#1 요일 별 성과 분석
(1) 어떤 요일에 가장 방문이 높은가?
(2) 구매 전환율이 가장 높은 요일은 언제인가?
→ 방문을 지표(dimension)로 바꾸면 "사용자" 혹은 "세션"이 될 것
조금 더 깊게 생각하면 신규방문자까지 생각해서 '새로운 세션 %'를 측정항목 그룹에 넣을 수 있다.
→ 구매전환율을 지표(dimension)로 바꾸면 "전자상거래 전환율"
풍부한 데이터 모집을 위해 '수익', '거래수', '이탈률'이 추가될 수도 있다.
티스토리를 활용해 사용자, 세션, 새로운 세션%, 전자상거래 전환율, 수익, 거래수, 이탈률을 알아보았다.
우선 커머스 페이지가 아니기에 상거래 전환율/수익/거래수는 알기 힘들었고, 사용자와 세션, 새로운 세션%과 이탈률이 눈에 띄는 지표였다.
측정기준을 세부적으로 잡아 들어가면 요일 이름 > 국가 > 도시 순으로 혹은 요일 이름 > 소스/매체 등으로 고객 유입과 행동에 대한 정확한 분석이 가능하다.
사용자가 가장 많았던 화요일 데이터로 들어가보니 다 한국인일 줄 알았는데 일본3, 한국3 이렇게 되어있어서 의외였다. 역시 데이터를 찾아봐야 정확한 진단이 가능하다는 생각.
#2 운영체제 및 버전에 따른 사용자 비율 확인
(1) Window를 활용하는 사용자의 비중은 iOS보다 얼마나 높은가?
(2) Window 7 사용자는 몇 명인가? (이전 버전 사용자 확인)
측정 기준 : 운영체제, 운영체제 버전
측정 항목 : 사용자, 세션
이렇게 치니 여태까지 들어온 운영체제가 순서대로 보인다.
Windows, 안드로이드, iOS, Macintosh
그리고 역시나 윈도우는 10을 가장 많이 사용하고 다음으로 윈도우 7이었다.
#3 사용자 접속 지역 별 유입 경로(소스/매체) 분석
(1) 접속 지역 별 유입 경로가 동일한지?
(2) "서울"에서 가장 유입이 많은 캠페인 경로는 무엇인지?
측정 기준 : 도시, 소스/매체
측정 항목 : 사용자, 세션, 신규방문자, 이탈률, 거래수, 수익, 전자상거래 전환율
(정해지지 않았을 때 GA를 넓게 봐야지 활용하기 좋다)
not set을 제외하면 차례로 서울 → 경기(성남) → 광주 순이다
그래도 다들 서울과 가깝다는 생각
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