Google 애널리틱스 DIY – GA에서 360도 기능 복제

게시 됨: 2020-12-03

귀하 중 일부는 Google Analytics 360의 모든 기능을 갖춘 예산을 확보할 만큼 충분히 운이 좋았을 것입니다. 그러나 아직 큰 돈을 투자할 준비가 되지 않은 분들을 위해 이 기사에서 비용을 들이지 않고도 기능에 대한 비용을 지불하고 일부를 얻을 수 있는 몇 가지 팁과 트릭을 제공할 수 있기를 바랍니다. 한푼.

우리와 함께 일하는 대부분의 고객은 유료 버전의 Google Analytics가 없기 때문에 고객이 무료 분석 패키지를 최대한 활용할 수 있도록 수년에 걸쳐 개선한 여러 프로세스가 있습니다.

360으로 뭘 사세요?

첫째, Google Analytics 360에 투자할 때 실제로 지불하는 비용은 무엇입니까? 글쎄, 당신이 상상할 수 있듯이 여러 가지 우수한 기능이 있습니다.

  • 빅 쿼리 통합*
  • Salesforce 통합*
  • 고급 분석
  • 원시 데이터에 대한 액세스
  • 고급 유입경로 보고
  • 기여도 모델링
  • 조회수 증가
  • 더 큰 데이터 할당량
  • 추가 맞춤 측정기준*
  • 최신 데이터
  • 샘플링되지 않은 보고서*

이것들은 모두 훌륭한 기능이지만 이 기사에서는 위 목록에서 강조 표시된 요점과 플랫폼의 무료 버전에서 이러한 기능을 얻을 수 있는 방법을 살펴볼 것입니다.

창의적 사고

Google Analytics는 특정 방식으로 데이터를 볼 수 있는 도구 또는 보고서 세트를 제공합니다. 이것은 분명히 플랫폼을 사용하는 가장 간단한 방법이지만 이러한 도구에 대한 약간의 창의적인 생각으로 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있는 더 크고 더 나은 용도를 만들 수 있습니다. 이제 우리가 수행할 수 있는 몇 가지 DIY 기능 작업을 살펴보겠습니다.

샘플링되지 않은 보고서

우리가 살펴볼 첫 번째 DIY 프로젝트는 샘플링되지 않은 보고서입니다. 우리 중 많은 사람들이 보고서에 세그먼트 또는 2차 측정기준을 오버레이하기 위해 이동하다가 갑자기 왼쪽 상단 모서리에 보고서가 샘플링되고 있음을 알리는 노란색 체크 표시가 나타나는 상황에 직면했을 것입니다.

2가지 방법이 있습니다. 첫째, Google 애널리틱스 360에 £120,000를 지출하면 샘플링되지 않은 보고서를 만들 수 있는 버튼이 모든 보고서에 첨부됩니다. 그러나 Google Analytics API를 활용하고 샘플링 최소화라는 기능과 함께 제공되는 무료 제품이 많이 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

  • Excel용 분석 에지
  • Google 스프레드시트/데이터 스튜디오용 수퍼메트릭스

이러한 제품의 작동 방식을 이해하려면 먼저 Google Analytics가 처음에 데이터를 샘플링하는 이유를 살펴봐야 합니다. 차원의 유형이나 품질을 포함하여 샘플링 속도와 관련된 여러 요소가 있지만 가장 큰 요소는 처리되는 데이터의 양입니다.

보고서의 데이터 양은 보고서의 기간과 매우 선형적인 관계가 있습니다. 즉, 날짜 범위가 클수록 보고서에 더 많은 데이터가 포함되므로 샘플링 수준이 높아집니다.

앞서 언급한 샘플링 최소화 기능이 하는 일은 10일 동안 보고서를 실행하는 경우 대신 1일 단위로 10개의 보고서를 실행하고 함께 연결하는 것입니다. 이러한 1일 보고서 각각은 축소된 크기로 인해 샘플링 속도가 크게 감소하거나 전혀 샘플링되지 않습니다.

이것은 샘플링의 크기를 줄이는 정말 쉬운 방법이며 구현도 매우 간단합니다.

GA4 참고 사항:

이러한 DIY 프로젝트가 유니버설 애널리틱스에 초점을 맞추고 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그러나 Google 애널리틱스는 최근에 매우 다른 엔진을 탑재한 GA4라는 플랫폼의 새 버전을 출시했습니다.

그렇다면 새로운 GA4 플랫폼에서 샘플링은 어떤 모습일까요? 짧은 대답은 여전히 ​​​​일이라는 것입니다. 약간 다르게 작동하지만 기본적으로 쿼리당 최대 1000만 조회수 제한이 있습니다. 이 샘플링을 초과하면 발생합니다.

플랫폼의 초기 단계이므로 이전에 논의된 일부 타사 플랫폼이 샘플링 최소화에 대한 옵션을 제공하기 위해 이러한 제한에 어떻게 적응하는지 확인할 것입니다.

CRM 통합

온라인에서 리드를 생성하고 오프라인으로 전환하는 모든 회사는 방문한 페이지 및 채널 속성과 같은 과거 고객 검색 데이터를 생성된 품질 및 수익과 같은 리드 정보와 연결하는 어느 시점에서 문제에 직면했을 것입니다.

Google 애널리틱스 360은 이 특정 CRM에서 Google 애널리틱스로 정보를 제공할 수 있는 SFDC용 기본 커넥터를 도입하여 이 문제를 해결합니다. 이는 단순히 양식 제출이 아닌 양질의 리드를 위해 캠페인을 최적화할 수 있음을 의미하므로 큰 이점입니다.

그러나 하나의 핵심 요소인 사용자/클라이언트 ID를 활용하여 이 연결을 직접 구축하는 것이 완벽하게 가능합니다. 이것은 Google Analytics가 쿠키에 저장하고 고유 방문자를 식별하는 데 사용하는 ID입니다. 양식을 제출할 때 이 ID를 캡처하면 이를 CRM의 필드로 저장할 수 있습니다.

다음 단계에서는 Google Analytics의 측정 프로토콜을 활용하여 CRM 데이터를 Google Analytics로 다시 보내기 시작합니다. 이 데이터를 클라이언트/사용자 ID와 함께 보내면 Google은 이를 GA 내의 모든 과거 캠페인/탐색 동작과 자동으로 연결합니다.

즉, 오프라인 수익 및 리드 상태와 같은 데이터를 Google 애널리틱스(따라서 Google Ads도)에 제공하고 실제로 중요한 측정항목을 중심으로 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

샘테크놀로지

GA 360에 대한 비용을 지불하거나 직접 구축하는 것이 원하는 것보다 조금 더 노력하는 것처럼 들리면 도움을 받을 수 있습니다. SFDC뿐만 아니라 다양한 CRM을 Google Analytics에 연결하는 소프트웨어를 구축했습니다. 우리는 이 소프트웨어를 SAM(Systematic Attribution of Marketing) 기술이라고 부릅니다. 귀하의 비즈니스에 실질적인 가치를 제공하는 지표에 맞게 캠페인을 최적화하는 데 관심이 있으시면 연락해 주십시오.

GA4 참고 사항:

네이티브 CRM 연결은 여전히 ​​GA4에서 가능하지 않으므로 이것은 여전히 ​​우리가 극복해야 할 문제입니다. 그러나 이 플랫폼을 통해서도 CRM 데이터를 병합할 수 있는 옵션을 제공하는 BigQuery와의 기본 연결이 포함되어 있습니다.

빅 쿼리 통합

Big Query는 Google의 데이터베이스 플랫폼입니다. 그것은 분석의 세계에서 점점 더 유명해질 것이므로 사람들에게 그것에 익숙해지도록 확실히 조언하고 싶습니다. Google Analytics와 달리 사용자 정의 가능한 데이터베이스에 데이터를 저장하면 다음과 같은 다양한 이점이 있습니다.

  • DataStudio와의 더 빠른 통합
  • 예측 모델링
  • 데이터 병합
  • 샘플링 없음

이것이 작동하는 방식에 대한 기본 아이디어는 보고 API를 통해 추출하려는 필드를 정의한 다음 해당 데이터를 Big Query에 업로드하는 것입니다. 이것이 어떻게 작동하는지에 대한 뉘앙스는 분명히 조금 더 복잡하지만 퍼지 랩은 아래 링크에서 이것이 작동하는 방식을 훌륭하게 설명합니다. https://github.com/fuzzylabs/google-analytics-big-query-importer

GA4 참고 사항:

GA4는 Big Query 사용 측면에서 게임 체인저입니다. 모든 GA 데이터를 Big Query로 매우 쉽게 가져올 수 있는 기본 커넥터와 함께 제공됩니다. 앞으로 GA 데이터를 Big Query로 가져오려는 경우 이것이 확실히 올바른 방법입니다.

추가 맞춤 측정기준

우리의 마지막 DIY 프로젝트는 맞춤 치수입니다. 작동 방식에 대한 복습을 원하는 사람을 위해 여기 링크가 있습니다: https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=ko .

그들은 매우 강력하며 웹 사이트 작동 방식에 특정한 사용자 정의 측정기준 및 측정항목으로 분석을 강화할 수 있습니다. 문제는 그 중 20개만 얻을 수 있기 때문에 캡처할 항목과 캡처하지 않은 항목을 결정해야 하는 경우가 많다는 것입니다.

물론 우리가 그들에 대해 보고하는 방법을 재고하지 않는 한. 이 DIY 프로젝트에 초점을 맞추고자 하는 사용자 정의 차원은 카디널리티가 낮은 차원입니다(예: 변형이 거의 없음). 예를 들어 차원이 로그인되거나 로그인되지 않을 수 있는 로그인한 사용자의 시나리오에 초점을 맞추겠습니다. 카디널리티가 낮은 차원이 있는 경우 대신 각 결과에 대한 세그먼트를 만들어 무료로 사용할 수 있습니다. 맞춤 측정기준을 설정합니다.

따라서 여기에서 예를 들어 로그인한 사용자와 로그인하지 않은 사용자에 대한 세션 수준 맞춤 측정기준을 원하는 경우 대신 누군가 로그인할 때 발생하는 이벤트를 만들 수 있습니다. 다음으로 다음을 포함하는 세션에 대한 세션 수준 세그먼트를 만듭니다. 로그인된 이벤트 및 세션 수준 이벤트를 포함하지 않는 두 번째 세그먼트.

차원이 약간 더 복잡한 경우 세션 내에서 변경되지 않았는지 확인해야 할 수도 있습니다(맞춤 차원의 동작을 복제하기 위해).

이렇게 하려면 세그먼트 내에서 시퀀스 옵션을 사용할 수 있습니다. 계정 유형을 예로 들 수 있습니다. 누군가는 세션 내에서 무료 계정에서 유료 계정으로 이동할 수 있습니다. 무료 계정이 생성된 세션에 대해서만 보고할 수 있습니다.

따라서 이 경우 유료 계정을 만든 사람을 제외해야 합니다. 따라서 무료 계정 이벤트가 존재하지만 누군가가 유료 계정을 만든 세션은 제외하는 세션 수준 맞춤 측정기준을 만들고 싶습니다.

GA4 참고 사항:

GA4는 맞춤 측정기준이 작동하는 방식을 완전히 다시 작성합니다. 이제 맞춤 측정기준과 유사한 방식으로 작동하는 100개의 맞춤 측정기준 및 측정항목과 25개의 사용자 속성이 있습니다. 그러나 세션 수준 맞춤 측정기준은 사라졌습니다!

결론

그래서 우리는 이 모든 것에서 무엇을 취해야 합니까? 기본적으로 Google Analytics는 도구 세트를 제공하고 도구를 사용하는 방법을 알려줍니다. 그러나 소량의 DIY와 창의적인 사고를 통해 이러한 도구를 조정하여 더 높은 수준의 통찰력을 얻을 수 있습니다.