구글애널리틱스가 무료로 제공됨에 따라 웹로그분석을 쉽게 접할 수 있게 되었습니다. 그러면서 많은 분들이 이미 마케팅에 필요한 핵심지표 혹은 성과리포트 등을 활용하여 데이터를 분석하고 있습니다. 그렇지만 이제 막 웹로그분석을 시작하시는 분들, 분석 스크립트를 설치하였는데 그 이후에 어떠한 리포트를 봐야 하는지, 어떠한 데이터를 살펴봐야 하는 지 등에 대해 궁금하신 분들을 위해 설명을 드리고자 합니다. 온라인 상의 고객행동 데이터를 볼 때 어떠한 사항들을 고려해야 할까요?

 

1) 검색어는 유료 검색어, 자연 검색어, 내부 검색어가 있다.

검색어는 고객의 니즈를 가장 표면적으로 보여주는 핵심 지표로서 데이터를 분석하는데 중요한 키포인트 중 하나입니다. 검색어는 웹사이트로 유입되는 과정에서 고객과 자사몰을 이어주는 연결고리 역할을 하기 때문에 분석가치가 높다고 할 수 있습니다. 보통 웹사이트로 유입 시 referral에서 검색어 값을 포함하여 데이터를 수집하며, 검색어는 매체사에서 키워드광고를 집행하는 CPC검색어와 키워드광고를 집행하지 않는 오가닉검색어를 살펴볼 수 있습니다. 여기서 오가닉검색어는 스크립트만 설치하면 자동으로 데이터가 수집되지만 CPC검색어 데이터는 매체사의 추적URL을 ON을 설정했을 경우에만 데이터가 수집되기 때문에 내가 키워드광고를 집행하는 매체사의 추적URL을 ON으로 설정했는지 확인해보아야 합니다. CPC검색어는 고객을 유입시키기 위해 광고비를 지불해야 하지만 오가닉검색어는 광고비를 지불하지 않고도 유입되는 순수 고객들을 확보할 수 있기 때문에 오가닉키워드를 분석하여 현재 고객들의 니즈와 시장 트랜드에 맞는 콘텐츠를 내 웹페이지에 잘 반영한다면 CPC검색어에 많은 광고비를 지불하지 않고도 순수 고객을 획득할 수 있게 됩니다. 결국 광고비는 줄이고 순수고객을 확보하기 위한 전략으로 검색 키워드를 분석해 볼 필요가 있는 것입니다. 또한 유입키워드인 CPC검색키워드, 오가닉키워드 뿐만 아니라 웹사이트 내 검색할 수 있는 기능이 있다면 내부 검색어도 수집이 가능하기 때문에 내 웹사이트에 유입된 후 유저들이 어떠한 검색어를 많이 검색했는지 내부 검색어를 살펴봄으로써 고객의 니즈를 한 번 파악할 수 있으며, 내부 검색어는 외부 검색어보다 전환단계에 더욱 가까이 있는 지표입니다. 고객의 니즈와 관심사를 파악해보고자 한다면 이러한 검색어를 살펴보아야 합니다.

 

2) 타임라인에 따른 데이터를 살펴본다.

고객행동을 분석하는 과정에서 시간 역시 중요한 정보입니다. 방문수가 가장 많은 시간이나 요일, 전환이 많이 발생하는 시간이나 요일 등 시간을 기준으로 살펴보면 일종의 패턴을 발견할 수 있게 됩니다. 시간은 보통 주말, 출퇴근 시간, 점심시간, 새벽시간 등을 구분하여 고객의 행동 패턴을 유추해 볼 수 있는 지표가 되며 최근 소셜커머스에서 활발하게 진행중인 타임마케팅을 적용해 볼 수 있습니다. 분석지표를 살펴보면 일단위의 방문 및 전환 지표와 주간/월/분기 별로의 방문 및 전환지표를 비교해보면 또 다른 패턴을 발견해 볼 수 있습니다. 웹로그 분석을 사용하는 고객사 중 ‘평일보다 당연히 주말에 트래픽이 증가할 것이다’ 라고 예측한 한 커머스 고객사가 있었습니다. 그러나 트래픽을 살펴보니 오히려 주말만 되면 트래픽이 낮아졌고 오히려 평일에 유저들이 온라인상에서 더 활발하게 움직이고 있음을 발견하게 되었습니다. 이러한 패턴을 찾아 오히려 주말에 집중적인 마케팅과 이벤트를 진행함으로써 주말에도 유저들이 찾을 수 있게 전략을 세운 고객사의 사례가 있었습니다. 이렇듯 데이터를 살펴보는 과정에서 시간을 기준으로 다양하게 살펴보는 것이 중요합니다.

 

3) 페이지 이동경로를 통한 고객 행동을 미리 예측한다.

내 웹사이트에서 페이지뷰수가 높은 페이지는 고객들이 가장 관심을 갖는 콘텐츠입니다. 그렇지만 모든 페이지의 뷰수가 높을 순 없습니다. 분명 광고를 통한 이벤트 페이지나 인기상품이 게시되어 있는 페이지의 뷰수가 높을 것입니다. 이 때 페이지뷰수가 높은 페이지는 체류시간도 함께 살펴보는 것이 좋습니다. 페이지뷰수는 높으나 체류시간이 짧거나 해당페이지에서 바로 이탈된다면 전환율을 높일 수 없습니다. 이러한 경우에는 데이터를 보고 미리 고객의 이동경로를 예측하여 전략을 짜야 합니다. 예를 들어 광고를 통한 랜딩페이지>전환페이지>전환성공페이지 혹은 메인페이지>인기페이지>전환페이지 등 미리 전환시나리오를 설정해두고 각 단계별 이탈율을 파악해 봄으로서 이탈은 줄이고 전환을 높이는 전략을 짜는 것입니다. 또한 각 페이지의 단계 별 전후 페이지를 살펴보고 어떠한 이동경로의 패턴이 많은지 살펴보면 웹상에서 고객 행동들을 예측해보기 쉽습니다. 이러한 과정을 반복하다 보면 홈페이지 내의 고객의 편리성이나 니즈가 충족됨으로써 충성고객을 더욱 확보할 수 있는 방안이 됩니다.

 

4) 구매이력은 재방문율을 높인다.

커머스 사이트라면 보통 구매이력이 남기 마련입니다. 구매이력을 활용하여 타겟팅 한다면 재방문율을 높이고 충석고객이 될 가능성이 큽니다. 회원의 구매정보를 기반으로 고객이 관심을 보일만한 다른 상품을 제안할 수 있으며 구매 주기를 분석하여 구매이력이 있는 재방문 고객을 대상으로 타겟팅을 할 수도 있습니다. 최근 구매일, 구매빈도, 구매제품 등을 따져봄으로서 고객을 세그먼트화하고 구매생애주기를 만들어 일종의 쿠폰이나 이벤트 등을 활용하여 재방문율을 높이게 합니다. 구매력있는 고객을 가리기 위해 고객 정보를 추가로 활용하면 더욱 좋습니다. 좀 더 세분화된 자료를 토대로 성별, 연령, 지역, 직업 등 카테고리 화 할 수 있는 지표들을 활용하여 내 고객을 집중 분석해봅니다.

 

5) 캠페인 효과 및 매체성과 데이터로 낭비되는 광고비를 줄인다.

캠페인 전략을 세우는 것도 중요하지만 매체 성과 데이터를 파악하여 낭비되는 광고비를 줄이는 것도 중요합니다. 보통 마케팅 캠페인 전략을 세우면 매체를 선정하는 것부터 시작하여 효과가 좋은 광고는 무엇인지, 그렇지 못한 광고는 무엇인지 등을 파악하여 매체 광고 집행 후 성과데이터를 확인해야 합니다. 그래야만 적절한 광고비 예산과 다음에 집행하고자 하는 매체가 무엇인지 파악이 되며 낭비되는 광고비는 줄이고 매출 증대를 위해서는 반드시 필요한 항목입니다. 보통 웹로그 분석에는 캠페인으로 유입되어 방문수, 전환수 정도로 측정이 가능하며, CTS라는 컨버젼 트래킹 솔루션을 이용한다면 매체 성과를 보다 유연하게 측정할 수 있습니다.