GA 보고서 읽기와 인터페이스

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우리가 구글 애널리틱스 보고서, 즉 GA 보고서를 읽어야 하는 이유는 효과적인 마케팅을 위한 인사이트를 얻기 위해서 입니다. 그렇다면 GA 보고서는 어떻게 읽어야 할까요? GA 보고서를 ‘제대로’ 읽을 수 없다면 GA 보고서를 읽는 것은 마케팅에 아무런 도움이 되지 않을 수도 있습니다.

마케팅에 대한 지식없이 GA 보고서를 읽는 것은 상당히 어려운 일입니다. 그 이유는 방대한 데이터 속에서 무엇을 봐야 할지도 모르고, GA 보고서가 우리에게 무엇을 알려주는 건지도 알 수 없기 때문이죠.

데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 인사이트를 발견해내는 ‘보물찾기’가 아니라, ‘퍼즐’과 같이 가정과 추론을 통해서 원하는 데이터를 얻어내는 과정입니다. 그렇기 때문에 GA 보고서를 제대로 읽기 위해서는, 반드시 무엇을 찾아야 하는지를 미리 정해 놓아야만 합니다.

측정 기준과 측정 항목

GA 보고서 읽기의 기본은 측정 기준과 측정 항목입니다. ‘측정 기준’은 쌓여있는 데이터를 어떤 기준으로 나눌지를 정의하는 것이고, ‘측정 항목’은 사용자 수와 이탈률, 전환율 등의 다양한 항목을 의미합니다.

여기서, 측정 기준과 측정 항목은 좌표의 x축과 y축으로 생각해도 됩니다. 실제로 구글 애널리틱스의 보고서는 대부분 이와 유사한 구조로 구성되어 있기 때문이죠.

y축을 ‘측정 기준’, x축을 ‘측정 항목’이라고 생각하고, 원하는 데이터를 찾고 싶다면 y축을 따라 측정해야 할 기준을 찾고, 해당 기준의 x축에 나열된 주요 항목들을 찾아보면 됩니다. 이런 식으로 머릿 속에 그림을 그려두면, GA 보고서에 익숙해 지고 난 후에 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.

실제로 구글 애널리틱스의 화면에서 잠재고객이라는 카테고리는 인구통계, 관심분야 등의 다양한 기준으로 데이터를 나누고 있고, 우리는 이 기준에 맞춰 다양한 항목으로 데이터를 볼 수 있습니다.

예를 들어 잠재고객의 연령에 따른 사용자 수를 확인하고 싶다면, 잠재고객이라는 카테고리에서 인구통계라는 기준을 선택하고 그 하위에 있는 메뉴인 연령을 선택하면 됩니다. 이 화면에서 사용자 수라는 항목의 데이터를 볼 수 있죠.

구글 애널리틱스의 잠재고객 – 연령 보고서 화면

원하는 데이터 찾기

마케팅 분야에서 일을 한다면 다음과 같이 마케팅 전략 수립을 위해 수많은 데이터를 요구하는 질문들을 주고 받게 됩니다.

지난주에 페이스북을 통해 유입된 사용자 수는?

네이버 검색광고를 통해 유입된 사용자의 구매 전환율은?

그런데 데이터 읽기에 능숙해지기 위해서는 위와 같은 일상의 대화들을 측정 기준측정 항목으로 나눠보는 연습이 필요합니다.

예를 들어, “지난주에 페이스북을 통해 유입된 사용자 수는?”이란 질문에서 측정 기준은 ‘페이스북을 통해 유입된 사용자’가 되고, 측정 항목은 ‘사용자 수’가 됩니다. 또, ‘지난주’와 같이 일정한 기간을 의미하는 단어는 데이터를 찾는 과정에서는 불필요한 정보이기 때문에 일단은 제외해도 됩니다. 원하는 데이터를 찾고 나면 해당 데이터의 보고서에서 기간별로 확인이 가능하기 때문이죠.

이렇게 질문을 ‘측정 기준’과 ‘측정 항목’으로 나누면, 해당 측정 기준이 매체로 나열되는 ‘획득 보고서’를 통해 원하는 데이터를 찾을 수 있고, 앞의 경우에는 획득 > 전체 트래픽 > 채널에서 관련 데이터를 찾아 볼 수 있습니다.

구글 애널리틱스의 획득 – 채널 보고서 화면

데이터에서 인사이트 얻기

데이터에서 ‘인사이트’를 얻기 위해서는 ‘기간’이라는 요소가 필요합니다. 기간이라는 요소가 추가되면 우리는 데이터의 움직임을 볼 수 있는데, 만약 이런 데이터의 움직임을 볼 수 없다면 그 안에서 어떤 의미를 찾아내는 것이 불가능할 지도 모릅니다.

즉, 원하는 데이터를 찾은 후에는 반드시 해당 보고서에 비교 기간을 설정하고 데이터를 확인하는 과정이 추가되어야 합니다. 비교 기간은 GA 보고서의 오른쪽 상단에 있는 날짜를 눌러 설정할 수 있습니다.

구글 애널리틱스의 비교 기간 설정 팝업

비교 기간을 설정하고 나면 해당 데이터가 지난주 또는 지난달에 비해 어떤 등락을 보이고 있는지를 한 눈에 알 수 있습니다. 그리고 이를 통해 어떤 마케팅 전략을 수립해야 하는지를 고민해 볼 수도 있을 겁니다.

구글 애널리틱스의 비교 기간이 설정된 화면

또 보고서 화면에서는 추가적인 측정 기준을 설정할 수 있는데, 추가적인 측정 기준을 사용하면, 2개의 측정 기준을 하나의 보고서에서 확인하고 비교할 수 있습니다.

구글 애널리틱스 의추가 측정 기준 선택 화면

이렇게 측정 기준을 추가하면 선택된 측정 기준에 따라 다양한 관점에서 데이터를 읽을 수 있는데, 화면과 같이 비교 기간을 함께 설정했을 때, 측정 기준에 따른 등락을 확인하거나 해당 측정 기준을 통해 수립된 마케팅 전략이 비즈니스에 어떤 영향을 미치고 있는지도 알아낼 수 있습니다.

GA 보고서의 종류

구글 애널리틱스가 제공하는 보고서는 매우 다양하고 방대합니다. 하지만 모든 보고서를 알기도 어렵고, 하나 하나 체크하는 것도 많은 시간을 투입해야 하기 때문에 모든 보고서를 확인하는 것은 매우 비효율적인 작업이 되어버릴 가능성이 높죠.

특히 시간이 부족하고 투입할 수 있는 자원이 많지 않은 스타트업이라면, 다음의 가장 중요한 4가지 보고서에 조금 더 많은 시간과 노력을 투입하는 것이 현명할 겁니다.

  • 전환 보고서
  • 잠재고객 보고서
  • 획득 보고서
  • 행동 보고서

위의 4가지 보고서에는 성공적인 마케팅 전략 수립을 위해 반드시 알아야 하는 데이터들이 담겨 있습니다. 즉 이 4가지 보고서들만 잘 읽을 수 있어도 마케팅 전략 수립을 위한 충분한 ‘인사이트’를 얻을 수 있는 것이죠.

전환 보고서

구글 애널리틱스의 전환 보고서

전환 보고서는 마케팅을 통한 서비스의 성장이나, 비즈니스의 스코어등을 알아볼 수 있는 보고서입니다. 전환 보고서는 사전에 목표를 설정하는 것이 필수인데, 목표 설정이 없는 전환 보고서는 아무런 의미가 없기 때문입니다.

목표 설정도 없이 단순 나열된 데이터의 유입자수와 페이지 뷰 등의 숫자만으로는 어떤 의사 결정도 할 수 없습니다. 즉 데이터를 분석하고 그 분석된 데이터를 통해 의사결정을 하기 위해서는 목표가 존재해야 합니다.

전환 보고서는 바로 이 목표 지표의 등락을 확인할 수 있는 보고서인데, 보통 전환 보고서 내의 개요나 목표 관련 보고서를 확인하고 ‘목표수’‘목표 전환율’ 등을 살펴볼 수 있습니다.

전자상거래와 관련된 데이터는 전자상거래항목의 보고서를 별도로 확인하여 매출이나 거래건수 등을 살펴볼 수 있고, 검색, 추천, 소셜 네트워크 등 각 매체별 기여도 등의 유입 경로와 관련된 데이터는 전환 보고서의 다채널 유입경로항목을 통해 확인할 수 있습니다.

잠재고객 보고서

구글 애널리틱스의 잠재고객 보고서

잠재고객 보고서는 잠재고객에 대한 데이터를 볼 수 있는 보고서입니다. 이 보고서에서는 인구통계에 관한 데이터뿐만 아니라, 사용자의 디바이스와 OS 환경에 대한 데이터까지확인 할 수 있습니다.

물론 잠재고객 보고서는 개인의 세밀하고 민감한 데이터를 다루는 것이 아니기 때문에 자세하고 구체적인 데이터가 아닌 대략적인 정보만을 제공해 주고 있는데, 예를 들어 잠재고객의 인구통계에 있는 연령이라는 항목에서는 각 연령대의 대략적인 시용자 유입수만을 확인 할 수 있습니다.

하지만 잠재고객 보고서는 앞에서 살펴본 전환 보고서의 ‘전환율’이라는 지표와 함께 활용하면 잠재고객과 관련된 측정 기준에 해당하는 의미있는 데이터, 즉 ‘잠재고객의 전환율’을 얻을 수 있기 때문에 유용하게 활용될 수 있는 보고서입니다.

결국 잠재고객 보고서는 잠재고객과 관련된 데이터들을 모아놓은 보고서 그룹으로, 우리는 이 보고서를 통해 전환율이 높은 측정 기준들을 알 수 있고, 이 데이터를 통해 해당 특징을 가진 사용자에게 집중할 수 있습니다.

획득 보고서

구글 애널리틱스의 획득 보고서

획득 보고서는 ‘측정 기준’이 사용자를 웹이나 앱으로 획득하는 방법을 의미하는 ‘매체’로 구분되는 보고서 그룹입니다. 이 보고서를 통해 검색, 유료 광고, 소셜 미디어 등 사용자를 획득하는 매체에 대한 데이터를 확인할 수 있습니다.

구글 애널리틱스에서는 획득 매체에 대해 기본적으로 8가지 채널에 대한 데이터를 제공하는데, 사용자의 획득 경로에 따라 채널이라는 항목의 보고서에서 사용자의 유입 채널을 분리하여 보여줍니다. 이 보고서를 통해 각 매체별 사용자수를 파악할 수 있고, 잠재고객 보고서와 마찬가지로 매체별 전환율도 알 수 있습니다.

매체별 전환율은 어느 채널에서 유입되는 사용자가 목표 전환이 잘 되는지를 파악할 수 있는 지표이기 때문에, 보다 집중하고 활용해야 하는 채널을 무엇으로 해야 하는지와 같은 중요한 의사결정을 보다 쉽게 내릴 수 있고, 매체 뿐만 아니라 고객을 획득하기 위해 집행한 광고 캠페인과 같은 이벤트와 비용 등의 성과 분석도 제공해 줍니다.

행동 보고서

구글 애널리틱스의 행동 보고서

행동 보고서는 웹, 앱에 유입되는 사용자들의 다양한 행동을 확인할 수 있는 보고서입니다. 이 보고서에서는 ‘이벤트’라는 지표를 통해 사용자가 웹 사이트에 들어와 어떤 행동을 했는지, 어떤 페이지를 탐색하고 어떤 페이지에서 나갔는지와 같은 것들을 알 수 있습니다.

이런 데이터를 통해 우리는 고객의 최종 전환에 영향을 미치는 행동이 무엇인지, 사용자의 이탈이나 종료를 막기 위해 조치가 필요한 페이지가 무엇인지와 같은 것들도 쉽게 알 수 있습니다.

이렇게 전환 보고서, 잠재고객 보고서, 획득 보고서, 행동 보고서는 구글 애널리틱스에서 가장 중요한 4가지의 보고서로, 이 각각의 보고서에서 우리가 확인해야 할 데이터가 무엇인지, 어떤 보고서에서 어떤 데이터를 확인할 수 있는지를 이해하는 것이 중요합니다. 원하는 데이터가 어디에 있는지, 어떻게 확인이 가능한지를 알게 되면 다른 더 많은 보고서도 더 잘 이해 할 수 있기 때문이죠.

세그먼트

앞에서 살펴보았듯이 ‘측정 기준’이란 보고서를 통해 축적된 데이터를 어떤 하나의 관점으로 바라보는 겁니다. 이 측정 기준은 최대 2개까지 설정할 수 있는데, 다양한 관점으로 데이터를 관찰하는데 도움이 됩니다.

그런데 관찰하고 싶은 측정 기준이 더 많다면 어떻게 해야 할까요? 예를 들어, 하나의 항목을 3개 이상의 측정 기준을 사용하여 관찰하고 싶은 경우가 있을 수 있습니다.

페이스북에서 유입된 30대 이상의 여성 사용자는 얼마나 될까?

데이터의 관찰자로서 위와 같은 질문이 던져졌을 때, 이에 대한 인사이트를 얻고 싶은 경우라면 더 많은 측정 기준이 필요하겠죠?

질문을 분해해보면, 우선 측정 항목은 하나입니다. 바로 사용자 수인데, 측정 기준페이스북 유입30대 이상의 연령, 그리고 여성 사용자로 3개의 측정 기준이 필요한 질문이라는 것을 알 수 있습니다.

일반 보고서에서는 최대 2개의 측정 기준만 설정할 수 있기 때문에, 일반 보고서를 통해서는 이 질문에 대한 측정 항목을 확인하기가 어렵습니다.

또 다른 경우를 생각해볼까요? 한 보고서에서 서로 다른 측정 기준을 구분 지어 다른 보고서에 있는 동일한 측정 항목을 평가하고 싶은 경우입니다. 예를 들어, 보고 싶은 데이터가 20대의 여성과 30대 남성의 관심사라면, 연령과 성별, 관심사를 모두 다른 보고서를 통해서만 확인 할 수 있기 때문에 조금 난감한 상황이 벌어집니다.

이럴 때는 20대 여성의 그룹과 30대 남성의 그룹을 별도로 구분하여, 관심사 보고서를 통해 데이터를 확인할 수 있습니다. 이렇게 측정 기준이 많은 경우에는 측정 기준을 다른 방식으로 그룹화시키는 과정이 필요합니다. 그리고 바로 이 과정을 ‘세그먼트’라는 기능을 통해 할 수 있습니다.

세그먼트는 기존에 제시된 측정 기준을 다르게 조합하거나, 해당 측정 기준의 조합으로 새로운 데이터의 모수를 쌓고 싶을 때 사용하는 기능입니다.

세그먼트 기능을 잘 활용하면 표면적인 데이터를 아주 깊게 들여다볼 수 있기 때문에, 보다 심도있는 데이터 분석이 가능해집니다. 참고로, 세그먼트는 최대 4개까지 동시에 구성하여 데이터 분석을 할 수 있습니다.

세그먼트는 내부에 다양한 측정 기준과 측정 항목을 설정하는 것이 가능한데, 데이터를 정의하는 관점에 따라 데이터를 분류하거나 관리하는 것이 매우 간편합니다. 또 다양한 조합을 통해 쌓인 세그먼트의 데이터는 계정이 변경되어도 Gmail 계정이 같다면 다른 GA 계정에서도 세그먼트를 공유할 수 있습니다. 만일 동일한 타깃을 공유하는 서로 다른 브랜드라면 서로의 데이터를 공유하여 더 나은 마케팅 액션을 취할 수도 있을 겁니다.

이렇게 세그먼트는 장점이 많은데, 또 다른 장점도 있는데, 바로 세그먼트로 쌓아진 데이터 모수를 대상으로 효과적인 미디어 광고를 집행할 수 있는 것입니다. 즉 유의미한 사용자나 액션을 한 사용자를 세그먼트로 저장하여 이를 마케팅 대상으로 삼을 수 있는데, 이렇게 세그먼트를 사용하면 단순한 데이터 분류 또는 비교 분석을 하는 대신, 다양한 활용 목적을 가지고 전략적으로 활용할 수 있고, 이런 활동을 통해 더 효율적인 마케팅 결과를 기대할 수 있습니다.

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