Oct 8, 2023
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[고객사 사례] 유입 경로 데이터 전처리 프로세스로 마케팅 분석 향상
[고객사 사례] 유입 경로 데이터 전처리 프로세스로 마케팅 분석 향상
[고객사 사례] 유입 경로 데이터 전처리 프로세스로 마케팅 분석 향상
[고객사 사례] 유입 경로 데이터 전처리 프로세스로 마케팅 분석 향상
유입경로 전처리
마케팅 분석에서 필수 요소인 유입 경로를 데이터 전처리 프로세스로 같은 소스끼리는 그룹으로 묶고, 출처가 불명확한 (Direct) / (none) / (not set) 경로는 최소화하는 작업을 소개해 드립니다.
본 작업은 ‘구글 태그매니저 – GA4 – 빅쿼리 – 루커스튜디오’ 연결을 통해 원천데이터를 직접 전처리하였습니다. 고객사 웹사이트로 유입되는 경로(소스)가 UTM 파라미터 설정, URL 값에 따라서 제각각이라 분석이 힘든 문제가 있었습니다. 그로스핏 데이터 전처리 프로세스로 naver, naver.com, m.search.naver.com 등 유입경로는 같지만 다르게 표시되던 부분은 통합하고, (Direct) / (none) / (not set) 처럼 출처를 알 수 없는 부분은 최소화하는 작업을 진행했습니다.
[루커 스튜디오 리포트 화면]
왼쪽 그래프는 전처리 작업 전 유입경로별 세션수를 나타내는데 그 중 ‘null’ 값은 경로가 불분명한 값이며 전체 세션수 중 가장 높은 비중을 차지하고 있었습니다. 이럴 경우 유입의 대다수인 ‘null’ 값을 제외하면 유입 경로 분석에서 의미가 많이 약해집니다. 유입 고객의 약 50% 출처를 알 지 못하고 분석을 해야하기 때문입니다. 오른쪽 그래프는 ‘그로스핏 데이터 전처리 프로세스’를 진행한 결과입니다. 기존 ‘null’값과 같은 의미인 ‘unknown’ 세션수가 확연하게 줄어든 것을 볼 수 있습니다. 그리고 naver, google, facebook, instagram 등 유입 소스 정보가 말끔하게 통일되었습니다.
그로스핏 데이터 전처리 프로세스
GA4 – 빅쿼리 연동 후 원천데이터를 보면 모든 발생 이벤트 정보를 알 수 있는데요, ‘그로스핏 전처리 프로세스’는 이벤트마다 포함하고 있는 속성과 파라미터 정보를 분석하고 유입 경로를 알 수 있는 모든 정보로 ‘null’값을 최소화 하고 있습니다. 유입경로를 명확하게 알수록 ‘유입 – 활동 – 전환’의 퍼널분석을 더 정교하게 할 수 있습니다. 웹 분석의 시작은 고객의 유입인 만큼 ‘그로스핏 전처리 프로세스’로 분석을 더 정확하고 정교하게 진행해 보세요.
기업 비즈니스 현황과 문제를 잘 진단하고 데이터를 통해 가치를 만드는 것은 중요합니다. 세팅, 분석, 대시보드 제작까지 그로스핏은 데이터로 잘 소통하고 일하는 세상을 만들기 위해 기업의 데이터 문제를 해결합니다.
유입경로 전처리
마케팅 분석에서 필수 요소인 유입 경로를 데이터 전처리 프로세스로 같은 소스끼리는 그룹으로 묶고, 출처가 불명확한 (Direct) / (none) / (not set) 경로는 최소화하는 작업을 소개해 드립니다.
본 작업은 ‘구글 태그매니저 – GA4 – 빅쿼리 – 루커스튜디오’ 연결을 통해 원천데이터를 직접 전처리하였습니다. 고객사 웹사이트로 유입되는 경로(소스)가 UTM 파라미터 설정, URL 값에 따라서 제각각이라 분석이 힘든 문제가 있었습니다. 그로스핏 데이터 전처리 프로세스로 naver, naver.com, m.search.naver.com 등 유입경로는 같지만 다르게 표시되던 부분은 통합하고, (Direct) / (none) / (not set) 처럼 출처를 알 수 없는 부분은 최소화하는 작업을 진행했습니다.
[루커 스튜디오 리포트 화면]
왼쪽 그래프는 전처리 작업 전 유입경로별 세션수를 나타내는데 그 중 ‘null’ 값은 경로가 불분명한 값이며 전체 세션수 중 가장 높은 비중을 차지하고 있었습니다. 이럴 경우 유입의 대다수인 ‘null’ 값을 제외하면 유입 경로 분석에서 의미가 많이 약해집니다. 유입 고객의 약 50% 출처를 알 지 못하고 분석을 해야하기 때문입니다. 오른쪽 그래프는 ‘그로스핏 데이터 전처리 프로세스’를 진행한 결과입니다. 기존 ‘null’값과 같은 의미인 ‘unknown’ 세션수가 확연하게 줄어든 것을 볼 수 있습니다. 그리고 naver, google, facebook, instagram 등 유입 소스 정보가 말끔하게 통일되었습니다.
그로스핏 데이터 전처리 프로세스
GA4 – 빅쿼리 연동 후 원천데이터를 보면 모든 발생 이벤트 정보를 알 수 있는데요, ‘그로스핏 전처리 프로세스’는 이벤트마다 포함하고 있는 속성과 파라미터 정보를 분석하고 유입 경로를 알 수 있는 모든 정보로 ‘null’값을 최소화 하고 있습니다. 유입경로를 명확하게 알수록 ‘유입 – 활동 – 전환’의 퍼널분석을 더 정교하게 할 수 있습니다. 웹 분석의 시작은 고객의 유입인 만큼 ‘그로스핏 전처리 프로세스’로 분석을 더 정확하고 정교하게 진행해 보세요.
기업 비즈니스 현황과 문제를 잘 진단하고 데이터를 통해 가치를 만드는 것은 중요합니다. 세팅, 분석, 대시보드 제작까지 그로스핏은 데이터로 잘 소통하고 일하는 세상을 만들기 위해 기업의 데이터 문제를 해결합니다.
유입경로 전처리
마케팅 분석에서 필수 요소인 유입 경로를 데이터 전처리 프로세스로 같은 소스끼리는 그룹으로 묶고, 출처가 불명확한 (Direct) / (none) / (not set) 경로는 최소화하는 작업을 소개해 드립니다.
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왼쪽 그래프는 전처리 작업 전 유입경로별 세션수를 나타내는데 그 중 ‘null’ 값은 경로가 불분명한 값이며 전체 세션수 중 가장 높은 비중을 차지하고 있었습니다. 이럴 경우 유입의 대다수인 ‘null’ 값을 제외하면 유입 경로 분석에서 의미가 많이 약해집니다. 유입 고객의 약 50% 출처를 알 지 못하고 분석을 해야하기 때문입니다. 오른쪽 그래프는 ‘그로스핏 데이터 전처리 프로세스’를 진행한 결과입니다. 기존 ‘null’값과 같은 의미인 ‘unknown’ 세션수가 확연하게 줄어든 것을 볼 수 있습니다. 그리고 naver, google, facebook, instagram 등 유입 소스 정보가 말끔하게 통일되었습니다.
그로스핏 데이터 전처리 프로세스
GA4 – 빅쿼리 연동 후 원천데이터를 보면 모든 발생 이벤트 정보를 알 수 있는데요, ‘그로스핏 전처리 프로세스’는 이벤트마다 포함하고 있는 속성과 파라미터 정보를 분석하고 유입 경로를 알 수 있는 모든 정보로 ‘null’값을 최소화 하고 있습니다. 유입경로를 명확하게 알수록 ‘유입 – 활동 – 전환’의 퍼널분석을 더 정교하게 할 수 있습니다. 웹 분석의 시작은 고객의 유입인 만큼 ‘그로스핏 전처리 프로세스’로 분석을 더 정확하고 정교하게 진행해 보세요.
기업 비즈니스 현황과 문제를 잘 진단하고 데이터를 통해 가치를 만드는 것은 중요합니다. 세팅, 분석, 대시보드 제작까지 그로스핏은 데이터로 잘 소통하고 일하는 세상을 만들기 위해 기업의 데이터 문제를 해결합니다.
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