Analytics 감사가 필요한 이유: 데이터가 정확한지 확인하는 방법

데이터는 큰 사업입니다. 기업 전략의 90%에는 데이터에 대한 투자가 포함되어 새로운 고객에게 도달하고 경험을 개인화합니다.

하지만 그들이 의존하고 있는 데이터가 정확하지 않다면 어떻게 될까요? 대부분의 분석 설정에는 결함이 있습니다. 잘못된 구성과 왜곡된 결과는 종종 잘못된 의사 결정으로 이어집니다.

잘못된 데이터는 데이터가 없는 것보다 더 나쁩니다. 즉, Google Analytics를 포함한 가장 널리 사용되는 분석 도구가 대부분의 비즈니스를 잘못된 방향으로 이끌고 있습니다.

데이터를 사용하여 마케팅을 안내하는 경우 데이터를 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 이 게시물은 분석을 감사하고 비즈니스 목표를 달성하기 위해 궤도를 유지하는 데 도움이 됩니다.

마케팅 캠페인 목표가 누락되었습니까? 분석 감사

마케팅 데이터 분석에는 두 가지 주요 목적이 있습니다.

1. 마케팅 캠페인의 효과를 측정하기 위해

2. 마케팅 채널 전반에서 결과를 개선하기 위해 무엇을 다르게 할 수 있는지 결정합니다.

분석에서 수집하는 원시 데이터는 마케팅 전략에 대한 정보를 제공하고 비용 대비 더 많은 효과를 제공하는 실행 계획을 만들 수 있도록 합니다.

그러나 개선은 데이터가 누적되는 경우에만 가능하며 분석을 실행하는 것만으로는 개선이 보장되지 않습니다.

Netacea의 연구에 따르면 기업의 68%가 편향된 분석으로 인해 연간 평균 4%의 매출 손실을 입었다고 합니다. 이로 인해 잘못된 분석 데이터는 기업에 연간 420억 달러의 비용을 발생시키는 광고 사기(봇을 사용하여 광고 클릭 위조)만큼 피해를 줍니다.

편향된 데이터는 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.

• 데이터 세트의 오류 . 중복, 오타, 불규칙한 이름, 불완전하고 오래된 데이터.
• 정규화 부족 . 비교 가능하고 호환 가능한 분석을 허용하기 위해 데이터가 일관된 형식으로 전송되지 않음(예: 연간 수입을 보여주는 데이터 세트와 분기별 수입을 보여주는 다른 데이터 세트).

그러나 더 큰 문제는 봇 입니다.

해커와 사기꾼은 봇을 이용해 광고를 클릭하고 광고 예산을 낭비하고, 상품을 구매하고, 대량 스크래핑을 통해 콘텐츠를 훔치고, 계정을 해킹하고, 카드 정보를 훔칩니다. 이러한 활동은 표시되는 데이터에 영향을 미칩니다.

봇이 귀하를 직접 목표로 삼지 않더라도 통계를 왜곡하여 시장에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 없습니다.

그 결과 캠페인이 제대로 실행되지 않고 지출이 낭비됩니다. Netacea의 연구에 따르면 기업의 절반 이상이 특별 프로모션을 진행하거나 새로운 주식을 주문하거나 부정확한 분석으로 인해 마케팅 예산을 소진한 것으로 나타났습니다.

PerimeterX의 부사장이자 보안 전도사인 Brian Uffelman은 Ecommerce Times에 다음과 같이 말했습니다.

봇이 웹 트래픽의 최대 절반을 차지하는 경우가 많기 때문에 왜곡된 분석으로 인한 잘못된 비즈니스 결정으로 인한 손실은 수백만 달러에서 수십억 달러에 이르기까지 상당할 수 있습니다.

봇은 사용자 추적 및 참여, 세션 시간, 이탈률, 광고 클릭, 책에 대한 조회 비율, 캠페인 데이터 및 전환 퍼널을 포함하여 많은 KPI 및 지표를 왜곡합니다.

전자 상거래, 여행 및 미디어 사이트의 경우 승인되지 않은 스크래핑 봇은 목록, 가격 및 콘텐츠를 동적으로 확인하여 왜곡된 데이터를 생성함으로써 인간을 모방합니다.

마케팅 분석 감사는 왜곡된 정보를 방지하기 위해 데이터 품질과 신뢰성을 평가합니다. 의사 결정에 의존하는 수치가 정확하고 관련성이 있는지 확인하는 위험 평가입니다.

정기적인 감사를 통해 데이터가 마케팅 캠페인을 손상시키는 것이 아니라 개선할 것이라는 확신을 갖게 됩니다.

감사는 올바른 질문을 던집니다.

마케팅 분석은 마케팅 활동을 지원하는 모든 유형의 데이터 분석입니다. 여기에는 웹, 소셜 미디어 또는 판매 분석과 다음과 같은 다양한 분석 도구가 포함될 수 있습니다.

• 구글 애널리틱스;
• 어도비 애널리틱스;
• 구글 광고;
• 마케토;
• 영업;
• 우프라;
• 훗스위트;
• 새싹 사회;
• SEMRush;
• Ahrefs.

그러나 채널이나 소프트웨어에 관계없이 분석은 다음 세 가지 주요 범주 중 하나 이상을 다룹니다.

1. 설명적 분석 . 과거에 무슨 일이 있었는지 알아보기 위해 데이터를 사용합니다. 예를 들어 Google Analytics(GA)를 사용하여 과거에 게시한 유사한 게시물과 비교하여 30일 동안 블로그 게시물의 페이지 보기 및 클릭 수를 측정합니다.
2. 예측 분석 . 기계 학습 알고리즘을 사용하여 청중 인구 통계, 관심사 및 행동을 기반으로 수익성 있는 세그먼트를 식별하는 것과 같이 미래 결과에 대한 정확한 예측을 수행합니다.
3. 규범적 분석 . 과거 데이터를 사용하여 영향력 있는 다음 단계를 권장합니다. 예를 들어 예측 분석이 신규 방문자 증가를 제안하는 경우 처방 분석을 통해 홍보할 최고의 제품과 메시지를 식별할 수 있습니다.

마케팅 분석 감사는 설명적, 예측적 또는 규범적 분석에 동일하게 적용하여 동일한 질문에 답할 수 있습니다.

1. 데이터가 정확합니까? 데이터를 신뢰할 수 있고 다른 시스템과 일치합니까? 예를 들어 GA 데이터가 전자상거래 소프트웨어의 데이터와 정확합니까?
2. 무엇이 빠졌습니까? 데이터에서 전체 그림을 파악하고 있습니까? 모든 것이 올바르게 설정되고 구성되었습니까? 고장난 것이 있습니까?
3. 데이터가 의미가 있습니까? 메트릭이 달성하려는 목표와 관련이 있습니까? 예를 들어 좋아요가 정말 의미가 있나요, 아니면 클릭이 더 나은 지표인가요?
4. 보다 의미 있는 결과를 위해 무엇을 측정하고 분석할 수 있습니까? 최적의 통찰력, 팀 접근성 및 실행 가능성을 위해 어떤 추적을 할 수 있습니까?
5. 적절한 품질 보증을 수행했습니까? 숫자가 의미가 있습니까? 너무 놀랍거나 다른 수치를 액면 그대로 받아들여서는 안 됩니다.

더 나은 마케팅 성과를 위해 데이터 분석을 감사하는 방법

마케팅 분석 감사 프로세스는 두 부분으로 나뉩니다.

1. 무엇을 측정할지 식별합니다.
2. 현재 분석 설정을 검토하십시오.

이러한 단계를 시작하기 전에 분석 데이터가 완벽할 수 없다는 점을 인정하는 것이 중요합니다.

감사 후 데이터 원본 간에 100% 정확도를 달성할 수 있을 것이라고 기대하지 마십시오. 광고 차단기, 장치 유형, 자바스크립트 오류, 페이지 시간 초과, 비활성화된 쿠키, 도구 간의 다양한 방법론 및 봇은 모두 데이터에 영향을 미칩니다.

Google Analytics는 샘플 데이터를 사용하여 보고서를 생성합니다. 예를 들어 700,000개의 세션이 포함된 데이터 범위로 GA에서 맞춤 보고서를 생성하는 경우 Google은 이러한 모든 세션을 사용하지 않습니다. 대신 절반을 사용하고 예상 총계를 제공하여 보고서를 더 쉽게 로드할 수 있습니다.

데이터 샘플링에서 Google의 도움말 페이지는 다음과 같이 말합니다.

데이터 분석에서 샘플링은 더 큰 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 발견하기 위해 모든 데이터의 하위 집합을 분석하는 방법입니다.

예를 들어 나무 분포가 상당히 균일한 100에이커 면적의 나무 수를 추정하려는 경우 1에이커의 나무 수를 세고 100을 곱하거나 반 에이커의 나무 수를 세십시오. 200을 곱하면 전체 100에이커의 정확한 표현을 얻을 수 있습니다.

정확도가 90~95%이면 작업하기에 좋은 데이터가 있는 것입니다. 이해 관계자에게 데이터를 제공하는 경우 데이터를 100% 신뢰할 수 없다는 점을 분명히 하는 것이 중요합니다.

마케팅에 중요한 KPI 식별

그물을 넓게 던질수록 전체 목표에 기여하지 않는 관련 없는 정보를 포착할 가능성이 커집니다. 내부 감사의 첫 번째 단계는 마케팅 목표를 측정하는 데 중요한 것이 무엇인지 명확히 하는 것입니다.

현재 마케팅 캠페인 전략 및 측정 계획을 검토합니다. 마케팅 전술은 핵심성과지표(KPI)와 일치해야 합니다.

예를 들어 마케팅 캠페인에 더 많은 블로그 콘텐츠 생성이 포함된 경우 지원 KPI는 브랜드 자연 검색 트래픽을 늘리는 것일 수 있습니다. 웹사이트 트래픽 증가가 가장 중요한 KPI인 경우 소셜 미디어 팔로워와 같은 메트릭은 가치가 낮고 이 캠페인에서 측정할 가치가 없을 수 있습니다.

다음은 Fresh Egg의 마케팅 계획 예시입니다.

KPI를 면밀히 살펴보고 각각의 관련성을 평가하십시오.

1. 얻을 수 있는 데이터를 활용합니까(즉, 데이터가 마케팅 효과를 개선하는 데 도움이 됩니까)?
2. 마케팅 목표와 관련이 있습니까?
3. 비율 또는 비교입니까(예: 사용자 참여를 높이기 위한 KPI는 한 기간 동안 사이트에 있는 시간 또는 세션 지속 시간을 다른 기간에 비해 늘리는 것일 수 있음)?
4. 신고하기 쉽나요? 팀이 KPI와 KPI가 중요한 이유를 쉽게 이해할 수 있습니까?

관련이 없는 것은 추적이 필요하지 않습니다.

다음으로, 전사적 분석이 정렬되었는지 확인합니다. 예를 들어 판매를 채널별로 귀속시킬 수 있습니까?

기여는 마케팅 팀이 자신의 노력이 판매로 이어진 방식을 이해하고 영업 팀이 자료가 전환으로 이어지는지 확인하는 데 중요합니다. 감사 팀이 필요에 따라 감사 품질을 확인하기 위해 마케팅 및 영업 구성원으로 구성되는 것이 유용합니다.

특정 KPI에 대한 사용자 정의 채널이 있는지 확인하십시오. 예를 들어 마케팅 캠페인의 일부로 소셜 미디어를 사용하는 경우 오가닉 소셜이 잠재 고객이 공유하는 유료 소셜 및 콘텐츠와 분리되어 있습니까?

각 채널을 개별적으로 추적하면 캠페인이 마케팅 및 회사 목표에 기여하는 방식을 보다 쉽게 ​​보고하고 평가할 수 있습니다.

마케팅 전략은 모든 캠페인과 함께 진화합니다. KPI의 가치를 평가하기 위해 측정 계획을 검토하십시오. 적어도 매년, 가급적이면 분기별로 또는 새 캠페인을 시작할 때 수행하십시오.

현재 분석 설정을 검토하여 데이터 품질을 개선하세요.

감사 팀은 전문 데이터 사이언스 및 기술 능력의 이점을 얻을 수 있지만 분석 도구는 점점 더 사용자 친화적입니다. 회사의 분석 플랫폼에 익숙한 사람이라면 누구나 이 내부 감사 분석을 수행할 수 있습니다.

시작하기 전에 성능을 완전히 평가하려면 관리자 수준 액세스 권한이 필요합니다. 아직 없는 경우 시스템 관리자에게 액세스 권한을 요청하십시오.

분석에 필요한 항목 목록을 작성하고 올바른 구성을 보장하십시오. 이 목록의 항목은 KPI에 중요한 메트릭과 관련됩니다.

예를 들어 전자상거래 상점을 운영하고 있고 목표가 고객 확보인 경우 전자상거래 추적을 검토하고 싶을 것입니다.

다른 검사 중에서 Annielytics의 Annie Cushing은 Google Analytics 감사를 수행할 때 다음 분석을 실행합니다.

• 사이트에서 전자상거래 추적을 사용하는 경우 모든 전환 페이지에 추적 코드가 있습니까?
• 사이트에서 전자상거래 추적을 사용하는 경우 _trackTrans() 메서드가 실행되지 않도록 하기 전에 JavaScript 또는 서버 측 프로그래밍 오류가 있습니까?
• 사이트에서 전자상거래 추적을 사용하는 경우 코드에 통화 기호 또는 수천 개의 구분 기호가 있습니까?
• 사이트에서 전자상거래 추적을 사용하는 경우 제품 또는 상점 ID에 아포스트로피가 사용됩니까?

전체 GA 감사를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 DIY 상태 확인 가이드를 확인하세요.

특정 체크리스트는 마케팅 및 측정 계획에 따라 다르지만 모든 감사에서 완료해야 하는 8가지 필수 작업이 있습니다.

1. 분석 코드가 제대로 설치되었는지 확인

데이터의 무결성은 올바르게 작동하는 분석 코드에 따라 달라집니다. 가장 먼저 확인해야 할 것은 웹사이트의 모든 페이지에 코드(또는 Google 광고용 Google 태그 관리자 코드)를 올바르게 설치했는지입니다.

분석 코드는 닫는 </head> 태그 바로 앞에 전체를 붙여넣어야 합니다. 웹사이트 코드의 본문 또는 바닥글 섹션에 설치하면 작동하지만 로드하는 데 더 많은 시간이 걸리고 모든 데이터를 캡처하지 못할 수 있습니다.

추적 관련 문제는 실시간 보고서에 분명하게 표시됩니다. 활성 방문자가 있고 추적 코드가 실시간으로 정보를 전송하지 않는 경우 코드가 제대로 작동하지 않는 것입니다.

다음 도구 중 하나를 사용하여 올바른 설치를 확인하십시오.

• GA 검사기;
• 바이올리니스트;
• 구글 애널리틱스 디버거.

2. 보안 유지를 위한 사용자 액세스 확인

올바른 사람이 분석에 대한 올바른 액세스 및 권한을 가지고 있습니까? Beyond Identity의 연구에 따르면 직원의 거의 25%가 여전히 이전 직장의 계정에 액세스할 수 있다고 말합니다.

분석은 클라우드 기반 플랫폼이므로 필요하지 않은 데이터에 액세스할 수 있는 사람은 누구나 보안을 손상시킬 수 있습니다.

액세스 세부 정보는 관리자 패널, 제어판 또는 사용자 설정에서 확인할 수 있습니다. 각 사용자에게는 일반적으로 역할이 있습니다. GA에는 네 가지 사용자 수준이 있습니다.

1. 관리자. 분석을 완전히 제어하고 사용자를 관리하고 권한을 부여할 수 있습니다.
2. 편집자. 설정을 완전히 제어할 수 있지만 사용자를 관리할 수는 없습니다.
3. 분석자. 속성 자산(예: 사용자 정의 보고서, 대시보드 및 전환 세그먼트)을 생성, 편집, 삭제 및 공유할 수 있으며 공유 자산에 대해 협업할 수 있습니다.
4. 뷰어. 데이터를 볼 수 있지만 편집, 삭제, 공유 또는 협업할 수 없습니다.

ClickInsight의 이 차트는 관리자를 위해 예약되어야 하는 권한과 사용자에게 할당되어야 하는 권한을 강조 표시합니다.

액세스를 업데이트할 수 있도록 직원이 회사를 떠나거나 역할을 변경하는 경우 분석 관리자에게 알리는 시스템을 마련하십시오. 이는 프로젝트 관리 시스템의 이메일이나 메시지처럼 간단할 수 있습니다.

3. 정확한 결과를 제공하기 위해 데이터가 분리되었는지 확인

데이터 분리는 청중이 웹 사이트 및 마케팅 캠페인에 참여하는 방식을 정확하게 보여주는 데 중요합니다.

클러스터가 없으면 직원 사용 및 테스트 트래픽을 추적할 수 있습니다. 직원은 다양한 페이지 측면을 테스트할 때 특정 방식으로 웹사이트를 사용합니다. 이것은 종종 방문자가 페이지를 탐색하는 방법과 다릅니다. 데이터를 함께 묶으면 분석이 유리하게 또는 부정적으로 왜곡될 수 있습니다.

웹 데이터가 세 가지 보기로 분리되어 있는지 확인합니다.

1. 모든 데이터 . 수집된 모든 항목에 쉽게 액세스하고 유용한 정보를 잃을 위험이 없도록 이 보기를 필터링하지 않은 상태로 둡니다.
2. 테스트 데이터 . 이 보기를 사용하여 새 필터를 테스트하고 기본 보기에 추가되기 전에 트래픽이 어떤 영향을 받는지 확인하십시오. 먼저 테스트하여 표시될 것으로 예상되는 방문자가 걸러지지 않도록 하여 보다 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.
3. 모든 데이터 + 필터 . 일상적인 분석을 위한 보기로 만드십시오. 여기에서 테스트된 필터를 추가할 수 있습니다.

방문자 데이터에서 마케팅 팀 작업을 제외하기 위해 데이터를 내부 및 외부 트래픽으로 구분할 수도 있습니다.

4. 필터가 관련 없는 데이터를 제외하는지 확인

필터는 테이블, 그래프 및 보고서에 표시되는 정보를 제한하도록 설계되었습니다. 예를 들어 소셜 미디어 분석에서 필터를 사용하여 브랜드 언급과 같은 특정 키워드에 대한 데이터를 표시할 수 있습니다.

모든 필터를 검토하고 최신 상태인지 확인합니다. 웹 트래픽의 경우 IP 주소 필터에 특히 주의하십시오. 많은 장치는 인터넷에 연결하고 시간이 지남에 따라 변경될 때 네트워크에서 할당하는 동적 IP 주소를 사용합니다. 항상 변경되는 것은 아니지만 변경되는 경우 필터가 더 이상 데이터를 제외하지 않습니다.

봇 트래픽을 차단하고 왜곡된 데이터를 방지하기 위한 자동화 필터도 있어야 합니다.

Google 애널리틱스에서:

관리자 > 보기 > 보기 설정으로 이동하여 봇 필터링이 선택되어 있는지 확인합니다(GA4에서는 자동으로 수행됨).

Adobe Analytics에서:

관리 > 보고서 세트 > 설정 편집 > 일반 > Bot 규칙으로 이동하고 IAB Bot 필터링 규칙 활성화가 선택되어 있는지 확인합니다.

사용자 정의 봇 규칙을 설정한 경우 사용자 에이전트, IP 주소 및 IP 범위가 올바른지 확인하십시오.

필터 검사를 수행할 때 URL 쿼리 매개변수를 검토하십시오. 쿼리 매개변수가 URL에 추가될 때마다 데이터가 별도의 페이지에 보고됩니다. 이로 인해 수백 페이지가 보고되어 정확한 데이터를 얻기가 더 어려워질 수 있습니다.

찾아야 할 두 가지 유형의 URL 매개변수가 있습니다.

1. 콘텐츠 수정 매개변수 . 페이지에 표시되는 콘텐츠를 변경하는 매개변수입니다. 예를 들어 "http://mywebsite.com?productid=xyz"는 웹사이트의 "xyz" 제품 페이지로 누군가를 직접 보냅니다.

2. 추적 매개변수 . 정보를 전달하는 매개변수(예: 트래픽이 발생한 캠페인 또는 광고그룹)는 페이지 콘텐츠를 변경하지 않습니다. 예를 들어 "https://mywebsite.com/?utm_source=newsletter&utm_medium=email"은 뉴스레터의 트래픽을 추적하는 데 사용될 수 있습니다.

페이지 콘텐츠를 변경하지 않거나 콘텐츠에 영향을 주지 않는 방식으로 페이지를 약간만 변경하는 모든 매개변수는 제외되어야 합니다.

5. 분석 데이터를 백엔드 수치와 비교

앞서 말했듯이 분석은 완전히 정확하지 않으며 재무 보고 또는 전자 상거래 시스템을 대체하기 위해 데이터를 사용해서는 안 됩니다. 그러나 숫자는 거의 일치해야 합니다.

백엔드 보고서에서 주어진 기간을 선택하고 데이터를 분석에서 같은 기간과 비교합니다(예: Q1의 트랜잭션).

데이터는 90% 이상 정확해야 합니다. 그렇다면 마케팅 캠페인을 알리는 신뢰할 수 있는 정보가 있는 것입니다. 그 미만이면 주의가 필요할 수도 있고 필요하지 않을 수도 있는 사소한 문제를 나타냅니다.

불일치가 있는 경우 다음을 확인하십시오.

• 필터. 트랜잭션 데이터가 분석에서 필터링된 백엔드에 기록되고 있습니까? 예를 들어 내부 트래픽을 제외하고 직원이 구매하면 트랜잭션이 백엔드에 기록됩니다.
• 위치. 중국, 프랑스 및 이탈리아와 같은 일부 국가에서는 GA를 차단합니다. 해당 국가에서 구매한 경우 GA에 기록되지 않고 백엔드에 기록됩니다.
• 시간대. 분석 시간대가 백엔드와 일치합니까?
• 취소 설정. 전화, 실시간 채팅 또는 이메일로 구매를 취소하면 여전히 분석에 기록되지만 백엔드에서는 제거될 수 있습니다. 분석의 판매 데이터가 최신인지 확인하십시오. 역거래에 대한 Optimize Smart의 가이드를 확인하십시오.

6. 개인 식별 정보(PII)를 수집하고 있지 않은지 확인하십시오.

개인 식별 정보(PII)는 개인을 식별, 연락 또는 찾는 데 사용할 수 있는 모든 정보입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 이메일 주소;
• 우편 주소
• 전체 이름 또는 사용자 이름
• 전화 번호;
• 운전면허증 번호
• 여권 번호;
• 정확한 위치(예: GPS 좌표)
• 신용 카드 정보 또는 SSN.

쿠키, 광고 ID 및 IP 주소는 PII로 간주되지 않습니다.

PII 데이터 수집은 개인의 명시적인 허가가 없는 한 EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 법률과 미국 및 국제 소비자 데이터 개인 정보 보호법에 의해 금지됩니다.

Google, Adobe 및 기타 분석 플랫폼에는 개인 데이터가 전달되는 것을 방지하는 사용자 개인 정보 보호를 의무화하는 엄격한 개인 정보 보호법도 있습니다.

다음을 확인하여 애널리틱스가 PII를 수집하지 않도록 합니다.

• 페이지. 필터에서 @를 검색하여 이메일 주소가 수집되고 있는지 확인하세요.
• 이벤트 차원. 개인 정보에 대한 범주, 작업 및 레이블을 살펴보십시오.
• 맞춤 측정기준. 맞춤 측정기준을 가져오는 맞춤 보고서를 실행하고 PII 값이 수집되지 않도록 합니다.
• 검색어. 개인 정보의 징후가 있는지 검색어 보고서를 확인하십시오.
• 데이터 가져오기. PII에 대한 데이터 세트를 분석으로 가져오기 전에 검색하십시오.

개인 정보가 네트워크를 통해 유출된 경우 개발 팀에 알려 소스를 찾아 제거하십시오. 사이트에서 더 이상 PII를 수집하지 않는 경우 시각화를 위해 기존 보기를 백업하고 중요한 데이터를 내보냅니다.

어떤 종류의 저장이든 개인 정보 보호법을 위반할 수 있으므로 개인 정보를 실수로 저장하지 않도록 하십시오. 손상된 보기를 삭제하고 PII가 없는 새 보기를 만듭니다.

7. 추적이 마케팅 목표와 일치합니까?

마지막 단계는 분석이 원하는 대로 작동하는지 확인하는 것입니다. 마케팅 목표를 실행하고 필요한 데이터가 수집되고 있는지 확인하십시오.

예를 들어 목표가 소셜 미디어에서 트래픽을 유도하는 것이라면 어떤 채널이 가장 성과가 좋은지 추적하도록 네트워크 추천이 설정되어 있습니까? 더 많은 사람들이 리드 마그넷을 다운로드하도록 하려면 양식 제출을 추적하고 있습니까? 광고 효과를 개선하려면 CPA(전환당 비용) 및 ROAS(광고 수익)를 측정하도록 수익 추적이 설정되어 있습니까?

모든 것을 추적할 필요는 없으며 비즈니스에 중요한 KPI와 관련된 데이터만 추적해야 합니다. 데이터를 세 가지 범주로 정렬:

1. 중요한 데이터 . 마케팅을 주도하는 KPI 데이터 포인트.
2. 지원 데이터 . 심층 분석 및 큰 그림 보기를 위해 KPI를 보완하는 데이터 포인트입니다. 예를 들어 신규 사용자의 증가율을 추적하는 경우 사용자 속성을 추적하여 사용자가 어디에서 왔는지 알 수 있습니다.
3. 호기심 데이터 . 관심이 있지만 올바르게 추적되지 않으면 마케팅 캠페인에 영향을 미치지 않는 데이터 요소입니다.

분석은 마케팅 요구 사항에 따라 조정되어야 합니다. 감사를 사용하여 중요하지 않은 데이터 추적을 중지하고 지금 당장 중요한 사항에 집중하십시오.

Google 애널리틱스 감사(예: 상태 확인)를 수행하는 방법

과거에는 Google 애널리틱스 설정 및 사용에 대해 상당히 광범위하게 다루었습니다. 아직 읽지 않았다면 Google 애널리틱스 101 및 Google 애널리틱스 102 가이드를 읽어보세요.

최근에는 세분화와 이를 올바르게 수행하는 방법에 대해 다루었습니다. 그래도 일이 잘못됩니다. Google 애널리틱스 상태 확인은 다음 세 가지 질문에 답하는 데 도움이 되는 일련의 확인입니다.

1. 필요한 모든 데이터를 수집하고 있습니까?
2. 내가 수집하는 데이터를 신뢰할 수 있습니까?
3. 고장난 것이 있거나 잘못된 추적/보고가 있습니까? 왜?

우리의 체크리스트가 당신을 안내할 것이지만 이것은 특히 당신이 대행사나 프리랜서인 경우 탐구적인 임무입니다. 초기 Google 애널리틱스 설정을 제어할 수 없었기 때문에 무엇을 기대해야 할지 모를 수도 있습니다.

예상치 못한 새로운 단점을 발견할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 유형의 문제를 체크리스트에 추가하십시오.

Google 애널리틱스의 4가지 일반적인 추적 문제

1. 기본

다음은 Google에서 게시한 일반적인 추적 문제 목록입니다.

• 잘못된 스니펫을 사용하거나 잘못된 계정 또는 보기를 봅니다 . 여러 웹사이트를 추적하거나 여러 애널리틱스 계정에 액세스할 수 있는 경우 다른 계정 및/또는 보기의 스니펫을 사용하고 있을 수 있습니다. 올바른 계정과 보기를 보고 있는지 확인하십시오.
• 추가 공백 또는 문자 . 스니펫을 복사하고 텍스트 편집기나 코드 형식을 유지하는 편집기를 사용하여 웹사이트에 직접 붙여넣습니다. 워드 프로세서를 사용하여 계정에서 스니펫을 복사하지 마세요. 이렇게 하면 추가 공백이 추가되거나 추적 스니펫의 따옴표가 변경될 수 있으므로 작동하려면 정확한 형식이 필요합니다.
• 사용자 지정 오류 . 추적 코드를 맞춤설정하는 경우 다음 사항에 유의하세요.
  • 함수 이름은 대소문자를 구분하며 올바른 대소문자를 사용해야 합니다.
  • 부울 값(예: true 또는 false)은 따옴표로 묶어서는 안 됩니다.
• 잘못된 필터 설정 . 잘못된 필터 설정은 표시되는 데이터에 영향을 미칠 수 있으며 실수로 보고서의 모든 데이터를 필터링할 수 있습니다. 대부분의 경우 이는 사용자가 여러 "포함" 필터를 적용할 때 발생합니다.
• 페이지의 다른 스크립트 페이지에서 다른 스크립트를 실행 중인 경우 Google 애널리틱스에서 사용하는 변수를 사용하고 있지 않은지 확인하세요.

2. 누락된 페이지

Google 애널리틱스 코드가 누락된 페이지를 식별하기 위해 데이터의 불규칙성을 찾을 수 있습니다. 또는 Google Analytics Checker와 같은 도구를 사용할 수 있습니다.

사이트의 모든 페이지에 코드가 있다고 확신하면 최신(비동기) 코드인지 확인해야 합니다.

즉, Google Analytics가 동기적으로 로드되는 대신 페이지에서 나중에 로드되는 리소스를 차단하지 않도록 비동기적으로 로드됩니다. 기본적으로 추적 코드가 로드되는 속도가 향상됩니다.

비동기에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오.

3. 장바구니 도구의 다른 데이터

전자 상거래에 종사하는 경우 일종의 장바구니 도구를 사용하고 있을 가능성이 큽니다. 그렇다면 장바구니 도구의 데이터가 Google Analytics와 다른 경우 어떻게 됩니까?

네 가지 가능한 문제가 있습니다.

• Google 애널리틱스 전자상거래 추적이 제대로 설치되지 않았습니다. 이 철저한 가이드를 읽고 올바르게 수행했는지 확인하십시오.
• 시간대. 장바구니 도구와 Google 애널리틱스가 서로 다른 시간대에서 보고하도록 구성된 경우 데이터가 일치하지 않을 수 있습니다.
• 시간. 중간에 전자 상거래 추적을 설정하면 이전에 발생한 거래는 Google Analytics에 표시되지 않지만 장바구니 도구에는 물론 표시됩니다.
• 취소된 거래. 가치가 없는 거래(예: $0) 및 취소된 거래는 Google Analytics에 표시되지 않습니다.

4. 교차 도메인 추적

지금까지 교차 도메인 추적이 몇 번 언급된 것을 보셨을 것입니다. 정확히 무엇입니까? MeasurementMarketing의 Chris Mercer는 다음과 같이 설명합니다.

이를 "도메인 간 추적"이라고 하며 고객의 사이트에 퍼널 또는 구매자 여정의 일부로 여러 도메인이 있는 경우 작동할 수 있습니다. 이러한 경우 반드시 교차 도메인 추적을 설정해야 합니다.

기존의 Google 애널리틱스(지루함)를 사용하고 있다면 이렇게 해보세요. Google 태그 관리자를 사용하고 있다면(그렇게 해야 합니다) 이렇게 하는 것이 더 빠릅니다.”

예를 들어 결제 프로세스가 다른 도메인에 있을 수 있습니다. 유감스럽게도 Google Analytics는 쿠키를 발급한 도메인에서만 읽을 수 있는 자사 쿠키를 사용합니다.

따라서 교차 도메인 추적을 수행하려면 관련된 여러 도메인과 쿠키 정보를 공유해야 합니다.

Chris가 위에서 제공한 Google Analytics 리소스의 대안은 Optimize Smart의 Google Analytics 도메인 간 추적 가이드입니다.

3개월마다 마케팅 분석 감사를 수행합니다.

Databox의 연구에 따르면 마케터의 40% 이상이 매월 분석 감사를 수행합니다. 마케팅 캠페인이 빠르게 진행되는 경우 이 주기가 적합할 수 있습니다.

감사를 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있음을 고려하십시오. 대부분의 경우 분기별 감사 접근 방식은 전략에 영향을 미치는 데이터를 확인하고 정리하기에 충분합니다. 목표 또는 캠페인이 감사 간에 변경되는 경우 시작을 현재 분석 설정을 검토할 기회로 사용하십시오.

3가지 일반적인 Google 태그 관리자 문제:

추적 문제는 Google 태그 관리자를 설정하고 사용하는 동안 흔히 발생합니다. 다음은 간단한 수정과 함께 감사 중에 인식해야 할 가장 일반적인 세 ​​가지 문제입니다.

1. 태그가 실행되지 않습니다. 태그가 실행되지 않는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 게시되지 않은 변경 사항이 있거나 트리거가 너무 구체적이거나 트리거가 잘못 구성되었습니다. 전체 목록을 찾아 문제 해결을 시작하세요.
2. 잘못된 필터 설정. 포함 필터를 여러 개 적용하면 실수로 보고서의 모든 데이터가 필터링될 수 있습니다. 포함 필터(즉, 패턴이 데이터와 일치 하지 않으면 적중이 삭제됨) 및 제외 필터(즉, 패턴이 데이터와 일치 하면 적중이 삭제됨)를 올바르게 사용하는 방법을 읽어보십시오.
3. 게시되지 않은 컨테이너. 태그를 추가하기 전에 컨테이너를 게시했는지 확인하세요. 그렇지 않으면 저장되지 않습니다. 컨테이너 게시에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오.

결론

정기적인 감사를 통해 잘못된 데이터를 바탕으로 중요한 마케팅 및 비즈니스 결정을 내리는 것을 방지할 수 있습니다. 목표와 측정 계획을 자세히 살펴보고 중요한 항목에 집중하세요. 데이터가 달성하려는 목표와 관련이 없다면 더 많은 데이터가 항상 좋은 것은 아닙니다.

감사 절차에 시간을 할애하십시오. 데이터 및 구성에 대해 질문하십시오. 수치가 타당하고 설정이 사용자에게 도움이 됩니까?

주기적으로 체크리스트를 실행하고 필수 요소를 모니터링합니다. 노력의 결실은 향후 캠페인에서 나타날 것입니다.

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