안녕하세요, 약 1달 전에 구글 애널리틱스 공식 블로그에서 기존과는 다른 새로운 기능을 발표했습니다. 웹(Web)과 앱(App) 데이터를 통합 측정하기 위한 속성이 바로 그것인데요. 단순히 화면 구성만 변경된 게 아니라 분석을 포함한 여러 기능이 추가되었습니다. 이번 글에서는 새롭게 발표된 기능이 무엇이며, 어떻게 활용해야 되는지 설명드리겠습니다. 우선 구글에서 공개한 영상부터 감사하겠습니다. 글보다는 영상이 이해가 편하니까요 🙂
https://www.youtube.com/watch?v=a4_LUYzFvxw
웹앱 데이터 통합 및 사용자 기준 행동 추적
기존에는 웹과 앱 데이터를 따로 확인했지만 이제는 하나의 속성에서 관리할 수 있게 변경되었습니다. 한 명의 고객이라도 여러 기기를 사용해서 상품을 탐색하고 구매하기 때문에 웹 또는 앱 데이터만 보는 것은 데이터 분석의 함정에 빠질 수 있는데요. 이번 업데이트는 데이터 통합 분석에 대한 니즈가 반영된 결과로 볼 수 있습니다. 기존에 GA를 분석할 때 앱과 웹 데이터를 따로 확인하고 계셨다면 속성 설정에서 신규 속성을 생성하시면 됩니다.
하지만 여전히 빈 틈은 보입니다. GA 앱 버전인 파이어베이스 애널리틱스 데이터 수집 설계가 제대로 되어 있지 않으면 통합 속성 역시 데이터 조회가 원활하지 않게 됩니다. 통합 속성은 웹과 앱에 있는 데이터를 하나로 모아주는 역할만 하기 때문입니다. 이렇다 보니 하이브리드 앱의 경우 GA 웹 속성에서 필터를 사용해서 별도의 보기로 조회하는 방법이 있는데 이를 병행해서 사용하는 것을 권장드립니다. 단, 웹 속성이다 보니 앱으로 방문한 고객의 유입 출처는 확인하기 어렵다는 단점이 있지만요.
행동 이벤트 자동 추적 (스크롤, 유튜브, 외부 링크 클릭, 내부 검색어 등)
기존에는 페이지 열람을 제외한 고객 행동 데이터를 별도의 이벤트로 추적해야 했습니다. 하지만 신규 속성에서는 스크롤, 이탈 클릭, 동영상, 다운로드 등의 액션을 자동으로 추적해줍니다. 참고로 스크롤 데이터는 페이지 하단 90%까지 내렸을 때 이벤트가 발생합니다. 그리고 이렇게 수집한 이벤트는 퍼널의 한 단계로 설정해서 분석을 할 수 있습니다. 실무자 입장에서는 이벤트를 자동으로 추적해주면 데이터 관리나 수집에 대한 부담을 어느 정도 덜어낼 수 있습니다. 모든 이벤트를 추적해주지 않는 점은 아쉽지만 그래도 환영할만한 소식입니다. 하지만 고객의 데이터를 깊게 관찰하려면 GTM 사용을 통한 맞춤 이벤트 수집은 필수라고 판단되네요 🙂
실질적인 데이터 분석을 위한 퍼널 및 세그먼트 기능 강화
마지막으로 이번 업데이트에서 가장 큰 변화라고 할 수 있는 분석 기능입니다. 원래 GA360(유료)에서만 공개하던 기능을 무료로 오픈한 것인데요. 특징이라면 이벤트 단위로 퍼널을 설계할 수 있고, 세그먼트 중복 기능을 사용하면 다수의 세그먼트가 있을 때 중복된 영역의 고객 분석이 쉬워졌다는 점에서 상당히 유용합니다. 특히 기존에는 퍼널을 설계하기 위해 데이터를 미리 수집하고 목표를 별도로 설정했다면, 신규 속성은 목표 설정 없이 기존 데이터로 퍼널을 설계할 수 있게 변경되었습니다. GA가 단순히 데이터 수집에서 벗어나 분석을 할 수 있는 솔루션으로 변화를 시도하는 듯합니다.
그럼 현재 사용하고 있는 GA 계정에 웹앱 속성을 추가하려면 어떻게 해야 할까요? 아래 영상을 보시면 아주 간단하게 추가할 수 있습니다. 가급적 구글 태그 관리자를 활용해서 태그를 추가하는 방식으로 적용을 해보세요.
https://www.youtube.com/watch?v=qWS3pYNtYCY
신규 속성에서 쇼핑몰 제품 구매 데이터가 연동되지 않는 점은 많이 아쉽습니다. 하지만 아직 베타 버전이라 데이터 연동은 점차 해결될 것이라고 봐요. 스크롤 이벤트도 현재는 90% 도달 시에만 이벤트로 수집하지만 좀 더 유연하게 측정하는 방향으로 변경되지 않을까 예상해봅니다. 마지막으로 구글 빅쿼리에 웹앱 속성 데이터를 전송해서 Rawdata를 저장하고, 쿼리를 조회해서 통합 분석할 수 있는 환경이 마련된 점도 굉장히 긍정적이고요. 단, 이를 전부 제대로 활용하기 위해서는 혼자서는 힘들 듯싶고 개발팀 내지 전문 업체의 도움을 받는 것을 권장드립니다. 그럼 다음에 새로운 소식과 정보를 가지고 인사드리겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
