‘제대로 시작하는 구글 애널리틱스’에서는 데이터분석 방법론을 설명하고, 데이터분석 방법론을 통해서 성과분석 프로세스를 어떻게 설계할 수 있는지를 제시하며, 데이터분석 도구가 전체 프로세스에서 어떤 영역에서 사용가능하며, 실제 구글 애널리틱스 도구를 어떻게 셋업해서 데이터분석 업무를 시작할 것인지에 대한 주제를 다루고자 한다.
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측정된 결과를 통해서 분석가가 분석결과를 도출하고, 그러한 분석들을 실행해낼 수 있어야만 데이터 분석을 진행하는 것이 의미있게 된다. 예를 들어, 페이스북 마케팅에 10,000원을 사용해서 방문 유저를 100명 획득했고, 그 중 20명이 장바구니에 도달했고, 5명이 구매완료를 했다고 하자. 여기서 의미있는 고객은 100명인가? 20명인가? 5명인가? 의미있는 기준을 구매완료로 설정하면 CPA(Cost Per Acquisition)는 2,000원이 될 것이다. 또한 블로그 마케팅에 5,000원을 사용해서 20명의 유저를 획득했고, 그중 10명이 장바구니에 도달했고, 5명이 구매완료를 했다고 한다면, CPA는 1,000원이 될 것이다. 이러한 분석 결과를 통해 도출 가능한 실행계획은 어떻게 될까? 우리 사이트와 관련성(Relevant)이 높은 고객은 페이스북 보다 블로그라는 결론을 도출하고, 디지털 채널 믹스(Mix) 전략을 도출해내는 것은 보다 쉬운 일이 될 수 있을 것이다.
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이러한 KPI들이 분석도구의 모델링 기능을 통해서 측정이 된다면 실제 데이터 분석 작업이라는 것은 분석가의 다양한 관점인 Dimension을 활용해서 의미있는 분석을 진행할 수 있게 된다. 예를 들어, 마케팅 유입 채널별이나 신규 방문자 대비 재방문자 비율, 또는 성별과 같은 다양한 관점을 가지고 판매 매출과 같은 KPI를 분석해 나가면서 의미있는 인사이트를 얻어내는 것이다.
전체 매출액은 어떻게 되는지, 그 중 남성 유저 비율은 어떻게 되는지, 마케팅 유입 채널별 매출은 어떻게 되는지, 월별 매출 추이는 어떻게 되는지와 같은 관점으로 분석을 하면서 의미 있는 인사이트를 도출해 내는 것이다.
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이런 추론을 기반으로 성과를 창출하기 위해서 도출 가능한 실행 계획은 해당 디지털 채널에서 보다 넓은 범위의 소비자들에게 노출될 수 있도록 목표 고객 범위를 확장하거나 비슷한 성향을 가진 소비자들을 보유하고 있는 더큰 디지털 채널을 선택하는 방식으로 타겟 고객 확장을 시도해 볼 수 있다.
예를 들어, 페이스북 광고를 진행한다면 노출량을 늘리면 되고 버티컬 커뮤니티에 광고를 노출하고 있다면 지금 광고가 특정 사람들에게만 노출되고 있는지, 그리고 버티컬 커뮤니티가 보유하고 있는 유저 숫자가 충분히 많은지에 대해서 검증하는 시도를 해야 한다.
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