디지털 마케팅 분석의 4대 기사: 동의 모드, ITP, 광고 차단기 및 GA 4

이 기사에서는 최신 마케팅 분석 동향에 대해 이야기합니다. 무시할 경우 보고서용 데이터 수집 및 준비를 담당하는 마케터와 분석가에게 많은 골칫거리가 될 수 있습니다. 즉, 이를 무시하면 광고 캠페인 평가에 큰 피해를 주어 캠페인의 효율성과 유치 고객 수를 감소시킬 수 있습니다.

동의 모드, 쿠키 사용 제한, 광고 차단기 및 새로운 Google Analytics 4가 데이터 품질과 디지털 분석가의 작업에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보겠습니다. 또한 지금 행동해야 하는 이유와 일반적인 마케팅 보고서 작성 방식을 변경해야 하는 이유도 알게 됩니다.

온라인 광고 예산이 계속 증가함에 따라 고객 확보 비용도 증가합니다.

대부분의 마케터는 광고 캠페인, 방문 페이지 및 광고 소재를 최적화하여 적응하려고 합니다. 그러나 광고 캠페인이 나쁘기 때문이 아니라 데이터 품질이 좋지 않기 때문에 ROI 또는 ROAS가 낮을 수 있다는 것을 이해하는 사람은 거의 없습니다. 광고 캠페인을 적절하게 최적화하려면 결정의 기반이 되는 데이터를 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다.

Forrester 연구에 따르면 광고 지출이 증가하는 주요 원인 중 하나는 열악한 데이터 품질입니다. 다음은 숫자에 대한 몇 가지 의미입니다.

이 숫자는 무작위가 아닙니다. 마케팅 도구 스택이 증가하고 있습니다. 경험상 간단한 마케팅 보고서에는 평균 10개 이상의 데이터 소스가 필요합니다. 현재의 변화에 ​​대응하지 않으면 보고서에서 최대 60%의 전환이 잘못된 트래픽 소스를 가질 수 있습니다 . 이것이 마케팅에 어떤 영향을 미칠까요?

예비 평가를 통해 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다.

• 직관적인 마케팅 결정이 더 중요해지고 이러한 결정이 성공할 가능성이 낮아집니다. 보고서에는 모든 비직접 채널에서 이전보다 ~30% 더 적은 전환이 표시됩니다.
• 마케팅 부서는 디스플레이 캠페인이 전환에 미치는 영향에 대한 거의 모든 증거를 잃게 됩니다. 모든 기여 모델은 마지막 클릭처럼 보입니다.
• 마케팅 부서는 결과를 입증하고 마케팅 예산을 보호하기 위해 데이터 기반 주장을 덜 할 것입니다. 일치하지 않는 CRM 전환의 총 점유율은 ~40%입니다.

완전하고 정확한 데이터가 없으면 보고서가 다음과 같이 표시될 수 있습니다.

슬프게도 예측 가능한 결과는 이 데이터가 적시에 통찰력과 성능 개선을 보장하기 위한 마케팅 팀의 요구 사항을 충족하지 못한다는 것입니다.

우리는 오늘의 보고서에서 데이터 품질에 대한 네 가지 주요 과제를 식별했습니다. 매달 확보하는 모든 사용자를 상상해 보십시오. 추적 문제로 인해 잘못된 트래픽 소스가 있는 전환의 비율을 알아보겠습니다.

무슨 일이야

브라우저와 플랫폼은 타사 도메인에서 설정한 타사 쿠키의 수명을 제한합니다. 이는 분석 시스템의 중요한 식별자 표시에 영향을 미칩니다.

예를 들어, 클라이언트 ID는 로그인하지 않은 사용자의 기본 ID입니다. 사용자의 브라우저에서 JavaScript 분석 코드에 의해 설정되고 쿠키에 저장됩니다. 그러나 이 쿠키는 Safari(ITP 2.2) 및 Mozilla(ETP)에서 제한됩니다. 수명은 7일로 단축되며 경우에 따라 하루로 단축됩니다.

오늘날 이러한 트래픽의 비율은 20%입니다. 2023년부터 Chrome은 Safari 및 Mozilla에 합류하여 점유율이 50%에서 60% 사이로 증가할 것입니다. 이 대시보드에 데이터를 연결하면 이것이 프로젝트에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다.

보고서에서 기대할 수 있는 내용

현재 마케팅 보고서에서 다음과 같은 변경 사항을 확인할 수 있습니다.

1. 신규 방문자의 전환 비율은 20-25% 증가할 것입니다. 이들은 실제 "신규" 방문자가 아니라 이전의 "재방문" 방문자입니다.
2. 직접/없음 전환의 비율이 10-20% 증가합니다.
3. 보고서에서 유료 광고의 ROI는 10-20%의 오차 범위를 갖습니다. 더 자주, 그것은 아래쪽에 있을 것입니다.

문제 해결 방법: 자사 데이터 수집 구현

이 문제를 해결하려면 브라우저에 적합한 쿠키를 만들어야 합니다. 기술적인 측면에서 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

• JavaScript가 아닌 서버와 함께 쿠키를 배치하십시오.
• httpOnly, Secure 및 SameSite 매개변수를 사용하여 쿠키 생성
• 자신의 사이트 도메인을 대신하여 쿠키 설치(A-DNS 레코드를 통해)

자사 쿠키는 광고주의 웹 서버에 의해 설정되며 브라우저에서 사용하는 ITP 2.2 및 ETP에 내성이 있습니다. 그리고 1~7일이 지나면 초기화되지 않습니다.

예를 들어 수명이 긴 자사 쿠키를 사용하여 OWOX BI 서버 측 추적을 통해 사용자를 식별할 수 있습니다. OWOX는 고유한 사용자 식별자인 owoxUserId를 각 당사자 쿠키에 기록하므로 추천 소스를 정확하게 결정할 수 있습니다. 이렇게 하면 직접/없음 트래픽의 비율이 크게 줄어듭니다. 데모에 등록하면 작동 방식에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

뭘 기대 할까

전자 상거래 프로젝트에 대해 자사 쿠키를 설정하는 예를 들어보겠습니다.

위의 차트에서 자사 쿠키 세션의 Safari 신규 사용자 점유율이 데이터 수집 두 번째 주에 이미 타사 쿠키 세션의 점유율보다 5% 낮음을 알 수 있습니다. 6주가 끝날 무렵, 그 차이는 20%에 이르렀습니다. 이 20%는 실제로 재방문 사용자와 이전에 다른 트래픽 소스에서 방문한 사용자입니다.

2023년부터 자사 쿠키에서 데이터 수집으로 전환하면 전환의 20%가 이전 트래픽 소스에 더 많이 연결될 것으로 예상할 수 있습니다. 귀하의 귀속은 더 정확할 것입니다.

무슨 일이야

사용자의 27% 이상이 광고 콘텐츠를 차단하기 위해 앱을 설치합니다. 그리고 이 점유율은 매년 증가하고 있습니다. 이러한 사용자의 대부분은 광고 메시지가 차단되어 사이트에 도달하지 못합니다. 그러나 광고 차단기를 설치하는 사용자의 약 1/3(전체 사용자의 약 9%)은 여전히 ​​유기적이거나 차단되지 않은 콘텐츠를 통해 귀하의 사이트를 방문합니다.

보고서에서 볼 수 있는 내용

이 분석 시스템으로 데이터를 보내는 것도 차단에 속하기 때문에 이러한 사용자와 전환은 Google Analytics에서 보이지 않습니다.

이러한 전환은 CRM에서만 찾을 수 있지만 트래픽 소스 없이 등록됩니다. 따라서 광고 캠페인에 대한 지출은 동일하게 유지되지만 결정이 내려지는 이벤트 및 거래는 10% 더 적습니다. 소스 전체에 이 10%의 분포가 불균형하기 때문에 보고서에서 ROI가 아래쪽으로 왜곡되는 것을 볼 수 있습니다.

해결 방법: 사용자 지정 도메인에서 서버 측 데이터 수집 설정

서버 측에서 모든 이벤트를 전송하려면 별도의 액세스 포인트를 설정하십시오. 액세스 포인트는 사용자 지정 도메인(예: tracker.yoursite.com)에서 구성됩니다. 이 구성을 사용하면 이 도메인이 목록에 표시되지 않으므로 대부분의 광고 차단기가 이벤트 수집을 차단하지 않습니다.

뭘 기대 할까

평균적으로 보고서에서 전환, 사용자 및 온라인 트래픽에 대해 7%에서 8% 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다. CRM 판매의 경우 7~8% 더 많은 트래픽 소스가 수집될 것으로 예상할 수 있습니다.

무슨 일이야

GDPR 요구 사항을 준수하기 위해 웹 사이트 소유자는 쿠키 공유를 원하지 않는 사용자 식별을 거부하고 "쿠키 허용"이라는 마법의 마케팅 버튼을 클릭하지 않아야 합니다.

사용자가 쿠키를 거부하면 광고주는 계속해서 사용자 활동 데이터를 수집합니다. 그러나 광고와의 어떤 상호작용이 전환으로 이어지는지 결정할 수는 없습니다.

동의 모드가 구현된 프로젝트에서 쿠키를 거부하는 사용자의 평균 비율은 30%입니다. 프로젝트 유형에 따라 이 점유율은 40%에 달할 수 있습니다.

보고서에서 볼 수 있는 내용:

마케팅 보고서에서 온라인 전환의 양은 동일하게 유지됩니다. 그러나 전환은 클릭 소스 및 CRM에서 완료된 주문에 연결되지 않습니다. 결과적으로 수익의 30%는 광고 캠페인과 연결되지 않으며 매우 낮은 ROI를 얻을 수 있습니다.

해결 방법: 변환 모델링 사용

모든 GDPR 요구 사항에 따라 추적기에 대해 동의 모드를 구성할 수 있는지 확인하십시오.

설정 후 이메일, 전화번호, 사용자 ID, IP 주소 필드는 비동의 상태로 사용자 데이터가 수집되는지 확인합니다.

분명히 합시다. 이 단계 후에 트래픽 소스가 있는 전환의 70%(동의)와 소스 및 일치하는 ID가 없는(동의하지 않은) 30%의 전환을 수집했습니다. 그러나 전환 소스의 머신 러닝 모델링에 사용할 수 있는 비개인 매개변수가 있습니다. 지역, 브라우저, 기기입니다.

동의하지 않은 전환 세그먼트에 대한 모델링된 전환을 계산하고 이 측정항목을 보고서에 추가합니다.

전환 모델링 작동 방식

동의한 데이터 부분(isConsent = TRUE)에 대해 이전 방식으로 보고서를 작성합니다. 소스/매체가 있고 트랜잭션 수를 확인하며 Google에서 두 개의 트랜잭션이 있었다고 확실히 말할 수 있습니다. / 유기농 및 facebook / cpc에서 제공:

또한 isConsent가 FALSE이기 때문에 출처를 알 수 없는 두 개의 트랜잭션이 있습니다. 소스를 결정하기 위해 일관된 데이터와 추가 매개변수(User-Agent, Geo, Device 등)에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 사용합니다. 간단히 말해서, 모델은 알려진 소스와 일치하는 전환을 분석하고 나머지 일치하지 않는 전환을 데이터에 있는 소스/매체에 비례적으로 분배합니다.

위 표의 마지막 열에는 모델링된 트랜잭션이 있습니다.

뭘 기대 할까

동의하지 않은 사용자 전환의 30%에 대해 동의한 세그먼트에서 훈련된 ML 모델을 기반으로 트래픽 소스가 식별됩니다. 보고서에서 조정된 ROI를 볼 수 있습니다.

무슨 일이야

새 버전의 Google Analytics는 완전히 다른 데이터 구조와 데이터 수집 논리를 사용합니다. Universal Analytics에는 클라이언트 ID 및 세션을 기반으로 작성된 보고서가 포함된 소위 세션 기반(쿠키 기반) 데이터 모델이 있습니다. Google Analytics 4에는 이벤트 기반(사용자 기반) 모델이 있습니다. 여기서 모든 것이 세션이 아니라 이벤트를 기반으로 구축되고 웹사이트와의 모든 상호작용은 이벤트로 간주됩니다. 이벤트가 기록되고 웹 사이트를 통한 사용자의 경로가 이 이벤트에서 작성됩니다.

보고서에서 볼 수 있는 내용

초기 데이터의 구조가 변경되면 이 데이터를 사용하는 모든 보고서를 다시 작성해야 합니다.

예를 들어 유니버설 애널리틱스 데이터를 기반으로 하는 Google 스프레드시트 또는 데이터 스튜디오에 이전 보고서가 있다고 가정해 보겠습니다. Google Analytics 4를 설정하고 한동안 데이터를 수집했으며 이 보고서에 연결하기로 결정했습니다. 그러나 Google Analytics 4는 다른 방식으로 세션을 수집하고 숫자가 일치하지 않으며 트래픽 및 기타 지표가 사라집니다. 이제 문제가 발생합니다. 문제가 무엇입니까? GA4에서 추적을 잘못 설정했습니까? 데이터 쿼리를 잘못 작성했습니까? 아니면 시장에 변화가 있었습니까?

유니버설 애널리틱스 데이터를 Google 애널리틱스 4 데이터와 비교하려면 데이터를 모델링된 구조, 즉 공통 분모로 축소된 구조로 변환해야 합니다. 이 경우 보고서를 구성하는 모든 SQL 쿼리를 다시 작성해야 합니다. 보고서를 변경하거나 새 메트릭을 추가하는 등의 작업이 필요할 때마다 이 작업을 수행해야 합니다. 마케터와 다른 직원은 주어진 순간에 어떤 것이 필요할지 모르기 때문에 미리 보고서를 주문할 수 없습니다.

그러나 모든 SQL 쿼리를 지속적으로 다시 작성하는 것은 선택 사항이 아닙니다. 분석가가 작성하는 것보다 더 빨리 쓸모 없게 될 것입니다.

해결 방법: 지금 Google Analytics 4 설정

KPI에 ROAS 및/또는 온라인 전환과 같은 측정항목이 포함된 경우 Google 애널리틱스 4로 원활하게 업그레이드하는 데 약 2개월이 남았습니다. 예, 유니버설 애널리틱스 종료 날짜가 2023년 7월 1일인 경우에도 2개월만 남았습니다.

그 이유는 구글 애널리틱스 4의 데이터 스키마와 로직이 구글 애널리틱스 유니버설과 다르기 때문이다. 따라서 2022년 7월 1일까지 Google 애널리틱스 4에서 데이터 수집을 시작하지 않으면 연간 추세가 위험에 처하게 됩니다.

예를 들어 Google 애널리틱스 4의 세션은 자정에 중단되지 않으며 이벤트에는 세션 이외의 트래픽 소스가 있을 수 있습니다. 따라서 동일한 지표 간에 불일치를 예상할 수 있습니다.

근본 원인 분석은 모든 디지털 분석가의 기본 활동이며 계절성 데이터 없이는 거의 불가능합니다.

OWOX는 가능한 한 쉽게 Google Analytics 4로 전환하고, 필요한 보고서를 유지하고, SQL 쿼리를 다시 작성할 필요 없이 새 보고서를 가져오는 데 도움이 되는 솔루션을 제공합니다. 많은 고객들이 이미 이를 활용하고 있습니다.

데모에 등록하여 OWOX BI가 GA4로 전환하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

1. 데이터 적시성과 정확성 문제로 인해 마케팅 부서는 예산의 21%와 팀 추가 시간의 32%를 낭비합니다.
2. 데이터 완전성에 영향을 미치는 최신 추적 제한도 이러한 문제에 추가됩니다. 온라인 전환의 최대 60%에 잘못된 소스가 있을 수 있습니다.
3. 이러한 ROI 정확도로 인해 마케팅 부서는 예산을 보호하고 신뢰할 수 있는 결론을 도출하고 실험을 수행하여 성장하기가 더 어려워집니다. 가능성은 높지만.
4. 좋은 소식은 예산과 성과 간의 연결을 유지하는 것이 이해할 수 있고 현실적인 작업이라는 것입니다. 4가지 기술 솔루션을 순차적으로 구현하는 것으로 구성되며 이 기사에서 설명합니다. 이러한 솔루션은 97% 이상의 전환에 대한 트래픽 소스 체인을 결정합니다. 그리고 이 네 가지 솔루션 모두 OWOX BI로 구성할 수 있습니다.