[Google Analytics] 애널리틱스의 가장 강력한 기능, 세그먼트!

세그먼트… 나누면 보인다

 

 

세그먼트는 애널리틱스 데이터의 하위 집합을 의미합니다. 세그먼트를 이용하면 데이터의 일부를 분리하여 분석할 수 있으므로 비즈니스 요소의 트렌드를 파악하고 대응하는 데 도움이 됩니다.

 

 

위 매출 추이를 마케팅 채널별로 분류하면 아래와 같습니다.

 

 

위 예시에서와 같이 통합된 데이터를 보면 시간 경과에 따른 구매 패턴 변화와 같은 전반적인 사용자 행동 추세를 보는데 도움이 됩니다. 하지만 데이터를 세분화해보면 구매 패턴이 왜 변했는지, 어느 채널이 그 변화에 기여했는지 등 좀 더 구체적인 내용을 파악할 수 있습니다.

 

구글 애널리틱스는 요일, 기기, 지역, 사용자 유형 등 아래와 같이 다양한 기준으로 세그먼트를 적용할 수 있습니다.

 

 

 

세그먼트 적용의 중요성을 잘 보여주는 사례로 통계학에 ‘심슨 패러독스(Simpson’s paradox)’라는 현상이 있습니다.

 

 

A병원과 B병원 중 어느 병원이 암 치료를 잘 할까요?

B병원을 선택하는데 크게 어려움이 없을 거라고 생각합니다. 그럼 위 데이터를 좀 더 세부적으로 분류한 아래 표를 살펴보시죠.

 

 

출처: https://www.slideshare.net/yongho/ga-47277482?next_slideshow=1

 

지금은 어떠신가요? 보시다시피 전체로 봤을 때 환자의 생존율이 더 낮았던 A병원이 초/중기암 및 말기암 모두에서 B병원보다 각각 10%나 더 높은 생존율을 보입니다. 이렇듯 심슨 패러독스는 동일하지 않은 가중치 적용으로 인해 ‘전체’에서 성립한 대소 관계가 이를 나눈 ‘부분’에서 다르게 나타나는 현상을 말합니다.

 

여기서 핵심은 ‘나누면 더 잘 보인다‘라는 점입니다.

 

우리는 비즈니스 의사결정에 활용하기 위해 데이터를 분석합니다. 분석을 멋지게 했다 하더라도 구체적인 액션을 취하는 데 사용되지 않으면 소용이 없습니다. 합계로 된 하나의 지표 혹은 KPI는 아무리 중요한 수치라 하더라 그 자체로는 대체로 쓸모가 없습니다. 지표를 세분화하여 드러난 수치 이면을 보아야 의미 있는 인사이트 도출이 가능하고 행동으로 이어질 수 있습니다.

 

또 다른 예시를 하나 들어 보겠습니다.

 

 

한 쇼핑몰의 네이버 검색광고 전환율입니다. 국내 전자상거래 사이트 평균 구매전환율이 1~2% 정도라고 하는데, 이 쇼핑몰은 6% 대의 전환율을 보이니 매우 높은 수준입니다. 게다가 이 쇼핑몰의 아이템은 재구매율도 꽤 높은 편입니다. 따라서 고객생애가치(LTV) 또한 높습니다. 이 정도 되면 검색광고의 예산 규모와 입찰가를 지금보다 훨씬 공격적으로 가져가도 될 듯합니다.

근데 이 쇼핑몰의 검색광고의 키워드별 성과 분석을 하다가 브랜드명 키워드가 상당수 포함된 것을 발견하였습니다. 누군가 업체명 키워드로 검색을 해서 사이트를 방문하였다면 이미 그 사이트를 알고 있는 기존 방문자/고객일 가능성이 높으므로 검색광고 링크를 통해 방문했다 하더라도 검색광고의 기여로 인정하기는 힘들 것입니다. 그래서 아래와 같이 업체명 키워드가 포함된 것과 포함되지 않은 키워드로 세그먼트를 구분하여 전환율을 확인해 보았습니다.

 

 

업체명을 제외한 키워드 광고의 전환율은 약 3.1%로 여전히 높은 수준을 유지하지만 원래 생각했던 6.1% 전환율과 비교하면 거의 반으로 줄었습니다. 이렇게되면 애초 생각했던만큼 공격적으로 광고를 집행하기는 어렵지 않을까요?

 

 

구글 애널리틱스 세그먼트

 

구글 애널리틱스 사용되는 세그먼트는 사전에 정의된 1) ‘시스템 세그먼트’와 사용자가 만들어서 사용하는 2) ‘맞춤 세그먼트’ 크게 두 가지로 나뉩니다.

 

1) 시스템 세그먼트

 

 

모바일 트래픽, 유료 트래픽, 신규 사용자 등 자주 사용할만한 22개의 세그먼트를 디폴트로 제공합니다.

 

 

2) 맞춤 세그먼트

 

 

맞춤 세그먼트(Custom segment)를 사용하면 사용자가 원하는 조건으로 세그먼트를 만들어서 사용할 수 있습니다. 위 화면은 ‘새 세그먼트’를 클릭했을 때 보이는 화면입니다. 좌측 상단에 보이듯이 인구통계, 기술, 행동, 첫 번째 세션 날짜, 트래픽 소스, 향상된 전자상거래 등 카테고리가 이미 생성되어 있으며, 각 카테고리 내에서 필요한 필터를 선택하여 세그먼트를 만들 수 있습니다.

아래는 인구통계 카테고리 내에서 제공하는 연령 필터를 통해 18~34세까지 연령에 속하는 세그먼트를 생성한 예시입니다.

 

 

주어진 카테고리 내 필터를 사용하지 않고 아래 화면에서와 같이 조건 메뉴를 선택한 후 한 개 이상의 필터를 적용하여 세그먼트를 생성할 수도 있습니다. 이 메뉴만 사용해도 거의 모든 세그먼트 생성이 가능합니다.

 

 

구글애널리틱스에서는 순서(Sequence )에 따른 세그먼트 생성도 가능합니다. 순서는 1회 세션 내 혹은 여러 세션에 걸쳐 적용이 가능하며 아래 예시에서와 같이 단계별 필터를 적용하여 생성합니다.

 

 

 

마지막으로 세그먼트 이해하고 활용함에 있어 매우 중요한 “세션 VS 사용자” 개념을 설명하고 이 글을 마치도록 하겠습니다.

구글애널리틱스의 모든 데이터(측정기준&측정항목) 히트, 세션, 사용자 레벨로 구성되어 있습니다. 각 페이지 조회, 링크나 버튼 클릭 등의 행위는 ‘히트’ 레벨에 속하며, 이 히트가 모여 1회의 방문을 의미하는 ‘세션’이 됩니다. 다수의 세션은 또한 방문자의 쿠키 고유값이 같은 경우 하나의 ‘사용자’를 구성합니다. (히트, 세션, 사용자 개념 참조: http://analyticsmarketing.co.kr/digital-analytics/google-analytics/1626/)

 

GA 세그먼트는 ‘히트’, ‘세션’, ‘사용자’ 레벨의 필터(측정기준 또는 측정항목)를 적용하여 세션 또는 사용자 레벨의 세그먼트를 생성할 수 있습니다.

 

 

 

출처: http://cutroni.com/blog/2013/07/16/google-analytics-segmentation/

 

웹사이트에서 500달러 이상 구매한 방문자를 대상으로 세그먼트를 생성할 때 ‘사용자 레벨’의 세그먼트를 생성할 경우 위 화면에서와 같이 2명의 사용자가 해당 세그먼트에 포함됩니다. 하지만 ‘세션 레벨’을 기준으로 500달러 이상의 구매 세그먼트를 만들 경우 아래와 같이 하나의 세션만이 해당 세그먼트에 포함됩니다.

차이점 충분히 이해하셨나요? 헷갈리기 쉬운 개념이라 실제 활용 시 잘 살펴보고 적용하시기 바랍니다.

 

 

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GA4 실무과정: https://www.ibossedu.co.kr/edu-goods-380

 

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