이 도움말에서는 데이터를 분석하기 위해 새로운 세그먼트를 사용, 수정 및 작성하는 방법에 대해 설명합니다
이 도움말에 나와 있는 내용은 다음과 같습니다.
전환 방문자와 비전환 방문자 비교하기
시스템 세그먼트는 광범위한 일반 이용 사례를 처리할 수 있도록 만들어졌습니다. 이 예에서는 모든 사이트 소유자나 앱 소유자가 관심을 두는 전환(목표 또는 거래 달성)을 완료하는 사용자와 그렇지 않은 사용자를 비교하기 위해 두 개의 시스템 세그먼트인 전환 방문자 및 비전환 방문자가 사용됩니다.
전환을 완료하는 사용자를 이해하면 마케팅의 성공을 위한 요소를 더 상세하게 파악하는 데 도움이 되며, 아직 드러나지 않은 잠재적 가능성을 보이는 사용자에게 도달하기 위해 어떠한 노력을 개선해야 할지 알아볼 수 있습니다.
사용자가 전환하지 않는 이유를 더 명확하게 파악하면 이들에 대한 접근 방식에 존재할 수 있는 약점을 보완할 수 있습니다.
이 첫 번째 예에서는 잠재고객 개요 보고서에 두 개의 시스템 세그먼트인 전환 방문자 및 비전환 방문자를 적용해 이들 세그먼트를 통해 어떻게 데이터를 새로운 시각으로 검토할 수 있는지 알아보겠습니다.
이 보고서에서는 20,042명 대 54,212명으로 전환하는 사용자 수가 더 적은 것을 확인할 수 있으며, 이들 사용자가 수행하는 세션수도 27,788회 대 59,080회로 더 적습니다.
그러나 전환 방문자가 비전환 방문자보다 절반 미만의 사이트로 유입된 트래픽을 차지함에도 불구하고 사이트에서의 활동에서는 더 많은 부분을 차지합니다.
- 페이지뷰 수 4배 이상
- 세션당 페이지 수 7배 이상
- 평균 세션 시간 10배 이상
- 이탈률 약 ⅙
전환에 도달하는 사용자의 참여도가 더 높다는 사실은 놀랄 만한 일은 아니지만, 데이터 분석 결과 사이트에서 전환에 도달했던 사용자의 참여도가 매우 높은 것으로 나타났습니다. 그리고 이들은 사이트를 재방문합니다. 모든 전환 방문자 중 3분의 1은 재방문자입니다.
세그먼트를 적용하면 모든 보고서에서 해당 세그먼트가 그대로 유지되므로 문맥적 조건이 아무리 달라져도 데이터를 손쉽게 평가할 수 있습니다.
인구통계 > 연령 보고서를 엽니다.
전환과 비전환의 비율은 연령이 올라갈수록 점진적으로 낮아집니다.
25~34세 그룹에서 전환 발생 세션의 대부분인 6,312회(42.65%)의 세션이 발생하고 있으며, 전환 발생 세션과 전환으로 이어지지 않는 세션은 각각 6,312회와 6,886회로 큰 차이가 없습니다.
25~34세의 사용자가 온라인 구매 성향이 더 높을 수도 있고, 이 그룹의 사용자가 귀하의 제품 또는 서비스에 더 매력을 느낄 수도 있습니다. 또는 귀하의 마케팅이 젊은층 사용자에게 더 초점을 맞추고 있을 수 있습니다. 또한 이러한 통계는 귀하의 사이트가 IT에 익숙한 젊은층 잠재고객에게 맞도록 설계되었다는 뜻일 수도 있습니다. 단지 이 정보만으로는 상황을 정확히 파악할 수 없겠지만, 지금까지 가장 나이가 어린 인구통계학적 그룹이 귀하에게 특별히 가치 있고 다른 그룹은 연령이 증가할수록 중요도가 낮아질 수 있다는 증거가 있습니다.
25~34세 그룹과 35~44세 그룹을 합쳐서 보면 전체 세션의 절반(56.9%)이 두 그룹에서 발생하고 있고, 전환수는 이보다 더 높은 64%가 발생하고 있습니다.
65세 이상 그룹에서는 모든 세션의 5.1%, 모든 전환의 3.5%만 발생하고 있어, 젊은층의 가치를 더 높여주고 있습니다.
그러나 25~44세 그룹에서 전환의 64%가 발생하고 있지만, 65세 이상 그룹은 전환율이 0.77%로 25~44세 그룹의 0.63%보다 높습니다. 65세 이상 그룹은 전환에 도달하는 횟수가 적지만, 성장 잠재력은 매우 크다고 할 수 있습니다.
인구통계 > 성별 보고서를 열고 전환 측정항목을 모든 목표로 설정한 다음, 성별 그룹에 따라 전환이 다르게 발생하는지 확인하세요.
남성 사용자의 전환 발생 세션은 12,011회로 여성 사용자의 4,756회보다 2.5배 더 많습니다.
그러나 목표 전환율을 살펴보면 전환에 도달하는 여성이 더 적지만, 여성의 목표 전환율은 84.13%로 남성의 83.56%보다 조금 더 높음을 알 수 있습니다.
단지 두 시스템 세그먼트를 적용하기만 하면 일부 보고서를 탐색할 수 있고 다음과 같이 나타나는 패턴을 파악할 수 있습니다.
- 젊은 사용자는 총 전환수를 더 많이 차지하지만, 나이가 많은 사용자는 더 높은 전환율을 보입니다.
- 남성 사용자가 총 전환수를 더 많이 차지하지만, 여성 사용자는 더 높은 전환율을 보입니다.
이러한 초기 조사는 자원을 할당하는 방식상의 변화에 대해서는 충분한 해명이 어렵지만, 조사에 대한 방향을 제시하는 것은 사실입니다.
예를 들어 각 연령 그룹과 성별 그룹에 대한 세그먼트를 만들어서 캠페인 보고서에 적용하면 마케팅이 특정 그룹의 관심만 끌고 있는지를 확인할 수 있습니다. 마케팅에 의도하지 않게 좁은 범위의 대상에게만 매력적인 부분이 있는 경우, 잠재력이 있어 보이지만 현재 마케팅에 제대로 반응하지 않는 사람들의 그룹(예: 여성 또는 65세 이상의 사용자)에 적합한 추가 캠페인 및 광고를 만들 수 있습니다.
이와 같은 동일한 세그먼트를 지리적 위치 보고서에 적용해서 캠페인을 운영하지 않고 있지만 커다란 잠재력을 보이는 사용자의 비율이 높은 위치가 있는지 확인할 수 있습니다.
이러한 세그먼트를 관심분야 개요 보고서에 적용해서 그룹 간 다양한 관심분야와 프로그래밍 방식 광고 구매를 위해 더 전문적인 잠재고객을 개발해야 할지 여부를 파악할 수 있습니다.
의미 있는 데이터(예: 전환에 대한 잠재적인 소스를 나타내는 그룹)를 새롭게 발견했다면, 그에 상응하는 세그먼트를 만들고 보고서에 적용한 후 분석을 수행해서 정보를 활용하기 위해 어떤 새로운 노력과 자원 할당이 필요할지 알아볼 수 있습니다.
특정 지역으로부터 전환 발생 세션 분석
이 예에서는 시스템 세그먼트 전환 발생 세션을 복사하고 수정해 보겠습니다.
잠재고객 개요 보고서로 시작하고 전환 발생 세션 세그먼트를 적용하세요.
모든 세션 세그먼트를 삭제해서 사용자가 전환을 완료하는 세션에 집중합니다.
이러한 단일 시스템 세그먼트를 적용하면 보고서를 통해 해당 데이터에 흥미로운 하위 집합(예: 전환 발생 세션수가 상대적으로 높은 지역)이 있는지를 확인할 수 있습니다. 지역 > 위치 보고서를 엽니다.
이 경우 미국은 미국의 뒤를 잇는 2위 국가보다 10배 이상 많은 전환 발생 세션 수를 보여주고 있습니다.
원래의 세그먼트를 복사하고 수정하여 추가 필터를 추가한 다음, 해당 데이터의 하위 집합(예: 미국의 전환 발생 세션수)을 검토할 수 있습니다. 더 좁은 세그먼트를 적용하면 해당 하위 집합에 초점을 맞춰 보고서를 탐색할 수 있습니다.
보고서의 상단에서 전환 발생 세션 메뉴를 열고 복사를 클릭합니다.
원래의 세그먼트 정의는 세그먼트 작성 도구에서 열립니다.
+ 필터 클릭해 세그먼트를 미국에서 시작한 전환으로 세션에 제한하는 추가 조건 필터를 추가합니다.
새 세그먼트에 의미 있는 이름을 지정합니다(예: 전환 발생 세션 - 미국).
저장을 클릭합니다.
전환 발생 세션 세그먼트를 삭제해서 미국에서의 전환에만 집중할 수 있습니다.
여기에서 다른 모든 보고서를 열고 이러한 데이터의 특정 하위 집합을 검사할 수 있습니다.
전환의 높은 비율을 고려하면 어떤 유형의 사용자가 이러한 잠재고객으로 구성되는지를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인구통계 > 개요 보고서를 엽니다.
대부분의 전환 사용자가 25~34세의 남성임을 바로 확인할 수 있습니다.
관심분야 > 관심도 카테고리 보고서를 엽니다.
관심분야 카테고리의 상위 10위 사이에 매우 균일하게 분포되어 있지만, 기술, 영화 및 TV 애호가가 가장 인기 있는 카테고리입니다.
기술 > 브라우저/운영체제 보고서를 엽니다.
이들 사용자에게 있어 Chrome은 단연 가장 인기 있는 브라우저입니다.
최소한의 구성과 몇 번의 클릭만으로 데이터에서 유의미한 부분에 초점을 맞추고, 해당 세그먼트에서 가치가 가장 높은 사용자의 실제 현황을 파악할 수 있습니다. 이 예에서는 미국에서 Chrome 브라우저를 사용해 세션을 시작하고 기술, 영화 및 TV에 관심이 있는 25~34세의 남성이 가치가 가장 높은 사용자입니다. 이러한 정보를 확보하면 가장 관심을 보이는 사용자를 타겟팅하는 마케팅 활동을 위한 잠재고객을 쉽게 구축할 수 있습니다.
고가치 고객 세그먼트 만들기
기본 구성에 있는 시스템 세그먼트를 사용하거나 수정하는 것 외에도 나만의 맞춤 세그먼트를 만들어서 관심 있는 모든 데이터에 집중할 수도 있습니다.
사용자 관련 정보 중에서 가장 가치가 높은 정보는 비즈니스의 측면에서 고가치 고객, 최근에 콘텐츠와 상호작용하거나 구매한 고객, 자주 상호작용하거나 구매하는 고객 및 고가치 전환에 참여한 고객에 대한 정보입니다.
고가치 고객을 찾아주는 최근 구매일-방문빈도-금전적 가치(RFM) 세그먼트를 만들 수 있습니다.
최근 구매일: 최근(예: 최근 2일 이내, 지난주)에 콘텐츠와 상호작용하거나 구매한 적이 있는 사용자는 다시 상호작용하거나 구매할 가능성이 큽니다.
방문빈도: 자주(예: 매주, 매월) 상호작용하거나 구매하는 사용자는 다시 방문하거나 구매할 가능성이 큽니다.
금전적 가치: 가장 가치 있는 전환에 참여한 사용자나 최근에 전환에 도달한 적이 있고 전환에 자주 도달하는 사용자는 전환에 다시 도달할 가능성이 큽니다.
고가치 고객을 구분하는 RFM 기준을 정해야 합니다.
RFM 만들려면 다음과 같은 필터에 기초해 만드세요.
행동
마지막 세션 후 경과 일수 > 5(최근 구매일)
세션수 > 5(방문빈도)
전자상거래
사용자당 수익 > 100(금전적 가치)
조건 > 사용자 필터링
사용자당 목표 달성 횟수 > 10(금전적 가치)
사용자당 목표값 > 10(금전적 가치)
앞의 예에서처럼 이러한 종류의 세그먼트를 만들고, 보고서를 탐색해 어떤 사용자(예: 어떤 국가/주/도시, 어떤 인구통계, 어떤 기술, 어떤 채널)가 포함되었는지를 확인한 다음, 데이터 주위에 잠재고객과 마케팅을 개발할 수 있습니다.
동질 집단 세그먼트 만들기
특정 날짜 또는 기간에 특정 캠페인의 영향으로 웹사이트를 방문한 신규 사용자와 같은 동질 집단을 찾는 세그먼트를 만들 수 있습니다. 다음과 같은 필터를 사용하세요.
최초 방문일: 캠페인의 기간
트래픽 소스: 캠페인 다음과 정확하게 일치함: 캠페인 이름
동질 집단을 이용하면 시간의 흐름에 따른 동일 집단 사용자의 행동 변화를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 캠페인을 기반으로 동질 집단을 만들 수 있고, 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 사용자를 파악하여 이들 사용자가 얼마나 빨리, 어느 정도로 전환했는지와 전환 지속 기간을 알아볼 수 있습니다. 캠페인의 상승도가 예상보다 오래 지속되는 것으로 확인되면 운영하는 캠페인 수를 줄이는 것이 좋습니다. 상승과 하락이 규칙적인 패턴 하에 발생하고 있다면 이를 바탕으로 이전 캠페인의 효과가 줄어들기 시작할 때 새 캠페인을 시작하는 것이 좋습니다. 또한 캠페인을 직접 비교해 어느 캠페인이 전체 전환과 수익 면에서 더 효과적이고 지속적인 영향을 기대할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
잠재 구매자 세그먼트 만들기
구매 유입경로의 후반부에 도달한 사용자, 예를 들어 장바구니에 상품을 추가했지만 구매하지는 않은 사용자는 별도로 찾아내서 리마케팅을 통해 다시 광고를 게재하는 것이 좋습니다.
이러한 사용자를 구분하려면 다음과 같이 조건 필터를 이용해 세그먼트를 만드세요.
- 사용자 > 포함
페이지 다음을 포함: 제품 세부정보 - 사용자 > 포함
이벤트 액션 다음과 정확하게 일치함: 장바구니에 추가 - 사용자 > 제외
페이지 다음과 정확하게 일치함: ThankYou.html
이 세그먼트는 제품 세부정보 페이지를 보고, '장바구니에 추가'를 클릭했지만, 주문 완료 시 항상 표시되는 주문 확인 페이지에는 도달하지 않아 주문을 완료한 적이 없는 사용자를 나타냅니다. 구매에 큰 관심을 보였던 점을 고려하면 이들 사용자는 리마케팅 캠페인을 이용해 다시 다가갈 수 있는 완벽한 잠재고객입니다.
