데이터 분석 도구-구글 애널리스틱(GA)
[코드스테이츠 PMB 09기]
이전에 분석했던 경험이 있는 Tving의 핵심 기능과 관련된 지표를 설정하고 그 지표를 확인하기 위해서 GA의 어떤 기능을 살펴보려고 한다.
이것을 살펴보기 전에 GA, 구글 애널리스틱이란 무엇이고 왜 하는 것일까?
GA는 고객 행동을 분석해주기 위한 도구이다. 고객들의 행동을 분석하고 파악하여 프로덕트를 발전시켜나가고 마케팅을 해야 하는데 이것을 도와주는 도구이다.
이 고객 분석 도구는 고객의 행동을 추적 가능한 코드로 자동 생성해주고 이를 서비스에 바로 이식할 수 있도록 도움을 준다. 또한 서비스의 특정 페이지나 기능에 접속한 고객의 정보를 수집하는 기능을 한다. 고객 정보뿐 아니라, 로그인 없이 수집되는 Language, Type of Browser, Device, Operation System, Traffic Source, 접속 경로 등의 정보도 수집이 가능하다. 그리고 이 수집된 정보를 체계적으로 분류 및 관리를 해주며 수집된 데이터를 여러 데이터 분석 기법으로 분석할 수 있도록 도와준다.
A/B 테스트와 같이 가설 검증에 필요한 테스트를 도와주고 분석 결과를 한눈에 알아볼 수 있도록 대시보드 제작 및 간단한 시각화 도구를 제공한다. 또한 마지막으로 기존 DB에 존재하는 데이터와 분석 도구를 통해 수집된 데이터를 통합하여 관리하는 기능을 제공한다.
GA가 무엇인지, 고객 분석 도구를 왜 사용하는 것인지 간단하게 살펴보았으면 다시 Tving으로 넘어와서 이야기해 보자면 한마디로 Tving은 OTT 서비스이며 이 프로덕트로 우리는 콘텐츠를 소비할 수 있다. 이 프로덕트에서는 콘텐츠 소비와 구독을 어떤 사람들이 많이 하는지, 구독한 고객들이 서비스를 많이 사용하는지, 사용한다면 어떤 콘텐츠를 소비하는지가 중요하다고 생각한다.
이 프로덕트에서는 콘텐츠 소비와 구독을 어떤 사람들이 많이 할까?
-> 고객의 연령, 성별 및 국가
구독한 고객들이 서비스를 많이 사용할까?
-> MAU, DAU, 체류시간, 재방문율
사용한다면 어떤 콘텐츠를 소비할까?
-> 콘텐츠 별 사용자 활성화 수
GA를 통해 위의 지표들을 어떻게 확인할 수 있을까?
이 프로덕트에서는 콘텐츠 소비와 구독을 어떤 사람들이 많이 할까?
-> 고객의 연령, 성별 및 국가
고객의 연령, 성별 및 국가는 위의 부분에서 확인할 수 있고 분석할 수 있다. 여기서 더 도출해 낸다면 연령, 성별 및 국가로 마케팅의 방향과 서비스의 성장 방향을 설정할 수 있다.
구독한 고객들이 서비스를 많이 사용할까?
-> MAU, DAU, 체류시간, 재방문율
위의 지표들을 통해 MAU, DAU, 체류시간, 재방문율을 탐색할 수 있다. 이어서 재방문을 한다면 왜 재방문을 하였는지, 어떤 페이지에서 체류시간이 긴지까지 확인하면 이 정보들을 더욱 유의미하게 사용할 수 있다.
사용한다면 어떤 콘텐츠를 소비할까?
-> 콘텐츠 별 사용자 활성화 수
콘텐츠 지표를 통해 각 콘텐츠 별로 고객들이 어떻게 소비하고 있는지 확인할 수 있다. 동시에 고객들이 원하는 콘텐츠가 무엇인지 파악할 수 있다.
구글 애널리스틱을 통해 굉장히 많은 핵심 지표에 대한 인사이트를 알 수 있다는 것을 알았고 위의 내용들 이외에도 다른 정보들도 많이 확인할 수 있었다. 나중에 이 PMB코스가 끝나면 GA에 대해 더 깊이 배우고 싶다는 생각이 들었다.
