웹 상에서 구글애널리틱스, Google Analytics (GA) 는 무료로 제공되는 툴로는 믿기 힘들만큼 훌륭한 웹 분석을 제공해왔습니다. 그에 따라 온라인 마케팅 성과분석의 경우 GA가 폭발적인 인기를 얻으며 성장해 왔습니다.
그러나 온라인 마케팅의 트렌드가 웹으로부터 모바일, 앱 중심으로 넘어가면서 Google Analytics에 대한 아쉬움이 대두되고 있습니다. 특히, 광고성과측정에 있어서 웹에서는 간단히 UTM 태그를 통해 웹으로 유입된 사용자들에 대한 추적을 할 수 있었지만, 앱에서는 웹에서 앱으로 넘어오는 순간 쿠키를 통한 사용자에 관한 정보가 단절되기 때문에 해당 사용자에 대해 유입경로 분석을 하기 어렵기 때문입니다.
모바일 환경으로 넘어오게 되면, 앱 설치에 대한 추적을 Google referrer등을 통해 진행하게 되는데 모바일 환경에서 앱 설치를 추적하는 방법과 한계는 ab180의 지난 포스팅에 정리되어 있습니다.
위에서 말씀드린 것과 같이 쿠키기반의 추적을 주로 하는 웹에서 GA는 놀라운 정확성을 보여줍니다. 그러나 모바일로 넘어오는 경우 GA는 상당히 부정확한 모습을 보여줍니다. 분명히 GA에 적혀진 사용자보다 더 많은 수의 사용자가 설치하고 앱을 사용한 것이 분명한데 잡히지 않는 경우가 많다고 이야기하는 마케터 분들이 많습니다.
특히, 이러한 데이터 부정확성은 iOS에서 두드러집니다. iOS의 경우 GA의 자체 내부 문서에서도 볼 수 있듯이 일부 특정 AD Network안에서만 추적이 가능하다 밝히고 있으며, 이러한 한계로 앱 설치 캠페인에 있어 반쪽짜리 유입경로 추적만 가능합니다.
iOS의 경우 확정적인 방식으로 IDFA 방식을 지원하고, 확정적인 방식으로 수집되지 않은 사용자의 경우 Fingerprint 방식으로 트래킹을 하는 것이 최신의 앱 설치 유입 경로 분석의 일반적인 방식이지만, GA의 경우 1) 일부 Ad Network만 연동되어 추적할 수 있어, IDFA의 추적의 범위가 좁으며, 2) Fingerprint을 지원하지 않아 확정적인 방식으로 트래킹할 수 없는 경우 추적할 수 있는 방법이 없습니다.
트래킹의 부정확성 이외에도 GA가 모바일에서 가진 다른 단점을 살펴보자면 GA의 세션 중심의 데이터 수집을 들 수 있습니다.
GA에서 세션(Session)은 접속 시간이 30분을 기준으로 정의됩니다. 따라서 만약 사용자가 접속 후 30분이 지난 후 다시 접속할 경우 또다시 새로운 사용자로 잡습니다. 예를 들어, 어떤 열성적인 사용자가 1시간에 한번씩 접속한 경우 세션수는 1이 아닌 24로 표시됩니다.
물론, GA에서도 각각의 유니크 유저에 대해서 user ID를 설정할 수 있습니다. 다만, 1) 로그인 혹은 회원가입된 사용자들에 대해서 정보를 수집하여 데이터 수집을 하기 때문에 신규 유저의 유입경로별 분석을 하기에는 큰 의미가 없으며 2) 심지어, GA는 정책상 해당 user ID를 개인을 식별할 수 있는 정보와 매칭하여 식별하는 것을 금지하고 있습니다.
따라서 이러한 GA의 세션 중심의 데이터는 - 내 앱의 설치율이 증가하는지, 각 funnel이 잘 작동하는지, 내가 세운 광고 전략이 성공적으로 작동하는지 - 전체적인 계정의 Health Check에 있어서는 어느 정도 의미가 있을 수도 있습니다. 하지만, 실질적인 유입경로 분석에 있어서 유니크 사용자의 행동을 트래킹하는 것이 아니기 때문에, 마케터의 분석과 전략 수립에 있어 맹점을 가지고 있습니다. 다시 말하자면 세션이 많은 특정 사용자가 과대평가될 위험이 존재하기 때문에, 분석과 전략 수립에 있어 변수가 증가하는 것입니다.
결국 전체 종합 데이터(Aggregate Data)를 통하여 전체적인 방향을 점검할 수는 있지만 이를 통하여 마케터가 어떠한 행동을 취해야 하는지, 그 전략 방안에 대한 것은 말해주지 않습니다. 데이터 분석을 위해서는 개인별로 모아진 데이터가 필요하며 그러한 데이터를 세그먼트로 나눠 쪼개보고 분석하는 것이 필요하기 때문입니다.
GA(기업계정 제외)의 경우 무료이지만, 일정 세션 이상이 발생할 경우 샘플링된 데이터를 기초로 분석 자료를 제공합니다. 이러한 샘플링된 데이터는 앱 개발사가 데이터 분석 중 일부 소기의 목적으로 샘플링된 데이터가 아닌 전수 데이터를 분석하고자 하는 경우, 그 분석 목적에 적합하지 않을 수 있습니다.
현실적으로 Heath Check를 하는 목적에 있어서도 GA는 아쉬운 점이 있습니다. GA에서 보여주는 정보는 실제적으로 앱에서 일어나고 있는 정보와 시차가 있으며, 실시간으로 보여주는 정보는 동시에 접속한 사용자에 대한 대략적인 정보일 뿐, 채널 유입 경로 등을 분석하기에는 실시간으로 데이터를 제공해주고 있지 않습니다. 따라서 마케터는 당일 실시간 분석에 있어 GA를 통하여 자신의 캠페인이 얼마나 좋은 퍼포먼스를 보이고 있는지 즉각적으로 분석하여 대응하기 어려운 점이 있습니다.
에어브릿지 심플링크는 이러한 GA의 아쉬운 점을 보완하여, 마케터가 데이터 분석 전문가 없이도 가장 쉽게, 가장 정확한 분석을 할 수 있도록 도와주는 앱 마케팅 분석툴 에어브릿지를 서비스하고 있습니다.
