Digital marketing

• 퍼널별 광고 구조 수립

  • 디스플레이 광고 구조

  • 검색 광고 구조

- 광고 예산 구조


- 채널별 KPI 설정


- 스프레드 시트에 프레임 워크


Facebook 광고관리자

- 페이스북 광고관리자 맞춤 전환

Google Ads 캠페인 제안

- 초기 수동CPC로 시작 : 키워드 별 입찰가 파악하기 손쉬움, 어느 정도 효율 나오는지 파악
- 이후 클릭수 최대화 : 클릭 수 발생하기 용이하게 설정
- 전환수 (ex50)개 넘어가면 타겟 CPA 설정
- 그 이후 전환수 최대화 설정

Naver 광고

• 캠페인 생성 > 캠페인 이름 내부 규칙에 따라 생성 > 예산 설정

• 클릭해서 광고 그룹 생성 > URL 설정 > 기본입찰가 설정(강의에서 1000원함)

  하루 예산 제한 없음 > 모든 매체 노출

• 광고 그룹 클릭 > 새 키워드 설정 > 입찰가 변경 > PC 통합검색(파워링크 + 비즈사이트) 2위 평균 입찰가 > 옵션 : 최대 입찰가 1000원 설정 > 변경사항 확인

  전환률 높은 키워드 있으면 입찰가 올리기

• 광고 그룹 클릭 > 소재 설정

• 자동 입찰 세팅 방법

  도구 > 규칙 만들기 > 특정 조건이 되면 입찰가 변경하기

kakao 모먼트

• 캠페인 설정

• 광고그룹 : 키워드는 300개 다 채워야 유리

• TIP : 디바이스/게재 지면 별로 나눠서 캠페인 만들어서 광고 효율 모니터링

  카카오PC 먼저 설정하는 편

• CPC는 자동입찰시 안되는 경우 높기 때문에 조정 필요

• 배너형 광고, 소재별로 utm 달아주기

0. overview

STEP1 제품 주기에 따른 마케팅 목표 수립 - 광고 구조 수립- 채널별 KPI 설정

STEP2 채널별 광고 세팅 및 운영

STEP3 채널별성과 분석

STEP4 트러블 슈팅 : 목표 달성을 위한 가설 수립 - 전략 수립, 액션 및 성과 분석

1. 상품에 대한 이해

   • 정성적, 정량적

   • 제품 특징에 대한 목표 수립 : 상품 포지셔닝

   • 제품 생애주기에 따른 정량적 목표 수립 : 목표 매출 & 마케팅 예산

     매출 규모 고려 : 총매출 비율, 판매기간, ROAS

     신규채널/상품 등 마케팅 테스트 위한 예산 비정기적 추가 분배

     [마케팅 예산 선정]

     1. 오픈 X개월 이내 과정 : XX만원 일괄 분배

     2. 오픈 X개월 이후 과정 : 기준에 따라 티어 구분하여 배분

     -전월매출규모

     -전월 총 매출 대비 해당 과목의 매출 차지 비율

     -시기별 스테이지 구분

     -CAC% 추이(판매원가 고려한 CAC% 반영)

     3. 테스트 위한 추가 예산 배분(비정기적)
     • 예시

1. 세그먼트의 이해

   특정 측정 기준을 선택하여 요약 값 보기

   • 하나씩 클릭하면서 확인해봐야 인사이트 얻을 수 있음

2. 구글 애즈를 통한 리마케팅 : 다양한 광고 매체에 광고 집행

   • 구글 애널리틱스와 구글 애즈 연동의 장점

     1. google ads에서의 광고 집행 정보, 광고 노출수/클릭수/광고 비용 등을 google analytics에서 함께 보고 분석 가능

     2. google ads에서 google analytics 사용자 데이터 확인 가능

     3. 전환 연결하여 트래킹 가능

     4. google analytics의 유저 데이터를 google ads로 보내서 잠재고객 타겟팅 가능

     • 연동방법

   • google ads와 google analytics 연동

     [설정]→[속성]→[제품연결하기]→[google ads] 연결

   • google ads와 google analytics 잠재고객 연결

     [설정]→[속성]→[잠재고객정의]→[첫번째 잠재고객 만들기]

     세그먼트 가져오기도 가능

   3. 맞춤 측정 기준/항목

   • logged in status : 원하는 데이터 마케터가 설정 후 개발자에게 설정 부탁(gtqg)

   • 맞춤보고서 만들기

     1. 탐색기 : 다른 보고서에서 볼 수 있는 내용들

     2. 플랫 표 : 보조측정기준 추가한 거랑 유사하게 도출, 측정기준 여러개 선택가능

              실무단에서 하나하나 봐야할때, 데이터 수집해서 시각화해야할때 자주 봄
        

     3. 방문자 분포 : 특정 위치에 따른 방문자 분포

   4. 콘텐츠 분류
   • 웹 사이트 각 페이지 특정 기준으로 묵을 수 있음(페이지 뷰 될때마다 기록이 되기 때문에 히트단위 측정 기준과 같음)
   • 맞춤 측정 기준은 맞춤 보고서에서 확인할 수 있지만 콘텐츠 분류로 커스터마이징한 콘텐츠 그룹은 행동 보고서에서 확인 가능
   • 각 페이지를 기능 별로 구분하거나 카테고리화 할때 쓸 수 있는 기능

   1. 추적 코드 설정 : 사이트 태그를 직접 웨사이트 히트시 발생

   2. 추출 추가 : URL 정규식을 활용한 콘텐츠 분류

   3. 규칙 정의 : 가장 쉬운 방법, 페이지 URL, 페이지 제목, 화면 이름(앱)을 조건(포함,같음,제외,시작 등)을 활용하여 콘텐츠 분류규칙 정의 : 가장 쉬운 방법, 페이지 URL, 페이지 제목, 화면 이름(앱)을 조건(포함,같음,제외,시작 등)을 활용하여 콘텐츠 분류

4. 전환보고서(심화)

• 마지막 상호작용(Last Click) 전환이 발생하기 바로 전 유입 채널에 모든 성과가 있다고 판단

1. 지원 전환수

마지막 상호작용 제외한 나머지 지원 전환

2. 인기 전환 경로

다양한 전환 경로에 대해 전환 수 많은 순서로 경로 보여줌

3. 소요시간

첫 번째 유입부터 전환이 되는데 걸린 시간

4. 경로길이

첫 번째 유입부터 전환이 발생할 때까지 유입 횟수

• 기여모델 : 무조건 마지막 상호작용이 옳은 것은 아니다

  1. 마지막 간접 클릭 : 직접 트래픽 무시하고 고객이 전환 이전에 클릭한 마지막 채널이 기여

  2. 마지막 Google Ads 클릭에 대한 전환 기여도가 100% 부여

  3. 시간 가치 하락 : 시간에 따라 가장 전환과 근접한 마지막 채널,

                        가장 많은 기여도 but 오래될수록 가치 하락
     

  4. 선형 : 전환 이전 모든 채널이 동등한 기여도

  5. 첫 번째 상호작용 : 전환 발생시킨 첫 번째 채널이 100% 기여도 가짐

  6. 위치 기반 : 마지막 상호작용과 첫번째 상호작용의 혼합 모델, 양쪽 균등 분배

• 모델 비교 도구 : 맞춤 모델 생성 가능, 다른 사람이 만든거 쓸 수 O , 최근 트렌드는 게임 이론과 머신 러닝 활용하여 채널간 연계성 파악

• 캠페인 만료 기간(전환 추적 기간) : 전환 추적하는 기간, 캠페인 시작(첫 상호작용) 후 기간으로 이 기간의 길이에 따라 전환 성과 추적될 수도, 추적이 안될수도 있음(기본 6개월)

  설정→속성→추정 정보→세션 설정

• 전환 확인 기간(Lockback Window) : 전환 이전 클릭에 대해서 성과 인정해주는 기간, 다채널 유입 경로에서 확인 가능, 기본 30일로 셋팅

1. 전환 : 우리 서비스에서 어떤 행동이 우리에게 가치가 있을까?
   • 회원가입/장바구니 담기/구매/세션 시간
   • 전환 측정 : 목표 설정 또는 전자 상거래 셋팅 해야함
   • 목표 설정 가능한 데이터 : 페이지뷰, 이벤트
     • 목표유형 예시

2. 전환보고서 (목표)

1. 시간,세션당 페이지수/조회 화면수 : 설정이 수월하고 시간만 맞추면 세팅 가능

2. 도착 : URL에 대한 같음,시작값,정규식 사용가능

• 예시

3. 유입경로(Funnel) : 목표 페이지에 도달하기 전에 방문 페이지 흐름 볼 수 있음

• 정규식 : 특정 규칙을 갖고 있는 집합을 표현하는데 쓰는 컴퓨터 언어

  페이지 URL 조건 걸어서 특정 조건의 URL 만 목표 설정 하고 싶은 경우 사용

• 참고

• 이벤트 세팅 : 페이지뷰 아닌 특정 행동을 목표로 잡고 싶을 때 사용

4. 구글 애널리틱스가 유저가 어디서 왔는지 어떻게 알까

• Referrer 값

  1. 직접(direct/none) : referrer 없음

  2. 추천(domain/referral) : referrer 값 있음

  3. Organic(channel/organic) : referrer 값(검색엔진)이 있고, 검색쿼리(키워드)가 있음

• URL 파라미터

  Key, Value가 쌍으로 존재하는 파라미터 기록, 여러 파라미너틑 &로 연결해서 사용가능

  활성 파라미터와 사용하지 않는 수동파라미터가 존재

  ? 추가하여 key=value 모양의 파라미터를 추가할 수 있으며, 여러 개의 파라미터는 &으로 연결해서 사용가능

• 캠페인 파라미터

  UTM 은 Urchin Tracking Module의 줄임말로 URL뒤에 붙어서 GA에 해당링크 정보 전달

  • 종류

  • GA source/medium 처리 로직

    1. 구글 광고를 통한 유입 확인

    google / cpc 또는 google / banner

    2. utm 파라미터 확인

    utm 파라미터 설정 값대로

    3. 검색 엔진(organic) 유입 확인, 키워드 확인

    검색 엔진 이름 / organic

    4. 웹사이트 referrer 정보 확인

    referrer 도메인 / referral

    5. 직접 유입

    (direct) / (none)

• 유저 행동과 주요지표

  • 페이지 방문 관련 측정 항목

    페이지 뷰 수 : 유저가 특정 페이지에 방문하여 일으킨 뷰 횟수, 방문할때마다 카운트

    순 페이지 뷰 수 : 세션 1회당 페이지 뷰 1회로 계산 (페이지 뷰 1회이상 기록 세션 수)

    방문 수 : 서비스를 방문하여 세션 시작한 수, 전체 방문수는 전체 세션의 숫자와 동일

    • 예시

- 페이지 종료 관련 측정 항목

    종료 : 세션이 종료됨을 의미함

    종료율 : 해당 페이지 종료 수 / 해당 페이지뷰 수

    이탈 : 방문 페이지, 세션 시작 페이지에서 세션이 종료됨

    이탈률 : 해당 페이지에서 이탈한 수 / 해당 페이지 방문 수(랜딩 페이지로서 성과 측정 필요, 잘만들어져 있어 성과 측정 가능)

    종료율 : 페이지 머문 시간, 페이지 뷰 수 등과 복합적 비교를 통한 성과파악(전체 페이지 뷰 대비 데이터 이기 때문에 성과 가지고 좋다 나쁘다 평가 x)

    - 예시

- 페이지 가치 관련 측정 항목

• 웹 사이트 내 행동

  고객의 웹 사이트 내 행동은 어떻게 측정할까 ?

  • 이벤트의 개념

    카테고리 : 이벤트 유형 의미하는 가장 큰 단위 값

    액션 : 이벤트 행동 의미하는 값 (필수값)

    라벨 : 이벤트에 따른 추가적 정보 입력

    값 : 이벤트 가치에 대한 설정

    이벤트 코드 삽입 : javascript 코드 삽입 통해 설정 가능

    액션만 gtag(‘event’,’signup’)

    액션 카테고리 라벨 값 —-GTM 활용

    • 행동보고서 (이벤트)

      1. 구글 애널리틱스에 전송된 이벤트( 고객이 페이지 뷰 제외하고 한 행동)의 데이터를 볼 수 있는 보고서

      2. 인기 이벤트 : 어떤 이벤트가 발생했는지 한 눈에 볼 수 있는 차트

      • 총 이벤트 수 : 전체 이벤트 수
      • 순 이벤트 수 ; 세션 당 여러번 발생한 이벤트는 한번으로 취급한 이벤트
      • 이벤트 값 : 이벤트 값 세팅한 값을 의미
      • 평균 값 : 이벤트 값 / 총 이벤트 수

      3. 페이지: 페이지 별로 이벤트 수 비교

      4. 이벤트 흐름 : 행동 흐름을 이벤트로 봄

1. 보고서 개요

1. 실시간 : 실시간 방문자 로고 나타내는 보고서

개요,위치,트래픽 소스, 콘텐츠,이벤트,전환 6가지의 보고서로 이루어지며, 실시간 유저 행동

2. 잠재고객 : 방문한 고객의 특성에 대한 보고서

크게 총 16개 보고서, 이 보고서를 통해 얻은 인사이트로 마케팅 전략 수립

3. 획득: 획득된 방문자의 특성에 대한 보고서

방문자가 웹사이트에 어떻게 도착하는지 알 수있음 (검색/광고/주소창)

4. 행동 : 방문한 고객의 행동을 확인하는 보고서

페이지 내에서 어떻게 행동하는지 알 수 있음

5. 전환 : 고객 행동 중 비즈니스에 유의미한 행동인 전환을 살펴보는 보고서

방문자가 전환을 얼마나 발생시켰는지(구매,장바구니,재방문 등의 목표 설정)

2. 보고서 측정기준과 측정항목

1. 측정 기준 : 데이터의 속성

• 측정기준을 트래픽 발생 위치 (지역/브라우저) 등을 나타냄, 조회한 페이지의 URL 보여줌

2. 측정 항목 : 정량적 측정 요소

• 세션 수 측정항목은 세션 총 세션 수
• 세션 당 페이지수 측정항목은 세션당 발생한 평균 페이지 조회수

3. 사용자 > 세션 > 히트의 위계 구조

1. 히트: 가장 작은 데이터 단위

사용자가 하는 개별 상호작용

페이지뷰, 이벤트, 거래 등을 각각 히트라고 함(GA코드는 페이지뷰 기본으로 추적)

2. 세션 : 일정시간 동안 웹사이트 방문한 상태

1회 방문동안 여러번의 히트 가능

기본 세션 시간은은 30분

3. 사용자 : 웹사이트 기술 한계상 쿠기 개념 사용

• 쿠키 ?

• 세션 시간 : 히트가 기록되는 시간을 기준으로 기록

  세션 종료 : 마지막 히트 이후 30분 경과시 세션 종료(웹브라우저 종료 안했을지라도)

  이탈 : 첫번째 히트 이후 종료

• 활성사용자

  1. 해당 기간 내 1회 이상 세션 발생시킨 사용자 - 활성사용자

  2. 1,7,14,28일 활성사용자가 있으며 날짜 선택

  3. 오번역 존재 : 우수사용자=활성사용자

• 평생가치(LTV:Life Time Value)

  1. 한 고객이 평생동안 회사에 기여하는 수익성을 현가로 나타낸 수치

  2. 측정항목 선택하여 계산 가능

• 동질집단 분석

  1. 아직 베타라 동질 집단 유형 설정은 불가능, 현재는 획득날짜로 설정

  2. 일/주/월별로 획득된 유저들의 기간 당 측정 항목 변화 알 수 있음

• 잠재고객

  1. 잠재고객 정의를 통해 구글 ads 광고 전달한 고객의 특성 파악

  2. 잠재 고객 정의를 하지 않으면 데이터 표시되지 않음

• 사용자 탐색기

  1. 쿠키 통해 사용자 1인 데이터 확인 가능

  2. 구글 애널리틱스가 제대로 트래킹 되는지 디버그 용도 가능

  3. User ID 세팅하면 쿠키가 User ID로 맵핑됨

• 인구통계 - 연령/성별

  1. 쿠키에 저장된 활동 정보 바탕으로 비교하여 추정한 결과

  2. 정확도 높지 않아서 단순 참고 용도로 활용

  3. 구글 Ads의 인구통계 데이터와 일치하므로 구글 Ads 활용할 때 사용

• 관심분야

  1. 구글 쿠키 기반 설정해놓은 관심분야 분류

  2. 정확도 높지 않아서 참고용도

• 지역- 언어/위치

  1. 언어: 브라우저 언어 세팅 정보 수집

  2. 위치 : IP 주소를 통해 파악하므로 비교적 정확

• 행동

  1. 신규방문 vs 재방문

  2. 방문빈도 및 최근 구매일(방문 빈도와 패턴)

  3. 참여도(얼마나 길게 방문하고, 얼마나 많이 보는지)

  4. 세션 품질(구매 발생 세션이 얼마나 되는지)

  5. 전환가능성(1-100, 100이 제일 높은 가능성)

• 기술

  1. 브라우저 및 운영체재제 : 브라우저 데이터 바탕

  2. 네트워크 : IP 정보 바탕(통신사 정보 제공)

• 모바일

  1. 브라우저의 User Agent 정보 바탕으로 기기 파악

• 교차기기

  1. 크로스 디바이스, 크로스 플랫폼 동일 식별 기술

  2. User ID를 통해 파편화된 쿠키 데이터 정보 통합

  3. 기기 흐름이나 정보 알 수 있음

• 맞춤

• 벤치마킹

  1. 업계 기준치 통해 데이터 비교 가능

  2. 평균치 보다 어떤게 높고 낮은지 확인 가능2) 평균치 보다 어떤게 높고 낮은지 확인 가능

4. 측정 계획

• 사업목표 : 사업을 통해 달성하고자하는 것.

• KPI : 정량적 지표 설정

• 성과목표 : 달성해야하는 수치, 한번도 측정안했더라도 기준치 잡아야 지속적 개선 가능

• 대시보드 구성

  1. Home 메뉴
  • 홈 메뉴는 웹사이트 주요 데이터를 축약형으로
  • 마케터가 매일 방문하면서 모니터링하기 쉽게 구성
  • 기능 통해 문제 발견에서부터 데이터 조사 시작점으로 활용
  2. 맞춤설정 메뉴
  • 대시보드 : 중요보고서와 지표 한눈에 파악, home 메뉴와 동일용도
  • 맞춤보고서 : GA 다양한 측정기준, 측정항목 선택해 맞춤보고서
  • 저장된 보고서 : 기존에 자주보는 보고서를 저장하여 빠르게 찾아들어감
  • 맞춤 알림 : 웹사이트 데이터에 큰 변동이 있을 경우 맞춤 알림 설정
  3. 탐색 메뉴
  • 앱,데모계정,스프레드시트 부가 가능 등 함께 활용 가능한 정보 지원
  4. 관리메뉴
  • 계정,속성,보기 각 단계에서 세팅, 맞춤정의, 목표 설정등 정의
  5. 보고서메뉴
  • 각 보고서의 하위메뉴 존재

4. 측정 계획

• 사업목표 : 사업을 통해 달성하고자하는 것.

• KPI : 정량적 지표 설정

• 성과목표 : 달성해야하는 수치, 한번도 측정안했더라도 기준치 잡아야 지속적 개선 가능

• 대시보드 구성

  1. Home 메뉴
  • 홈 메뉴는 웹사이트 주요 데이터를 축약형으로
  • 마케터가 매일 방문하면서 모니터링하기 쉽게 구성
  • 기능 통해 문제 발견에서부터 데이터 조사 시작점으로 활용
  2. 맞춤설정 메뉴
  • 대시보드 : 중요보고서와 지표 한눈에 파악, home 메뉴와 동일용도
  • 맞춤보고서 : GA 다양한 측정기준, 측정항목 선택해 맞춤보고서
  • 저장된 보고서 : 기존에 자주보는 보고서를 저장하여 빠르게 찾아들어감
  • 맞춤 알림 : 웹사이트 데이터에 큰 변동이 있을 경우 맞춤 알림 설정
  3. 탐색 메뉴
  • 앱,데모계정,스프레드시트 부가 가능 등 함께 활용 가능한 정보 지원
  4. 관리메뉴
  • 계정,속성,보기 각 단계에서 세팅, 맞춤정의, 목표 설정등 정의
  5. 보고서메뉴
  • 각 보고서의 하위메뉴 존재

1. 디지털 전환

   고객의 환경이 달라졌을 뿐, 환경은 똑같다.

   Awareness → Consideration → Conversion → Retention

   log 기록을 통한 고객 행동 분석

2. 구글 애널리틱스의 계정구조

   • 계정 > 속성 > 보기

   • 계정 : 최상위 수준의 구성요소 (사업단위/서비스단위), 계정 단위로 사용자 관리 가능

   • 속성 : 한 계정 아래에 여러 개의 속성 생성 가능 , 속성 단위루 추적 코드 따로 발급 가능

             속성단위로 사용자 관리 가능(추적 코드를 속상 마다 발급받아서 따로 적재)
     

   • 보기 : 한 속성 아래에 여러 개의 보기 생성 가능, 속성 데이터를 필터링 하여 볼 수 있음,

             보기 단위로 사용자 관리 가능( 데이터 필터링하여 따로 적재하고 싶은 경우)
     
       실제 데이터가 적재되어 있는 곳, 적재되면 바꿀 수 없음, 과거 데이터 복사해서 붙여
     
       넣기할 수 없기 때문에 처음부터 잘 적재하는 것이 중요
     

3. 구글 애널리 틱스 활용 전략

   • 구글 애널리틱스는 만능이 아니다

     제대로된 활용 없이는 단순 툴에 불과

   • 전략 없이는 도입이 단기적인 이벤트에 지날 가능성이 높다

     전략없으면 분석자체가 일시적인 프로젝트에 그침

   • 반복적인 Iterative 최적화 사고 방식을 전략을 통해 배울 수 있다

     전략없으면 무엇을 해야할지, 찾아낼지 모름(문제발견→가설세우기→테스트→개선)