안녕하세요. 구글&페이스북 공식 파트너사 바름입니다. 

코로나 이후 많은 부분들이 디지털로 전환되면서 디지털 매체를 통한 Paid 광고 경쟁이 치열해지고 있습니다. 기존에 인터넷 쇼핑을 이용하지 않던 소비자들도 온라인에서 쇼핑을 즐기게 되는 등 더이상 디지털 마케팅은 선택이 아닌 필수라는 말이 더욱 와닿습니다.

실제로 대부분 온라인 쇼핑몰들이 배너광고나, 검색광고, 리마켓팅을 진행하면서 소비자를 유입시키기 위한 경쟁을 이어나가고 있습니다. 하지만 실제 매출로 이어지는 쇼핑몰들은 많지 않은 것이 현실입니다. 오늘은 바름의 온라인 쇼핑몰 마케팅 프로세스를 통해 온라인 쇼핑몰이 왜 구글 애널리틱스(Google Analytics)를 필수적으로 사용해야 하는지 이야기해보고자 합니다.

0. "Plan - Do - See"의 체계적인 사이클

Plan - Do - See는 경영과학에서 주로 쓰이는 용어입니다. 기업의 활동을 계획하고, 실행하며, 실행 결과를 살펴보고 이를 다시 계획에 반영하는 반복적인 사이클을 의미합니다. 최근 애자일 방법론이나 린 개발 등과 같은 용어도 이 개념을 빠르게 개선한 개념이라고 보시면 됩니다. 

바름에서 진행하는 온라인 쇼핑몰 마케팅을 비롯한 모든 디지털 마케팅은 Plan-Do-See로 이어지는 사이클을 따르고 있습니다. 고객의 마케팅 목표와 타겟을 바탕으로 마케팅 전략을 수립하고, 퍼포먼스 매체로 액션하며, 그 결과 데이터를 분석하여 다시 마케팅 전략에 반영하는 과정이 바로 그것입니다. 그리고 이 과정을 빠르게 측정하고 개선하면서 고객 서비스를 성장(Growth)시켜 나가는 것이죠.

가령 온라인 쇼핑몰 업체 A의 마케팅 목표가 트래픽 증가를 통한 매출 증대이고, 주 연령대가 2030이라고 한다면, 해당 타겟과 목표에 적합한 매체인 인스타그램과 페이스북을 선정하고 제품 강점 등을 바탕으로 A/B Test를 계획(Plan)하게 됩니다. 이후 캠페인 예산을 설정하여 광고를 라이브(Do)한 후, 광고 성과를 분석(See)하여 효과성을 판단, KPI 달성에 적합한 캠페인에 예산을 최적화해나가게 됩니다. 

그리고 이 모든 과정에서 구글 애널리틱스가 필요합니다. 올바른 계획을 수립하기 위해서는 데이터를 바탕으로 올바른 지표를 설정해야 하고, 마케팅 액션에 따른 결과를 제대로 분석하기 위해서도 소비자들의 반응에 대한 데이터가 필요하기 때문이죠.

- Plan : 올바른 지표를 설정하기 위한 분석

선행지표와 후행지표라는 개념이 있습니다. 선행지표는 말 그대로 특정 현상이 오기 전 미리 나타나는 지표이고, 후행지표는 어떤 행동이 일어나고 나서 나타나는 지표입니다. 성공적인 구매 발생을 위해서는 제품을 구매하는 고객들이 어떤 특징을 가지고 있는지 그 '선행지표'를 파악할 필요가 있습니다. 가령 구매를 자주하는 고객들은 보통 앱 내에서 5개 이상의 상품을 탐색한다는 공통점이 있다면, 소비자들로 하여금 앱 내에서 5개 이상의 상품을 탐색하도록 연관 상품을 추천하거나, 리타겟팅을 통해 최근 고객이 본 상품과 유사한 상품을 추천해주는 전략을 수립할 수도 있겠죠.

제일 쉽게는 구글 애널리틱스의 '세그먼트 분석'을 통해서 선행지표를 찾아볼 수 있습니다. 구매를 한 고객과 구매하지 않은 고객 간의 차이를 보고, 구매한 고객들은 어떤 특징을 가지는지 살펴보는 것이죠. 또는 '이벤트 흐름'과 같은 구글 행동 분석 기능을 사용해서 구매한 세그먼트의 행동 특징을 보고 인사이트를 찾아낼 수도 있습니다.

이처럼 올바른 마케팅 전략은 성공적인 지표 설정에서 부터 시작합니다. 그러기 위해서는 구글 애널리틱스를 통해 소비자 행동 데이터를 분석하는 것에서부터 과정이 필요합니다. 

- See : 소비자 행동 분석을 통한 인사이트 창출

배관공이 배관을 수리할 때 어디에 문제가 있는지 찾아나가는 과정 처럼 데이터는 문제의 범위를 좁혀나가는 도구입니다.

Plan 단계에서 올바른 지표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 마케팅 플랜을 수립, 그리고 액션까지 하였다면 이제 그 성과를 분석할 차례입니다. 이 과정은 소비자가 퍼포먼스 매체를 통한 유입한 시점부터, 사이트를 이탈한 시점까지 모든 행동을 들여다보는 과정입니다.

일반적으로 AARRR과 같은 퍼널을 기준으로 하여 소비자가 각 단계 어떤 부분에서 이탈하였는지를 살펴보는 것인데요, 온라인 쇼핑몰 소비자가 유입한 랜딩페이지에서 이탈을 하였는지, 또는 장바구니를 담고 나서 결제 과정에서 이탈하였는지 등 어떤 퍼널에서 이탈하였는지 판단하여야 합니다. 

데이터는 우리 비지니스 상 어떤 부분에 문제가 있는지 그 범위를 좁혀 나가는 '도구'입니다. 위 사례 처럼 랜딩페이지에서 소비자가 많이 이탈하였다면, 우리 랜딩페이지에 그 문제가 있다는 것이고, 결제 과정에서 이탈하였다면 해당 과정에 소비자가 불편을 느낄 만한 요소가 있다는 것이죠.(ex) 네이버 페이를 지원하지 않는다는 등의 문제)

위 사진은 구글애널리틱스에서 제공하는 행동 분석 도구입니다. 페이지별 이동 데이터를 바탕으로 소비자가 어떤 퍼널의 단계에서 이탈하는지를 살펴볼 수 있습니다. 앞서 말씀드렸던 것 처럼 많은 쇼핑몰이 광고비를 소진함에도 성과가 나지 않는 이유는 유입 이후의 소비자 행동을 살펴보지 않기 때문입니다.

광고 세팅 최적화를 통해 CPC나 CTR을 관리하더라도, 홈페이지 내부 퍼널에 심각한 문제가 있다면 이는 소위 '밑 빠진 독에 물을 붓는' 것과 같은 행위임이 분명합니다. 따라서 온라인 쇼핑몰 마케팅을 할 때에는 구글 애널리틱스와 같은 분석 툴로 소비자 행동을 살펴보는 과정이 반드시 필요합니다. 더욱이 처음 시작하는 쇼핑몰의 경우 UI/UX는 물론 상세페이지 구성도 많은 변경이 필요합니다. 이때 장기적인 관점에서 GA를 통해 소비자의 목소리에 먼저 귀를 귀울인다면 더 빠른 성장이 가능할 것입니다.

이처럼 구글애널리틱스는 마케팅 전략수립과 계획부터 실행, 그리고 분석까지 모든 과정에서 소비자 행동 데이터를 보여줄 수 있습니다. 이들 데이터를 가지고 마케팅에 반영한다는 것이 그리 쉬운 일은 아니지만, 처음부터 차근히 진행해나간다면 분명 조금씩 성과를 낼 수 있을 것 입니다.

주식회사 바름은 구글 애널리틱스를 이용한 홈페이지 분석부터 마케팅 전략 수립 등 데이터 기반 마케팅을 진행해오고 있습니다. 바름의 디지털 마케팅에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면, 지금 바름 홈페이지를 통해 시작하실 수 있습니다.