구글 애널리틱스
제대로 활용하기 1편
비즈니스 의사결정에 활용하는 실제 데이터 분석
대부분의 애플리케이션 및 웹사이트, 쇼핑몰, 심지어 개인 블로그도 구글 애널리틱스(이하 GA)를 활용한다. 하지만 구글 애널리틱스를 활용할 줄 모르면 방문자수나 볼 뿐 그 이상의 효과를 거두기 어렵다. 어떻게 GA를 활용하고, 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있는지 알아보자.
용어의 정확한 이해
먼저 GA의 여러 지표들의 의미를 살펴보자.
1. 세션(Session)
세션은 30분 이상 중단되지 않은 사용자의 활동 기간으로 정의한다.
1. 철수가 웹사이트에 방문했다.
2. 29분간 별다른 행동을 하지 않았다.
3. 30분이 되기 전 웹사이트의 다른 페이지에 방문했다.
이 경우 모든 행동이 30분 이내에 이뤄졌으므로 세션은 1 증가하고, 사용자 수도 1 증가시킨다. 하지만 다른 경우를 살펴보자.
1. 제임스가 웹사이트에 방문했다.
2. 30분간 별다른 행동을 하지 않았다.
3. 30분이 지나고 웹사이트의 다른 페이지에 방문했다.
이 경우 세션은 2 증가한다. 하지만 사용자 수는 1 증가한다. 이유는 GA가 브라우저에 저장하는 _ga 쿠키를 통해 동일인이 재방문한 것을 인식하기 때문이다. 그럼 30분이 지난 경우 항상 세션 숫자가 1이 아닌 2 증가시키게 될까?
1. 피터가 웹사이트에 방문했다.
2. 웹사이트의 긴 글을 50분 동안 살펴보고, 공유하기 버튼도 누르고, 페이지에 첨부된 영상도 봤다.
3. 50분이 지나고 웹사이트의 다른 페이지에 방문했다.
특별한 설정을 하지 않는다면 제임스의 경우처럼 세션은 2 증가한다. 그러나 GA에서 제공하는 이벤트, 가상 페이지뷰, 소셜 활동 등을 추적하는 코드를 넣어준다면 하나의 활동으로 인식할 수 있다. 세션 감지의 조정이 이뤄진 경우 세션은 1로 계산한다.
1.1 세션을 비즈니스 의사결정에 활용하기
세션의 숫자는 사이트가 얼마나 영향력 있는지, 사용자이 얼마나 사이트에 자주 방문하는지 확인할 수 있는 지표이다. 가령 1일 사용자 수는 100명인데, 세션은 500회라면 사용자들이 하루에도 여러번 페이지를 방문하고 있음을 의미한다.
대부분의 경우 높은 세션은 많은 방문을 의미하고, 좋은 지표라 생각할 수 있다. 특히 소셜 서비스나 커뮤니티 사이트에선 사용자수에 비례해 높은 세션수는 좋은 지표로 이해할 수 있다. 하지만 모든 경우에 좋은 지표로 이해할 순 없다.
1. 쇼핑몰 A는 1일 사용자는 천명, 세션수는 5천회이다.
2. 사용자가 가장 많이 방문하는 페이지는 배송조회이다.
세션은 30분이 지나야 횟수가 늘어난다는 속성을 기억하면 비정상적으로 높은 세션수는 문제를 암시할 수 있다. 위의 쇼핑몰 예시를 생각해보면 데이터만으로도 우리는 해당 쇼핑몰이 배송에 차질이 생긴게 아닌가 의심해볼 수 있다.
1.2 세션 만료시간
위에서 잠깐 이야기했던 것처럼 세션은 30분이 기본 설정값이지만 상황에 따라 변경할 수 있다. 세션 만료시간은 최소 1분에서 최대 4시간까지 설정할 수 있다. 이는 웹사이트의 성격에 따라 바뀌는 것이고, 대부분의 경우는 별다른 수정을 할 필요가 없다. 한가지 예로 유튜브를 생각해보자.
1. 민수는 유튜브에서 1시간짜리 강의를 켰다.
2. 처음에 몇 번 소리조절을 위해 클릭한 후 40분은 영상을 보지 않고 잤다.
이 경우 세션은 2회 발생한다. 하지만 엄밀히 말하면 하나의 세션이 1시간 지속된 것이므로 정확하지 않은 데이터이다. 이럴 때를 대비해서 세션 만료시간을 조금 넓게 잡거나, 이벤트, 가상 페이지뷰 등을 통해 하나의 세션 범위를 조정해주는 것이 적합하다. 영상의 경우 비디오 재생률을 설정해서 추가적인 히트를 발생시켜 세션을 유지하는 방법도 있다.
그럼 세션 시간은 늘리는게 좋을까 줄이는게 좋을까?
우리가 세션을 통해 측정하고자 하는 것은 의미있는 방문이다. 긴 영상 하나를 본 것이 여러 번의 세션으로 계산하면 잘못된 데이터를 얻는 것이고, 잘못된 결론에 이를 수 있다. 만약 당신의 페이지가 지속적으로 사용자와 상호작용을 하는 상황만을 세션으로 취급하고자 한다면 세션 시간을 줄이는게 도움이 될 수 있다. 반면 페이지 컨텐츠를 소모하는데 걸리는 시간이 길고(온라인 튜터링 서비스 등), 상호작용이 거의 발생하지 않는 경우라면 세션 만료시간을 넉넉하게 잡는게 더 나은 데이터 확보에 도움을 준다.
2. 이탈률(Bounce Rate)
이탈률의 정확한 의미는 무엇일까? 엄밀한 의미는 첫번째 페이지에 방문한 후 다른 페이지를 전혀 조회하지 않거나, 이벤트나 가상 페이지뷰로 나타날 수 있는 액션이 없었다는 것이다. 더 정확한 의미는 단일 히트 세션이라 할 수 있다. 잠깐 그럼 히트는 뭘까?
2.1 히트
GA를 사용해본 사람이라면 추적 코드가 무엇인지 대충 알고 있을 것이다. 추적 코드를 통해서 우리는 사용자가 어떤 페이지에 방문하는지, 어떤 행동을 하는지를 알 수 있다. 히트는 추적코드를 통해 전송되는 데이터 패킷을 의미한다. 히트가 포함하는 데이터는 다음과 같다.
페이지 URL
페이지 제목
방문자 정보
방문자 지역 데이터를 알기 위한 IP 주소
기기 타입
브라우저 버전
타임스탬프
2.1 단일 히트 세션
다시 이탈률로 돌아와 단일 히트 세션이라는 말을 생각해보자. 우리는 사용자가 웹사이트에 방문하면 자동적으로 페이지뷰 추적코드를 통해 방문 페이지 정보를 전송받는다. 이후 아무런 히트 없이 웹사이트를 떠나는 것이 단일 히트 세션이고, 이 비율을 이탈률로 정의한다.
2.2 히트 아닌 히트
위에 설명한 히트 뿐 아니라 다른 유형의 히트도 있다.
1. 아마존에서 직구하기 위해 구매 버튼을 누른다.
2. 페이팔로 구매하기를 누른다.
3. 페이팔 사이트에 방문해서 결제 확인을 한다.
4. 다시 아마존으로 돌아온다.
결제를 위해 외부 사이트로 빠져나가는 경우 또는 소셜 로그인을 위해 페이스북, 트위터 등으로 나가는 경우는 이외의 히트 유형이라 할 수 있다.
2.3 이탈률을 통한 인사이트
이탈률은 부정적 지표라 할 수 있다. 사용자가 아무런 행동없이 사이트를 나가는 경우를 실무에서 생각해보면 다음과 같다.
- 모바일 최적화 문제
기기별 이탈률을 통해 확인할 수 있다. 만약 당신의 웹사이트가 모바일에서 높은 이탈률을 보인다면 모바일 웹사이트에 문제가 있다고 이해할 수 있다.
- 느린 로딩 문제
로딩이 1초 늘어날 때마다 사용자는 아무런 미련없이 당신의 웹사이트를 떠날 것이다.
- 브라우저 최적화 문제
당신의 웹사이트가 몇몇 브라우저에서 제대로 동작하지 않을 수 있다. 디자인의 문제건, 작동상의 문제건 말이다.
3. 페이지 수
페이지 수는 사용자 참여도와 직결되는 지표이다. 대부분의 경우 높은 페이지 수는 좋은 지표이며, 지향해야할 목표이다.
3.1 안 좋은 페이지 수
만약 당신의 웹사이트가 정보를 제공하거나 컨텐츠를 소모하는 커뮤니티, 소셜, 포털 등이라면 페이지 수는 좋은 지표이다. 하지만 전자상거래 서비스를 운영한다면 페이지수가 높은 건 위험할 수 있다. 이는 사용자들이 원하는 페이지로 가는게 어렵거나, 혼란스럽거나, 웹사이트가 불필요한 중간 페이지를 많이 가졌을 수 있기 때문이다.
3.2 깊이 줄이기
UX분야에서는 딮스(Depth)라고 불리는 개념이 있다. 어떤 행동을 하기 위해 여러 단계를 거치면 딮스가 깊어지고, 결국 좋은 사용자 경험을 주지 못한다. 페이지 수는 사용자 참여도를 확인할 수도 있지만 불필요한 딮스를 만들지 않았는지 확인하는데 사용할 수 있다.
이걸 쉽게 하는 방법은 클릭을 줄이는 것이다. 웹사이트에서 제품을 판매한다면 제품 판매까지 몇 번의 클릭이 필요한지 계산한다. 또한 몇 개의 페이지를 이동하는지 확인한다. 확인했다면 중간 페이지의 숫자를 줄이거나 클릭을 최소화할 수 있는 방향으로 재설계한다.
4. 방문자 수
가장 많은 사람이 좋아하는 지표는 단연코 방문자 수이다. 방문자 수는 크게 두가지로 나뉘는데 신규 방문과 재방문이다.
4.1 신규 방문이 신규 방문이 아닐수도 있다
신규 방문과 재방문의 의미는 모두 다 알 것이다. 하지만 신규 방문은 언제나 신규 방문을 의미하진 않는다. GA는 쿠키를 통해서 재방문을 판별하는데, 쿠키는 여러가지 상황에서 삭제되거나 기능을 발휘하지 못할 수 있기 때문이다.
4.2 쿠키가 먹통이 될 때
먼저 사용자가 쿠키를 삭제하는 경우가 있다. _ga 쿠키가 삭제되면 재방문 사용자를 식별하지 못할 수 있다. 또한 브라우저에 설치하는 확장 프로그램이나 시크릿 모드, 쿠키를 제한하는 브라우저 등 여러 상황이 발생할 수 있다. 요약하면 재방문 수치는 실제보다 낮을 가능성이 있다. 바꿔말하면 신규 방문자가 실제보다 높게 나타나는게 일반적이다.
4.3 방문자 수를 통한 인사이트
방문자 수는 어떤 비즈니스 인사이트를 줄 수 있을까? 대표적인 예시를 살펴보자.
1. A사는 제품 홍보 마케팅을 진행했다.
2. 일일 방문자 수는 평소 100명에서 10배 늘어난 1000명이 됐다.
3. 마케팅이 끝난 후 일일 방문자 수는 200명이었다.
데이터는 마케팅을 통해 매일 900명의 추가 방문과 재방문 비율이 100% 증가했음을 보여준다. 위의 상황을 보면 신규 사용자는 매일 1000명으로 나타났지만 실제 고객으로 남는 사람은 200명이 안될 것임을 보여준다. 이를 통해 마케팅의 성과를 계산할 수 있으며, 다음 마케팅의 목표를 설정하는데 활용할 수 있다.
