1. 뱅크샐러드
1) 마케팅 지표 설정
서비스에 영향을 주는 모든 지표를 다 알아야한다는 것을 목표
지표 움직일 때 원인 분석이 불가하면 의미가 없기 때문에 모든 퍼널의 지표 연결에 집중
서비스에 영향을 많이 주는 핵심 지표 설정
회사 전략에 따라 콘솔 기준 앱 다운로드/D+1 Retention/ROAS 등이 메인지표가 됨
관리 시 툴을 통해 다른 지표와 인과관계 분석
2) 수치 분석 툴
- 초반에는 Google의 플랫폼(Google Analytics, Firebase, Google play console)들과 앱스토어 커넥트를 사용
- 현재는 비용을 좀 더 투입하여 Appsflyer라는 Attribution Tool과 Amplitude를 추가로 이용
- Appsflyer를 도입한 후로는 매체의 기여도 분석까지 가능해져서, 어떤 매체를 통해 유저가 들어왔는지 더 정확하고 효율적으로 측정가능
- Amplitude로 연결해 즉각적으로 시각화해서 분석
2. 위메프
1) 초기 체계
- 초기 포털사이트에 배너 광고를 하면 100명이 들어와 10명이 회원가입 →10명이 100만원을 써도 1인당 거래액은 만 원 → 만 원에서 위메프가 가져가는 수수료는 10%니, 매출은 1000원
- 네이버나 다음에서 유입된 데이터들의 정리가 되지 않았었고, 체계조차 갖춰지지 않았던 시기였기 때문에 의사 결정 근거도 없었음
- 과거 위메프도 구글 애널리틱스(GA)를 쓰긴 했으나 활용 수준은 초보에 불과했고, 좋은 툴을 페이지뷰(PV) 정도만 확인하는 데 활용하는 수준이었음
2) 개선 사례
- 기간에 상관없는 제품 구매 : 초창기 소셜커머스는 매일 제품군을 바꿔야 더 많이 팔릴 거라고 생각했기 때문에 제품 판매 기간을 하루로 한정했음 → GA로 분석 결과, 해당 내용을 첫날에 100명이 보고, 둘째날부터 일주일 동안 50명씩 꾸준히 본다는 결과 도출 → 딜을 진행하는 기간을 늘림 → 그 결과 매출도 같이 증가
- 이미지 크기 : 과거 위메프 페이지에서 판매되는 제품들은 쿠팡이나 티몬에 비해 가로 길이가 넓었음 → 가로 사이즈가 PV에 영향을 미치는지 가설 수립 → 모니터 해상도가 낮을 경우 PV가 경쟁사대비 떨어지는지 보고서를 이용해 조사 → 가설이 맞았고, 가로 사이즈를 경쟁사와 같은 수준으로 줄임
- 온라인 광고 매체 성과 테스트 : 돌아가고 있던 온라인 광고를 모두 끄고, 하나씩 켜보면서 매출이 어떻게 바뀌는지 테스트 진행, 온라인 광고가 너무 많이 동시 다발적으로 돌아가고 있었고, 이 때문에 교락인자가 너무 늘어서 과감하게 한달 간 모두 끄고 하나하나씩 테스트 모드에 들어가보았음
3. 당근마켓
1) A/B 테스트
애널리틱스 콘텐츠 실험 도구
곧 지원이 중단 예정, Optimize를 통한 실험을 하라고 권장.실험 목적, 트래픽 비율 등을 설정 가능하고 대안 웹페이지의 url 지정, 지정 ga 코드삽입 으로 구현
Optimize를 통한 실험(구글 최적화 도구)
사용자가 미리 설정한 대안 페이지를 ptimize가 직접 바꿔주는 방식
맞춤 측정 기준은 특정 조건으로 구분 키를 세팅하는 것. ga 자체적으로는 측정할 수 없는 ‘남녀 구분’, ‘활성 유저’, ‘중간 활성 유저’, ‘비활성 유저’ 등 원하는 기준을 마음대로 설정할 수 있음.ga에 set으로 알려줘야 됨)
버튼의 크기라든지 색깔 변경, 텍스트 문구 변경, 콘텐츠 위치 변경 등에는 위의 방법이 더 편하고 간단함. 다만 성격이 다른 동적 데이터를 보여주는 등의 방식에는 오히려 불편해서 맞춤 측정 기준(dimension) + 쿠키로 A/B 테스트를 구현.
구현순서
- ga 관리자 페이지에서 맞춤 측정 기준 추가
- 원하는 비율만큼 쿠키에 값을 넣음(2가지로 구분하고 싶으면 true, false or ‘1’, ’2’ 이런 식으로 하고 3~4가지로 구분 하고 싶으면 ‘a’,’b’,’c’로 구분하는 등 구분 키와 비율은 임의로 해도 됩니다
- ga send 호출 전에 ga set으로 해당 쿠키 값을 세팅
- 쿠키 값에 따라 대안 페이지 구현
- ga에서 데이터가 잘 쌓이는지 확인
- ETC
- AMPLITUDE 분석도구