#GA4 #기여분석 #여기어때_채용공고

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안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다.
이번 달에도 만나서 반가워요!

오늘 11월 뉴스레터에는 구글 애널리틱스 4(GA4)의 업데이트 소식부터 '여기어때' 데이터 분석가 채용 공고 읽기 콘텐츠, 광고 대행사 마케터의 데이터 활용 사례를 들을 수 있는 인터뷰까지 준비하였습니다.
주말에 비가 오고 날씨가 쌀쌀해졌네요. 항상 건강 조심하시고, 저는 2023년의 마지막 뉴스레터로 12월에 찾아오겠습니다 :)

 💌 11월 뉴스레터 미리보기
1. 블로그 | GA4의 일부 기여 분석 모델은 이제 사용할 수 없어요!
2. 세미나 | 마케팅 성과 측정, 어떻게 해야 할까요?
3. 유튜브 | 데이터 분석가, 사이언티스트 업무를 모두 경험하고 싶다면
4. 인터뷰 | 마케터가 데이터 수집부터 분석까지, 엄청난 경쟁력이죠
😮
GA4의 일부 기여 분석 모델은
이제 사용할 수 없어요!

| Editor 민주 |


얼마 전 GA4에서 꽤 큰 업데이트가 있었다는 사실, 알고 계셨나요? 기여 분석 모델 중에서 ‘첫 번째 클릭’, ‘선형’, ‘시간 가치 하락’, ‘위치 기반’ 모델이 지원 중단된 것인데요. 기존에 서비스하고 있던 기여 분석 모델 중 상당수가 사라지게 되었습니다. 2023년 11월부터는 ‘마지막 클릭’ 또는 ‘데이터 기반’ 모델만 사용할 수 있어요.
그런데 왜?
이번 업데이트는 요즘 마케팅 업계를 흔들고 있는 ‘쿠키리스(cookieless)’와도 관련이 있습니다.

🍪 쿠키 Cookie
  • 사용자가 웹사이트에 재방문했을 때 웹사이트를 빠르고 편리하게 사용할 수 있도록 저장하는 작은 데이터 조각
  • e.g. 검색어 정보, 방문한 웹사이트 정보, 로그인 정보, 장바구니에 담아놓은 상품 정보 등

‘겨울 코트'를 한번 검색했다가 인스타그램을 하고 있는데 겨울 코트 광고가 줄줄이 떠서 ‘뭐야, 내 마음을 읽었나?’ 했던 적 한 번쯤 있으시죠? 쿠키를 활용한 개인 맞춤형 타겟 광고를 보신 거예요. 이렇게 개인의 온라인 활동 내역을 마케팅 활동에 활발하게 사용하게 되면서, 몇 년 전부터는 개인정보 노출에 대한 우려가 커지고 개인정보 보호 정책이 강화되기 시작했습니다. 개인정보 보호 정책이 강화되면서 마케팅에 데이터 활용이 어려워졌어요.


쿠키리스 시대를 맞아 기존 규칙 기반 모델들이 마주한 문제
GA4의 기여 분석 모델에는 규칙에 기반해 기여도를 배분하는 규칙 기반 모델과 데이터 기반 알고리즘에 의해 기여도를 배분하는 데이터 기반 모델이 있습니다. 규칙 기반 모델은 각각의 전환에 영향을 준 채널들의 기여도를 계산합니다. 그런데 사용자가 전환까지 거쳐온 전체 경로를 알기 어려워졌기 때문에 기여도를 제대로 배분하기 어려워졌어요.
규칙 기반 모델을 열심히 공부했는데 이제 다 사라진다니 혹시 좌절하셨나요? 그럴 필요 없습니다. 마케팅 성과를 복합적으로 이해하려면 규칙 기반 모델에 대해서도 이해하고 있어야 해요. 다양한 마케팅 채널들이 전환에 어떻게 영향을 주는지 이해할 수 있는 사고의 틀을 제공해 줄 수 있거든요.


쿠키리스가 마케팅 데이터 활용에 어떤 영향을 주고 있는지, 데이터 기반 기여 분석 모델은 무엇인지 더 궁금하시다면 아래 블로그 글에서 확인해 주세요. 마케팅 성과를 복합적으로 이해하는 방법을 알려드리기 위해 열심히 세미나도 준비하고 있는데요. “마케팅 성과 분석의 모든 것 (feat. GA4)” 세미나에서 뵙겠습니다 :)

🔎
마케팅 성과 측정,
어떻게 해야 할까요?

| Editor 혜정 |


GA4와 같은 사용자 행동 데이터 분석 툴에서도 더 이상 다양한 성과 분석이 어렵고, 쿠키리스로 인해 데이터 수집 자체도 어려워진 요즘, 디지털 마케팅의 성과 측정은 어떻게 해야 할까요?
다음 주 화요일에 진행되는 "마케팅 성과 분석의 모든 것 (feat. GA4)" 세미나에서 힌트를 얻어보세요.

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혹시 구독자님이 여기에 해당하신다면, 이번 세미나를 추천해요
  • 데이터 기반 마케팅이 대세라는데 알려줄 사람이 없는 주니어 마케터
  • 쿠키리스 시대를 맞아 전환 경로 데이터 전체를 보기 어려워져서 고민이 깊어져 가는 실무자
  • 마케팅 팀에서 데이터 분석을 해달라고 하는데 어떻게 분석해야 할지 막막한 데이터 분석가
  • 요즘 마케터 채용 공고에 자주 보이는 '데이터 분석'은 어떻게 하는 건지 궁금한 마케터 취준생


11월 세미나는 이렇게 진행돼요
  • 일정: 11/14(화) 저녁 7시 ~ 9시

지금까지 들어온 질문을 공개해요
  • Q. 요즘 개인정보 보호 이슈로 인해 마케팅에 데이터 활용이 어려워졌는데요. 어떻게 대응하고 계시나요?
  • Q. 마케팅 성과를 판단할 때 어떤 데이터를 봐야 하는지 감을 잡기가 어려워요. 보고 싶은 데이터는 너무 많고, 기준이 되는 데이터와 개선해야 할 데이터를 판단하는 방법이 궁금합니다.
  • Q. 데이터 팀이 없고, 데이터 분석 환경이 갖춰지지 않은 상황에서 데이터 기반 마케팅은 어떻게 할 수 있을까요?
  • Q. 데이터 마케팅에 어떤 데이터 분석 스킬이 필요할까요? [유튜브에서 답변 미리보기]


라이브 특별 할인가로 신청할 수 있어요
정가 대비 70% 할인된 라이브 특별 할인가, 1만 원에 신청하실 수 있어요. 다시 보기는 제공되지 않으며, 다시 보기 시청을 원하시는 경우 추후 인프런에서 구매하실 수 있습니다.

    ⋯⋯⋯

    📢 이번 세미나에 관심 있을 것 같은 동료, 친구, 지인이 있다면, 세미나 소식을 공유해 주세요.
    11월 14일 화요일 저녁 7시, 줌에서 뵙겠습니다!

    🏃‍♂️
    데이터 분석가, 사이언티스트 업무를
    모두 경험하고 싶다면

    | Editor 혜정 |


    현업 데이터 분석가와 채용 공고 읽어보기!
    오늘은 '여기어때'의 데이터 분석가 채용 공고를 읽어보았습니다. 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트 두 직무의 일을 모두 경험하고 싶은 분이라면 이번 채용 공고를 주목해 주세요👀

    여기어때 채용공고에서 눈여겨봐야 할 4가지!
    • 다른 회사에서는 데이터 분석가와 사이언티스트에게 각각 요구하는 주요업무와 지원자격이 한 번에 들어있어요.
    • 많은 지원자격이 적혀있다고 기죽지 말고, 내가 잘할 수 있는 '주'와 도움이 필요한 '부'가 있음을 커뮤니케이션해 보세요.
    • 여러 기술적인 측면과 함께, 유연성, 추진력, 신뢰성이라는 '좋은 태도'도 중요해요.
    • 채용 관련 문의는 '여기어때 채용' 카카오톡 채널에 물어볼 수 있어요.


    이 영상을 통해 여기어때 지원을 고민하실 분들을 위한 당부의 한 마디까지! 유튜브 영상에서 확인해 주세요 :)

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    마케터가 데이터 수집부터 분석까지,
    엄청난 경쟁력이죠

    | Editor 보민 |


    오늘은 광고 대행사에서 일하고 계신 주현종님을 만났습니다. GA4로 직접 데이터를 분석하니 고객사 설득이 쉬워졌다고 말씀해 주셨는데요. 광고 대행사에서는 주로 어떤 데이터를 확인하고 있는지, GA4는 또 어떻게 활용하고 계시는지 이야기를 들어볼게요.

    ⋯⋯⋯

    Q. 안녕하세요, 현종님! 자기소개를 부탁드려요.
    안녕하세요. 저는 스포츠 관련 전공을 했고, 지금은 광고 대행사에서 퍼포먼스 마케터, AE*로 일하고 있는 주현종이라고 합니다.
    * AE(Account Executive): 광고주(Account)를 관리하는 사람, 광고 기획자라고도 함.


    Q. 데이터 분석, 구글 애널리틱스 공부는 어떻게 시작하게 되셨나요?
    광고는 누구나 집행할 수 있지만 광고 성과를 분석하고 퍼포먼스를 낼 수 있는 역량을 가진 마케터는 소수라고 생각하거든요. 남들보다 더 잘할 수 있는 게 뭘까 고민하다가 자연스럽게 구글 애널리틱스에 관심을 갖게 되었고요. 제가 2019년, 2020년 정도에 구글 애널리틱스의 구버전인 유니버셜 애널리틱스(UA)를 사용했었는데, 이제 GA4라는 걸로 툴이 교체되었잖아요. 그러니까 GA4를 새롭게 배워야 하는데 독학으로만 공부하려니까 한계가 많이 느껴졌어요. 이왕 배우는 거 좀 더 제대로 배워보자고 생각하고 GA4 관련 강의나 캠프를 찾아서 공부하게 되었습니다.


    Q. 그럼 GA4로 주로 어떤 분석을 하시나요?
    보통 광고를 집행하고 나면 메타나 구글 광고 시스템상에서 제공해 주는 노출량, 클릭량 데이터를 많이 보는데요. 일차적으로 이렇게 확인해 봤을 때 문제가 있거나 추가적인 전략이 더 필요할 때는 GA4를 활용해서 사용자들이 어떻게 움직이는지, 어떤 광고를 통해서 어떻게 유입되고 있는지, 전환은 어디서 더 잘 일어나는 지 등을 확인해 보고 고객사와 논의를 하게 됩니다.

    가장 최근에 여행사 광고를 대행하는 일을 했는데요. GA4 데이터를 보고 광고 예산을 조정하기도 했어요. 여행 상품의 경우에는 아무래도 단가가 높다 보니까 상담하고 구매를 많이 하시거든요. 그래서 광고의 전환 목표를 상담 신청으로 잡는데요. 어떤 여행 상품 광고를 보고 클릭해서 여행사 웹사이트에 들어온 후에 상담 신청 버튼을 누르면 전환이 되었다고 보는 거예요. 이번에 광고 예산을 조정했던 이유는 고객사에서 예상했던 전환이 잘 될 상품과 실제로 전환이 잘 되는 상품이 달랐기 때문인데요. 저는 데이터를 보고 고객사 담당자분께 ‘우리가 밀고 싶은 상품보다 다른 상품들이 고객들에게는 반응이 더 좋다. 과감하게 반응이 더 좋은 상품에 집중해야 한다.’ 이렇게 설득했습니다. 데이터 덕분인지 담당자분도 제 의견에 납득을 하셔서 예산 분배를 다시 할 수 있었어요.


    Q. 데이터를 보면서 이야기할 때 고객사를 설득하기가 더 수월한가요?
    네, 그럼요. 마케터들이 하는 일이 어찌 보면 간접적인 영업이라고도 얘기할 수 있을 것 같은데요. 아무리 제가 좋다고 말해도 설득을 못 하면 예산을 받을 수가 없고, 광고를 할 수가 없거든요. 고객사 입장에서도 좋아 보이는 광고가 있잖아요. 그런데 여러 번 광고를 돌려본 저희 입장에서는 그 광고보다는 다른 광고를 하는 게 나아 보일 수가 있어요. 그럴 때 지표를 통해서 설득하면 훨씬 잘 설득이 됩니다. 데이터 없이 그냥 안 될 것 같다고만 얘기를 하면 설득이 안되더라고요.


    ⋯⋯⋯

    현종님이 어떻게 업무에서 데이터를 활용하고 있는지, 더 많은 사례는 인터뷰 전문에서 확인해 주세요!

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