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GA4로 하는 디지털 마케팅 데이터 분석 모두의 구글 애널리틱스4
정 가
28,000원
출 간
2023-01-25
지 은 이
김도연
I S B N
9791140702794
분 량
368쪽
난 이 도
관계없음,입문

GA4로 하는 디지털 마케팅 데이터 분석

핵심만, 가장 쉽게 설명했다!

누구나 쉽게 이해할 수 있는 실용적인 GA4 입문서

데이터 홍수의 시대, 고객 데이터를 분석해서 인사이트를 도출하고 이를 마케팅이나 비즈니스 전략에 활용하는 데이터 분석 능력은 마케터의 필수 역량이 되었다. 이 책은 실무자가 가장 많이 사용하는 구글 애널리틱스 핵심 내용 위주로 구성했으며, 450여 개의 그림과 쉽게 따라 할 수 있는 실습으로 누구나 쉽게 구글 애널리틱스를 이해할 수 있게 설명한다. 특히 마지막 장에서는 시퀄 주식회사의 최분석 팀장과 김지아 대리가 겪는 캠페인 분석 과정을 직접 따라 하며 디지털 마케팅 캠페인을 직접 해보고 인사이트 도출까지 경험해볼 수 있다. 구글 애널리틱스를 처음 배우거나 UA 사용자이지만 새롭게 GA4를 익히고 싶은 모든 사람을 대상으로 하며, 구글 애널리틱스4 자격증(GAC) 이론도 90% 가량 커버하고 있어 자격증도 함께 준비할 수 있다.

 

∙ 데이터 셰프의 레시피(https://www.datachef.co.kr/): 저자가 직접 운영하는 사이트의 모든 데이터가 공개되어 있습니다. 직접 분석하고 학습하고 실험하고 제작해보세요.

 

1장. 구글 애널리틱스 알아보기

1.1 구글 애널리틱스와 데이터 분석

1.2 웹, 앱 그리고 하이브리드 앱

1 | 웹

2 | 앱

3 | 하이브리드 앱

1.3 웹/앱 데이터 분석

1.4 디지털 마케팅과 데이터 분석

1 | 디지털 마케팅의 종류

2 | 디지털 마케팅 광고 플랫폼

3 | 데이터 분석

1.5 구글 애널리틱스 자세히 알아보기

1 | 구글 애널리틱스란

2 | 구글 애널리틱스 버전별 비교

3 | 구글 마케팅 플랫폼과 구글 클라우드 플랫폼

 

2장. 구글 애널리틱스 시작 준비하기

2.1 구글 애널리틱스의 데이터 수집 원리

2.2 GA 계정 만들기

2.3 실습 환경 만들기

 

3장. 구글 애널리틱스의 주요 개념

3.1 계정, 속성, 보기: GA의 데이터 관리 구조

1 | GA 계정: 어카운트

2 | 속성: 원천 데이터베이스

3 | 보기: 분석가가 보는 데이터베이스

3.2 사용자와 세션 그리고 페이지 뷰와 이벤트: GA 분석을 위한 기본 요소

1 | 사용자와 세션: 사용자를 세는 단위

2 | 페이지 뷰와 이벤트

3.3 측정기준과 측정항목: 디멘션과 메트릭

1 | 측정기준

2 | 보조 측정기준

3 | 측정항목

3.4 콘텐츠 그룹: 페이지 특성별로 그룹화한 페이지

 

4장. 분석 환경 설정하기

4.1 속성 설정: 원천 데이터베이스 설정하기

1 | 속성 추가하기

2 | 구글 시그널

3 | 유저 ID 설정하기

4 | 리퍼럴 제외 설정하기

4.2 보기 설정: 분석가 데이터베이스 설정하기

1 | 보기 설정

2 | 봇 필터링/내부 검색 기능 활성화하기

3 | 필터 설정

4.3 전자상거래 설정: 이커머스 설정하기

1 | 전자상거래 활성화

2 | 전자상거래 데이터 수집 코드 삽입하기

4.4 목표 설정: 골 설정하기

 

5장. 구글 애널리틱스 다루는 법 익히기

5.1 구글 애널리틱스 사용자 화면 사용법 익히기

1 | 계정 선택기 영역

2 | 보고서 및 도움말 검색 영역

3 | 결과 관리 영역

5.2 메뉴 영역: 분석 대상은 무엇인가(What)?

1 | 대시보드: 즉시 확인을 위한 상황판

2 | 맞춤 알림: 중요한 상황 알려 주기

3 | 저장된 보고서와 그 외 보고서

5.3 분석 영역: 분석을 어떻게 진행할까(How)?

1 | 세그먼트: 데이터 쪼개서 보기

2 | 캘린더: 분석 기간 설정하기

3 | 그래프와 주석: 결과를 그래프로 확인하고 설명 넣기

4 | 측정기준 선택: 측정기준 선택해서 분석하기

5 | 고급 검색: 분석 조건 적용하기

6 | 그래프 출력 유형: 분석 결과 표현 바꾸기

7 | 분석 결과표: 데이터 분석 결과

 

6장. UA 보고서로 분석해 보기

6.1 보고서: UA 분석의 핵심

6.2 실시간 보고서: 실시간 사용자 현황 파악

1 | 실시간 > 개요 보고서

6.3 잠재고객 보고서: 우리 회사의 잠재고객은 누구일까?

1 | 잠재고객 > 개요 보고서

2 | 인구통계 > 연령 보고서

3 | 지역 > 위치 보고서

4 | 기술 > 웹 브라우저 및 운영체제 보고서

5 | 모바일 > 기기 보고서

6 | 벤치마킹 > 채널 보고서

6.4 획득 보고서: 고객들은 어떻게 우리 사이트로 유입되었을까?

1 | 전체 트래픽 > 채널 보고서

2 | 전체 트래픽 > 소스/매체 보고서

3 | 캠페인 > 모든 캠페인 보고서

6.5 행동 보고서: 웹 사이트 내 고객들의 행동 패턴은?

1 | 행동 > 행동 흐름 보고서

2 | 사이트 콘텐츠 > 콘텐츠 드릴다운 보고서

3 | 이벤트 > 인기 이벤트 보고서

6.6 전환 보고서: 고객들이 일으킨 매출 전환은 얼마나 될까?

1 | 목표 > 개요 보고서

2 | 목표 > 유입경로 시각화 보고서

3 | 전자상거래 > 쇼핑 행동 보고서

4 | 전자상거래 > 제품 실적 보고서

6.7 맞춤 보고서: 내 마음대로 만드는 GA 보고서

 

7장. GA4 본격적으로 다루기

7.1 GA4의 특징

1 | 이벤트 중심으로 변화

2 | 앱과 웹의 통합 분석: 데이터 스트림

3 | 단순화

4 | 원천 데이터를 마음껏 가공하는 빅쿼리

7.2 태깅

7.3 GA4 이벤트 개념 한 방에 잡기

1 | 이벤트 구조: 이벤트 이름, 매개변수, 변수 값

2 | 이벤트 종류: 자동 이벤트와 수동 이벤트

3 | 자동 수집 이벤트

4 | 추천 이벤트

5 | 맞춤 이벤트

7.4 GA4 사용자 화면

1 | 계정 선택기

2 | 검색 영역

3 | 메뉴 영역

4 | 분석 영역

5 | 캘린더 및 기능 영역

6 | 콘텐츠 분석 영역

7.5 GA4 보고서

1 | 실시간 보고서

2 | 획득 보고서

3 | 참여도 보고서

4 | 수익 창출 보고서

5 | 유지 보고서

6 | 인구통계 보고서

7 | 기술 보고서

7.6 GA4 주요 개념과 기능 알아보기

1 | 잠재고객: 우리 서비스의 고객 분류해서 수집하기

2 | 전자상거래: 전자상거래 이벤트 수집하기

3 | 사용자 속성: 사용자 수준의 정보

4 | 맞춤 측정기준: 분석가의 측정기준

5 | 전환 이벤트: 목표 설정하기

6 | 광고: 광고 실적과 기여도 확인하기

7.7 탐색 분석

1 | 자유 형식

2 | 유입경로 탐색 분석

3 | 경로 탐색 분석

4 | 세그먼트 중복 분석

5 | 동질 집단 탐색 분석

6 | 사용자 전체 기간 분석

 

8장. 디지털 마케팅 캠페인을 실행하고 GA4로 분석해 보기

8.1 우리 서비스 현황 분석하기

1 | 인구통계 개요 보고서 분석

2 | 기술 개요 보고서 분석

3 | 사용자 획득 보고서 분석

4 | 서치 콘솔

5 | 이벤트 보고서 분석

6 | search_term 보조 측정기준 추가하기

7 | 페이지 및 화면 보고서 분석

8 | 전자상거래 구매 보고서 분석

9 | 유지 보고서 분석

8.2 첫 번째 캠페인 준비하기: 디지털 마케팅 상식 알기/잠재고객 만들기

1 | 잠재고객 생성하기

8.3 첫 번째 캠페인 성과 분석: 구글 애즈 캠페인으로부터 인사이트 얻기

8.4 두 번째 캠페인 준비하기: UTM 설정, 전환 이벤트 설정하기

1 | UTM 제작하기

2 | 전환 이벤트 설정하기

8.5 두 번째 캠페인 성과 분석: 페이스북 캠페인 결과 분석하기

1 | 전자상거래 구매 보고서

2 | 자유 형식 보고서

3 | 전환 이벤트

8.6 GA4 분석 결론

 

ㆍ지은이 김도연
지은이 소개
경영 정보를 전공하고 가전 회사 고객관리 CRM 시스템을 시작으로 빅데이터 솔루션을 운영하기 시작했으며, 글로벌 호텔에서 마케팅 팀 CRM 매니저로 근무했다. 현재 디지털 마케팅과 CRM 데이터 분석 부문에서 일하고 있다. 이론을 넘어서는 실용적 디지털 마케팅과 데이터 분석에 관심이 많고, 실무 경험을 바탕으로 ‘비전공자를 위한 SQL 및 디지털 마케팅’ 강의를 한다. 전작으로 『모두의 SQL』(길벗, 2018)이 있다.

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