마케터를 위한 새로운 성과측정 도구, 차세대 Google 애널리틱스

Guy de Rocquigny, Alessandra Alessio / 2020년 10월

코로나19 상황 속에서 급변하고 있는 소비자 행동과 개인정보에 관한 규정들은 마케터들에게 새로운 도전 과제이자 기회가 되고 있습니다.

마케팅 비용의 효율성이 더 중요해지는 가운데, 디지털 마케터들은 이제 전략을 최적화하고 혁신하면서 고객에게 지속적으로 맞춤화된 경험을 제공해야 하는 상황입니다. 동시에, 데이터의 개인정보 보호에 관한 업계 규정 및 기술의 변화를 고려하면, 미래를 위한 새로운 성과 측정 기술이 필요한 시점입니다.

한 단계 더 나아간 분석이 필요해진 시대를 맞이하면서, 새로운 Google 애널리틱스가 머신러닝을 활용해 어떻게 유용한 정보와 고객의 니즈에 대한 깊이 있는 이해를 제공하여 마케팅 담당자의 성공적인 업무 수행을 도울 수 있는지 살펴보려 합니다. 또한, 업계 규정의 변화로 인해 마케팅 담당자들이 직면하게 된 가장 시급한 문제들에 대해서도 생각해보겠습니다.

데이터의 과부하에 어떻게 대처해야 할까요?

디지털 상의 소비자 여정이 진화하면서 새로운 데이터의 흐름이 활용 가능해지고 있습니다. 마케팅 담당자가 새로 발생한 데이터를 보다 효율적으로 사용해야 할 필요성이 대두되고 있지만, 최근 Google이 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)을 통해 실시한 설문조사에 따르면 마케팅 의사 결정자 중 54%는 여전히 이러한 데이터를 관리 및 정리하고 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.1

정보를 한 곳에 통합하려는 시도 자체가 시간을 소모하는 일이 될 수도 있습니다. 마케팅 담당자들은 웹사이트에서 얻은 데이터와 모바일 앱에서 얻은 데이터를 비교 분석하기 위해 별도의 도구를 사용하는 경우가 많으며, 이로 인해 고객 여정을 전체적으로 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

새로운 Google 애널리틱스를 사용하면 수많은 데이터를 일일이 살펴볼 필요 없이 기기 및 플랫폼 전반에 걸친 소비자 여정을 전체적으로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 사람들이 비즈니스와 상호작용하는 방식에 대해 통합적으로 이해할 수 있습니다. 애널리틱스는 웹과 앱의 상호작용을 함께 측정하기 때문에 기업은 애널리틱스 보고서를 통해 모바일 앱에서 주로 발생하는 YouTube 조회에 의한 전환까지 확인할 수 있습니다.

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‘’새로운 Google 애널리틱스는 빅쿼리(BigQuery)를 사용하여 거의 실시간으로 데이터를 스트리밍할 수 있는 기능을 비롯한 다양한 장점을 지니고 있습니다. 이를 활용해 사용자 경험을 큰 폭으로 개선시키고, 궁극적으로 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.’’


YouTube 및 다른 채널에서 발생한 전환을 함께 살펴보면 다양한 마케팅 활동이어떤 영향을 미쳤는지 보다 종합적으로 이해할 수 있습니다.

뉴질랜드의 온라인 개인 대출 플랫폼 Harmoney는 오스트레일리아의 타깃층을 대상으로 브랜드 인지도를 높이고자 했습니다. 목표는 YouTube와 Google 디스플레이 네트워크를 통해 Harmoney 브랜드를 소개하는 것이었습니다. 더불어 브랜드의 신용 기준을 충족시키면서 개인 대출 상품에 관심이 있는 소비자에게 도달하는 동시에 특정 잠재고객에 미친 영향을 측정하고자 했습니다.

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‘’새로운 Google 애널리틱스를 통해, YouTube에서 우리의 광고를 시청한 이후 이어지는 소비자의 여정을 더욱 자세히 파악할 수 있습니다. 브랜드 노출수 증가와 투자의 상관관계를 직접 분석하여 더 구체적인? 효과를 측정할 수 있었습니다.’’


어떤 도구가 고객에 대한 새로운 정보를 찾는 데 도움이 될까요?

모든 마케팅 담당자들은 데이터에서 더 새롭고 유용한 정보를 파악할 수 있도록 해 줄 도구를 계속 찾고 있으며, 많은 마케팅 담당자들이 앞으로의 성공을 위해 머신러닝이 중요하다고 생각합니다. 최근 포레스터 컨설팅의 설문조사에 참여한 응답자 중 약 80%는 머신러닝과 자동화 인사이트(automated insights)가 그들이 속한 조직의 마케팅 목표를 달성하는 데 핵심적인 역할을 하거나 매우 중요하다고 답했습니다.2

이와 대조적으로, 기존의 디지털 분석 도구 중 효과적인 머신러닝 기능을 지닌 것은 절반 이하인 44%인 것으로 나타났습니다.3 새로운 Google 애널리틱스는 마케터들이 더 빠르게, 더욱 정확한 타겟을 대상으로 보다 자동화된 방식의 마케팅 활동을 할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

차세대 Google 애널리틱스는 데이터에서 나타나는 중요한 트렌드를 자동으로 알려줍니다. 새로운 고객들의 니즈로 제품의 수요가 증가하는추세를 알려주는 기능을 활용하면,마케팅 담당자는 고객 행동에 대해 더 빠르고 구체적인 정보를 확인할 수 있고, 새로운 잠재 고객의 데이터를 빠르고 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.

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“머신러닝을 제대로 활용하면 누구도 따라할 수 없는 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 머신러닝은 트렌드를 파악하고 데이터에서 일정한 규칙을 발견해 패턴이나 트렌드를 인식하는 것처럼 복잡하고 어려운 모든 작업을 정확하고 자동화된 방식으로 처리합니다.”


점차 높아지는 소비자 기대치, 규제 심화, 사용자 개인정보 보호 기준 변화에 어떻게 대응해야 할까요?

포레스터 컨설팅의 설문조사에 따르면 마케팅 의사 결정자들은 소비자의 데이터와 신뢰를 보호하기 위해 노력하고 있으며, 응답자의 절반이 개인정보를 보호하며 소비자 행동 데이터를 통합하는 데 관심이 있다고 답했습니다.

고객의 개인정보 보호와 데이터 보안은 마케팅 담당자들의 최우선 과제가 되었습니다. 많은 마케팅 담당자들이 신뢰를 유지할 수 있도록 고객의 정보를 보호할 수 있는 도구에 투자하고, 프로세스를 구축하는 것을 가장 우선순위에 둬야 한다는 사실을 깨닫게 되었습니다. 설문조사에 참여한 기업의 64%가 사용자 개인정보 보호와 데이터 관리 기능 강화를 위한 방법을 찾고 있습니다.4

새로운 Google 애널리틱스는 개인정보 보호에 중점을 두고 있습니다. 따라서 업계의 변화와 기업의 데이터 간에 격차가 생기더라도 개인정보 보호 기능을 최우선으로 고려하면서 고객에게 서비스를 제공하고 비즈니스 성장에 필요한 유용한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

비즈니스의 미래에 대비하고 분석 사용 방식을 개선하려면 어떻게 해야 할까요?

의사 결정자 중 84%가 크로스 플랫폼 분석을 '핵심적인' 또는 '매우 중요한 요소'라고 생각하지만, 현재 크로스 플랫폼 분석 도구를 활용하는 비율은 43%에 불과했습니다.5 대체로 기업 데이터는 분리되어 있으며, 기존 분석 도구는 크로스 플랫폼 데이터에 대해 좀 더 통합된 관점을 제공하지 못하고 있습니다.

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“크로스 플랫폼 분석은 비즈니스의 미래에 대비하는 데 있어 매우 중요해질 것입니다. 장기적인 관점에서 비즈니스의 성장과 ROI 개선을 가져올 수 있는 소비자 인사이트를 얻을 수 있습니다.”


앞으로 측정에서 중심이 되는 부분은 강력한 개인정보 보호, 풍부한 데이터, 참여를 높이는 고객 경험이며, 장기적인 성공의 핵심은 올바른 도구에 대한 투자일 것입니다.

새로운 Google 애널리틱스는 측정에 대한 유연한 접근 방식을 사용하는 동시에 마케팅 담당자에게 더 스마트하고 유용한 사이트를 제공하여 마케팅 ROI를 개선하고 소비자 여정에 대한 이해를 넓힐 수 있도록 지원합니다.

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“고객이 앱과 웹 환경의 데이터를 연결하는 데 어려움을 겪고 있다는 것을 알게 되었습니다. 새로운 Google 애널리틱스를 사용하면 이러한 어려움을 해결할 수 있습니다. 머신러닝 기능을 활용하는 동시에, 소비자 여정을 더 확실히 파악할 수 있게 되었습니다.”


새로운 Google 애널리틱스에 대해 더 자세히 알아보고 싶으신가요? 기존 애널리틱스 속성과 함께 Google 애널리틱스 4 속성을 설정하는 방법을 살펴보세요.

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