데이터 로그 설계 (이벤트 택소노미) 1

저번 라이브러리에서 이번엔 킬러 콘텐츠에 대해서 이야기를 해보겠다고 했으나
H의 라이브리에서 충분히 다룬 것 같아서 그 이후 진행했던 데이터 로그 설계에 대해 이야기해 보고자 합니다.

STEP 1. 지표 설정하기

데이터 로그 설계의 목적은 무엇일까요?
궁극적으로는 비즈니스의 성장이고,
그 과정에서 변화가 잘 진행되고 있는지 숫자로 측정 가능하게 만드는 것이 목적입니다.
지표는 분자와 분모의 조합으로 만들어진 숫자여야 합니다.

물론 내가 보고 싶은 데이터가 가입자 수일 수 있습니다.
그렇다면 가입 전환율을 보고 싶은 지표로 설정하는 겁니다.

왜 그래야 하는지 짧게 설명드리자면,
가입자가 하루에 10명이라면 이것은 높은 수일까요? 낮은 수일까요?
가입자 수를 20명으로 증가시키려면 어떤 액션을 취할 수 있을까요?
이렇듯 숫자 자체로는 액션 플랜을 수립할 수 없습니다.

하지만 지표가 가입 전환율이라면 이야기가 달라지겠죠.
접속자 20명 중 10명이 가입했다면, 50%의 가입 전환이 발생한 것입니다.
접속자 100명 중 10명이 가입했다면, 10%의 가입 전환이 발생한 것입니다.
이런 경우에서 가입자 수를 20명으로 증가시키려면 어떤 액션이 있을 수 있을까요?
광고비를 2배로 들여서 접속자를 2배로 만들거나,
가입 전환율이 낮다고 판단되면 가입 플로우를 개선해 볼 수 있습니다.

비즈니스의 성장을 어떤 숫자로 정의할지 정하는 작업이 ‘지표 설정’이고,
데이터 로그를 설계하기에 앞서 지표 설정이 되어야
불필요한 데이터를 쌓지 않고 데이터 분석뿐 아니라 관리도 쉬워집니다.

STEP 2. 지표를 보기 위해 필요한 이벤트 리스트업 하기

보고 싶은 지표를 정했다면, 어떤 데이터를 기록해야 할지 정해지는데요.
GA4에서 기본적으로 제공하는 데이터 외에 사용자의 행위를 기록하고 싶다면 ‘이벤트’를 설정해야 합니다.
비디어스로 예를 들면 공고 지원, 포트폴리오 만들기 등의 행위가 이벤트가 될 수 있습니다.
사실 이벤트를 리스트업하다보면 사용자의 거의 모든 행동을 보고 싶다는 욕심이 생기기도 합니다만,
그럴 때 앞서 설정한 지표를 보면서 지표에 꼭 필요한 데이터만 선별하여 기록하는 자제력이 필요합니다!
내가 생각하기에 다 필요한데라고 하실 수 있겠지만,
여기서 말하는 필요는 당장 기억할 수 있는 정도의 필요를 뜻합니다.

비디어스에서 처음 이벤트를 리스트업할 때 이벤트일 수 있는 모든 이벤트를 다 세팅해 두었었습니다.
기획과 개발 리소스가 상당히 많이 투입되었습니다.
가입 전환율이나 공고지원율 등 우선순위의 분석이 어느 정도 자리 잡고 난 후 부가적인 지표를 살펴보게 되었습니다.
그중 키워드 지표가 제대로 수집되지 않고 있다는 사실을 알게 되었는데요.
서치 버튼의 돋보기 아이콘을 눌렀을 때만 수집이 되고 있었습니다.
지표는 내가 필요할 때 보게 되는 것이기 때문에 그때부터 수집해도 늦지 않습니다.
지금까지 수집되고 있지 않은 키워드 검색이 우리의 다음 액션에 문제를 일으켰을까요?
그렇지 않습니다.
그저 우리 서비스가 이제 키워드를 살펴볼 스테이지에 진입한 것일 뿐입니다.
그렇기 때문에 내가 놓치고 있는 지표와 이벤트는 없을지 너무 미리 전전긍긍하지 않아도 되고
리소스 낭비일 수 있다는 점..! 참고하시길 바랍니다.

STEP 3. 구글 시트에 트래킹 플랜 만들기

데이터 로그를 설계할 때는 하나의 문서를 만들어 관리하는 것이 좋은데요.
아래와 같이 엑셀 시트로 만들었습니다.



초기 설계 지표와 확정으로 세팅되는 지표는 높은 확률로 변경될 수 있습니다.
혼자 할 수 있는 작업이 아니기도 하고, 설령 혼자 하더라도 다수의 액션 플로우를 다 기억하기는 어렵기 때문입니다.
그래서 처음 엑셀 시트를 작성할 때만 해도,
개발팀과의 소통을 원활하게 하고 히스토리를 알 수 있다는 그런 문서화에 따른 장점 정도만을 예상했으나
태그 설정이 완료된 지금 오히려 분석할 때 더 자주 참고하고 있는 것 같습니다.

구글 태그매니저를 이용할 경우, 태그매니저에서도 각 항목을 클릭하여 이벤트나 트리거에 대한 정보를 파악할 수 있지만
한눈에 파악할 수 있도록 문서로 정리를 해놓는 것이 좋습니다.
L의 라이브러리에서 이미 보셨겠지만 분명 마케터가 혼자 데이터를 세팅하는 것에는 한계가 있기 때문입니다!
이번 라이브러리에서는 설계에 대해 말씀드렸다면,
다음 라이브러리는 실제 세팅에 대해 알려드리겠습니다.

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