안녕하세요! 저번에 이야기 했던 구글 애널리틱스와 GA4 시작하는 방법에 대해 아시나요? 이번엔 GA4를 우리 회사에서 어떻게 시작하는 게 좋을지 함께 알아보겠습니다.
설계, 적재, 관측
데이터 분석을 시작하기 전에 가장 필요한 것은 무엇일까요? 바로 데이터 ‘설계’가 필요합니다. 구글 애널리틱스는 전세계 많은 사람들이 사용하는 탁월한 데이터 분석 도구로, 데이터 처리 과정에서 ‘설계’, ‘적재’, ‘전처리’, ‘관측’의 전형적인 4단계가 있지만, 구글 애널리틱스의 강력한 기능 덕분에 ‘전처리’까지의 과정을 간소화하여 ‘설계’, ‘적재’, ‘관측’의 3단계로 접근할 수 있습니다.
여기서 ‘설계’의 중요성은 강조할 필요가 있습니다. 흔히 말하는 “쓰레기를 입력하면, 쓰레기가 나온다”처럼 데이터 분석의 품질은 입력되는 데이터의 품질에 의존합니다. 따라서, 어떤 데이터를 어떻게 설계할지가 분석의 핵심이라 할 수 있습니다.
Break-Down 설계의 핵심 원칙은 무엇일까요?
이것은 건물을 지어가는 과정과 비슷한 방식으로 비즈니스의 목표를 상세하게 구분하는 전략입니다. 이렇게 구체적으로 목표를 세분화하면, 그 성과를 정확하게 측정하고 평가하는 데 큰 도움이 됩니다.
이 때 중요하게 다루어야 할 두 키워드가 ‘OKR’과 ‘KPI’입니다.
OKR(Objectives and Key Results)는 기업이나 조직의 핵심 목표와 그 목표를 달성하기 위한 중요한 결과들을 정의하는 프레임워크입니다. 예를 들면, ‘올해의 전체 매출 증가’라는 큰 목표가 있을 때, 이를 달성하기 위한 세부 목표나 전략들을 OKR로 세울 수 있습니다.
반면, KPI(Key Performance Indicator)는 그러한 OKR 달성도를 정량적으로 판단하는데 사용되는 주요 성과 지표입니다. 매출 증가라는 OKR을 달성하기 위해 ‘웹사이트 방문자 수 증가’나 ‘재구매율 향상’ 같은 KPI를 설정하여 성과를 측정할 수 있습니다.
그렇다면, 어떻게 데이터를 효과적으로 설계할 수 있을까요?
- Break-Down 설계:
데이터의 전반적인 흐름을 파악하면서 위에서 아래로 점점 세부적인 항목으로 분류하는 방법입니다.
- 목적 중심 분석:
분석하고자 하는 목적이나 궁금증을 먼저 설정하고, 그것을 해결하기 위한 데이터를 중점적으로 설계하는 방법입니다.
이와 같이 다양한 접근법으로 데이터를 설계하면, 구글 애널리틱스를 통한 분석은 훨씬 효과적이게 됩니다. 이를 바탕으로 회사의 비즈니스 전략을 세우거나 의사결정을 하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다.
첫 번째 방법, Break-Down 설계
Break-Down 설계는 비즈니스 전략을 효과적으로 짜는 첫 걸음입니다. 그렇다면, 이 설계의 핵심적인 장점은 어떤 것들이 있을까요? 전체 비즈니스의 방향성 명확화: Break-Down 설계는 세부적인 목표 설정을 통해 전체적인 비즈니스의 방향성을 명확히 해줍니다. 이는 비즈니스의 목적을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
객관적인 성과 측정: KPI는 OKR을 얼마나 잘 달성하고 있는지를 알려줍니다. 이를 통해 우리는 비즈니스의 성과를 객관적으로 평가하고, 이를 기반으로 전략을 개선할 수 있습니다.
꾸준한 비즈니스 성장 추적: 이러한 방식은 비즈니스의 성장과 개선점을 지속적으로 모니터링할 수 있게 합니다. 이는 장기적으로 비즈니스의 안정적인 성장을 도와줍니다.
비즈니스 전략의 중요성을 쉽게 이해하기 위해, 학생 30명을 태우고 서울에서 부산까지 가는 버스 상황을 상상해보겠습니다.
상황 1 : 버스기사의 목표(OKR)는 ‘안전하게 운전하기’입니다. 이때의 성과 측정 지표(KPI)는 ‘다치지 않은 학생의 수’가 될 것입니다.
상황 2 : 만약 버스기사의 목표(OKR)가 ‘빠르게 목적지에 도착하기’라면, KPI는 ‘서울에서 부산까지 걸린 시간’이 될 것입니다.
이 두 예제를 통해 알 수 있는 것은, 목표(OKR)에 따라 성과를 측정하는 지표(KPI)가 달라진다는 점입니다. OKR과 KPI의 조합은 비즈니스 전략을 세우고 실행하는 데 있어 중요한 요소입니다. 따라서, 우리의 목표와 그것을 어떻게 측정할지를 잘 정의하는 것이 성공적인 비즈니스 운영의 핵심이라고 할 수 있습니다.
비즈니스 전략을 수립할 때 중요한 개념들인 OKR, KPI, Sub KPI는 각각 다른 의미를 지니며 이를 통해 명확한 방향성을 제시합니다.
1. OKR – 비즈니스의 큰 그림
OKR은 ‘Objectives and Key Results’의 약자로, 기업이나 조직의 주요 목표를 지칭합니다. 이는 특정 기간 혹은 부서별로 다양하게 설정될 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 쇼핑몰에서도 특정 시점에는 프로모션 참여율 증대가 주요 OKR로 설정될 수 있으며, 다른 시점에는 매출 증대나 브랜드 인지도 향상을 중점적으로 볼 수 있습니다.
2. KPI – 성과의 핵심 지표
KPI는 ‘Key Performance Indicator’의 약자로, OKR 달성을 위한 핵심 성과 지표입니다. 쇼핑몰의 OKR이 매출 증대라면, 결제 전환율이나 매출액 등의 KPI를 통해 그 성과를 측정할 수 있습니다.
3. Sub KPI – 세부 행동 추적
단순한 KPI만을 추적한다면, 성과의 변동 원인을 파악하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 결제 전환율의 감소 원인을 알고 싶을 때, 고객의 세부 행동을 추적하는 Sub KPI가 필요합니다. 이는 상품 조회, 장바구니 추가, 회원가입 시도 등과 같은 고객의 부차적 행동을 의미합니다.
요약하면, OKR은 비즈니스 전략의 큰 목표를 제시하며, KPI는 그 목표 달성을 위한 주요 성과 지표입니다. 그리고 Sub KPI는 성과 변동의 원인을 세부적으로 파악하기 위한 지표로 활용됩니다.
이 세 가지 구성요소를 올바르게 설정하고 활용함으로써, 웹사이트나 앱의 효율적인 운영 및 최적화가 가능합니다. 하지만, 대형 사이트의 경우 너무 많은 OKR과 KPI를 설정하는 것은 오히려 복잡함을 초래할 수 있으므로 적절한 전략 설정이 필요합니다.
두 번째 방법, 데이터 설계의 핵심: 목적 중심 설계
대규모 웹사이트에서 데이터를 효율적으로 설계하려면 ‘목적 중심 설계’라는 전략을 활용하는 것이 바람직합니다. 이는 사이트의 다양한 목적과 기능을 체계적으로 분석하고, 이에 따라 데이터를 설계하는 방식을 의미합니다.
예컨대, 널리 알려진 브랜드 ‘신한카드’ 웹사이트를 살펴보면 그 풍성한 내용과 다양한 목적을 한눈에 파악할 수 있습니다. 그렇다면 이런 복잡한 사이트에서 어떻게 효과적인 데이터 설계를 진행할 수 있을까요?
첫 단계로, 사용자의 주요 궁금증이나 관심사를 중심으로 접근해볼 필요가 있습니다.
신한카드 사이트를 예로 들면 :
- 어떤 키워드로 이 사이트를 주로 찾는가?
- 이용내역, 월별 명세서, 이용한도와 같은 핵심 기능 중 어느 것이 가장 인기 있는가?
- 다양한 프로모션 중 어떤 프로모션에 사용자들이 가장 관심을 보이는가?
위와 같은 질문들을 세우고, 이에 대한 답을 얻기 위해 필요한 데이터를 식별합니다.
이처럼 ‘목적 중심 설계’는 대규모 사이트의 복잡성을 해소하고, 목적에 부합하는 정확한 데이터를 효과적으로 수집하게 도와줍니다. 따라서, 데이터 설계를 진행할 때는 “내가 정확히 어떤 정보를 얻고자 하는가?”라는 질문을 먼저 세워야 합니다. 이 방법은 특히 목적이 다양하거나 사이트의 구조가 복잡한 경우에 효과적으로 작용합니다.
데이터 설계에 필요한 도구로 특별히 워크시트를 준비하였습니다.
데이터 설계 과정에서 여러분에게 도움을 주기 위해 사용하기 쉬운 워크시트를 구성하였습니다. 이 워크시트는 그로스 컨설턴트들의 경험을 바탕으로 이벤트 설계 방법을 집약하였습니다. 효과적인 데이터 설계 방법을 알고 싶으신 분들은 아래의 링크를 통해 자세히 확인하실 수 있습니다. 해당 링크 내용을 참고하여 효율적으로 데이터 설계에 활용하실 수 있습니다!
마지막 정리, 데이터 설계 방법들의 장단점
데이터 설계 방식에 따른 장단점을 알아보겠습니다.
Break-Down 설계의 특징과 장단점
장점: 필요한 모든 데이터를 체계적으로 구성하는데 탁월합니다.
단점: 대형 비즈니스에 적용하기에는 복잡함이 있을 수 있습니다.
목적 중심 설계의 특징과 장단점
장점: 큰 규모의 비즈니스에서도 데이터를 효과적으로 설계할 수 있습니다.
단점: 처음 시작할 때 모든 데이터를 설계하기는 어렵습니다. 요구 사항이 변경되면 추가적인 설계가 계속 필요합니다.
데이터 설계 방법마다의 특성을 이해하는 것이 핵심입니다.
이번 글에서는 구글 애널리틱스 활용을 중심으로 데이터 설계의 중요성을 강조했습니다. 부족한 설계는 후에 큰 문제를 초래할 수 있기에 신중한 계획이 필요합니다.
이 글의 시리즈를 마무리하면서, 독자분들이 데이터 설계의 중요성을 깊이 이해하고, 효과적인 설계 방법을 습득하길 바랍니다.
이미 우리는 함께 시작했습니다!
요약
구글 애널리틱스에서의 데이터 분석 흐름을 잘 파악하는 것이 중요하죠. 분석 과정은 크게 ‘설계’, ‘적재’, ‘관측’의 세 단계로 이루어져 있습니다. 그 중에서도 중요한 데이터 설계에는 어떤 방법론이 존재할까요?
데이터 설계의 전략은 대표적으로 ‘Break-Down 설계’와 ‘목적 중심 설계’의 두 가지로 구분할 수 있습니다.
- ‘Break-Down 설계’는 간단한 사이트나 데이터에 적합하며, 빠른 구조화를 목표로 합니다.
- ‘목적 중심 설계’는 복잡한 사이트나 데이터에 적합하며, 체계적인 설계를 중점으로 둡니다.
- 설계 방법론 선택은 사이트나 비즈니스의 특성에 따라 결정되어야 합니다.
허들러스에서는 구글 애널리틱스 활용에 깊은 노하우를 보유하고 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 GA4 101 시리즈라는 E-book을 제작하였습니다. 구독하신 분들에게는 GA4 101의 새로운 내용 업데이트 시 알림을 드릴 예정입니다. 많은 관심과 사랑 부탁드립니다.
해당 글은 그로스 마케팅 파트너 허들러스와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
