2024. 2. 26. 21:37ㆍ카테고리 없음
1. 경로 탐색 분석 기법 적용하기
- 세션 시작 (Session_start) : 세션 시작이 24회 발생했음을 나타냅니다. 이는 새로운 사용자 세션 또는 방문이 24번 시작되었다는 것을 의미합니다.
- 페이지 뷰 (Page_view) : 사용자들이 페이지를 24번 조회했다는 것을 보여줍니다. 세션 시작 횟수와 페이지 뷰 횟수가 동일하므로, 평균적으로 세션 당 페이지 뷰가 1회라는 것을 추론할 수 있습니다.
- 참가 이벤트: 참가 이벤트가 4회 있었음을 보여주며, 사용자가 웹사이트에서 특정 행동을 취했다는 것을 의미합니다.
- 이벤트 유형: 특정 이벤트 유형을 나타내며, 사이트에서 이 이벤트의 중요도를 나타낼 수 있습니다.
- (not set): 1회의 이벤트에 대해 설정되지 않은 카테고리가 있음을 나타냅니다. 이는 추적 코드 설정에 누락이나 오류가 있을 수 있음을 시사합니다.
- 사용자 정의 이벤트: 사용자 정의 이벤트가 2회 있었습니다. '1강'과 '2강'과 같은 특정 GA4 설정이나 사용자 정의 이벤트를 나타냅니다.
- 사용자 및 새 사용자 수: 총 18명의 사용자가 있었으며, 관찰된 기간 동안 모든 방문이 새로운 사용자에 의해 이루어졌음을 나타냅니다.
- 사용자 행동 추이: 날짜별 사용자 활동의 추이를 나타내는 선 그래프가 있습니다. 특정 날짜에 사용자 활동에 급증하는 부분이 보이며, 이 패턴을 활용해서 마케팅 캠페인, 이벤트 또는 특정 콘텐츠가 사용자의 관심을 끌었을 가능성을 찾아서 분석할 수 있습니다.
- 신규 사용자 기준 채널: 신규 사용자의 획득 채널을 보여줍니다. 대부분의 신규 사용자가 "특정 키워드 검색"을 통해 사이트에 도달했음을 나타내며, 일부는 "직접 방문"을 통해 사이트에 접근했습니다.
- 페이지 및 화면 조회수: 페이지 및 화면 조회수와 가장 많이 본 항목을 나타냅니다. '블로그명', '참가' 등의 이벤트가 높은 조회수를 기록했으며, 이는 사용자들이 해당 페이지나 화면에 큰 관심을 보였음을 의미합니다.
- 플랫폼별 사용자 수: 모든 사용자가 웹(PC)를 통해 사이트를 방문했음을 나타내는 원형 그래프입니다.
- Organic Search : 검색 엔진에 검색하여 접속
- Direct : 직접 URL 주소를 입력하여 접속
- Referral : 외부에서 링크를 타고 접속
3. 사용자 흐름 분석
- 이벤트별 발생 횟수: 'page_view', 'user_engagement = 사용자 활성 시간', 'session_start=새로운 세션 시작', 'first_visit = 페이지 처음 방문', 'scroll = 사용자가 페이지를 아래로 내릴때' 등의 이벤트가 나열되어 있으며, 각 이벤트의 발생 횟수가 막대 그래프로 표시됩니다. 'page_view = 페이지 조회 수'가 가장 많이 발생한 이벤트이며, 이는 사용자들이 웹사이트의 다양한 페이지를 탐색하고 있다는 것을 의미합니다.
- 이벤트 발생 추이: 선 그래프는 시간의 흐름에 따른 다양한 이벤트의 발생 추이를 보여줍니다. 특정 시점에서 급격한 변화가 보이는데, 이는 특정 이벤트 또는 캠페인이 특정 시점에서 사용자의 참여를 유도했을 가능성이 있습니다..
- 사용자 참여도: 각 이벤트의 평균 참여도를 수치로 나타냅니다. 'session_start'의 경우 평균 참여도가 1.33으로, 세션이 시작될 때 사용자의 참여가 비교적 낮음을 암시합니다. 반면, 'page_view'는 평균 7.78의 참여도를 가지고 있어, 사용자가 페이지를 볼 때 더 높은 참여도를 보이고 있음을 의미합니다.
- 총 사용자 수와 행동 대비 비율: 이벤트별 총 발생 횟수 및 해당 이벤트를 수행한 사용자의 총 수가 제공됩니다. 이를 통해 특정 이벤트에 대한 사용자의 관심과 참여 정도를 파악할 수 있습니다.
4. 글 별 사용자 체류시간 분석
블로그명과 GA4를 보고 유입된 분들이 많고 글 당 평균 조회시간을 알 수 있어서, 자체 수정 및 피드백이 가능합니다.
- 데모계정을 이용한 마케팅 지표 측정
1단계 결제 시작 : 고객의 구매 여정이 시작되며, 100%의 비율로 271개의 이벤트가 기준점이 되며, 전체 사용자 여정 지분의 21.2%를 차지한다.
(1단계와 2단계 사이에 가장 큰 전환율 감소가 일어난다.)
2단계 배송 선택 : 이벤트의 비율이 78.8%로 떨어지며 결제를 결정한 사람들 중 78.8%만이 배송 옵션을 사용했음을 알 수 있다.
3단계 결제 추가 : 결제 수단 추가라고 개인적으로 생각하는 지표인데, 단계 1 ~ 2 사이에 비해 배송지 옵션 선택 후 결제까지는 이탈이 잘 발생하지 않는 확고한 구간이라고 생각한다.
4단계 구매 : 마지막 단계로 구매를 확정한 사람들이다. 마지막 단계인 구매 단계로의 전환율은 높음을 알 수 있다. (64.7%) 결제 창을 본 사용자들 중 많은 수가 실제로 구매를 완료한다는 것을 알 수 있다.
얻을 수 있는 마케팅 인사이트 전략 : (1) 1~2단계 사이의 이탈율을 개선하기 위해, 배송 옵션 선택 과정을 간소화해야한다.
(2) 구매 완료 단계에서 전환율을 더 높이기 위해 결제 프로세스를 더욱 사용자 친화적인 인터페이스로 바꿀 필요가 있다.
(1) 특정 시간대에 제품의 판매와 관련된 데이터 (시간 경과에 따른 특정 상품 판매 동향 - 왼쪽 상단 그래프)
(3) 전체 판매 데이터 : 표의 하단에 있는 총 합계에서 전체 판매 수, 구매 빈도, 총 수익을 확인할 수 있음
- 특정 고객 세그먼트 설정 가능 (18-24세 사이의 영어권 거주민, 남성, 미국, 뉴욕, 테크놀로지, 뱅킹, 재정)