알수 있음


- 측정계획 5단계

1. 측정계획정의

2. 기술기반문서화 (서버, 웹 or 모바일, 반응형, 모두추척이가능한지)

3. 실행계획세우기

4. 계획실행하기

5. 유지보수


- 측정설계 5단계

1. 비즈니스목표문서화

2. 목표를위한전략, 전술 확인

3. KPI(metric)

4. Segment

5. Target


- Web

Javascript Code를사용

<head> </head> 사이에넣는것이 Best.

간혹 footer에 넣는경우도있음 (정확도, 속도차이)


- Mobile

SDK사용, OS별(Android, iOS)로 제공


- 기타

Tag Manager, Plug in(Word Press, Drupal 등)

- 확인방법

Tracking Code 삽입후 실시간(Real time)항목에서정상적으로실행되는

지 체크(2~4분딜레이)


- Account 구성

Account – Property – View 계층구조

Data를보호하기위해각 Property 에서여러개의 View 생성.

Unfiltered(RAW), Master, Test view 활용추천. (역순으로적용)


- 알아두어야할점

* 한번 Filter 처리된 데이터는다시이전으로되돌릴수없음.

* 잘못설정된데이터를처리하면부정확한데이터를얻게됨.

* 한번삭제한 View 또한복구할수 없음.

* View 생성시 생성한날 부터데이터를얻게됨.

* 자동으로기존데이터를가져오지않음.

# Filters

- Exclude, Include

e.g.) Exclude : 내부인원제외 / Include : Android 운영체제만포함

Filter 적용후 소급적용되지않음.

Filter는미리정의된필터, 사용자설정필터, Multiple 필터(여러개사용)

Filter의 순서가중요함. (적용 된 순서대로처리)


- Goal

방문자의목표수행경로를시각화.

이동경로참조, 유저가예상대로목표를완료하는지파악여부

목표는설정해야만나옴.

Device, 지역, 트래픽채널별전환프로세스를분석할때 유용함


- Goal 설정

도착(thanks.html), 시간(5분이상),

세션당페이지수 / 조회화면수(3 페이지), 이벤트(동영상재생)

도착설정시 도메인을입력할필요없이뒤에오는 /thanks.html 입력


- Ecommerce

온라인, 앱등을 통해제품을판매할경우성과측정을추적하기위하여사용.

View Setting에서 Ecommerce 활성화.

Site or App에서추적코드추가.

Secondary dimension에소스/매체를추가하면마케팅을어떻게해야 할지

파악할 수있음.


- Goal vs Ecommerce

e.g) A유저가 abc.com 에서구매한수치를목표로잡고자한다. 첫 방문에총 5번의구매가이루어졌고, 구매가전부성공했다고가정한다면Goal, Ecommerce에서보여지는수치는?

Goal = ? / Ecommerce = ?

Goal Ecommerce

방문시 1회 방문시 여러번

# Conversions and Conversion attribution

Micro Conversion(전환과정) > Macro Conversion(전환)

e.g ) 이메일 가입 > 계정을 작성 > 구매

* About the default attribution modelshttps://support.google.com/analytics/answer/1665189?&hl=ko

https://support.google.com/analytics/answer/1665189?&hl=ko

# Attribution Model

First Interaction

AdWordsEmailSocialBanner Direct

- 전환전 마지막으로상호작용한채널이 100% 기여

- 구매 순간 사용자를끌어들이거나, 판매주기가고려되지않았을경우유용

- 상호작용한첫 번째채널이100% 기여

- 브랜드가잘알려지지않은경우최초의인지도를쌓을때 유용

Last Interaction


# Attribution Model

Linear

-GA에서다중채널유입경로보고서를제외하고Default로사용

-Direct를제외하고마지막으로클릭한채널이100% 기여

- 다른모델과의결과를비교할때유용

- 모든채널의상호작용의기여도가동일

-고객과의관계, 브랜드인지도를유지할 때 유용

Last Non-Direct Click



# Attribution Model

- 기하급수적가치하락을기반- 전환직전발생한포인트가가장많이기여

-판매주기가짧은하루, 이틀짜리프로모션캠페인에유용

-일반적으로첫 번째와마지막채널이각각40% 기여

- 나머지중간상호작용채널이 20% 기여

-브랜드로인도한채널과전환으로이어진마지막채널에가장큰 가치가있다고생각될때 유용

Position Based


Time Decay Click


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