제1회 DataGeeks(디긱스) 오픈세미나 발표자료
주제 : 데이터 분석과 활용
Google Analytics (이태영) - 모바일과 웹 비즈니스 분석을 위한 Google Analytics 활용
일시 : 12월 13일(토) 오후 13:30 ~ 17:30
장소 : 신논현역(9호선) 1번출구 2분 이내 데브기어 강의장
[Gastudy.net] Google analytics platform principlesSeHeung Oh
GA스터디에서 진행한 기본요약 중 첫번째 문서 입니다.
- Google analytics platform principles
ps. 문서에 나온 내용과과 스터디 진행시 말로 설명해드린 내용이 반반 정도의 비율이라 문서만으로는 제가 전달하고자 한 내용은 충분하지 않을 수 있는 점 참고 부탁드립니다.
제1회 DataGeeks(디긱스) 오픈세미나 발표자료
주제 : 데이터 분석과 활용
Google Analytics (이태영) - 모바일과 웹 비즈니스 분석을 위한 Google Analytics 활용
일시 : 12월 13일(토) 오후 13:30 ~ 17:30
장소 : 신논현역(9호선) 1번출구 2분 이내 데브기어 강의장
[Gastudy.net] Google analytics platform principlesSeHeung Oh
GA스터디에서 진행한 기본요약 중 첫번째 문서 입니다.
- Google analytics platform principles
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Summary of Google Analytics Guide (ver.Korean)
구글 애널리틱스 가이드 (매뉴얼)를 한국어 버전으로 정리한 자료입니다. 참고로 구글에서 제공하는 가이드는 웹 분석 (Commerce 서비스를 대표 예시로 설명)을 기반으로 진행됩니다. 이 자료는 바풀 사내 세미나에서 사용된 자료인데 다른 분들께도 도움이 될 수 있을 것 같아 공유합니다 :)
www.bapul.net
[Gastudy.net] Digital analytics fundamentalsSeHeung Oh
GA스터디에서 사용한 기본요약 중 두번째 문서입니다.
- Digital analytics fundamentals
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[우리가 데이터를 쓰는 법] 우리가 고객을 이해하는 법 - 에그번 에듀케이션 문관균 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 여섯 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 우리가 고객을 이해하는 법
연사 : 에그번 에듀케이션 문관균 대표
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) Yongho Ha
http://ga.yonghosee.com 에서 진행하는 구글 어날리틱스(google analytics) 에 대한 강의 슬라이드 입니다. 이 슬라이드는 샘플이지만, 초반부는 실재 강의 교재 그대로 입니다. 이것 자체로도 여러분이 GA를 이해하는데 좀 도움이 된다면 기쁘겠습니다^^ 감사합니다.
앱 스크린샷을 최적화하는 방법 (How to optimize App screenshot)SeHeung Oh
앱 마케팅에 관한 자료를 찾다가 공부 겸 정리를 하려고 작성한 문서입니다.
App 스크린샷을 만들 때 한번쯤은 참고 해보면 좋을 듯 합니다.
(두번 참고하셔도 됩니다^^;)
본문은 "ㅁ체"로 작성한 점 양해 부탁드립니다.
- Update 2015. 01. 16
텍스트가 작아서 조금 더 키운 버전으로 교체하였습니다.
Created an advertisement campaign to promote organized tours to millennials when traveling throughout Europe.
*Presentation images were sourced online and only used for educational purposes.
We have always built our subdivisions and houses with the mindset of providing residents with quality living, where they can feel safe and comfortable. After all, shelter or housing is a basic need for all of us. - http://www.abrown.ph
Creative Spark is an innovative full service digital agency with a specialisation in digital strategy, content marketing, social media and web, mobile and app development.
Summary of Google Analytics Guide (ver.Korean)
구글 애널리틱스 가이드 (매뉴얼)를 한국어 버전으로 정리한 자료입니다. 참고로 구글에서 제공하는 가이드는 웹 분석 (Commerce 서비스를 대표 예시로 설명)을 기반으로 진행됩니다. 이 자료는 바풀 사내 세미나에서 사용된 자료인데 다른 분들께도 도움이 될 수 있을 것 같아 공유합니다 :)
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[Gastudy.net] Digital analytics fundamentalsSeHeung Oh
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[우리가 데이터를 쓰는 법] 우리가 고객을 이해하는 법 - 에그번 에듀케이션 문관균 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 여섯 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 우리가 고객을 이해하는 법
연사 : 에그번 에듀케이션 문관균 대표
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) Yongho Ha
http://ga.yonghosee.com 에서 진행하는 구글 어날리틱스(google analytics) 에 대한 강의 슬라이드 입니다. 이 슬라이드는 샘플이지만, 초반부는 실재 강의 교재 그대로 입니다. 이것 자체로도 여러분이 GA를 이해하는데 좀 도움이 된다면 기쁘겠습니다^^ 감사합니다.
앱 스크린샷을 최적화하는 방법 (How to optimize App screenshot)SeHeung Oh
앱 마케팅에 관한 자료를 찾다가 공부 겸 정리를 하려고 작성한 문서입니다.
App 스크린샷을 만들 때 한번쯤은 참고 해보면 좋을 듯 합니다.
(두번 참고하셔도 됩니다^^;)
본문은 "ㅁ체"로 작성한 점 양해 부탁드립니다.
- Update 2015. 01. 16
텍스트가 작아서 조금 더 키운 버전으로 교체하였습니다.
Created an advertisement campaign to promote organized tours to millennials when traveling throughout Europe.
*Presentation images were sourced online and only used for educational purposes.
We have always built our subdivisions and houses with the mindset of providing residents with quality living, where they can feel safe and comfortable. After all, shelter or housing is a basic need for all of us. - http://www.abrown.ph
Creative Spark is an innovative full service digital agency with a specialisation in digital strategy, content marketing, social media and web, mobile and app development.
This will be a good exercise for your class. Divide your class in 2 teams, put a hot chair . All students by turn sit and the team explains the verb. Elementary ESL
* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
- 데이터사이언티스트 고영혁 소개
- Treasure Data (트레저데이터) 소개
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
>> MUJI : 전통적 리테일에서 데이터 기반 O2O
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #2
>> WISH : 개인화&자동화를 통한 쇼핑 최적화
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
>> Oisix : 머신러닝으로 이탈고객 예측&방지
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #4
>> 워너브로스 : 프로세스 자동화로 시간과 돈 절약
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #5
>> Dentsu 등의 애드테크(Adtech) 회사들
- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
라이트브레인 UX 아카데미 2기 오픈 프로젝트 주제는 '직장인들을 위한 일상생활 도우미, 스마트태그' UX 디자인입니다. 16주간의 긴 교육과정의 최종 과제 결과물을 공유합니다.
스마트태그 UX 디자인의 기본 전제조건은 아래와 같습니다.
- 2015년 하반기 출시
- 독자적인 기술은 없음 (현존하는 기술 활용)
- 일상생활에서 필요한 탁월한 서비스를 제공하는 데 주력
- 부담없이 구매할 수 있는 가격대 : 3~5만원
- 하나가 아닌 세트 구성
2조가 정리한 과제결과물 '미어캣'입니다.
예측 분석 (predictive analytics)를 위해 데이터 세트를 블렌딩하는 7단계를 설명합니다. 다양한 데이터 소스에 직접 액세스하고 드래그앤드롭의 쉬운 방식으로 코딩 없이 예측 분석을 누구나 수행할 수 있게 됩니다. R프로그래밍 언어를 기반으로 하여 고급사용자도 자신의 코드 또는 스크립트를 쉽게 통합하여 사용이 가능합니다. Tableau와 Quilk를 지원하여 예측분석과 시각화의 완벽한 협업을 이루어 낼수 있습니다. - by 픽데이타(www.pikdata.com)
서버단에 비해 상대적으로 UI는 분석 및 테스트 수행 여부를 파악하기 쉽지 않습니다. 웹 UI의 HTML 또는 XML 형태의 엘리멘트와
다양한 이벤트들을 정적으로 분석하고 이를
1) 테스트 대상으로 활용
2) 개발완료 여부, 표준 준수 여부 등을 검사
3) 개발 완료 이후 변경 부분 히스토리 관리
등으로 활용한 사례를 공유합니다
Similar to [Gastudy.net] Google Analytics basic (20)
2. 오세흥
Yea Studio / 기획팀장
서비스기획, 전략기획, PM, 마케팅기획 등등
디자인, 개발 빼고 전부 다...
(개발자라 하기엔 애매모호한)개발자 출신, GAIQ 보유
페이스북 GA Study 그룹 운영
https://www.facebook.com/groups/gastudy.net/
sionic77@gmail.com
# 저는요...
3. # Web과 Mobile의 차이
# 분석 기법
# Measurement plan
# 주요 구성요소
# Data model 구성요소
# Account structure
# Filters
# Reporting 살펴보기
# 지표 이해하기 - User, Event
# Segment란?
# Segment 활용방안
# Segment 살펴보기
# Q&A
# 진행순서
4. 데이터는 잘 수집하는 것도 중요하지만 모은 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 결과가
달라지기 때문에 데이터를 분석 할 때에 Insight와 Context를 파악하는 것이 중요함.
- 가장 쉬운 방법은 "비교를 통한 분석"
ex) DAU, MAU, Session시간 등등...
- 목표설정
어떤 전략을 세우냐 또는 서비스의 시기별로 목표가 다르기 때문에 각 상황에 따라서 적
절한 목표 설정이 중요. 시기/목표별 비교를 통해서 설정한 목표대로 잘 돌아가고 있는지
비교분석을 한다면 Good.
# 시작하기에 앞서...
5. - 데이터는 가능하면 쪼개서(세분화) 보기
데이터가 많이 쌓이기 시작하면 큰 흐름만 눈에 잘 띄기 때문에, 큰 흐름만 보다 보면 정
말 중요한 Point나 데이터를 놓칠 수 있음.
예를 들어, 세션이 많아지면 큰 흐름으로 봤을 땐 좋은 일이지만, 반대로 세부적으로 봤
을 때는 앱이 죽었다거나 혹은 해당 Activity에서 불편함을 느껴서 다시 접속을 한 행동
때문에 세션의 수가 늘어 났다면?
한가지의 지표나 큰 흐름만으로는 이런 상황을 파악하기 정말 힘듬. 그래서 가능하면 여
러 지표를 쪼개서 보는 것을 추천 함.(월 -> 주 -> 일 -> 시간 별)
그렇다고 해서 아무 지표나 다 쪼개서 보는 것은 아님. 경험을 해봐야 알 수 있는 부분이
많지만
단점은 분석하는데 많은 비용과 시간이 소요 됨.
# 시작하기에 앞서...
6. - 최소한의 노력으로 최대한의 결과 얻기
데이터를 비교하고, 세분화 하는 것도 좋지만 최소한의 노력으로 최대한의 결과를 얻는
것도
중요 함.
기본(핵심)지표를 꼭 정해서 GA에서는 Goal, Segment, Filter 등을 활용해서 사용하는
것이 중요 함.
결론은 "경험"이 가장 중요 함.
손에 점차 익으면 같은 지표를 보더라도 시간이 점점 단축 됩니다 :)
# 시작하기에 앞서...
7. - Web
Javascript Code를 사용
<head> </head> 사이에 넣는 것이 Best.
간혹 footer에 넣는 경우도 있음 (정확도, 속도 차이)
# Web과 Mobile의 차이
9. - Dispatch
Mobile은 Web과 달리 수집한 데이터를 실시간으로 전송하지 않고 일정한 시간을 정해
주기적으로 전송 함. (Android 30분 / iOS 2분)
1. Mobile은 Web과 달리 인터넷에 항상 연결되어 있지 않을 수 있음
2. 실시간으로 데이터를 전송하면 배터리 수명이 단축 됨
# Web과 Mobile의 차이
10. # 분석 기법
- Segmentation
유저의 행동 트렌드, 패턴, 변화를 나누어서 보기(date, time, device, 지역 등등)
- Context
지표를 이해하여 실적이 좋은지 나쁜지 파악할 수 있음
11. # Measurement plan
- 측정계획 5단계
1. 측정계획 정의
2. 기술 기반 문서화 (서버, 웹 or 모바일, 반응형, 모두 추척이 가능한지)
3. 실행계획 세우기
4. 계획 실행하기
5. 유지 보수
12. # Measurement plan
- 측정설계 5단계
1. 비즈니스 목표 문서화
2. 목표를 위한 전략, 전술 확인
3. KPI(metric)
4. Segment
5. Target
13. # 주요 구성요소
- Collection
데이터 수집 및 서버전송
- Configuration
Report에 포함, 제외 할 데이터를 설정
- Processing
Report에 나타낼 데이터를 Configuration을 적용해 처리
- Reporting
가공한 데이터를 나타냄
14. # 주요 구성요소
- Collection
데이터를 수집, 측정할 디지털 환경에 코드를 추가해야 함.
수집 방법은 추적하는 환경에 따라 다름
Web : Javascript / Mobile : SDK
행동이 일어날 때 마다 기록하고, 데이터를 Package화 해서 서버로 전송함.
15. # 주요 구성요소
- Processing & Configuration
Processing 하는 동안 Raw data에 Configuration을 적용하여 변환.
AdWords, AdSense, Webmaster Tools 등 다른 Google 제품에서 보고서로 데이터를 가
져올 수 있고, Google 이외의 소스에서도 가져와 구성할 수 있음.
Data는 한번 처리되면 바꿀 수 없음.
16. # 주요 구성요소
- Processing 중 4가지의 주요한 변화
Property와 View에서 Configuration을 통해 변환을 Control할 수 있음
1. GA는 User와 Session으로 수집한 Hit로 구성 됨.
2. 추적코드를 통해 수집된 Data와 다른 Data를 결합 할 수 있음.
3. 추가한 설정에 따라 Data를 수정할 수 있음 (삽입, 추출, 변경 등)
4. Data가 처리되는 것을 “Aggregation"이라 함
17. # 주요 구성요소
- Reporting
처리 후 시각화, 인터페이스 등을 통해 사용하기 쉽게 데이터분석을 할 수 있음.
Core Reporting API를 사용해서도 접근 가능.
API를 사용해 자신만의 툴을 만들거나, 3rd party 툴에도 데이터를 추출 할 수 있음.
18. # Data model 구성요소
User - Session – Interaction
계층구조 형태
User = Visitor
Session = Visit
Interaction = hit
19. # Data model 구성요소
- User (Visitor)
임의의 고유 ID를 생성
새로운 ID = New User / 존재하는 ID = Returning User
Web cookie를 삭제하거나, App을 삭제 후 재설치 하는 경우
Multiple device에서 연관된 유저(User-ID)로 사용가능
20. # Data model 구성요소
- Session (Visit)
User는 여러 Session을 가질 수 있음.
GA에서 Session은 기본 30분, 이를 “Timeout Length”라 함.
(Timeout Length 설정 만큼 hit가 전송되지 않으면 해당 Session 종료,
Customize 가능, Min 1분 ~ Max 4시간)
21. # Account structure
- Account 구성
Account – Property – View 계층구조
Data를 보호하기 위해 각 Property 에서 여러개의 View 생성.
Unfiltered(RAW), Master, Test view 활용 추천. (역순으로 적용)
22. - 알아두어야 할 점
• 한번 삭제한 View는 복구 할 수 없음.
• View 생성 시 생성한 날 부터 데이터를 얻게 됨.
• 자동으로 기존 데이터를 가져오지 않음.
• Account 100개, Property 50개, View 25개 생성 제한이 있음.
# Account structure
23. # Filters
- Exclude, Include
한번 Filter 처리 된 데이터는 다시 이전으로 되돌릴 수 없음. (소급적용 X)
Filter는 미리 정의된 필터, 사용자설정 필터, Multiple 필터(여러개 적용)
Filter의 순서가 중요함. (적용 된 순서대로 처리)
잘못 설정된 데이터를 처리하면 부정확한 데이터를 얻게 됨.
24. • 신규사용자, 활성사용자, 현재 사용자는?
• 도시, 국가, 대륙, 기기, 해상도, 앱버전
• 어떤 마켓을 통해, 어떤 캠페인을 통해 앱으로 유입 됐는지
• 제일 많이 보는 화면과 행동은?
# Reporting 살펴보기
25. GA의 Report는 Dimension과 Metric의 조합을 기반으로 함.
Data를 요청하면 거의 즉시 데이터를 수신 받음.
하지만, 데이터의 양이 너무 많을 경우 Sampling이라는 Process를 사용 함.
Sampling은 데이터를 주고 받을 때, 긴 딜레이가 없이 더 빠르게 검색 하는데 도움을 주
지만, 신뢰도가 낮아짐.
• 데이터의 행이 50만개를 넘는 경우 Sampling 진행 (프리미엄 75만개)
• Sampling 되는 경우 우측 상단에 표시됨, 조절도 가능 하지만 설정이 저장되진 않음.
• Sampling은 보고서에서도 조절 할 수 있지만, 수집 단계에서도 조절 가능 함.
# Reporting 살펴보기
26. - Dimensions
Data의 특징을 설명, 유저의 특성 (Session, Action)
- Metrics
Data의 정량적 측정(주로 숫자로 이루어짐)
Report의 첫 컬럼은 Dimension, 나머지는 Metric
Secondary Dimension 사용 시 두번째 컬럼까지 Dimension
# Reporting 살펴보기
28. - User
New User + Returning User = User
13,962 + 36,315 = 41,287 ????
# 지표 이해하기
29. - User
GA가 User를 Count하는 체계를 이해하기.
동일한 사용자는 User에서 1로 카운트.
즉, 한 명의 사용자로 분류.
# 지표 이해하기
30. - User
e.g.)
A라는 사용자가 Site에 접속. 첫 방문 후에 재 방문을 3번 함.
Report에 보이는 A의 지표는 ?
New User =
Returning User =
User =
# 지표 이해하기
31. - Event
1. Total Event (총 이벤트 수)
Pageview level의 이벤트의 총 합계.
쉽게, 말 그대로 해당 카테고리의 이벤트가 일어난 총 합이다.
2. Unique Events (순 이벤트 수)
User-based, 세션 별 첫 행동만 기록되는 이벤트의 합계.
# 지표 이해하기
32. - Event
Total Events가 Unique Events를 포괄하는 개념.
e.g.)
1. A유저가 B버튼을 20번 클릭 했을 경우
Total Events =
Unique Events =
2. 세션이 종료 된 후, 다시 A유저가 B버튼을 20번 클릭 했다면?
Total Events =
Unique Events =
# 지표 이해하기
34. - Event
Total Events로만 보면 카테고리 1 > 2 > 3 > 4
순서대로 활발하게 사용되고 있다 볼 수 있음.
Unique Events로 보면 카테고리 4 > 2 > 3 > 1
순서대로 활발하게 사용되고 있다 볼 수 있음.
# 지표 이해하기
35. - Event
Total / Unique 계산해보면 세션 당 Event는
1 카테고리 15.9 / 2 카테고리 5.3
3 카테고리 8.2 / 4 카테고리 1.2
# 지표 이해하기
36. - Event
1,3 카테고리 = 적은 Session(User)으로 많은 행동.
2 카테고리 = 1,3 카테고리의 3배의 Session(User)으로 비슷한 행동
4 카테고리 = 가장 많은 Session(User)으로 가장 적은 행동
# 지표 이해하기
15.9
5.3
8.2
1.2
37. Segment = 실시간으로 필터링하는 기능
세션 / 사용자로 구분, 기본제공, 맞춤 Segment 사용 가능
최대 4개까지 비교 가능, 시작일로부터 최대 90일 설정 가능.
계정 당 1,000개 까지 생성 가능, View 당 100개 까지 생성 가능.
# Segment란?
38. 복잡한 고객 행동을 Segment로 구분하여 데이터를 비교하고
각 각의 데이터를 기반으로 개선
• 트래픽이 가장 높은 국가의 가장 인기 있는 방문 페이지는?
• iOS 사용자의 평균 세션 시간은?
그 외에도 주요지표를 설정하여 지표에 대한 Segment를 만들 수 있음.
• 일주일 사이에 7회 이상 방문한 사용자
• 설정한 목표(Goal)를 5회 이상 달성한 사용자
# Segment 활용방안