[TIL-260330] 멋쟁이사자처럼 부트캠프 그로스마케팅 4기 - 통계분석 기초 day14

▼오늘 배운 사항들
1. 고객여정 통계분석
- 고객여정 세그먼트 분석
- 기여도 분석
2. 고객획득 핵심지표
- UTM
- CAC
3. 고객활성화
- RFM 세분화
- 고객여정 세그먼트 분석
[실습]UTM 토론
[실습]웹마스터 등록 - 구글서치콘솔/네이버웹마스터

 

Part 1. 고객여정 통계분석

[고객획득]-고객여정세그먼트 분석

1. 인식단계 : 어떤 계기로 브랜드를 인식하게 되는지 일상에서 의식해보기
2. 고려 및 탐색단계 :
   -ex.휴온스 타겟이 완전히 나눠진 모델 4060 박미선 / 2030 유라
3. 구매단계
4. 사용단계
   - 한달 후 리뷰
5. 사후관리 및 충성도 단계

[고객접점]

• 접점은 전부 중요하나, 가장 많은 고객이 이탈하는 pain point를 찾아내는게 우선
• 단일접점
• 다중접점 : 이탈했다가 다시 들어오는거죠
  따라서 어떤 채널로 인해 전환되었는지 알수없음
  → 기여도 분석을 통해 채널 기여도 파악해야함

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[고객획득-기여도분석]

• 퍼스트파티 데이터 : 사용자식별이 가능한 데이터(이름, 집주소, 우편번호 등)
• 써드파티 데이터 : 개인을 식별할수없는 데이터(남성/여성, 국가, )
• GA4에서 사용자이름, 이메일주소 직접적으로 데이터 처리를 못함 → 국제법
  그래서 연령대가 25세-34세는 식별할수없는 정보(30살은 식별할수잇는정보) 그래서 연령대가 10살단위임
• 메타 빼고는 광고매체는 특정나이 타겟이 어려움

[기여도분석 종류]

1. 라스트클릭 :
2. 퍼스트클릭 : 첫번째
   - 그래서 기간이 중요함(3년전 광고보고 1주일 구글광고보고 2일전 이메일광고보고 전환했다? )
3. 선형모델 → 강사님은 이 기여도 부여한 적 없다고하심
   - 모든 접점에 동등하게 기여도 부여
4. 시간 감쇠 모델
   - 시간이 지날수록 가까운게 기여도가 높다
   - ex.첫번째가 가장 인상깊어서 꾸준히 검색하다가 전환됐을수도있는데? - 함정
5. 데이터 기반 모델 ▶ 시험 출제 예쩡
   - GA4, 구글애즈 어트리뷰션 모델들 대다수 이 모델 사용
   - 실제 전환경로 데이터를 자체 머신러닝 모델로 분석
   - 가장 고도화된 모델

[고객획득 핵심지표]

1. UTM
   - 내부 데이터에 UTM 심으면 데이터가 꼬인다
2. CAC
   - 신규유입은 단순유입이 아니라, 통상적으로 회원가입 기준을 의미
3. 웹마스터 등록
   - 웹사이트 운영자가 자신의 웹사이트를 검색 엔진에 알리고 관리하기 위해 진행하는 절차
   - 소셜에 뜨는 링크 프리뷰도 전부 세팅하는 것 (와..)

[실습]고객 획득 핵심지표 - UTM 개념 이해 & 웹마스터 도구 등록

 

UTM은 유입경로만을 위한 장치

 

 

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Part 2. 고객 활성화

[고객활성화 - RFM 세분화]

• 국내에 잘 쓰는 기업이 잇는지는 모르겠고 분석기법으로서 이런 기법이 있구나 알아두는 정도로 추천
• 지표 1가지만 보면 당연히 편향이 일어나기 때문에 세분화해서 확인하기
• Recncy(최근성) / Frequency(빈도) / Monetary(금액) ▶ 외우기
• RFM 계산 단계
  1단계 데이터 정렬
  2단계 5등분 하기
  3단계 가중치 부여
• 계산 방식은 참고만

[고객활성화- 고객여정세그먼트분석]

• Behavior Segment 행동 세그먼트
  - 이 행동 세그먼트를 잘 세팅해놔야 개인화가 가능한 것
  - 위의 인구통계/관심사는 광범위하니까
  - ex. 이미지를 CSS 코드로 다 분리해서 업로드 후 스크롤뎁스 이벤트 보완 가능(충격적인 예시 완전 흥미로웠음)

[GA4 잠재고객]

• GA4 잠재고객 : 기간기준으로 데이터“저장”이 특징
  - 데이터 기반으로 오늘로부터 30일이전 데이터(특정 페이지뷰사람)을 저장해주는 것
• GA4 세그먼트 : 특정 기간에 대한 필터값
  - 탐색보고서에서만 사용가능
  ▶세그먼트별로 잠재고객 분석할 때 사용해보셈~

[실습] GA4 잠재고객 설정하기

세그먼트와 잠재고객 혼동 금지!

 

[고객활성화 - 고객 여정 세그먼트분석]

[신규 재방문 유저 분석]

• 유입경로가 동일하더라도, 구매의도와 행동 패턴이 다를 수 있음

[기기별 여정분석 : 모바일 vs 데스크탑]

[시계열 분석 : 요일 및 시간대별 여정]

 

[실습] 시계열분석 활용해서 대시보드 제작하기

• CRM을 엄청 세세하게 더 세세하게 할 수록 매출이 달라짐!
• 강사님이 주신 예제 토대로 만들다가, 데이터별 강도에 따라 색상 그라디언트 추가 하나하나 하고 있었는데 알고보니 표시를 히트맵으로 설정하면 되는거였다. 이런 비효율적인..!

 

ㅇ ㅏ 미리미리 쓰자 기억이 잘안난다. 그런데 이 날 배운 것들이 인상 깊긴 했다. 기여도분석의 식별가능여부로 데이터를 퍼스트파티/세컨드파티 개념이나 RFM이나.. 루커스튜디오로 시계열 대시보드 제작을 다시 해보자