Digital marketing
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GA-3

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1. 보고서 개요

  1. 실시간 : 실시간 방문자 로고 나타내는 보고서

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

  1. 잠재고객 : 방문한 고객의 특성에 대한 보고서

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

  1. 획득: 획득된 방문자의 특성에 대한 보고서

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

  1. 행동 : 방문한 고객의 행동을 확인하는 보고서

페이지 내에서 어떻게 행동하는지 알 수 있음

  1. 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
  1. 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)

  1. 세션 : 일정시간 동안 웹사이트 방문한 상태

1회 방문동안 여러번의 히트 가능

기본 세션 시간은은 30분

  1. 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