마케팅 분석을 위해 GA4를 사용하고 계신가요? 제품 분석은 어떻게 하고 계신가요?
성공적인 비즈니스를 위해서는 데이터가 필요합니다. 데이터 기반의 분석 인사이트가 의사결정에 강력한 영향력을 행사하기 때문이죠. 하지만 모든 분석 툴들이 다 동일한 데이터들을 다루고 있지 않아요.
마케팅 분석 툴과 제품 분석 툴 두 개가 같은 것 아니냐구요?
그렇지 않아요. 둘은 전혀 다른 정보를 제공해주기 때문이죠.
그래서 데이터 기반으로 일하는 회사는 두 가지 툴 모두 사용하고 있어요.
마케팅 분석은 많이 들어보셨을 거에요. 최근 많은 조직이 그로스해킹(growth hack)에 관심을 가지고 있어요. 유저 유입에 불필요한 채널을 제거하고 더 효과적인 마케팅 채널을 발굴하기 위해 노력해나가고 있죠. 이를 위해 가장 많이 사용하는 툴로 ‘구글 애널리틱스’ 툴이 있어요. 구글 애널리틱스를 사용해서 데이터를 살펴보다보면 제품 사용자의 행동 데이터를 별도의 솔루션으로 볼 필요 없지 않을까? 라는 생각을 하곤 해요. 하지만 문제가 찾아오죠.
수 많은 회사들이 겪는 이야기를 예로 한 번 들어볼까요?
회사 A는 데이터 기반 의사결정을 마케팅뿐만 아니라 제품 개발에도 녹여내고 싶어합니다. 제품 분석툴 도입에 대한 여러 추천들에도 불구하고, 그들은 “구글 애널리틱스”로 시도하기로 합니다. 이유는 간단했어요. “구글 애널리틱스”는 이미 유명한 툴이고, 마케팅 팀에서 성과를 거둔 툴이기 때문이죠.
기본으로 제공되는 추적과 일부 사용자 지정 태그의 조합을 사용하여 제품 내에서 특정 사용자 행동을 추적하기 시작합니다. 제품 사용자의 특정 행동 횟수에 대한 데이터 수집이 구글 애널리틱스에서 진행되기 시작합니다. 이것이 분석의 시작이지만, 마케팅 분석 툴이 제공해줄 수 있는 데이터와는 거리가 멀죠. 제품 맞춤형 분석을 통해서만 특정 사용자 메트릭이 오르내리는 이유와 그 중 어떤 사용자 데이터를 사용할 수 없는지 깨닫게 되죠.
6개월 후, 그 팀은 아직도 유저 행동에 대한 데이터를 충분히 확보하지 못했고, 당연히도 제품 개선을 진행하지 못한 채, 원점으로 돌아오게 됩니다.
마케팅 분석툴과 제품 분석툴의 정확한 용도와 차이점을 이해하고 있어야만, 위와 같은 시나리오를 피할 수 있습니다.
구글 애널리틱스와 제품 분석 툴의 차이점
과연 마케팅과 제품 분석 툴 각각 어떤 차이점이 있을까요?
구글 애리틱스가 마케팅 분석툴의 대표주자라는 것은 의심할 여지가 없죠. 따라서 마케팅 솔루션의 대표 주자인 구글 애널리틱스로 비교를 해보겠습니다. 다른 마케팅 분석 솔루션들처럼 유저 여정의 가장 초기인 “유저가 어디에서 오는가”를 이해하고, 발굴하기 위해 만들어졌어요.
구글 애널리틱스는 매우 중요한 마케팅 지표들을 제공합니다.
- 페이지뷰수
- 페이지뷰의 원본과 속성
- 체류 시간
- 목표 달성 수치
또한, 같은 구글 생태계에 있는 “구글 애드”와 “캠페인 매니저”와 충돌 없이 해당 지표들을 보다 깊이 있게 이해할 수 있기도 합니다. 구글 애널리틱스는 마케터들이 bounce-rate, first-touch 속성 같은 지표들을 더 잘 따라갈 수 있게 도와줍니다.
하지만, “구글 애널리틱스 4(Google Analytics 4)”로 업그레이드된 지금 시점까지도, 구글 애널리틱스는 “마케팅 채널을 통해 프로덕트에 도달한 유저가 어떻게 행동하는가?”에 대한 복잡한 질문에 여전히 답을 내놓을 수 없습니다.
그렇다면 제품 분석 툴은 어떻게 사용자 행동을 분석하는 걸까요?
믹스패널과 같은 제품 분석 툴들은 실제로 유저들이 제품 즉, 웹사이트와 앱(Application)을 어떻게 사용하고 있는지 보다 빠르게 인사이트를 제공하고 있어요. 대부분의 제품 분석 툴들은 “유저 세그멘테이션(User Segmentation)” 기능과 리포트를 제공하여 이런 질문들에 답할 수 있게 해줍니다 :
- 우리 제품의 파워유저는 누구인가요? 그리고 그들은 다른 유저들과는 어떤 점에서 다르게 행동하나요?
- 컨버젼(Conversion)을 한 유저와 그렇지 않은 유저의 차이는 무엇인가요?
- 유저 코호트별로 리텐션은 어떻게 다른가요? 특정 기능에서 더 높고, 더 낮은가요?
- 유저 리텐션에 가장 효과적인 기능은 무엇인가요?
사용자 코호트 트렌드, 강력한 세그멘테이션 엔진, 온디맨드(on-demand) 심층분석과 같은 바로 사용할 수 있는 강력한 기능들을 갖춘 제품 분석 툴은 제품 메이커들에게 제품 개선과 기능 추가에 유익한 정보들을 제공해줍니다. 이번에 새롭게 출시된 기능들은 바람직한 유저 행동변화를 만들었나요? 아마 디자인 변화가 필요할 수도 있을꺼에요.
제품 분석 툴 (위의 이미지는 믹스패널)들은 유저들의 구매, 콘텐츠 북마킹같은 행동들을 트래킹하고, 보고하게 구성되어 있습니다. 믹스패널처럼 제품 사용자 분석에 특화된 툴은 기본적으로 페이지뷰나 어트리뷰션(attribution)을 수집하는 것을 디폴트(default)로 두지 않습니다.
구글 애널리틱스 4는 어떻게 comparison을 변경할까요??
구글 애널리틱스 4의 배포와 함께, 제품 분석 툴과 마케팅 분석 툴로 대표되는 솔루션의 기술적 차이는 약간 줄어들기는 했습니다. 이전 버전의 GA들이 마케팅 분석을 위해 sessions라는 이름의 그룹지어진 트래픽 데이터에 의존했다면, 믹스패널(Mixpanel) 같은 제품 분석 툴들은 수년 동안 이벤트 기반의 트랙킹 모델(event-based traking model)을 이용하여 제품 안에 있는 이용자들의 특정한 행동을 읽고, 분석하게 했죠.
GA4도 유사한 이벤트 기반의 데이터 모델(event-based data model)로 전환되긴 했지만, GA4의 기본 설정 이벤트들이 항상 같은 기본 획득 매트릭을 분석하기 위한 것임을 통해서 GA4의 방향이 마케팅을 향해 있음을 알 수 있습니다.
변화된 GA는 자체 맞충형 이벤트 추척과 보고서를 작성하려는 기업에게는 보다 커스터마이즈된 분석 플랫폼이 되어주지만, 가장 강력한 제품 분석 솔루션은 제품을 시작하고 실행하는 데 훨씬 적은 엔지니어링 시간을 필요로 합니다.
그렇다면 이 모든 설명들이 오늘날 새롭게 변화된 GA4가 더 흥미롭고 강력한 도구라는 것을 의미할까요? 물론이죠. 하지만, 그렇다고 그것이 갑자기 제품 분석 작업에 적합한 도구가 되었다는 것을 의미할까요? 그것은 아닙니다. 대신 GA4의 새로운 이벤트 기반 모델은 제품 분석과 공존하기에 훨씬 더 적합합니다.
마케팅 분석(구글 애널리틱스) 🤝 제품 분석
마케팅 분석과 제품 분석이 근본적으로 다르다는 것이 이제는 보다 선명해지셨나요? 두 분석툴들은 서로 다른 팀의 요구와 목표를 충족하도록 구축되었습니다. 하나는 다른 하나를 대체할 수 없고, 사실 그들은 공생 관계에 살고 있다고 볼 수 있습니다.
마케팅 팀, 제품 팀, 두 팀 모두 올바른 도구를 갖추면 조직 전체에 지속 가능한 긍정적 성장의 사이클이 만들어지게 됩니다. 마케팅 팀은 마케팅 지출을 최적화하여 신규 고객을 확보함으로써 제품 팀이 참여, 전환 및 보존을 개선할 수 있는 새로운 방법을 찾을 수 있는 더 큰 사용자 기반을 제공합니다. 그런 다음 기업은 마케팅할 파워 유저를 식별하고 이를 대변자로 탈바꿈시켜 마케팅 활동에 기름을 붓는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이와 유사하게, 마케팅 팀은 이탈을 줄이기 위해 다른 제품 및 마케팅 경험을 제공해야 하는 “고군분투하는” 사용자를 식별할 수 있게 되겠죠.
행복한 고객이 더 많은 행복한 고객을 만들어낸다는 사실은 의심할 여지가 없습니다. 제품 분석 솔루션은 더 많은 행복한 고객을 만들 수 있게 해주는 행동을 찾아내는데 필요한 인사이트를 제공해줄 거에요.
그렇다면 제품 분석 툴 도입은 어떤 장점이 있나요?
믹스패널과 같은 제품 분석 툴을 도입하면, 제품을 만드는 누구나 1) 쉽고 2) 빠르고 3) 깊은 수준으로 4) 유연한 분석을 할 수 있습니다.
- 모두가 같은 데이터를 보기 때문에 → 근거 기반의 의사결정이 가능하고 → 문제 해결을 위해 구체적인 실행 전략으로 이어져요.
- 또한 문제를 빠르게 파악하여 → 빠르고 효율적인 의사결정을 통해 → 성과 측정이 용이해요.
- 문제 해결을 위해 누구나 의견을 제시할 수 있기 때문에 → 합리적으로 의사결정하고 → 실무를 조직의 KPI와 면밀히 연결지어 진행할 수 있습니다.
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이 글은 믹스패널 블로그에 게시된 글을 기반으로 작성한 내용입니다.
전문 번역가가 작성한 것이 아니므로, 오역 및 의역이 있을 수 있습니다.
원문 : 믹스패널 블로그
에디터 : 스텔라
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