디지털마케팅과 데이터 _ 2
저번시간에 이어서 데이터 수집과 분석, 활용까지 알아보는 시간을 가지겠습니다.
데이터 수집
캠페인에 사용하는 채널들에는 소셜미디어, 이메일, 웹사이트, 광고 플랫폼 등이 있습니다.
이런 채널에서 잠재고객이 주로 어떤 상호작용을 하는지 생각해 보면,
유료나 오가닉 콘텐츠를 발견하고 링크를 클릭하면 브랜드가 소유한 매체로 이동하게 됩니다.
그 후에 특정 행동을 하게 되고 상호작용을 함에 따라서 데이터가 생성이 되고 CRM에 고객의 정보가 저장됩니다.
오가닉이든 유료 매체든 결국 웹사이트 방문을 유도한 이후에 웹사이트에서 어떤 행동을 하게 하는 것이 목표인데요.
마케팅 캠페인의 성과는 어떻게 수치화하고 측정할 수 있을까요?
측정 방법에는 위에서 언급했던 사용자의 흐름을 추적할 수 있으면 되는 겁니다.
유료 광고 채널의 경우 각 플랫폼이 가지고 있는 고유한 추적 코드를 사이트에 심어주는데요.
이 추적 코드가 GPS와 같은 역할을 하게 되고, 전환이 일어날 때마다 플랫폼에서 카운팅을 해주는 겁니다.
추가로 어떤 캠페인에서 어떤 콘텐츠, 검색어로 유입되었는지를 알기 위해서는 URL에 UTM을 붙이게 됩니다.
과정을 측정함으로써 두 가지를 얻을 수 있습니다.
- 광고 플랫폼의 알고리즘이 전환이 잘 될 만한 유저를 찾고 캠페인을 최적화
- 목표로 한 클릭, 전환, 구매를 효율적으로 달성했는지 광고 캠페인의 성과를 정확하게 측정
추적 코드(픽셀)에 대해서 설명을 덧붙이자면
웹사이트나 앱에 삽입된 작은 코드 조각을 의미합니다. 이 픽셀 코드는 광고 플랫폼으로부터 제공되며, 특정한 광고 캠페인이나 이벤트를 추적하기 위해 사용됩니다. 일반적으로 픽셀은 사용자의 행동을 추적하여 광고 효과를 측정하고 분석하는 데 사용됩니다. 픽셀을 웹사이트나 앱에 설치하면 해당 플랫폼에서 제공하는 다양한 정보를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 방문 횟수, 특정 페이지 또는 제품의 조회 횟수, 장바구니에 담은 상품, 구매 완료 등의 행동을 추적할 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 광고 효과를 평가하고 개선할 수 있습니다.
광고 플랫폼의 고유 코드를 직접 웹사이트에 추가하는 방법도 있으며
GTM이라는 구글 태그 관리자를 통해서 코드 없이 손쉽게 수정할 수도 있습니다.
오가닉 채널의 경우 보통 UTM 태그를 이용해서 성과를 측정하는데요.
UTM을 활용하면 어떤 채널에 어떤 콘텐츠에서 온 트래픽이 더 전환이 잘 되는지를
GA(구글애널리틱스)를 통해 분석할 수 있습니다.
UTM은 사용자가 특정 링크를 눌러 사이트로 이동할 때 링크 주소에 부가 정보를 추가해서 GA가 해당 유저를
특정 그룹으로 분리할 수 있도록 꼬리표를 달아주는 역할을 합니다. 이를 태깅이라고도 부르죠!
제가 예시로 네이버에서 나이키를 검색한다음 검색광고로 등록된 나이키를 들어가 봤습니다. 밑에 보이는 링크처럼
물음표를 전후로 URL과 UTM으로 구분을 지을 수 있으며, 매개변수를 통해 트래픽의 소스와 매체를 추적할 수 있습니다.
[https://www.nike.com/kr?utm_source=Naver&utm_medium=PS&utm_campaign=365DIGITAL_Naver_SA_Keyword_Main_PC&cp=39485309811_search_&n_media=27758&n_query=%EB%82%98%EC%9D%B4%ED%82%A4&n_rank=1&n_ad_group=grp-a001-01-..]
UTM( urchin tracking module ) 5가지 표현 규칙
| source(필수) | 기본 보고서 중 소스로 표현되는 부분 ex) naver, google, facebook |
| medium(필수) | 기본 보고서 중 매체로 표현되는 부분, 유입의 특징 ex) social, cpc |
| campaign(필수) | 캠페인 이름 ex) 검색 광고, 블로그 광고, 카드뉴스 |
| term(선택) | 검색광고와 같이 특정 키워드가 포함된 경우 유입 키워드를 확인하기 위해 사용 |
| content(선택) | SNS, 블로그 등 특정 게시물의 유입 추적에 용이 ex) promotion-event |
기타 표현 규칙
| ? | 실제로 연결될 웹사이트의 URL과 UTM 파라미터 구분, URL 뒤에 붙음 |
| & | 각각 UTM 매개변수 사이에 위치하여 UTM 매개변수를 분류 |
| utm_ | UTM 매개변수 이름 앞에 붙어서, 해당 매개변수가 UTM임을 설정 |
데이터 분석
앞서 언급되었던 GA(구글애널리틱스_Google Analytics)는 많이 이용되고 있는 웹분석 툴 중에 하나입니다.
UTM 태그를 통해 소집된 데이터가 어디서 유입되었는지, 누구인지, 어떤 행동을 했고 전환이 이루어졌는지의 여부 등을
분석할 수 있습니다.
맨 윗장에서 얘기했던 데이터 흐름을 다시 기억해 보면, 각 채널의 중요 정보가 수집된 GA 데이터, 전환된 고객의 정보가
수집된 CRM 데이터를 CDP로 통합하여 더욱 정확한 분석을 할 수 있다고 했었습니다. CDP가 없더라도 이 데이터를
대시보드로 시각화하면 손쉽게 성과를 측정하고 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.
데이터 활용
데이터를 수집하고 분석하는 것은 어딘가에 활용하려는 목적이 있기 때문일 겁니다.
어떻게 데이터를 활용할 수 있는지 사례를 통해 알아보도록 하겠습니다.
먼저, 데이터에서 얻은 고객에 대한 인사이트는 캠페인 타겟팅에 아주 유용하게 사용됩니다.
오디언스 타겟팅(Audience Targeting)은 청중을 의미하는 오디언스와 목표를 뜻하는 타겟을 합친 단어로
사람을 목표로 하는 마케팅 기법을 일컫습니다.
자사 데이터에서 특정 행동 조건을 만족하는 사용자만 추출해서 타겟팅 하는 것입니다. 우리가 캠페인 데이터로 얻은
정보와 인사이트를 바탕으로 타겟팅을 더욱 정확하게 발전시키고 테스팅할 수도 있습니다.
데이터를 어떻게 사용하느냐에 따라 맞춤 타겟, 유사 타겟, 리타게팅이 가능하며 플랫폼마다 사용가능 타겟팅 종류가 달라
퍼포먼스마케팅에서는 플랫폼 관련 지식이 중요합니다.
페르소나를 정하여 핵심 타겟을 설정할 수도 있으며, CRM 데이터나 실제 웹사이트에서의 행동 데이터를 활용하여
맞춤 타겟을 설정할 수 있습니다. 그리고 기존 고객의 데이터를 바탕으로 이와 비슷한 플랫폼 유저를 찾는 유사 타겟도
설정 가능 합니다. 이러한 과정들을 통해 사용자가 광고나 콘텐츠에 반응할 확률을 점점 높여가는 것입니다.
당연하게도 원데이터가 질이 높을수록 맞춤 타겟과 유사 타겟의 전환율도 높아지게 됩니다.
유저의 행동 특성에 맞게 맞춤 타겟을 만들고 난 이후에 이 사람들에게 특별한 콘텐츠가 담긴 광고를 보여줄 수도 있겠죠?
특정한 상품만을 본 유저를 모아서 그 상품과 관련된 광고를 추가로 보여주는 기법을 '리타게팅'이라고 부릅니다.
맞춤 타겟팅의 일종으로 웹사이트 방문자, 특정 콘텐츠를 소비한 유저를 다시 타겟팅하여 사용자가 선호할만한 콘텐츠를
지속적으로 노출하면서 개인화된 광고로 인하여 전환에 결정적으로 기여하게끔 하는 것입니다.
앞서 배웠던 쿠키 정보를 저장함으로써 이 모든 것이 가능해지는 것이겠죠?!
이처럼 데이터를 활용하여 더욱 다양한 곳에서도 적용해 볼 수 있습니다.
고객 경험 개선은 고객들이 남긴 발자취를 분석하여 지속적인 유저 경험 테스트를 진행하여 전환율과 ROI를 향상할 수 있습니다.
콘텐츠 개발도 가능한데요. 플랫폼 데이터를 살펴봄으로써 어떤 콘텐츠가 많은 관심을 가졌는지 확인하여 개발해 나갈 방향성을 얻을 수 있습니다. 이때 클릭률, 머문 시간, 세션, 댓글, 이탈률 등을 고려하여 결정할 수 있습니다.
이처럼 데이터는 우리가 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 도와주는 역할을 하는데요. 목표를 설정하고 가설을 수립하여
검증하고 데이터를 분석하는 과정을 통해 개선할 수 있을 것입니다. (✿˵•́ᴗ•̀˵)
저도 데이터를 직접 다뤄보고 분석하기 위해 조만간 GA와 관련된 글을 올리려 합니다.
그때 데이터 분석과 관련한 내용을 좀 더 자세히 적어보겠습니다!