마케팅 분석을 위해 일주일에 1 시간 미만일 때 허영 메트릭에 대한 해독제
올해 초,휴먼리틱스는 100 개 이상의 중소기업을 인터뷰하여 가장 큰 디지털 마케팅 문제에 대해 알아보았습니다. 우리가 발견 한 것은 두 개의 반복되는 테마가 계속해서 또 다시 올라오고 있었다:
- 분석을위한 부족한 시간/대역폭:대부분의 중소기업 소유자 및 마케팅 담당자는 데이터를 분석하는 데 매우 제한된 시간과 대역폭을 가지고 있습니다. 그들은 그들의 사업을 실행 너무 바빠서. 한 비즈니스 소유자가 말했듯이,”데이터를 사용하는 것은 불타는 방에서 피아노를 구하려고하는 것과 같습니다.”이는 데이터를 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 전환하는 데 많은 시간과 교육이 필요하기 때문입니다.
- 허영 메트릭은 비즈니스 가치를 추가하지 않습니다:허영 메트릭은 비즈니스에 대해 기분을 좋게 만드는 메트릭이지만 실제로 결정을 내리는 데 도움이되지 않습니다(실행 가능하지 않음). 허영 메트릭의 문제는 실제로 분석을 사용하지 않는 것보다 더 나쁠 수 있다는 것입니다. 그들은 시간 낭비 일뿐만 아니라 실제로 비즈니스 결정을 오도 할 수 있습니다. 예를 들어 웹 사이트의”새 세션”과 같은 집계 메트릭은 공개하는 것보다 더 많이 모호해질 수 있습니다. 예를 들어,새로운 세션 수가 증가하면 이것은 좋은 일(새로운 사용자와 견인력을 얻는 것)입니까,아니면 나쁜 일(돌아 오는 사용자와의 유지가 감소합니까)입니까?
이것은 코호트 분석이 들어오는 곳입니다. 구글 애널리틱스의 코호트 분석 기능은 두 문제(제한된 시간 및 오해의 소지가 허영 메트릭)에 대한 해독제입니다.
코호트란? 간단히 말해서,코호트는 단순히 공유 특성에 의해 그룹화 된 사용자의 하위 집합입니다. 비즈니스 분석의 맥락에서 코호트는 일반적으로 획득 날짜(즉,사용자가 귀하의 웹 사이트를 처음 방문했을 때)별로 세분화 된 사용자의 하위 집합을 나타냅니다.
“코호트 분석”을 사용하면 시간이 지남에 따라 다른 코호트의 행동과 메트릭을 비교할 수 있습니다. 그런 다음 실적이 가장 높은(또는 실적이 가장 낮은)코호트와 이러한 실적을 주도하는 요인을 찾을 수 있습니다.
코호트 분석 보고서는 구글 애널리틱스에서 가장 과소 평가 된 기능 중 하나입니다. 왜? 이는 데이터의 노이즈 대신 특정 수신자 그룹에 대한 다양한 마케팅 활동의 영향을 격리하는 데 도움이 되기 때문입니다.
코호트 분석을 실행하는 것은 귀하의 비즈니스에 대한 실험을 실행하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 마케팅 담당자는 광고 콘텐츠,마케팅 채널,타겟 고객,방문 페이지 디자인 등 테스트하려는 특정 특성으로 시간 제한 캠페인을 실행할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 다양한 마케팅 캠페인에 대한 도달률,참여도 및 전환에 대한 측정항목을 비교하여 캠페인의 어떤 요소가 비즈니스에 실제로 가치를 추가했는지,그렇지 않은 요인을 확인할 수 있습니다.
이것이 마케팅 분석의 진정한 가치이자 목적입니다. 간단히 말해서,마케팅 분석은 무엇이 효과가 있는지,작동하지 않는 것이 무엇인지,이 피드백을 기반으로 마케팅 활동을 조정하는 방법을 알려줍니다. 코호트 분석은 각 마케팅 활동의 효과에 초점을 맞추거나 특정 잠재 고객에 대한 변경에 초점을 맞춤으로써 그렇게합니다.
많은 기업의 시간 부족 문제에 관해서는 매주 전형적인 코호트 분석을 통해 1 시간도 채 걸리지 않을 것입니다. 모든 비즈니스는 마케팅 분석에 대한 요구 사항이 다릅니다. 그러나 많은 기업에서 일주일에 한 번의 구글 애널리틱스 보고서 만 볼 수있는 시간과 대역폭이있는 경우 허영 메트릭으로 시간을 낭비하는 대신 코호트 분석 보고서로 시작하는 것이 좋습니다.
이 기사에서는 다음을 다룹니다:
- 구글 애널리틱스에서 코호트 분석의 한계
- 구글 애널리틱스에서 코호트 분석의 초급자 입문서
- 시작하기 위한 코호트 분석의 몇 가지 예
비즈니스 분석 기법으로서 코호트 분석을 통해 디지털 분석기 간의 변수와 변화를 비교할 수 있습니다.마케팅 캠페인.
예를 들어 실제 오프라인 상점과 마찬가지로 웹 사이트가 변경됩니다. 당신이 바로 그 일을하는 경우,그들은 자주 많이 변경됩니다. 코호트 분석을 사용하여 웹 사이트 수정이 사용자 행동에 미치는 영향을 격리 할 수 있습니다.
다음은 코호트 분석을 통해 분석할 사용자 행동에 영향을 줄 수 있는 몇 가지 요인입니다:
- 타겟 고객
- 광고 콘텐츠
- 채널
- 캠페인/실험
- 웹사이트 재설계
- 신제품 라인 및 서비스 제공
- 판매,할인,프로모션 캠페인
웹 분석에서는 트래픽 지표(예:재방문 사용자),참여 지표(예:평균 세션 기간)또는 전환 지표(예: 트랜잭션 세션).
코호트 분석을 통해 이러한 요소를 이론적으로 분석할 수 있지만 모든 분석 도구(예:구글 애널리틱스)에서 이러한 모든 요소가 사용자 행동에 미치는 영향을 분석할 수 있는 것은 아닙니다.
구글 애널리틱스의 코호트 분석의 한계
코호트 분석은 이론적으로는 매우 유용할 수 있지만,구글 애널리틱스의 코호트 분석 보고서는 실제로 많은 한계를 가지고 있다.
우선,일반적으로 코호트는 기술적으로 모든 공유 특성에 의해 그룹화 될 수 있습니다. 그러나 구글 애널리틱스의 코호트 분석 보고서(베타 버전)는 현재 획득 날짜(즉,사용자가 귀하의 웹사이트를 처음 방문했을 때)에 따라 코호트를 정의할 수 있습니다.
둘째,웹 사이트에서 사용자를 추적 및 반환하는 것(코호트 분석이 자주 사용되는 것)은 현재 구글 애널리틱스에서 부정확 한 연습입니다. 예를 들어,피트 귀하의 사이트에 사용자 이며 오늘 귀하의 사이트를 방문 가정해 봅시다. 만약 그가 내일 다시 방문한다면,구글 애널리틱스는 그를 귀국하는 사용자로 등록해야 한다.
그러나,피트가 이런 일을 한다면,구글 애널리틱스는 다음 세션을 복귀 세션으로 제대로 추적하지 못할 수도 있다:
- 브라우저 쿠키 지우기
- 다른 기기 또는 브라우저에서 사이트 방문
- 시크릿 모드로 사이트 방문
일반적인 디지털 소비자는 현재 평균 3.64 개의 장치를 소유하고 있으며 미국인의 36%는 스마트 폰,컴퓨터 및 태블릿을 소유하고 있습니다. 장치,브라우저 및 세션에서 사용자를 지속적으로 추적 할 수 없다는 것은 사소한 문제가 아닙니다.
마지막으로 변수를 혼동하는 문제가 있습니다. 앞서 논의한 바와 같이,코호트 측정항목을 마케팅 캘린더에 오버레이하여 측정항목이 마케팅 활동에 따라 어떻게 변하는 지 확인하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
그러나 마케팅 캠페인과 메트릭의 업틱 간의 연관성은 인과 관계가 아니라 상관 관계입니다. 아마도 당신은 지난 월요일 새로운 페이스 북 광고 캠페인을 시작 but,하지만 사용자 유지의 증가는 정말 페이스 북 광고의 품질에 기인 할 수있다?? 아니면 이전 블로그 게시물 중 하나가 견인을 얻기 시작하는 것이 될 수 있을까?
사용자를 통제 그룹 또는 치료 그룹에 무작위로 할당하는 무작위 대조 시험을 실행하지 않는 한 마케팅 캠페인과 측정항목 변경 간에 인과 관계를 확실하게 설정할 수 없습니다. 여러 캠페인이 동시에 실행되는 경우 특히 그렇습니다.
심지어 한계와 함께,구글 웹 로그 분석의 코호트 분석 보고서는 여전히 데이터 중심의 의사 결정에 대한 방향 적으로 올바른 될 수 있다고 한 것을,당신은 당신의 마케팅 캠페인을 테스트 특히 별도의 실험과 같은 변경 사항(예를 들어,당신은 단지 월에 페이스 북 광고를 실행하는 경우,2 월 트위터 광고 March,3 월 애드워즈 캠페인 등).
다음은 구글 애널리틱스에서 코호트 분석 기능을 사용하는 방법에 대한 설명입니다.
구글 애널리틱스
의 코호트 분석 보고서에 대한 초심자 입문서 당신은 청중 아래에서 코호트 분석 보고서를 찾을 수 있습니다.
학습집단 분석 보고서 상단에서 학습집단 유형,학습집단 크기,측정항목 및 날짜 범위에 대한 설정을 조정할 수 있습니다.
- 코호트 유형:현재 유일한 옵션은 획득 날짜(사용자의 첫 번째 세션 날짜)
- 코호트 크기:일별,주별 또는 월별로 코호트를 정의하도록 선택할 수 있습니다. 예를 들어 월별로 선택하면 각 학습집단은 특정 월에 획득한 사용자를 나타냅니다(예:1 월 학습집단에는 1 월에 첫 세션을 가진 모든 사용자가 포함됨)
- 날짜 범위:검사할 시간 창(예:지난 6 주)
- 지표:보고서에 표시되는 데이터입니다. 기본 메트릭은 반환하는 사용자의 백분율을 측정하는 사용자 보존입니다.
이러한”사용자당”메트릭과”전체”메트릭을 선택할 수도 있습니다:
그런 다음 그래프에 표시할 학습집단을 선택할 수 있습니다.
보고서 상단의’모든 사용자’옆에 있는 더하기 버튼을 클릭하여 다른 보고서와 마찬가지로 비교를 위해 추가 세그먼트(예:모바일/태블릿 트래픽 등)를 추가할 수도 있습니다. 여기에서 고객 분석을 위해 구글 애널리틱스 세그먼트를 사용하는 방법에 대한 자습서를 찾을 수 있습니다:
그러나 코호트 분석 보고서의 실제 고기는이 그래프 바로 아래의 히트 맵입니다. 예를 들어,나는 유료 트래픽 세그먼트와 모든 사용자를 비교 아래.
의 코호트 분석 보고서의 고기 이 히트 맵을 사용하면 획득 날짜 이후 코호트 및 주별로 실적이 가장 높은(및 가장 낮은)메트릭을 신속하게 식별 할 수 있습니다. 주 0 은 코호트의 사용자가 첫 번째 세션을 가졌던 주를 나타냅니다. 이 코호트 히트 맵은 내보낼 수 없으므로 그래픽을 복사/붙여 넣기 또는 스크린 샷해야 할 수 있습니다.
9/11 주에 새 애드워즈 리마케팅 캠페인을 실행하여 내 사이트를 방문한 사용자를 대상으로 변경했다고 가정해 보겠습니다. 위의 코호트 분석 보고서에서 볼 수 있듯이,내 사용자 보유는 그 주에 크게 올라 갔다. 이는 내 리마케팅 캠페인이 사용자 보유율을 높이고 있다는 증거일 수 있습니다.
이 때문에 마케팅 캘린더를 별도의 창에서 끌어 올려 코호트 히트 맵을 마케팅 활동의 컨텍스트와 오버레이하는 것이 좋습니다. 당신은 당신의 마케팅 캠페인의 날짜를 추적 할 경우,나는 구글 애널리틱스 보고서에 내장 된 주석 기능을 시도하는 것이 좋습니다.