구글 애널리틱스4로 개발자와 소통하며 데이터로 일하는 방법 (feat. 피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4 리뷰)

저는 티스토리 블로그를 2013년 4월부터 현재까지 약 10년째 운영하고 있습니다. 처음에는 싸이월드 감성으로 신변잡기의 글을 아무렇게나 올렸는데요. 2021년 1월말부터는 구글 애드센스를 탑재하여 본격적으로 운영하고 있습니다. 

2021년 1월말부터 작심하고 글을 작성하기 시작하면서부터 점점 블로그 방문자가 증가하기 시작했습니다. 그래프로 보면 다음과 같이 기하급수적으로 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다.

월별	2020년 12월	2021년 1월	2021년 2월	2021년 3월
방문자수	305	556	4643	7313

블로그에 글을 쓰기 시작하면서 3개월만에 방문자수가 24배 가까운 급성장을 보였습니다. 다른 광고를 전혀 하지 않고 오로지 순수 검색만으로 블로그에 유입되는 방문자였기에 매우 의미있는 방문 숫자였습니다. 그렇게 2021년 1년동안 꾸준히 글을 작성하였는데요. 2021년 3월이후부터 12월까지 최고 유입월과 최저 유입월은 다음과 같습니다.

반응형

2021년 월간 분석	최고 방문월 (12월)	최저 방문월 (6월)
방문자수	9381	5149

그러던 중에 재직자 전형 수시 일정을 앞두고, 재직자 관련 포스팅을 한 이후로 2021년 8월부터 12월까지 꾸준하게 블로그 유입량이 증가했습니다.

월간 최대 방문자 수가 10,000명을 넘지는 못하는 상황이었는데, 처음으로 2022년 2월에는 10,774명으로 드디어 월간 방문자수 1만명을 돌파하였습니다. 2020년 12월 305명에서 시작하여 1년만에 35배의 기록적인 성장을 했습니다. 저는 이것만으로도 무척 만족을 했습니다. 그러던 중 저와 온가족이 2월말에 코로나 오미크론에 확진이 되었습니다. 그러면서 코로나 확진된 경험을 간단하게 글로 썼습니다. 확진 후에는 코로나 생활지원금을 신청한 경험을 글로 적었습니다. 저는 그저 제 경험을 담담하게 적었을 뿐이었는데, 이 두 개의 글에 엄청난 방문자가 유입되기 시작했습니다. 아래의 그래프를 보듯이 3월 23일 현재 무려 52,088명이라는 방문자가 유입되었습니다. 2020년 12월 이후 무려 170배라는 기록적인 성장을 이루어낸 것입니다. 사실 이 기록은 블로그를 전문적으로 운영하는 분들에 비하면 낮은 수치기는 합니다. 하지만 저는 블로그를 제가 기록하고 싶은 것을 남기기 위한 취미로 운영하기에, 이러한 결과는 상당히 의미있습니다.

물론 방문자수가 170배 증가했다고, 애드센스 수익이 170배 증가하는 것은 아닙니다만, 애드센스 수익 역시 방문자수에 비례하여 엄청나게 증가한 것은 사실입니다. 애드센스 운영과 블로그를 통해 1년 동안 저만의 데이터를 모을 수 있었는데요. 최근에 구글 애드센스 측으로부터 다음의 메일을 받았습니다.

 

기존에도 구글 애드센스에서 최적화와 관련된 메일을 여러번 받았고, 그때마다 애드센스에서 제안하는 최적화팁을 다양하게 적용해보았습니다. 그런데 이번 메일에서 처음 보는 메뉴가 있었습니다. 바로!

 

 

애널리틱스에 연결하기

 

애널리틱스라는 낯설게 보이는 도구에 연결하라는 메뉴였습니다. 저는 애널리틱스라는 이름을 보고, 무언가 데이터를 분석하는 툴인가보다는 생각을 했습니다. 이에 호기심이 생겼지만, 제대로 학습하지 않은 상태에서 건들면 무언가 잘못 될 수 있다는 생각에 섣불리 누르지는 못했습니다. 그런데 2022년 3월 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동으로 피터의 고객을 끌어오는 구글애널리틱스4 책을 제공받았습니다. 저는 소름이 돋았습니다. 

피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4의 전면 표지, 오랜만에 보는 구글의 브랜딩 컬러

왜냐하면 한빛미디어 <나는 리뷰어다>의 경우 출판사에서 제공하는 책 리스트 중 3권을 제가 고르면, 그 중에서 한 권을 무작위로 보내줍니다. 그런데 출판사에서 피터의 고객을 끌어오는 구글애널리틱스4를 선정해서 저에게 보내준 것이죠. 당장 저에게 필요한 책을 이렇게 맞춤형으로 보내주니, 저는 그 어느때보다 더 몰입해서 이 책을 읽을 수 있었습니다. 단순히 리뷰를 위해서 읽는 것이 아니라 저에게 적용해보기 위해서 꼼꼼하게 읽으니, 이 책이 저에게는 매우 소중하게 느껴졌습니다. 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평이지만, 철저히 주관적으로 상세하게 도움이 되도록 적은 글입니다."

자, 그럼 이제부터 본격적으로 피터의 고객을 끌어오는 구글애널리틱스4 리뷰를 시작해보도록 하겠습니다.

이 책은 월마트의 '기저귀와 맥주' 사례로 이야기를 시작합니다. 기저귀와 맥주는 얼핏 보면 아무런 상관이 없어 보이는 상품인데, 사실은 매우 밀접한 연결고리를 맺고 있었습니다. 바로 '맥주'는 항상 '기저귀'와 함께 구매되고 있던 것이죠. 이 데이터를 발견한 월마트는 '기저귀'와 '맥주'의 진열 위치를 가깝게 조정했고, 그 결과 두 상품의 매출이 모두 증대되었습니다. 

이와 비슷한 사례가 찰스 두히그의 책 '습관의 힘'에서도 나옵니다. 기업은 수많은 고객의 데이터를 분석하여, 고객의 습관을 발견하고 이를 매출 향상에 도움이 되도록 마케팅 전략을 수립하는데요. 이러한 분석 기법은 이미 20여년전부터 오랫동안 지속되어 온 것입니다.

"고객 ID 번호를 확보하면 이름과 주소가 저절로 우리 손에 들어옵니다. 타깃 비자 카드와 직불 카드를 가졌는지도 알 수 있지요. 이런 자료들을 구매 성향과 연결시킬 수 있습니다. 현재 타깃에서는 매장 매출의 절반, 온라인 매출의 거의 전액, 온라인 검색의 4분의 1이 맞춤형 고객 분석으로 이어지고 있습니다. (중략) 어떤 고객에 대해 많이 알수록 그 사람의 구매 패턴을 더 정확히 추정할 수 있습니다." - 찰스 두히그, 습관의 힘, 266~267쪽

 

 

데이터는 그 자체로는 아무런 의미도 없다. 그 데이터를 바탕으로 적절한 질문을 던질 수 있어야 한다.

 

 

데이터를 활용하여 의미있는 질문을 던지는 것이 바로 데이터 분석입니다. 질문을 던질 수 있을 때 데이터를 가지고 일을 할 수 있기 때문이죠. 이러한 데이터를 확인하고 활용할 수 있도록 하는 책이 바로 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4입니다. 이 책을 통해 기본적인 데이터 분석 기법을 학습할 수 있습니다.

• 데이터 수집 방법
• 데이터 확인 방법
• 데이터 활용 방법

이 책을 통해 위 세가지를 순차적으로 익히면 자연스럽게 데이터로 일하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이 세가지 방법을 배우기 위해서 이 책은 총 4단계로 구성되어 있습니다.

1. 구글 애널리틱스 입문하기
2. 구글 애널리틱스 파고들기
3. 구글 애널리틱스 활용하기
4. 구글 애널리틱스로 앱 분석하기

4개의 파트는 총 20개의 소챕터로 상세하게 구성되어 있습니다. 따라서 구글 애널리틱스를 처음 배우는 주니어도 효과적으로 쉽게 공부할 수 있으며, 현재 IT 업계에서 기획이나 데이터 분석, 마케팅 업무를 담당하는 실무자도 업무에 필요한 부분을 쉽게 발췌해서 효율적으로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

본문에서 개발자와 협업을 위한 구체적인 내용을 상세하게 설명한다

특히 웹개발자나 앱개발자와 소통하여 협업이 필요한 기획자, 데이터 분석가, 마케터에게 매우 추천을 합니다. 그 이유는 이 책의 저자 문준영님은 프론트엔드 개발자 출신으로서 구글 애널리틱스를 스스로 학습하였기 때문입니다. 그러다보니 이 책을 읽다보면 자연스럽게 개발자와 소통하면서 업무를 수행해나갈 수 있습니다. 게다가 어느 지점에서 개발자에게 무엇을 요청해야 하는지도 자세하게 설명하고 있습니다. 이런 점으로 인해서 IT기업에서 개발자와 소통할 필요가 있으면서, 데이터를 다루는 모든 직군에게 상당히 유용합니다.

실습 홈페이지와 안드로이드 앱, 실습 데이터와 계정까지 모두 제공한다

특히 이 책은 실습 홈페이지와 실습 안드로이드 앱, 실습 계정, 실습 데이터 4종 세트를 모두 제공하고 있습니다.

• 세부기능 실습 홈페이지

https://www.turtlebooks.co.kr/ga4 

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4

• 세부기능 실습 앱 설치 파일(APK)

https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/apk

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4

• 전자상거래 실습 홈페이지

https://www.ga4shop.com 

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4 – 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4

• 구글 머천다이즈 스토어

https://shop.googlemerchandisestore.com 

Home

 

이를 바탕으로 실습을 충분히 한 뒤에 기업의 데이터나 블로그의 데이터를 분석해보면 상당히 의미있는 성장을 이룰 것입니다. 

구글애널리틱스 실습을 시작하기에 잊지 말고 세팅을 해야 할 것이 있습니다. 바로 구글의 크롬 브라우저입니다. 구글에서 크롬을 검색하면 다음과 같이 나옵니다.

구글 크롬 검색 화면

크롬을 미설치한 분이라면 바로 크롬을 다운로드해주세요. 기존의 크롬 사용자라면 혹시 크롬 웹스토에서 광고 차단 플러그인을 설치했는지 확인해주세요.

크롬 플러그인에서 광고차단기를 제거하나 해제

위와 같은 플러그인이 혹시 크롬에서 설치되어 있다면 플러그인 잠시 해제해놓으시면 원활하게 학습을 진행할 수 있습니다.

 

구글 애널리틱스를 한번도 사용해보지 않은 주니어 : 스텝1 구글 애널리틱스 입문하기

---

1) 구글 애널리틱스 입문하기 개요

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4의 스텝1은 구글 애널리틱스에 입문하는 대단원입니다. 이 단원에서는 애널리틱스가 어떠한 앱인지 개괄적으로 소개하고, 애널리틱스의 전반적인 기능과 사용 방법, 이벤트를 분석하는 방법 등을 간단하게 학습합니다. 특히 애널리틱스의 이벤트를 호라용하여 데이터를 수집하고 분석하는 기초적인 방법론을 습득할 수 있습니다. 이제 막 구글 애널리틱스를 접하는 주니어라면, 이 단원만 충분히 연습해도 애널리틱스에 익숙해질 수 있습니다.

저는 스텝1 구글 애널리틱스 입문하기 단원을 읽으면서 상당한 인사이트를 많이 얻었습니다. 기본적으로 어렵게만 느껴졌던 구글 애널리틱스를 친근하게 느낄 수 있었던 것이 가장 큰 수확이었습니다. 예전에 강의를 위해서 구글의 데이터 스튜디오를 활용하려다가 멘붕에 빠졌던 기억이 있어서, 구글의 데이터 활용 앱에 대한 막연한 거부감이 있었습니다.

그런데 피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4를 읽으면서 어렵게만 생각하던 저의 편견을 없앨 수 있었습니다. 뼈속까지 문과생인 제가 어떻게 데이터를 분석하는 앱인 구글 애널리틱스4에 익숙해질 수 있었을까요? 그건 이 책의 저자 문준영님이 명료하면서 상세한 설명과 핵심 포인트를 짚어주는 질문을 적절하게 활용하여 독자의 이해를 높였기 때문입니다. 또한 IT 전문 서적을 출판하는 한빛미디어만의 편집 기술력으로 제공하는 깔끔하고 자세한 이미지는 가독성을 높입니다.

2) 독자에게 질문을 던지는 저자

만약 우리가 어떤 행사를 기획하고 있다고 가정해봅시다. 이때 행사 페이지를 사용자에게 가능한 한 많이 보여줘야 한다면 어느 요일에 행사 페이지를 공개해야 할까요? -피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4, 59쪽

저자는 책의 내용을 진행하면서 위와 같은 질문을 독자에게 끊임없이 던집니다. 이러한 질문은 단순히 구글 애널리틱스의 기능을 이해하기 위해 던지는 질문이 아닙니다. 위의 질문 내용처럼 실제 업무에서 어떻게 데이터를 추출하고, 분석하고, 활용할 것인지에 관한 질문입니다. 단순히 데이터 분석은 데이터를 분석하는 것으로 끝내기 위함이 아닙니다. 데이터를 분석하고, 분석한 데이터를 바탕으로 업무의 효율성을 높이기 위함입니다. 

그러나 이러한 업무 프로세스는 실전에서 상당히 오랜 기간 연습하지 않으면 숙달되기 어렵습니다. 전혀 상관없어 보이는 데이터와 데이터를 연결하고, 그것을 자신의 업무에 적용해야 하기 때문이죠. 이러한 과정을 연습하도록 만드는 것이 바로 저자의 질문입니다. 저자가 구체적으로 던지는 질문을 바탕으로 독자는 스스로 생각합니다. 단순히 책 속의 지식을 받아들이기만 하는 것이 아니라, 어떻게 해야 할까? 고민하는 것이죠. 동시에 이런 질문을 반복적으로 접하면서 자신의 실무에도 이러한 질문을 던지는 습관을 익힐 수 있습니다. 

직장에서 우리가 직면하는 많은 업무나 문제 상황들은 대개 적절한 질문만 던져도 해결의 실마리가 보입니다. 기획자든 개발자든 마케터든 디자이너든 본질은 문제 해결일테니까요. 저자가 독자에게 적절하게 던지는 질문을 통해 우리는 실무에서 데이터로 소통하는 과정을 물 흐르듯이 익혀 갑니다. 이 과정 가운데에서 데이터를 바탕으로 우리는 의미를 발견하고, 통찰하여 우리가 제공하는 비즈니스와 서비스를 개선하는 것입니다. 구글 애널리틱스도 우리의 비즈니즈를 성장시키지만, 저자가 던지는 질문은 우리의 비즈니스와 삶을 고양시킵니다.

이런 질문의 예를 본문에서 몇 개만 더 찾아보았습니다.

데이터를 어떻게 읽을 것인가를 우리는 이 책을 통해 배울 수 있다

• 어떻게 하면 사용자당 참여 세션수를 늘릴 수 있을까요? -80쪽
• 홈페이지의 사용자당 조회수는 3.68이다. 왜 그런 것일까? -87쪽
• 우리는 국가별 참여 세션수가 알고 싶습니다. 어떻게 측정기준과 측정항목을 설정하면 될까요? 구글 애널리틱스를 사용하는 데 있어 가장 중요한 질문입니다. -109쪽
• 사용자가 과일을 '클릭'했을 때 이벤트를 수집하면 되는 것이죠? -135쪽
• 테스트 이벤트는 가입 이벤트만큼 중요할까요? 과일 선택 이벤트는 가입 이벤트만큼 중요할까요? -149쪽
• 만약 '이벤트 수가 100,000 이상인 데이터만 확인하고 싶다'라는 생각이 든다면 어떻게 해야 할까요? -177쪽

저자가 던지는 질문에는 두 가지 특징이 있습니다. 먼저는 배워야 할 학습 목표를 미리 제공하는 기능을 합니다. 두번째는 지금 배우는 기능이 실무에서 왜? 어떻게? 활용되는지를 예시로 보여주는 기능을 합니다. 이처럼 저자는 적절한 질문을 던짐으로써 독자에게 핵심을 간명하게 전달합니다. 최근에 읽은 IT서적 중 한빛미디어의 혼공 시리즈를 제외하고 이렇게 이해하기 쉽도록 설명한 책은 없다고 생각합니다. 

 

3) 구글 애널리틱스도 결국은 알고리즘

구글 애널리틱스는 이벤트를 중심으로 데이터 수집/분석이 이루어지므로 이벤트 수집 계획, 이벤트 데이터의 확인 계획, 이벤트의 관리 및 운영 방법을 잘 알아두는 것이 좋습니다. -154쪽

 

위의 내용을 저자는 한 눈에 이해할 수 있도록 이벤트 분석의 흐름을 순서도로 다음과 같이 제시하고 있습니다.

구글 애널리틱스 이벤트 분석을 위한 순서도 알고리즘

이 순서도는 알고리즘인데요, 결국 이벤트는 다양한 매개변수와 트리거를 활용하는 것으로 각각의 알고리즘이 매우 중요합니다. 개발자에게는 어렵지 않은 내용이지만, 개발 직군이 아닌 경우는 낯설거나 어려울 수 있습니다. 하지만 우리가 하는 일들이 이러한 알고리즘을 기반으로 행해지는 것들이 상당히 많기에 책의 설명을 그대로 따라가면서 실습하다보면 자연스럽게 구글 애널리틱스의 알고리즘을 이해할 수 있게 됩니다.

 

구글 애널리틱스에서 잠재고객을 만들려면 : 스텝2 구글 애널리틱스 파고들기

---

1) 구글 애널리틱스 파고들기 개요

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4의 스텝2에서는 획득 보고서를 다루는 방법과 캠페인 링크를 분석하는 방법, 사용자 속성을 수집하고 잠재 고객을 만드는 방법 등을 다루고 있습니다. 스텝1에서 가장 중요한 개념이 이벤트였다면, 스텝2에서 가장 중요한 개념은 잠재 고객입니다. 결국 모든 비즈니스의 목적은 잠재 고객을 설정하고 분석하여, 잠재 고객을 진짜 내 고객으로 만드는 것일테니까요. 

스텝1과 스텝2의 내용은 이전에 유니버설 애널리틱스 실무자가 보기에는 너무 기초라고 생각할 수 있습니다. 하지만 스텝1의 이벤트와 스텝2의 잠재 고객에 대한 개념은 구글 애널리틱스를 활용하는 가장 기본이며 필수인 개념으로 반드시 집고 넘어야 합니다. 게다가 기존에 유니버설 애널리틱스나 구글 애널리틱스4를 활용하는 실무자라도 이벤트나 잠재 고객에 대한 명확한 구분이 없었다면, 다시 한번 이 부분을 정독함으로써 개념의 차이를 이해하고, 그동안 실무를 진행하면서 놓쳤던 부분을 챙길 수 있는 기회가 될 것입니다. 특히 스텝2의 잠재 고객과 관련된 내용은 완전히 숙달될 때까지 여러번 실습하면서 읽으면 크게 도움이 됩니다.

 

2) 획득 보고서란?

'사용자가 어디에서 접속하고 있는가?'. '사용자를 어떤 방식으로 얻었는가?'에 대한 데이터를 확인하는 보고서 -192쪽

획득 보고서는 구글 애널리틱스에서 사용자 접속 정보를 분석하는데 필수적인 보고서입니다. 티스토리 블로그에서도 획득 보고서와 관련된 기본 정보를 제공하듯이, 데이터 분석에서 가장 기초적인 항목이라고 할 수 있습니다.

구글 애널리틱스의 획득 보고서는 다음의 종류가 있습니다.

• 획득 개요 보고서 : 획득에 대한 전반적인 데이터
• 사용자 획득 보고서 : 사용자 획득에 대한 자세한 데이터
• 트래픽 획득 보고서 : 트래픽(세션) 획득에 대한 자세한 데이터

저자는 획득 보고서를 통해서 '우리 서비스 접속의 20%는 구글 검색에서 발생한다', '우리 서비스 사용자의 10%는 페이스북 광고로 홈페이지에 첫 방문한다'와 같은 데이터를 확인할 수 있다고 합니다. 저자의 설명에 따라 획득 보고서 따라 배우기를 하다보면 데이터 분석의 용도에 맞게 탐색 보고서를 선택할 수 있는 데이터 분석 역량을 키울 수 있습니다.

3) 캠페인 링크를 사용하는 이유는?

스텝2의 챕터9에서는 캠페인 링크를 분석하고 따라 배우는 내용이 나옵니다. 먼저 캠페인 링크는 무엇일까요?

캠페인링크는 페이지 주소에 구글 애널리틱스가 인식할 수 있는 특수한 매개변수를 추가하여 외부에서 유입된 사용자를 분석할 수 있도록 도와주는 기능 -216쪽

앞에서 보았듯이 구글 애널리틱스에서 매개변수가 중요합니다. 결국 캠페인 링크는 매개변수를 활용하여 분석할 수 있도록 도와줍니다. 저자는 캠페인 링크를 사용하는 이유를 다음과 같이 말합니다.

 

캠페인 링크를 통해 들어온 사용자를 '정의'하고 '분석'하고 '활용'하기 위해서

 

저자는 캠페인 링크를 설명하기 위해 매개변수부터 자세하게 설명을 합니다. 이로써 독자는 캠페인 매개변수를 활용하여 캠페인 링크를 읽어낼 수 있습니다. 

이 단원을 학습하면 위의 실습 캠페인 링크를 다음과 같이 이해하게 됩니다.

이 링크는 페이스북(source, 획득의 상세한 위치)에서 cpc광고(medium, 획득의 방식)를 통한 사용자 유입을 추적하는 여름 세일 캠페인(campaign, 광고의 이름 혹은 행동들의 이름)의 캠페인 링크입니다.

데이터 분석의 기초는 이처럼 데이터를 제대로 읽는 데서 시작합니다. 피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4는 이처럼 데이터를 읽는 기초부터 촘촘하게 설명하기 때문에, 독자가 제대로 이해하도록 돕습니다.

4) 이벤트 수집과 사용자 속성 수집의 차이는?

'행동에 대한 정보'를 수집하느냐 '사용자에 대한 정보'를 수집하느냐입니다. 이벤트는 사용자의 '행동'을 정의하여 수집하고, 사용자 속성은 '사용자에 대해' 정의하여 수집합니다.  -265쪽

실제로 구글 애널리틱스4를 활용하면서 쉽게 이해하기 어려운 부분이 바로 이 부분입니다. 이벤트 수집도 하고, 사용자 속성도 수집을 하는데 둘의 차이가 크게 나지를 않습니다. 제대로 이해하지 못하고 그저 수집만 하는 경우도 많습니다. 하지만 저자는 정확하게 둘의 차이를 설명하고, 이를 적절하게 실무에 활용할 수 있도록 설명합니다. 

저자는 쇼핑몰 상품 목록과 쇼핑몰의 마이페이지를 비유하여 설명을 하는데요, 결국 이벤트로 수집할 것인지, 사용자 속성으로 수집할 것인지는 데이터를 어떤 관점으로 생각하고 있느냐임을 강조하고 있습니다. 사용자의 행동에 집중하고자 하다면 이벤트로 수집해야 하며, 사용자가 누구인지에 집중할 것이라면 사용자 속성으로 수집해야 합니다.

 

5) 구글 애널리틱스를 배워야 하는 이유

이 책을 읽으면서 경영학을 전공한 제가 가장 인상 깊었던 내용을 그대로 옮기고 싶습니다.

사용자를 정확하게 구분하는 것이 곧 서비스 자체가 되는 것입니다. -273쪽

학부 마케팅 강의 시간에 그렇게 사용자를 구분하려고 STP 전략을 비롯한 다양한 기법을 배웠던 기억이 있는데요, 결국 비즈니스의 본질을 아주 단순하고 쉽게 저자는 설명합니다. 결국 이것이 우리가 구글 애널리틱스를 배워야 하는 이유가 될 것입니다.

데이터 분석을 배우는 이유는 효과적인 의사결정을 위해서다.

 

업무를 위해 지식을 빠르게 습득하고자 하는 실무자 : 스텝3 구글 애널리틱스 활용하기

---

1) 구글 애널리틱스 활용하기 개요

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4의 스텝3에서는 스텝1과 스텝2의 내용을 바탕으로 실제 데이터를 분석하고 활용하는 구체적인 방법론을 배웁니다. 구글 애널리틱스를 접해본 적이 있거나 유니버설 애널리틱스를 사용해본 적이 있는 실무자라면 스텝3부터 바로 시작해도 무방하다고 생각합니다. 스텝3을 진행하다가 막히는 부분이 있으면 스텝1,2에서 관련 부분만 찾아서 학습을 해도 됩니다. 

스텝 3을 통해서 실무자에게 가장 필요한 사용자의 '거래'를 분석하는 방법을 배워보고, 이를 바탕으로 사용자에게 쿠폰을 전달하는 마케팅 시스템을 학습할 수 있습니다. 이를 통해서 우리는 왜 구글 애널리틱스를 학습해야 하는지, 이유를 깨닫게 됩니다. 동시에 데이터 수집과 분석이 실무에서 얼마나 다양하게 활용할 수 있는지 알 수 있습니다. 

저에게 스텝3 구글 애널리틱스 활용하기 단원에서 가장 도움이 되었던 내용은 맞춤 이벤트와 잠재고객 트리거 생성 방법이었습니다. 저는 전자 상거래 스마트 스토어를 운영하지 않기에 전자상거래 이벤트 수집하기 부분은 활용하지는 않았지만, 실제로 스마트 스토어를 운영하는 사업자나 B2C로 웹앱 기반 전자 상권 플랫폼을 운영하는 IT기업의 기획자나 마케터의 경우 활용도가 상당히 높습니다. 실습 페이지를 기반으로 매우 상세하고 이해하기 쉽게 설명하고 있기에, 바로 실무에 적용할 수 있습니다.

2) 구글 애널리틱스의 '사용자'란?

저자는 아주 기본적이면서도 놓치기 쉬운 사용자의 개념을 다음과 같이 설명합니다.

실제 사람을 의미하는 것이 아니라 '브라우저'를 의미합니다. 좀 더 정확히 말하자면 브라우저의 쿠키라는 영역에 저장된 '구글 애널리틱스 아이디'를 의미합니다. 

이것을 이해하고서 저자는 브라우저 쿠키가 아니라 실제 사람을 사용자로 인식하기 위해 사용자 ID 설정 방법을 상세하게 설명합니다. 특히 이 부분을 설명할 때 정확하게 어느 지점에서 개발자의 도움이 필요한지 언급을 하고, 개발자에게 구글 애널리틱스 개발 문서를 전달하도록 링크를 제공합니다. 개발자 출신으로서 비 개발자 직군의 독자를 배려하는 섬세한 설명입니다.

• 사용자 id를 구현을 위한 구글 애널리틱스 개발 문서

https://www.turtlebooks.co.kr/ga4/docs/user_id 

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4

이때문에 저자는 사용자 정의 이벤트 수집의 핵심은 개발자의 유무라고 말합니다. 실제 서비스에 이벤트 수집 프로그래밍 코드를 만들고 적용해줄 개발자가 있느냐 없느냐에 따라 결정되기 때문입니다.

맞춤 이벤트를 사용하면 개발자가 없어도 이벤트 생성이 가능하다

 

3) 이벤트 카운트로 잠재고객 만드는 방법

저는 이 부분을 읽으면서 정말 놀랐습니다. 그동안 IT와 관련된 다양한 책을 여러 권을 읽었지만, 대부분의 책들은 '성공'을 이야기하지, '실패'를 이야기하지 않았죠. 그런데 이 책에서는 이벤트 카운트를 활용하여 잠재고객 만들때 실패한 사례를 독자에게 던져주는 것입니다.

첫 번째 시도는 실패로 끝났습니다. 다른 방식으로 잠재고객을 만들어보겠습니다. -340쪽

너무나 소름이 돋았습니다. 실패는 성공의 어머니라는 흔한 관용구가 떠올랐습니다. 우리는 사실 알고 있습니다. 다양한 실무에서 실제 개발을 진행하거나 프로젝트를 수행할때 성공보다는 실패를 많이 한다는 것을. 그리고 실패를 통해서 방법을 익히고 성장해간다는 사실을 잘 알고 있습니다. 그런데 왜 많은 책들은 구체적으로 실패하는 사례를 제대로 설명한 적이 없을까요? 

하지만 피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4에서는 아주 상세하게 실패한 이벤트 카운트를 활용한 잠재고객 만들기를 단계별로 설명합니다. 이를 통해서 독자는 무엇이 잘못 되었는지를 스스로 고민하고, 동시에 성공 시도와 비교함으로써 차이를 이해하게 됩니다. 이렇게 실패와 성공 사례를 함께 제시하는 저자의 설명 덕분에 독자는 잠재고객 설정 방법을 제대로 익힐 수 있습니다.

잠재고객을 배우는 이유는 구매하지 않은 고객이 구매할 수 있도록 유도하기 위함이다.

 

앱 개발자와 협업을 해야 한다면 : 스텝4 구글 애널리틱스로 앱 분석하기

---

1) 구글 애널리틱스로 앱 분석하기 개요

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4의 스텝4에서는 파이어베이스를 다룹니다. 저는 백엔드 개발자는 아니지만, 파이어베이스가 얼마나 혁신적인 백엔드 플랫폼인지는 잘 알고 있습니다. 제가 컨설팅한 백엔드 개발자들의 포트폴리오나 스택을 보면 파이어베이스는 기본이라고 할 정도로 정말 많은 개발자가 사용을 합니다. 그만큼 실무에서 활용도가 높으며, 많은 IT기업에서도 파이어베이스를 활용하고 있습니다. 

이렇게 활용도가 높은 파이어베이스를 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4의 스텝4에서는 다루고 있습니다. 구글 애널리틱스의 앱 분석과 활용을 담당하는 파이어베이스의 기능을 호라용해 앱 데이터를 수집하는 법을 학습합니다. 이를 바탕으로 사용자에게 푸시 메시지와 인 앱 메시지를 전송하는 예제를 작성합니다. 

물론 파이어베이스를 활용해서 직접 앱을 설계하는 것은 아닙니다. 파이어베이스에서 기본적으로 제공하는 기능을 활용하는 것이죠. 실무에서 파이어베이스를 다루는 앱 개발자와 애널리틱스 업무와 관련된 협업이 필요할 때 상당히 유용하게 활용할 수 있는 챕터가 바로 스텝4 구글 애널리틱스로 앱 분석하기입니다.

게다가 실습을 위한 안드로이드 앱도 함께 제공을 합니다. 이 앱을 활용해서 파이어베이스 애널리틱스을 활용하여 앱의 데이터를 분석할 수 있습니다. 또한 저자의 꼼꼼함이 여기서도 잘 드러나는데요. 예를 들면 안드로이드 스마트폰을 사용하지 않는 독자를 위해서 안드로이드 에뮬레이터를 활용하는 방법을 제시하거나 파이어베이스에서 특정 기능을 구현하기 위해서 개발자와 협의를 해야하는지도 꼼꼼하게 설명하고 있습니다. 

반대로 말하면 자신이 파이어베이스를 다루는 백엔드 개발자였다면, 이 책을 통해서 자신의 직무과 관련된 커리어도 확장시킬 수 있다는 뜻입니다. 실제로 이 책의 저자는 원래 직무가 프론트엔드 개발자였습니다. 백엔드 개발자도 아닌 프론트엔드 개발자였지만, 개발 업무를 하면서 틈틈이 구글 애널리틱스를 익혀 실무에 유용하게 사용하였습니다. 그 경험을 바탕으로 이렇게 책까지 출판을 한 것입니다. 이 책을 읽는 독자는 다양한 직무를 갖고 있겠지만, 분명한 건 대부분 구글 애널리틱스를 활용하는 IT기업에서 근무하는 현직 실무자가 많을 것이라고 생각합니다. 이 책을 통해서 자신의 직무를 더욱 깊이 있게 이해하면서 동시에 다른 직무에 대한 이해의 폭까지 넓힌다면, 직장 내 원활한 커뮤니케이션을 가능케 할 것이며, 데이터로 소통하는 역량을 키울 것입니다.

이 스텝4는 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4의 화룡정점이라고 할 수 있는 대단원 챕터이면서 동시에 왜 이 책을 주니어뿐만 아니라 IT기업의 실무자가 읽어야 하는지를 알 수 있습니다. 특히 개발자와 협업을 하는 기획자나 마케터를 비롯하여 백엔드 개발자로서 데이터 분석가나 기획자로서 자신의 커리어를 확장시키고 싶은 분들이 읽으면 크개 도움이 됩니다. 특히 백엔드 개발자로서 수많은 데이터를 다루지만, 아마도 이 책을 읽기 전에는 그저 API를 구축하고 그것을 설계 및 운영하기만 하다가 실제로 이러한 데이터를 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있는지를 배움으로써 비즈니스적 관점을 수립할 수 있는 의미있는 챕터입니다.

2) 이 책을 통해 우리가 배울 수 있는 것

문준영님이 집필한 피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4를 통해서 우리는 다음과 같은 사항을 배울 수 있습니다.

• 구매자, 비구매자 잠재고객 : 잠재고객군을 비교하여 구매자에 가까운 사용자를 파악하는 법
• 장바구니 이탈 잠재고객 : 사용자의 행동을 바탕으로 구매율이 높은 사용자에게 맞춤형 마케팅을 진행하는 법
• 예측 잠재고객 : 구매 확률이 높은 사용자를 파악하는 방법

이 세가지, 죽 고객을 분석하고 관리하는 방법인 고객 관계 관리 방법(CRM, Customer Relation Management)을 학습하였습니다. 대표적인 고객 관계 관리는 RFM 기반 방식으로 합니다.

• Recency(최근성)
• Frequency(구매 빈도)
• Monetary(구매 금액)

구글 애널리틱스를 활용하면 RFM을 활용하여 잠재고객을 생성할 수 있습니다. 이는 실무에서 매우 유용하게 활용할 수 있습니다.

끝으로 다음과 같이 저자는 말합니다. 

세밀한 잠재고객 설정보다 중복 없는 잠재고객 설정이 중요하다

 

피터의 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4는 결국 구글 애널리틱스를 활용하여 잠재고객을 올바르게 설정하고, 이를 효과적으로 활용하여 실제 고객의 매출로 이어지게 하는 방법론을 구체적으로 설명하는 책이라고 할 수 있습니다. 이 책이 데이터 분석과 관련된 다양한 직군의 실무 능력 향상으로 이어지게 하고, 더 나아가서는 IT 기업에서 일하는 많은 실무자가 데이터로 소통하고 의사결정하는 문화를 형성하였으면 합니다. 

 

끝으로 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평이지만, 철저히 주관적으로 상세하게 도움이 되도록 적은 글임을 다시 한 번 밝힙니다.