2019년, 저 개인적으로나 데이터리셔스 회사 차원에서나 가장 큰 뉴스는 뭐니 뭐니해도 MightyHive 와의 인수합병이었습니다. 한국이라는 나라의 겨우 스무명 남짓한 분석 집단이 영국, 싱가폴, 브라질의 난다 긴다하는 분석 회사와 어깨를 나란히 하여 100명의 분석 Talent 군단에 합류하게 된 것은 제가 개인적으로 Exit 이라는 것을 했다는 사실과는 비교도 안 될 중요한 사건인데, 제가 최근 브랜딩/마케팅 활동을 못할 정도로 시간에 허덕이다 보니, 그 중요성이나 의미를 제대로 알리지 못하고 있었습니다.

그 의미나 중요성에 대해서는 다음 글에서 다뤄 보기로 하고, 오늘은 대한민국의 작은 분석 회사가 어떻게 WPP 라는 전세계에서 가장 큰 광고 회사를 30년에 걸쳐 일군 마틴 쏘렐 경이 S4 의 관심을 받고, 마이티하이브라는 글로벌 No.1 Programmatic Media Buying Consultancy 에 합류하게 되었는지 그 비하인드 스토리를 풀어놓고자 합니다.

모든 인연의 시작은 이 블로그에서…
이 블로그는 저에게 참으로 많은 기회를 준 공간입니다. 이 블로그를 운영하면서, 저는 소셜잇수다라는 팟캐스트에 섭외되고, 이 팟캐스트을 통해 블로터의 전 대표님인 김상범 대표님과 김철환 적정 연구소 소장님과 첫 인연을 맺게 되었습니다. (팟캐스트 링크) 그 인연을 통해 저는 블로터를 통해 “소셜분석”이라는 책을 쓰고, 소셜미디어 ROI 라는 주제로 강의를 하고, 블로터의 소셜 MBA 라는 정규 강좌에서 강의를 하게 되고, 점점 Personal Brand 라는 걸 쌓아 나가게 되었지요.

또한, 그 무렵 더피알에서 칼럼을 여러 분들과 함께 냈는데, 이 모임에서 알 게 된 지인을 통해 Adobe 파트너사인 LNS 라는 곳으로 이직을 하게 되었고, 여기 LNS 에서 Adobe Analytics 의 초기 시장 진출을 위한 세일즈, 컨설팅 활동을 하면서 Adobe 의 다양한 분석 컨설팅 방법론을 접하고 배우게 됩니다. 이직이나 세일즈의 기회는 약한 관계의 고리를 통해서 이뤄진다라는 말을 저는 이 때 실감했었지요. Adobe 파트너사인 LNS 조인 후 Adobe Digital Marketing Cloud 제품들의 초기 시장 Penetration 을 위해 Adobe 의 프리세일즈 컨설턴트 분들 및 영업 분들과 참 재미있게 제안 및 세일즈 활동을 했었지요.

이 때 한가지 가졌던 의문 또는 딜레마는 분석이 진짜 중요한데, Adobe Product 가 워낙 고가이다 보니, 기업에서 도입하는데 진입장벽이 너무 크다는 점이었고, 그러다 보니 무료 분석 도구인 구글애널리틱스의 대중화의 필요성을 절실히 느껴 2012년 4월 8일 엣지랭크라는 커뮤니티를 통해 GA 강의 입봉을 하고 (이벤트 공지 글 링크) 이후 블로터에서 월 1~2회 정기 GA 강의를 시작하게 됩니다.

그러나, 외부에 많이 알려지면 알려질 수록 회사 생활과 외부 활동을 병행하기 힘들다는 것을 인식하던 참에 CRM 컨설턴트 시절, 7 Luck 카지노 프로젝트를 위해 근 1년 가까이 파견 근무를 같이 했던 전 직장 동료들이 세운 골든플래닛에서 CMO 라는 임원의 역할을 오퍼를 해 주어 골 옮기게 되었지요. 외부 활동에 제약을 걸지 않는다는 조건이 가장 매력적이었고, CRM 컨설턴트 시절 너무도 재밌게 함께 일했던 옛 직장 동료들이 있는 곳인지라, 별 고민없이 옮겼던 것 같습니다. 이 때 합류해서 계속 같이 갔으면 좋았을 텐데, 결혼도 동업도 서로 같은 방향을 바라보는 가치관이 일치해야 한다는 걸 실패를 통해 배운 듯 합니다. 사람 대 사람으로서는 좋아도 회사를 같이 일구는 건 다른 문제더군요. 어쨌든.. 골든플래닛에 합류한 직후 Adobe Product 를 함께 세일즈 했던 어도비 컨설턴트 한 분이 구글에 조인하면서 구글 애널리틱스 파트너쉽 지원을 제안받게 됩니다.

앗참. 구글 애널리틱스 파트너 프로그램은 그 당시 GACP (Google Analytics Certified Partnership) 이라 불리는 프로그램으로, 영문 공적서도 써야 하고, 인터뷰도 봐야 하고 꽤 까다로운 절차를 거쳤어야 했는데, GA 강의를 하면서 무료 컨설팅을 했던 여러가지 경험이 있어 Google Analytics premium authorized reseller 자격도 함께 획득하게 됩니다. 이를 계기로 구글애널리틱스라는 무료 분석 도구에 Adobe 의 분석 컨설팅 방법론을 접합하여 서비스 모델을 만들고, 제안서를 만들어 구글애널리틱스 컨설팅 서비스를 론치하게 되지요.

음.. 쓰다 보니 제 커리어를 쭉 읊는 형태가… 암튼 이 때 마이티하이브와의 인연의 모태가 된 데이터리셔스와의 인연의 씨앗을 낳은 큰 이벤트가 발생했는데, 무엇이고 하니, 2015년 Google Analytics Partner Summit 입니다.
Google Analytics 가 2005년 첫 서비스를 개시했으니, 10주년이었고, 마침 처음으로 파트너가 돼 GA 파트너 써밋 참석 무료 티켓 한 장을 획득하게 된 것이지요. 이 때 GA 컨설팅을 위한 팀을 막 결성한 시점이라 파트너 써밋에 팀원을 데리고 가고자 했는데, 그 당시 회사가 썩 여유로운 입장이 아니었던 반면, 저는 GA 강의를 통해 월 단위로 꽤 여유로운 강사비를 챙기고 있던 시절인지라, 제가 일부 비용을 대고, 회사에서 일부 비용을 대는 방식으로 두 명의 후배들을 같이 데리고 샌프란시스코 행 비행기를 타게 됩니다.

써밋에서 저는 구글애널리틱스 Market 에서 꽤 유명한 Simo Ahove 씨와

Justin Cutroni 씨를 만나 열심히 덕후 질을 하기도 하고, 정말 즐거운 시간을 보냈습니다.

하일라이트이자, 인생의 기회이자, 또 아이러니이기도 했던 사건은 행사 마지막 날에 발생했는데요.
행사 마지막 날 원래 일정은 저는 못다한 쇼핑을 가고, 같이 간 멤버 두 명은 Google Analytics APAC 담당자들이 준비한 APAC 파트너사들을 위한 Wrap-up 세션에 참여하는 일정이었습니다. 문제는 이 친구들이 약속된 출발 시간이 다 되도 늦잠을 자 기상을 하지 않고, 울 회사에서 한 명 이상은 참석하는 게 여러모로 구글과의 관계에 좋다고 판단한 저는 잠꾸러기 후배들을 위해 이 한몸 희생하여 행사에 참석하자는 생각으로 움직였습니다.

시간에 맞춰 약속 장소에 나갔더니, 시커먼 버스 한 대가 서 있더군요. 뭔 버스인지도 모르고 올라 탔더니, 그 버스는 1시간 반, 2시간을 달려~~~ 헉.. 마운틴뷰, 구글 본사에 서더군요. 담당자들이 아무런 정보를 주지 않아 APAC 파트너들은 버스를 타고서야 구글 본사로 향하고 있음을 알게 되었지요.

저의 놀람은 여기 페이스북 포스팅에서도 그대로 느낄 수 있으실 듯 합니다. (구글 본사 방문 기념 페이스북 포스팅 링크)

구글 본사에 간 것도 놀라운 일인데, 이왕 간 김에 저는 보다 적극적으로 세션에 참석해 질문을 해 댔고, 영어 울렁증이 심한 동양인 사이에 유독 적극적 자세를 보인 저를 구글애널리틱스 파트너인 Martin 이라는 친구가 눈여겨 보게 됨으로써, 이 뜻밖의 인연은 새로운 전기를 맞이하게 됩니다.

즉, 한국의 모 컨퍼런스에 연사로 발표를 한 데이터리셔스 본사 CEO 인 Chris 가 한국 시장이 매력적이다라고 Martin 과 수다를 떨게 되고, Martin 이 “어 그래? 한국 시장 관심있으면 내가 선영이라는 애 소개 시켜 줄께” 라고 해서, Chris 가 링크드인 친구 신청을 하게 되고 (아래 이미지 참고)

제가 한 달 후 링크드인 메시지 수락을 하고

이후 비디오콜, 싱가폴에서의 면접 등의 과정을 거쳐 2016년 2월 데이터리셔스에 본격 합류하게 되지요.
합류했을 당시만 해도 사실 Country Manager 였을 뿐인데, 데이터리셔스 역시 그 당시 Equifax 와 인수 합병 단계여서 한국으로 지사 설립 자금을 보내기가 여의치 않아 일단 제 명의로 법인을 설립하게 되고, 여차저차 하여 데이터리셔스라는 브랜드만 리셀하는 리셀러 관계로 저는 각오조차 하지 않은 상태로 CEO 의 길로 내쳐지게 됩니다.

데이터리셔스에 합류하게 되면서 저의 글로벌 인맥은 좀 더 확장되게 되었는데, 이 때 또 소중한 인연인 Jakub 을 만나게 됩니다.

Jakub 은 데이터리셔스의 Analytics Head 로 첫 인연은 비디오 콜이었습니다. DTAC 이라는 태국 이통사 고객사의 비즈니스 요건 정의를 위해 저와 Tushar 라는 인도 친구가 태국으로 급파되게 되고, 거기서 요건 정의하고 문서를 나름 끼깔나게 작성을 했지요. 살짜쿵. 우리 한쿡 싸람이 얼마나 일잘하는지 내가 함 보여 줄께 하는 마음이 있었구요. 요건 정의 내용을 Video Call 로 Jakub 에게 설명하는 시간을 한 10~15분 가졌는데, 콜 상으로 jakub 의 톤은 무지 무뚝뚝했는데, 이 때 이 친구는 저에게 호감을 가지게 된 듯 합니다. 뒷 이야기를 들어 보니, 그 때 제가 정리한 요건 정의 문서를 Jakub 과 Tushar 가 본사 Account Manager 들에게 보여 주고, 이런 식으로 정리해야 한다고 했다고 하네요 (헉 제 자랑…)

이렇게 Jakub 과는 메일을 통해, 문서를 통해 상대의 일잘함에 서로 감탄을 하게 되고, 마침 Jakub 이 한국 출장 왔을 때 그냥 한국 스타일로 잘 대해 줬을 뿐인데 호주 출장 갔더니 가족 피크닉에 초대해 주고 관광 명소를 알려 주는 등 따뜻한 환대를 해 주더군요. 그렇게 잘 지내던 jakub 은 안타깝게도 본사 CEO 인 Chris 가 Exit 을 하여 아예 경영에서 빠지게 되면서, 데이터리셔스를 떠나게 되었습니다.

그리고, Jakub 이 데이터리셔스를 떠난 후 어느 날 Jakub 은 아래와 같은 링크드인 메시지를 통해 한국 방문 일정을 알려 주게 됩니다.

안타깝게도 이 방문 일정에 Jakub 은 못 오게 되고, 그의 Boss 인 Kenny 와 약 30분 정도 호텔 로비 같은 곳에서 인사를 하게 되고, 2018년 10월 말 저는 팀원 6명과 함께 샌프란시스코 GA 파트너 써밋에 또 참석하게 되지요.
샌프란시스코는 Jakub 이 새로 이직한 마이티하이브의 본사가 있는 곳이었던지라, 써밋 참석도 참석이었지만, 저는 마이티하이브 본사에 초대를 받아 1시간 30여분 정도 급 회사소개 PT를 마이티하이브 핵심 멤버들에게 하게 되고, 제가 PT를 하는 동안 마이티하이브 본사 CEO 인 Pete Kim 은 저희 멤버들과 레스토랑에서 조인해 아래에서 보듯이 마이티하이브 멤버들과 저희 멤버들은 화기애매한 시간을 가지게 됩니다

그 날의 페이스북 포스팅 링크

그리고, 2019년 10월 28일, 마이티하이브 멤버들과 저녁을 먹은 지 근 1년 만에 https://mightyhive.com/welcomes-conversionworks-datalicious-korea/ 의 기사에서 처럼 인수 합병이 발표가 되었지요.

헉헉. 근 몇 년 간에 있었던 스토리를 하나의 게시글로 작성하자니 버겁네요. 너무 앞뒤 안맞게 주절 거리고, 쓸데없이 군더더기 내용도 많습니다만, 이 글은 다른 사람에게 알리기 위한 목적도 있지만, 나이 먹어 가면서 저의 기억이 희미해질 때를 대비해 명확히 기록을 해 놓자는 의미도 있는지라 읽기 거북하시고, 스크롤 압박이 심하더라도 양해 부탁드립니다.

주절 주절 긴 이야기였지만, 제가 말하고 싶었던 핵심은 사람과의 인연일듯 합니다. 제 인생에는 참으로 귀인이 많습니다. 그런데, 귀인, 기회, 운 이런 것들은 거저 오고 거저 만나지는 것은 아니라고 이야기하고 싶습니다. 가장 운명적인 사건이었던 2015년 GA 파트너써밋 마지막 날, 그 날 저도 게으름을 피고, 구글 본사 행 버스를 타지 않았더라면 어땠을까요? 아님 그 날 예정 대로 다른 친구들이 제깍 일어나 그 친구들이 구글 본사 행 버스를 탔더라면요? 음…. 모… 저는 그런 이야기… 인연의 소중함.. 이런 걸 이야기하고 싶었다고나 할까요? 또는 순간 순간을 최선을 다해 사는 치열함이 운과, 귀인, 기회를 만나게 한 다는 이야기를 하고 싶었다고나 할까요?? ……

google analytics device overlap graph

금년도 운이 좋게도 쇼핑몰 고객의 교차 기기 이용 행태 분석 보고서 프로젝트를 진행하게 돼 구매 전까지 교차 기기 사용 비중, 최초 접속 기기 vs 결제 기기 비중 차이, 성별/연령별 디바이스 선호도 등 교차기기 활용 쇼핑 행태에 대한 데이터를 드립다 팔 기회가 있었습니다.

그런데, 이 교차 기기 리포트를 사용하기 위해서는 User ID 태깅을 해 줘야 하는데, 이 부분이 꽤 난이도가 있는 부분이라 최근들어 어떻게 설명하면 좋을지에 대한 문의를 많이 받습니다.

오늘도 관련 질문을 또 하나 받게 돼 잠시 짬을 내어 가이드 문서를 작성해 보았습니다.

User ID 태깅 관련하여 우선 알아야 할 부분은 마케터나 기획자 혼자서 이 부분을 해결하기는 쉽지 않다는 점입니다. 로그인 완료 처리하는 페이지에서 내부 회원 DB 를 갔다 오면서 회원 DB 상의 고객 관리 번호 값을 가져다가 구글애널리틱스로 던질 수 있도록 변수 전송 태깅 자체를 해 줘야 하기 때문입니다.

이런 작업을 웹 또는 앱 서버와 통신을 해야 한다고 해서 서버 사이드 개발이라고 부릅니다.

오늘은 User ID 태깅을 구글태그매니저로 하는 법을 설명할 예정이라, 코드 예시는 아래와 같이 데이터 레이어 영역에 User ID 용 변수와 고객 키 값 용 변수에 내부 회원 DB에서 가져온 고객 키 값을 할당해 주는 스크립트 예시입니다.

dataLayer – uid tagging

개발자가 해 줄 역할은 여기까지입니다.

그 다음엔 구글애널리틱스 화면에서 user id 를 쓰겠다고 설정하고, user id 에 쓴 값을 나중에 리마케팅 용도 등으로 다운로드 가능하도록 cust_key 와 같은 형태의 변수통을 만들어 주는 맞춤 측정 기준 설정을 해 주면 됩니다.

1) 구글애널리틱스 관리자 화면에서 user id 활성화 방법

GA Admin Uid setting

2) User id 전용 구글애널리틱스 보기(View) 새로 생성하기 (User ID 전용 보기를 만들어야, 해당 보기에서 교차 기기 리포트를 확인 가능합니다)
참고로, 이 UID 전용 보기에 쌓이는 데이터는 로그인을 했던 사람들 데이터만 보여주기 때문에 당연히 세션수나 유저수가 타 보기에 있는 데이터 보다 적습니다.

user id view 생성

3) 그 다음 GA 관리자 화면 속성 관리 하단 맞춤정의 메뉴를 클릭해서, 맞춤 측정 기준을 생성해 줍니다.
맞춤 측정 기준 생성하실 때, 변수 범위를 사용자로 설정하셔야 하구요. (사람 따라 다니는 변수이니까요)
생성 후 나오는 예제 코드 화면에서 dimension1 인지, dimension2 인지 제일 끝 숫자 값을 기억해 놓으셔야 합니다.

custom dimension 생성

4) 그 다음 구글태그매니저 화면으로 이동해서 데이터레이어에 정의 돼 있는 변수 값을 가져오는 변수를 설정해야 합니다.

uid 값 가져오는 구글태그매니저 변수 생성하기

uid gtm variable

맞춤측정 기준 값 (여기서는 cust_key) 가져오는 구글태그매니저 변수 생성하기

gtm datalayer variable

5) 마지막으로, 기본 구글애널리틱스 페이지뷰 전송 태그 수정 화면으로 가서 만들어 놓은 uid 구글태그매니저 변수랑, cust_key 구글태그매니저 변수를 가져오 구글애널리틱스 페이지뷰 전송할 때 같이 전송하도록 구글태그매니저 내 구글애널리틱스 페이지뷰 전송 용 태그를 수정해 줍니다.

google tag manager ga pageview tag uid, custom dimension setting

헉헉, 간만에 가이드 문서 만든 김에 퀵하게 블로그 업데이트 하는데, 글도 안 써 버릇 하니 힘드네요.

데이터 수집이 중요한 게 아니라, 이렇게 데이터가 쌓이면 무엇이 좋고, 비즈니스적으로 어떤 인사이트를 도출해 개선이 가능한가 인데요.. 이 부분에 대해서는 별도로 글 한 번 올리겠습니다.

마지막 멘트는 백종원 아저씨 말투로…

어때요? 구글태그매니저 참 재밌쥬? 페이지뷰 태그 전송하는 거는 따로 설명 안 드렸는디, 그 부분 공부하고 싶으시면 https://analyticsacademy.withgoogle.com/course05 여그서 공부하면 됩니다~~잉???

그럼, 여러분 즐 공부 & 즐 분석하세요~~

A/B 테스트 관련해 질문 주시는 것 중에 툴 관련 질문이 많으신데요

A/B 테스트 툴은 아주 다양합니다.

VWO 도 있고, Optimizely 도 있고, Unbounce 도 있고,

엔터프라이즈 급 솔루션 (= 비싼)인 Adobe Target 도 있고, Site Spect 도 있고, 구글애널리틱스 콘텐츠 실험 도구도 있지요

이 중 제가 써 본 툴은 VWO, GA 컨텐츠 실험도구, Adobe Target 입니다.

툴의 장단점은 비용 대비 측면에서 살펴볼 필요가 있구요. 오늘은 그 중 입문하는 기업이 익혀야 할 툴인 구글애널리틱스 콘텐츠 실험 도구를 사용하여 A/B 테스트를 설정하는 법을 설명하고자 합니다.

제가 입문하는 툴로 구글애널리틱스를 언급한 것은 우선, 무료이고, 또 설정이 가장 간단하기 때문에 A/B테스트 설정의 원리를 이해하는데 도움이 되기 때문입니다.

그럼, 구글애널리틱스 콘텐츠 실험 도구를 활용하는 A/B테스트를 설정하는 법을 알아볼까요? 아래 프리젠테이션을 다운받아 단계 별로 따라해 주시기 바랍니다.

실제로 따라 할 때 준비할 준비 물은
A안, B안 각각의 html 페이지 (A안에는 A안 용 문구, B안에는 B안 용 문구) 입니다.
ex. http://www.ga-academy.net/AB/A.html vs http://www.ga-academy.net/AB/B.html
이 때 A안, B안 두 페이지 모두에 GA코드가 삽입 돼 있어야 합니다.

그 다음 아래 가이드 문서대로 따라 하면, 콘텐츠 실험 코드가 생성됩니다.
이 실험 코드는 A,B 안 중 A안 페이지의 시작하는 <head> 태그 하단에 삽입해야 합니다.

단계 별로 따라해 주셔서 A/B 테스트 설정에 꼭 성공하시기를 바랄께요~~
예시로 만든 http://www.ga-academy.net/AB/A.html vs http://www.ga-academy.net/AB/B.html 페이지의 소스 보기를 하셔도 도움이 될 듯 합니다~~

구글애널리틱스_콘텐츠실험설정_가이드 by Kim Sun Young

그리고, 아래 링크는 보~~너~~스 입니다. 회사 후배가 야근을 불사하고 번역이 아닌, 편역을 한 마케팅 최적화를 위한 A/B 테스트 가이드 문서 다운로드 링크입니다.

다운로드하러 가기 (간단한 정보 입력 필요해요~~) ☞ 마케팅 최적화를 위한 A/B 테스트 가이드

그런데, 제가 처음에 테스트 해 보았을 때 값이 찍히지 않더군요.

알고 보았더니,

ga(‘set’, ‘dimension5′, ‘custom data’);

이 맞춤 측정 기준을 설정하는 태그 한 줄의 위치가 pageview 를 전송하는 태그 하단에 있으면 안 되더군요

해서, 아래와 같이 ga(‘create’ 문구와 ga(‘send’, 문구 사이에 맞춘 측정 기준을 설정하는 태그가 들어가 주면 됩니다.

UA 태그 내 Custom Dimension 설정

그런데, 이렇게 소스 코드 상에 반영하기 전에 해야할 일이 먼저 있지요.

GA 관리자 화면에서 속성 관리 하단의 맞춤 정의를 클릭해서, 새 맞춤 측정 기준 버튼을 클릭하여, 맞춤 측정 기준 이름과 범위를 설정해 주어야 합니다.

Google Analytics Custom Dimension Setting in Admin

이 때 범위 설정이 민감한 이슈입니다.

보통 범위가 사용자 단위이면, 맞춤 측정 기준 값이 사람을 쫓아 다닌다고 이해하면 됩니다. 따라서, 방문자 ID 가 바뀌어 사람이 바뀌면 이 값도 달라지겠지요.
한편, Hit 단위이면, 페이지 뷰가 발생해도 Hit 한 번, 버튼 클릭, 링크 클릭 같은 이벤트가 발생해도 Hit 한 번이기 때문에 다음 번 Hit 가 발생하면 맞춤 측정 기준 값은 비워집니다.
맞춤 측정 기준 범위가 세션 단위라면 해당 방문에서만 이 맞춤 측정 기준의 값이 유효하고, 다음 세션이 발생하면 이 맞춤 측정 기준 값은 비워 지겠지요.
제품 기준이면, 제품 별로 맞춤 측정 기준 값을 설정할 수 있다는 의미일 것이구요.

상식적으로 이해하면 쉬울 것 같은데, 어떨 때는 굉장히 헷갈리는 지라, https://developers.google.com/analytics/devguides/platform/customdimsmets#scope 도움말을 정독해 보시기를 추천드립니다.

이렇게 구글애널리틱스 관리자 화면에서 맞춤 측정 기준을 생성해 준 후 소스 코드에 해당 태깅을 추가해 주는 방법 외에 구글 태그매니저를 활용하여 페이지뷰 전송 태그에 맞추 측정 기준 변수를 전송해 줄 수 있습니다. 아래 태그 매니저 활용 설명은 태그매니저로 이벤트 태깅이나 페이지뷰 태깅을 어느 정도 해 본 사람들을 위한 설명이기 때문에 태그매니저 활용 경험이 없으신 분은 아래 내용은 무시하시면 됩니다.

구글태그매니저로 맞춤 측정 기준 설정을 하기 위해서는 datalayer 에 맞춤 측정 기준으로 보낼 값을 우선 정의해 주어야 합니다. (아래 코드 예시 참고)

<script type=”text/javascript”>
dataLayer = [{
'gender': 'M'
}];
</script>
(데이터레이어에 대해서도 사실 개념을 잡기 쉽지는 않은데요, 일단, 데이터레이어 공부는 구글링을 통해 개념 이해를 먼저 하셨다고 전제하고 설명 이어갑니다)

그 다음 구글태그매니저에서 아래와 같은 형태로 매크로를 만들어 준 후에

Google Tag Manager Data Layer Macro

구글태그매니저에서 페이지 조회를 전송하는 태그를 만들 때 아래와 같은 형태로 맞춤 측정 기준 설정을 해 주면 됩니다. (위에서 만든 매크로를 활용)

Google Tag Manager PageView Tag with Custom Dimension

이 때 주의할 점은 규칙 설정입니다. 규칙을 모든 페이지에서 작동되게 해 버리면 사이트 내에 GA 코드가 있을 경우 이 GA 코드 내에도
ga(‘send’, ‘pageview’); 라는 페이지뷰 전송 태그가 있기 때문에 모든 페이지에서 페이지뷰가 두 번 발생하게 됩니다.

이를 막기 위해서는 정확히 어떤 페이지에서 이 페이지뷰 전송 태그가 전송될 것인지 아래와 같은 형태로 페이지 url 기준으로 작동되도록 룰 설정을 별도로 해 주어야 합니다.

Google Tag Manager page Rule Setting

혹시 구글태그매니저 데이터레이어 및 GTM 을 활용한 맞춤 측정 기준 태깅에 대해 좀 더 깊이 파고자 하는 분은 아래 링크 정보들도 참고하시기 바랍니다.

Powerful Custom Dimensions in Universal Analytics

http://online-behavior.com/analytics/custom-dimensions

How You Can Use Custom Dimensions With Google Tag Manager To Ditch Utm Parameters

http://www.sparkline.com/2014/09/16/how-you-can-use-custom-dimensions-google-tag-manager-ditch-utm-parameters/

THE GOOGLE TAG MANAGER DATALAYER EXPLAINED

http://www.cardinalpath.com/the-google-tag-manager-datalayer-explained/

Unlock the Data Layer: A Non-Developer’s Guide to Google Tag Manager

http://www.lunametrics.com/blog/2013/10/15/unlock-data-layer-google-tag-manager/#sr=g&m=o&cp=or&ct=-tmc&st=(opu%20qspwjefe)&ts=1400815728

Universal Analytics: Weather As A Custom Dimension

http://www.simoahava.com/web-development/universal-analytics-weather-custom-dimension/

간단히 Universal Analytics 코드 기준으로 맞춤 측정 기준 태깅 방법을 설명하려던 것이 너무 멀리 온 느낌이 없지 않아 있습니다. 그러나, 누군가에게는 도움이 되겠지 하는 마음으로 아주 아주 간만에 블로그 글 업데이트 합니다~~~

그 간 제게는 개인적으로 많은 일들이 있었습니다. 우선, 어도비 디지털마케팅 클라우드 제품을 활용한 분석 및 컨설팅 서비스를 주업으로 하는 LNS 에서 퇴사, 골든플래닛(http://www.goldenplanet.co.kr)이라는 회사에 마케팅이사로 합류하게 되었습니다.

골든플래닛은 “데이터로 세상을 이롭게 하라” 라는 비전하에 전략과 기획의 밑거름이 되는 소셜분석, 인바운드 마케팅 실행을 지원하는 허브스팟 솔루션, 실행의 성과를 측정하여 데이터에 의거한 의사 결정을 지원하는 구글애널리틱스 컨설팅 서비스 3가지 영역을 주력으로 하고 있는 기업으로 이 3가지 서비스를 통해 고객사가 “PLAN – DO – SEE” 의 선순환 프로세스를 제대로 갖출 수 있도록 지원하고 있습니다.

GoldenPlanet Vision

회사를 옮긴 것 만큼 중요한 일이 또 있었네요. 바로 2014년 2월에 드디어 소셜분석이라는 제목의 책을 발간하게 된 것입니다.

소셜분석

2012년 12월에 퇴고를 한 책을 1년이나 지난 시점에 세상에 선보이다 보니 그 사이 페이스북 인사이트가 2번이나 개편이 돼 어쩔 수 없이 두 번이나 원고를 대거 수정을 했었지요. 우여곡절이 많았지만, 이 블로그를 통해 평소 이야기하던 주제를 처음부터 끝까지 제 힘으로 써 내려가다 보니 머리 속도 정리되고 또 더많은 공부를 할 수 있어 정말 좋은 기회가 되었던 것 같습니다. 블로그 게시글 한 켠이나마 빌어 돈이 안 될 책인 것이 뻔히 보이는데도 골머리 앓아가며 교정을 봐 주시고 출판을 해 주신 블로터(http://www.bloter.net) 김상범 대표님과 일개 블로거에 불과하던 저를 알아봐주고 밖으로 뻗어 나가는 기회를 주신 김철환 본부장님께 감사의 말씀을 드립니다.

그리고, 많은 관심과 사랑(=구매) 부탁드립니다…

YES24에 소셜분석 구입하러 가기!!

놀라운 것은 수강하시는 분들에게 Goal (목표)를 설정해 놓고 리포트들을 목표 달성 기준으로 조회하는지 물어 보면 현재까지 강의를 한 경험으로는 한 명도 손드는 사람이 없었다는 점입니다.

웹 분석 1.0 시절과 오늘 날의 웹분석 2.0 시대를 가르는 극명한 기준 중에 하나가 웹사이트 분석을 단순 유입, 유출의 트래픽 기준으로 보느냐, 아니면 아니면 자사에서 웹사이트를 웹사이트를 운영하는 목적의 달성에 기여하는 특정 행동을 방문자가 해 주느냐라는 관점의 전환 기준으로 보느냐이라고 웹분석 분야의 분야의 구루인  아비나쉬 씨는 주장을 하지요…

이 주장에 빗대어 본다면 국내 웹분석은 아직도 1.0 시대에 머물러서 겨우 방문자 수나 보고하는 수준이라는 의미일 것입니다.

그런데, 이러한 상황도 살짝 이해는 됩니다. 내부적으로 웹사이트 운영 목적을 분명하고 KPI 를 잘 수립하는 등 디지털 마케팅 분석 전략을 잘 수립해서 가지고 있다고 할 지라도 이를 기술적으로 적용하는 게 쉽지는 않습니다.

예를 들어 이벤트를 하나 개최한다고 할 경우 우리가 측정해야 할 궁극적인 전환은 이벤트 참여 행동일 텐데 텐데 이는 아래와 같이 이벤트 참가 버튼 클릭 자체를 추적하기 위한
구글 애널리틱스 이벤트 추적 (Google Analytics Event Tracking) 코드를 삽입해 주어야 하는데, 매번 이런 코드를 삽입하도록 마케터가 IT 팀과 커뮤니케이션한다는 게 쉽지 쉽지않기 때문입니다.

이벤트 참가 버튼 클릭 클릭 추적을 위한 구글 애널리틱스 이벤트 추적 코드 삽입

이는 사실 비싼 솔루션이든 싼 솔루션이든 디지털 마케팅 분석 도구를 구매해서 활용하고 있는 모든 기업의 골치거리이기도 했답니다.

오죽하면 아래 이미지와 같이 대부분의 디지털 마케팅이 분석, 즉 데이터 중심으로 움직이지 못하는 이유가 설정이라는 고비를 넘기지 못하기 때문이라는 주장이 나오고 있을까요?
참고로 아래 이미지는 Web Analytics Action Hero 는 책에 나오는 이야기입니다.

디지털 마케팅 분석 설정의 고비를 넘겨야 분석에 분석에 의거한 실행이

구글 애널리틱스 이용에 있어서도 이는 고질적인 문제였고 드디어 구글 애널리틱스가 발벗고 나서서 개발한 것이 구글 태그 매니저입니다.
흠… 사설이 길었습니다만, 만약, 구글 애널리틱스 유저이시라면 일단 아래 pdf 매뉴얼 자료 대로 한 번 번 따라 해 보시기 바랍니다.

구글 태그 매니저(Google Tag Manager) 설정하기

그러면, 갑자기 비어있던 구글 애널리틱스 행동(Behavior) > 이벤트(Event) 메뉴가 클릭, 링크 추적 정보로 가득차게 될 것입니다.

즉, 구글 태그 매니저를 활용하면 웹 사이트 내 버튼 클릭, 링크 클릭, 폼 입력과 같은 이용자들의 행동을 자동으로 추적할 수 있게 된답니다.

완전 강력 추천 팁입니다. 이렇게 이벤트 추적이 활성화 되면 다음 스텝은 구글 애널리틱스 Goal (목표) 설정을 통해 전환 관점에서 분석을 하는 것이지요

우리 모두 단순 유입 분석 수준을 넘어서 전환 관점에서 스스로의 디지털 마케팅 활동을 돌아 보는 파워 디지털 마케터가 되자구요!!

pdf 매뉴얼 보기

구글애널리틱스기본셋팅

동영상으로 보기

여기 제 블로그에는 기록을 남기기 위한 차원에서 올려 놓습니다.

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혹시 모임을 위해 식당에 한 자리에 모였는데 모두들 코를 박고 자신의 폰으로 무언가를 열심히 하고 있어 나도 어쩔 수 없이 폰을 만지작거린 적은 없는가? 3000만 스마트폰 이용자의 시대를 맞이하면서, 이러한 풍경은 우리에게 더 이상 낯설지 않다.

여기서의 이슈는 식사 매너 운운하면서 이런 세상의 변화를 탐탁지 않은 시선으로만 바라볼 것인가? 아니면, 시대와 기술의 변화로 인한 자연스러운 문화 현상으로 이해하고, 뭔가 내게 도움이 되고 유리한 방향으로 이용하기 위해 노력할 것인가? 이다.

조금은 과하다 싶은 비유일지 모르겠지만, 식사 예절이라는 것은 우리의 타고난 문화의 일부분이고 이러한 식사 문화 조차도 모바일과 소셜로 인해 촉발된 거대한 변화에서 자유롭지 못하다는 점이다.

이러한 변화의 흐름을 혹자는 인간의 게놈이 Digital DNA 를 만났다라고 표현하며, 과거에는 기술이 인간 사회에 많은 변화를 끼쳤지만, 인간 자체를 변화시키지는 못했는데, 이제는 기술 자체가 사람들이 자신을 표현하는 또 하나의 방식이 되어 인간 자체를 변화시키고 있음을 주장하고 있다.

북미, 유럽 5개국, 일본의 2,200 명의 어머니들을 대상으로 진행 된 AVG 사의 연구 조사 결과에 따르면, 두 살 이하의 아기들 중 81%가 어떤 형태로든 자신의 사진과 함께 디지털 프로필을 가지고 있다고 한다.

항상 네트워크에 연결 돼 자신의 디지털 자아를 유지하고 관리하는 것 자체가 우리가 살아가는 또 하나의 방식이 된 것이다.

이렇게 항상 온라인 상태인 고객들에게 다다르려면 기업 역시 기존의 비즈니스 방식을 유지할 수 없는 것은 당연하다. 즉, 진화(evolution)라고도 하고, 심지어 혁명(revolution)이라고도 지칭되는 이 일련의 변화들을 이해하는 방법을 배워야 되고, 궁극적으로는 이 변화의 일부가 되어야 하는 것이다

여기서 다윈이 한 말을 다시금 되새겨 보자.

It is not the strongest of the species that survives, nor the most intelligent that survives. It is the one that is most adaptable to change.

(생존하는 것은 가장 강력한 종족도, 가장 똑똑한 종족도 아니다. 변화에 가장 적응 잘 하는 종족이 생존한다)

 

최근 모 대기업 임원의 비행기 내 무례한 언사가 소셜미디어와 기존 매체에서 일파 만파로 확대된 사건, 모 식품 기업의 영업 팀장의 막말하는 녹취록과 관련 동영상으로 인해 불매 운동으로까지 확산되고 있는 상황, 청와대 대변인의 방미 시 불미스러운 행동과 관련된 뉴스가 끊임없이 인구에 회자되고 있는 상황, 이 모든 상황은 변화된 환경 만큼 스스로의 DNA 를 변모시키지 못했기에 어쩌면 알면서도 당할 수 밖에 없는 기업과 정부의 현재 모습을 그대로 투영하고 있다.

사실 소셜미디어와 디지털 기술의 발전으로 대다수 고객들이 서로 연결되고 스스로 정보로 무장한 “고객 권력 시대” 에 고객 중심으로 기업의 문화와 체계가 변해야 한다는 것은 무수한 리서치 보고서들이 주장하는 바이다.

예시) 포레스터 사에서 2011 년 6월 발표한 “Competitive Strategy in The Age Of The Customer”

또한, 주도권을 가지게 된 고객들의 전방위적인 공격으로 인해 발생하는 소셜미디어 상의 위기는 날이 갈수록 그 수위가 높아지고, 더 빈번하게 발생하고 있는 추세이다.

참고) 알티미터 그룹 발표 – 2001년 ~ 2011년 간 소셜 미디어 위기 발생 추이 (빈도)

이렇게 소셜미디어로 인해 기업과의 관계를 제어하는 주도권 자체가 기업이 아닌 고객으로 넘어간 환경에서 살아남기 위해서는 기업의 고객과의 관계 관리(CRM) 의 철학과 체계 자체가 우선 달라져야 한다.

 즉, 페이스북, 트위터, 유튜브, 블로그, 핀터레스트와 같은 소셜 미디어 공간에 고객들이 끊임없이 서로의 경험을 공유하고 또 이렇게 공유된 글이 다른 소비자의 구매 의사 결정에 직간접적으로 영향을 미침으로써 그 어느 때 보다 소셜 상의 고객의 목소리가 강력해짐에 따라 CRM 이라는 단어는 필연적으로 소셜 상의 고객 관계 관리를 포괄해야 한다.

즉, 모든 CRM 은 소셜 CRM 을 내포하게 된 것이다.

 기존의 CRM (좌측) 에 더하여 우측의 소셜 CRM (우측) 영역까지 커버해야, 고객 권력 시대에 제대로 된 CRM 을 구현할 수 있다.

기존 CRM VS 소셜 CRM

또한, 기존 CRM 이 됐든 소셜 CRM 을 포괄하는 CRM 이 됐든, 그 목적은 “Right Customer, Right Channel, Right Time, Right Message” 를 통해 최고의 고객 경험을 창출하는 것이다.

최고의 고객 경험, 즉, 고객이 Wow 를 외칠 정도로 감동적인 경험을 전달하는 것이 중요한 이유는 이를 통해서만 소셜 상의 위기가 기업에게 닥쳤을 때 진심으로 믿어 주고 지지해주는 옹호 고객으로 인해 위기로 인해 받은 타격이 조금이라도 상쇄될 수 있기 때문이다.

소셜미디어 상에 위기가 발생했을 때 기업이 어떤 주장을 하더라도, 이는 허공에 외치는 메아리가 되기 쉬운 반면, 마음으로 지지하는 고객의 응원 한 마디 한 마디가 모이면 그 어떤 부정적 이슈도 기업의 평판을 영구적으로 훼손시키기는 어렵다.

그런데, 고객이 Wow 라고 소리칠 정도의 최고의 경험을 창출하는 것은 결코 쉽지 않다. 모바일 시대이기 때문에 실시간의 속도로 고객에게 다가가 그 고객이 즐겁게 받아 들일 수 있는 방법으로 커뮤니케이션해야 하기 때문에 고객에 대한 인사이트가 전사 조직에 걸쳐 일관되게 공유되고 즉각적인 실행으로 연결되어야 하는데, 멀티 채널, 멀티 디바이스 환경에서 이는 결코 만만한 과제가 아니다.

한편, 국내 기업 환경의 경우 일개 부서에 소셜미디어 데이터를 들여다 보고 해당 데이터로부터 인사이트를 도출하고 이를 실행으로 연결하는 기능을 일임하는 경우가 대부분이다.

기존 홍보 팀에서 파생 돼 위기 관리 기능이 강한 소셜 커뮤니케이션 팀이나, 실행이나 대응과는 동떨어진 채 소셜미디어 데이터를 철저히 시스템과 데이터의 통합 관점에서 바라보는 IT 부서에 일임하는 수준이기 때문에, 필연적으로 고객에 대한 이해는 파편화 될 수 밖에 없고, 일관되지 못한 고객 경험 관리로 인해 부정적 고객 경험이 발생할 가능성은 더욱 더 높아지게 된다.

그나마, 국내에서는 최고 수준으로 100명이 넘는 CS 요원을 조직하여 소셜미디어 공간을 모니터링하는 A 통신사의 경우에도 소셜 공간에서 불평을 제기한 그 고객이 자사 웹사이트를 몇 일 전에 방문하여 특정 행동을 한 그 고객이며, 이 고객이 여러 번 고객센터 담당자와의 통화에 실패하여 화가 날 대로 난 그 고객인지 연결 짓지는 못하고 있다.

그러면, 소셜미디어로 인해 위기 발생에도 끄덕하지 않을 옹호 고객 이라는 든든한 아군을 만들어 주는 소셜 CRM 을 제대로 구현하기 위해서는 무엇을 해야 할까?

해야 할 것도 많고 넘어야 할 산도 많지만, 현재 국내 기업이 닥친 첫번째 문제는 마인드 (철학)의 문제이며, 두번째로는 시스템 (체계, 조직)의 문제라고 생각한다.

즉, 디지털 환경 변화가 기업(기관)의 미래에 미치는 영향의 수준을 가볍게 여기고 과거 인터넷 초창기에 인터넷 관련 부서를 만들고 인력을 충원하고 관련 프로젝트를 진행하면 되는 정도로 인지하고 있는 “경영층(Leadership)” 과 그로 인한 기업 내 장기적인 로드맵과 전략의 부재는 국내 대다수 기업이 가지고 있는 고질적인 문제로 보인다.

변화된 환경을 온 몸으로 맞으며, 기업의 실무 담당자들은 오늘도 고군분투하고 있지만, 정보와 소셜로 무장한 고객을 대하는 데 있어 기업 실무담당자가 처한 상황은 자율과 권한의 한계, 인색한 투자로 인한 관련 툴의 부재, 이슈 발생 시 책임 전가 등으로 인해 Bottom-Up 을 통한 변화 추진은 절대적으로 불가능한 실정이다.

Top-down 을 통해 변화 된 환경을 대처해 나갈 수 있는 전사적인 전략 수립과 이에 걸 맞는 내부 경영층의 든든한 지원이 있어야 소셜 CRM 의 첫번째 단추는 풀릴 수 있다.

다음으로 중요한 것은 내부 프로세스의 수립이다. 소셜 CRM 이 제대로 구현되는 프로세스를 갖추기 위해서는 PLAN (기획) à DELIEVER (전달 – 고객경험 전달) à MEASURE (측정/성과분석) à OPTIMIZE (최적화) 라는 선순환 프로세스가 기업 내 정착돼야 한다.

PLAN(기획) : 기획/전략을 수립하는 단계로서 국내 기업에서 특히 미흡한 부분은 통합된 고객 인사이트의 부재로 인한 멀티 채널(소셜, 모바일, 온라인, 오프라인, 등)에 걸친 실행을 관장할 수 있는 전략과 마케팅 실행에 대한 기획이 한계가 있다는 점이다. 무엇보다 기획/전략 수립에 있어 가장 큰 문제는 데이터가 아닌 감 또는 기존 경험에 의존하는 의사 결정 문화에 있다.

DELIEVER (전달 – 고객경험 전달) : DELIEVER (전달) 단계는 최전방의 실행 단계라고 볼 수 있으며,고객 경험이 생성되는 MOT(Moment Of Truth) 라고 불리는 핵심 단계이다. 고객에게 최적의 순간에 최적의 메시지를 전달하기 위해서는 개인화, 자동화 구현 등 다양한 이슈가 존재하지만, 국내 기업들의 경우 웹 따로, 소셜 따로, 모바일 따로 오프라인 따로 고객 경험이 채널 별로 별도로 관리되고 전달되는 문제와 조직 간 이슈, 콘텐츠 자산 관리의 비효율성, 체계적인 Workflow 의 부재 등으로 인해 실행의 속도 자체가 떨어지는 문제, 개인화, 자동화 관련 시스템 투자에 인색하다는 문제 등을 안고 있다.

MEASURE (측정/성과분석) : 측정/성과 분석 단계에 있어 국내 기업이 처한 첫번째 문제점은 채널 별로 분리 된 분석 환경이다. 채널 별로 분석 환경이 분리되면 고객에 대해 채널 단위 수준의 이해만 가능할 뿐 멀티 채널에 걸친 통합 된 고객 이해는 불가능하다. 또한 최초 기획(PLAN) 단계에서 MEASURE 단계에 대한 고려가 없다 보니 분석과 실행이 따로 운영 됨으로써 분석 활동이 실행과 연결되는 인사이트 발굴이 아닌 보고를 위한 보고 수준으로 머무르고 있는 것도 문제이다.

OPTIMIZE (최적화) : 최적화 단계는 전체 선순환 구조를 완성시키는 연결 고리에 해당하는 단계로, 통합 분석 결과에 의거 유의미한 고객 세그먼트를 추출하여 해당 세그먼트에 가장 효과가 좋은 최적의 채널 경험, UI/UX경험, 콘텐츠 제공 및 자동화를 기획하고 구현하는 단계이다. 국내의경우 특히 이 부분에 대한 중요성 인지와 기업 내 투자가 미흡한 상태이다.

경영층의 인지 및 지지, 전략, 프로세스 이슈 외에 사람 자체에 대한 이슈도 소셜 CRM 의 제대로 된 구현에 있어 걸림돌이다. 소셜 CRM 을 제대로 구현하기 위해서는 기업의 규모에 맞는 적절한 인력 규모와 역량에 대한 교육 투자, 유관 조직과 외부 아웃소싱 업체와의 업무 협력 체계의 정립과 적적한 권한 배분 등이 필요하지만, 대부분의 국내 기업들의 경우 소셜미디어와 디지털 채널에 우선 순위를 두고 있지 않기 때문에 충분한 인력과 조직에 대한 지원 역시 이루어지고 있지 않다.

 이는, 최근 2012년 P&G 가 SNS 중심으로 마케팅을 재조직하기 위해 기존 마케팅 인원을 대축감원 한 사례와 씨티 은행이 전사 조직 및 인원의 디지털 화 추진을 위해 관련 교육을 강화하고오히려 디지털 전담 부서는 없앤 경우 와는 대조적인 상황이다.

소셜 CRM 구현을 위해 마지막으로 고려해야할 요소는 시스템이다. 시스템과 업체 선택과 관련해 가장 명심해야 할 것은 만능 열쇠와 같이 모든 고민을 해결해 줄 수 있는 솔루션은 아직 시장에 존재하지 않는다는 점이다. 따라서, 자사에서 필요한 기능을 나열하고 시장에 나와있는 솔루션에 대해 조사해서 원하는 기능을 어떤 솔루션이 얼마나 충족시키고 있는지 확인하여 유료 무료 툴을 믹싱하는 방법을 검토해 보아야 하며, 특히, 데모를 통해 벤치마킹 테스트를 직접 해 본다면 보다 합리적인 선택이 가능할 것이다.

또한, 솔루션 검토와 관련하여 명심할 것은 처음부터 큰 시스템, 솔루션 도입과 같은 대대적인 투자 보다는 원하는 기능을 프로토타입 형태로 무료 툴과 사람에 의한 수작업을 통해 작게 구현해 보고 자사에 어떤 기능이 필요할 지 사전에 충분히 기획을 하는 것이 우선이라는 점이다.

국내 업체들의 경우 소셜 모니터링 기능을 충실히 제공하는 기업은 많지만, 모니터링 외에 기존 CRM 시스템과의 연동 분석, 고객 세그멘테이션 및 타겟팅 기능, 마케팅 자동화 등의 기능을 통합적으로 제공하는 기업은 아직 없어 이 부분에 대해서는 글로벌 솔루션을 검토할 수 있다.

그래서, 오늘은 많은 분들이 알 수도 있겠지만 웹분석이나 소셜 분석에 처음인 분들에게는 생소할 수 있는 링크 태깅에 대해 설명을 드리려고 합니다.

소셜미디어 성과 측정을 쉽게 할 수 있는 쉬운 팁 하나 알려달라.. 이런 요청을 받으면 제일 먼저 떠오르는 게 이 링크 태깅을 통한 캠페인 분석입니다.

이에 대해서는 “웹분석을 통해 소셜미디어 ROI 분석하기 실전연습 (http://social-insight.co.kr/?p=709) 이라는 지난 게시글에서 아주 살짝 설명을 한 적이 있지만, 오늘은 초보자 관점에서 Step By Step 따라가면서 개념을 이해하도록 설명을 해 보고자 합니다.

링크 태깅이라는 말은 말 그대로 링크 주소 (url) 에 태깅을 단다는 의미로 내 웹사이트의 주소가 http://www.mysite.com 이라면 이 뒤에 태그를 달아서 링크 주소에 부가적인 정보를 싣어 보낸다는 뜻입니다.

링크 태깅을 할 때는 약간의 코딩에 대한 지식이 필요한데요.. 문법 배우듯이 “아 이런 규칙으로 링크 태깅을 해 주면 되는구나”를 이해하는 것이 중요합니다.

링크 태깅을 하는 규칙은 링크주소 뒤에 물음표를 붙이고 A=B다라고 정의를 내립니다. 여기서 “A=B 다”가 결국 우리가 부가적으로 전송하는 정보 영역인데 예를 들어 ” 링크 주소는 http:www.mysite.com 이고 이 주소를 보내는 사람은 Cris 이다”라는 정보를 링크에 싣어 보내는 경우를 생각해 보겠습니다.

이 경우 링크 태깅을  “http://www.mysite.com?이주소를보내는사람=Cris” 과 같은 방식으로 표현할 수 있으면 얼마나 좋겠습니까만은 웹이라는 세계를 고안한 이들이 쓰는 언어가 모조리 영어인 관계로 이 주소를 보내는 사람을 영어로 알아먹기 쉬운 단어로 바꿔줘야 합니다. 즉, “http://www.mysite.com?sender=Cris”과 같은 형태의 링크 주소가 최종  생성될 수 있습니다. 

여기서 sender 를 바닥 용어로는 parameter (사전을 검색하면 정의 매개 변수라고 나오네요.. 즉, 변수) 라고 부르고 =(equal) 뒤에 있는 Cris 를 변수 값 (Value) 이라고 부릅니다.

그래서, 다시 정리하면 링크 태깅을 하는 방식은 “Link?Parameter=Value” 형태를 띄게 됩니다.

그러면, 질문들을 하시더군요.. Parameter 인 Sender 는 내가 마음대로 정하면 되나요?? 라고… 넵. 물론입니다.. Sender 를 from 이라고 바꿔도 상관없습니다. 다만, sender=Cris 라는 정보를 처리하는 개발자가 sender 가 from 으로 바뀌었다는 정보를 가지고 있어야 뒷단에서 정보 처리를 제대로 해 줄 수 있겠지요.. 여기서 정보 처리라는 건 결국 자사의 DB 에 해당 데이터를 전송하거나, 해당 값을 가지고 “안녕하세요 Cris 님” 같은 개인화 된 문구를 보여준다든지 하는 작업이 되겠지요.

여기까지가 링크 태깅이 대한 개념이었습니다. 최대한 쉽게 설명하려고 무진장 애를 쓰고는 있습니다만…쩝.. 그게 더 어렵군요..

다음으로 소셜미디어나 이메일과 같은 채널들의 성과 측정에 링크 태깅을 활용하는 프로세스에 대해 설명 드리겠습니다.

링크 태깅은 내가 운영하는 웹사이트에 Google Analytics 와 같은 무료 분석 툴이나 Adobe SiteCatalyst 와 같은 High End 분석 툴들의 분석 코드가 삽입 돼 있을 때 엄청난 파워를 발휘할 수 있습니다. 

즉, 링크 태깅을 성과 측정, 분석 관점에서 활용하시려면 내가 소스코드에 접근이 가능한, 내가 소유하고 있는 채널(Owned Media)를 가지고 있어야 합니다.
따라서, 웹사이트, 티스토리블로그, 워드프레스와 같은 설치형 블로그에서는 활용이 가능합니다. 반면, 네이버 블로그 같이 소스 코드 접근이 어려울 경우 제약이 있습니다.

이렇게 내가 소유하고 있는 채널이 있을 때, 우리는 뉴스레터 (이메일 마케팅), 배너 광고 또는 검색 키워드 광고, 소셜미디어 등을 통해 우리 사이트에 들어오는 링크를 배포하여 보다 많은 사람들이 우리 사이트를 방문하도록 유도하는 활동을 하고 있습니다.

이 때 배포하는 링크 주소를 태깅함으로써 우리는 뉴스레터 Vs 배너 광고 VS 검색 키워드 광고 VS 소셜미디어 채널 중 어떤 채널이 방문자를 유입시키는데 가장 효과적인 채널이었고, 뉴스레터 링크를 통해 들어온 고객이 우리 사이트 내에서 구매를 더 많이 하는지 아니면 검색 키워드 광고를 통해 들어온 고객이 구매를 더 많이 하는지, 검색 키워드 광고를 하나가 아닌 여러 개의 키워드를 집행하고 있을 때 개별 키워드 중 회원 가입에 가장 효과가 좋은 키워드는 무엇이었는지와 같은 분석이 가능해 집니다.

여기까지가 링크 태깅에 의한 외부 채널 별 성과 측정의 기본 원리이자 프로세스입니다. 그러면 실제 사례를 통해 좀 더 구체적인 아이디어를 얻어 보겠습니다.

저 오뚜기는 Adobe Digital Marketing Solution 에 포함되는 SiteCatalyst 라는 툴과 Discover 라는 툴을 활용해 고객사에 심도깊은 분석 인사이트와 실행에 대한 아이디어를 제공하는 일을 하고 있습니다.

Adobe 분석 툴은 링크 태깅을 위한 규칙이 아주 Simple 합니다. 즉, 내부적으로 외부 채널을 통해 접속하는 링크 변수 명 (parameter) 를 cid 로 쓸거냐, cmpid 로 쓸거냐와 같은 규칙만 정하고 cmpid = 뒤에 붙이는 코드의 규칙만 정하면 됩니다.

코드 네이밍 규칙도 잘만 만들면 굉장히 다양한 분석을 할 수 있습니다. 예를 들어 제가 고객사에 권장해 드리는 규칙은 아래와 같습니다.

캠페인 이름 + 채널 이름 + 키워드(검색광고 집행 시에만 추가) + 게시일

실제 경우를 예를 들면 봄 세일 캠페인을 진행하는데 네이버 뉴스, 다음 메인 배너, 페이스북에 링크를 배포하고 특히, 네이버에서는 fashion 이라는 키워드와 beauty 라는 키워드 두 가지에 대한 광고를 집행하고 있다고 할 것 같으면 아래와 같은 캠페인 추적 코드가 생성될 수 있습니다.

네이버 뉴스 fashion 키워드 광고 집행 추적 코드 생성 :
spring_sale + Naver_news + fashion + 20130425 –>
 spring_sale_Naver_news_ fashion_20130425

네이버 뉴스 beauty 키워드 광고 집행 추적 코드 생성 :
 spring_sale + Naver_news + beauty + 20130425 –>
 spring_sale_Naver_news_ beauty_20130425

다음 메인 배너 광고 집행 추적 코드 생성 :
 spring_sale + Daum_main_banner + 20130425 –>
 spring_sale_Daum_main_ banner_20130425

페이스북 오전 9시 게시글 추적 코드 생성 :
spring_sale + facebook + 0900 + 20130425 –>
 spring_sale_facebook_0900_20130425

페이스북 오후 4시 게시글 추적 코드 생성 :
 spring_sale + facebook + 1600 + 20130425 –>
 spring_sale_facebook_1600_20130425

이렇게 생성된 캠페인 코드의 변수 명 (parameter) 을 내부적으로 cmpid 로 쓰기로 정했다면 네이버 뉴스에 fashion 이라는 광고를 집행할 때 배포하는 링크 주소 (url) 은
http://www.mysite.com?cmpid=spring_sale_Naver_news_ fashion_2013425 되고 페이스북 오후 4시 게시글에 배포하는 링크 주소는 http://www.mysite.com?cmpid=spring_sale_facebook_1600_20130425 가 될 것입니다.

이렇게 링크를 배포할 경우 고객은 똑같이 http://www.mysite.com에 접속하더라도 우리는 cmpid 변수의 값에 따라 그 고객이 네이버 뉴스에 fashion 키워드 광고를 통해 들어온 사람인지, 페이스북 오후 4시 게시글에 달린 링크를 타고 들어온 사람인지 구분할 수 있습니다.

Adobe 분석 툴은 한단계 더 나아가서 이 캠페인 추적 코드 값에 대해 비용 정보, 타겟 고객, 캠페인 목적, 캠페인 매체 등 다양한 부가 정보를 엑셀로 정리하여 업로드하면 자동으로 관련 리포트를 생성해 주어 보다 편리하게 외부 캠페인 성과 분석을 진행할 수 있습니다.

즉, 원래는 아래 제일 마지막의 Tracking Code 리포트 밖에 없던 것이 그 위의 추가적인 리포트가 자동으로 생성되는 거죠…

저같은 경우 이런 리포트들을 활용하는 데서 한단계 더 들어가서 고객 세그멘테이션을 활용해서 아래와 같이 특정 추적 코드를 타고 들어온 고객 세그먼트를 정의해서 그 사람들만 추려서

해당 트래킹 코드를 타고 들어온 사람들의 방문자수, 방문횟수, 구매 건수, 구매 금액 등의 지표 데이터를 뽑고

또 해당 세그먼트에 해당하는 사람들만 추려 그들이 가장 많이 보는 콘텐츠, 제품, 브랜드 리포트를 보고

이 코드를 타고 이벤트 페이지에 바로 도달하도록 랜딩 페이지를 설정했을 경우 랜딩 페이지에 도달한 후 우리가 원하는 대로 이벤트 응모하기를 클릭한 사람들은 얼마나 되고 랜딩 페이지에까지 들어오긴 했는데 아무짓도 하지 않고 그냥 나가 버리는 사람들의 비중은 얼마나 되고 (이탈율) 랜딩 페이지에서 이벤트 응모하기를 안 하고 다시 메인페이지나 엉뚱한 페이지로 나가 버린 사람들은 어떤 사이트 내 이동 패턴을 보였는지 등등 꼼꼼히 들여다 봅니다.

이를 통해 특정 캠페인의 성과와 개별 배포된 링크들의 성과를 단순 유입 정도만이 아니라 우리가 원하는 행동을 고객이 사이트 내에서 얼마나 했는지 까지 분석이 가능해 지는 거지요.

링크 태깅을 통한 외부 채널/캠페인 별 성과 분석은 Adobe Digital Marketing Cloud 와 같은 유료 솔루션이 아닌 Google Analytics 와 같은 무료 분석 툴을 통해서도 충분히 가능합니다.

단, Google Analytics 를 활용하려면 Google Analytics 에서 정해놓은 추적 코드 생성 규칙에 맞추어 링크를 태깅해 주어야 합니다.

Google Analytics 는 아래의 규칙에 맞추어 링크 태깅이 되었을 때만 추적 코드 인식이 가능합니다.

즉, 링크 태깅을 할 때 위의 규칙에 맞추어 아래와 같이 해 주었을 때만 추적 코드를 인식하고 캠페인 분석 리포트에 결과를 반영해 줍니다.

Google 에서는 추적 코드 생성을 용이하게 할 수 있도록 url 빌더라는 툴을 제공하고 있어 내부적으로 utm_campaign, utm_source, utm_medium, utm_content 라는 parameter 들을 어떤 데이터 값을 담는 그릇으로 삼을 것인지만 정하면 됩니다.

http://support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=en

utm_campaign, utm_source, utm_medium, utm_content 각 변수의 활용은 회사마다 다를 수 있겠는데,  저는 아래의 예시를 베스트프랙티스로 생각하고 있습니다.

Google Analytics 는 무료이지만, 파워 툴이기 때문에 유명한 매체사들이 특히 적극적으로 활용하고 있습니다.

예를 들어 매셔블 (http://www.mashable.com) 사이트의 기사를 RSS 구독 리스트에서 링크를 클릭하면 링크가 아래와 같이 뜹니다.

http://mashable.com/2013/04/24/strong-twitter-password/?utm_medium=feed&utm_source=feedburner&utm_campaign=Feed%3A+Mashable%2FSocialMedia+%28Mashable+%C2%BB+Social+Media%29

뉴스레터 서비스를 통해 소셜미디어 관련 유용한 정보를 보내주는 Hubspot 의 이메일 링크를 클릭했더니 아래와 같은 링크 주소가 뜹니다.

http://blog.hubspot.com/marketing-in-the-age-of-google-glass?utm_source=hs_email&utm_medium=email&utm_content=8258177&_hsenc=p2ANqtz-9cq6x6c2hY8hMeuPmNdsHpKsk5y8RLGFMcfkx6q8KQaCbzpytBnlgz4NJTUZ9vDFxpbSY9jUZ3uCgyrSd4jEzM_OtDxQ&_hsmi=8258177

앗참, 여기서 유의할 점이 Google Analytics 의 트래킹 코드는 길다 보니 소셜미디어 상에 배포할 때 트위터같이 글자수 제한이 있을 때는 상당한 어려움이 존재합니다.
이러한 어려움은 bit.ly 나 goo.gl 과 같은 단축 url 서비스를 통해 해결을 할 수 있는데요. 이러한 서비스들이 보안 부분에서는 
https://www.facebook.com/kyledoh/posts/10200905695742863 에서 자세히 설명된 대로 맹점이 있다는 점은 알고 써야 할 듯 합니다.

이렇게 Google Analytics 트래킹 코드를 링크에 삽입했을 때는 해당 리포트를 아래 이미지와 같이 트래픽 소스 > 소스 > 캠페인을 선택하면 상세한 데이터를 확인할 수 있습니다.

또한, 앞서 Adobe 분석 솔루션에서 고객 세그멘테이션을 활용했듯이 Google Analytics 에서도 특정 트래킹 코드를 타고 들어온 고객만 세그먼트를 생성하여 리포트들을 확인할 수 있습니다.

예시 –> 캠페인 소스가 RSS 피드인 방문 고객 세그먼트 생성하기

고객사 미팅이나 강의 자리를 통해 링크 태깅을 통한 외부 채널/캠페인 성과 분석을 이야기할 때 다들 난해하다는 표정을 지으시는 경우가 있어 고민 고민을 하다 최대한 자세히 기술한다고 했는데도 글을 쓰다 보니 막바지에 힘이 빠져 설명이 부족한 부분이 있을 듯 합니다. 댓글이나 소셜 채널을 통해 질문 주시면 계속 업데이트 해서 누구나 알기 쉬운 링크 태깅, 캠페인 분석에 대한 팁을 지속적으로 정리해 나가도록 하겠습니다.

@오뚜기 김선영 드림 (트위터 - https://twitter.com/ottugui / 페이스북 개인 계정 - https://www.facebook.com/ottugui / 블로그 소셜인사이트랩의 팬페이지 주소 - https://www.facebook.com/mycrm )

작년의 경우 약 4천명의 전세계 디지털 마케터들이 참석했는데 올해는 그 수가 늘어 5천명에 육박하는 전세계 27개국의 디지털 마케터들이 어도비 디지털 마케팅 써밋 행사장을 찾았다고 하네요

행사의 하일라이트는 어제 (3월 6일) 오전 9시에 진행 된 (한국 시간 기준 3월 7일 새벽 1시) 키노트 세션입니다. 작년은 “The Digital Self” 라는 주제로 디지털 디바이스의 급격한 발전으로 하루 하루를 살며 우리는 우리 자신이 알게 또 모르게 끊임없이 자신에 대한 디지털 신호들을 디지털 공간에 쏟아 내게 되었다. 이 디지털 데이터들 만으로는 실행으로 바로 연결되지 않으며, 콘텐츠를 디지털 데이터에 의거하여 개별 고객에게 보다 관련성 높도록 최적화하여 제공해야지만 실행으로 연결된다. 즉, 10 여년 전에 학문 또는 이론적 차원에 머무르던 개인화 라는 개념이 이제서야 현실적으로 구현이 가능해 졌다. 고객이 마케터에게 주는 고마운 선물인 디지털 데이터를 잘 분석하고 이해하려 개별 고객에게 개인화 된 콘텐츠를 제공하는 것이 디지털 마케터의 지상 과제이다” 라는 것이 주요 골자였습니다.

금년도의 키노트 세션 테마는 “The Last Millisecond” 였습니다. 제 눈으로 직접 본 경우 중 가장 연셜을 귀에 팍팍 꽂히게 하는 어도비의 대표 스피커인 Brad Rencher (Adobe’s SVP & GM of Digital Marketing 직을 역임 중) 가 올해도 나와 아주 깔끔하면서도 와닿는 프리젠테이션을 선보였습니다. 아흐.. 그의 스토리텔링 능력… 정말 부럽습니다

그는 The Last Millisecond 의 중요성을 이야기하기 위해 처음 화두를 자신의 딸 이야기로 시작하더군요… 시대가 변해 딸래미가 무슨 선물 사달라고 하면 바로 다음 날 또는 다다음날 선물이 손에 쥐어지기를 원했는데 자신은 딸래미를 실망시켜 버렸다면서 디지털 시대에 고객의 “Speed” 에 대한 기대 수준은 이제 실시간 수준이 되었고 기업들이 이러한 기대 수준을 만족시키지 못하면 고객의 Rage (분노)를 사게 될 정도라구요

또한, 그는 이 밀리세컨드 순간을 야구에서 타자가 투수 공을 판단하고 배트를 날리는 그 사이 순간으로도 비유하더군요.. 투수의 공을 판단하고 예측하는 그 밀리세컨드의 순간이 홈런과 스트라이크.. 즉, 성공과 실패를 좌우한다구요..

즉, 밀리세컨드는 기업의 Action 과 고객의 Experience 사이의 시간 격차가 밀리세컨드 수준으로 좁혀져야 한다는 의미였습니다.

이를 위해 기업들은 Listen (고객의 니즈를 듣고 – 말이 됐든 행동이 됐든 고객이 자신이 원하는 것에 대한 팁을 줄 때 이를 즉각 알아차리고) –> Predict (고객이 니즈를 예측하고) –> Assemble (Assemble experience based on prediction : 예측 결과에 의거 고객에게 제공할 경험 셋트를 조합하고)–> Deliver (조합된 경험을 제공/전달하고) 하는 프로세스를 갖춰야 한다고 합니다.

그런데 사실 이는 쉬운 일은 절대 아니지요… The Last Millisecond 가 가능해 지려면 기술적/조직적 변화가 절대적으로 필요하다고 하면서 Adobe 에서 The Last Millisecond 를 가능하게 하기 위해 Adobe Digital Marketing Cloud 를 어떻게 변모시켰는지 데모를 보여주기 시작했습니다.

어도비에서 어떤 철학과 비전으로 제품을 업그레이드를 했는지 보는 것 자체도 어도비 디지털 마케틸 솔루션을 현업에서 직접 활용하고 또 컨설팅 서비스를 제공하는 제 입장에서는 흥미로왔지만, 무엇보다 제게 의미가 있었던 것은 어도비가 조직 이슈에 관심을 가지고 조직 내 협업, 커뮤니케이션 자체의 실시간 화를 제품의 컨셉과 개별 제품을 활용하는 업무 프로세스에 반영했다는 측면입니다.

역시 일은 툴이나 기술이 하는게 아니라 사람이 하는 것이니 말이지요

기술적 측면에서 어도비가 가장 노력한 부분은 “Prediction” 으로 보입니다. 고객의 초기 행동 패턴을 단초로 예측을 통해 어떤 경험(오퍼)을 제공할 것인지 미리 준비하고 있어야 밀리세컨드 수준의 서비스가 가능하다고 보는 것이겠지요

어도비는 이를 위해 단순히 분석 툴뿐만 아니라 5개의 큰 솔루션 영역에 Prediction 기술을 적절하게 녹이고 있었습니다. 어도비의 변화된 5개 솔루션 영역에 대해서는 다음 포스팅에서 이어 설명드릴까 합니다.

키노트 세션을 들을 직후 제 느낌은 한국 디지털 마케팅 환경과 글로벌 디지털 마케팅 환경의 격차였습니다.

우리나라는 이제 작년 키노트의 주제였던 “디지털 셀프” 의 중요성에 대한 인식이 조금씩 확대되기 시작하는 단계인데 글로벌에서는 고객 데이터를 활용하여 최적화된 콘텐츠를 제공하는 것은 이제 당연하고 이러한 최적화 된 콘텐츠를 얼마나 빨리.. 시초를 다투면서 제공할 것인가에 초점을 맞추고 있으니 말이지요..

그래서 그런지 밀리세컨드의 의미가 작년 보다는 가슴에 팍 와닿지는 않았는데 저녁 참석자들이 즐겁게 모여 맥주도 마시고 서로 교류도 하고 밴드 공연도 구경하도록 하는 어도비 Bash 행사에서 우연히 ebay 에 예측 분석 시스템을 제공하는 기업의 CEO 분과 수다를 떨게 되면서 아.. 이게 그림 속의 이야기가 아니구나 하는 것을 실감하게 되었습니다.

ㅎ 실리콘 밸리의 CEO Narasimhan 님~ 만나서 너무 방가왔고 우리 비즈니스 협업 관계 함 모색해 봐요~~ 이베이가 예측 시스템을 도입해서 수맥만 달러의 매출 상승 효과를 달성했다는 기밀 정보를 살짝 알려주셨는데 말이지요.. 이런 행사의 백미는 이런 비즈니스 기회를 창출하는 우연한 만남에 있는듯 합니다^^

이제 3/7일 2013 어도비 디지털 마케팅 써밋의 두번째 날의 해가 밝았습니다. (현재 시간 새벽 6시 27분, 한국 시간 저녁 10시 27분)

오늘은 또 어떤 새로운 배움의 즐거움이 기다리고 있을까요??

이상 유타주 솔트레이크 시티에서 @ottugui (트위터 아이디) 였습니다~~

참고. 2012년 어도비 디지털마케팅 써밋 참관 후기 –> http://social-insight.co.kr/?p=539

2013 어도비 디지털마케팅 써밋 행사장