Case Study 삼성 SUHD TV 마이크로사이트 GA 분석 -2

지난 주에 이어 이번에는 데이터 분석을 다룰 차례입니다. 이어지는 글이므로 처음 이 글을 보신 분들은 링크를 참조해주세요.

3. 데이터 분석

이제 가장 중요한 부분입니다. 데이터를 형식적인 과정이 아닌, Actionable Data로 활용하는 단계입니다. 지금까지의 고생은 바로 이 순간을 위해서였죠! 성과를 분석하고 웹사이트 최적화, 인사이트 추출이 이뤄질 것입니다.

어떤 보고서를 참고할 것인지는 분석 목적에 따라 다릅니다. 마이크로사이트는 SUHD를 홍보하기 위한 목적을 가진 글로벌 사이트이므로, 잠재고객 > 지역 > 위치 리포트를 보고 큰 흐름을 파악하는 게 출발점으로 적당할 것 같습니다.

Google Analytics 위치 리포트 (실제 데이터 아님)

위의 그림은 전세계 지도입니다. 미국에서 가장 많은 방문이 발생하고 방문당 페이지뷰 수도 가장 높다는 사실을 알 수 있습니다. 조금 더 자세히 들여다 볼까요?

위의 그림은 미국 지도입니다. 색이 짙을수록 많은 방문이 발생하고 옅을 수록 적은 수의 방문이 발생한다는 뜻입니다.

가장 짙은 색을 띠는 곳은 뉴욕입니다. 다른 지역과의 편차가 크기 때문에, 뉴욕에서 발생한 트래픽만을 필터링해 봐야겠네요.

이 과정을 거쳐서 뉴욕의 방문자들은 SUHD TV의 어떤 점에 관심이 많은지, 어떤 제품의 페이지를 가장 많이 보는지 파악한 후 프로모션 아이디어를 제안하기 위해서입니다.

또 다른 측면은 사용자 행동 분석입니다. SUHD 마이크로사이트는 링크로 얽힌 다른 사이트와는 달리 한 방향으로 진행되는 특성을 지녔습니다. 바로 아래와 같은 형태입니다.

  • 다른 사이트: 메인 페이지 – 블로그 페이지 – 제품 소개 페이지 등
  • SUHD 마이크로사이트: 1번 페이지 – 2번 페이지 – 3번 페이지 등

다시 말해 다른 사이트는 방문자가 원하는 링크를 클릭하여 다양하게 이동할 수 있지만 SUHD 마이크로사이트는 무조건 1번 페이지부터 시작하여 순차적으로 페이지를 넘기는 구조입니다.

따라서 SUHD 마이크로사이트는 상당히 실험적인 웹사이트였습니다. 이 실험의 성공여부를 파악하려면 방문자들이 각 섹션에 도달했는지 파악하는 일이 필수입니다. SUHD 마이크로사이트는 홍보 사이트이므로, 되도록이면 많은 방문자들에게 SUHD TV의 특성을 어필해야 하기 때문입니다.

이해를 돕기 위한 가상의 데이터입니다. (x축= 페이지 순서, y축=페이지뷰)

바로 위의 그래프를 보기 위해 가상 페이지뷰를 만들었다고 해도 과언이 아닙니다. 이 그래프는 생각보다 많은 정보를 담고 있습니다.

SUHD 마이크로사이트는 순차적으로 페이지 내용을 봐야 합니다. 따라서 각 페이지의 페이지뷰를 순서대로 이어 붙이면, 방문자가 어디까지 도달했는지를 알게 되는 셈입니다. 전체 도달율은 10,000/31,231 = 32%이군요.

도달율이 32%면 괜찮은 걸까요? 1+1=2처럼 정답이 있는 문제는 아닙니다. 다만 광고 사이트이고 전체 트래픽의 32%가 알리고자 하는 내용을 모두 봤다면 높은 도달율이라고 생각됩니다. 실험은 성공적이었네요!

추가적으로 그래프를 찬찬히 뜯어보면 1번 페이지에서 2번 페이지로 넘어갈 때 그래프의 기울기가 급격해 지는 것을 알 수 있습니다. 1번 페이지에 개선해야 할 점이 있다는 의미입니다. 개선 후, 이탈률과 도달률의 추이를 보면 될 것입니다.

사용자/사용자 행동에 대해서 살펴봤으니 이번엔 콘텐츠 분석입니다. SUHD 마이크로사이트는 크게 SUHD TV의 놀라운 화질, 멋진 디자인, 새로운 OS, SUHD 제품 라인업 섹션으로 구성되었습니다.

SUHD 마이크로사이트의 모든 버튼 클릭, 사용자 이동 페이지, 유튜브 비디오 시청 수를 분석하여 각 섹션에 대한 방문자의 관심 정도를 측정했습니다.

여기에서 주의할 점은 많은 페이지뷰를 기록했다고 무조건 그 항목에 관심이 많다고 결론 내릴 순 없다는 점입니다. 사이트의 특성을 고려해야 합니다. SUHD 마이크로사이트는 패럴렉스 구조로 되어 있으므로 앞에 있는 항목의 페이지뷰 수가 당연히 높을 수밖에 없기 때문입니다.

따라서 많은 지표 중 방문자의 관심도를 체크할 수 있는 항목이 무엇인지 면밀히 검토한 후 결론을 내려야 합니다.

이런 분석 과정을 거치면 방문자들의 관심이 가장 많은 부분을 사이트의 앞에 배치하거나 콘텐츠를 보강하여 사이트를 지속적으로 최적화해 나갈 수 있습니다. 사용자가 보여준 행동은 데이터가 되어 최적화의 가장 확실한 근거가 됩니다.

이 외에도 국가별 사이트 속도와 이탈률과의 관계를 측정하여 사용자 경험을 개선해나가고, 유입 경로 별 트래픽을 분석하여 가장 효율이 좋은 채널을 선별하는 등의 Actionable Data를 추출했습니다.

글을 마치면서

데이터 분석의 목적을 구체적으로 설계하고, 실행하고, 고민하는 것이 중요합니다. UV, PV만 보기 위해서 GA를 사용한다면, 도끼로 이를 쑤시는 격이죠.

생생한 데이터를 통해 최적화 과정을 보여드리지 못한 아쉬움이 남지만, 실제 분석이 어떻게 이루어지는지 대략적인 감을 잡을 수는 있었으리라 생각합니다. 다음에는 보다 더 알찬 내용으로 찾아 뵙겠습니다.


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