디지털 분석 및 마케팅의 진화

마케터가 분석에 접근해야 하는 방식의 변화가 진행 중입니다. 사용자 흐름에 대한 생각을 멈추고 참여하는 사용자에게 기대하는 일련의 이벤트(작업)를 생각할 때입니다.

최초의 웹 배너 광고가 등장하기 훨씬 이전(1994년 10월 27일 Wired 잡지), 고객의 마케팅 활동을 돕고자 하는 마케터는 분석과 마케팅의 결합을 받아들였습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 결합이 발전했고 분석 도구의 기능도 발전했습니다.

한때 마케팅 보고서는 "캠페인이 생성한 사이트 방문자 수를 보라!"였습니다. 또는 "우리가 얻을 수 있었던 페이지 조회수를 확인하십시오!" 이것이 분석의 일반적인 용도였습니다. 결국, 분석 도구가 개선되면서 온라인 판매를 특정 마케팅 노력에 귀속시키는 기능이 가능해졌습니다.

이 30년이 넘는 기간 동안 웹 기반 분석에 대한 마케팅의 해석에는 변함이 없었습니다. 캠페인이 X명의 방문자를 사이트로 유도했다는 것입니다. 그들은 너무 많은 페이지를 보았고, 이는 주어진 판매 수로 이어졌습니다. 기본적으로 기본적인 사용자 흐름입니다. 방문자가 여행하는 동안 사이트의 각 단계는 유동적이고 따라하기 쉬운 것처럼 보였습니다.

마케터로서 우리는 차세대 분석 도구 및 기술과 함께 제공될 것에 대해 두뇌를 형성하기 시작해야 합니다. 차세대 분석 도구는 더 이상 사용자 활동 기록(로그 파일)을 처리하지 않고 대신 특정 이벤트를 데이터베이스에 저장합니다. "이벤트 기반 분석"에 대해 들어보지 못했다면 곧 어디서나 듣게 될 것입니다.

2020년 10월 Google은 Google Analytics 4(GA4)를 출시했습니다. 베타 모드였지만 Google 애널리틱스에 가입한 모든 사용자는 자동으로 GA4에 등록되었습니다. 이전 UA(유니버설 애널리틱스)를 설정하려면 GA에 대해 알아야 했습니다. GA가 가장 인기 있는 분석 도구일 수 있지만 Adobe Analytics는 다른 여러 분석 도구와 함께 한동안 "이벤트 기반 분석"을 수행해 왔습니다.

Google에서 모든 사람이 GA4로 전환하도록 강제하는 공식 날짜는 발표되지 않았지만, 이제 곧 오고 있으므로 안심하십시오. 이제 "이벤트 기반 분석"에 대해 생각하고 이것이 기존과 어떻게 다른지 생각해 볼 시간입니다. 그리고 그 안에 포함된 몇 가지 장점.

이벤트 기반 분석 정의

"이벤트 기반 분석은 이벤트라고도 하는 사용자와 제품 간의 상호 작용을 추적하고 분석하는 방법입니다."

이 모든 것이 마케터에게 무엇을 의미합니까? 마케팅 보고서의 일부로 분석 데이터를 표시하는 방법을 재고해야 합니다.

과거에는 사용자의 여정에 대해 이야기할 때 "이 캠페인을 통해 이 페이지를 방문했고 이 페이지를 방문하여 $XXX.XX를 구매했습니다."라고 말했습니다.

이벤트 기반 분석을 사용하면 방문자를 사이트로 유도한 캠페인을 계속 확인할 수 있습니다. 그들이 본 페이지를 따라가는 것은 쉽지 않지만 결제 프로세스의 개별 단계를 추적하는 것은 훨씬 쉬워집니다.

Event-Based Analytics를 사용하면 사용자 흐름보다 더 많은 일이 발생했는지에 대한 제품 보기를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 특정 캠페인에 대한 세그먼트를 만들고 개별 단계를 볼 수 있습니다(디딤돌로 생각하면 사용자가 쉽게 하나에서 다른 것으로 이동하거나 일부를 건너뛸 수 있음). 전자 상거래 사이트에서 우리는 각 제품의 몇 단위가 장바구니에 추가되었고 몇 개를 구매했는지 볼 수 있습니다. 장바구니에 제품을 추가한 다음 나중에 다시 와서 제거하거나 주문 금액을 줄이는지 확인할 수 없습니다. 이벤트 기반 분석은 다음과 같은 보고서를 생성합니다.

이벤트 기반 분석 및 세분화

이벤트 기반 분석에서 사용할 수 있는 강력한 기능은 향상된 세분화입니다. 주문 분석 도구는 일정 수준의 세분화를 제공하지만 이제 이를 정의할 때 훨씬 더 많은 유연성을 갖게 됩니다. 세분화를 통해 잠재 고객과 고객을 제품에 참여하는 방식에 따라 특정 그룹으로 분리할 수 있습니다.

다음은 이벤트 기반 분석을 사용하여 다양한 획득 채널을 통해 사용자 참여를 생성하는 방법의 예입니다.

이벤트 기반 분석을 사용하면 이탈률 측정이 보고되지 않을 가능성이 큽니다. 왜요? 페이지를 보는 단순한 행위가 이벤트이기 때문입니다. 대부분의 분석 도구는 이제 페이지 보기 사이의 타임스탬프뿐만 아니라 타이머를 통해 페이지에 있는 시간(이벤트가 X초마다 트리거됨)을 기록하고 페이지에서 사용자 스크롤(참여)도 추적합니다. 이를 단순화하기 위해 사용자가 페이지에서 X초를 보내거나 스크롤을 시작하면 이탈하지 않고 참여했습니다. 이제 "참여 세션"과 "비참여 세션"을 생각해야 합니다. 스크롤이없고 X 초 미만을 소비하는 단일 페이지보기는 "비 참여 세션"입니다.

다음 읽기: 고객 여정 분석이란 무엇입니까?

이벤트 기반 분석을 사용하여 수익 증대

전자상거래 웹사이트와 모바일 앱을 사용하여 사이트 방문자(마케팅 캠페인의 경우)는 장바구니에 항목을 추가하기 전에 웹사이트를 열고 여러 항목을 탐색합니다. 며칠 후 모바일 앱에 다시 로그인하여 구매를 완료할 수 있습니다. 이제 분석 플랫폼에서 위의 동작 또는 이벤트는 "사용자 가입", "항목 검색", "항목 세부 정보 보기", "장바구니에 항목 추가" 및 "구매 완료"와 같이 표시될 수 있습니다. 많은 이전 분석 도구에서는 이 연결된 여정을 볼 수 없었지만 사용자가 X 캠페인에서 와서 장바구니에 항목을 추가한 다음 중지했음을 알 수 있습니다. 또 다른 사용자는 앱을 통해 "마법처럼" 로그인했지만 장바구니에 추가하지 않고 물건을 구입했습니다.

이벤트 기반 데이터는 제품 변경 및 조정으로 이어지는 질문을 생성할 수 있습니다. 위의 예에서 데이터를 검토한 후 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

1. 단일 세션에서 결제를 완료한 사용자의 비율은?
2. 전환은 항목이나 브랜드에 따라 다른가요?
3. 사용자가 전환하지 않았다면 어디에서 전환했나요? (사이트 포기, 다른 정보 계속 보기 등)
4. 변환하는 데 얼마나 걸립니까(분 또는 일 단위)?
5. 사용자가 결제 과정에서 결제 오류 또는 기타 문제(이벤트)에 직면합니까?
6. 즉시 구매하지 않으면 영원히 사라진다?

기존 분석 도구를 사용하여 위의 질문에 답할 수 있지만 이벤트 기반 분석을 사용하면 훨씬 쉬워집니다.

이벤트 기반 분석 및 데이터 웨어하우징

이벤트 기반 분석 데이터를 데이터 웨어하우스와 결합하면 데이터가 스테로이드에 빠지게 됩니다. 각 이벤트는 기본적으로 데이터 웨어하우스로 쉽게 내보낼 수 있는 데이터 요소라는 것을 알 수 있습니다.

데이터를 내보내기만 하면 이제 원시 데이터를 조작하고 처리할 수 있습니다. 이전에는 분석 도구 내에서 사용 가능한 데이터로 작업해야 했습니다.

예를 들어 전자 상거래 사이트에서 고유한 고객 ID를 추적할 가능성이 높습니다. 이것은 법적으로 익명의 ID입니다(특정 개인 식별 정보에 연결할 수 있는 방법 없음). 데이터베이스 내에서 고객 조회를 실행하고 특정 고객이 언제 주문하는지 확인할 수 있습니다. 장바구니에 상품을 2주 이상 남겨둔 고객에 대한 보고서를 생성하는 것은 어떻습니까? 그런 다음 마케터는 인센티브 기반 이메일을 생성하거나 할당된 영업 담당자에게 전화를 걸어 상황을 확인할 수 있습니다. 이벤트 기반 분석을 통해 판매를 촉진할 수 있는 것은 데이터 웨어하우스에서 결합된 데이터의 힘입니다.

데이터 웨어하우스에 액세스할 때 데이터 시각화 도구를 사용하면 보고 기능이 더욱 향상되고 더 쉬워집니다. 더 이상 여러 데이터 소스를 연결하고 개별 보고서를 표시할 필요가 없습니다. 데이터 시각화 도구를 데이터 웨어하우스에 연결하면 데이터를 통합 테이블과 그래프로 표시할 수 있습니다.

조직에서 이벤트 기반 분석을 아직 구현하지 않은 경우 계획을 세우십시오. 현재 Google의 UA(유니버설 애널리틱스)를 실행하고 있다면 UA를 해제하고 강제로 GA4로 전환할 날짜를 발표할 때를 대비하세요. 모든 UA 사용자에 대한 권장 사항으로, 다른 이유 없이 GA4를 병렬로 실행하여 익숙해지고 함께 제공하는 힘을 보기 시작할 때입니다.

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