웹 분석과 디지털 마케팅 분석을 혼합하는 방법

모든 마케팅 전략의 효과를 측정하는 여러 프로세스가 있습니다. 캠페인의 진행 상황, 사용자가 웹사이트에서 행동하는 방식, 가장 인기 있는 제품과 가장 낮은 제품이 무엇인지 명확히 파악하고 나면 추가 마케팅 단계를 정의할 수 있습니다. 비즈니스에서 이미 디지털 분석을 구현했지만 원하는 결과를 얻지 못한 경우 일부 데이터가 균열 사이로 빠져나가 전체 그림을 볼 수 없게 될 수 있습니다. 웹과 디지털 마케팅 분석을 현명하게 결합하면 누락된 데이터를 포착하고 마케팅 전략을 보다 성공적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 분석 은 웹사이트, 모바일 앱, 이메일 및 기타 온라인 소스의 통합 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 비즈니스의 다양한 프로세스, 사용자가 웹사이트에서 어떻게 행동하는지, 떠날 때, 돌아올 때, 모바일 버전으로 전환할 때의 개요를 제공합니다.

디지털 분석은 전자 상거래 회사, 시장, 통신 등 모든 규모의 비즈니스에 필요합니다. 디지털 분석은 비즈니스 목표에 맞게 조정되고 여러 메트릭을 결합하여 맞춤형 보고서를 생성할 수 있기 때문입니다.

웹 분석 은 웹사이트의 성능을 분석하는 디지털 마케팅 분석의 하위 집합입니다. 그러나 기업은 웹사이트에만 국한되는 경우가 거의 없으므로 웹 분석만으로는 전체 마케팅 그림을 제공하기에 충분하지 않습니다. 바로 여기에서 디지털 마케팅 분석 이 유용합니다. 웹사이트뿐만 아니라 광고 플랫폼, 모바일 앱, CRM 시스템 및 소셜 미디어 플랫폼과 같은 다른 온라인 소스의 데이터도 고려합니다.

디지털 마케팅 분석은 모든 온라인 마케팅 채널을 탐색하고 비교하여 채널이 서로와 전환에 미치는 영향을 보여줍니다.

디지털 마케팅 분석을 통해 다음을 추적할 수 있습니다.

• 웹사이트와 다양한 기기에서 사용자가 행동하는 방식
• 광고 캠페인의 효율성과 상호 영향
• 특정 마케팅 노력으로 인한 수익
• 기타 비즈니스 관련 KPI: 장바구니에 항목 추가, 전환 및 이탈률, 클릭당 비용 등

마케팅 분석의 출발점은 답을 찾고자 하는 목표와 질문을 설정하는 것입니다. 원하는 결과를 얻으려면 웹 분석과 디지털 마케팅 분석을 결합하여 비즈니스에 완벽하게 맞는 측정된 매개변수의 최적 조합을 얻는 것이 가장 좋습니다.

웹 분석과 디지털 마케팅 분석을 결합 하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 웹 사이트에 대한 웹 분석 구성 웹 분석 자체는 보다 심층적인 추가 분석을 위한 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 순 방문자수, 클릭수, 이탈 페이지 및 기타 매개변수를 추적하여 고객의 행동을 더 잘 이해하고 마케팅 전략의 장단점을 파악하십시오.
2. 웹 분석이 다루지 않는 마케팅 전략의 일부를 파악하십시오. 웹 분석이 있으면 누락된 데이터를 더 쉽게 알아차릴 수 있습니다. 웹 분석에서 추적하지 않는 모바일 앱이 있습니까? Facebook이나 Instagram에서 광고 캠페인을 시작합니까? 오프라인 매장이 있나요? 비즈니스의 이러한 부분이 주요 웹사이트보다 덜 중요해 보여도 고객의 주요 부분을 차지하는 금광이 될 수 있습니다. 반면에 데이터 분석을 통해 마케팅 예산을 낭비하고 이익을 가져오지 않는 채널이 무엇인지 알 수 있습니다.
3. 누락된 매개변수를 제공하여 보고서 확장 웹 분석 위에 디지털 분석을 구현하려면 다음을 수행해야 합니다.
   1. 필요한 데이터를 수집합니다. 광고 서비스, 통화 추적 서비스, CRM 및 기타 데이터 소스에서 데이터를 수집합니다. 수동으로 수행하거나 OWOX BI와 같은 전문 서비스를 사용하여 시간을 절약하고 데이터 전송을 자동화할 수 있습니다.
   2. 수집된 데이터를 하나의 플랫폼으로 병합합니다. 모든 마케팅 채널이 서로 어떤 영향을 미치는지 분석하려면 웹 분석과 디지털 분석 데이터를 병합하고 Google BigQuery와 같은 한 곳에 모두 저장해야 합니다.

아래에서 이 프로세스를 쉽게 수행하는 방법과 마케팅 전략의 특정 측면을 분석하기 위해 정확히 무엇을 측정해야 하는지 살펴보겠습니다.

추적할 수 있는 일부 디지털 마케팅 매개변수, 해당 공식 및 이러한 매개변수가 마케팅에 제공하는 가치를 검토합니다.

웹 트래픽 소스

이 매개변수는 방문자를 웹사이트로 유도하는 트래픽 소스를 보여줍니다. 세 가지 주요 소스는 직접, 추천 및 유기적 검색입니다. 그러나 웹사이트에는 유료 검색과 같은 다른 트래픽 소스도 있을 수 있습니다.

총 방문 또는 세션 수

특정 기간 동안 웹사이트(또는 웹사이트 트래픽) 를 방문한 총 방문자 수는 사이트 인기도에 대한 기본적인 통찰력을 제공합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 매개변수를 비교하면 웹사이트가 인기를 얻고 있는지 여부와 같은 일반적인 경향을 이해할 수 있습니다.

신규/재방문자

신규 방문자 는 특정 기기에서 귀하의 웹사이트에 처음으로 액세스하는 방문자입니다. 재방문자 는 이전에 귀하의 웹사이트를 방문한 적이 있습니다. 이 매개변수를 통해 온라인 잠재고객을 얼마나 효과적으로 유지하는지 확인할 수 있습니다. 단, 방문자가 쿠키를 삭제한 후 귀하의 웹사이트에 두 번째 접속하거나 다른 기기 또는 브라우저를 사용하여 접속하는 경우에는 신규 방문자로 간주됩니다.

온라인 전환율

온라인 전환율은 웹사이트 방문자가 웹사이트에서 원하는 액션을 취하는 모든 사용자 세션의 비율입니다. 이 작업은 뉴스레터 구독, 회원 가입, PDF 다운로드 또는 방문자가 하기를 원하는 모든 것이 될 수 있습니다. 온라인 전환율을 분석하면 인터넷 마케팅 전략이 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다. 그리고 전환율의 역학을 분석하여 해당 경향이 비즈니스에 긍정적인지 부정적인지 정의하고 상황을 유지하거나 개선하기 위한 조치를 계획할 수 있습니다.

방문당 가치

이 매개변수는 각 웹사이트 방문에서 얻을 수 있는 가치를 보여줍니다. 보고서에 표시되는 방문당 가치는 방문 횟수를 총 가치로 나눈 값입니다. 방문당 가치 매개변수는 웹사이트가 비즈니스에 얼마나 수익성이 있는지 보여주기 때문에 방문당 가치를 높이기 위해 더 많은 돈을 투자할 가치가 있는지 또는 웹사이트를 최적화하여 효율성을 높여야 하는지 결정할 수 있습니다. 상위 페이지 및 종료 페이지와 같은 다른 매개변수를 추적하여 최적화할 마케팅 전략의 올바른 부분을 파악할 수 있습니다.

평균 세션 시간

평균 세션 시간 은 모든 세션의 총 지속 시간(초)을 총 세션 수로 나누어 계산합니다. 이 매개변수는 웹사이트가 방문자에게 얼마나 매력적인지 보여줍니다. 세션 시간이 짧다는 것은 잘못된 대상 고객을 유치하고 있거나 방문자가 처음 보는 콘텐츠가 그들의 요구를 충족시키지 않거나 관심사와 일치하지 않는다는 것을 의미할 수 있습니다. 평균 세션 시간이 짧은 경우(한 세션이 15초 미만 지속되는 경우) 웹사이트의 사용자 경험을 실험하거나 다른 대상을 타겟팅할 수 있습니다.

상위 페이지

상위 페이지 매개변수는 웹사이트 방문자 사이에서 가장 인기 있는 페이지를 보여줍니다. 이를 통해 청중에게 가장 매력적인 콘텐츠 및 페이지 구성이 무엇인지 보여줄 수 있으며, 예를 들어 신규 사용자가 상위 페이지를 먼저 볼 수 있도록 하는 새로운 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

방문당 상호작용

방문당 상호작용 매개변수는 사용자가 한 번 방문하는 동안 웹사이트에서 수행하는 상호작용(평균)을 보여줍니다. 이러한 상호작용의 수와 유형을 보면 사용자가 구매하기 전에 어떻게 행동하는지 이해할 수 있습니다. 그 외에도 사용자의 관심을 끄는 항목과 상호 작용이 가장 적은 항목에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 항목 제거 또는 최적화를 고려하고 상호 작용 수가 변경되는지 여부와 변경 방법을 추적할 수 있습니다.

종료 페이지

이 매개변수는 방문자가 사이트를 떠나는 페이지를 보여줍니다. 이렇게 하면 전반적인 페이지 사용성과 사용자 경험에 주의를 기울이거나 콘텐츠를 개선하여 어떤 페이지를 최적화해야 하는지 명확하게 이해할 수 있습니다.

판매 적격 리드의 수량

이 매개변수는 영업 팀이 리드 마그넷에서 받은 SQL(Sales Qualified Lead)의 수를 보여줍니다. 이것은 획득한 리드를 추적하고 마케팅 효과를 평가할 수 있는 기본 메트릭입니다. 1개월 또는 1년에 대한 SQL 목표를 설정한 다음 해당 목표를 판매 적격 리드의 수량에 대한 보고서에서 수신한 메트릭과 연관시킬 수 있습니다.

리드당 비용

리드당 비용(CPL) 매개변수는 하나의 리드를 획득하는 데 지출하는 평균 금액을 보여줍니다. 모든 광고 비용을 합산하고 총계를 획득한 리드 수로 나누어 계산합니다. 이 매개변수는 새로운 리드 생성 측면에서 온라인 광고 캠페인이 얼마나 비용 효율적인지, 해당 목적을 위해 추가 투자할 가치가 있는 채널 및 해제할 수 있는 채널에 대한 명확한 비전을 제공합니다.

전환율

리드 자석의 전환율은 리드 자석(일반적으로 잠재 고객의 연락처 세부 정보와 교환하여 제공하는 항목)과 관련된 목표 작업을 수행하는 리드의 비율입니다. 타겟 액션을 수행한 리드의 수를 전체 리드의 수로 나누고 그 결과에 100%를 곱하여 계산합니다. 예를 들어 300개의 리드 중 20개가 액션을 수행하면 전환율은 6.6%(20/300 × 100%)가 됩니다.

리드 생성 비율

전환율과 달리 리드 생성율 은 리드 자석을 사용한 모든 액션이 아니라 방문자를 실제로 리드로 전환하는 액션에만 초점을 맞춥니다. 캡처한 리드의 총 수를 취하고 이 숫자를 특정 채널을 통한 총 방문자 수로 나누어 계산합니다. 예를 들어 방문자 2,000명 중 100명이 리드로 전환되면 리드 생성률은 5%(100/2000 × 100%)가 됩니다.

도달하다

도달 매개변수는 소셜 미디어 게시물의 고유한 시청자 수를 보여줍니다.

500명이 귀하의 게시물을 보고 10,000명의 팔로워가 있는 경우 도달 범위는 5%(500/10,000 × 100%)입니다.

고객의 좋아요와 싫어요를 더 잘 이해하기 위해 게시물의 타이밍과 내용을 실험할 수 있습니다. 그런 다음 결과를 도달 범위와 연관시키고 게시를 위한 최적의 시간과 청중에게 가장 매력적인 주제를 파악할 수 있습니다.

참여 후 비율

게시물 참여율은 총 팔로워 수에 대한 소셜 미디어 게시물과의 상호 작용 비율입니다. 게시물 참여율이 높을수록 팔로어가 더 많이 참여하고 소셜 미디어에 게시하는 콘텐츠에 더 많은 관심을 갖게 됩니다. 또한 이 매개변수를 사용하면 가장 참여도가 높은 주제와 참여도가 가장 낮은 주제를 확인하고 콘텐츠를 실험하고 사후 참여율의 변화를 추적하여 콘텐츠를 개선하고 청중과 더 잘 맞출 수 있습니다.

클릭당 비용

클릭당 비용(CPC) 은 사용자가 광고를 클릭할 때 지불하는 비용을 보여줍니다. 모든 클릭의 총 비용을 총 클릭수로 나누어 계산합니다. 이 매개변수를 사용하면 가장 많은 수익과 가장 적은 수익을 창출하는 광고를 찾아 그에 따라 광고 예산을 재할당할 수 있습니다.

1,000회 노출당 비용

그만큼 1,000회당 비용 또는 1,000회당 비용(CPM) 매개변수는 페이지에서 1,000회 광고 노출의 가격을 보여줍니다. CPM이 $2.00인 경우 광고주는 1,000번의 광고 노출에 대해 $2.00를 지불합니다. CPM은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

총 캠페인 비용 / (총 노출수 / 1,000)

CPM은 많은 양의 광고 노출에 대한 비용을 측정하는 데 도움이 됩니다.

판매 전환율

판매 전환율은 구매를 완료한 방문자의 비율입니다. 구매 횟수를 총 웹사이트 방문자 수로 나누어 계산합니다. 이 매개변수를 사용하여 마케팅 효과를 평가할 수 있습니다. 판매 전환율이 감소하거나 증가하는 시기를 추적하고 결과를 보고서의 다른 매개변수 및 마케팅 전략에 적용한 변경사항과 연관시킵니다. 청중을 더 잘 이해하고 다음 단계를 계획하는 데 사용하십시오.

트래픽 소스별 수익

트래픽 소스 매개변수별 수익은 소셜, 자연 검색, 유료 검색 및 추천과 같은 채널별로 총 수익을 분류합니다. 전자 상거래 웹사이트에 대한 가장 중요한 트래픽 소스를 강조 표시하고 사용자가 유입되는 채널을 보여줍니다. 이 매개변수를 사용하면 가장 많은 수익과 가장 적은 수익을 창출하는 소스, 추가 투자 가치가 있는 소스, 최적화 또는 비활성화해야 하는 소스를 명확하게 이해할 수 있습니다.

평균 주문 금액

평균 주문 금액(AOV) 매개변수는 고객이 웹사이트에서 물건을 구매할 때 지출하는 평균 금액을 보여줍니다. 총 수익을 주문한 수로 나누어 계산합니다. AOV는 전자 상거래 비즈니스에 중요한 사용자의 구매 행동을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. AOV의 성장은 고객 수가 감소하지 않는다고 가정할 때 각 거래에서 더 많은 돈을 받을 때 일반 수익의 증가를 의미합니다. 평균 주문 가치를 높이려면 예를 들어 로열티 프로그램 및 제품 할인을 실험한 다음 이것이 AOV 및 더 중요한 수입에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.

장바구니 포기율

장바구니 포기율 은 가상 장바구니에 항목을 넣은 후 가상 장바구니를 떠나는 사용자의 비율을 보여줍니다. 다음 공식으로 계산됩니다.

(1 — (완료된 구매 수 / 생성된 장바구니 수)) x 100%

또한 이 매개변수는 귀하의 제품 또는 서비스에 이미 관심이 있는 잠재 고객의 비율을 볼 수 있으므로 방문자의 구매 행동을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 높은 장바구니 포기율은 판매 유입경로의 마지막 단계를 최적화하는 신호일 수 있지만 보고서의 다른 매개변수와 함께 이 매개변수를 분석하여 마케팅 전략의 효과를 보다 명확하게 파악하고 다음 단계를 파악하는 것이 더 좋습니다. 단계.

순 프로모터 점수

NPS(순 프로모터 점수) 는 -100에서 100 사이의 지수로 고객의 평균 만족도를 보여줍니다. 고객을 좌절시키는 요소를 추적할 수 있으므로 유입경로의 약점을 신속하게 파악하고 개선 조치를 취할 수 있습니다. NPS는 또한 고객의 충성도를 측정하고 비즈니스 성장을 예측하는 데 도움이 됩니다. 순 프로모터 점수만으로는 결정의 기반이 되기에 충분하지 않지만 다른 매개변수와 함께 이를 분석하면 사용자 데이터에 대한 보고서를 강화하고 비즈니스 성장을 가속화할 수 있는 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

디지털 마케팅 분석을 구현하는 것은 복잡한 프로세스이지만 결과는 확실히 노력할 가치가 있습니다. 비즈니스에 유용한 매개변수는 스스로 또는 분석가의 도움을 받아 식별해야 하지만 일반 보고서 작성과 같은 다른 프로세스는 보고 또는 분석 도구를 사용하여 자동화할 수 있습니다.

이는 시간 경과에 따른 변화를 추적한다는 점에서 특히 중요합니다. 데이터를 수집하고 보고서를 한 번 작성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이를 정기적인 프로세스로 만들고 시간이 지남에 따라 변경 사항을 추적해야 합니다.

OWOX BI를 사용하면 다양한 온라인 및 오프라인 소스에서 샘플링되지 않은 데이터를 무제한으로 수집하고 거의 실시간으로 처리할 수 있습니다. OWOX BI를 사용하면 기본 수준에서 고급 수준까지 마케팅 분석을 구축하고 광고 및 웹사이트 데이터를 CRM과 같은 소스의 다른 비즈니스 데이터와 병합하고 필요한 보고서를 생성할 수 있습니다. 또한 모든 매개변수의 역학을 확인하고 다음에 수행해야 할 작업에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

OWOX BI로 마케팅 분석을 단계별로 구축하는 방법은 다음과 같습니다.

1. Google 애널리틱스에서 광고 캠페인 분석

광고 서비스에서 Google Analytics로 OWOX BI 파이프라인을 설정하여 실시간으로 광고 비용에 대한 데이터를 수신하고, 보고서를 작성하고, 시간 경과에 따른 수치 변화를 모니터링하고, 수치 이면의 계산을 확인하십시오.

1. 웹 분석 구현

OWOX BI를 사용하여 웹사이트에서 더 많은 원시 및 샘플링되지 않은 데이터를 수집하고 보고서를 심화하십시오. 웹사이트 사용자에 대한 데이터를 추가하고, 웹사이트 소스를 추적하고, 총 방문 수를 계산하여 웹사이트가 일반적으로 비즈니스 및 특히 마케팅에서 수행하는 역할을 더 잘 이해합니다.

2. 종단 간 분석 구현

성과에 대한 전체 개요를 확인하고 더 많은 돈을 가져오고 부정적인 ROI로 인해 예산을 낭비하는 요소를 확인하십시오. 다음을 포함하여 비즈니스에 중요한 모든 것을 추적하여 심층 보고서를 작성할 수 있습니다.

• 웹 및 모바일 사용자(신규 및 재방문)
• 페이지 및 방문 페이지
• 제품 및 제품 카테고리
• 지역, 도시 및 언어

3. GBQ 데이터를 기반으로 고급 어트리뷰션 및 보고서 설정

퍼널에서 가장 많은 수익을 창출하는 채널을 찾기 위해 마케터는 종종 원터치 기여 모델을 사용합니다. 그러나 7번의 터치의 법칙에 따르면 실제 구매는 고객이 브랜드와 8번째 상호작용할 때만 발생하는 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고 모든 단계는 서로 영향을 미치고 결국에는 전환으로 이어집니다. 전환 경로를 평가하려면 고급 데이터 기반 어트리뷰션을 설정하고 Google BigQuery에서 수집된 데이터를 기반으로 보고서를 만드세요.

5. 잠재고객 관리

접근 방식을 개인화하고 마케팅 전략을 보다 정확하게 만들기 위해 사용자 세그먼트를 만드십시오. 신규 방문자와 재방문자에 대해 획득 채널을 다르게 평가하고 관심이 없는 사용자를 제외하고 고객 충성도를 높입니다.

다른 사용자 집단은 다르게 행동하므로 다른 수익을 가져오고 다른 커뮤니케이션 접근 방식이 필요합니다. 결과적으로 이러한 집단을 유치하고 유지하기 위해 지출하는 예산도 달라집니다. OWOX BI를 사용하면 쉽게 청중을 관리하고 관심이 없는 사용자를 제외하고 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

여전히 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 옵션이 무엇인지 확실하지 않은 경우 광고 캠페인에 대한 기본 분석을 시작한 다음 분석을 더욱 발전시킬 수 있습니다.

완전하고 신뢰할 수 있는 데이터 없이는 효율적인 마케팅 전략을 구축하거나 개선하기가 어렵습니다. 광고 캠페인을 변경하기 전에 추가 조치를 위한 견고한 기반이 있는지 확인하십시오.

추적해야 하는 매개변수는 비즈니스 영역과 디지털 마케팅 분석의 기대치에 따라 다릅니다. 원하는 결과를 얻기 위해 비즈니스를 위해 웹 및 디지털 마케팅 분석을 결합하는 방법을 잘 모르는 경우 OWOX BI의 무료 데모를 예약하여 자격을 갖춘 분석가와 적절한 전략에 대해 논의하십시오.