CRO에서 Google Analytics 사용에 대한 완전한 가이드

Google 애널리틱스의 5가지 숨겨진 기회

CRO를 개선하기 위한 끝없는 탐구에서 Google Analytics를 편리한 KPI 가젯으로 사용하게 되었을 것입니다. 숫자가 합산되지 않고 자동화에 문제가 있고 싱크대 아래를 살펴봐야 하는 경우(배관공 균열 제외) CRO 도구 상자의 신뢰할 수 있는 렌치입니다.

그러나 신뢰할 수 있는 데이터와 관련하여 한 가지 성가신 문제가 계속 고개를 들고 있습니다.

우리는 사각지대와 오류에 취약합니다.

신뢰할 수 있는 데이터 소스가 일반적으로 제대로 설정되지 않고 데이터 해석이 인지적 편향을 일으키기 쉽다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

빅 데이터 시대에 진입했음에도 불구하고 진화하는 우리의 두뇌는 여전히 데이터가 아닌 스토리와 내러티브에 연결되어 있습니다. 이는 우리가 자연스럽게 데이터가 우리의 목적에 맞게 작동하도록 하려는 경향이 있음을 의미합니다.

당신에게 이런 일이 일어났습니까?

이상값을 찾습니다. 당신의 내면의 탐정(그리고 자아)은 "아하!"라고 말하지만, 허탈함을 느낄 뿐입니다. (젠장!)… 적절한 Google Analytics 실험 설정이 없었습니다.

너무 나쁘게 생각하지 마십시오. 우리는 백신에 대한 임상 실험을 수행하는 과학자가 아니라 전환 최적화 도구입니다.

태그 설정 실수에서 스크립트가 올바르게 실행되지 않는 것까지 분석 및 A/B 테스트를 위한 견고한 기반을 구축하는 데는 일정 수준의 초경계가 필요합니다.

2021년 CRO에 Google 애널리틱스를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보고 Google 애널리틱스 실험을 위한 5가지 숨겨진 기회를 제시해 보겠습니다.

Google 애널리틱스를 사용하는 이유

2021년에도 Google Analytics는 여전히 CRO 보석이라는 사실을 재확인시켜 드립니다.

1. 무료입니다

누가 무료를 사랑하지 않습니까? 그러나 저렴한 가격표에 속지 마십시오. 무료라고 해서 Google Analytics의 가치가 떨어지는 것은 아닙니다. 있다면 그 반대입니다.

그러나 이 도구를 최대화하면 전환 기회를 위한 황금 덩어리가 얼마나 많은지 정말 놀랍습니다.

이미 사용 방법을 알고 있는 도구를 최대한 활용하는 것이 어떻습니까? 이것을 생각해 보십시오. 우리의 두뇌가 하루 종일 배터리처럼 소모된다면 워크플로의 도구 수를 제한하고 싶을 것입니다.

2. 쉬운 설정

무료이며 설정이 간편합니까? 어 그래. 지금 당신은 말하고 있습니다.

아직 Google Analytics를 설정하지 않으셨습니까? 구성하기 쉽지만 Google Analytics의 적절한 설정은 전체 전환 최적화 전략의 필수 기초라는 점을 반복할 가치가 있습니다.

물론 완벽한 통합 없이는 설정이 완료되지 않습니다. 또한 Convert Experience와 같은 다른 CRO 도구와 함께 사용하는 것이 얼마나 쉬운지 알게 되면 숙면을 취하게 될 것입니다.

이미 설정에 자신이 있고 보고서에서 더 시각적인 매력을 찾고 있다면 각 페이지에 간단한 스크립트를 추가하여 Google 데이터 스튜디오(또는 데이터 스튜디오와 유사한 대안)로 구성하거나 Google 태그 관리자를 사용하세요.

3. 가장 맞춤화 가능한 추적 및 보고 옵션

Google 웹로그 분석은 사용자가 이탈하는 위치와 같은 심층적인 사용자 상호작용을 확인하고 마찰이나 장바구니 이탈을 유발하는 필드를 결정할 수 있는 가장 맞춤설정 가능한 도구로 남아 있습니다.

그리고 당신의 어머니처럼 들리지 않지만 주제에 대한 당국을 신뢰하는 데 장점이 있습니다.

SEO 전문가인 Neil Patel은 Google Analytics에서 사전 설정된 사용자 정의 보고서 기능을 매우 좋아합니다. PPC 캠페인, 블로그 최적화, 고객 행동, 사이트 진단, 유입경로 또는 여러 브라우저에 대한 전환을 측정하든 상관없이 원하는 보고서를 찾을 수 있습니다.

또한 이러한 사용자 정의 보고서를 쉽게 설치할 수 있습니다. 이 수준의 세부정보 및 보고는 전환율을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Google 애널리틱스에서 데이터 기회를 찾는 방법

기회를 찾기 전에 다음 2단계를 완료해야 합니다.

1. GA를 올바르게 설정하십시오(특히 이벤트 추적).
2. 맞춤 보고서를 사용하여 추적할 대상을 결정합니다.

그런 다음 숨겨진 보물을 찾기 위해 다음 5개 영역을 각각 파헤쳐 보십시오.

1. 양식 최적화
2. 블로그 최적화
3. 페이지 최적화
4. 유입경로 최적화
5. 화면 및 장치 최적화

기회 #1: 양식 최적화

Google Analytics를 사용하면 모든 유형의 양식을 최적화할 수 있습니다. 여기에는 가입 양식, 문의 양식, 지불 양식, 판매 양식, 방문 페이지 양식 및 여러 페이지 양식이 포함됩니다.

Google Analytics 이벤트 추적을 사용하면 사이트에서 양식 필드 상호작용을 추적하고 폴아웃 유입경로를 만들어 양식의 성공 여부를 파악할 수 있습니다.

KC Digital의 수석 디지털 분석 컨설턴트 Krista Seiden

Krista는 양식 필드 추적을 위해 GA에서 이벤트 태깅을 사용하는 방법을 설명합니다. (양식 완성은 일종의 이벤트 추적입니다.)

양식이 지속적으로 불완전한 것을 발견했다고 가정해 보겠습니다.

GA 보고서에서 다음을 수행할 수 있습니다.

단순히 테이블을 재정렬하고 감소 또는 증가를 빠르게 알아차릴 수 있습니다. 필수 별표가 표시되지 않고 오류가 발생한 사람을 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

KC Digital의 수석 디지털 분석 컨설턴트 Krista Seiden

기회 #2: 블로그 최적화

블로그 최적화와 관련하여 AWA Digital의 Johann Van Tonder는 다음과 같이 제안합니다.

전환 가능성을 이해하십시오. 사이트의 모든 방문자가 전환할 수 있는 것은 아닙니다. 기회의 크기는 얼마입니까? 이 사실을 알면 의미 없는 큰 숫자에 휘둘리지 않고 실제 기회에 모든 노력을 집중할 수 있습니다.

개념을 간단히 설명하기 위해 다음과 같은 간단한 예가 있습니다.

타겟 시장이 영국이지만 GA에 따르면 트래픽의 15%가 전환율이 낮거나 전혀 없는 비영국 국가에서 발생하는 것으로 나타났습니다. 이 시나리오에서 실제 전환 가능성은 전체 웹사이트 인구의 85%에 가깝습니다.

내가 최근에 본 전자 상거래 비즈니스에는 전체 트래픽의 48%를 차지하는 상위 블로그 콘텐츠가 있습니다.

그러나 해당 세그먼트에 대한 변환 경향(눈으로 확인하지 않고 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 계산)은 미미합니다. 이 사용자들은 이 블로그 콘텐츠에 의해 답변된 특정 질문을 조사하기 위해 사이트를 방문하는 것으로 나타났습니다.

당신이 원하는 모든 것을 그들에게 팔려고 할 수 있지만, 그들은 구매 마음의 틀에 있지 않습니다. 어느 시점에서 그들은 당신이 판매해야 하는 정확한 것을 필요로 할 수도 있지만 지금은 그 때가 아닙니다. 분석 및 테스트 관점 모두에서 이 기회에 접근하는 방법은 트래픽이 증가하는 특징이 있는 방법과 완전히 다릅니다.

기회 #3: 페이지 최적화

방문 페이지에서 2개의 변형에 대해 A/B 테스트를 한다고 가정해 보겠습니다. 체류 시간 또는 마우스 오버와 같이 가장 참여도가 높은 요소를 알아보기로 결정했습니다.

처음에 변경한 이유를 잊어버리기 쉽습니다. 창의성인가 데이터 중심인가? 특히 UX 디자이너, 개발자 및 전략가와 같이 더 많은 인력이 혼합되어 있습니다.

Fluent Group의 구필립입니다.

페이지 A의 참여도가 더 높은 반면 페이지 B의 전환율이 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

따라서 페이지의 이미지를 좋아하지만 목표에서 너무 산만해지기 때문에 전환이 감소하고 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

Phillip은 Google Analytics를 사용하면 모바일 사용자인지 여부와 같은 다른 요소와 이를 상호 연관시킬 수 있다고 설명합니다. 그런 다음 "전환에 요소 또는 상호 작용이 필요한가요?"라는 질문에 답하기 위해 페이지가 더 짧은 요소를 제거합니다.

물론, 특정 페이지에서 행동을 기록할 수 있는 다른 도구가 있습니다. 그러나 당신은 당신의 산업에 대한 더 독특한 통찰력을 수집할 수 없을 것입니다

Fluent Group의 구필립입니다.

기회 #4: 유입경로 최적화

깔때기 최적화와 관련하여 Ontrack Digital의 Andra Baragan은 다음과 같이 말했습니다.

고객의 전환 유입경로에서 이러한 주요 이탈 지점을 찾는 데는 엄청난 가치가 있습니다. 목표 퍼널은 확실히 분석 보고 단계의 핵심 구성 요소 중 하나이지만 대상 유형의 목표에서만 사용할 수 있다는 엄청난 단점이 있습니다.

유입경로를 정의하는 가장 효율적인 방법은 맞춤 세그먼트를 이용하는 것입니다.

맞춤 세그먼트 화면에서 "시퀀스" 고급 설정을 사용하여 유입경로의 단계를 정의하고 이벤트 및 페이지 조회의 조합을 통해 각 지점의 하락을 이해할 수 있습니다.

Andra는 유입경로에서 GA 기회를 찾기 위해 다음 단계를 권장합니다.

1) 웹사이트를 최적화할 때 분석이 올바르게 설정되고 모든 것이 정확하게 추적되는지 확인한 후 가장 먼저 하는 일은 분석 보고를 수행하는 것입니다.

2) 유입경로의 첫 번째 단계를 선택하고 사용자 수를 기록합니다.

3) 그런 다음 깔때기에 두 번째 단계를 추가하고 숫자를 다시 적어 둡니다. 이 경우 Added Product라는 이벤트를 사용했음을 알 수 있습니다.

감소율은 단순히 2단계의 사용자 수를 1단계의 사용자 수로 나눈 값에 100을 곱한 것입니다.

이 예에서는 1,813/12,940 * 100 = 14%입니다. → 이는 14%의 사용자만 장바구니에 제품을 추가하고 86%의 이탈률을 의미합니다.

이렇게 하면 웹사이트에 대한 복잡한 유입경로를 생성할 수 있으며, 가장 큰 하락을 확인하는 즉시 해당 섹션으로 이동하여 최대한 많이 최적화할 수 있습니다.

기회 #5: 화면 및 장치 최적화

시나리오는 다음과 같습니다.

기술 수정으로 빠른 리프트를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 따라서 브라우저 호환성 문제를 확인하기로 결정합니다. 다른 브라우저와 장치를 수동으로 확인하는 것이 번거롭고 어렵습니다. 당신은 잡초에서 길을 잃기 시작합니다.

이 모든 것을 구글 애널리틱스로 해결할 수 있습니다. GA를 사용하면 깨진 웹페이지와 같은 다양한 브라우저에서 사용성 문제를 확인할 수 있습니다.

구필립

Google Analytics에서는 Internet Explorer와 같은 구식 브라우저를 포함한 모든 브라우저를 확인할 수 있습니다.

인터넷 익스플로러, 누가 신경쓰나요? 그것은 구식이며 아무도 사용하지 않습니다.

브라우저 보고서를 자세히 살펴보면 40%가 Chrome이나 Safari를 사용하는 것이 사실이지만 10%는 여전히 IE를 사용하고 있음을 알 수 있습니다.

시간 낭비? 아마도… 그렇게 빠르지 않은…

파헤치고 파헤치고… 아… 여러 브라우저에서 방문자가 참여하지만 거래가 줄었습니다.

이제 당신은 열성적으로 수학을 시작합니다. 그리고 적어도 모든 브라우저에서 트래픽의 일부에 대해 문제를 해결하는 데 개발자가 2분밖에 걸리지 않는다는 것을 알게 됩니다. 그리고 분석을 확장하고 생각하기 시작하면 판매 페이지에서도 그런 일이 일어났습니까?

모든 브라우저에서 분류된 활동에 대해 이 수준의 세부 데이터를 수집하는 것이 CRO에 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 알 수 있습니다.

Google Analytics에서 A/B 테스트 결과 해석하기

Convert Experiences와 같은 입증된 A/B 테스트 도구를 사용하면 테스트와 최적화를 쉽게 수행할 수 있습니다. 부분적으로는 Google Analytics와 원활하게 통합되기 때문입니다.

Google Analytics를 사용하는 A/B 테스트 도구의 총체적이고 탠덤 접근 방식을 사용하면 불일치와 이상값을 더 본능적으로 감지하고 훨씬 더 빨리 방향을 수정할 수 있습니다.

대부분의 경우 사후 테스트 분석은 A/B 테스트 도구 외부에서 수행됩니다.

Convert Experience를 사용하면 실험 결과를 간단하고 쉽게 분석할 수 있습니다. 변환 데이터가 GA에 표시되는 방식은 다음과 같습니다.

보시다시피 두 가지를 결합하면 테스트 후 분석과 사용자 상호 작용에 대한 심층 분석으로 최적화를 강화할 수 있습니다.

한편 (눈을 가리지 않고) 별도로 분석하는 데 시간을 보냈다면 찾을 수 있었던 것 이상으로 통찰력을 교차 분석할 수 있습니다.

뿐만 아니라 요약 보고서는 무엇이 효과가 있는지 없는지에 대한 "이유"를 이해하는 데 도움이 되지 않습니다.

실행하는 각 테스트는 Google Analytics와 통합되어야 합니다. 더 많은 테스트 = 통계적으로 더 큰 타당성 및 해당 데이터를 신뢰할 수 있는 기회.

Google 애널리틱스에서 실험 데이터에 액세스하는 방법

통합을 설정하면 실험 데이터가 Google 애널리틱스에 표시되기 시작합니다. 다음은 GA로 전송되는 내용입니다(예제 포함).

기본 분석에서

1. 잠재고객 -> 맞춤 -> 맞춤 변수로 이동합니다. XXXXX가 실험 ID인 CONVERT-XXXX라는 변수를 찾습니다.
   

   

2. 해당 변수 아래에서 테스트 조합을 찾을 수 있습니다.
   

   

3. 테스트된 페이지의 각 페이지 보기에서 Google Analytics에 이벤트도 보냅니다. 콘텐츠 -> 이벤트에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어 이벤트를 사용하여 방문자 수뿐만 아니라 변형이 표시된 횟수를 분석할 수 있습니다.
   

   

유니버설 애널리틱스에서

1. 사용자 지정으로 이동한 다음 사용자 지정 보고서를 찾습니다.
   

   

2. 새 사용자 정의 보고서를 작성하십시오. 차원 드릴다운에서 이전 단계에서 생성한 사용자 정의 차원을 선택합니다.
   

   

3. 보고서가 생성되면 변형과 데이터가 들어오는 것을 볼 때까지 기다리세요. Google에 따르면 데이터 처리 지연 시간은 24~48시간일 수 있습니다.
   

   

4. 결국 맞춤 보고서의 별도 행에서 전환 실험의 각 유사 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.
   

   

주의 말씀

Google Analytics의 모든 데이터 가능성을 발견하고 맛보면서 사탕 가게에 있는 아이처럼 느껴질 수도 있지만, 엄청난 양의 데이터를 입수하기 위해 서두르기 전에 주의해야 할 사항입니다.

TMI 사례로 끝나지 않도록 주의하십시오(정보가 너무 많음). 데이터가 많을수록 데이터 해석에 사람의 실수와 편향이 생길 여지가 더 많아지고 길을 잘못 안내할 가능성이 커집니다.

핵심은 먼저 프로세스의 효율성과 자신감을 구축하는 것입니다.

시간을 내어:

• 1) 구글 애널리틱스를 제대로 설정하고,
• 2) 데이터가 깨끗한지 확인하고 해당 산업에 맞게 사용자 지정합니다.
• 3) 마케팅 담당자와 개발자를 동기화하고
• 4) 더 적은 변수를 사용하여 기존 테스트 방법에 데이터를 통합합니다.

그런 다음에야 최적화를 미세 조정할 때 복잡성을 더 추가해야 합니다.