구글 애널리틱스 페이지 버튼 클릭 추적하기(분석편) – 3편

 

 

페이지에 있는 버튼 클릭을 추적하기 위한 태그 작업이 마무리 되었다면,

이제는 페이지에서 발생한 행동 데이터(버튼 클릭)를 활용하여 어떻게 개선할지에 대해 생각해야 합니다. 정확한 데이터를 추적하는 것도 중요하지만, 더 중요한 것은 정확한 데이터를 근거하여 최적의 결정을 하는 것이 더 중요합니다.

 

즉, 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 데이터를 이해하고 그 인사이트를 통해 행동하는 것이 훨씬 중요합니다.

 

만약, 페이지 버튼 클릭에 대한 이해와 트래킹 작업이 완료되지 않았다면, 아래 글을 참고 하세요.

 

구글 애널리틱스 페이지 버튼 클릭 추적하기 - 1편

 

구글 애널리틱스 페이지 버튼 클릭 추적하기 - 2편

 

 

저는 사이트에서 발생하는 링크 클릭을 아래와 같이 설정하여 추적합니다.

구글 태그매니저 페이지 버튼 클릭 태그

 

2편에서 설명 드린 방법의 단점은 사람이 입력하는 변수 값을 기준으로 데이터를 수집하게 되면, 아무리 규칙을 가지고 데이터를 수집하여도 오류가 발생할 수 있습니다.

 

최소한의 규칙을 가지고, 통일성 있는 데이터를 가져오는 것이 중요합니다.

그래서 저는 Event Action 값으로 두 개의 변수를 조합하여 수집합니다.

{{Click URL}} 과 {{Click Text}}를 함께 수집합니다. 페이지에 있는 버튼들 중에는 Click Text 값이 없거나, Click URL 값이 없는 경우도 있습니다. 이미지와 텍스트가 분리되어 있지 않은 버튼 구조의 경우에는 Click URL이 겉으로 보기에 없어도 되는 녀석이기 때문에 코딩 담당자가 빼고 작업을 하는 경우도 있습니다. 위 2개의 조합을 이벤트 액션 값으로 함께 추적하면, 버튼 링크 값과 버튼 텍스트 값의 조합으로 데이터를 수집하기에 해당 버튼에 대한 데이터를 거의 추적할 수 있습니다.

 

Event Label의 경우에는 {{Page Path}} 값을 사용합니다. 페이지의 URL은 한 페이지에서 다양한 URL이 존재할 수 있습니다. 데이터 추적을 위한 UTM과 같은 파라미터 값이 다양한 URL 을 생성하는 예시이죠(물론 UTM은 GA에서 제외하고 URL 값으로 수집됩니다)

 

Page Path 값을 사용하면, 파라미터 값은 제외한 페이지의 path값을 얻을 수 있습니다.

저는 버튼 클릭을 위와 같이 수집하며, 다양한 조합으로 페이지 버튼 클릭에 대한 보고서를 구성합니다.

 

 

버튼 클릭에 대한 데이터를 확인하기 위해서는 기본적으로

Behavior > Events > Top Events 에 있는 기본 보고서로 이동합니다. 해당 보고서에서

Event Category 중 Link Click(제가 정한 이름으로 사람마다 다를 수 있음)를 클릭하면 페이지에서 발생하는 버튼 클릭에 대한 데이터를 볼 수 있습니다.

 

여기서 버튼 클릭에 대한 정보를 가지고 있는 Event Action과

버튼 클릭이 발생한 페이지에 대한 정보를 가지고 있는 Event Label의 조합으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 여기 까지가 페이지 버튼 클릭을 분석하는 가장 기본적인 방법입니다.

 

 

여기서 좀 더 응용을 하고자 한다면 ‘세그먼트’ 기능을 활용하는 것입니다.

GA에서 제공하는 세그먼트 기능은 매우 유용합니다.

세그먼트를 ‘오가닉’을 추가하면, 전체 사용자와 오가닉 사용자의 버튼 클릭 차이를 알 수 있습니다. 즉, 한 페이지에서도 사용자 세그먼트에 따라 행동이 달라 지게 됩니다.

세그먼트에 다양한 세그먼트를 만들어 버튼 클릭에 대한 사용자 행동 데이터를 비교할 수 있습니다. 예를 들면, 특정 UTM을 가지고 있는 광고 채널들의 비교, 연령, 성별에 따른 비교, 다른 이벤트와 교집합인 세그먼트의 비교가 있습니다.

 

버튼 클릭이 많이 발생하는 페이지. 즉, 사용자 상호작용이 많은 페이지에서 발생하는 페이지만 비교하기 위해 세그먼트를 활용해도 됩니다. 또, 페이지 뷰는 많지만 버튼 클릭 데이터가 없다면, 우리에게 이득이 되는 상호작용이 발생할 수 있도록 페이지를 개선하고, 개선된 페이지의 데이터를 확인하여 최적화해야 합니다.

 

이렇게 페이지 버튼 태그에 대한 데이터를 가지고 정말 다양한 방법으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 다양한 조합으로 데이터를 만들고 그 안에서 인사이트를 얻어 행동으로 옮겨봅시다.