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품목정보
| 발행일 | 2021년 05월 27일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 228쪽 | 172*235*20mm |
| ISBN13 | 9791196752569 |
| ISBN10 | 1196752567 |
비전공자도 배워서 바로 쓰는 디지털 분석 구글 애널리틱스 입문
: 디지털 마케팅과 웹 기획 성공 가이드
김진,최정아,김민수 저
|
마소캠퍼스
|
2021년 05월 27일
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- eBook
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“이에 따라 디지털 마케팅의 성과 측정을 위한 수많은 데이터가 현재도 쌓이고 있으며, 이 제 마케터에게 제일 중요한 일은 소비자의 행동 패턴을 분석하는 것이 되었 다. 과거에는 소비자의 행동 패턴을 분석하는 일이 많이 까다로웠지만 이제는 디지털 로그를 통해서 소비자의 행동 패턴을 데이터로 분석할 수 있으므로, 데이터를 필요에 맞게 활용할 수 있는 역량이 현재 경쟁 시장에서 이길 수 있는 가장 중요한 역량이 되었다.”
---「데이터 분석이란?」중에서
“콘텐츠 서비스를 목표로 하는 디지털 마케팅은 네이버나 구글, 조선일보나 중앙일보와 같은 인터넷 포털사이트나 언론사에서 운영하는 디지털 채널의 서비스 목적이라 할 수 있다. 이런 서비스는 서비스 성공 여부를 측정하기 위한 KPI로 트래픽 관련 지 표를 많이 활용한다. 주당 방문자 수나 방문자당 페이지 뷰, 체류 시간, 광 고 클릭률 등이 대표적이며, 특히 광고가 주요 매출을 이루는 서비스에서 이 러한 KPI의 중요성은 더욱 커진다.”
---「분석 방법론」중에서
“[도표 22]에서 보이는 자바 스크립트 정보가 구글 애널리틱스에서 생성해서 제공하는 트래킹 코드이며, 구글 애널리틱스 관리자 화면(Console)의 Admin 메뉴로 가면 Property 메뉴 하단에 Tracking Info라는 메뉴가 있고, 그 하단에 Tracking Code라는 메뉴가 있다. 이 Tracking Code라는 메뉴를 클릭하면 구글 애널리틱스가 분석 대상 웹 서버를 트래킹 할 수 있도록 하는 트래킹 코드를 자바 스크립트 형식으로 제공한다. 제공된 이 자바 스크립트 트래킹 코드를 복사해서 분석 대상 웹 서버의 모든 〈HTML〉의 〈head〉와 〈/head〉 사이에 이 코드를 입력하고 저장하면 이제부터 분석을 위한 트래킹을 진행할 수 있다.”
---「구글 애널리틱스 생태계의 이해」중에서
“먼저 기능 권한 범위를 보면, Read & Analysis에서는 구성된 리포트들을 조회할 수 있으며 보고서 내에서 secondary dimension을 추가하고 segment를 추가하는 일들과 같이 데이터들을 왜곡할 수 없는 범위에서 조작할 수 있도록 하는 기본 옵션이다. Collaborate는 Customization 메뉴의 대시보드를 수정하고 보고서에서 annotation(주석)과 같이 자신의 의도에 맞는 데이터를 생성하거나, 생성한 데이터를 share할 수 있는 권한 옵션이다.”
---「구글 애널리틱스 실무 적용 전략」중에서
“2019년 8월 7일에 특정 링크를 걸은 곳을 Full Referral이라는 Secondary Dimension을 설정하여 어느 웹 사이트 URL에서 자사 웹 사이트로 왔는지 이 채널의 효과에 대한 추가 분석을 할 수 있다. 이런 식으로 특정 시간대에서 시간의 흐름에 따른 방문 트래픽 이상치를 찾아낼 때 모션 차트를 유용하게 쓸 수 있다.”
---「구글 애널리틱스 주요 Interface 이해하기」중에서
”이전 버전에서 일일이 해야 했던 이벤트 태깅 작업을 GA4에서 자동화한 것 처럼, 데이터 분석에 있어서도 머신러닝 기능이 상당 부분 적용되었다. 예 를 들어, UA 환경에서 제공하던 ‘사용자 이탈율’이라는 수치를 GA4에서는 사용자 ‘이탈 확률’이라는 데이터로 제공한다. 구체적으로, 사용자의 요구와 특성, 잠재적 수익 같은 지표를 머신러닝으 로 분석해서 어떤 고객이 다른 고객보다 얼마나 더 구매 가능성이 높을지, 현재 이용 중인 고객의 이탈 확률은 어느 정도인지 등을 예측해서 제공한다.”
---「데이터 분석이란?」중에서
“콘텐츠 서비스를 목표로 하는 디지털 마케팅은 네이버나 구글, 조선일보나 중앙일보와 같은 인터넷 포털사이트나 언론사에서 운영하는 디지털 채널의 서비스 목적이라 할 수 있다. 이런 서비스는 서비스 성공 여부를 측정하기 위한 KPI로 트래픽 관련 지 표를 많이 활용한다. 주당 방문자 수나 방문자당 페이지 뷰, 체류 시간, 광 고 클릭률 등이 대표적이며, 특히 광고가 주요 매출을 이루는 서비스에서 이 러한 KPI의 중요성은 더욱 커진다.”
---「분석 방법론」중에서
“[도표 22]에서 보이는 자바 스크립트 정보가 구글 애널리틱스에서 생성해서 제공하는 트래킹 코드이며, 구글 애널리틱스 관리자 화면(Console)의 Admin 메뉴로 가면 Property 메뉴 하단에 Tracking Info라는 메뉴가 있고, 그 하단에 Tracking Code라는 메뉴가 있다. 이 Tracking Code라는 메뉴를 클릭하면 구글 애널리틱스가 분석 대상 웹 서버를 트래킹 할 수 있도록 하는 트래킹 코드를 자바 스크립트 형식으로 제공한다. 제공된 이 자바 스크립트 트래킹 코드를 복사해서 분석 대상 웹 서버의 모든 〈HTML〉의 〈head〉와 〈/head〉 사이에 이 코드를 입력하고 저장하면 이제부터 분석을 위한 트래킹을 진행할 수 있다.”
---「구글 애널리틱스 생태계의 이해」중에서
“먼저 기능 권한 범위를 보면, Read & Analysis에서는 구성된 리포트들을 조회할 수 있으며 보고서 내에서 secondary dimension을 추가하고 segment를 추가하는 일들과 같이 데이터들을 왜곡할 수 없는 범위에서 조작할 수 있도록 하는 기본 옵션이다. Collaborate는 Customization 메뉴의 대시보드를 수정하고 보고서에서 annotation(주석)과 같이 자신의 의도에 맞는 데이터를 생성하거나, 생성한 데이터를 share할 수 있는 권한 옵션이다.”
---「구글 애널리틱스 실무 적용 전략」중에서
“2019년 8월 7일에 특정 링크를 걸은 곳을 Full Referral이라는 Secondary Dimension을 설정하여 어느 웹 사이트 URL에서 자사 웹 사이트로 왔는지 이 채널의 효과에 대한 추가 분석을 할 수 있다. 이런 식으로 특정 시간대에서 시간의 흐름에 따른 방문 트래픽 이상치를 찾아낼 때 모션 차트를 유용하게 쓸 수 있다.”
---「구글 애널리틱스 주요 Interface 이해하기」중에서
”이전 버전에서 일일이 해야 했던 이벤트 태깅 작업을 GA4에서 자동화한 것 처럼, 데이터 분석에 있어서도 머신러닝 기능이 상당 부분 적용되었다. 예 를 들어, UA 환경에서 제공하던 ‘사용자 이탈율’이라는 수치를 GA4에서는 사용자 ‘이탈 확률’이라는 데이터로 제공한다. 구체적으로, 사용자의 요구와 특성, 잠재적 수익 같은 지표를 머신러닝으 로 분석해서 어떤 고객이 다른 고객보다 얼마나 더 구매 가능성이 높을지, 현재 이용 중인 고객의 이탈 확률은 어느 정도인지 등을 예측해서 제공한다.”
---「GA4 소개」중에서
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