행동 세분화: 광고 캠페인을 최적화하고 전환율을 높이는 방법

모든 사용자에게 동일한 광고를 표시하는 것은 바퀴를 돌리는 것과 같습니다. 많은 에너지가 필요하지만 아무데도 얻을 수 없습니다. 사이트 방문자는 서로 다른 관심사, 요청 및 요구 사항을 가지고 있습니다. 따라서 그들은 광고 캠페인에 다르게 반응하고 사이트에서 다르게 행동합니다.

따라서 타겟 고객을 연구하고 세분화하여 마케팅 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 이를 통해 사용자와의 커뮤니케이션을 개인화하고 관련성 높은 광고를 만들 수 있습니다. 귀하의 자료는 받은 편지함의 스팸 폴더를 남깁니다. 결과적으로 고객 전환과 충성도를 높일 수 있습니다.

이 기사에서는 OWOX BI를 사용하여 제한 없이 사이트 방문자의 모든 행동에 대한 세그먼트를 형성하는 방법과 Google Ads의 광고 캠페인을 위해 이를 기반으로 잠재고객을 생성하는 샘플링 방법을 설명합니다.

데모에 등록하면 OWOX BI가 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다.

세분화 는 지역, 인구 통계 데이터, 취미 및 라이프 스타일, 사이트에서의 행동 등 다양한 매개 변수에 따라 대상 고객을 별도의 그룹으로 분류하는 것입니다. 세분화는 마케팅을 최적화하고 각 사용자 그룹에 대한 접근 방식을 찾고 각 사용자가 귀하의 광고가 그에게 개인적으로 맞춤화되었다고 느낄 수 있습니다.

일반적으로 잠재고객 세분화를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 고객을 더 자세히 연구하고, 고객이 회사에서 무엇을 기대하는지 이해하고, 청중의 요구를 충족할 수 있도록 제품 및 광고 제안을 수정하십시오.
2. 커뮤니케이션을 개인화하고 사용자 충성도를 높입니다. 적시에 적절한 위치에 표시되는 관련 광고는 고객을 유지하고 참여도를 높이는 데 도움이 됩니다.
3. 타겟팅을 더 좁고 명확하게 만들고 전환율을 높이세요. 수많은 가설과 잠재고객 세그먼트를 테스트하여 사용자 광고에 가장 효과적인 옵션을 찾습니다.
4. 마케팅 전략을 최적화합니다. 광고 예산 및 기타 리소스를 적절하게 재분배하기 위해 사용자를 끌어들이는 데 사용되는 ROI 측면에서 가장 유망한 항목을 찾으십시오.
5. 광고 비용을 줄입니다. 사용자 참여 수준을 결정하고 청중을 필터링하고 사이트에 관심이 없는 방문자를 필터링할 수 있습니다. 또는 예를 들어, 직접 마케팅 채널에서 작업을 수행하는 디지털 채널의 대상 고객에서 중요한 세그먼트를 제외할 수 있습니다.

세그먼트는 Google 애널리틱스 보고서에서 필터로 사용할 수 있습니다. 또한 Google Ads의 광고 캠페인 또는 Google Optimize의 A/B 테스트를 위해 이들 중 하나를 기반으로 잠재고객을 만들 수 있습니다.

예를 들어 다양한 연령대의 남성과 여성에 대한 세그먼트를 만들어 캠페인에 대한 Google 애널리틱스 보고서에 적용할 수 있습니다. 그러면 어떤 사용자가 귀하의 광고에 가장 잘 반응하는지 보여줍니다. 그런 다음 동일한 항목을 지리 - 위치 보고서에 적용하면 현재 캠페인을 시작할 수 있는 다른 유망한 지역을 볼 수 있습니다.

사이트 방문자를 거의 모든 작업에 따라 세그먼트로 나눌 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 장바구니에 항목을 추가합니다.
• 장바구니에서 항목을 제거합니다.
• 주문 양식 완료 대기 중입니다.
• 항목에 대한 지불.
• 프로모션 코드 사용.
• 항목 페이지 또는 항목 그룹을 봅니다.
• 연락처 페이지를 봅니다.
• 플라이 페이지를 봅니다.
• 링크를 클릭하십시오.

여러 작업을 필터로 사용하여 세그먼트를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 장바구니에 항목을 넣었지만 양식을 작성하지 않은 사용자; 주문했지만 지불하지 않았습니다. 여러 항목 카드를 보았지만 장바구니에 아무것도 추가되지 않았습니다.

예 1. 장바구니에 항목을 추가했지만 구매하지 않은 사용자는 리마케팅에 이상적입니다. 구매를 완료하도록 동기를 부여하려면 이 항목에 대한 할인, 무료 배송 등의 광고를 표시하십시오.

예 2. 이메일, 블로그, 소셜 네트워크, 문맥 광고 등 사이트에 온 소스별로 고객을 분류하고 그들과 다르게 커뮤니케이션합니다. 예를 들어 편지에서 링크를 따라간 사람들은 더 이상 볼 필요가 없습니다. 구독 초대가 있는 팝업 창.

예 3. 참여 수준별로 대상 고객을 분류합니다. 예를 들어, RFM 분석 결과를 사용하여 가장 가치 있는 사용자(최근에 사이트를 방문하여 구매한 사용자, 일반 방문자 및 구매자, 전환 가치가 높은 방문자)를 강조 표시할 수 있습니다. 그런 다음 다른 주식 제안이 포함된 메일을 보낼 수 있습니다.

세그먼트를 구성하려면 사이트에서 사용자의 행동에 대한 데이터가 필요하며 Google Analytics에서 수집됩니다. 그러나 이 시스템의 인터페이스에서 분할 기능에는 한계가 있습니다. 또한 GA는 필터 또는 세그먼트를 추가한 후 대량의 트래픽에 샘플링을 사용할 수 있습니다. 이는 전체 샘플보다 더 적은 수의 세션을 포함할 수 있음을 의미합니다. 즉, 분석할 데이터가 불완전합니다.

제한 없이 사용자 작업에 대한 샘플링 및 빌드 세그먼트를 피하기 위해 OWOX BI 파이프라인을 사용할 수 있습니다. 이 서비스는 선택하지 않은 데이터를 사이트에서 Google BigQuery로 실시간으로 자동 다운로드합니다. 클라우드 스토리지에서 필요한 모든 세그먼트를 형성하고 OWOX BI를 사용하여 Google Analytics에 업로드한 다음 보고 또는 광고 잠재고객 생성에 사용합니다.

무료로 OWOX BI를 사용하여 Google BigQuery에서 데이터 수집 시도

우선, 테스트하려는 가설을 공식화하십시오. 가장 잘 테스트되는 것은 비즈니스의 틈새, 다음 분기/반기의 목표 및 목표, 필요한 데이터의 가용성 등에 따라 다릅니다.

가능한 가설의 예:

• 사용자는 지난 30일 동안 N번 이상 사이트를 방문했습니다. 구매에 관심이 있습니다. 광고 서비스에서 그에 대한 배팅을 높이면 이 사용자의 구매 확률이 높아집니다.
• 사용자가 장바구니에 항목을 추가했지만 N일 이내에 구매한 적이 없습니다. 구매에 관심이 있습니다. 이러한 사용자에 대해 요금을 인상할 수 있습니다.
• 사용자가 사이트에서 특정 일련의 작업을 수행했지만 구매하지는 않았습니다. 구매에 관심이 있습니다. 이러한 사용자에 대해 요금을 인상할 수 있습니다.
• 사용자는 X일 동안 광고를 N번 클릭했지만 전환 액션을 수행하지 않았습니다. 매수확률이 매우 낮습니다. 광고를 꺼야 합니다.

세그먼트별 광고의 개인화는 가설을 기반으로 하기 때문에 활용 효과를 제대로 분석하는 것이 중요하다. 이렇게 하려면 세그먼트의 효율성을 평가할 메트릭을 사전 개발해야 합니다. 그런 다음 설정을 진행할 수 있습니다.

아직 Google BigQuery에 Google 애널리틱스 스트리밍이 없다면 스트리밍을 설정하세요. 여기에서는 모든 것이 간단합니다. Google 계정을 사용하여 OWOX BI에 로그인하고 가져올 시스템과 위치를 선택하고 액세스 권한을 부여하십시오.

세그먼트를 만들려는 사용자의 작업을 GA로 전달하려면 사용자에 대한 맞춤 측정기준을 만들어야 합니다.

이미 있는 경우 이 단계를 건너뜁니다. 그렇지 않은 경우 관리자 패널로 이동하여 속성 설정에서 맞춤 정의를 선택하고 맞춤 측정기준을 클릭합니다.

옵션 이름을 지정하고 범위에 대해 Hit를 선택합니다.

그런 다음 코드 스니펫을 복사하고 개발자에게 사이트의 Google Analytics 추적 코드에 추가하도록 요청하십시오.

이제 세그먼트 정보를 다운로드할 Google Analytics에서 새 데이터 세트를 만들고 세그먼트에 대한 쿼리에 참여할 필수 사용자 설정을 지정해야 합니다.

이렇게 하려면 관리자 패널로 이동하여 속성 설정에서 데이터 가져오기를 선택하고 만들기를 클릭합니다. 그런 다음 사용자 데이터 세트 유형을 선택하고 세트 이름을 지정한 다음 GA 보기를 선택하여 세그먼트를 로드합니다.

그런 다음 로드할 데이터의 스키마를 정의합니다.

이 예에서 위의 스크린샷에서 번들의 키가 사용자 ID이고 세그먼트 결정자가 사용자 정의 차원 17인 데이터 세트 설정을 볼 수 있습니다.

사용자 정의 차원 17은 SQL 쿼리 내의 매개변수 값을 보호합니다. 데이터세트 스키마에서 선택하여 이 세그먼트에서 Google 애널리틱스에서 사용할 사용자 유형을 결정합니다.

우리는 사용자 수준에서 세분화를 수행하므로 Google 클라이언트 ID 또는 Google 사용자 ID가 세분화 식별자로 필요합니다.

SQL 쿼리를 디자인할 때 세그먼트가 로드될 데이터 세트에 대한 Google Analytics의 요구 사항을 고려하십시오. 단일 SQL 쿼리(세그먼트)에서 여러 하위 세그먼트를 원하는 경우 사용자 정의 차원을 추가하여 이를 구현할 수 있습니다. 먼저 Google Analytics에서 사용자 설정을 만든 다음 SQL 쿼리에 추가해야 합니다.

BigQuery 보기에서 SQL 조회 유지 - Google BigQuery → Google Analytics 스트리밍 설정에서 선택해야 합니다.

도움말 센터의 이 지침은 흐름을 설정하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 Google Analytics에 업로드한 후 이를 사용하여 세그먼트 및 특별 보고서를 작성할 수 있습니다. 다운로드한 데이터로 작업하는 방법에 대한 자세한 내용은 GA 도움말을 참조하십시오.

또한 Google BigQuery에서 수집한 세그먼트 데이터를 사용한 다음 Google Ads에서 광고 캠페인 및 리마케팅을 위한 잠재고객을 설정할 때 이를 Google 애널리틱스로 가져올 수 있습니다.

또한 Google BigQuery → Google Analytics 스트림을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 클라이언트 ID 또는 사용자 ID를 번들의 키로 사용하여 CRM 시스템의 정보(성별, 연령, 고객 관심사, 주문 상태, 반품 등)로 사이트의 데이터를 보완한 다음 사용자 수준에서 세그먼트를 생성합니다.
2. RFM 분석 결과를 구글 애널리틱스로 가져와서 마지막 구매 시간, 구매 빈도, 각 고객이 사용한 금액에 따라 사용자를 분류합니다.
3. 활성 기간에 관계없이 사이트에 관심이 있는 방문자를 포함하여 리마케팅을 위한 잠재고객의 규모를 크게 늘립니다.

추신: 세그먼트를 형성하고 비즈니스를 위한 맞춤형 메트릭 시스템을 만드는 데 도움이 필요하면 [email protected]으로 이메일을 보내거나 웹사이트에서 양식을 작성하여 데모를 받으십시오.