캠페인 추적: Google Analytics 4(GA4)의 한계

빠르게 변화하는 디지털 마케팅 세계에서 경쟁력을 유지하려면 광고 캠페인의 실제 효과를 이해하는 것이 중요합니다. 그러나 Google Analytics(GA)에만 의존하면 캠페인 성공에 대한 불완전한 그림을 남길 수 있습니다. 모든 클릭, 노출 및 전환이 귀중한 통찰력을 드러내고 성장을 촉진할 수 있는 잠재력을 갖고 있는 환경에서 그 중요성은 그 어느 때보다 높습니다. 귀하의 광고 캠페인은 단순한 목적을 위한 수단 그 이상입니다. 이는 온라인 존재의 생명선을 나타내며 브랜드 가시성을 높이고 참여를 촉진하며 수익 흐름을 강화하는 힘을 발휘합니다. 이제 GA의 한계를 넘어 마케팅 활동의 잠재력을 최대한 활용하고 그 영향에 대한 포괄적인 이해를 얻을 때입니다.

복잡한 마케팅 데이터 미로를 안내하는 신호등 역할을 하는 간소화된 보고 도구를 입력하세요. 이러한 도구는 캠페인에 대한 보다 명확하고 전체적인 관점을 제공하여 성공의 비결을 해독할 수 있도록 해줍니다. 그렇다면 스스로에게 물어보십시오. 광고 캠페인의 모든 기능을 실제로 활용하고 있습니까, 아니면 그 잠재력을 엿볼 수 있는 데 만족하고 있습니까?

Google Analytics의 한계

Google Analytics는 의심할 여지 없이 디지털 마케팅 및 웹사이트 분석의 초석입니다. 그러나 이 귀중한 도구에는 한계가 있으며 때로는 광고 캠페인의 효과를 정확하게 측정하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 점을 인정하는 것이 중요합니다.

Universal Analytics의 이전 지원 부족

Universal Analytics(UA)에서 Google Analytics 4(GA4)로의 이전 지원이 없다는 점은 기업과 웹사이트 소유자에게 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. 특히 UA가 2023년 7월 이후에 새 데이터 수집을 중단했다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다. UA에서 GA4로 전환하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 결과적으로 UA의 기존 데이터에 포함된 모든 통찰력이나 패턴은 GA4에서 영구적으로 분리되어 디지털 운영에 대한 통합된 보기를 모색할 때 조직에 심각한 장애물이 됩니다.

이러한 마이그레이션 부족으로 인해 두 데이터 세트에 걸쳐 있을 수 있는 사용자 행동의 추세, 상관 관계 또는 변화를 식별하고 분석하는 것이 부담스럽습니다. 청중과 사용자 상호 작용의 발전에 대한 포괄적인 이해를 얻으려면 별도의 분석을 위해 두 시스템에서 데이터를 내보내야 할 수도 있습니다. 이러한 번거롭고 시간이 많이 소요되는 프로세스는 운영상의 복잡성을 야기하고 과거 데이터 스트림과 새로운 데이터 스트림이 분리되면서 실시간 의사 결정 기능을 방해하고 진화하는 시장 역학 및 사용자 선호도에 신속하게 대응하는 능력을 제한합니다.

일관되지 않은 사용자 인터페이스

GA4에 다른 사용자 인터페이스가 도입된 것은 많은 사용자의 워크플로를 방해할 수 있는 중요한 변화입니다. 새로운 인터페이스는 반응성이 뛰어나고 다양한 화면 크기에 적응할 수 있지만 이전 버전의 친숙함에서 벗어나 특히 이전 레이아웃에 익숙한 마케팅 담당자에게는 문제가 될 수 있습니다. 형식, 메뉴 배치 및 전체 디자인의 변화로 인해 학습 곡선이 형성될 수 있으므로 새로운 시스템에 적응하는 데 시간을 투자해야 합니다. 이러한 전환 기간은 브랜드가 일상적인 작업을 수행하고 필요한 통찰력에 액세스하기 위해 변경된 인터페이스에 적응함에 따라 일시적인 중단을 초래하고 잠재적으로 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다.

새로운 GA4 인터페이스에서 누락된 주목할만한 기능 중 하나는 크기 조정이 가능한 열입니다. 이전 버전에서는 특정 기본 설정에 맞게 열 너비를 유연하게 조정하여 사용자 정의된 데이터 보기가 가능했습니다. 그러나 GA4에는 이 옵션이 없으므로 이전에 특정 요구 사항에 맞게 분석 작업 공간을 조정하기 위해 이 기능을 사용했다면 실망스러울 수 있습니다.

보고 조회수 부족

GA4의 또 다른 주목할만한 제한 사항은 UA의 주요 기능인 보기 기능에서 벗어나 비즈니스가 데이터를 분류하고 분석하는 방법에 영향을 미친다는 것입니다. 특정 세그먼트나 측정기준을 분리하기 위해 다양한 데이터 보기를 만들 수 있는 UA와 달리 GA4는 다른 접근 방식을 채택합니다. GA4는 보기 대신 사용자가 추가 규칙을 만들거나 BigQuery 통합을 활용하여 유사한 세분화 및 분석 기능을 달성하도록 권장합니다.

맞춤 측정기준 및 측정항목에 대한 제한

맞춤 측정기준과 측정항목은 Google Analytics를 비즈니스의 특정 요구에 맞게 조정하는 데 중추적인 역할을 합니다. GA4는 맞춤 측정기준 및 측정항목을 정의하는 기능을 제공하지만 엄격한 제약조건을 적용합니다. GA4에서는 사용자를 사용자 범위 맞춤 측정기준 25개, 이벤트 범위 맞춤 측정기준 50개, 각 속성에 대한 맞춤 측정항목 최대 50개로 제한합니다.

이러한 제한으로 인해 기업은 복잡한 추적 요구 사항과 다각적인 데이터 요구 사항을 안고 있습니다. 많은 조직이 세분화된 통찰력을 수집하고 광범위한 사용자 상호 작용 및 속성을 포착하려고 노력하지만 이러한 제약은 제한적일 수 있으며 잠재적으로 비즈니스에서 특정 데이터 요소를 다른 요소보다 우선 순위를 지정해야 할 수 있습니다. 포괄적인 데이터 추적이 필수적인 경우, 이러한 제한으로 인해 사용자 행동 및 참여의 어떤 측면을 측정하고 어떤 측면을 포기해야 하는지에 대한 어려운 선택이 필요할 수 있습니다.

기여 모델 변경 사항

GA4의 기여 모델 옵션도 UA에서 제공되는 옵션보다 제한적으로 보이므로 비즈니스에서 전환으로 이어지는 경로를 분석하는 방식이 재편됩니다. GA4에서는 전환 전 마지막 터치포인트에 전체 전환 기여도를 할당하는 기존의 '마지막 클릭' 기여 분석 모델이 고급 머신러닝 알고리즘을 사용하는 '데이터 기반 기여 분석' 모델로 대체되었습니다.

GA4의 데이터 기반 기여 모델이 캠페인에 미치는 영향을 살펴보고 향후 전략에 미치는 영향을 효과적으로 탐색하는 방법에 대한 통찰력을 얻으세요.

데이터 기반 기여는 전환에 기여하는 다양한 터치포인트를 보다 정확하게 표현하도록 설계되었지만 이러한 변화는 마케팅 담당자에게 주목할만한 영향을 미칩니다. 주요 조정 사항 중 하나는 GA4가 더 이상 첫 번째 클릭 또는 마지막 클릭과 같은 다양한 기여 모델을 사용하여 전환을 즉시 확인할 수 있는 옵션을 제공하지 않는다는 것입니다. Universal Analytics에서 제공되는 이 기능을 통해 조직은 사용자가 전환하기 전에 택한 다양한 경로에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 광고 전략을 보다 쉽게 ​​조정할 수 있습니다.

GA4에 이 기능이 없으면 특히 마케팅 팀이 여러 관점을 통해 기여 데이터를 분석하는 데 익숙한 경우 영향을 미칠 수 있습니다. 다양한 마케팅 채널의 효과를 평가하기 위해 다양한 기여 모델이 사용되는 경우가 많으며, 이는 예산 할당 및 캠페인 최적화에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 기반 기여로의 전환은 보다 정확한 통찰력을 보장하는 동시에 기여 분석에 대한 접근 방식을 조정해야 합니다. 이전 모델 및 방법론과 일치하지 않을 수 있는 GA4에서 제공하는 기계 생성 기여 분석 정보에 더 많이 의존해야 할 수도 있습니다.

데이터 할당량 및 샘플링 왜곡

개인 정보 보호에 대한 우려가 커지고 업계 표준이 발전함에 따라 제3자 쿠키가 제거됨에 따라 GA4는 사용자 행동에 대한 통찰력을 수집하기 위해 데이터 샘플링 및 머신러닝 기술에 더 많이 의존하게 되었습니다. 이러한 접근 방식에는 장점이 있지만 수집된 데이터의 정확성과 세분성에 영향을 미칠 수 있는 문제도 발생합니다.

데이터 샘플링에 대한 의존도가 높아짐에 따라 발생하는 주요 문제 중 하나는 특히 웹 사이트의 트래픽 양이 많을 때 데이터 정확도가 낮아질 가능성이 있다는 것입니다. GA4는 데이터 샘플링을 사용하여 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리합니다. 그러나 웹사이트의 세션 수가 500,000개를 초과하면 GA4는 모든 데이터 포인트를 분석하는 대신 데이터의 일부를 샘플링하여 일부 사용자 상호작용 및 패턴이 누락될 가능성이 있어 데이터의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 결과적으로, 조직에서 과도한 웹 사이트 트래픽을 경험하는 경우 데이터 통찰력은 덜 세분화되고 실제 사용자 경험을 덜 대표하게 됩니다.

더욱이, 제3자 쿠키의 손실을 보상하기 위해 기계 학습 알고리즘에 대한 의존도가 높아지면서 분석에 잠재적인 편향 요소가 도입됩니다. 기계 학습은 사용자 행동의 숨겨진 패턴과 상관 관계를 찾아내는 데 도움이 될 수 있지만 정확성과 관련성을 보장하기 위해서는 지속적인 개선과 검증도 필요합니다. 가능한 한 제3자 쿠키를 사용하여 데이터 수집 및 분석을 수동으로 제어할 수 없다는 것은 귀하의 비즈니스가 GA4의 머신러닝 기능을 신뢰해야 한다는 것을 의미하며, 이는 때때로 귀하의 특정 비즈니스 목표 및 목표와 완벽하게 일치할 수도 있습니다.

전담 고객 지원 없음

Google Analytics의 또 다른 중요한 한계는 직접적이고 개인화된 고객 지원 채널이 부족하다는 것입니다. 이는 특히 조직이 복잡한 분석 문제로 어려움을 겪고 있는 경우 문제를 일으킬 수 있습니다.

삶의 모든 측면과 마찬가지로 디지털 마케팅 분석도 실수나 오류로부터 자유롭지 않으며, 문제나 질문이 발생할 때 효과적인 해결을 위해 시기적절하고 전문적인 지원이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 전담 고객 지원이 없다는 것은 귀하의 고유한 문제를 즉시 해결할 수 있는 전문가에게 직접 접근할 수 없다는 것을 의미합니다. 대신 광범위한 온라인 문서를 살펴보고 커뮤니티 포럼에서 답변을 찾아야 하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 항상 문제에 대한 정확한 해결책을 제시하지 못할 수도 있습니다.

고객 여정 추적의 중요성

전체 고객 여정을 이해하는 것은 오늘날의 데이터 중심 마케팅 환경에서 가장 중요합니다. 고객의 초기 참여부터 궁극적인 구매 결정 및 후속 구매 후 상호 작용에 이르기까지 브랜드와 맺는 모든 상호 작용은 귀중한 통찰력의 보고입니다. 이러한 포괄적인 관점은 비즈니스의 전략적 나침반 역할을 하며, 여정의 모든 단계에서 중요한 문제점, 고객 선호도 및 아직 활용되지 않은 참여 기회를 식별합니다.

고객 행동과 참여의 복잡한 뉘앙스를 밝혀내는 능력은 전체적인 관점을 차별화합니다. 이러한 깊이 있는 이해를 바탕으로 전략과 캠페인을 정확하게 맞춤화하여 개별 고객에게 더욱 깊은 공감을 불러일으키는 경험을 만들 수 있습니다. 또한 개인화되고 관련성이 높은 상호 작용을 제공함으로써 보다 강력한 고객 관계를 구축하고 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

다양한 소스의 데이터 통합

고객은 웹사이트, 소셜 미디어, 이메일 커뮤니케이션, 실제 매장에 이르기까지 다양한 접점을 통해 브랜드와 소통합니다. 각 터치포인트는 고객의 여정과 행동에 대한 고유한 창을 제공하여 귀중한 퍼즐 조각을 제공합니다. 전체 그림을 진정으로 파악하려면 기업은 데이터 사일로를 해체하고 정보를 통합하는 등 서로 다른 모든 소스의 정보를 통합하여 데이터 단편화 문제를 극복해야 합니다.

다양한 소스의 데이터가 완벽하게 통합되면 고객 행동과 선호도를 전체적으로 이해할 수 있는 기반이 마련됩니다. 채널 전체에서 고객 여정을 유동적으로 추적하여 격리된 데이터 세트의 한계를 뛰어넘고 채널 간 추세와 패턴을 파악하여 한 플랫폼에서의 고객 상호 작용이 다른 플랫폼의 행동에 어떻게 영향을 미치는지 밝힐 수 있습니다.

데이터 통합을 통해 기업은 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다. 고객 참여 및 전환을 유도하는 데 가장 큰 영향을 미치는 터치포인트와 채널을 정확히 찾아내면 진정으로 중요한 것에 초점을 맞춰 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다.

통합 데이터의 역할

무엇보다도 통합 데이터는 조직이 심층적인 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 단순히 데이터의 양이 아니라 데이터에 포함된 정보의 품질과 관련성에 관한 것입니다. 강력한 데이터 세트를 통해 고객 행동을 심층적으로 분석하고 패턴, 선호도, 문제점을 식별할 수 있습니다. 이러한 이해는 타겟 고객의 공감을 불러일으키는 캠페인과 전략을 수립하기 위한 강력한 도구입니다.

또한 통합 데이터를 통해 정확한 잠재고객 세분화가 가능해졌습니다. 효과적인 마케팅은 적시에 사람들에게 적절한 메시지를 전달하는 데 달려 있습니다. 데이터 기반 통찰력을 기반으로 잠재 고객을 정확하게 분류함으로써 고유한 고객 그룹의 요구 사항과 관심 사항에 맞춰 마케팅 활동을 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 개인화는 고객 경험을 향상시키고 전환 가능성과 브랜드 충성도를 높입니다.

통합 데이터를 사용하면 마케팅 효과를 측정할 수도 있습니다. 비즈니스의 핵심성과지표(KPI)를 추적하고, 투자수익률(ROI)을 평가하며, 실제 데이터를 기반으로 전략을 개선할 수 있습니다.

다중 채널 캠페인 추적 도구와 Google Analytics

AdRoll의 디지털 마케팅 대시보드와 같은 다중 채널 캠페인 추적 도구는 보다 포괄적이고 유연한 데이터 추적 및 분석 솔루션을 원하는 기업을 위해 GA4에 강력한 추가 기능을 제공합니다. 이러한 도구는 다음과 같은 다양한 기능과 이점을 제공하여 경쟁 우위를 확보하려는 경우 주목할 만한 고려 사항입니다.

1. 다중 채널 추적: AdRoll과 같은 간소화된 보고 도구의 뛰어난 장점 중 하나는 다중 채널 추적 기능입니다. GA4와 달리 이러한 도구는 다양한 마케팅 채널의 데이터를 원활하게 통합하여 웹사이트, 앱, 광고 플랫폼 전반에서 사용자 상호작용에 대한 통합된 보기를 제공합니다. 이러한 전체적인 접근 방식을 통해 청중의 여정에 대한 보다 완전한 이해를 바탕으로 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 고급 기여 모델: 고급 기여 모델은 간소화된 보고 도구의 또 다른 장점입니다. GA4는 주로 데이터 기반 기여에 의존하지만 AdRoll은 첫 번째 클릭, 마지막 클릭, 멀티 터치 옵션을 포함한 다양한 기여 모델을 제공합니다. 이러한 유연성을 통해 고유한 비즈니스 목표와 고객 행동에 맞게 기여 전략을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

3. 실시간 데이터 업데이트: 오늘날 빠르게 변화하는 디지털 영역에서 효과적인 의사결정을 내리려면 실시간 데이터 업데이트가 필수적입니다. 간소화된 보고 도구는 거의 실시간에 가까운 데이터 업데이트를 제공하므로 기업이 변화하는 추세에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

4. 향상된 잠재고객 세분화: 이 도구를 사용하면 인구통계부터 사용자 행동까지 다양한 기준에 따라 잠재고객을 세분화할 수 있어 참여도 및 전환율 향상을 위해 메시지를 조정하는 데 도움이 됩니다.

5. 단순화된 보고 및 시각화: 간소화된 보고 도구는 사용자 친화적인 마케팅 대시보드, 직관적인 데이터 시각화 옵션, 맞춤설정 가능한 보고 템플릿을 제공하므로 마케팅팀은 GA4의 인터페이스 변경으로 인해 발생하는 복잡성 없이 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 더 쉽게 추출할 수 있습니다.

AdRoll이 캠페인 추적을 개선하는 방법

데이터가 의사 결정의 모든 측면을 촉진하는 세상에서 AdRoll은 디지털 광고의 복잡한 환경을 탐색하려는 기업의 신뢰할 수 있고 강력한 동맹으로 부상하고 있습니다. Google Analytics가 부족한 경우 AdRoll은 이러한 제약을 뛰어넘는 강력한 디지털 마케팅 대시보드를 제공하는 강력한 솔루션입니다.

이 중앙 집중식 허브는 귀하의 비즈니스가 다양한 채널 전반에 걸쳐 캠페인 성과를 모니터링하고 분석할 수 있도록 지원하여 교차 채널 추세를 식별하고 최적화된 전략을 위한 효과적인 리소스 할당을 촉진합니다. AdRoll의 고급 기여 모델은 고객 여정에 대한 더 깊은 이해도 제공합니다. 여러 기여 모델 중에서 유연하게 선택할 수 있는 AdRoll은 전환에 크게 기여하는 터치포인트에 대한 정확한 기여를 보장하여 보다 지능적인 예산 할당 및 전략 개선을 가능하게 합니다.

캠페인의 진정한 잠재력을 발휘할 수 있는 기회를 놓치지 마세요! 지금 AdRoll의 디지털 마케팅 대시보드를 살펴보고 끊임없이 진화하는 디지털 생태계에서 성공을 향한 데이터 기반 여정을 시작하세요.