마케터를 위한 구글 애널리틱스 #1

□ 구글 애널리틱스
■ 유니버셔 애널리틱스 → 구글 애널리틱스 4로 변경됨
■ 퍼포먼스 마케팅/그로스해킹 - 고객획득 → 유입 후 행동 → 서비스 재사용 → 공유 → 수익 → 고객 유지
■ 고객을 분류하고, 그룹화하여 특징을 정의하고, 그들에게 언제 어떤 메시지를 전달해야 수익이 극대화될 수 있는지 데이터를 통해 결정할 수 있어야 한다.

□ Google Marketing Platform (GMP)
■ 마케팅 → 분석 → A/B 테스트 → 분석 → 개선 → 마케팅의 순환 구조 지원하는 마케팅 시스템의 집합체

■ Google Ads - 2001/10/23 서비스 런칭
※ 디스플레이 광고, 유튜브 광고, 앱 광고를 할 수 있도록 발전됨.
※ 장점 - 뛰어난 머신러닝 기반의 정교한 타겟팅. 여러 구글 서비스로부터 방대한 사용자 정보 및 데이터 수집

■ Google Analytics - 2005/11/14 서비스 런칭
※ 큰 규모의 기능 추가가 될 때마다 이름을 다르게 하여 새로운 버전의 애널리틱스를 출시함.
※ 유니버셜 애널리틱스 (Universal Analytics) - 가장 널리 사용된 버전
※ Google Analytics 4 - 2020/10 서비스 런칭. 부가 기능으로 있던 앱 + 웹 전용 파트(속성)를 독립적인 버전으로 격상함. 머신러닝이 도입이 핵심.
※ 현재는 Universal Analytics와 Google Analytics 4가 공존하고 있으나, 2023/7/1 이전까지 GA4로 이전해야함.

■ Google Tag Manager - 태그 관리자. 2012/10/01 서비스 런칭
※ 웹사이트 또는 모바일 앱에서 코드 및 태그라고 통칭되는 관련 코드 조각을 쉽고 빠르게 업데이트할 수 있다.
※ 웹 or 앱 분석, A/B 테스트, 행동 추적, 전환추적 부준에서 GMP의 다른 도구들을 지원한다.
※ 이전에는 모든 것을 개발자가 직접 구현으로 해야했으나, GTM에서는 마케터가 간단한 조작으로 할 수 있도록 한다.
※ 구글 시스템 이외에 여러 제공업체의 태그도 단일화로 규합해서 관리할 수 있기 때문에 성능, 비용 절감, 데이터 제어, 유지 보수 등에 유리하다.

■ Google Data Studio - 2016/5/24 서비스 런칭
※ GA 데이터와 Google Ads 데이터를 그대로 가져오거나 하나의 보고서로 결합해서 볼 수 있다.
※ GA의 사용자 수, 페이지 뷰 수, 이벤트 수의 데이터와 Google Ads의 광고 노출 수, 클릭수, CPC등의 데이터를 한 화면에서 볼 수 있다.

■ Google Optimize - 최적화 도구. 2016/09/29 서비스 런칭
※ 트래픽을 공평하게 분할하여 사용자의 반응을 살필 수 있도록 함.
※ 개발자에게 의존하지 않고 마케터가 실험을 진행할 수 있도록 함. (ex. A/B 테스트)
※ GA, Google Ads와 연동하여 실험 목표를 정하거나 트래픽을 나눌 수 있음.

■ Google Firebase - 2011 Firebase Inc. 개발, 2014/10 Google 인수
※ 구글의 앱 개발 파트의 주력 제품.
※ 초기 안드로이드, iOS 및 웹 기기에서 어플리케이션 데이터를 동기화하고, Firebase 클라우드에 저장하는 실시간 데이터베이스로 시작하였고,
※ 현재는 Google Cloud Platform을 비롯한 다양한 Google 서비스와 통합되어 어플리케이션 개발, 품질, 앱 분석, 서비스 개선 부분에서 광범위하게 지원함.
※ 앱 분석은 Firebase 기능의 일부분.
※ 2017/5월 Firebase Analytics를 Google Analytics for Firebase로 리브랜딩하며 GA 제품군의 구성 요소로 포함했음.
※ 앱 분석을 위해서는 Firebase SDK를 이용하여 앱 내에 각각 구현해야함.

■ GA360 - Google Analytics 유료버전

□ 핵심 분석 데이터 지표
■ ROAS (Return On Ad Spend) - 지출한 광고비 대비 광고를 통해 얻은 수익률.
※ 계산식 :  (광고수익/지출광고비) * 100

■ ROI (Return On Investment) - 사업 단위의 투자대비 전체수익률.
※ 계산식 : {(매출 - 사업비) / 사업비} * 100

■ DAU (Daily Active User) - 일별 서비스를 이용하는 사용자 수. 중복 방문 제외.
■ MAU (Month Active User) - 월별 서비스를 이용하는 사용자 수. 중복 방문 제외.
■ ARPU (Average revenue Per User) - 특정 기간에 전체 이용자 또는 가입자가 지출한 평균 금액. 즉 사용자당 평균 매출.
※ 계산식 : 매출/DAU or 매출/MAU

■ CAC (Customer Acquisition Cost) - 신규 고객 1명 유치하는데 투입된 비용 (단, 신규 방문자가 아닌 신규 서비스 이용자)
※ 계산식 : 광고비 / 신규 유저

■ MCU (Maximum Concurrent User) - 가장 많은 접속이 발생했을 때의 사용자 수
■ ACU (Average Concurrent User) - 평균 동시 접속 사용자 수
■ Churn Rate - 서비스 해약 또는 가입 해지 비율
※ 계산식 : (월 고객 해지 수 / 월초 고객 수) * 100

■ LT (Life Time) - 평균 고객 수명
※ 계산식 : 1 / Churn Rate

■ LTV (Life Time Value) - 한 명의 유저가 서비스 이용을 종료할 때까지 지불할 기대 금액
※ 계산식 : ARPU * LT

■ K-factor - 웹&앱 바이럴 성장 지표
※ 계산식 : (초대된 유저 / 유입된 유저) * 100

□ 마케팅 성과 필수 개념
■ 세그먼트 - 현업에서 데이터를 분할 또는 규합, 세분화를 뜻하는 의미로 사용
■ 랜딩페이지 - 사용자가 상호작용 후 처음으로 보게 되는 웹페이지
■ 전환 기간 - 고객이 1일에 광고를 보고 5일에 구매를 했다면 전환 기간이 5일이다
■ 전환 추척 기간 - 고객의 전환 기간을 며칠까지 인정하여 데이터에 반영할 것인지 지정한 기간
■ 기여도 - 광고가 판매에 도움이 된 정도를 수치로 환산한 데이터
■ 채널 - 구글 애널리틱스에서 유입 경로를 의미한다.
※ 직접(Direct), 자연(Organic Search), 소셜(Social), 디스플레이(Display), 검색광고(Paid Search), 추천(Referral)

□ UTM 파라미터
■ 총 5개의 변수로 구성된다.
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※ 캠페인(Campaign) : 210723의 캠페인
※ 소스(Source) : 네이버
※ 매체(Medium) : CPC(검색)
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