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야, 너도 GA 할 수 있어 ①: GA를 배워야 하는 7가지 이유

(출처: 패스트캠퍼스)

 

구글 애널리틱스(이하 GA), 아마 디지털 마케팅에 관심 있으신 분은 한 번쯤은 들어보셨을 겁니다. 익숙한 이름이지만, 막상 써보려면 너무 막막하지요. GA는 솔직히 그리 만만한 툴은 아닙니다. 우선 미국에서 만들어서 용어 자체가 대단히 낯설고요. 비교적 간단한 다른 툴에 비해 사용법도 어려운 편입니다.

 

그래서 가볍게 접근했다가는, 금방 지쳐 떨어지기 일쑤입니다. 그러면 정말 GA를 잘 활용하려면 어떻게 해야 할까요? 인내심을 가지고, 쉬운 기능부터 반복적으로 사용하며 익혀 나가야 합니다. 그리고 이러한 인내심을 가지려면 GA를 배워야 하는 필요성을 정말 절실히 느껴야 합니다. 그래서 본격적으로 GA 활용법에 대해 이야기를 나누기 전에 우리가 GA를 배워야 하는 7가지 이유에 대해 나눠보고자 합니다.

 

 

01 무료로 사용 가능한 툴이다.

우리가 GA를 써야 하는 이유, 우선 무료이기 때문입니다. GA가 지금처럼 대중적인 툴로 자리 잡을 수 있던 배경에도 이러한 정책이 있었습니다. GA 이전만 해도 로그 분석 툴은 당연히 돈을 주고 사용해야 했습니다. 하지만 GA는 누구나 무료로 구축하고 사용 가능했습니다. 무료인데 굳이 쓰지 않을 이유가 없지 않겠습니까?

 

유료버전인 GA 360을 사용하지 않고도, 충분히 뽕을 뽑을 수 있다!

 

물론 GA가 완전 무료 툴인 건 아닙니다. GA는 무료 버전이 있고, 유료 버전인 GA 360이 별도로 존재합니다. 하지만 GA360을 굳이 사용하지 않아도, 우리는 원하는 바를 모두 얻을 수 있습니다. GA360이 무료 버전과 다른 점을 찬찬히 살펴보면, 있으면 좋지만 없어도 그리 불편하지 않은 요소가 대부분이기 때문입니다.

 

  • 데이터가 "거의" 샘플링되지 않는다 → GA360을 사용할 정도의 규모면 어차피 샘플링됩니다. 
  • 로데이터에 대한 오너십을 가질 수 있다 → 빅쿼리를 통해 데이터를 쌓을 수 있지만 방법이 어렵습니다.
  • 보다 고도화된 기능을 사용할 수 있다 → 사실 무료 버전 기능도 다 사용하는 경우가 드뭅니다.

 

이처럼 보통 GA360을 쓰는 게 필요한 수준까지 도달하기란 여간 어려운 일이 아닙니다. 샘플링이 시시때때로 걸릴 정도로 서비스에 트래픽도 많아야 하고요. 빅쿼리를 사용할 정도로, 개발 지식에도 능통해야 합니다. 그리고 GA의 모든 보고서를 익숙하게 다뤄야만 의미 있는 게 바로 GA360입니다. 그니까 그냥 무료 버전 써도 충분합니다. 공짜니 일단 GA를 써봅시다.

 

*샘플링: GA의 기본 보고서를 그대로 사용하지 않는 경우, 일정 수준 이상의 계산이 발생하면, 샘플링된 결과가 조회되게 됩니다. 일반적으로 무료 버전인 경우, 세션 수가 50만 회 이상인 경우, 유료 버전은 세션 수가 2,500만 회 이상인 경우 샘플링이 됩니다.

 

*빅쿼리: 빅데이터의 저장과 분석 용도로 구글이 만든 서비스입니다. GA360을 사용하더라도, 로데이터를 직접 다운로드하는 게 아니라, 빅쿼리를 통해 받아야 합니다.

 

 

02 가장 많이 쓰는 툴이다.

GA가 무료라는 점에서 일단 써보면 된다고 말씀드렸는데, 그런 생각을 한건 저만이 아닙니다. 모두가 무료니 묻지도 따지지도 않고 일단 도입하다 보니, 어느새 GA는 로그 분석 툴 점유율이 70%에 가까울 정도로 압도적인 1위가 되었습니다.

국내 200대 기업으로 좁혀 봐도, GA의 점유율은 약 67%로 압도적입니다 (출처: mind the log)

 

​이렇게 가장 많이 쓰는 툴이라서, 초보자에게 가장 좋은 점은 그만큼 쉽게 활용법을 배울 수 있다는 겁니다. 예를 들어 최근 몇 년 들어 떠오른 엠플리튜드의 경우 일부 기능에선 GA를 능가하는 장점을 가집니다. 하지만 사용자가 적다 보니, 설치법이나 사용법에 대해 쉽게 접하기 어렵습니다. 하지만 GA는 다릅니다. 우선 구글이 제공하는 교육자료만 해도 상당한 수준이고요. 유튜브나 블로그를 통해 무료로 접할 수 있는 자료부터, 온라인 강의나 독학할 수 있는 교재까지 정말 다양한 방법들이 우릴 기다리고 있습니다. 우리는 그저 GA를 배우겠다고 결심만 하면 됩니다. 

 

 

03 로그 분석의 기본 개념에 대해 이해할 수 있다.

또한 이처럼 GA는 거대한 생태계를 이루고 있기 때문에 로그 분석 툴의 국제 표준과 같은 역할을 수행하고 있습니다. 따라서 GA를 다룰 줄 알면, 다른 분석 툴도 쉽게 다룰 수 있습니다. 

우리는 어차피 수많은 툴들을 다룰 줄 알아야 하는 숙명을 타고 태어났습니다 (출처: dm-note.tistory.com)

 

물론 GA가 다소 어려운 건 사실입니다. 하지만, 솔직히 로그 분석 툴이나 모바일 앱 트래킹 툴 등 고객의 행동을 분석하는 도구 치고 단순한 건 없습니다. 광고 매체사 데이터만 볼 게 아니라면, 결국 이러한 툴 하나 아니 여러 개를 동시에 운영할 수밖에 없고요. 우리는 사용법에 익숙해져야 합니다. 그러한 관점에서 최고의 선택지는 역시 GA입니다. 사용법을 배우기도 쉬울뿐더러, 로그 분석의 기본 개념이 총망라되어 있기 때문입니다. 앞으로 다룰 세션의 개념이라던가, 이벤트의 정의 등은 다른 툴에서도 쓰이기 때문에 알아두면 쓸 데가 참 많답니다. ​

 

 

04 다양한 매체의 데이터를 하나의 기준으로 비교/분석할 수 있다.

그러면 우리는 왜 이렇게 어려운 GA를 굳이 써야 할까요. 고객의 행동을 분석해서 전환을 높이기 위해서가 교과서적인 답이겠지만, 결국 매체 제공 데이터를 온전히 신뢰할 수 없기 때문입니다. GA는 행동 분석 도구지만, 가장 본질적인 존재 목적은 광고 성과 측정입니다. 우리는 디지털 광고에 늘 돈을 씁니다. 디지털 광고 매체가 전통 매체보다 가장 우월한 점은 바로 즉각적인 정량 효과 측정이 가능하다는 건데요. GA와 같은 툴을 쓰지 않고서는 결국 매체사에서 제공하는 데이터에 의존할 수밖에 없습니다.

 

​하지만 당연히 매체사는 광고주가 더 많은 돈을 쓰게 만들어야 하니, 전환 효과를 다소 과하게 측정하는 경우가 많습니다. 또한 여러 광고 매체를 동일한 기준에서 비교해야 하는데 각 광고 매체가 데이터를 집계하는 기준이 제각각이다 보니, 이 또한 불가능합니다.

기여 모델은 디지털 광고 운영에 있어서 필수적입니다 (출처: growth-mkt-k.kr)

 

하지만 GA를 사용하면 이러한 어려움은 모두 해결됩니다. 동일한 기준에서 여러 매체를 비교해볼 수 있고요. 결국 기여 모델 활용이 가능합니다. 기여 모델은 다양한 고객 접점에서 각각의 광고 매체들이 기여한 효과를 정량적으로 분석하는 방법론인데요. 이를 활용하면 우리는 광고비를 어떻게 배분했을 때 최적의 전환 효과를 이끌어 낼 수 있는지를 알게 됩니다. 따라서 디지털 매체의 시대에 GA는 필수일 수밖에 없겠죠?​

 

 

05 개발자가 아닌 마케터와 기획자를 위한 도구이다.

그러면, 다른 선택지는 없을까요? 물론 광고 효과를 측정하는 방법에 GA만 있는 건 아닙니다. 하지만 GA만큼 마케터와 기획자 친화적으로 만들어진 도구는 거의 없다시피 합니다. 나중에 다시 자세히 소개해드리겠지만 기본 메뉴 구성이 퍼널 분석이라는 이론에 맞춰서 설계가 되어 있고요. 전반적으로 마케터와 기획자가 정말 필요로 하는 요소와 기능들로 가득 차 있습니다. 

구글 태그 매니저만 있으면 개발자 없이도 GA 설치 가능합니다 (출처: 와이두유리브)

 

​특히 이러한 구글의 배려가 돋보이는 게 바로 구글 태그 매니저(이하 GTM)입니다. 구글 태그 매니저는 GA와 연계해서 활용 가능한 구글의 서비스 중 하나로, 코드를 수정하지 않고 태그를 관리할 수 있는 무료 솔루션입니다. 말이 조금 어렵지요? 풀어서 설명하면 개발자 도움 없이도 GTM만 있으면 우리가 원하는 GA 기능을 구현할 수 있다는 겁니다. 더 많은 데이터 수집을 원하는 기획자, 마케터와 더 단순한 코드를 추구하는 개발자 간에는 끊임없이 갈등이 생길 수밖에 없는데요. GA는 이러한 어려움까지 내다보고, GTM이라는 기능을 준비해줄 정도로 친절하답니다.

 

 

06 구글의 다양한 서비스와 병행하여 활용 가능하다.

앞서 GTM에 대해 아주 살짝 소개해드렸는데요. GA와 함께 활용 가능한 구글의 서비스는 GTM뿐 아니라 매우 다양합니다. 구글 애즈나 구글 서치 콘솔과 연결해서 사용이 가능하고요. 옵티마이저라는 A/B테스트 툴도 같이 활용할 수도 있습니다. 또한 유료 버전에 국한되긴 하지만 빅쿼리를 결합시킬 경우 정말 활용폭이 넓어집니다.

데이터 스튜디오는 정말 GA의 활용도를 무지하게 높여 줍니다 (출처 : 구글)

 

하지만 특히 추천드리는 서비스는 스프레드시트와 데이터 스튜디오입니다. 우선 우리가 흔히 많이 사용하는 구글 스프레드시트와도 GA는 연동이 잘되어 있고요. 부가 기능을 활용하면, 자동화시켜 데이터를 추출하거나 간단한 대시보드를 만들 수도 있습니다. 그리고 특히 대시보드의 경우, 무료 솔루션인 구글 데이터 스튜디오를 활용하면 ​비싼 툴 못지않은 퀄리티의 것을 만들 수 있습니다. 

 

07 지속적으로 진화하는 툴이다.

마지막으로 이토록 GA는 그 자체로도 너무나도 강력한 분석 기능을 자랑합니다. 그리고 무엇보다 현재에 만족하지 않고 끊임없이 발전을 추구합니다. 오랜 기간 GA를 써보신 분은 알겠지만, 정말 화면 기능 개선이나 신규 리포트 추가가 심심치 않게 일어나고요. 코호트 분석이나, LTV 분석처럼 고급 분석 기능들까지 기본 보고서로 활용해볼 수 있습니다.

코호트 분석 (동질 집단 분석)이 기본 기능으로 구현되어 있다니 정말 놀랍습니다 (출처: 인트렌치 컨설팅)

 

그나마 GA의 약점으로 지목받던 것이 앱 분석에 취약하다는 점이었는데요. 이 부분조차 구글 애널리틱스 4라는 새로운 버전을 출시하면서 극복해나가고 있습니다. 따라서 GA만 익혀두고 계속 사용하며 트렌드에 뒤쳐질 걱정은 안 하셔도 됩니다.

 

지금까지 GA를 배워야 하는 7가지 이유에 대해 살펴보았는데, 많이 공감이 되셨는지 모르겠습니다. 저도 그랬지만 GA는 쉽게 익숙해지기 어려운 툴입니다. 솔직히 친절한 솔루션은 아니기 때문입니다. 사용성도 좋지 않고, 용어도 낯설기 때문에 배우기 시작한 초기에는 모두가 포기하고 싶어 합니다. 실제로 제가 교육을 할 때 들으시던 분들 중에서도 중도 포기자가 참 많았습니다.

 

하지만 분명한 것은 한번 익숙해지면, 모든 것이 그렇듯이 정말 쉬워지고요. 또한 쓸 데가 너무 많은 툴이기도 합니다. 그래서 오늘 소개해드린 이유들을 곱씹으면서, 포기하고 싶을 때 다시 용기 내셨으면 좋겠습니다. 이제 다음 글에서는 본격적으로 GA를 소개해 드리도록 하겠습니다. 앞으로 찬찬히 같이 GA를 정복 해나가 봅시다!

기묘한

분석가이자 마케터로 일하고 있습니다. 지식을 나누며 성장하기 위해 뉴스레터 트렌드-라이트를 운영 중입니다.

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