구글 애널리틱스 활용 3가지 팁

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구글 애널리틱스 활용  3가지 팁

 

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구글 애널리틱스를 설명하기 전에 애널리틱스의 개념을 잘 모르시겠다면 하단 네이버 애널리틱스의 연관글을 먼저 읽어 보셔도 좋습니다. 

네이버 애널리틱스 보다는 훨씬 자세한 분석으로 많이들 사용하시는 게 구글 애널리틱스인데요. 애널리틱스는 블로그를 운영하고 관리할 때 꼭 필요한 프로그램입니다. 각 블로그에서도 유입경로나 방문자 통계를 제공해주지만 좀 더 자세한 분석을 하려면 애널리틱스는 필수입니다. 

 

애널리틱스는 블로그를 활발히 운영해야만 이 블로그가 어떤 부분이 인기가 있는지, 어떤 키워드를 통해서 방문자가 들어오는 지 방문자들이 전자상거래  포털에서 들어와 구매까지 클릭하는 지를 분석합니다.  이렇게 애널리틱스를 이용해서 분석을 끝내는 것이 중요한 게 아니라 데이터를 다시 이용해야만 애널리틱스를 제대로 활용한 것이라 생각할 수 있습니다.  지금부터 애널리틱스의 데이터 활용법을 알려드리겠습니다.  

 

  

  

 시간대별 트래픽을 조사하라

 

 

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넥스트 데이 플라이어스(Next Day Flyers)의 CEO인 데이비드 핸드메이커는 하루를 시간대별로 언제 사용자들이 검색을 하는지 조사했습니다. 구글 애널리틱스를 사용해서 하루 중 고객들이 구매를 가장 많이 하는 시간에 대한 보고서를 만들고, 이 데이터로 구매 패턴을 이해하는데 사용했죠.

 

예를 들어, 핸드메이커는 방문자들이 오전중에는구매가 원활하지 않았다. 등의  정보를 바탕으로 그는 사이트에서 어떻게 구매로 이어지는지 모니터할 수 있었습니다.  광고가 온라인에 올라가는 시기를 추적하고, 여기서 발생되는 트래픽을 살펴본 다음 여기에 따라서 광고를 조정했죠.

 

핸드메이커는 시간대별로 트래픽 추이를 보면서 대화가 많이 일어나는 시간대에 예산을 더 많이 집중했습니다. 하루의 트래픽 수치와 일주일의 트래픽 수치는 다르기 때문에, 고객들의 심리를 파악할 수 있었습니다. 이렇게 블로그 트래픽 분석을 보다 심층적으로 하면 보다 성공적인 블로그 관리를 할 수 있지 않을까요?

  

 이탈률을 맥락으로만 이해하라

 

 

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이탈률은 얼마큼의 방문자들이 블로그의 연관글을 클릭하지 않고 바로 떠났는지 보여주는 것입니다.  한 전문가에 따르면 이탈률이란  전체 페이지 방문자 중에 한 페이지만 보고 나간 사람과의 비율을 계산한다고 합니다.

 

이탈률은 전체 블로그 분석에서 거쳐야 하는 순서로서만 이해 해야만 합니다. 이탈률을 ‘실패율’로 보기 쉬운데, 꼭 그런 것만은 아니라는 것입니다. 블로그에 여러 정보를 담고 있는 경우에는 이탈률이 아니라 방문자들이 머무는 시간을 더 중요하게 봐야 한다는 것입니다.  

 

 블로그를 처음 방문 하는 사람들이 방문 페이지를 다 볼 수 있다면 클릭을 계속 할 필요가 없지요.  이탈률은 사용자들이 사이트에서 회원 가입, 콘텐츠 자세히 보기, 쿠폰 다운로드 등 특정 행동을 하도록 유도하는 페이지를 시작할 때 성공 여부 측정을 위해 사용하는 것이 좋습니다. 

 

 

 사용자의 특성을 분석하라

 

 

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구글 애널리틱스에서 무심코 지나가는 기능 중 하나는 고급 세그먼트(Advanced Segment)입니다. 방문자들이 블로그에서 어떻게 클릭을 하는지, 얼마나 오래 머무는 지를 보는 것 보다 주의 깊에 살펴봐야 할 부분이 고급 세그먼트입니다.  

 

고급 세그먼트는 이름에서 살펴볼 수 있겠지만, 사용자를 분류할 수 있게 해줍니다. 예를 들어서, 태블릿 이용자들이 사이트에 얼마나 많이 클릭을 했는지, 회사 브랜드와 관련이 없는 키워드를 사용해 블로그로 유입된 사람들의 트래픽은 얼마나 되는 지 볼 수 있습니다.  구글 애널리틱스는 어떤 기기의 사용자가 사이트에 접속을 하는지 구체적으로 보여주기에 구글 애널리틱스의 분석을 통해서 무엇을 대비해야 하는지를 알 수 있습니다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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 티스토리에서 네이버 애널리틱스 사용방법

 

 소셜미디어 도구 워드프레스(WordPress), 워드프레스 사용 시 꼭 알아야 하는 5가지!

 

 검색엔진 마케팅의 2가지 형태 SEO vs CPC

 

 

 

 

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