웹 분석 도구

방문자 수를 서버 기록으로만 세던 시절에는 숫자 하나 말고는 아무것도 없었습니다. 어제 4만 번 접속이 있었다는 사실은 알지만 그 접속이 몇 사람인지, 어디서 왔는지, 무엇을 보고 나갔는지는 그 기록에 담겨 있지 않습니다.

그래서 이상 신호가 잡혀도 다음 질문에 답할 수 없었습니다. 이번 달 가입이 300명 줄었다는 사실은 결제 기록으로 확인되는데, 사람들이 가격 페이지를 보고 돌아섰는지 가입 화면에서 그만뒀는지는 알 수 없습니다. 회의에서는 각자 짐작을 말하고, 목소리가 큰 짐작이 다음 분기 과제가 됩니다.

광고를 여러 곳에 돌리기 시작하면 문제가 한 겹 더 쌓입니다. 같은 주에 채널 셋에 광고를 돌려 방문이 만 건 늘었을 때 그 만 건을 셋으로 나눌 방법이 없으면, 세 채널 모두 자기 성과라고 보고합니다. 웹 분석 도구는 이 두 질문에 답하려고 방문자의 움직임을 화면 단위로 기록해 두는 도구입니다.

웹 분석 도구가 해결하는 것은 사람이 들어와 나가기까지 무엇을 했는지가 기록에 남지 않는 문제입니다. 실제로 답해 주는 질문은 넷입니다.

1. 어디서 들어왔는지 — 검색인지 광고인지 다른 사이트의 링크인지를 갈라 줍니다. 유입 경로를 구분하려고 링크 뒤에 붙이는 표시인 UTM 파라미터를 광고마다 다르게 달아 두면, 같은 채널 안에서도 어느 소재로 들어왔는지까지 나뉩니다.
2. 안에서 무엇을 봤는지 — 어느 페이지를 거쳐 어디서 창을 닫았는지 이어 줍니다. 가격 페이지를 본 사람이 4,000명인데 그중 가입 화면까지 간 사람이 180명이라는 문장이 여기서 나옵니다.
3. 어느 칸에서 빠져나갔는지 — 단계를 늘어놓고 칸마다 통과율을 붙입니다. 단계별로 얼마나 빠져나가는지 보는 퍼널 분석이 이 화면의 주된 쓰임이고, 통과율이 가장 낮은 칸이 다음에 손댈 자리가 됩니다.
4. 어떤 집단이 다르게 행동했는지 — 기기, 지역, 처음 온 사람과 다시 온 사람을 갈라 같은 흐름을 견줍니다. 전체 통과율이 그대로인데 휴대폰에서만 절반으로 떨어져 있는 상태가 이렇게 드러납니다.

도구를 붙이는 일 자체는 짧습니다. 추적 코드 한 조각을 심으면 방문과 페이지 이동은 그날부터 쌓입니다. 시간이 드는 쪽은 그다음입니다. 어떤 버튼과 화면을 기록에 남길지 목록으로 정리하고 그 이름을 팀이 같은 뜻으로 쓰게 맞추는 데 며칠이 걸립니다.

한계는 구조에서 옵니다. 이 도구가 따라가는 단위는 사람이 아니라 브라우저입니다. 같은 사람이 회사 컴퓨터에서 보고 집에서 휴대폰으로 다시 오면 두 명으로 잡힙니다.

같은 질문에 답하는 방법이 여럿이라 무엇을 알고 싶은지에 맞춰 고릅니다. 넷을 놓고 견줍니다.

1. 모바일 어트리뷰션 도구 — 앱 설치가 어느 광고에서 비롯됐는지 이어 줍니다. 앱은 중간에 앱스토어를 거치면서 유입 경로 정보가 끊기기 때문에 웹용 도구로는 대신할 수 없습니다.
2. 고객 데이터 플랫폼 — 흩어진 기록을 한 사람 기준으로 묶습니다. 브라우저의 쿠키, 앱의 기기 번호, 메일 주소로 흩어진 같은 사람을 하나로 합칩니다. 브라우저 단위라는 한계를 메우는 쪽이지만 붙이는 비용과 손이 훨씬 큽니다.
3. 데이터 웨어하우스 — 기록을 직접 모아 두고 필요한 질문을 그때그때 만들어 묻습니다. 정해진 화면이 없어 무엇이든 물어볼 수 있는 대신, 질문을 쓸 사람이 팀에 있어야 합니다.
4. 서버 수집 — 브라우저가 아니라 서버에서 기록을 남겨 보냅니다. 차단 도구에 걸리지 않아 누락이 줄지만, 화면에서 일어난 일 가운데 서버로 넘어가지 않는 동작은 남지 않습니다.

흔한 것은 넷 중 하나를 고르기보다 둘 이상을 이어 쓰는 일입니다. 도구가 늘면 연결해야 할 선이 함께 늘고, 한쪽이 항목 이름을 바꾸면 그 선 하나가 말없이 끊어집니다.

"가격 페이지에서 가입 화면까지 가는 비율이 4.5퍼센트예요. 여기가 제일 낮습니다."

퍼널의 칸마다 통과율을 붙여 손댈 자리를 찾은 보고입니다.

"이 채널 UTM이 안 붙어 있어서 직접 유입으로 잡혔어요. 다시 달아야 합니다."

유입 경로 표시가 빠져 광고 성과가 엉뚱한 칸에 들어갔다는 지적입니다.

"도구 숫자랑 광고 플랫폼 숫자가 12퍼센트 다른데 정상입니다. 추세만 보시면 돼요."

두 도구의 세는 방식이 달라 절대값이 어긋나는 것이 당연하다는 설명입니다.

페이지덱에서는 현우가 이 도구로 가격 페이지부터 결제까지를 다섯 칸으로 놓고 봅니다. 지난 분기에 가입 화면 앞 칸의 통과율이 4.5퍼센트로 가장 낮게 나와 입력칸 셋을 뺐고, 그 뒤로 그 칸이 7.1퍼센트가 됐습니다. 태오는 기록에 남길 이벤트 이름을 문서 하나에 모아 두고, 새 이벤트를 심을 때 그 문서를 먼저 고칩니다.

도구에 뜬 숫자가 정확하다고 읽는 경우가 가장 많습니다. 소수점까지 나오고 화면이 정갈해서 그렇게 보입니다. 하지만 광고 차단 도구를 쓰는 방문자와 쿠키를 거부한 방문자는 기록에 남지 않고, 그 몫이 사이트에 따라 1할에서 3할까지 됩니다. 도구 숫자와 광고 플랫폼 숫자가 10퍼센트 넘게 다른 것도 세는 방식이 달라서 생기는 정상입니다. 두 숫자를 맞추려고 며칠을 쓰는 팀이 많은데, 절대값을 맞추는 일은 끝나지 않습니다. 같은 도구 안에서 지난달과 이번 달을 견주는 쪽으로 쓰면 누락이 비슷하게 걸려 추세는 믿을 만합니다.

도구를 붙이면 분석이 시작된다고 읽는 것도 흔합니다. 설치가 30분이면 끝나니 그 뒤는 화면이 알아서 해 줄 것처럼 보입니다. 그런데 기본으로 쌓이는 것은 방문과 페이지 이동뿐이고, 어느 버튼을 눌렀는지는 심어 둔 것만 남습니다. 무엇을 남길지 정하지 않은 상태에서 화면을 열면 방문자 수와 체류 시간만 늘어놓은 표가 나오고, 그 표로는 왜 가입이 줄었는지에 답할 수 없습니다. 사용자 행동을 기록으로 남기는 일인 이벤트 수집을 먼저 설계해야 화면이 답을 내놓기 시작합니다.