1. 퍼스트 파티 데이터의 중요성 및 활용
퍼스트 파티 데이터는 기업이 직접 소유하고 고객이 자발적으로 공유한 데이터를 의미합니다. 여기에는 오프라인 구매 데이터, 고객의 로열티 프로그램 정보 등이 포함됩니다. 이러한 데이터는 고객 경험을 개선하고 비즈니스 성과를 향상시키는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 우선, 퍼스트 파티 데이터는 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 도움을 줍니다. 고객의 동의를 얻어 수집한 데이터는 해당 기업만이 가지고 있는 고유한 정보이기 때문입니다. 또한, 퍼스트 파티 데이터는 기업이 가장 가치 있는 고객을 이해하고 캠페인 메시지를 맞춤화하여 오디언스 전략을 강화할 수 있도록 지원합니다. 고객이 비즈니스와 어떻게 상호 작용하는지 파악하고 제품 개발 방향을 설정하는 데에도 중요한 정보를 제공하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있게 합니다. 퍼스트 파티 데이터를 통해 얻은 인사이트는 새로운 고객을 찾거나 사용자에게 더 유용한 광고를 개발하는 데 활용될 수 있습니다. 데이터가 많을수록 추세나 이상치를 식별하는 데 도움이 되므로 더욱 정확한 인사이트를 생성할 수 있습니다. 구글 애널리틱스에서는 데이터 가져오기(Data Import) 및 측정 프로토콜(Measurement Protocol)과 같은 도구를 사용하여 사용 가능한 퍼스트 파티 데이터를 확장할 수 있습니다.
퍼스트 파티 데이터 전략
데이터 기반 마케팅
고객 데이터 플랫폼(CDP)
2. 데이터 가져오기(Data Import) 기능 활용
일반적으로 기업이 보유한 데이터는 사일로 형태로 존재하며, 서로 연결되지 않아 정보가 단절되는 경우가 많습니다. 데이터 가져오기 기능을 사용하면 이러한 데이터를 구글 애널리틱스에서 결합하여 통합된 시각으로 고객 활동을 파악하고 새로운 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 온라인과 오프라인에서 모두 제품을 판매하는 경우 판매 데이터를 한 곳에서 결합하면 제품 성과에 대한 더 정확한 뷰를 얻을 수 있습니다. 또한, 고객 데이터를 가져와 온라인 및 오프라인 상호 작용에 대한 전체적인 시각을 확보할 수도 있습니다. 애널리틱스 속성에서 이미 수집 및 처리된 데이터에 메타데이터를 추가할 수도 있습니다. 가져올 수 있는 데이터 유형에는 다양한 종류가 있습니다. 먼저, 비용 데이터는 구글 광고 네트워크가 아닌 다른 광고 네트워크의 클릭, 비용, 노출수 데이터입니다. 품목 데이터는 크기, 색상, 스타일 또는 기타 제품 관련 측정 기준과 같은 제품 메타데이터입니다. 사용자 데이터는 로열티 등급 또는 평생 고객 가치와 같이 세그먼트 및 리마케팅 목록을 만드는 데 사용할 수 있는 데이터입니다. 오프라인 이벤트는 인터넷 연결이 없거나 실시간 이벤트 수집을 지원하지 않는 소스의 데이터입니다. 구글 애널리틱스에 데이터를 업로드하려면 CSV 파일을 사용해야 합니다. CSV 파일은 스프레드시트 소프트웨어를 사용하여 수동으로 만들거나 CRM 시스템에서 내보낼 수 있습니다.
3. 데이터 가져오기(Data Import) 실습 예시
데이터 가져오기 기능을 사용하여 CSV 파일을 가져오는 방법을 살펴보겠습니다. 구글 상품 스토어의 품목 데이터 예제가 포함된 CSV 파일을 준비했습니다. 이 데이터는 티셔츠와 같은 의류 품목에 대한 것이므로 색상과 같은 추가 정보를 제공하여 이미 수집된 품목 데이터를 풍부하게 만들 수 있습니다. 이 데이터를 가져오려면 애널리틱스 속성에서 관리를 클릭합니다. 데이터 수집 및 수정에서 데이터 가져오기를 클릭합니다. 데이터 소스 만들기를 선택한 다음 데이터 소스의 이름을 지정합니다. 이 예에서는 의류 세부 정보를 입력합니다. 데이터 유형(이 경우 품목 데이터)을 선택하고 수동 CSV 업로드를 선택한 다음 CSV 업로드를 클릭합니다. 컴퓨터에서 CSV 파일을 선택한 다음 열기를 클릭합니다. 다음을 클릭하여 매핑 단계를 진행하고 서로 매핑할 애널리틱스 필드와 가져온 필드를 선택합니다. 예를 들어, 스프레드시트의 품목 ID를 웹사이트에서 애널리틱스가 이미 수집한 품목 ID에 매핑합니다. 필요에 따라 필드 이름을 편집합니다. 색상 메타데이터를 가져오고 있으므로 “item_color”에도 매핑할 변형 필드를 사용합니다. 완료되면 가져오기를 클릭합니다. 데이터가 처리되면 이 오프라인 데이터가 애널리틱스가 이미 수집한 데이터와 결합됩니다. 이 더 완전한 데이터는 보고서를 개선하고 비교 및 오디언스에 사용할 수 있습니다.
4. 측정 프로토콜(Measurement Protocol)의 활용
측정 프로토콜은 오프라인 이벤트 데이터를 구글 애널리틱스로 직접 전송하는 방법입니다. 일반적으로 CRM 또는 신용 카드 유효성 검사 시스템과 같은 오프라인 데이터 시스템에서 데이터를 전송하는 데 사용됩니다. 이를 통해 웹사이트 또는 앱에서 수집하는 이벤트 이후에 비동기적으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 측정 프로토콜을 사용하여 이벤트를 애널리틱스로 보내려면 개발자가 이벤트 빌더 도구를 사용하여 이러한 새 이벤트를 빌드할 수 있습니다. 이 도구는 새 이벤트를 만들고 이벤트 설정을 검증하는 단계를 안내합니다. 예를 들어, 중고 사업을 소유하고 있는 경우 온라인 검색부터 매장 방문 및 구매에 이르기까지 고객이 터치포인트 전반에 걸쳐 브랜드와 어떻게 상호 작용하는지 이해하기 위해 온라인과 실제 매장 모두에서 고객 행동을 분석할 수 있습니다. 이를 위해 측정 프로토콜을 사용하여 매장 POS 시스템의 구매 데이터를 구글 애널리틱스로 보낼 수 있습니다. 이벤트 빌더 도구를 사용하여 매장 내 구매 이벤트를 빌드하고 제품 ID, 수량, 가격 및 결제 방법과 같은 매개변수를 보낼 수 있습니다. 그런 다음 이 도구를 사용하여 이벤트 설정을 검증할 수 있습니다. 이러한 이벤트를 보내기 시작하면 실시간 보고서를 사용하여 데이터가 구글 애널리틱스 속성에 도달하고 있는지 확인할 수 있습니다. 데이터 가져오기 및 측정 프로토콜을 사용하여 추가 데이터를 구글 애널리틱스가 수집한 데이터와 결합하면 비즈니스 분석 및 의사 결정을 내릴 때 사용할 수 있는 보다 포괄적인 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.
구글 애널리틱스 Measurement Protocol 가이드
오프라인 데이터 통합 전략
이벤트 기반 데이터 분석