GA4를 활용한 데이터 분석+대시보드 제작 - 데이터리안 세미나

 

  데이터리안의 첫강의, 데이터리안의 데이터 분석가들이 직접 겪은 경험들을 사례로 들어, 어떻게 데이터로 의사결정을 하고 대시보드를 만드는지에 대한 골자로 강의를 진행했다.

 

1. 액션으로 이어지는 GA4 분석

 - 요약 : 여러 의사결정 과정에 있어 합의점을 구축할 수 할 수 있는 방법이 무엇일까? 테스트를하고 데이터를 보자!
   *GA4 자체를 어떻게 활용했다기 보다는, 의사결정 과정에 대한 예시를 다양하게 볼 수 있었다.

  뇌피셜로 결정하는 상황이 회사에 은근히 있다. 체감상으로 A상품 잘 안나가는거 같은데, 보통 VIP 상품은 이 시기에 많이 들어오던데 메일 한 번 보내볼까, 대표님이 일단 이렇게 하라고 했어요, 등등. 뇌피셜이 안 통하는 곳은 프로덕트 부서(개발팀+서비스기획팀)이었다. A라는 티켓을 생성하면 여러 질문이 돌아온다. 예를 들어 업무 프로세스 개선을 위한 툴을 요청하면, 현재 업무가 어느정도 비효율 적으로 움직이고 있는지 업무 당 시간을 계산하고, 툴로 해결될 수 있는 업무 범위를 정한다. 그리고 개발 기간 내에 포기할 것과 가져가야 할 것을 숫자를 보고 이야기를 듣고 설득하면서 의사결정을 한다.

  데이터리안은 '데이터'를 내세우는 회사만큼, 대부분의 의사결정을 데이터를 통해 의사결정을 한다. 그 과정과 결과가 엄청나게 특출나게 합리적인 것은 아니다. 여러 의견의 장단점으로 인해 합의가 안될 경우, 고개를 끄덕일만한 의사결정이 이뤄진 다는 것이다. 적어도 가시적으로 보이는 것이니까.

사례1. 블로그 플랫폼
- 문제 : 브런치, 벨로그, 네이버 등등 다양한 블로그 플랫폼에서 글을 쓰고 있는데 이게 맞나? 리소스 대비 성과가 있나?
- TEST : 1달 마다 각 채널별로 집중해서 운영 -> GA4에서 어떤 사용자들이 어떤 채널로 많이 유입되는지 확인
- 결론 : 사용자 유입이 적은 브런치와 벨로그는 유지 X, 대신 그에 적합한 콘텐츠가 있다면 개별적으로 업로드

사례2. 홍보 문구 정하기
- 문제 : 강의 제목 논의시 어떤 문구가 제일 좋을까? 10개의 시안 중에서 각자의 취향대로 고르는 것이 맞을까?
- TEST : 모든 문구에 조금씩 돈을 태워서 동일하게 광고를 돌리고 트래픽 확인
- 결론 : 제일 많이 유입된 문구들을 셀렉

  처음 강의를 들을 땐 솔직히 김샜다. 이제 막 GA4를 들춰보고, 데이터 의사 결정에 대해 고민하는 나로서는 나름의 판타지가 있기에 그걸 충족시키고 싶었으니까.

  그런데 결국 데이터는 수단이다. 어떤 문제를 발견하고, 어떤 논의를 하고, 어떤 결론을 내릴 때 그걸 확고히 뒷받침해주는 증거 중 하나다. 다만 한 인간의 생각, 경험, 취향보다는 숫자로 증명할 수 있는 굵직한 뼈대이기에 더 파고드는 것이다. 위 사례들로 보면 수단으로서의 역할을 아주 톡톡히 수행하고 있다.

  데이터는 말한다. "이 말도 맞고 저 말도 맞는거 같아? 그럼 GA4에 들어가서 사용자들의 무엇을 선택했는지 봐봐. 그리고 읽어봐. 사용자들이 왜 그런 선택을 했는지. 그리고 그 선택을 더 확장시킬 수 있는 방안들을 고민해봐."

  결국 고민은 사람이하고 답도 사람이 낸다. 그렇기에 좋은 질문을 하고 데이터를 꼼꼼히 읽어서 좋은 답을 내야 된다. 그런 의미에서 이번 강의는 '데이터에 어떤 질문을 던지고 어떻게 활용해야 하는지' 쉽고 다양한 사례들을 보여줘서, 데이터리터러시 입문자인 나에게는 유익한 시간이었다.

강의 마지막 한 마디

 

 

 

2. 대시보드는 살아있다 : 죽은 대시보드 살리기

 - 요약 : 대시보드가 필요한 목적(데이터를 보려는 목적)부터 파악하고 지표를 구성하자

  '죽은 대시보드'라는 단어에 뜨끔했다. 죽어가고 있는 기업제휴 매출 대시보드가 떠올랐다. 매월 매출기록은 하고 있지만, 아무도 보지 않는 대시보드. 팀장님은 영업만 다니시고, 팀원들도 그저 영업과 발송에만 신경쓰고... 숫자가 말해주는 지표를 읽지 않는다. 

  우리 팀에서 대시보드가 죽은 이유는 '데이터를 중요하게 생각하지 않아서'다. 정작 나조차도 '지금 그 데이터를 읽어서 어떤 액션을 취할 수 있을까?' 생각하면 어렵다. 매출과 실 발송, 문의 수와 딜 유형 등 여러 데이터를 분석하면 앞으로 어느 산업군에 혹은 어떤 영업 퍼포먼스를 낼 수 있을지 고민할 수 있지 않을까-라는 막연한 생각만 할 뿐이다. (데이터 취합에 대한 영업사원들의 의지가 없어 초기에 무너진 생각... 일을 위한 일로 여겨진다.)

  다시 돌아와서, 데이터리안에서는 블로그에 대한 궁금한 것이 많아서 대시보드를 만들었다고 한다. 어떻게 우리 블로그를 발견하는지, 얼마나 자주 많은 사람들이 보는지, 이걸 분석하면 더 강력한 퍼널로 이용할 수 있지 않을까란 생각으로 대시보드를 만들었다.

- 1차 : 그냥 만들자!! 일단 궁금한 것들을 다 적고 만들어보자!!
  그래서 만들었는데, 보고 싶은 데이터가 더 많아졌다. 그런데 지금 대시보드에서는 볼 수 없다.

- 2차 : 토론을 한다. 그리고 만든다.
  1) 블로그 기능의 목적부터 정한다. 왜 우리는 블로그를 쓰는가?! 
     a) 신규 이용자 획득을 위하여
     b) 이미 우리 서비스를 아는 사람이라면 설득하기 위하여
     c) 전환 페이지로 랜딩시키기 위하여
  2) 확인해야 할 지표들을 논의 한다
  3) 대시보드를 구성한다.

  데이터리안은 유입채널 데이터와 전환 데이터를 중요히 여기고 이에 대한 대시보드를 세분화 해서 만들었다. 비슷한 연장선으로 뉴스레터에 관해서도, 구독자들이 언제 이메일을 열어볼지, 구독 그룹별로 어떤 특징을 가지고 있는지, 리텐션 비율은 어떠한지 등 궁금한 지표에 대해서도 대시보드를 만들었다.  결국 데이터를 왜 보고 싶은가-가 핵심이다. 왜 보고 싶은가? 그럼 무엇을 봐야하는가. 그걸로 어떤 결론을 내려고 하는가.