Google Analytics 및 마케팅 용어 정리

구글 애널리틱스의 모든 데이터는 히트, 세션, 사용자 세 가지 요소를 포함하는 위계형 구조로 되어 있다. 

히트가 모여 하나의 세션을 구성하고 여러 세션이 모여 하나의 사용자를 구성한다.

 

 

# 히트(HIT)

웹 분석 툴에서 사용되는 가장 작은 데이터 단위로 웹사이트 방문자가 웹사이트 내에서 행하는 모든 개별적 상호작용을 '히트' 라고 한다. 히트의 대표적인 예로 페이지뷰(pageview), 이벤트(event) 그리고 거래(transaction)가 있다. 

'페이지 뷰'는 방문자가 하나하느이 페이지를 열어보는 것을 말하며, 하나하나의 버튼/링크를 클릭하거나 동영상을 재생하거나 마우스 커서를 움직이는 것을 '이벤트'  그리고 구매를 하는 것을 '거래'이다. 

앱활동성을 체크하는 Firebase의 경우, 사용자가 앱 첫 실행시 First_Open이라는 이벤트가 자동으로 트리거한다. First_Open이라는 이벤트를 기준으로 사용자 아이디에서 지난 7일 동안 발생한 이벤트는 new users(신규 사용자)의 이벤트에 속하게 되고 그 이후의 이벤트는 established users(기존 사용자)에 속하게 된다.  

 

해당 히트에 대한 데이터를 수집하고자 추적코드(Google Analytics Tracking Code)을 웹사이트 내에 심을 수 있다.

해당 블로그를 처음 만든 이유도 GA에서 페이지뷰 수를 체크해보기 위해, 만들기 시작했었다. 

# 세션(SESSION)

세션은 동일한 사용자가 1회 방문 동안 발생시킨 히트의 집합을 의미한다. GA에서는 30분 동안 활동이 없는 경우 세션이 종료된다. 사용자가 웹사이트내에서 취한 각각의 액션(HIT)들이 모여 하나의 세션을 구성하는데, 비활성화 30분의 시간을 기준으로 삼고 있다.

 

하지만 이러한 시간적 경계이외에도 세션을 구분하는 몇가지 기준들이 추가적으로 존재한다.

바로 날짜, 캠페인, 브라우저에 있다. 날짜가 바뀌는 경우, 30분 비활성화이후, 세션이 종료되는 것과 별개로 세션이 구분된다. 따라서 11시 59분 59초에 실행한 세션이더라도 12시가 되면 새로운 세션으로서 실행된다.

두번째는 캠페인이다. 캠페인이란 어떤 방식으로 유입되는지를 말한다. 자연 검색(organic)인지 유료 검색(cpc, 클릭당 비용)인지에 따라 세션이 다르게 구분된다.

세번째는 브라우저이다. 크럼/ 익스플로러 등 브라우저 단위에서 쿠키가 생성되며, 이 때 만들어진 고유한 쿠키 아이디 값으로 사용자를 식별한다. 이때 세션은 사용자 하위 개념으로 브라우저가 달라져 사용자가 달라지면 세션 또한 자동으로 달라집니다.

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자연 검색(Organic Search)이란? 검색 결과 화면(Search Engine Results Page, SERP)에 표시되는 URL 목록 중 키워드 광고의 범위를 포함하지 안흔ㄴ 영역을 의미하며, 웹문서 검색 영역이라고한다.  구글 검색 결과를 예시로 SERP를 Paid Search 영역과 Organic Search 영역으로 나뉘었을때,  Organic Search 영역에서는 구글 검색엔진의 랭킹 알고리즘에 의해 URL 순위를 지정한 후 검색 결과에 순서대로 표시되고 Paid Search 영역에서는 PPC 광고 등이 노출되며 키워드 별로 입찰가과 광고 자체의 품질 평가를 통한 상대적 지표로 인해 실시간으로 검색 결과가 변동하게 된다.

 

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 # 사용자(Users)

사용자란 익명의 사용자를 하나의 사용자로 인식하는 단위를 말한다. 거의 대다수의 웹분석 툴은 사용자 측정에 쿠키를 사용한다. 쿠키는 작은 텍스트 파일로 익명의 식별자(고유 ID)를 포함하고 있으며 웹사이트 최초 방문 시 브라우저 단위로 생성되어 2년간 유지된다. 이후 해당 브라우저에서 웹분석 서버로 히트 데이터가 전송될 때마다 쿠키에 포함된 고유 ID가 함께 전송되어 이를 하나의 사용자로 인식하게 된다.

따라서, 쿠키를 삭제한 사용자나 다양한 브라우저로 접속한 사용자의 경우 다른 사용자로 인식하여, 실제 동일한 사용자라 할지라도 중복 체크될 수 있다.

앞서 업로드한 글 중에서 BIG QUERY를 사용하여 특정이벤트의 사용자 수를 파악하는 QUERY문을 짠 적이 있었다.

한 기기에서 동일한 앱을 사용하는 동일한 사용자에게 해당되는 이벤트를 찾기위해서 user_pseudo_id라는 사용자 ID를 고유값으로 설정하여 이벤트의 카운트를 체크할 수 있다. 이와 같이 익명의 사용자에게 하나의 식별자을 부여하여, 제한된 환경에서 동일한 사용자를 구분해낼 수 있다. 

 

 

 

# 노출수 (Impression)

사용자에게 얼마나 캠페인이나 광고 등의 컨텐츠가 노출되었는지를 횟수로 집계한 수치이다. 사용자가 동일한 컨텐츠에 여러번 노출되면 노출된 횟수만큼 잡히는 중복 집계이다. 따라서 열성적인, 고민을 말성이며 웹에서 광고버튼을 계속 누를 경우, 한 사용자에게서 노출 이벤트가 많이 잡히게 될 수도 있다. 하지만, 광고 이벤트를 한명의 사용자가 여러번 누르는 경우는 거의 없으니 걱정할 필요가 없다.

 

#순 방문자수 (Unique Visitor, UV)

Firebse에서 활성 사용자 수를 수집하다가 헷갈려던 지표이다. UV가 Unique라고 명칭할 만큼 단위 기간동한 방문한 순수한 유저의 명수를 의미한다. 아까 말했듯이 한명의 사용자가 여러 세션을 발생시킬 수 있지만, 중복 방문하더라도 UV,순 방문자 수는 1명으로 집계된다. 

구글 GA는 방문자(visitor) 개념보다 세션 단위 중심이기 때문에, 다양한 기능을 활용하기위해, 세션 준심의 집계가 효과적이라고 한다. 

어떻게 보면 UV라는 개념이 고유한 사용자를 구분해낸다는 점에서 객관적이라 생각할 수 있지만, 생각을 조금 더 해보면, 오늘과 내일의 내가 외부환경이나 자극에 의해 선택이 달라질 수 있다는 점에서 세션의 개념이 조금 더 합리적이라고 생각되기도한다.

구매 전환을 살펴보자. 몇번의 후킹을 통해 고객이 구매를 일으키게 만들지를 보는 수치라면, 고유한 사용자보다 오늘의 고객, 일주일을 고민한 고객에게서 몇번의 후킹을 통해 전환을 일으킨 것인지가 중요하다. 그렇다면, 고유 아이디를 가진 사용자보다 오히려 오늘과 일주일 뒤의 나를 구분한 수치가 더 객관적이라는 느낌이 들 것이다.

 

# 일일 사용자 수 (Daly Active User, DAU)

하루에 몇 명의 유저가 앱을 사용하는 지를 측정하는 일일 사용자 수이다. Active user을 GA에서는 '활성 사용자'라 지칭한다. DAU는 일일 단위로 집계하기 때문에, 연속해서 접근하는 사용자를 매번 집계한다. 이를 확장하여 주간일 경우 WAU, 월간일 경우 MAU라 하고 Firebase에서는 활성사용자를 기간에 따라 이와같이 가지로 나누고 있다.

 

# 유지율 (Retention rate) 

고객 유지율, 잔존율이라고 지칭하기도 한다. 특정 측정 시점까지 활성 사용자가 얼마나 남아있는지를 측정하는 지표이다.

GA: Retention Rate = Active Users(활성 사용자 수)/Total Users(총 사용자 수)  

Firebase의 경우, 앱을 처음 실행한 사람(First_Open 이벤트가 트리거된 사용자)가 얼마나 앱을 계속해서 사용하는지 Cohort graph를 통해, 유지율을 제시하고 있다. 

 

# 이탈률 (Bounce Rate) vs 종료율 (Exit Rate)

이탈률 = (해당 페이지에서 종료된 세션수)/ (해당 페이지로 세션이 시작된 세션수) x100

종료율 = (해당 페이지에서 종료된 세션수)/ (해당 페이지로 세션이 시작된 세션수) x100

즉, 해당 페이지를 시작으로 세션으로 시작 했다면, bounce-이탈/ 해당 페이지가 세션내에서 접속한 적이 있다면, Exit- 정료라고 볼 수있다. 

 

 

# ARPU (Average Revenue Per User), 고객 1인당 평균 매출(=객단가)

현업 에서 '알푸'라고 지칭하는 수익성 지표이다. 특정 기간동한 1명의 사용자가 지불한 평균 금액이다. 현재 ESTSOFT에서는 라운즈 아이웨어 쇼핑몰을 이용하고 있기 때문에, 평균 안경 매출에서 사용자 수를 나눌 수 있다. 

온라인 쇼핑몰에서 가장 중요한 지표 중 하나이며, 마케팅 전략의 핵심적인 KPI이다.

그런데, 어플을 사용하고 결제를 안하는 사람이 많이 않을텐데 하는 걱정이 있을 것이다.

ARPPU (Average Revenue Per Paying User), 결제고객 1인당 평균 매출(=유료 고객 객단가) 를 계산하면 된다. 쇼핑몰의 경우 구경한 사람에 비해 결제한 사람이 일부를 차지하기 때문에, 결제한 유저만을 대상으로 매긴 수치가 더 의미있다.

 

# 전환율 (Conversion Rate, CVR)

전환율은 효과성을 측정하는 지표로 '목표 전환율'이라 지칭하면 이해하기 쉽다. 실무자가 정한 목표에 얼마나 유입 전환, 구매전환 등 다양하게 존재한다. 

인턴에 참여하여 라운즈 온라인 쇼핑몰에서 구매전환율을 계산한 적이 있는데, 우리의 경우 전환율은 구매전환율을 주로 다루고 있다. 상세페이지를 접속하여 얼마나 많을 사용자가 어플에서 구매를 하는지를 주간으로 파악하고 있다. 

 

# 전환 비용 (Conversion Cost) 

전환비용은 말 뜻 그대로 목표 달성을 위해 얼마나 투자를 하였는지 투입된 마케팅 비용의 합을 뜻한다. 온라인 쇼핑몰에서는 '제품의 판매수 / 광고비'을 통해, 전환 단가를 계산한다. 전환단가가 낮을수록 광고대비 판매수가 높아지는 것이기 때문에, 광고가 효과적으로 진행됐다고 볼 수 있다. 

라운즈의경우, 전환단가를 YOY로 비교해보았는데, 전년대비 전환 단가가 많이 낮아진 것을 보니 광고에 따른 매출 효과가 높아진 것을 확인할 수 있었다.

 

#  ROAS (Return On Advertision Spending)

광고 대비 수익이다. 광고 캠페인의 성과를 판단하는 지표이다. 전환단가 보다 좀더 광고의 실질적 효과가 더 분명해보인다. ROAS가 높을 경우, 광고비용이 조금 오르더라도 수익성이 크기 때문에, 적극적으로 광고를 투자할 가치가 있다고 판단할 수 있다.

오늘 스크럼 회의 내용을 듣다보니 물론 ROAS가 높아 광고 투자를 적극적으로 진행하더라도 일정 수요에 이르면 수익이 큰 폭의 변화가 없을 수 있다는 생각이 들었다. 쇼핑몰의 경우, 유통망인지 PB상품을 함께 판매하는지에 따라 그 차이 폭이 커질 수 있다. PB상품은 상대적으로 기업사에서 제품의 제조, 유통, 재고 관리를 통합적으로 진행하기 때문에, 이윤을 많이 남길 수 있지만, 타사의 제품에 대한 유통한다면, 수요량에 따른 수익성에 한계가 있을 수 있다. 따라서 많은 기업들이 자사의 제품을 자사의 매대에 함께 내놓고 판매하는 것 같다.   

 

 

 

 

 

 

 

출처1: https://analyticsmarketing.co.kr/digital-analytics/google-analytics/1626/

[Google Analytics] 구글 애널리틱스 핵심 데이터 지표(히트, 세션, 사용자) 이해하기 - 분석마케팅

출처2: https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=vivo_&logNo=221249680148&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F

[GA Study] - GA 분석 전 알아야 할 마케팅 용어 ①