'구글 애널리틱스' 기초부터 쉽게! 용어편 5.- '측정기준'과'측정항목'

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목차

 

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모든 구글 애널리틱스 내의 보고서는 측정기준(Dimension)과 측정항목(Metrics)의 조합으로 이루어져 있습니다. 그리고 해당 기준과 항목에 대한 정확한 이해가 뒷받침 되었을 때, 올바로 지표를 이해하고 활용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 '측정기준'을 나타내는 Dimension과 '측정항목'을 나타내는 Metrics에 대해 알아보고자 합니다.

 

 

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기본적으로는 보고서에서 가로줄은 측정기준(Dimension), 세로줄은 측정항목(Metrics)입니다. 요약하자면, 측정기준은 보고자 하는 지표의 내용, 측정항목은 그 내용의 값입니다.

 

 

 

'측정기준'이란?

 

31세의 남자가 일본 동경에서 태블릿 PC를 통해 검색엔진의 검색기능을 활용해서 어느 사이트 방문하였습니다. 검색어는 맛집이었고 사용 브라우저가 Chrome 이었다면 어떤 데이터들이 구글 애널리틱스에 남을까요?

 

– 성별 : 남자

 

– 연령 : 25-34

 

– 도시 : 동경

 

– 유입 : 무료 검색 유입

 

– 검색어 : 맛집

 

– 기기 유형 : 태블릿 PC

 

– 브라우저 : Chrome

 

위와 같은 측정기준 값들을 수집할 수 있게 됩니다. 여기에서 성별, 연령, 도시, 유입, 검색어, 기기유형, 브라우저타입, 운영체제 버전, 디바이스 버전 등과 같은 값들이 측정기준의 예이며, 사이트를 방문하는 사용자들의 프로필을 구축하는 지표가 됩니다. 모든 측정기준은 최소 1개에서 다수의 측정항목 값을 가집니다.

 

 

 

'측정항목'이란?

 

측정항목은 간단하게 측정기준의 값이라고 생각하면 됩니다. 계산이 가능한 수치들로 이루어져 있으며, 사용자의 나이나 운영체제의 버전처럼 숫자로 표기가 가능하지만 연산할 수 없는 수치의 경우 측정항목이 아닌 측정기준이 됩니다.

 

아래와 같은 값들은 측정항목의 예시입니다.

 

– 세션 수

     

     – 새로운 세션의 비중(%)

     

     – 새로운 사용자 수

     

     – 이탈율

 

– 세션당 페이지뷰 수

     

     – 평균 세션 지속시간

 

     

     – 목표 달성률 (전환율)

 

측정항목은 측정기준과 다르게 3가지로 구분되어 집니다

 

 

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획득 측정항목

 

      사용자가 사이트에 어떻게 들어오게 됐는지에 대한 측정항목

 

    e.g 세션 수, 새로운 세션의 비중, 새로운 사용자 수

 

행동 측정항목

 

      사용자가 사이트와 하는 상호작용에 대한 측정항목

           e.g 이탈율, 세션당 페이지뷰 수, 평균 세션 지속시간

 

전환 측정항목

 

      사용자들이 사이트에서 발생시킨 전환에 대한 측정항목

           e.g 전환율, 목표달성 건수, 누적 목표 가치

 

 

 

다중 측정기준 (Multi Dimension)

 

구글 애널리틱스 보고서의 경우 한 가지 측정기준과 한 개 이상의 측정항목들로 이루어진 형태를 가장 많이 보게 되지만, 상황에 따라서 여러가지 측정기준을 동시에 조회해야 할 경우가 생깁니다. 예를 들어, 연령대(Dimension)별 세션 수(Metrics)를 조합하는 보고서의 형태를 그린다면 아래와 같습니다.

 

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여섯 종류의 연령대와 두 종류의 성별이 혼재되기 때문에 그 데이터의 수는 6*2의 형태로 12로 증가되며, 10가지 종류의 브라우저 종류까지 측정기준으로 추가된다면 총 120개의 데이터를 갖게 됩니다. 복잡한 데이터를 취합하고 추출할수록 그 과정에서 발생되는 데이터의 총량이 많아 지기 때문에 데이터를 정제하는 과정이 필요합니다.

 

위의 이미지를 예로 들어 설명하면 25~34세 구간의 세션이 4209 이였지만, 두번째 측정기준을 두게되면서 남녀 성별을 구분하여 세분화된 세션 값을 얻게 됨으로 수치가 기존과 다소 다르게 변동될 수 있습니다.

 

구글 애널리틱스에서는 기본적으로 다중 측정 기준을 5개까지 제공하며, 측정항목의 경우 20개 이상씩도 조회가 가능합니다. 하지만 가시성이 떨어지는 문제가 있음으로 필요한 지표들의 조합으로 최적화 된 보고서를 생성하는 것이 중요합니다

 

 

안광현

안광현 Eric
Project managerMarketing & Sales

유쾌하게 살고 싶은 분석 꿈나무

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