구글 애널리틱스 ga4_문제 측정 에피소드 10: 실시간 분석

구글 애널리틱스 ga4_문제 측정 에피소드 10: 실시간 분석

1. 지난 에피소드 리뷰 및 새로운 소식

이번 Measure Matters 10번째 에피소드에서는 지난 쇼에서 다룬 내용과 측정 분야의 새로운 소식, 그리고 실시간 분석에 대한 심도 깊은 논의를 진행한다. 지난 에피소드에서는 Krista가 Google Analytics 360 제품, Google Marketing Platform으로의 리브랜딩, 데이터 스튜디오 베타 버전 출시, BigQuery를 활용한 분석, 퍼널 분석 및 세그먼트 오버랩에 대해 자세히 다뤘다. 특히, 다양한 속성을 기반으로 캠페인을 세분화하고 고객에게 맞춤화할 수 있는 옵션들이 마케터들에게 큰 반향을 일으켰다. 시청자들은 소셜 미디어를 통해 퍼널 분석이나 세그먼트 오버랩을 처음 접했다는 반응과 함께 캠페인 최적화에 대한 높은 기대감을 드러냈다. 그 이후, Analytics 측면에서 몇 가지 새로운 기능들이 출시되었다. 그중 하나는 Udacity의 새로운 Nano Degree 프로그램이다. 온라인 학습 분야의 선두 주자인 Udacity는 Google Analytics 인증 파트너인 anur와 협력하여 Analytics 인텔리전스 역량을 강화하고 마케터, 비즈니스 담당자, 영업 담당자의 수준을 향상시키는 데 도움을 주는 프로그램을 개발했다. 이는 지속적인 개선에 대한 관심을 반영하며, Google Analytics 제품도 지속적으로 발전하고 있다. 데스크톱 중심에서 모바일 중심으로의 전환은 불과 몇 년 전의 일이지만, 웹 환경은 매우 빠르게 변화하고 있다.

개인 맞춤 설정 기능 또한 새롭게 출시되었다. 이를 통해 새로운 실험을 배포하고 자신에게 맞는 것을 찾을 수 있다. A/B 테스트를 통해 한 버전이 다른 버전보다 성능이 우수하다는 것을 확인했다면, 간단히 저장하고 배포하기만 하면 웹사이트에 코드가 삽입되어 최적의 버전이 표시된다. 또한, 잠재 고객별로 개인 맞춤 설정을 할 수도 있다. 캐나다 방문자를 위한 특정 캠페인을 설정하고 미국 방문자와 다른 웹사이트를 보여주고 싶다면, Optimize에서 이를 설정하고 자동으로 실행할 수 있다. 이와 관련된 블로그 게시물을 확인하면 더 자세한 정보를 얻을 수 있다. 데이터 스튜디오 측면에서는 PDF 내보내기 기능이 추가되었다. 이는 사용자들이 가장 많이 요청한 기능 중 하나였다. URL을 통해 실시간 업데이트가 가능하지만, 특정 시점의 보고서를 스냅샷으로 저장하여 공유하고 싶어하는 요구가 있었다. 이제 PDF 파일로 내보내 이메일 첨부, Google Drive 저장 등 다양한 방식으로 공유할 수 있다. 소셜 캘린더를 운영하면서 웹상에서 사람들이 이야기하는 것을 살펴보면, 이러한 사용자 피드백이 중요하다는 것을 알 수 있다.

2. 웹사이트 성능 예산 및 검색 의도 재정의

Chrome Dev Rel 팀의 Audio Smonny는 웹사이트 측정에 대한 새로운 시각을 제시한다. 더 이상 아름다운 웹사이트를 구축하는 것만으로는 충분하지 않으며, 웹사이트 성능을 측정하고 예산을 책정해야 한다고 강조한다. 이는 웹사이트의 총 킬로바이트 또는 메가바이트 수를 의미하며, 모바일 사용자들이 항상 최상의 광대역 네트워크나 빠른 CPU를 사용하는 것은 아니기 때문이다. 웹사이트를 재설계할 때 Optimize를 활용하여 특정 시간 내에 로드되도록 하거나 특정 크기로 제한할 수 있다. 웹사이트가 점점 더 복잡해짐에 따라 네트워크와 장치에 더 큰 부담을 줄 수 있다. 따라서 CPU 제약 조건을 고려하여 새로운 경험을 구축해야 한다. Think with Google에서는 검색 의도가 마케팅 퍼널을 재정의하고 있다는 점을 지적한다. 과거에는 Salesforce.com과 Google Analytics를 연동하여 리드부터 계약 성사까지의 전통적인 퍼널을 추적했지만, 이제는 상황이 바뀌었다. 마지막 클릭 또는 첫 번째 클릭에 기여도를 부여하는 것 외에도, 고객이 실제 구매를 하기 전에 수십에서 수백 번의 활동을 할 수 있다. 따라서 고객을 개발하고 만족도를 높이는 과정에서 발생하는 예측 불가능한 순간들을 이해하고 대처해야 한다. 제품 캠페인과 브랜드 캠페인을 조합하여 항상 고객의 마음속에 자리 잡도록 해야 한다. 사람들은 즉각적인 답변을 얻기 위해 모바일 장치를 사용하며, Google에 질문하는 것이 일상화되었다. 이는 마케팅 퍼널의 방식을 근본적으로 바꾸고 있다.

3. 실시간 분석의 활용 및 데이터 복잡성

실시간 분석은 모든 사람이 관심을 가지는 주제이다. 블로그 게시물이나 새로운 웹사이트의 성과를 즉시 확인하고 싶어하며, 사이트 방문자 수를 실시간으로 확인하고 싶어한다. 하지만 실시간 분석은 단순한 그래프 그 이상이다. 과거에는 고급 클라이언트만 실시간 최적화를 수행했지만, 이제는 비용이 저렴해지고 Google Analytics와 같은 시스템에서 기본적인 수준의 지원을 제공하면서 더 많은 사람들이 실시간 분석을 활용하고 있다. 실시간 분석은 세 가지 방식으로 활용할 수 있다. 첫째, 현재 상황을 파악하기 위해 간소화된 데이터를 확인하는 것이다. 예를 들어, 트렌드 페이지나 인기 제품을 실시간으로 확인할 수 있다. 둘째, 발견한 내용을 더 깊이 파고들어 데이터를 분석하는 것이다. Google Analytics에서는 UI를 통해 데이터를 확인하거나 BigQuery에서 데이터에 액세스할 수 있다. 셋째, 데이터를 프로그래밍 방식으로 활용하는 것이다. Google Analytics의 실시간 리마케팅 시스템은 빠르지만 타겟팅에 제한이 있다. BigQuery를 사용하면 모든 데이터를 결합하여 고도로 개인화된 타겟팅을 할 수 있다. Google Analytics는 Google Ads, Display & Video 360과 같은 Google 제품군과의 통합은 물론 Cloud, Salesforce와 같은 타사 데이터 세트와의 통합도 지원한다. 이를 통해 모바일 데이터와 지리적 데이터를 확장하고 사용자 데이터를 보강할 수 있다.

Google Analytics는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 통합하지만, 실시간 보고서는 이러한 통합 데이터를 모두 포함하지는 않는다. 이는 광고와 같은 데이터 소스의 유효성을 검증해야 하기 때문이다. 사기 클릭으로 인해 발생한 트래픽을 실시간 보고서에 포함하면 부정확한 데이터가 확산될 수 있다. 따라서 이러한 데이터는 1~2시간 후에 제공된다. BigQuery는 데이터 처리 파이프라인의 마지막 단계이지만, 데이터를 집계하기 전에 내보내기 때문에 UI에서 보는 데이터보다 몇 분 더 최신 데이터를 제공한다. 이는 프로그래밍 방식으로 BigQuery를 활용하는 데 잠재적인 이점을 제공한다. 여러 플랫폼을 사용하는 사람으로서 Google Analytics의 빠른 처리 속도에 감사함을 느낀다. 일부 플랫폼에서는 데이터를 얻기 위해 자정까지 기다려야 하는 경우도 있다. Google Analytics에서는 이러한 문제가 없으며, 실시간 데이터에 대한 기대치가 높아지고 있다. 하지만 BigQuery는 현재 상황을 파악하는 데 적합하지 않다. 대신 데이터 스튜디오 대시보드를 설정하여 실시간 데이터를 시각화할 수 있다. BigQuery는 패턴을 발견하고 사용자 경험을 프로그래밍 방식으로 개선하는 데 유용하다. 사용자가 혼란을 느끼는 시점에 개입하거나 사용자 흐름을 개선할 수 있다. 즉, BigQuery는 아이디어를 현실로 만들고 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 데 활용할 수 있다.

4. Google Analytics의 실시간 데이터 활용 및 프로그래밍 최적화

Google Analytics는 실시간 데이터를 제공하지만, 더 빠르고 정확하게 만들기 위해 지속적으로 노력하고 있다. Google Analytics의 실시간 보고서, API, BigQuery를 통해 모든 데이터에 액세스할 수 있다. BigQuery는 실시간 파이프라인을 확장하여 프로그래밍 방식으로 사용자 정의를 가능하게 한다. 사용자들에게 BigQuery를 활용하여 실시간 데이터를 활용할 수 있도록 도전하고 싶다. BigQuery는 실시간 개인화 엔진으로 활용될 수 있으며, 사용자 경험을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다. Google Analytics는 실시간 데이터와 프로그래밍 기능을 통해 사용자에게 강력한 도구를 제공한다. Google Analytics는 실시간으로 모든 첫 번째 파티 데이터를 제공하지만, 이에 만족하지 않고 계속해서 개선하고 있다. BigQuery를 활용하면 사용자 경험을 프로그래밍 방식으로 개선하고 사용자 흐름을 최적화할 수 있다. 따라서 고객에게 실시간 데이터의 가치를 이해하고 활용할 수 있도록 도전하고 싶다.