사용자 탐색기

세션 수준에서 개별 사용자 행동을 분석하세요.
사용자 탐색기 보고서용 데이터는 2016년 3월 9일 이후부터 제공됩니다.
보고서에는 적용된 정렬 기준에 따라 상위 10,000명의 사용자가 표시됩니다.

사용자 탐색기 보고서를 사용하면 전체 사용자 행동이 아니라 개별 사용자 행동을 분리하여 분석할 수 있습니다. 개별 사용자 행동은 Client ID 또는 User ID와 연결됩니다.

큰 지역을 타겟팅하는 캠페인 등을 관리할 때는 전체 사용자 행동을 이해하는 것이 중요합니다. 그러나 사용자 경험을 맞춤설정하려는 경우 또는 평균 주문 금액이 비정상적으로 높은 사용자의 행동을 분석하거나 사용자가 주문할 때 어디서 문제가 발생하는지 확인하는 등 특정 사용자 경험에 대한 정보를 얻거나 관련 문제를 해결해야 하는 경우에는 개별 행동을 이해하는 것이 중요합니다.

이 도움말에 나와 있는 내용은 다음과 같습니다.

 

설정

보고서에서 User-ID 데이터를 보려면 속성 설정에서 User-ID 기능을 사용하도록 설정해야 합니다.

보고서에서 User-ID를 사용하도록 설정되지 않은 속성에 대해서는 Client-ID가 기본으로 표시됩니다. Client-ID와 User-ID에 대해 자세히 알아보세요.

애널리틱스 내보내기 옵션을 사용하면 샘플링되지 않은 버전의 보고서를 내보낼 수 없습니다.

사용자 탐색기 데이터 보기

사용자 탐색기 보고서를 여는 방법은 다음과 같습니다.

  1. Google 애널리틱스에 로그인합니다.
  2. 보기로 이동합니다.
  3. 보고서를 엽니다.
  4. 잠재고객 > 사용자 탐색기를 선택합니다.
기본 데이터 표

각 고객 ID 또는 사용자 ID에 대해 다음 초기 데이터가 표시됩니다.

  • 세션수
  • 평균 세션 시간
  • 이탈률
  • 수익
  • 거래
  • 목표 전환율

ID를 드릴다운하면 사용자가 각 세션 동안 사이트에서 수행한 작업이 자세히 나와 있는 활동 로그와 함께 사용자에 대한 획득 데이터와 채널이 표시됩니다.

세션 데이터

기본적으로 다음 항목에 대한 데이터가 표시됩니다.

  • 세션(LTV): 사용자 전체 기간의 총 세션수
  • 세션 시간(LTV): 사용자 전체 기간의 평균 세션 시간
  • 수익(LTV): 사용자 전체 기간의 총 수익
  • 거래(LTV): 사용자 전체 기간의 총 거래 수
  • 목표 달성(LTV) 및 목표값(LTV)

왼쪽 창에는 다음과 같은 정보가 표시됩니다.

  • Client-ID/User ID
  • 마지막으로 본 날짜(사용자가 마지막으로 세션을 시작한 시간)
  • 기기 카테고리
  • 기기 플랫폼
  • 획득 날짜
  • 채널
  • 소스/매체
  • 캠페인
이러한 측정항목에 대한 데이터는 2016년 12월 17일부터 사용할 수 있습니다.

다음과 같이 필터 기준 메뉴를 사용하여 데이터 유형을 삭제합니다.

데이터 필터 옵션

필요에 따라 개별 세션을 펼치거나 접을 수 있습니다.

접혀진 세션 및 펼쳐진 세션

개별 활동을 펼쳐서 더 자세한 세부정보를 볼 수 있습니다.

펼쳐진 개별 활동

세그먼트 만들기

사용자가 참여한 작업의 조합을 바탕으로 세그먼트를 만든 다음 해당 세그먼트를 전체 보고서에 적용하여 사이트에서 동일한 작업을 수행한 사용자의 공통된 행동을 분석할 수 있습니다.

이 보고서에는 사용자 기반 세그먼트만 적용할 수 있고 한 번에 하나의 세그먼트만 적용할 수 있습니다.

세그먼트를 만드는 방법은 다음과 같습니다.

  1. 세그먼트에 대한 정의로 원하는 작업을 선택합니다.
    세그먼트를 만들기 위해 선택된 세션 활동
    그런 다음 세그먼트 만들기를 클릭하여 세그먼트 작성 도구를 엽니다.
    세션 활동이 조건으로 식별된 세션 작성 도구
  2. 세그먼트 이름을 입력하고 필요한 경우 조건을 수정한 후, 세그먼트가 모든 보기 또는 현재 보기에서만 사용 가능한지 여부와 세그먼트를 저장한 후 보고서에 적용할지 여부를 선택합니다.
  3. 저장을 클릭합니다.

세그먼트를 적용할 때 해당 조건을 충족하는 ID의 목록이 나와 있는 보고서의 첫 페이지가 표시됩니다.

사용자 데이터 삭제

개별 사용자에 대한 데이터를 삭제하려면 편집 권한이 필요합니다.

ID를 통해 개별 사용자에 대한 데이터를 살펴보면 해당 사용자 데이터를 보고서와 애널리틱스 시스템에서 삭제할 수 있는 옵션도 있습니다.

개별 사용자에 대한 데이터를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

왼쪽 패널 하단에서 사용자 삭제를 클릭합니다.

삭제가 요청되면 해당 사용자 식별자와 연결된 데이터가 72시간 이내에 개별 사용자 보고서에서 삭제되고, 이후 다음 삭제 프로세스 기간 중에 애널리틱스 서버에서 삭제됩니다. 삭제 프로세스는 약 2개월마다 진행되도록 예약되어 있습니다. 이 데이터를 Google 애널리틱스 외부로 내보낸 경우 해당 데이터를 외부에서 먼저 삭제하는 것이 좋습니다.

이전에 집계된 데이터(예: 잠재고객 개요 보고서의 사용자 수)를 기반으로 작성되는 보고서는 영향을 받지 않습니다.

Google 애널리틱스의 데이터 관행과 데이터의 기밀성 및 보안을 위한 노력에 대해 자세히 알아보세요.

사용 사례

세그먼트 내 특정 행동에 대응

다른 보고서에 특정 세그먼트의 주목할 만한 행동이 나와 있는 경우, 해당 세그먼트 내 특정 사용자를 분석하여 무슨 일이 일어나는지 자세히 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 잠재고객 >개요 보고서에 18-24세 세그먼트가 다른 연령대에 비해 이탈률이 비정상적으로 높거나 평균 세션 시간이 낮은 것으로 나와 있는 경우, 해당 세그먼트를 사용자 탐색기에 적용한 다음 일부 개별 사용자를 분석하여 이들이 동일한 페이지 또는 페이지 그룹에서 이탈하는지 파악할 수 있습니다.

콘텐츠를 자세히 분석하면 그래픽과 카피가 다른 연령대에는 효과적이지만 18-24세 세그먼트에는 특별히 관련성이 없다는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어, 100년의 역사를 지닌 스니커즈를 다양한 연령대에서 구매하고 있지만 구매 이유는 완전히 다른 것을 알 수 있습니다. 18-24세 세그먼트는 다른 제품에 비해 상대적으로 독특한 디자인이라는 점에서 이 스니커즈를 구매하지만 부모 세대의 구매 이유는 향수를 불러 일으키기 때문입니다. 이와 같은 경우에는 구매 동기와 관련된 사이트 콘텐츠를 사용하여 다양한 세그먼트를 지원할 수 있습니다.

이 경우 애널리틱스에서 각 세그먼트를 만들어 보고서에 적용한 후 해당 세그먼트의 ID를 내보낼 수 있습니다. 그런 다음 ID를 바탕으로 사이트 경험을 맞춤설정하고 각 연령대를 광고의 관련 콘텐츠에 연결할 수 있습니다.

업셀

고객과 지속적인 관계를 구축할 때 고객을 더 높은 수준의 전환에 도달하게 하는 기회를 발굴할 수 있습니다. 더 높은 수준의 고객이 어떤 방식으로 구매하는지 파악하면 다음 등급의 고객을 해당 경로로 유도할 수 있습니다. 예를 들어 8일, 10일, 15일 여행 상품을 판매하는 여행사의 경우 많은 노력을 요하지 않고도 정기적으로 10일짜리 여행 상품을 구매하는 고객을 15일로 업그레이드하도록 유도할 수 있습니다.

사용자 탐색기 보고서를 사용하면 더욱 가치가 높은 사용자가 사이트에 참여하는 방식, 이동하는 경로, 시간을 보내는 페이지, 클릭하는 프로모션 등을 파악할 수 있습니다. 해당 정보를 바탕으로 상위 등급 고객이 가장 좋아하는 콘텐츠와 쿠폰을 포함하도록 중간 등급 고객의 사이트 경험을 맞춤설정할 수 있습니다.

이 경우 두 개의 세그먼트, 즉 중간 등급 고객 세그먼트의 상위 등급 고객 세그먼트를 만듭니다. 그런 다음 상위 등급 세그먼트를 사용자 탐색기 보고서에 적용하고 세션 행동을 분석하여 가장 상호작용이 많이 일어나는 콘텐츠, 전환으로 이어지는 콘텐츠 등 해당 사용자의 사이트 참여 방식을 파악합니다. 다시 중간 등급 고객 세그먼트를 적용하고 해당 고객의 ID를 내보냅니다. 그런 다음 ID 목록을 사용하여 상위 등급 고객의 경험과 가장 일치하도록 사이트 경험을 맞춤설정합니다.

내보낸 ID 목록을 사용하여 중간 등급 고객을 대상으로 잠재고객을 구축한 후 상위 등급 여행 패키지 광고를 게재할 수도 있습니다.

리마케팅

개별 세션 행동을 분석하면 사용자가 목표를 달성하지 못하는 시기를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 언제 장바구니에 물품을 추가했지만 거래를 완료하지 않는지, 언제 한 물품을 구매했지만 함께 살펴봤던 관련성 높은 다른 물품은 구매하지 않는지 등을 확인할 수 있습니다.

이런 경우가 사용자의 경험과 관련된 구체적인 정보를 가지고 해당 사용자에게 리마케팅 광고를 게재할 수 있는 완벽한 기회입니다. 예를 들어 사용자가 장바구니에 담은 물품을 정확하게 상기시켜 줄 수도 있고 모자를 구매한 사용자에게 어울리는 스카프 광고를 게재할 수도 있습니다.

사용자 탐색기 보고서에서 파악된 관련 행동을 바탕으로 세그먼트를 만든이러한 세그먼트를 새 리마케팅 잠재고객의 기초 자료로 사용할 수 있습니다.

맞춤 고객 서비스

우수한 고객 서비스를 제공하는 기업의 경우 CSR이 상황을 파악하여 정보에 기반한 안내를 제공할 수 있도록 사용자 탐색기 보고서를 통해 각 사용자에 대한 자세한 기록을 확인할 수 있습니다.

부동산 임대 관련 기업의 경우 사용자가 고객 서비스팀에 전화하기 전에 CSR이 해당 사용자가 이전에 임대했던 부동산을 확인하여 어떤 부동산을 찾을지 파악할 수 있습니다.

특징 파악

마케팅의 일환으로 특징을 개발하는 경우 다른 세그먼트의 행동을 조사하여 사용자의 사이트 참여 방식을 바탕으로 특징을 개발할 수 있습니다.

예를 들어 관심분야가 다른 18-34세의 남성 사용자 세그먼트(예: 열렬한 투자자, 스포츠 팬, 음악 애호가)를 만들어서 보고서에 적용한 다음 세션 활동을 검토하여, 조회만 한 제품과 구매까지 이어진 제품을 파악하거나 더 자주 달성하려는 경향이 있는 목표를 확인할 수 있습니다.

기술

ID 내보내기

사용자 탐색기 보고서를 분류하는 경우 내보낼 수 있는 세그먼트와 연관된 모든 ID의 목록이 표시됩니다.

  1. 세그먼트를 보고서에 적용합니다.
  2. 내보내기 메뉴를 사용하여 내보낸 데이터의 형식을 선택합니다.

이제 내보낸 ID를 오프라인 데이터와 통합할 수 있습니다.

사용자에 대한 온라인 데이터와 오프라인 데이터 통합

사용자에 대한 온라인 데이터와 오프라인 데이터를 통합하는 데에는 두 가지 옵션이 있습니다.

  1. 애널리틱스 데이터를 내보낸 후 이를 오프라인에서 오프라인 데이터와 통합합니다.
  2. 오프라인 데이터를 가져온 후 애널리틱스에서 이를 애널리틱스 데이터와 결합하도록 합니다.
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