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다니엘 와이스버그 저 / 송용근 역 | 에이콘출판사 | 2016년 01월 27일 | 원서 : Google Analytics Integrations 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2016년 01월 27일
쪽수, 무게, 크기	280쪽 \| 663g \| 18823518mm
ISBN13	9788960778085
ISBN10	8960778087

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책에 대한 작은 탐사, 큰 결실

2023년 10월 07일 ~ 한정 수량

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책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

1장 최선의 통합 __구현 기획 ____1. 사업 목표 정의 ____2. 핵심성과지표 구성 ____3. 데이터 수집 ____4. 데이터 분석 ____5. 대안 실험 ____6. 인사이트 구현 __코드의 구현과 최적화 ____교차 도메인 추적 ____전자상거래 ____맞춤 정의 ____다운로드 클릭 ____고급 콘텐츠 추적 ____웹사이트 문제 해결 __구글 애널리틱스 인터페이스 설정 ____목표 설정 ____잠재고객에 대한 집중 ____동일한 콘텐츠를 가리키는 파라미터 생략 ____중복 페이지 제거 ____사이트 검색 설정 ____광고 표시와 인구통계 보고서 활성화 ____제외할 추천 경로 __유입 트래픽의 태그 ____캠페인 태그 ____피드버너 트래픽 태그 __통합 기능 효과의 관리 ____로우 데이터와 보기 설정의 생성 ____배치 단계의 속성 설정 ____프로그램의 추적과 설정 변경 ____외부 변경 내역과 전체 변동의 주석 __정리 __2015 구글 애널리틱스의 새로운 기능 | 옮긴이 노트 | 1부 구글 통합 2장 구글 애드워즈 통합 __애드워즈와 구글 애널리틱스 통합 ____애드워즈와 구글 애널리틱스 연결 ____구글 애널리틱스와 애드워즈 연결의 해제 또는 수정 ____구글 애널리틱스와 애드워즈의 데이터가 틀린 열 가지 이유 __데이터, 구조, 표준 보고서의 통합 ____구글 애널리틱스의 애드워즈 측정 항목과 측정 기준 ____애드워즈 계정의 구조 ____애드워즈의 표준 보고서 __애드워즈 성과 최적화 ____승자와 패자: ABC 프레임워크 ____커스텀 보고서의 부정 키워드 탐색 ____리마케팅 목록 구성 ____쇼핑 캠페인 최적화 __정리 3장 애드센스 통합 __애드센스의 통합 ____애드센스에 애널리틱스 연결 ____여러 애드센스 계정의 연결 ____연결 해제와 데이터 접근 권한 관리 ____구글 애널리틱스와 애드센스의 데이터 불일치 __구글 애널리틱스의 애드센스 효율성 분석 ____애드센스 개요 ____애드센스 페이지 ____애드센스 추천 보고서 ____구글 애널리틱스 대시보드의 애드센스 모니터링 __정리 4장 모바일 앱 통합 __구글 애널리틱스의 구글 플레이와 아이튠즈 데이터 ____안드로이드 SDK v4: 설치와 캠페인의 측정 i____OS SDK v3: 설치와 캠페인의 측정 __모바일 앱 분석: 사용자 여정 ____소스 보고서 ____구글 플레이 추천 흐름 보고서 __정리 5장 웹마스터 도구 통합(검색 콘솔) __웹마스터 도구의 구글 애널리틱스 연결 __구글 애널리틱스의 웹마스터 도구 데이터 분석 ____검색어 보고서 ____방문 페이지 ____SEO 지역 요약 __정리 6장 유튜브 통합 __유튜브 통합 __구글 태그 관리자를 활용한 유튜브 영상 추적 ____구현 방법 ____유튜브 영상 성과 보고서 __정리 2부 커스텀 통합 7장 커스텀 데이터 통합 __구글 애널리틱스의 데이터 가져오기 방법 ____측정 프로토콜 ____데이터 가져오기 __실제 사례 ____콘텐츠 데이터 가져오기 ____제품 이익률 데이터 가져오기 ____환불 데이터 가져오기 __한계와 사례 __정리 8장 사용자 데이터 통합 __묵힌 데이터 세트 __사용자 ID ____사용자 ID 보기 생성 ____사용자 ID 설정 ____사용자 ID 저장 __추가 데이터 가져오기 __정리 9장 마케팅 캠페인 데이터 통합 __구글 애널리틱스 획득 채널 __맞춤 마케팅 캠페인 태그 ____온라인 캠페인 측정 ____오프라인 캠페인 측정 __비용 데이터 가져오기 ____비용 데이터 가져오기 과정 __마케팅 캠페인의 분석 __정리 10장 A/B 테스트 데이터 통합 __Optimizely 데이터의 구글 애널리틱스 통합 ____고급 세그멘테이션 기법: 테스트 변인의 이벤트 전달 __테스트 결과 분석 ____테스트 종결 ____‘유의성 없는 차이’의 해결 __정리 11장 이메일 데이터 통합 __이메일 열기 인터랙션의 추적 ____1단계: 맞춤 측정 항목 생성 ____2단계: 이메일 캠페인 생성 ____3단계: 구글 애널리틱스 코드 추가 ____4단계: 이메일 전송과 결과 분석 __장치 간 사용자 행동의 추적 ____1단계: 구글 애널리틱스의 사용자 ID 보기 기능을 활성화한다 ____2단계: 이메일 링크에 메일침프 ID를 추가한다 ____3단계: 구글 애널리틱스로 사용자 ID 값을 전달한다 ____보너스 단계: 사용자 ID 값의 맞춤 측정 기준을 추가한다 __정리 12장 오프라인 데이터 통합 __고객의 모든 여정 __구현 방법과 스크립트 ____1단계: 어떤 데이터를 수집해야 할지 정의한다 ____2단계: 구글 설문지를 만든다 ____3단계: 설문지에 연결된 앱 스크립트를 생성하고 작성한다 ____4단계: 앱 스크립트를 실행시킬 트리거를 추가한다 ____5단계: 설문지는 채워져야 한다 ____그리고 마지막… 스크립트! __정리

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저자 소개

저자 : 구글의 분석 대표자로, 데이터 주도 의사결정에 관한 전문가를 지도하고 고무, 육성하는 일을 담당해왔다. 한편으로는 흥미롭고 역동적인 이야기를 담아내는 데이터 분석과 시각화에도 많은 시간을 쏟았다.

구글의 분석 대표자로, 데이터 주도 의사결정에 관한 전문가를 지도하고 고무, 육성하는 일을 담당해왔다. 한편으로는 흥미롭고 역동적인 이야기를 담아내는 데이터 분석과 시각화에도 많은 시간을 쏟았다. 구글 분석 교육 팀의 일원으로서 제품 및 마케팅 팀과 밀접하게 협업을 진행 중이다. 분석과 최적화에서 널리 알려진 http://online-behavior.com의 설립자 겸 발행인이다. 구글에 입사하기 전에는 구...

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역자 : 송용근

세상 모든 것은 시스템이며 데이터로 파악할 수 있다고 주장하는 ‘데이터 엔지니어’다. 관념 속의 호기심보다 현실의 결과를 바라, 과학자보단 엔지니어의 길을 택했다. 포스텍(POSTECH)에서 컴퓨터공학을, 일본 히로시마 대학과 리켄 BSI에서 의료생명과학을 전공했고 현재 디지털 마케팅 전문 업체 디메이저(www.dmajor.kr)의 데이터 엔지니어로 일하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『Visualize Thi...

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출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 깔끔하고 정확한 데이터를 수집하기 위한 검증된 방법론 ■ 구글 애널리틱스에 마케팅과 고객에 관련된 모든 데이터를 가져와서 통합하는 방법 ■ 심도 있는 사용자 분석을 얻기 위한 새로운 분석 기법 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 포럼에서 블로그, 소셜 네트워크에 이르기까지 웹 전반에 걸친 대규모 사용자 커뮤니티는 구글 애널리틱스의 독보적인 장점이다. 구글 애널리틱스의 활용법, 혹은 문제 해결 방법에 대한 헤아릴 수 없이 많은 정보가 커뮤니티에 있다. 게다가 구글의 도움말 센터, 개발자 문서, 분석 아카데미와 소셜 네트워크의 구글 페이지 등 구글의 공식 채널은 말할 필요도 없다(다음 내용의 링크를 찾아보자). 기왕의 현실이 그렇다고 하면, “도대체 내가 이 책이 필요한 이유가 뭘까?”라는 의문이 생길지 모른다. 아, 아주 훌륭한 의문이다. 바라 마지않던 물음이다! 기본적으로, 이 책은 데이터를 구글 애널리틱스로 통합할 때 필요한 모든 내용을 한데 모았다. 데이터 통합에 이르는 여정을 안내할 상세한 설명과 스크린샷이 마련되어 있고, 다년간 직접 경험해 익힌 팁과 트릭이 가득하다(구글 애널리틱스가 2005년 최초로 등장한 지 한 달 후부터 적용했던 웹사이트를 보유하고 있다!). 책 안의 일부 내용을 온라인에서 찾아볼 수 있더라도, 그보다 더 많은 새로운 트릭을 꽤 많이 배우게 될 것이다. 책의 전반에 걸쳐 구글 애널리틱스 도움말 센터와 개발자 문서의 링크를 여러 군데 남겨 두었다. 따라서 독자가 내용을 좀 더 쉽게 이해할 수 있고, 필요할 때마다 도움을 얻을 수 있다. 무엇보다 이 책의 가장 큰 장점이라면, 어떤 필요한 내용이 있을 때 복잡한 세부사항까지 파고들어갈 필요가 없다는 것이다. 자신의 작업 과정에서 자료로 곧장 찾아가 필요한 내용을 얻을 수 있다. ★ 이 책의 구성 ★ 내용을 작성하는 도중에도 여러 차례에 걸쳐 책의 구성이 달라졌다. 주로 구글 애널리틱스와 기타 데이터 소스 간의 관계를 바라보는 관점이 다양했던 탓이다. 이로 인해 데이터를 구글 애널리틱스로 가져오는 표준 통합 방법만 내용에 담아야겠다는, 어려운 결심이 필요했다. 표준 통합 방법만을 책의 내용으로 포함시키자는 결정은 이 책이 본래 구글 애널리틱스를 비즈니스의 영역(그 어떤 종류의 비즈니스라도)에서 데이터 분석의 중앙 집중 플랫폼으로 활용하는 데 도움을 주려는 목적으로 쓰였기 때문이다. 오해는 곤란하다! 구글 애널리틱스는 그 안에 수집했던 데이터를 끄집어내는 방식으로 통합하기에도 훌륭하며, 활용하기에 따라 자신의 비즈니스에 적합하면서, 강력한 맞춤 솔루션을 만들 수도 있다. 단지 이러한 활용법은 이 책의 목적과 범위에서 벗어나 있을 뿐이다. 밑바탕에 있는 재료(데이터)가 부실하면 아무리 잘 그러모아도 쓸 만한 것을 만들기 어렵다. 따라서 무엇보다 먼저 최고의 사례에 대한 소개로 책을 시작하려 한다. 구글 애널리틱스를 활용할 때 반드시 알아야 할 중요한 정보를 알아본다. 이어지는 장은 차례로 최선의 사례를 만드는 방법에 대한 내용이다. 크게 애드워즈, 애드센스, 구글 플레이, 아이튠즈, 웹마스터 도구 등 구글 애널리틱스에서 공식적으로 설명하는 방법을 다룬 1부 ‘구글 통합’, 그리고 데이터 가져오기 기능과 측정 프로토콜을 활용해서 외부의 데이터를 구글 애널리틱스의 커스텀 데이터로 가져오는 방법을 설명한 2부 ‘커스텀 통합’ 두 가지로 구성되어 있다. ★ 지은이의 말 ★ 수천 년 전 인류의 조상은 아마실을 길게 늘어뜨리고 그 위에 실을 감아 촘촘한 천으로 만든 후 체온을 보존하고 몸을 보호하는 데 활용하는 일의 위력을 잘 이해하고 있었다. 시간이 흘러 천을 짜는 행위에도 다소간 변화가 있어, 이제는 대규모의 복잡한 기계(방적기)가 사람을 대신해서 천을 짠다. 그러나 평행하게 늘어선 실(씨실)을 또 다른 실(날실)로 가로질러 연결한 다음 늘여 붙인다는 근본 원리는 거의 비슷하다. 이 책에서 설명하는 구글 애널리틱스가 방적기와 비슷하다고 할 수 있다. 구글 애널리틱스는 수많은 데이터 소스를 씨실과 날실처럼 연결해서 하나의 밀접한 데이터 플랫폼으로 만들어내는 데 탁월한 효과를 발휘한다. 회사라고 하면 회사 전반에 걸쳐 어디에나 데이터가 있으나, 각각의 데이터는 마치 베틀의 씨실처럼 어떠한 연결도 없이 따로따로 평행하게 걸려 있는 경우가 다반사다. 이래서는 곤란하다. 모든 데이터는 하나의 천과 같이 치밀하게 통합되어야 한다. 통합(Integration)이란 영단어는 라틴어에서 ‘전체를 이루다’를 뜻하는 단어 integrate의 과거 분사형인 integratus에서 비롯되었다. 어원의 관점에서 보자면 통합은 여러 부분, 원소를 한데 모아서 하나의 전체로 구성하는 과정이라 정의할 수 있다. 데이터의 통합이라면, 한 곳, 한 주체(사용자, 마케팅 캠페인, 제품, 기타 등등)에 대한 모든 데이터를 하나로 연결하는 과정이라 하겠다. 구글 애널리틱스를 활용하면 여러 구글 제품에서 발생한 데이터를 통합해서 하나의 보고서로 받아볼 수 있다. 구글 외의 제품에서도, (구글 애널리틱스에서 제공하는 key 값을 기준으로) 데이터를 통합할 수 있다. 그 말은 데이터를 분석하기 위해 수많은 서로 다른 도구를 활용하는 대신에 구글 애널리틱스로 모든 연관 정보를 한 점에 끌어와서 데이터 분석을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 능력을 갖게 되었다는 의미다. 서로 다른 제품에서 비롯된 데이터를 한 지점에 모아 분석함으로써 더 의미 있고 활용성 높은 분석을 얻을 수 있다. 많은 전문가는 지금도 사용자의 인터랙션과 디지털화한 속성 값을 일부분만으로 분석하고 있다. 따라서 온라인과 오프라인에 걸쳐 있는 사업에 영향을 주는 모든 요인(그리고 데이터) 을 보지는 못한다. 데이터가 여러 추적 도구에 걸쳐 흩어져 있어, 전문가일지라도 모든 데이터 소스에서 정보를 한 점으로 통합하기가 어렵기 때문이다. 이 책을 따라가다 보면, 온라인 관련 일을 하는 사람이라면 누구나 가장 중요한 정보 조각을 중앙으로 집중시켜 볼 수 있는 분석 플랫폼을 만들려 할 때 구글 애널리틱스가 가장 뛰어난 후보라는 점을 깨닫게 될 것이다. 한마디로, 이 책은 개인적으로 성공의 핵심 열쇠라 믿어 의심치 않는 가장 중요한 요소인 모든 데이터를 구글 애널리틱스로 통합해 넣어 마케팅의 성과와 사용자 행동에 대한 전체 그림을 그려보는 방법의 실전적인 약식 가이드다. 이 점을 가장 잘 설명한 연구자인 이컨설턴시(Econsultancy)의 연구 논문에서 다음의 내용을 발췌, 인용해본다(http://goo.gl/VFFHKD). “웹 분석에 추가로 데이터를 통합해 넣으면 마케팅 흐름의 전반에 걸친 전체 그림을 볼 수 있다. 데이터를 통합함으로써 웹사이트의 방문자를 세는 것에서 더 넓은 분석 시스템으로 나아가, 광고의 효과, 온·오프라인의 영업 매출, 제품 활용, 지원 활용, 고객 충성도 등을 측정하는 능력을 얻을 수 있다.” ★ 옮긴이의 말 ★ 정확한 추적 분석(Tracking measurement)이 가능하다는 점이 디지털 마케팅의 가장 큰 장점이라고 한다. 하지만 현실의 문제는 언제나 이상적인 상상을 벗어난다. 디지털 마케팅 분야에 종사하는 기획자와 분석가, 엔지니어는 항상 현실의 벽에 맞닥뜨리곤 한다. 물론 신문, TV, 라디오와 같은 구시대 매체에 비해 훨씬 나은 상황인 것은 사실이다. 하지만 그런 전통적인 매체는 ‘어차피 정확한 측정은 불가능하다.’는 묵인하에 대략적인 수치만으로 만족하는 반면, 디지털 매체는 “무엇인가 조금만 더 있으면 어떻게 할 수 있을 것 같은데.”라는 희망고문을 반복하면서 수많은 기획자, 분석가, 엔지니어의 밤잠을 설치게 했다(잠이라도 잘 수 있었다면 그나마 다행이었지만). 구글 애널리틱스가 웹사이트와 모바일 애플리케이션의 추적 분석이나 마케팅 분석, 최적화의 유일한 데이터 분석 도구는 아니다. 다만 선택할 수 있는 모든 도구 중 최고, 최선일 뿐이다. 거의 무제한으로, 무료로 사용할 수 있다는 장점을 빼도 그렇다. 구글 애널리틱스의 가장 큰 단점으로는, 기능이 너무 다양하고 강력해서 무엇부터 어떻게 시작해야 할지 떠올리기 어렵다는 것을 꼽을 수 있다. 전문 데이터 엔지니어의 입장에서도 구글 애널리틱스는 결코 간단한 도구가 아니다. 하지만 구글 애널리틱스의 복잡성을 뚫고 이해할 수만 있다면 이보다 더 좋은 도구가 없다. 그렇기 때문에 구글 애널리틱스가 최선의 도구이고, 최고의 도구다. 단순히 그 자체의 뛰어난 성능만을 이야기하는 것이 아니다. 엮여 있어야만 가치를 발휘하는 데이터의 본질적인 특성을 생각해야 한다. 쌓여 있기만 한 숫자는 그저 숫자일 뿐이다. 비교하고, 모아보고, 파고들고, 엮어봐야 의미 있는 데이터 분석이라 할 수 있다. 따라서 구글 애널리틱스를 다른 데이터와 연결한다면, 상상만 했던 분석이 이미 현실이라는 것을 알게 될 것이다. 데이터 엔지니어의 입장에서 구글 애널릭티스란, 비록 꿈은 아니더라도 이상에 가까운 추적 분석 서비스다. 그리고 구글 애널리틱스 이상은 없다(이 책에서 설명하는 내용을 모두 알게 된다면, 데이터 엔지니어로서 이 말이 얼마나 복잡한 심정을 담고 있는지에 대해서도 공감하게 될 것이다).

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