UV는 사람 수랑 다르다고요!
야, 너도 GA 할 수 있어 ④
지금으로부터 10년 가까이 된 일입니다. 당시 저는 한 오프라인 매장의 조닝을 구현하는 프로젝트를 맡고 있었는데요. 당연히 저의 성과는 해당 구역에 들어간 고객 수와, 얼마나 많은 구매 건이 발생했냐에 달려 있었습니다. 성과를 측정하기 위해 저는 팀원 두 분을 불러서 특명을 내렸는데요. 1시간 동안 양쪽 입구에 각기 한 명씩 서서 몇 명의 고객이 방문하는지 수를 세라는 임무였습니다. 이렇게 고생한 팀원들 덕분에 조닝에 들어간 고객 수와 고객 수 대비 전환 수를 측정하여 보고서에 반영할 수 있었습니다.
당시 저는 정말 오프라인에서 데이터를 모으는 건 어렵구나를 여실히 느끼곤 했습니다. 아니 매장에 방문한 고객 수마저 하나하나 수기로 세어야 한다니 너무 번거롭지 않습니까. 그래서 이커머스 관련 업무를 맡게 될 때 데이터를 볼 수 있다는 기대감에 무척이나 마음이 두근거렸는데요. 그런데 막상 GA를 통한 트래픽 측정 또한 그리 녹록지 않은 일이라는 걸 곧 깨달을 수 있었습니다.
01 도대체 뭘 방문이라고 정의할 겁니까?
그렇다면 GA에서 방문자 수를 보려면 어디로 가야 할까요? 보통 Audience(잠재고객) 메뉴 내 Overview(개요) 보고서에서 이를 확인할 수 있는데요. 개인적으론 GA를 처음 사용할 때, 가장 많이 보게 되는 화면이 바로 잠재고객의 개요가 아닐까 싶을 정도로 자주 찾게 되는 보고서이기도 합니다. 우리는 여기서 가장 기본적으로 확인해야 할 트래픽 관련 지표를 모두 확인할 수 있는데요. 다만 처음부터 우리를 반겨주진 않습니다. Users(사용자), New Users(신규 사용자), Sessions(세션), Pageviews(페이지뷰), Bounce Rate(이탈률)이라는 정말 처음 보는 개념들이 마구 등장하기 때문입니다. 하지만 이 5개 지표만 명확하게 이해해도 GA를 어느 정도 안다고 자부해도 될 정도로 중요한 개념이고요. 따라서 다소 시간이 걸리시더라도 완벽히 숙지하고 넘어가시는 걸 추천해 드립니다.
영문으로 [Audience - Overview] 메뉴는 가장 자주 들락거리는 기능 중 하나입니다 (출처: Google)그리고 이중에서도 무엇보다 세션이라는 지표를 먼저 이해할 필요성이 있습니다. GA에서 최소 단위는 히트이지만, 가장 기준이 되고 중요한 지표가 바로 세션이기 때문입니다. 처음 접하셨을 때, 세션이라는 단어 자체는 다소 낯설고 어려우실 텐데요. 알고 보면, 뜻은 매우 익숙합니다. 세션을 한글로 그대로 번역하면 방문이니까요.
즉, 서두에서 말씀드린 예시처럼 우리가 오프라인에서 방문한 고객의 수를 직접 세듯이 GA는 세션이라는 개념을 활용해서 고객의 방문을 정의합니다. 근데 왜 세션이라는 새로운 개념이 필요하냐고요? 오프라인은 방문이라는 행위의 정의가 이론의 여지가 없을 정도로 명확한 반면, 온라인은 정말 혼란 그 자체이기 때문입니다.
이와 같이 매장에 들어간 사람 수를 셀 때 우리는 카운터 계수기를 사용하곤 합니다 (출처: 핫트랙스) 오프라인은 공간적 경계가 명확하고, 물리적인 이동 시간이 존재하기 때문에 방문을 정의하기가 쉽습니다. 일단 대부분은 건물 자체나, 방 혹은 층과 같이 아예 공간이 분리된 경우가 많고요. 백화점처럼 매장이 별도의 벽으로 분리되어 있지 않더라도, 최소한의 영역 구분은 가능하기 때문에, 측정이 번거로울 뿐, 그렇기에 방문 수 집계 자체는 어려운 일이 아닙니다. 계수기 같은 걸 손에 들고, 들어올 때마다 체크하면 되니까요.
4개의 창을 동시에 띄워놓고 있다면, 우리는 도대체 어디에 방문하고 있는 거라 봐야 할까요? (출처: 알송달송IT세상) 하지만 온라인은 오프라인과 아예 다른 특성을 가집니다. 우선 공간의 경계가 모호합니다. 물론 PC 기반인 경우, 웹페이지가 존재하고, 모바일은 앱이 경계선 역할을 할 수 있습니다. 하지만 문제는 우리의 방문이라는 행위가 동시다발적으로 일어날 수 있다는 겁니다. 보통 웹서핑을 할 때를 떠올려 볼까요? 우리는 복수의 브라우저를 이용하기도 하고, 때로는 하나의 브라우저에서 여러 탭이나 창을 띄워 놓습니다. 심지어 여러 페이지를 동시에 보면서 작업을 하는 경우도 많습니다. 모바일도 마찬가지입니다. 여러 앱을 동시에 사용하는 건 우리에게 너무나 익숙한 일입니다. 음악 앱을 이용하면서, 지도 앱을 보는 등 생각해보면 오히려 하나의 앱 혹은 하나의 웹페이지만 보는 경우가 더 적을 겁니다.
그렇기에 온라인에서의 활동엔 임의의 경계를 그어줘야 합니다. 여기서 여기까지가 방문이 이어졌다는 정의가 필요하다는 건데요. 그래서 우리를 더욱 헷갈리게 만드는 '30분'이 여기서 등장하게 됩니다. 보통 세션은 30분 기준으로 측정된다는 말을, 디지털 마케팅에 조금이라도 관심이 있으셨던 분들이라면 한 번쯤은 들어보셨을 겁니다. 물리적 경계가 없고, 동시다발적으로 방문이 발생하기 때문에 대신에 시간적 경계를 넣은 건데요. 어떤 방문이 일어났을 때, 방문을 종료하더라고 30분 안에 다시 방문하면 이전 방문이 이어졌다고 보고요. 반대로 웹페이지는 열려 있더라도 30분 이상 아무 액션이 없다면 방문이 종료되었다고 보는 겁니다. 즉 페이지 접속 여부와 상관없이 시간 기준으로 방문 여부를 구분하는 거라 할 수 있습니다.
예를 들어 현재 이 글을 PC 인터넷 브라우저에서 보시고 계시다고 가정하겠습니다. 어떤 분은 글을 보다가 화면을 여전히 열어둔 상태로 웹툰을 보시기 시작합니다. 웹툰이 너무 재미있었는지, 시간이 어느덧 30분이 훌쩍 지나가 버립니다. 그러면 GA는 사용자의 방문이 종료되었다고 정의합니다. 반대로 다른 분은 글을 읽다가 갑자기 확인해야 할 일이 떠올라, 그 창에서 바로 검색 사이트로 이동했다고 합시다. 페이지에서 이탈했으니, 그 시점만 봤을 때는 방문이 종료된 것이라 봐도 무방합니다. 하지만 20여분 정도 검색을 통해 볼일을 본 후 보던 글이 떠올라 다시 돌아왔다면, GA는 해당 방문이 계속 이어지고 있다고 판단합니다.
어떤 액션이 발생한 후 30분이라는 시간 기준으로 세션을 정의합니다 (출처: 오픈애즈) 조금 이해가 가시나요? 사실 이 개념은 헷갈리시는 게 당연합니다. GA 강의를 할 때도 늘 수십 분 이상을 들여 설명하는 내용이거든요. 다시 정리하여 말씀드리면 GA의 최소 단위 중 하나는 페이지 뷰입니다. 어떤 사이트에 접속하여 첫 페이지 뷰가 발생하면 그때부터 사이트 방문이 시작되었다고 GA는 판단합니다. 하지만 이후에는 페이지가 열려 있는지 없는지는 크게 중요하지 않습니다. 오히려 30분이라는 시간 기준이 더 중요합니다. 페이지를 닫더라도 30분 내에 다시 열면 방문은 끝나지 않고 이어지는 걸로 정의되고요. 반대로 페이지를 계속 열어두더라도, 30분 이상 액션이 없으면 방문은 종료된 걸로 기록에 남습니다.
날이 바뀌면 세션도 새롭게 정의됩니다 (출처: 오픈애즈)그리고 여기에는 유이한 예외가 하나 존재하긴 하는데요. 23시 59분 59초에서 24시로 넘어가면서 날짜가 바뀌는 순간엔 모든 세션이 다시 시작됩니다. 이는 계산의 편의성 때문에 정해진 규칙이라 할 수 있는데요. 그럴 일이 거의 없긴 하지만 간혹 방문이 끊기지 않고 며칠 이상 이어지는 경우 드물지만 있고, 이런 케이스를 모두 반영하면 세션 측정이 불가능하기 때문입니다. 또한 저희가 나중에 다루게 될 채널과 캠페인이라는 개념이 있는데요. 새로운 채널과 캠페인을 통해 다시 유입되는 경우, 마지막 액션이 종료되고 미처 30분이 지나지 않았어도 새로운 세션으로 정의된답니다. 이 부분은 획득 관련 내용을 다룰 때 다시 정리해서 말씀드릴게요!
02 UV는 사람 수가 아니에요!
자 이제, 세션에 대한 내용은 이해하셨다고 가정해보겠습니다. 그러면 Users(사용자)라는 개념으로 넘어갈 차례인데요. 보통 사용자와 세션의 개념을 쉽게 이해시키기 위해, 사용자는 방문자로, 세션은 방문 수로 설명하는 경우가 많습니다. 즉 사용자가 사람이라면, 세션은 해당 사람이 방문한 횟수를 의미한다는 건데요. 어느 정도는 일맥상통하게 잘 설명하는 내용이긴 합니다.
하지만 여기서 주의해야 할 것은 사용자와 실제 사람 수를 혼동하는 일이 있으면 안 된다는 겁니다. 특히 GA를 직접 활용하지 않고, 수치만 전달받는 분들은 보통 UV, 사용자라는 개념을 사람 수와 동일하다고 여기는 경우가 많습니다. 즉 월간 사용자 수가 300만이면, 아 우리 웹사이트는 1달 동안 300만 명이 방문했다고 생각하는 겁니다. 하지만 분명한 건 사용자라는 개념은 실제 사람 수에 가깝긴 하지만 일치하는 개념은 아니라는 점입니다. 적어도 GA를 관리하거나 활용하는 이라면 그 차이에 대해서는 명확하게 알고 있어야 합니다.
우선 사용자는 특정 기간 동안의 세션의 중복을 제거하고 카운팅 한 숫자를 의미합니다. 이게 무슨 말인가 하실 수도 있는데요. 세션을 측정하는 기준은 바로 쿠키입니다. 쿠키는 동화 헨젤과 그레텔에서, 남매가 길을 찾기 위해 쿠키 조각을 흘렸다는 이야기에서 따온 개념인데요. 우리가 웹서핑을 할 때 마치 쿠키 조각이 남듯이 흔적을 남기는 거라고 보시면 됩니다. GA는 이와 같은 쿠키 데이터를 기준으로 우리가 누구인지 판별하는데요. 따라서 전에도 방문한 적이 있는지, 혹은 몇 번째 찾아온 건지도 다 알 수 있게 되는 겁니다.
쿠키를 기준으로 방문한 이력들 중 같은 곳에서 온 것이라고 추정되는 고유한 방문 이력을 확인하여 가려낸 것을 GA에서 사용자라고 부르는 거고요. 그래서 흔히 우리가 UV(Unique Visits)라고 불리는 개념이 탄생합니다. 겹치고 중복되는 내용을 제거했기 때문에 유니크가 앞에 붙은 거지요. 그래서 우리는 사용자를 곧 방문자로 치환하여 이해하는 겁니다.
기기는 물론이고 브라우저만 달라져도 쿠키는 다른 사람으로 인식합니다 (출처: 테크홀릭) 특히 앞서 강조해드린 것처럼 실제 사람 수와 UV는 차이가 나기 마련인데요. 쿠키 데이터가 헨젤과 그레텔 동화처럼 불완전한 개념이기 때문입니다. 우선 쿠키는 사용자가 언제든지 삭제 가능하고요. 그렇기에 주기적으로 쿠키를 제거하거나, 쿠키 데이터 제공을 거부하는 사용자의 이력을 명확하게 파악하기 어렵습니다. 또한 쿠키는 기기에 따라, 또한 같은 기기라도 사용하는 브라우저에 따라 다르게 쌓이기 때문에, 집계하는 숫자는 실제 사람 수와는 큰 격차를 보일 수밖에 없습니다.
또한 하나 더 주의하셔야 할 점이 사용자 수, 즉 UV는 기준이 되는 기간에 따라 변한다는 건데요. 많이들 하는 실수가 일별로 집계한 사용자 수의 합이 월 전체를 기준으로 내린 사용자 수와 동일하다고 착각하는 겁니다. 사용자라는 개념 자체가 특정 기간 동안의 방문 이력 중 중복되는 걸 제외하는 개념이기 때문에, 당연히 기준이 되는 기간이 변하면 숫자 자체도 달라집니다. 예를 들어 어떤 웹사이트에 방문하는 사람은 5명인데, 대신 5명은 매일 하루도 빼먹지 않고 꼭 들린다고 가정하면요. 한 달을 기준으로 측정한 월간 방문자 수도 5이지만, 30일간의 일간 방문자 수의 총합은 150이 되게 됩니다. 보통 우리가 가장 중요하게 보는 지표는 월 기준의 UV와 일별 UV인데요. 우선 일별 수치는 해당 서비스의 활성 정도와 얼마나 왕성하게 전환이 일어날 수 있는지를 확인하기 위해 주로 봅니다. 그리고 월별 수치는 한 달에 1번 이상은 해당 웹사이트를 방문하는 숫자를 의미하기 때문에, 특정한 서비스가 가진 고객 집단의 크기를 보여주기 때문에 중요하다고 볼 수 있습니다.
03 신규 사용자는 수보다 비율이 중요합니다!
여기까지 내용을 정확하게 이해하셨다면, New Users(신규 사용자) 지표에 대해서도 감이 오실 겁니다. 신규 사용자 지표는 쿠키 데이터 이력 상으로 해당 웹사이트에 방문 이력이 없다가 처음 기록된 경우의 세션을 집계한 수치인데요. 즉 말 그대로 신규 방문자 수라고 생각하면 편합니다.
다만 쿠키 기반의 수치라는 점에서 숫자 자체에 너무 집중하면 오해가 생길 수가 있는데요. 쿠키 데이터라는 것은 매우 불완전한 것이고 시간이 지나면 지날수록 정확도가 떨어집니다. 일반적으로 특정 주기에 따라 쿠키 데이터를 지우기도 하고요. 또 기기 자체를 교체하는 경우 많기 때문인데요. 역사가 오래된 웹사이트에도 꾸준하게 일정 이상 숫자의 신규 방문자가 지속적으로 잡히는 건 다 이러한 이유 때문입니다.
그렇다면 도대체 우리 서비스가 얼마나 새로운 고객들을 모으고 있는 지를 판단하려면 어떻게 해야 할까요. 일단 신규 방문자 수 자체는 아주 큰 의미가 없습니다. 오히려 해석과 적용하는데 어려움만 생길 게 분명합니다. 따라서 우리가 집중해야 하는 건 사용자 수 대비 신규 사용자의 비율입니다.
정확한 비율은 개별 상황마다 다르긴 하지만요. 일단 성장하고 끊임없이 새로운 방문자가 유입되는 서비스는 높은 수준의 신규 사용자 비중을 유지합니다. 하지만 시간이 흐르고 재방문자가 많아지고, 성장이 둔화되면 필연적으로 신규 사용자 비율은 감소할 수밖에 없고요. 따라서 이러한 비율을 모니터링하면, 우리 웹사이트의 현 수준에 대해 비교적 정확한 진단을 내릴 수 있답니다.
특히 추후 다시 다루겠지만, 본인이 마케터라면 어느 채널에서 신규 사용자 비중이 높은지에 따라, 전환형 채널과 유입 확보형 채널을 구분하여 액션을 진행할 수 있고요. 그렇기에 어떤 서비스이든 꼭 신규 사용자 비중은 주기적으로 모니터링 하기를 늘 추천해 드리곤 합니다.
04 페이지뷰와 이탈률 2가지로도 우리는 많은 것을 알 수 있습니다.
지금까지 잠재고객 메뉴에서 확인 가능한 지표들에 대해 설명드리고 있는데요. 이 중 가장 중요한 지표를 하나 뽑으면 뭐일까요? 아마 이탈률이 아닐까 싶은데요. Bounce Rate(이탈률)는 우리 웹사이트에 방문한 후 다른 행동을 전혀 하지 않고, 바로 나가버린 비율을 의미합니다. 오프라인으로 비유하면 가게에 들어와서 물건을 구매하기는커녕 만져보지도 않고 나가버리는 고객이라 할 수 있습니다.
GA에 나오는 숫자의 가장 최소 단위가 히트라는 말씀을 앞서 지나가듯이 언급한 적이 있는데요. 히트는 페이지에 방문할 때마다 집계되는 페이지뷰와, 우리가 임의로 정의한 행동인 이벤트로 이루어져 있고요. 이벤트는 차후에 다시 설명드리겠지만 보통 우리가 특정 부분을 클릭, 터치하는 경우라고 생각하시면 됩니다. 하지만 이벤트는 추가로 세팅을 해야 집계되기 때문에, 보통 이탈률이라 하면 전체 세션 중 페이지뷰가 1인 세션의 비율이라고 보시면 됩니다. 즉 정말 들어오자마자 나간 사람들인 셈입니다.
이와 같은 이탈률이 정말 중요한 이유는, 우리 서비스의 고객 만족도를 가장 직관적으로 보여주는 지표이기 때문입니다. 보통의 경우 웹사이트는 특정한 전환 목표를 가지고 있고요. 전환을 시키려면 결국 웹사이트에서 여러 행동을 하도록 유도해야 합니다. 하지만 이탈이라는 건, 행동을 전혀 하지 않았다는 거니 우리에게 있어 가장 치명적인 실패라 할 수 있는 거죠. 특히 이탈률이 갑자기 치솟는 경우는 보통 오류가 발생했을 때이기 때문에 늘 모니터링해야 하는 지표이기도 합니다.
그렇다면 이탈률로 가장 필수적인 모니터링을 한다고 하면, 상세한 품질관리를 어떻게 할 수 있을까요? 그때 우리는 Page Views(페이지뷰)나 Avg. Session Duration(평균 세션 시간)을 보곤 합니다. 특히 세션당 페이지뷰 수는 가장 쉽게 방문자의 활성화 수준을 알 수 있는데요. 일반적으로 한번 방문했을 때 더 많은 페이지를 거쳐갈수록 좋다고 볼 수 있기 때문입니다. 비슷하게 평균 세션 시간이 일정 수준 이상이어야 정상적으로 웹사이트가 작동하고 있다고 볼 수 있겠네요.
체류시간이 길다고 꼭 전환이 좋아지는 건 아닙니다 (출처: 비즈스프링) 물론 여기도 주의해야 할 함정은 있습니다. 페이지뷰 수나 세션 시간은 항상 다다익선이 아니기 때문인데요. 따라서 무조건 오래 체류하는 것이 긍정적인 신호라고 해석하는 건 무리가 있고요. 특히 전환 과정에 너무 복잡하게 설계되어 있거나 하면, 방문자는 불만족한 상황에서 체류시간만 길어지는 경우도 많습니다. 예를 들어 최근 화제가 되었던 백신 예약 사이트 같은 경우, 비정상 종료나 접속을 줄여 지나치게 짧아지는 것도 주의해야겠지만, 동시에 세션당 페이지뷰 수나 평균 세션 시간이 필요 이상으로 늘어지지 않도록 관리해야 하기도 합니다. 이처럼 이탈률은 직관적으로 무조건 낮은 수준으로 관리해야 하는 것이라면, 페이지뷰는 해석과 활용하는데 조금 더 주의를 기울여야 한다고 볼 수 있겠네요.
이제 잠재고객 보고서 내용이 조금은 읽히시는지 모르겠네요. 잠재고객 보고서는 GA에서 가장 기본이 되는 것으로, 이 보고서만 정확하게 해석해도 정말 훌륭한 회고를 진행할 수 있습니다. 퍼널 과정에서 어디가 문제인지도 파악할 수가 있고요.
하지만 이곳의 지표들이 어느 정도 익숙해지신다면, 다시 답답함을 느끼실 겁니다. 문제가 있다는 건 지표의 이상수치를 통해 알 수 있는데, 상세한 원인은 알기 힘들기 때문인데요. 보다 상세한 진단과 이어지는 액션을 준비하기 위해서 보다 퍼널의 각 단계를 들여다볼 수 있게 설계된 획득 - 행동 - 전환의 보고서들이 존재합니다. 다음에는 획득 메뉴와 관련된 내용들을 상세히 살펴보며, 어떻게 이를 잘 활용할 수 있을지 이야기를 나눠보도록 하겠습니다.
*위 글은 위시켓으로부터 소정의 원고료를 받고 작성되었습니다.
*위 글은 쉽고 재미있게 읽을 수 있는 IT 이야기를 전하는 요즘IT에서도 보실 수 있습니다.
