이전과 달리 요즘은 구글 애널리틱스, 엠플리튜드, 믹스패널과 같은 분석 툴을 활용하면 이전보다 손쉽게 사용자의 행동 데이터를 쌓을 수 있고 분석하는 것이 가능해졌습니다. 이에 따라 많은 회사가 경험과 감에 의존하지 않고 데이터를 기반으로 논리적이고 정확한 의사 결정하는 데이터 기반 의사 결정이 회사에 자리 잡기를 기대하고 있지만 실제로 데이터 기반 의사 결정하는 회사는 많지 않습니다. 이유는 크게 4가지로 볼 수 있는데요.
- 데이터 전문가의 부재로 데이터를 아예 수집하지 못하는 경우
- 데이터를 수집하고 있으나 기본 세팅만 되어 있어 방문, 스크롤, 클릭 같은 데이터만 분석하고 있는 경우
- 기존에 데이터를 잘 수집하고 있었으나 담당자의 부재로 새로운 데이터를 수집하지 못하는 경우
- 데이터가 잘 수집되고 있으나 활용법을 몰라 방치되고 있는 경우
실제로 오픈소스마케팅에 컨설팅을 의뢰한 기업들도 위와 같은 이유로 어려움을 겪고 계셨으나 문제를 진단하고 진행된 맞춤 컨설팅을 통해 데이터가 흐르는 조직의 토대를 만드실 수 있었습니다. 이번 글에선 1, 2번의 상황을 겪고 있는 기업에 어떤 컨설팅이 진행되어 정확한 데이터를 수집하는 기업으로 변화되는지 알아보도록 하겠습니다.
1. 데이터 수집의 목적 확인
데이터 수집을 결심할 때 무엇을 분석할지 정하지 않고 어떤 데이터를 수집해야 할지 고민하는 실수를 저지르곤 합니다. why를 고민하지 않고 어떤 데이터를 수집할지부터 먼저 고민하게 된다면 다음과 같은 일이 발생할 수 있습니다.
- 데이터를 분석할 때 필요한 데이터가 없어 분석이 불가능할 수 있습니다.
- 분석에 필요 없는 데이터를 수집하여 개발자의 리소스를 낭비할 수 있습니다.
- 분석에 필요 없는 데이터를 수집하여 불필요한 데이터 관리 리소스를 낭비할 수 있습니다.
바로 데이터를 수집할 목적을 생각해보라고 하면 조금은 막막하게 느껴질 수 있을 텐데요. 거창하게 생각하지 말고 우리 서비스를 이용하는 고객의 행태에 대해 궁금한 것, 알고 싶은 것을 생각해보면 좀 더 쉽게 목적을 정의할 수 있습니다.
고객의 행태를 기반으로 한 질문의 예시
- 회원가입 수단이 여러가지인데 어떤 수단으로 회원가입을 많이 할까?
- 구매한 사람이 봤던 프로모션 배너는 무엇일까?
- 우리 서비스는 하이브리드 앱이 있는데 앱으로 들어온 걸까? 모바일 웹으로 들어온걸까?
- 리드 수집 페이지를 본 사람이 실제로 리드를 제출했을까?
- 추천 상품이 많은데 A 상품을 본 사람은 어떤 추천 상품을 가장 많이 볼까?
- 수많은 FAQ 중 고객이 가장 많이 확인하는 FAQ는 뭘까?
- 구매 과정 중 어떤 단계에서 이탈이 가장 많을까?
- 특정 페이지로 오기 전 어떤 경로를 거쳐서 왔을까?
- 새로운 기능을 추가했는데 실제로 그 기능을 고객들이 사용하고 있을까?
미리 목적을 충분히 정의하지 못해도 걱정하지 마세요. 오픈소스마케팅은 데이터 수집 설계 전 미팅을 통해 현재 비즈니스의 상황, 목표, 데이터를 수집하고자 하는 목적을 논의하고 부족한 부분은 보완하여 분석에 꼭 필요한 데이터만을 수집할 수 있도록 도와드리고 있습니다.
2. 서비스 파악 및 이벤트 설계
같은 카테고리의 서비스일지라도 다양한 웹사이트 구조와 고객 여정을 가지고 있기 때문에 기획자의 마인드로 최대한 서비스를 직접 사용해보면서 목적에 맞게 수집해야 할 사용자 행동 정의서를 만듭니다. 사용자 행동 정의서는 GA4, 엠플리튜드, 믹스패널 등에서 사용자 행동을 이벤트라고 표현하기 때문에 일반적으로 ‘이벤트 정의서’ 또는 ‘이벤트 텍소노미’라고 불립니다. 이벤트 정의서는 다음을 고려하여 작성됩니다.
이벤트 작성 시 고려되는 점
- 데이터를 수집하는 목적
- 데이터를 수집해야하는 정확한 시점
- 사용자의 행동과 함께 수집해야 하는 추가 정보의 여부
- 개발자가 실제로 스크립트 작업을 해줄 수 있는지의 여부
- 어떤 행동이고 어떤 추가 정보를 가지는지 이해하기 쉬운 이름의 사용
- 광고 최적화, 리마케팅에 사용할 수 있는지의 여부
미팅 후 1주일 뒤 1차 이벤트 정의서를 전달하고 추가/삭제/변동사항을 체크한 뒤 1주일 간 2차 이벤트 설계 과정을 거쳐 다음과 같은 이벤트 정의서가 만들어집니다.
3. 웹사이트에서 GTM으로 데이터를 전송하기 위한 스크립트 가이드 작성
많은 곳에서 구글 태그 매니저(GTM)를 이야기할 때 개발자의 도움 없이 사용자 행동을 추적할 수 있게 해주는 도구라고 말하지만, 이는 반만 맞는 말이라고 볼 수 있습니다. 개발자의 도움 없이 GTM으로 사용자 행동을 추적하면 반쪽짜리 데이터를 수집하는 경우가 많습니다.
개발자의 도움 없이 반쪽자리 데이터가 수집되는 경우의 예시
- 완료 페이지가 없는 경우 제출하기 클릭으로 설문지 제출 전환을 측정하는 경우
- Click Text 트리거를 기준으로 배너/버튼 클릭을 추적하여 부정확한 데이터가 수집되는 경우
- 구매 완료 페이지가 있어 구매했음은 알지만 무엇을 구매했는지는 알 수 없는 경우
- 팝업이 노출되었을 때 데이터를 수집하지 못해 팝업 내 버튼 클릭만 추적하는 경우
위의 예시에서 보이는 것처럼 개발자와의 협업이 없는 경우 전환이 실제로 발생하는 시점에서 사용자의 행동을 정확하게 수집하지 못하거나 사용자의 행동을 이해하기 위해 필요한 추가 정보(EX. 구매한 물품의 이름, 가격, 쿠폰 사용 여부 등)를 수집하기 어렵습니다. 이를 내부 디지털 마케터, PM이 알고 있더라도 개발 지식이 없으면 개발자와 소통 자체를 진행하기 어렵기 때문에 흐지부지되거나 너무 장시간 프로젝트를 진행하여 구성원 모두 피로에 빠지게 되는 경우가 많이 발생합니다. 오픈소스마케팅은 입사 전 디지털 마케팅, 태깅 작업에 필요한 HTML, Javascript에 대한 지식을 실제로 테스트하고 있으며 입사 후에도 주기적인 교육과 세미나를 통해 다양한 웹 개발 지식을 함양하고 있습니다. 이를 기반으로 이미 대기업 커머스, 뷰티 플랫폼, 블록체인, 신선 식품 커머스 등 다양한 분야의 개발자와 원활히 협업을 진행하였습니다.
스크립트 가이드 예시
스크립트 가이드는 분석가, 마케터의 언어를 지양하고 작업을 하는 주체인 개발자를 중심으로 작성됩니다. 실제 데이터를 수집하는 시점을 명확히 알 수 있게 화면 스크린샷과 함께 자세한 상황을 작성하여 전달합니다.
4. GTM에서 구글 애널리틱스, 엠플리튜드, 믹스패널 등으로 데이터를 전송하기 위한 태깅 작업
태깅 작업은 쉽게 말하면 GTM에 전달된 데이터를 각 분석 도구의 규칙에 맞게 전달해주기 위한 작업이라고 할 수 있습니다. 각 도구에서 정한 규칙을 어기면 잘못된 데이터가 수집되거나 아예 데이터가 누락될 수 있기 때문에 데이터의 정합성에 영향을 미치는 중요한 작업입니다. 가이드에 적힌 대표적인 규칙들은 다음과 같습니다.
데이터 정합성에 영향을 미치는 분석 도구의 규칙의 예시
- GA에 전자상거래 데이터를 수집하려면 가이드에 정해진 이벤트와 매개변수 명을 사용해야 합니다.
- GA4에서 사용자 ID를 수집하려면 ‘user_id’ 매개변수 명을 사용하고 사용자 속성이 아닌 구성 태그에 이벤트 매개변수로 전달해야 합니다.
- GA4에서 이벤트 범위 맞춤 측정기준은 50개만 만들 수 있기 때문에 너무 많은 이벤트 매개변수 명을 사용하면 사용하지 못하는 매개변수가 생길 수 있습니다.
- GA4에서 전자 상거래 매개변수인 items를 제외하고 객체나 배열 형태로 값을 넣지 않습니다.
- 엠플리튜드에서 교차 도메인을 설정하기 위해선 Device ID를 연결되는 URL에 쿼리 파라미터로 전달해줘야 합니다.
- 엠플리튜드에서 매출을 계산하기 위해선 사전 정의된 매출 관련 속성을 사용합니다.
- 엠플리튜드에서 GA4의 전자상거래 매개변수인 items과는 다른 형태로 값을 넣어야 합니다.
분석 도구 규칙 외에도 태깅 작업에서 고려되야할 점이 있는데요. 구글 태그매니저에서 분석 도구로 데이터를 전달하는 태그의 경우 이벤트 정의서와 마찬가지로 추후 유지, 보수가 필요하기 때문에 작업자가 아닌 사람이 봤을 때도 이해할 수 있게 신경을 써서 태그를 구성하는 과정이 필요합니다. 이를 위해 오픈소스마케팅에서는 다음과 같은 점을 고려하여 태깅 작업을 진행합니다.
태깅 작업 시 고려되는 점
- GTM 상의 태그/트리거/변수가 어떤 행동이고 어떤 추가 정보를 가지는지 이해하기 쉬운 이름의 사용
- 같은 변수를 가지는 태그는 중복으로 생성하지 않기
- 변수를 최대한 활용하여 효율성을 높이기
- 버전 관리를 위해 새로운 버전 생성 시 어떤 것이 변경되었는지 자세하게 기록하기
- 분석 도구, 광고 전환 스크립트별로 폴더를 만들어 쉽게 찾을 수 있게 분류하기
태깅 작업 시 하나의 분석 도구를 세팅하기 위해 사용한 트리거와 변수를 다른 분석 도구를 세팅하는 데에도 효율적으로 재사용할 수 있습니다.
5. 데이터가 설계한 바에 맞게 수집되는 지 확인
웹사이트 -> GTM -> 분석 도구로 데이터가 수집되는 과정에서 문제가 있는지 확인하는 단계입니다. 구글 태그매니저의 미리보기 기능, 분석 도구의 실시간 메뉴, 크롬 확장 프로그램 등을 활용하여 같은 기능을 여러번 반복하며 테스트를 진행합니다. 자동차 엔진이 고장났을 때 여러 원인이 있는 것처럼 데이터가 제대로 수집되지 않는 것도 여러 원인이 있을 수 있습니다. 대표적으론 다음과 같은 상황들이 있습니다.
데이터가 잘못 수집되는 경우
- 스크립트 가이드를 지키지 않고 스크립트 작업이 진행된 경우
- 코드 작업 중 스크립트가 누락이 된 경우
- 코드 작업 중 코드 내 오타가 발생한 경우
- 코드의 실행 순서가 잘못되어 의도한 시점과 다르게 실행되는 경우
- 구글 태그 매니저 내 태그/트리거/변수가 잘못 설정된 경우
- 구글 태그 매니저 내 태그/트리거/변수에 오타가 발생한 경우
- 분석 도구별 가이드 내 규칙을 지키지 않은 경우
- 분석 도구 내 세팅을 잘못한 경우
위에 말씀드린 것 외에 다양한 경우가 있고 또 한 가지 경우만 발생하는 것이 아니고 여러 경우가 겹쳐 데이터 수집에 문제가 있는 상황이 많기 때문에 기존에 태깅 작업의 QA를 진행해본 경험이 없는 경우 불필요하게 시간과 리소스가 소모되는 경우가 많습니다.
QA 과정에서 코드 작업에 문제를 발견하는 경우 스크립트 가이드와 마찬가지로 수정 가이드를 전달해 드리고 있습니다.
위에서 알아본 것처럼 정확한 데이터를 수집하는 것은 HTML/CSS, Javascript, GTM, 분석 도구, 마케팅 지식을 모두 가지고 있어야 하며 마케터, 데이터 분석가, PM, 개발자와 소통하며 협업을 진행해야 하므로 중재자 없이 5단계의 과정을 진행하는 데는 어려움이 존재합니다. 반대로 말하면 이를 중재하고 태깅 작업을 할 수 있는 존재만 있다면 큰 갈등 없이 빠르게 완료할 수 있는 일이기도 합니다. 오픈소스마케팅은 이미 소규모 스타트업부터 대기업 커머스에 이르기까지 다양한 규모, 분야의 중재자 역할을 훌륭히 수행한 전문가 집단입니다. 더 이상 시간, 리소스 낭비하지 말고 오픈소스마케팅과 함께 1개월 만에 정확한 데이터를 수집해보세요.
