번외) UTM을 활용한 퍼포먼스 마케팅 방법론 -2
퍼포먼스 마케팅의 UTM Framework 준비
*아래 내용은 공유에 있어서 명확한 출처(링크)를 밝혀주시길 바랍니다
앞서 기술한 번외) UTM을 활용한 온라인 마케팅 방법론 - 1 에서 UTM에 대한 간략한 개념과 활용하는 이유에 대해서 다루었다. 이번 글은 UTM 실무적용에 초점이 맞춰진 글로 실제 현업에서 UTM을 어떻게 활용할 수 있는지에 대해서 기술할 예정이다. 그렇기 때문에 UTM을 작성하는 방법과 UTM을 통해 GA로 데이터를 확인할 수 있는 기초지식이 있으신 분이 읽기 적합한 글일 것이다.
사실 UTM이 활용되는 범위는 사실 굉장히 많다. 비단 GA 뿐만이 아니라, 우리가 잘 알고 있는 채널톡이라는 CRM툴도 UTM을 통해 사용자를 세그먼트화하여 메세지를 보낼 수 있다.
이외에도 여러가지가 있겠지만, 퍼포먼스 마케팅에 있어서 중요한 영역을 차지하는 '광고 성과분석', '광고 매체검증', '마케팅 믹스전략'에 대해 UTM을 활용하여 인사이트를 도출할 수 있는 역량이 있다면, 이외 매체의 UTM 활용은 굉장히 쉬워진다.
이것은 앞으로 GA 시대가 종료되고, GA4 또는 앰플리튜드, 믹스패널과 같은 데이터 애널리틱스/시각화 툴을 마주했을때도 적용되는 이야기라 생각한다.
앞서 이 이야기는 본인(작성자)가 실제 활용하고 적용했던 방법으로 리소스적 여유만 된다면 누구나 실제 현업에서 적용시키고 성과를 개선 시킬 수 있는 기회를 가져볼 수 있다.
UTM 분석 프레임워크
온라인 광고와 UTM을 통한 인사이트의 발굴 과정은 아래의 순서대로 진행된다. 빨간색 원은 UTM 분석을 위해 기본적으로 준비가 되어야 하고 팀 커뮤니케이션이 들어가야 할 항목이며, 이후 노란색 항목은 커뮤니케이션 리소스 없이 개인이 스스로 할 수 있는 집행과 개선의 반복이다. 이후 형광색은 이러한 과정이 서비스 또는 현재 환경에 있어 유의미하게 정착되었을때 적용되는 방법이다.
다만 URL 기반 고객 정보를 추적하는 UTM은 현재 비교적 데이터 정합성이 떨어지는 환경이기 때문에, '자동화'의 적용은 불필요한 리소스 낭비가 될 수 있다. 그렇기 때문에 프로그래밍을 통한 자동화보다는 광고 또는 사용하고 있는 툴에서 제공하는 시스템을 이용해서 빠르게 데이터를 전처리하고 성과분석 할 수 있는 환경을 조성하는 것이 우리에게 현실적이다. 이 부분은 뒤에 기술하겠다.
아래 이미지 기반으로 단계적으로 알아가보자.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)1) 광고 목적 설정
현재 우리 서비스가 사용하고 있는 목적이자, 앞으로 지속적으로 서비스가 사용할 기본적인 목적만을 리스트업 해본다.
우리가 광고를 진행할때는 목적이 있다. 온라인 광고 업계에서 사회적으로 나타나는 또는 기본 광고시스템에서 나타나는 대표적인 목적인 인지도, 트래픽, 전환이 있을 것이다. 전환 안에서도 회원가입, 구매 또는 특정 액션 (스크롤 뎁스, 버튼 클릭, 구독 등)과 같은 여러 종류로 나뉘게 될 것이다.
만약에 진행하려는 광고가 인지도이면서도 트래픽인 것 같다. 라는 생각이 있다면, 인지도+트래픽 이라는 목적을 담아본다. 다만, 광고를 진행함에 있어서 두 가지 목적이 담긴 광고는 퍼포먼스 마케팅 성과에 있어서 유의미하기 어렵다. 두 가지 목적이 담긴다는 것은 고객에게 전달하는 메세지(광고소재)도 애매모호하게 전달될 확률이 높기 때문이다.
인지도 라면 말 그대로 광고가 제공하는 인지도 캠페인을 사용하여 인지를 위한 메세지를 전달시키는 것이 비용 대비 효율적일 것이며, 트래픽 캠페인을 사용하여 트래픽을 위한 메세지를 전달시키는 것이 비용 대비 효율적이기 때문에, 목적과 광고소재가 일치해야 더 많은 시너지가 난다는 것은 현업에서 굉장히 많은 겪은 사실이다.
하지만 서비스에 따라 정답은 아닐 수도 있다. 그렇기 때문에 애매모호할때는 목적이란 것도 "A+B"와 같이 정해두면 좋다. 광고시스템과 UTM을 믹스한 인사이트 도출을 위해서는 단지 우리가 잘 볼 수 있는 환경을 구축해야한다는 의미에 무게가 있기 때문에, "인지도+트래픽"이라는 다소 애매모호한 목적이라도 우리가 이런 목적을 사용한다 라는 것을 알고 있으면 충분하다.
이러한 목적 설정이 왜 중요할까?
퍼포먼스 마케팅은 데이터 기반 마케팅이라고 부르기도 한다. 그러한 데이터는 어디서 찾을 수 있을까?
여러 업계의 레퍼런스 또는 학술적 자료를 통해 가져오는 방법도 있지만, 최고의 방법은 우리 서비스가 이미 진행했던 사례를 통해 개선시키는 것이 성과면이나 커뮤니케이션면이나 여러모로 효과적이고 좋다.
이러한 데이터를 찾게 되는 시점에서, 우리는 성과개선을 위해 예전에 진행했던 과거의 마케팅 기록을 찾게 된다. 이 상황에서 우리가 사전에 목적 설정 리스트업을 하지 않았다면, "현재 이번 마케팅은 트래픽 목적인데, 현재 찾아본 마케팅 기록은 목적이 애매모호한 광고가 참 많다.
광고 입찰전략은 트래픽인데 광고소재는 인지도야." 이런 상황이라면, 즉 과거의 마케팅 기록은 쓰기도 안쓰기도 활용하기도 애매한 그런 자료가 되게 된다. 그렇기 때문에 광고 목적과 입찰전략을 동일하게 맞추어 리스트업하는 것이 좋다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)신규가입/구매 캠페인인데 CPM 이라고?
인지도 캠페인인데 CPA 이라고?
아래와 같은 실 사례는 광고 메커니즘에 대한 지식이 비교적 부재한 스타트업 씬에서 좀 존재한다. 사람이 기계를 이기려 하는 것. 트래픽 광고소재지만, "많은 사람들에게 보여주고 싶어서 CPM(인지도)입찰전략 쓰자" 이건 사람의 입장이고 광고 시스템은 기계라 다른 부분이다.
트래픽 캠페인이면, 트래픽에 맞는 입찰전략이 성과가 좋을 것이고. 전환 캠페인이면, 전환에 맞는 입찰전략이 성과가 좋을 것이고. 인지도 캠페인이면, 인지도에 맞는 입찰전략이 당연히 성과가 좋을 것이다. 광고 메커니즘 자체가 설정한 입찰전략에 흘러간다.
(예를 들어 인지도 캠페인을 했다면, 정말 광고소재가 좋아서 클릭률이 참 높은 소재라도, 많은 사람들에게 도달을 많이 시키는 메커니즘이기 때문에 CPC가 결국 높아질 수 밖에 없고, 서비스 KPI (소비자의 액션)는 비용 대비 더 낮아질 수 밖에 없다.)
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)반면에 사전에 목적 설정에 대해 리스트업을 잘해왔다면, "현재 이번 마케팅은 트래픽 목적인데, 전에 진행했던 트래픽 목적의 광고의 성과가 있네. 여기서 유입지표(CPC, CTR) 지표 기반으로 성과 측정과 개선을 할 수 있겠다" 라는 기회가 생기게 된다.
목적 설정은 앞으로 데이터 분석을 잘 하기 위한 환경구성의 기회를 제공하지만, 때론 우리가 진행하는 마케팅에 있어서 명확한 메세지를 담은 마케팅을 할 수 있는 기회를 제공해준다. 그렇기 때문에 UTM 성과분석 이상으로 굉장히 중요한 요소가 될 수 있다고 생각한다. 우리가 진행하는 마케팅 또는 광고가 어떤 목적을 갖고 있는지 명확하게 구분짓고 시작하자.
2) UTM 규칙 설정
UTM 규칙이라는 것은 무엇을 의미할까?
UTM이 갖고 있는 규칙은 명확하다. 앞서 이전 글에 작성한 것 처럼. GA는 UTM을 아래 형식으로 구분을 하고 있다.
이미지 (insightout.co.kr/google-articles/ga-utm-parameter)이것은 말 그대로 나중에 GA를 활용할 시, 아래 이미지처럼 utm_sourse(소스), utm_medium(매체), utm_campaign(캠페인)과 같이 특정지어 우리가 작성한 입력값으로 데이터를 볼 수 있게 도와준다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)이것을 어떤 것을 의미할까?
우리가 utm_medium(매체)라는 영역 값에 광고지표 또는 광고 과금방식(CPC, CPA, CPM 등) 포함하여, 광고 매체 또는 온드채널(비과금매체)를 의미하는 paid, unpaid라는 값도 혼용해서 기술한 상황일때, CPC 과금방식의 세션수 성과를 GA로 보고 싶다고 했을때는, paid 광고로 집행했던 cpc 과금방식의 데이터는 포함해서 볼 수 없게 된다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)즉 이러한 환경에서 나 뿐만이 아니라 팀원이 함께 데이터를 적재해나간다면, 추후 데이터를 리스트업해서 봤을때 굉장한 변수가 많아지게 될 것이다. 어떻게 전처리를 해서 볼 수 있겠지만 그러한 과정은 잘못되게 적재된 데이터가 많을수록 그러한 과정은 굉장히 어려워보인다.
뿐만 아니라, GA는 우리가 알다시피 실시간으로 전송된 데이터를 적재해서 보여주는 시스템으로, 중간에 UTM을 수정해도 이전의 데이터는 변경되지 않기 때문에 처음부터 규칙을 잘 정해놔야 한다.
이러한 규칙은 어떻게 잘 정할 수 있을까?
각각의 UTM에 어떤 용어가 들어가면 좋을지 규칙을 정해놓으면 좋다. 예를 들어 위에 첨부했던 아래의 이미지처럼, 설명/입력값 예시에 대한 정의를 내려놓으면 좋다. 우리 또는 내가 작성하는 utm_campaign에는 google, naver, daum이란 값이 절대 올 수 없다라는 규칙이다.
이미지 (insightout.co.kr/google-articles/ga-utm-parameter)하지만, 마케팅 목적을 세워서 UTM 규칙을 만드는 것도 중요하지만, 실제 광고 뿐만이 아닌 전반적인 서비스 이해도가 필요하다. 왜냐하면, UTM은 진행되는 마케팅, 프로젝트와 같은 전체적인 성과를 보여주는 것이 아닌 광고 소재 또는 정말 작은 단위로도 성과를 보여줄 수 있기 때문이다. 뿐만 아니라, 팀원이 많아지고 그것을 활용을 많이 하는 시기가 왔을때는 기존에 광고 목적의 UTM은 개선이 필요하게 된다.
그렇기 때문에 각각의 소스(utm_source), 매체(utm_medium), 캠페인(utm_campaign), 콘텐츠(utm_content), 검색어(utm_term)라는 영역에 대해서 변하지 않는 고유의 값만 넣어주는 것이 좋다. 이것은 아래의 예시를 이해해보자.
1. 광고 목적의 UTM
자체적인 UTM Builer를 수식을 통해 구글 시트를 만들었고, 여기에 대한 값은 아래와 같다. 기본적인 광고의 고유 값이 들어가 있다. 여기에 대한 포인트는 오직 광고 관점으로만 UTM의 규칙이 설정되었다는 것이다. 그리고 이것은 광범위하게 활용되는 기본적인 UTM 규칙이다.
utm_source : facebook
utm_medium : cpa
utm_campaign : purchase
utm_content : 바지
utm_term : 남자바지
변환된 UTM
https://brunch.co.kr/@amor30yk/?utm_source=facebook&utm_medium=cpa&utm_campaign=purchase&utm_content=바지&utm_term=남자바지
2. 전방위적으로 사용되는 UTM
1번의 사례는 utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content, utm_term에 대한 5가지 영역이 단 하나의 컬럼으로 설정되었다면, 전방위적으로 사용되는 UTM은 5가지 각각의 영역이 하나부터 최대 4개까지 구성되어 있음을 확인할 수 있다. 즉, 각각의 영역에 더 많은 정보를 담을 수 있고 규칙이 적용된다는 것이다.
utm_source : facebook 그리고 dispaly 또는 공백
utm_medium : cpa 또는 owned
utm_campaign : 구매 또는 트래픽 그리고 콘텐츠와 utm
utm_content : 잠재고객 또는 리타게팅 그리고 방문자와 brunch
utm_term : 220331 그리고 커피이미지 또는 콜라이미지 또는 기본이미지 또는 이미지 또는 영상
변환된 UTM
1번행 : https://brunch.co.kr/@amor30yk/?utm_source=facebook_display&utm_medium=cpa&utm_campaign=inflearn_%EA%B5%AC%EB%A7%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0_utm&utm_content=%EC%9E%A0%EC%9E%AC%EA%B3%A0%EA%B0%9D_%EB%B0%A9%EB%AC%B8%EC%9E%90_bruch&utm_term=220331_%EC%BB%A4%ED%94%BC%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80_%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80_%EC%9C%8C
2번행 : https://brunch.co.kr/@amor30yk/?utm_source=facebook_display&utm_medium=cpa&utm_campaign=inflearn_%EA%B5%AC%EB%A7%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0_utm&utm_content=%EC%9E%A0%EC%9E%AC%EA%B3%A0%EA%B0%9D_%EB%B0%A9%EB%AC%B8%EC%9E%90_bruch&utm_term=220331_%EC%BD%9C%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80_%EC%98%81%EC%83%81_%EC%9C%8C
3번행 : https://brunch.co.kr/@amor30yk/?utm_source=facebook&utm_medium=owned&utm_campaign=inflearn_%ED%8A%B8%EB%9E%98%ED%94%BD_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0_utm&utm_content=%EB%A6%AC%ED%83%80%EA%B2%8C%ED%8C%85_%EB%B0%A9%EB%AC%B8%EC%9E%90_bruch&utm_term=220331_%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80_%EC%98%81%EC%83%81_%EC%9C%8C
변환된 UTM을 확인한다면 첫번째로 우리가 바로 인식하는 것은 utm_campaign의 이후 값이 알 수 없는 용어로 표현된다는 것과 두번째는 UTM 영역 중 (=값 이후)에 "_(언더바)"로 이어진다는 것을 볼 수 있다.
첫번째의 알 수 없는 값은 "URL Encoding"이 들어갔다는 점이다. 이러한 인코딩은 웹 표준이라는 규칙과 GA의 데이터 정합성을 높히기 위한 방법 중 하나며, UTM에 "한글"이 들어갈때 시작된다. 웹 표준으로는 문자나 특수문자를 웹 서버와 브라우저에서 보편적으로 허용되는 형식 전송함과 동시에, URL에 쓰인 텍스트를 모든 브라우저에서 똑바로 전송하기 위해 사용되며, 최종적으로 GA상 추적하는 데이터의 값이 손실되지 않도록 하는 방식이다. 이러한 구글 또는 엑셀수식은 앞단에 &ENCODERUL 이라는 수식을 통해 해결 할 수가 있다.
두번째의 언더바로 이루어지는 형식은 GA에서 제공하는 UTM 파라미터 규칙에서 각각에 해당하는 정보를 더 많이 담아내고 필터링을 거칠 수 있다는 장점을 가진다. 이것은 utm_★(*★은 source or medium or campaign 등)과 같이 규정된 파라미터 안에 정보를 특정 기호로 모두 담아내서 필터링을 통해 GA로 데이터를 볼 수 있게 만든다.
3번 행의 URL를 인코딩 없이 본다면 아래와 같게 된다.
https://brunch.co.kr/@amor30yk/?utm_source=facebook&utm_medium=owned&utm_campaign=inflearn_트래픽_콘텐츠_utm&utm_content=리타게팅_방문자_bruch&utm_term=220331_기본이미지_영상
이러한 방법은 GA에서 규정한 파라미터 내에서도 필터링을 통해 데이터 추적을 더 깊게 할 수 있는 기회를 제공해준다.
소스/매체는 동일하나 캠페인에 inflearn_ 이후 들어간 값을 모두 조회하고 싶을때
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)소스/매체는 동일하나 캠페인에 inflearn_트래픽_콘텐츠_utm 들어간 값만을 조회하고 싶을때
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)앞으로 우리가 추가적으로 살펴보고 싶은 데이터는 "_" 또는 "-" 등 GA이 인지하는 용어로 이어붙어 갈 수 있다. 그렇기 때문에 확장성을 고려한 변하지 않은 고정적인 즉 현재 사용되고 앞으로도 꾸준히 사용될 값을 설정해놓는 작업이 굉장히 중요하다.
3. UTM 프레임워크를 위한 필수 파라미터 규칙
UTM 프레임워크를 통해 퍼포먼스 마케팅의 성과를 개선시키기 위해서는 우리가 고정적으로 설정할 UTM 파라미터의 입력 값이 존재한다. UTM은 GA에 사용되는 파라미터 분석방법으로 '외부 유입(트래픽)' 분석을 통한 성과 개선을 중점적으로 제공해주는 방법이자, 툴이다.
그렇기 때문에 외부 유입이 어디서 일어났는지(Where), 어떤 방법으로 일어났는지(How) 대한 2가지 요소는 필수적으로 들어가면 좋다.
1) utm_source (외부 유입이 어디서 일어났는지)
eg. naver, kakao, daum, google, nate, facebook, instagram, youtube, twitter, criteo, linkedin, email, sms, zigzag, notion 등
2) utm_medium (어떤 방법으로 일어났는지)
- 비용에 따른 : paid, unpaid
- paid에 따른 과금방식 또는 입찰전략에 따른
-> cpc (클릭당 비용), cps (발송당 비용), cpp (기간당 비용), cpa(전환당 비용), cpm(노출당 비용), cpi(앱 설치당 비용), cpv(1회 시청당 비용)
*[입찰전략 = 과금방식] 온라인 광고 운영에 있어서 입찰전략(광고목표)에 따른 과금방식은 거의 유사하다.(eg. 트래픽 목적 캠페인 = CPC 과금방식, 구매/가입 목적 캠페인 = CPA 과금방식, 브랜드(노출) 캠페인 = CPM 과금방식 등)
- unpaid에 따른 전략에 따른
-> referral, owned(=sns)
필요하다면 비용에 따른, paid/unpaid에 따른 과금방식 또는 입찰전략에 따른 이 두 값을 "_"언더바로 이어주어 medium 값을 만들어줘도 좋다.
(eg. paid_cpc 또는 unpaid_owned)
utm_campagin 이후의 값은 우리가 어떤 콘텐츠 또는 랜딩페이지를 사용했는지를 기입해줘도 좋고, 타겟팅을 무엇으로 했는지 또는 광고소재가 이미지인지, 영상인지, 텍스트인지 우리가 추후 분류해서 잘 볼 수 있도록 최대한 지속적으로 사용되는 것으로 기획하면 좋다.
가장 중요한 것은 위에 말한 것처럼 UTM 파라미터별 앞단에 위치하는 입력값은 변동없는 값으로 기획을 해줘야 한다. 즉 앞단은 앞으로 변수가 적어질 값을 넣어주고 뒷단에는 변수가 많아질 수 있는 값을 넣어줘야 한다. 이것은 UTM 파라미터별 입력값 뿐만 아니라, UTM 파라미터 자체도 동일하다.
윌의 퍼포먼스 마케팅 개론(brunch.co.kr/@amor30yk)UTM 파라미터가 각각 가지는 데이터 범위를 벤다이터그램으로 만들어보았다. 현업에서는 UTM을 통해 우선 어디서 유입이 일어나는지 utm_source을 기준으로 필터링해서 보고, 이후 이 값에 속한 utm 파라미터 정보를 통해 마케팅 성과 분석을 진행하게 된다. 즉 utm_source 기준으로 utm_medium, campagin, content, term이 줄줄이 소세지처럼 엮어 들어간다는 것이다. 이 말은 맨 앞단의 utm_source의 변수가 많다면, 이후 utm_medium, campagin, content, term의 데이터를 확인하는데 있어서 굉장한 전처리(필터링)이 필요하게 될 수 있다는 것이다.
즉 정리하자면 우리가 설정한 UTM 파라미터 규칙은 아래 2가지를 우선순위를 고려해서 작성해야한다.
1. 파라미터별 또는 파라미터 내 입력값의 변수가 어느정도 인가?
2. 서비스에서 가장 우선순위로 사용되는 입력값, 파라미터는 무엇 인가?
UTM 파라미터내 입력값 규칙을 사례로 좀 더 이해해보자. 예를 들어 utm_campaign 값에 우리가 마케팅하는 Target segment의 정보를 넣었다.
utm_campaign=10대
하지만 시간이 지나서 데이터 분석을 세분화 하기위해서 리타게팅과 잠재고객을 분류하여 광고를 집행하는 환경이 되었을때 Target segment에 대한 정보를 담은 utm_campaign의 값은 "_"(언더바)를 이용해 아래처럼 작성하게 될 것이다.
utm_campaign=10대_잠재고객
utm_campaign=10대_리타게팅
또 이후 시간이 지나서 10대에서 성별을 분류하여 광고를 집행하는 환경이 되었다면 Target segment에 대한 정보를 담은 utm_campaign의 값은 "_"(언더바)를 한번 더 이용해 아래처럼 작성하게 될 것이다.
utm_campaign=10대_잠재고객_여자
utm_campaign=10대_리타게팅_여자
utm_campaign=10대_잠재고객_남자
utm_campaign=10대_리타게팅_남자
또 또 이후 시간이 지나서 연령대를 분류하여 광고를 집행하는 환경이 되었다면 Target segment에 대한 정보를 담은 utm_campaign의 값은 "_"(언더바)를 한번 더 이용해 아래처럼 작성하게 될 것이다.
utm_campaign=10대_잠재고객_여자
utm_campaign=10대_리타게팅_여자
utm_campaign=10대_잠재고객_남자
utm_campaign=10대_리타게팅_남자
utm_campaign=20대_잠재고객_여자
utm_campaign=20대_리타게팅_여자
utm_campaign=20대_잠재고객_남자
utm_campaign=20대_리타게팅_남자
utm_campaign=30대_잠재고객_여자
utm_campaign=30대_리타게팅_여자
utm_campaign=30대_잠재고객_남자
utm_campaign=30대_리타게팅_남자
이 경우 utm_campaign= 에 속한 입력값을 단순 명료하게 표현한다면 아래와 같을 것이다.
utm_campaign=연령대_유저유형_성별
이에 따른 변수의 크기는 아래와 같을 것이다.
연령대 > 성별 > 유저유형
*연령대는 0세부터 100세까지 많은 변수를 갖고 있고, 성별은 단 2가지만의 변수를 갖고 있다. 유저유형은 단 2가지로 나눌 수 있지만, 비교적 연령대보다는 변수 크기가 적다. 앞 단의 변수가 많을수록 우리가 추후 데이터를 필터링할때 한번 더 전처리를 해야하는 많은 리소스가 발생하게 된다.
그렇기 때문에 우리는 추후 적재된 데이터를 쉽게 보고 전처리하기 위해서
utm_campaign=연령대_유저유형_성별 가 아닌
utm_campaign=성별_유저유형_연령대 이런 형식으로 기획을 하면 좋다.
사실 가장 중요한 것은 변수의 크기도 중요하지만, 서비스에 가장 유의미하고 사용되는 입력값이 우선으로 나와줘야 좋다. utm_campaign의 입력값에 있어 서비스에 '유저유형'이 더 무게가 있다면, 즉 '유저유형'에 대한 필터링이 주로 많이 이루어진다면, 아래와 같은 기준으로 기술해준다면 추후 데이터를 보는데 편리할 것이다.
utm_campaign=유저유형_성별_연령대
위와 같은 부분은 위에 말한 것처럼 UTM 파라미터 별이 가진 속성을 규정하는데에도 동일하게 적용된다.
이번 글의 요점은 데이터를 쉽게 확인할 수 있도록 하는 행위다. 하지만 데이터가 적재될수록 이 행위는 더욱 더 빛이 나게 되는데, 앞서 이런 행위가 없었다면, 적재된 데이터는 그저 활용 불가능한 데이터가 되어버리게 된다. :)
끝으로 UTM 코드를 작성할때 지켜야만 하는 컴퓨터과 사람간의 규칙이 있다. 이것은 아래 사이트를 통해서 꼭 확인하고 진행하길 바란다.
뿌리를 튼튼히 하자!
이러한 기준이 마련이 되었다면 우리는 이제 '3) 광고보고서 표준화' 단계로 넘어가면 된다.
이후 '광고보고서 표준화' 부터 다음 편에 기술됩니다.
서울 신한 브릿지(Shinhan Bridge)에서 발표한 UTM(Urchin tracking module)을 활용한 온라인 마케팅 실무 적용 기법에 대해서 작성합니다.
UTM 시리즈 연재 목록
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퍼포먼스 마케팅학 개론 브런치북
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안녕하세요. 장용국입니다.
현재는 IT 에듀테크 업계에서 일하며, 한양대학교 석사과정에 재학 중에 있습니다.
검증된 현상을 기반으로 함께 인사이트를 그려가는 걸 좋아해요.
amor26yk@gmail.com
@본 글은 여러 아티클과 논문의 내용을 담고 있습니다. 수익 목적으로 활용할 시에는 글 내, 출처 및 참고문헌의 원작자에게 허가를 받아주세요. 또한 링크 공유시, 출처 및 참고문헌의 원작자와 내용도 함께 녹여주신다면, 양질의 지식을 무료로 배포해주시는 훌륭하신 선생님들에게 큰 힘이 됩니다. 많은 도움 부탁드리겠습니다. 감사합니다.
