빅데이터 분석 사례, 「Google Analytics」
GA에서 제공하는 일부 항목에 대한 분석
구글애널리틱스, Google Analytics, GA 라고 불리우는 이 데이터 플랫폼에 대해
어디에선가 한 번 쯤은 들어본 적이 있는 분들이 많을 것 같아.
쉽게 얘기하면, 우리 사이트에 얼만큼 사람이 들어오고 나가는지,
우리 사이트에서 물건을 구매하기까지 어떤 행동을 하는지에 대해 차트로 보여주는 플랫폼이다.
주로는, 온라인샵을 운영하는 소규모 점포나 기업 브랜드가 활용한다.
그러니까 더 쉽게 얘기하면 광고 성과를 볼 수 있는 툴이라는 것이다.
더 궁금하면 아래 링크로~
https://marketingplatform.google.com/intl/ko/about/analytics/
혹시 참고삼아 얘기하자면, 여기서 사용한 플랫폼(Platform)이라는 것은,
포장 박스 같은 개념이다. 우리가 가진 데이터를 다양한 형태로 보여주는 도구?의 의미일 뿐이다.
GA는 그야말로 플랫폼이기 때문에 내가 어떻게 사용하는지에 따라 의미가 있을수도,
그리고 매번 뻔할수도 있다. 그리고 내가 어떤 데이터를 가지고 있느냐에 따라서도 천차만별일 것이다.
그리고,
내가 겪어본 바에 따르면, 실제로 GA를 이용하고 있으면서도 전체 기능의 10분의 1도 이용하지 못하는 경우도
적지 않은 것 같다. GA가 중요하다고 해서 이런 저런 강의를 찾아 가면 대부분 용어의 의미나 기능에 대한 설명
뿐이지, 그 외 분석 관점에서의 강의들은 드물다. 아니, 적어도 내가 직접 본 적은 없다.
더욱이 용어의 설명도 어렵다. '세션'이라는 개념 하나만 이해하려고 해도 구글링을 꽤나 해야 한다.
세션 개념을 이해할 때는 새션의 의미를 이해하려고 하기 보다는, 왜 구글이 '세션'이라고 정의내렸을까를
더 이해하는 것이 낫다.
여기서 중요한 건 아니니까, 제외하고.
GA에서 제공하는 데이터 중에 재미있는 것이 하나 있다.
바로 '관심분야:관심도 카테고리'라는 것인데, 우리 사이트에 드나드는 사람들의 '온라인 활동 성향'을
구체적으로 보여준다. 편하게 말하면 우리 사이트에 드나드는 사람들이 뷰티에 관심있는지, 뉴스 채널에 관심이 있는지 자동차에 관심이 있는지, 애견에 관심이 있는지 등을 나타내주는 지표라는 것이다.
그러니까, 우리가 자동차 회사인데 자동차에 관심이 많은 사람들이 자주 들어오는지, 아니면
백화점에 관심이 많은 사람들이 들어오는지, 뷰티에 관심이 많은 사람들이 들어오는지를 간접적으로
파악할 수 있다는 것이다.
아래와 같이 접속자의 개별 쿠키ID를 통해서.
이렇게 되면 뭐가 좋을까? 타겟팅에 도움이 된다.
우리의 주 소비층이 어떤 성향을 가지고 있으며, 신규 유입층이 어떤 성향인지 알 수 있게 된다.
간접적으로 말이다.
이 데이터 분석 기법을 접한 많은 사람들은 되묻는다. 그래봤자 성, 연령은 알 수 없잖아!
맞는 말이다. 그런데 한 가지 놓친 사실이 있다. 기업들은 소비자의 성, 연령을 아는 것보다
그들의 성향을, 그것도 온라인 구매 성향을 아는데 돈을 더 많이 지출하고 있다는 것.
인구통계학적 특성에 기반한 타겟팅은 점점 희미해지고 있다.
성, 연령만으로 해당 집단의 동질성을 규정짓기가 어렵기 때문이다.
내 주장이지만, 그것보다 불특정 다수의 고객의 성향, 그러니까 넓게 보자면 Needs와 UnmetNeeds에
기반한 타겟팅이 훨씬 효율적이다.
그에 동의한다면,
아래와 같은 분석 자료가 호기심을 유발하는데 충분히 도움이 될 것이다.
http://bigdata.emforce.co.kr/index.php/2019121901/
