GA 잠재고객보고서 분석 및 인사이트

잠재고객 보고서 ( 어떤 누가 들어왔냐 보고서 )

웹사이트에 방문한 사람들 데이터를 기반으로 어떤 고객을웹사이트 타겟을 결정해야 하는지, 페이지 이탈률을 줄이고 방문 지속시간을 길게 만들 수 있는지를 알 수 있게 해주는 보고서입니다.

즉, 우리 사이트에 '누가' 들어오는 지를 파악하고 잠재고객의 ‘전환율’을 얻을 수 있는 보고서입니다.

우리는 이 보고서를 통해 전환율이 높은 측정 기준들을 알 수 있고, 이 데이터를 통해 해당 특징을 가진 사용자에게 집중할 수 있습니다.

---

잠재고객 보고서 기본 개념

1. 사용자, 세션, 히트

• 사용자: 사람개념(사람이라기보단 쿠키개념)
• 세션 : 방문개념
• 히트 : 활동개념 (설정한 기준에 따라 다름)

ex) A회원(사용자)이 1월1일 방문(세션)해서 상의구매(히트)하고,

1월2일 방문(세션)해서 하의구매(히트), 양말구매(히트)하면

>>>사용자 수 1, 세션 2, 히트3

즉, A사용자가 1일 방문하고, 2일 재방문하면 GA에서 쿠키확인해서 1일 방문했던 사용자구나 > 사용자수 1로 측정

2. 쿠키개념

• GA에서 사용자를 인지하는 기준
• 브라우저끼리 쿠키공유 안함 (크롬, IE, 네이버 쿠키 다 따로 있음 > 각 브라우저로 사이트 접속하면 GA에서는 각각을 다른 사용자로 인지)
• '앱' 분석시에는 스마트폰 기기마다 고유의 ID로 기준 > 그래서 사용자 분석하기에 더 정확함

3. 이탈

• ‘첫 번째’ 히트만 기록 후 종료한 세션
• 대부분 사이트들의 첫 번째 히트는 페이지뷰 > 첫번째 페이지인 랜딩페이지 중요함

참조사항 )사용자

• 사용자는 쿠키 개념이다
• 쿠키를 삭제하면 ga는 신규사용자로 인식
• 쿠키는 기기별 브라우저 단위 > 크롬, 익스플로러 다 각각 사용자 카운팅
• 특정기간이 지나면 자동 쿠키삭제될 수 있음

---

1. 활성사용자 보고서

해당 기간내에 1회 이상의 세션을 발생시킨 사용자를 활성 사용자라고 하며 유니크 유저라고도 합니다.

💥 9월 대비 10월 데이터에서 1일 활성 사용자수는 감소하였지만, 28일 활성 사용자 지표가 늘어난 것을 보면 ‘리텐션(고객유지)’가 좋아졌다는 점을 확인 할 수 있습니다.

2. 평생가치(LTV)보고서

평생가치(Lift Time Value) LTV는 고객이 해당 회사에 평생동안 기여할것으로 예상되는 총 가치입니다.

고객의 한 번의 거래를 가정하기 보다는, 해당 고객을 장기적으로 잘 관리하여 고객이 기여할 수 있는 가치를 높여서 회사 수익에 더 많이 기여할 수 있도록 하기 위하여 고안한 개념이라고 볼 수 있습니다.

LTV 값은 사용자가 전환 목표를 달성했을 때 올라가며 전환 목표는 우리가 설정한 목표로, 목표를 설정할 때 전환 값어치를 넣을 수 있습니다.

ex) 장바구니 담기 목표를 만들고 이용자가 해당 행동을 했을 경우 어느 정도 값어치가 있는지 설정할 수 있습니다. 어느 채널을 통해 들어온 사용자의 LTV값이 높은지 확인하여 인사이트를 얻을 수 있습니다.

일반적으로 광고 캠페인에 따라서 측정하는 것이 바람직하며 유입 경로별 전환 목표 값의 평균을 통해서 측정됩니다. 평균적으로 인바운드 광고가 아웃바운드 광고보다 LTV가 상대적으로 높습니다.

💥 Direct로 접속한 사용자의 경우 18.44%에 불가하지만 사용자당 수익은 전체 평균값 대비 월등히 높고 수익도 절반이상을 차지하고 있습니다.

Organic Search 자연유입 사용자의 경우 사용자는 가장 많지만 Direct 사용자와 Social로 접속한 사용자 보다 사용자당 수익이 낮습니다.

3. 동질집단분석 보고서

사용자 retention(고객유지) 을 알고자 할 때 사용하는 보고서입니다. 동질 집단 분석은 코호트 분석이라고도합니다.

측정하고자 하는 기간에 방문했던 사람들이 1일, 2일, 3일이 넘어갈때 마다 재방문률을 확인할 수 있습니다.

💥 퍼센트가 높으면 그만큼 충성 고객이 많다는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한, 특정 집단의 재방문율이 높다면 히스토리 파악해서 재방문율 높이는 방안 만들수있습니다.

4. 잠재고객 보고서

• 인사이트를 얻을만한 것들이 많지 않아서 패스합니다.

5. 사용자탐색기 보고서

• 인사이트를 얻을만한 것들이 많지 않아서 패스합니다.

6. 인구통계 보고서(연령 / 성별)

사용자들의 연령, 성별 보여주는 보고서입니다. 완벽한 데이터가 아닌 쿠키 기반으로 예측하였기 떄문에 100%신뢰할 수는 없습니다.

💥 남성의 사용자 비율이 73% 으로 월등히 높고 35~54세의 사용자 수가 65% 이상 차지한다. 따라서 35~54세의 남성 사용자들에게 집중적으로 광고를 노출시켜 기대효과를 높일 수 있습니다.

7. 관심분야보고서

쿠키기반으로 사용자들 관심분야 보여주는 보고서입니다. 유의미하지 않은 보고서라 패스합니다.

8. 지역 보고서(언어 / 위치)

사용자들의 언어 (브라우저 언어 설정 기반), 위치 (방문자 IP 기반)를 알 수 있습니다.

2022.09.01~2022.09.30 사용자 위치

2022.10.01~2022.10.31 사용자 위치

💥 전체사용자 수가 증가하였으며, 한국 이외에 사용자들의 데이터는 크게 변하지 않았습니다. 9월 대비 10월에 신규방문자와 세션수는 늘어났지만, 전환거래수와 수익은 하락하였습니다.

💥 특이사항으로 베트남과 미국, 일본, 필리핀에서 전환이 일어났고 특히 베트남에서 700만원이 넘는 수익이 발생하였습니다.

9. 행동 보고서 (신규방문vs재방문 / 방문빈도 및 최근 구매일 / 참여도 / 세션품질 / 전환가능성 보고서)

신규 방문 VS 재방문 : 신규 방문자와 재방문자 파악 가능합니다. 또한, 방문 빈도 및 최근 구매일: 얼마나 자주 방문하는지와 최근 구매일을 파악합니다.

💥 9월과 10월의 신규방문자와 재방문자 비율차이는 크게 없으며 9월과 마찬가지로 재방문한 사용자가 이탈률이 적으며, 평균세션시간 거래수, 수익 모두 높은 것을 확인할 수 있습니다.

10. 기술 보고서 (브라우저 및 운영체제 / 네트워크)

사용자들의 브라우저 및 운영체제와 네트워크(어떤 회사의 사용하는지)보여주는 보고서입니다.

여기서 사용자가 접속하는 브라우저 별로 이탈율을 확인해서 특정 브라우저에서 이탈율이 높은 경우 해당 브라우저 버전에서 오류가 있거나,

특정 브라우저에서 프로세스가 복잡하거나 UI/UX 적으로 개선해야할 포인트가 있는지 확인 할 수있습니다.

💥 특정 브라우저에서 이탈율이 높거나 낮은경우가 없으며 특이사항은 없습니다.

11. 모바일 보고서

사용자들의 모바일 기기정보 보여주는 보고서입니다.

앞서서 브라우저 별로 체크했다면 여기서는 기기 별로 체크할 수 있으니 특정 기기 버전에서 이탈율이 높은 경우 앱 오류가 있는지 점검해볼 수 있고 각 기기의 OS나 해상도 들을 감안한 사이트를 개발하도록 참고할 수 있습니다.

💥 IPone의 경우 시리즈별로 구분되지 않고, 9월과 10월 데이터의 큰 차이는 확인되지 않습니다.

12. 맞춤보고서

맞춤 변수, 맞춤 설정값 별 지표 확인 맞춤 변수는 Universal Analytics 가 아닌 기존 GA 코드일 때 기준으로,

Custom Variables 에 값을 입력했을 때, 데이터 확인 가능 맞춤 설정은 필터를 통해 User Defined 에 저장한 값 별 지표 확인 가능합니다.

13. 벤치마킹 보고서

큰 인사이트를 얻기 힘든 보고서여서 패스합니다.

14. 사용자흐름 보고서

사용자가 사이트에서 사용하는 페이지의 이동경로를 보여주는 사용자의 페이지 유입부터 이탈 및 종료 지점까지의 모든 페이지 이동경로를 파악할 수 있습니다.

사용자의 행동패턴을 분석하여 사이트가 효율적으로 사용되고 있는지에 대한 문제를 파악하고 대응함으로써 더욱 효율적인 서비스로 나아갈 수 있습니다.

잠재고객 보고서 정리

A사이트에 GA데이터를 분석한 잠재고객 보고서의 결과는

A사이트 고객은 한국 남성의 사용자 비율이 73% 로 월등히 높고 35~54세의 사용자 수가 65% 이상 차지합니다.

대부분의 사용자들은 Mobile로 접속을 하며 특히, Android 사용자가 절반 이상을 차지합니다 그 뒤로 IOS와 WIndow사용자 수가 22%, 21%로 많습니다

1일 활성 사용자 수는 -5%로 다소 감소하였지만 28일 활성사용자는 +5%로 상승하여 고객유지가 좋다는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

신규방문자의 비율은 75%이고 재방문자의 경우 25%이지만 전환율과 수익은 재방문자가 2배 더 높아 신규방문자의 전환율은 낮다는 인사이를 도출할 수 있습니다.

신규로 방문하는 중년 남성 고객들에게 다양한 이벤트와 쿠폰을 지급하여 전환율을 높이고, 동시에 재방문율을 높여서 전체 전환율을 높이는 것이 좋은 전략이 될 수도 있습니다.