구글 애널리틱스를 활용해야 하는 이유
회의실에서는 매일 고객사와 마케팅 캠페인의 성과에 관한 이야기가 치열하게 펼쳐지고, 마케팅 담당자의 카톡에는 일상의 업무 중에도 메신저에서 끊임없이 마케팅 캠페인에 대한 이야기가 올라옵니다. 이것은 기업의 마케팅 부서에서는 너무나도 익숙한 장면이죠?
마케팅 담당자는 매일 식사도 걸러가며 더 나은 성과를 위해 소재를 기획하고 이미지, 카피라이팅 심지어는 콘텐츠의 게시 시점까지도 고려하며 치열하게 마케팅에 매달립니다. 그런데 정말 이렇게 까지 해야 하는 걸까요?
이렇게 까지 해야 하는 이유는 아마도, ‘디지털 마케팅‘때문이겠죠? 디지털 마케팅이 실무에 도입되면서 1원 단위로 성과를 분석하고 매분, 매초 단위로 광고 관리자 페이지를 리프레시해 가며 캠페인의 성과를 추적하게 되었습니다. 또 관리자 페이지에 뜨는 성과를 분석하고, 그에 맞추어 새로운 콘텐츠로 시장과 고객의 반응에 빠르게 대응해야 합니다.
물론, 어쩌면 이것이 바로 디지털 마케팅의 미학일지도 모릅니다. 하지만 이렇게 숨막히게 캠페인의 성과를 추적하고 대응해야 하는 디지털 마케팅은 확실하지도 않고, 검증되지도 않은 방법을 통해 의사결정을 하거나 새로운 액션을 시도하는 경우도 많습니다.
대표적인 것이 1등 기업이 하는 캠페인을 따라하거나, 의사결정권자의 개인적인 취향을 존중하여 제작되는 콘텐츠입니다. 그런데 과연 이런 방법으로 마케팅의 효과를 얼마나 거둘 수 있을까요?
디지털 마케팅은 모든 액션들의 정당성은 물론이고 그 이후의 성과까지도 모두 고객의 행동 기반 데이터에서 찾아야 합니다. 그런데 이렇게 고객의 행동 기반 데이터는 어떻게 찾을 수 있을까요? 이를 가능하게 하는 것이 바로 로그 분석입니다.
고객의 행동 기반 데이터를 바탕으로 마케팅을 하기 위해서는 ‘로그 분석‘이란 것이 필요합니다. 그런데 로그는 또 어떻게 분석할 수 있을까요?
로그를 분석하려면 로그를 분석해주는 툴의 도움을 받아야 합니다. 그 대표적인 툴이 바로 구글 애널리틱스입니다. 구글 애널리틱스는 누구나 쉽게 로그를 분석할 수 있게 도와주는 대표적인 분석 툴입니다.
구글 애널리틱스는 이미 전 세계의 수많은 마케팅 팀들이 사용하는 글로벌 스탠다드 툴이라고 할 수 있는데, 만약 마케팅을 하는 누군가와 데이터 분석이나 매체 분석에 대한 이야기를 하게 된다면, 거의 99%의 확률로 구글 애널리틱스의 사용을 전제로 이야기하게 될 거라고 생각합니다.
구글 애널리틱스의 장점
구글 애널리틱스의 대표적인 장점은 다음과 같습니다.
첫째, 아주 쉽게 사용할 수 있습니다. 구글 애널리틱스는 로우 데이터를 가공하여 화면에 표시해주기 때문에, 굳이 엑셀로 데이터를 가공할 필요가 없고, 분석 기능이 꾸준히 향상되고 있어, 특별한 데이터상의 변동 이슈를 하나하나 사용자에게 보고해 주기도 합니다.
둘째, 무료로 사용할 수 있습니다. 구글 애너리틱스는 심지어 구글 애널리틱스 아카데미라는 웹페이지에서 사용법을 무료로 가르쳐 주기도 합니다.
물론 구글 애널리틱스 유료 버전도 존재하긴 하지만 정말 많은 수의 히트수를 기록하는 사이트가 아니라면 굳이 유료 버전을 사용해야 할 이유는 없습니다. 마케팅 전략을 수립하기 위한 수준의 데이터 분석은 무료 버전으로도 충분합니다.
셋째, 유용한 데이터를 확인하고 분석할 수 있습니다. 마케팅적인 관점에서 유용한 데이터라 함은 바로 잠재고객과 획득, 행동 분석을 말합니다.
잠재고객은 사용자의 기준에 맞춘 데이터 분석이고, 획득은 매체를 기준으로 하는 데이터 분석을 뜻합니다. 그리고 마지막의 행동 분석은 사용자가 사이트의 내부에서 보여주는 여러가지 행동 기준에 따른 분석을 뜻합니다.
만약 이 3가지의 데이터를 제대로 분석할 수 있다면, 더 나은 마케팅 전략을 수립하고 높은 성과를 올리는 것도 가능하겠죠? 즉, 아직 마케팅 예산이 충분치 않은 소규모의 스타트업에게는 구글 애널리틱스로 이 3가지의 데이터만 제대로 분석할 줄 알아도 매출에 큰 도움이 될 수 있음을 알 수 있습니다.
구글 애널리틱스는 누구나 쓸 수 있는 무료 도구입니다. 하지만 이 도구를 사용하기로 결정했다면 반드시 다음의 질문을 직접 해보길 바랍니다.
나는 데이터를 기반으로 한 성과 분석이 가능한가?
데이터를 기반으로 성과 분석을 한다는 것은 고객의 피드백에 귀를 기울이고 그것에 맞게 마케팅을 최적화해 나간다는 의미입니다. 내가 제공하는 제품과 서비스는 고객이 사용하는 것이기 때문에, 결국 가장 중요한 것은 어떤 일이 있어도 고객의 행동과 피드백에 집착하는 것이라고 할 수 있는 것이죠. 고객에게 집착하는 대표적인 업체가 바로 아마존입니다.
더 나은 마케팅을 위한 데이터 간소화
데이터를 볼 수 있다는 것은, 무언가를 새로운 관점으로 볼 수 있다는 뜻입니다. 즉 데이터를 분석함으로써 디지털 세상에서 고객의 행동들을 관찰할 수 있게 됩니다. 그런데 간혹 데이터 분석을 하는 것이 아니라, 지나치게 많은 데이터에 매몰되는 경우가 있습니다. 즉, 지나치게 많은 데이터에 매몰되어 무엇을 봐야 할 지 모르게 되는 경우가 종종 생기기도 하는 것이죠.
구글 애널리틱스에서는 약 150여 개의 리포트를 관찰 할 수 있습니다. 물론 그 하나하나가 의미있는 데이터 일 수 있지만, 지표의 등락이나 그래프의 흐름을 하나하나 모두 체크하려고 한다면 전체적인 흐름을 보지 못하고, 데이터에 매몰되어 그저 분석을 위한 분석을 하게 될 수도 있습니다.
구글 애널리틱스가 뛰어난 도구이기는 하지만 결국 데이터를 분석하고 그 데이터를 활용하여 마케팅을 개선하는 것은 그 도구를 사용하는 사람입니다. 즉 데이터 분석을 위해서는 정확한 목표를 가지고 행동하는 것이 중요한 것이죠.
매번 다양한 데이터 리포트를 분석하면서 필요한 인사이트를 발견하는 경우라면, 분석 자체가 아주 힘들고 고된 노동이 될 수 밖에 없습니다. 게다가 이런 상황에서는 발견하는 인사이트도 매우 제한적일 수 밖에 없기 때문에 마치 보물찾기를 하는 것과 같은 상황이 벌어집니다.
그래서 데이터를 살펴보기 전에는 다양한 가설을 수립하고, 해당 가설이 참인지 거짓인지를 정의하는 방식을 통해, 효율적인 결과를 도출할 수 있습니다. 또 진정한 분석가라면 그 가설을 검증하는 과정에서 약간의 어려운 퍼즐을 푸는 듯한 재미를 느낄 수 도 있을 겁니다. 이렇게 ‘보물찾기’와 ‘퍼즐’은 비슷하지만 전혀 다른 속성을 가지고 있습니다. 보물은 찾지 못하면 힘들고 지루하기만 할 뿐이지만, 퍼즐은 푸는 과정 자체가 재미있는 것이니까요.
데이터 분석의 목적
우리는 구글 애널리틱스가 제공하는 잠재고객, 획득, 행동 분석에 대한 리포트를 통해 인사이트를 얻을 수 있습니다. 각각의 리포트를 통해 우리는 사용자의 유의미한 행동을 볼 수 있는데, 중요한 것은 무엇을 봐야 할 지를 명확하게 정의하는 겁니다. 그리고 명확한 기준을 잡아야 하는 가장 큰 이유는, 사용자의 품질을 구분하기 위해서 입니다.
예를 들어, 첫 번째 사용자는 웹사이트에 들어온 후 바로 나가버리고, 두 번째 사용자는 웹사이트에 들어온 후 제품의 상세 페이지까지 조회하고 나간 경우라면, 만약 ‘상세 페이지 조회’라는 기준을 가지고 있는 경우라면, 상세 페이지까지 조회하고 나간 두 번째 사용자를 더 품질이 좋은 사용자로 정의할 수 있는 것이죠.
이렇게 명확한 기준을 가지고 사용자를 정의해 두면, 마케팅을 진행 할 때 더 효과적이고 효율적인 액션에 집중할 수 있습니다. 그리고 명확한 기준을 잡았다면, 이 기준을 통해 데이터 분석의 3가지 목적을 달성해야 합니다. 3가지 목적은 바로 잠재고객, 획득, 행동 분석이죠.
잠재고객 분석의 목적은 고품질 사용자를 정의하기 위해서고, 획득 분석의 목적은 고효율 매체를 정의하기 위해서 입니다. 그리고 행동 분석은 고관여 행동을 찾기 위한 과정이라고 할 수 있죠.
앞에서 이야기한 것 처럼 수많은 데이터에 매몰되면 ‘무엇을 해야 할지 모르는’ 방향성 상실을 겪게 되는데, 이를 막는 유일한 방법은 명확한 기준을 세우고 이 기준을 충족시키는 사용자와 매체, 행동을 찾는 것이라고 할 수 있습니다.
만약, 내가 운영하는 웹사이트에 10대 사용자와 20대 사용자 10명이 방문했다면 어떤 연령대의 사용자에게 집중하는 것이 좋을까요? 명확한 기준이 없다면 당연히 알 수 없습니다. 단순히 웹사이트에 몇 명이 방문했는지와 같은 데이터는 사용자의 품질을 정의할 수 있는 기준이 될 수 없습니다.
기준 만들기
그렇다면 어떻게 해야 사용자의 품질을 정의할 수 있는 기준을 만들 수 있을까요? ‘장바구니 버튼 클릭’이라는 기준을 만들어, 다음과 같은 과정을 통해 가설을 세워보겠습니다.
- 사용자 품질 정의를 위해 ‘장바구니 버튼 클릭’이라는 기준을 만듦
- 10대 사용자 10명 중, 5명이 웹 사이트에 들어와 장바구니 버튼을 클릭함
- 20대 사용자는 10명 중, 2명만이 장바구니 버튼을 클릭함
- 더 집중하고 싶은 연령대의 사용자는 ‘기준’에 맞는 행동을 더 많이 한 10대 사용자임
- 결론적으로 10대 사용자의 품질이 더 좋을 것이라는 가설을 수립함
어떤가요? 이렇게 ‘장바구니 버튼 클릭’은 적절한 기준이 될 수 있습니다. 물론 장바구니 버튼을 클릭한 후, 최종 목표인 구매까지도 이어지는지 확인하는 것도 중요합니다. 하지만 일단 올바른 기준을 하나 만듦으로서, 단순한 데이터에서 의미있는 방향성을 발견할 수 있습니다.
고효율 매체를 찾는 것도 마찬가지입니다. 웹사이트를 방문하는 사용자가 달성하는 기준을 파악하면 어느 매체가 더 고효율인지 찾아낼 수 있습니다. 그리고 사용자가 웹사이트에 방문한 후 하게 되는 다양한 행동, 즉 ‘이벤트’들의 기준 달성에 영향을 미치는 상관관계를 파악하면 고관여 행동도 찾아낼 수 있습니다.
이렇게 데이터 분석의 목적을 정의하기 위해서는 반드시 ‘기준’이 필요합니다. 이를 통해 고객과 매체, 행동에 대한 품질을 정의할 수 있고, 이를 통해 얻는 인사이트로 고효율의 마케팅과 고객 경험 개선을 이뤄낼 수 있기 때문입니다.
도구는 도구일 뿐
목적이 명확하지 않은 분석은 분석 자체가 목적이 됩니다. 아무런 기준도 없이 분석을 위한 분석을 한다면, 그저 수많은 리포트를 무의미하게 훓어보며, 매일 매일 새벽을 맞이하게 될 수도 있습니다.
데이터를 분석하는 목적이 분명하고, 데이터를 통해 우리가 얻고자 하는 목표들이 명확하다면 데이터를 분석하는 행위는 매우 간단해질 수 있습니다. 그리고 이렇게 간소화 된 행동들을 매일, 매주, 매월 수행하는 반복적인 루틴으로 만든다면 분석이라는 업무는 숨을 쉬듯 손쉬운 일이 될 수도 있습니다.
구글 애널리틱스가 제공하는 대시보드와 커스텀 리포트, 데이터 스튜디오와 같은 데이터 통합 리포트 등을 통해 우리는 보고 싶은 데이터를 한 눈에 볼 수 있습니다. 그런데 사실 우리가 이렇게 기준을 세우고 데이터를 분석하는 것은 단 하나의 목적을 위해서 입니다. 바로 ‘전환율’을 파악하기 위해서인 것이죠!
전환율
전환율이라는 지표가 없다면 어떤 지표도 우리의 의사결정을 도울 수 없을 겁니다. 전환율이라는 지표 없이는 품질을 구분해 내는 것이 어렵기 때문이죠. 전환율은 반드시 고객의 행동에 기반을 두고, 고객의 니즈와 행동의 이유를 담고 있어야 합니다.
그것이 바로 우리가 데이터를 분석하는 목적이고, 고객과 시장의 니즈에 맞춰 서비스와 제품 그리고 더 나아가 비즈니스를 개선할 수 있는 방법입니다. 우리의 서비스와 제품, 비즈니스를 개선할 수 없다면 굳이 데이터 분석을 할 필요가 없겠죠?
데이터 분석을 위한 3가지 질문
만약 지금부터라도 당장 데이터 분석을 해야 한다면, 다음의 3가지 질문에 대해 스스로 답을 내려보세요.
- 오늘의 데이터 분석은 기존에 세워둔 가설을 검증할 수 있는가?
- 오늘의 데이터 분석을 통해 새로운 가설을 수립할 수 있는가?
- 오늘의 데이터 분석을 통해 새로운 것을 배울 수 있는가?
간단한 질문이지만 쉽게 답을 내리기는 어려울 겁니다. 데이터를 분석해야 하는데, 마음이 급하고 긴장된 상태라면, 잠시 눈을 감고, 머리를 조금 더 맑게 한 다음 여유를 가지고 차분하게 생각하는 시간을 가져보세요.