디지털 채널 분석 솔루션 비교하기!

쇼핑, 금융, 공공기관 할 것 없이 오프라인보다 비대면 채널의 이용이 더 활발해지고 있습니다. 이러한 환경에서 디지털 채널은 고객이 기업과 가장 자주 만나는 접점이자 기업 및 브랜드 이미지를 결정하는 공간입니다. 고객은 웹사이트나 앱에서 정보를 찾고, 상품/서비스를 비교하고, 구매/신청 등의 결정을 내립니다.

이 과정에서 고객이 어떤 경로로 접속했는지, 어떤 콘텐츠를 확인했는지, 어떤 페이지에서 이탈했는지 등을 정확히 파악해야, 우리가 기대한 대로 고객이 움직였는지 확인하고문제점을 개선할 수 있습니다. 디지털 채널 분석은 고객의 니즈를 파악해서 마케팅 방향을 잡고, 고객경험을 향상시키고, 전환율을 높일 수 있는 출발점입니다.

이번 콘텐츠에서는 넷스루의 디지털 채널 분석 솔루션 DataStory(데이터스토리)와, GA4와 같은 글로벌 SaaS 분석 솔루션을 세 가지 기준으로 비교해보겠습니다.

1. 고객 행동과 속성 데이터의 연결성

데이터스토리는 고객 행동 로그를 고객, 상품, 콘텐츠 등의 속성과 연계하여 분석할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

웹과 앱에서 발생하는 클릭, 조회, 구매, 페이지 이동과 같은 행동 로그를 고객의 회원 정보, 상품 메타 정보, 콘텐츠 유형 등 다양한 내부 속성과 연결함으로써 보다 입체적인 분석이 가능합니다. 예를 들어, VIP 등급 고객이 주로 어떤 상품에 관심을 보이는지, 특정 광고를 통해 유입된 고객의 서비스 신청률은 어떠한지, 세그먼트별로 가장 많이 조회된 콘텐츠는 무엇인지 등을 파악할 수 있습니다.

반면, GA4와 같은 SaaS 솔루션은 디지털 행동 이벤트 중심의 분석 구조로 설계되어 있어 내부 속성과의 연계 분석에는 제약이 있습니다.

행동 로그 자체는 수집되더라도, 해당 행동을 수행한 사용자의 세부 속성이나 기업 내부 데이터베이스에 있는 정보와 직접 연결하려면 추가적인 작업이 필요합니다. 단순한 행동 데이터만으로는 맥락을 정확히 파악하기 어렵고, 산재된 데이터를 각각 별도의 시스템에서 처리해야 하는 번거로움이 있어 기업 고유의 데이터 자산을 제대로 활용하기 어렵다는 한계가 있습니다.

2. 분석 대상 데이터의 범위와 정밀도

데이터스토리는 전수 데이터를 기반으로 분석을 수행하고, 장기간에 걸친 이용 추이와 변화 흐름 파악에 용이합니다. 데이터스토리를 통해 고객의 웹/앱 이용을 다각도로 분석하면, 디지털 채널의 주요 이탈 및 전환 흐름을 식별하여 개선할 수 있습니다.

특히 리뉴얼 전·후 방문 흐름 비교, 특정 기능 도입 이후 지표 변화 등 시계열 기반 분석에 강점을 가져 UI/UX 개선에 활용하기 좋습니다. 또한, 상세한 세그먼트를 설정해 비정형 고객군을 분석 하기에도 유리합니다.

반면 GA4는 주요보고서에 샘플링이 적용되어 수집된 로그 중 일부를 기반으로 분석결과가 나올 수 있습니다. 특히 보고서에 적용된 조건이 많거나 조회 기간이 길어질수록 샘플링 비율이 높아지고, 이로 인해 데이터의 정밀도에 영향을 줄 수 있습니다.

때문에 장기적인 흐름을 분석하거나, 비정형 고객군의 이탈 원인처럼 소수의 행동을 들여다봐야 하는 경우에는 이러한 구조적 제약이 분석 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 전수 데이터를 기반으로 한 세부 분석을 진행하려면 별도의 도구(BigQuery 등)와 추가 설정이 필요해 실무 단계에서 활용이 쉽지 않은 경우도 많습니다.

3. 분석 리포트의 유연성과 확장성

데이터스토리는 자사 디지털 채널의 구조와 운영 목적에 맞춰 맞춤형 분석 리포트를 구성할 수 있습니다. 도메인 내 다양한 메뉴, 화면 유형, 상품 카테고리, 전환 페이지 등 실제 채널 구조를 그대로 반영할 수 있으며, 마케팅 성과 확인 등 분석 목적에 따라 유연하게 로그를 수집하고 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 부서별 목표 달성 과정을 세부 단계로 나눠 시나리오 기반으로 분석하거나, 주요 이벤트 페이지를 기준으로 이전/이후의 고객 이동 경로를 분석하고, 상품/콘텐츠 정보와 고객 행동을 연계 분석하는 등 다양한 관점에서 인사이트를 도출할 수 있습니다.

반면 GA4는 Google에서 정의한 표준 지표와 구조에 기반한 리포트를 중심으로 분석 결과를 제공합니다. 리포트를 새로 만들 수는 있지만, 트리 구조나 사용자 정의 지표 등 원하는 형태로 유연하게 구성하기에는 제약이 있습니다.

기본 제공 리포트를 넘어선 분석을 진행하려면 BigQuery 등 외부 도구와의 연동이 필요하며, 이 과정에서 SQL 쿼리 작성이나 개발 리소스가 요구되기도 합니다. 이로 인해 실무에서 즉시 분석 결과를 확인하고 활용하기엔 한계가 있을 수 있습니다.

어떤 기업에 어떤 솔루션이 적합할까요?

데이터스토리는 단순히 방문 수나 클릭률을 보여주는 도구가 아닙니다. 디지털 채널에서 발생하는 고객 행동 데이터를 내부 데이터와 결합하여 전수 분석하고, 60개 이상의 이용 분석 보고서를 매일 자동으로 생성하는 디지털 채널 분석 솔루션입니다. 이를 통해 IT팀의 도움 없이도 실무에 바로 적용 가능한 인사이트를 얻을 수 있고, 데이터 기반의 채널 최적화 환경을 효율적으로 구축할 수 있습니다.

고객 경험 개선이 웹/앱 관리의 가장 중요한 목적으로 떠오르고 있는 지금, 여러분 기업의 디지털 전략에 가장 잘 맞는 분석 솔루션은 무엇일지 고민해보시길 바랍니다.

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고객 행동 데이터 수집 솔루션 비교하기!

고객 행동 분석의 시작은 '데이터 수집'입니다.

많은 기업이 ‘Google Analytics(GA4)’나 ‘Google Tag Manager(GTM)’와 같은 SaaS 기반 분석 도구를 사용하고 있지만, 이 도구들만으로 고객의 복잡한 행동을 모두 수집하기엔 한계가 있습니다. 특히 온/오프라인에서 다양한 채널을 운영하고, 보안에 민감한 기업일수록, 고객 행동 데이터를 보다 정확하고 안전하게 수집 및 관리할 솔루션이 필요합니다.

이러한 관점에서, 넷스루의 구축 솔루션인 ‘와이즈컬렉터(WiseCollector)’와 ‘GA4’로 대표되는 글로벌 SaaS 솔루션을 비교해보겠습니다.

[고객 행동 데이터 수집 솔루션 주요 특징 비교]

1. 고객 행동 수집 범위

와이즈컬렉터는 고객사 서버에 직접 설치되어, PC 웹과 모바일 앱은 물론 콜센터, 오프라인 매장 등 다양한 접점에서 발생하는 고객 행동을 실시간으로 수집할 수 있습니다. 이를 통해 여러 시스템에 분산된 데이터를 통합하고, 전체 고객 여정을 보다 정밀하게 파악할 수 있습니다.

특히 금융권의 입금, 계좌이체, 상품 계약 등이나 유통업의 구매, 반품, 취소 등과 같이 거래 로그를 함께 분석해야 하는 산업과 기업에서는 고객 중심 데이터 플랫폼을 구축하는 데 유리합니다. 또한 고객 행동 데이터를 전수 수집하는 구조이기 때문에, 데이터 손실 없이 보다 정확한 분석이 가능합니다.

반면 GA4와 같은 SaaS 기반 도구는 웹과 앱 중심의 이벤트 수집에 최적화되어 있어, 채널 간 연결 분석에는 제약이 따릅니다. 예를 들어 사용자가 앱에서 특정 행동을 한 후 콜센터를 거쳐 구매로 이어지는 복합 여정은 GA4 단독으로 추적하기 어렵습니다.

또한 수집 이후의 행동 데이터 분석까지 고려할 경우, GA4는 수집된 데이터 일부만을 샘플링 방식으로 처리하기 때문에, 세부 행동을 정밀하게 파악하거나 소규모 행동을 분석하는 데 어려움이 생길 수 있습니다. 다양한 접점을 실시간으로 연결하고, 전체 여정을 분석하려면 보다 유연한 수집 구조가 필요합니다.

2. 수집 데이터의 실시간 가공과 활용성

와이즈컬렉터는 수집된 데이터를 기업이 설정한 조건에 따라 실시간으로 가공하고, 목적에 맞는 시스템으로 바로 전송할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 데이터는 수집과 동시에 개인화 마케팅, 추천 시스템, 대시보드 등으로 연동되어 즉시 활용 가능하며, 사전에 정의된 조건에 따라 자동 처리되기 때문에 마케터나 기획자가 원하는 방식으로 데이터를 빠르게 활용할 수 있습니다. 특히 실시간 이벤트 기반의 마케팅이나 자동화된 응대 시스템을 운영하는 데 유리하며, 내부 시스템과 유연하게 연동되는 점도 강점입니다.

반면 GA4는 수집된 데이터를 일정 시간 이후에야 확인할 수 있으며, Google 생태계에 최적화된 구조로 설계되어 있어 기업 내부 시스템이나 타 솔루션과 유기적으로 연계하기에는 한계가 있습니다. 특히 고객 행동 데이터를 내부 DB나 식별 정보와 통합하는 데 제약이 따르며, 목적에 맞게 데이터를 가공해 활용하려면 별도의 도구나 개발 리소스가 필요합니다. 이로 인해 데이터 활용의 유연성과 속도 모두에서 실무적인 부담이 발생할 수 있습니다.

3. 개인정보 보호 규제 대응력

개인정보 보호 규제 및 방침은 점점 더 까다로워지고 있습니다. 기업 입장에서는 단순히 데이터를 수집하는 것 뿐 아니라, 각종 법령과 내부 보안 기준에 맞춰 데이터를 다루는 방식까지 세심하게 관리해야 합니다.

특히, 고객의 디지털 행동 데이터는 과거에는 개인정보가 아닌 것으로 여겨졌지만 점차적인 규제 강화로 점점 개인정보로 해석하고자 하는 경향이 강해지고 있어 고객 행동 수집에도 주의가 필요합니다.

와이즈컬렉터는 변화하는 보안 환경과 규제에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 기업의 온프레미스(자체 서버)나 프라이빗 클라우드 환경에 설치해 안정적으로 운영할 수 있으며, 개인정보처리방침이 변경되더라도, 행동 데이터 수집에 대한 자체 원천 기술을 기반으로 솔루션 엔진 차원의 대응이 가능합니다. 이러한 구조적 안정성과 유연성을 바탕으로, 보안 요구 수준이 가장 높은 금융 업계에서도 가장 널리 도입되고 있는 수집 솔루션입니다.

반면 GA4와 같은 SaaS 기반 솔루션은 글로벌 벤더가 설정한 일괄적인 정책에 따라 운영되기 때문에, 각 기업이 요구하는 보안 기준이나 국가별 법령, 내부 지침 등을 세부적으로 반영하기에는 한계가 있습니다. 특히 보안 정책이 계속 강화되거나 민감한 데이터를 다루는 산업에서는, 시스템 환경에 맞춘 유연한 적용이 어려워 운영상 부담이 발생할 수 있습니다.

어떤 기업에 어떤 솔루션이 적합할까요?

와이즈컬렉터는 단순한 로그 수집 도구가 아닙니다.

기업 내부의 다양한 시스템과 디지털 채널을 유기적으로 연결해, 고객 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 가공·전송할 수 있는 데이터 수집 인프라입니다.

고객 데이터를 처음부터 정교하게 다루고자 하는 기업이라면, 금융·공공·유통 등 다양한 산업군에서 실제 구축 경험을 쌓아온 넷스루의 노하우를 기반으로 시작하는 것이 안정적인 운영에 큰 도움이 될 수 있습니다.

특히 보안이나 내부 시스템 연동 이슈로 SaaS 솔루션 활용에 제약이 있는 기업이라면, 자체 환경에 맞게 유연하게 대응할 수 있는 구축형 수집 솔루션을 고려해볼 만합니다.

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홈페이지 개편 전 꼭 필요한 사이트 분석 방법!

홈페이지 개편을 앞두고 있는 많은 실무자들이 비슷한 고민에 부딪힙니다.

개편의 필요성은 공감하지만, 실제로 고객이 어디에서 불편함을 느끼고, 어떤 행동을 하고 있는지가 명확하게 보이지 않아 어떤 곳을 어떻게 수정해야 할지 망설여집니다.

이럴 때 필요한 건 ‘느낌’이 아니라 고객의 실제 행동 데이터입니다.

넷스루의 데이터스토리(DataStory)는 고객이 머문 위치, 클릭한 요소, 사용한 메뉴, 이탈한 순간 등을 분석해 시각화 함으로써 홈페이지 개편 전 꼭 확인해야 할 핵심 포인트를 짚어줍니다.

홈페이지 개편 전 꼭 분석해야 할 항목 4가지

홈페이지 디자인을 바꾸고 메뉴 구조를 정리하기 전에, 먼저 아래 항목을 점검하면서 개편 목표와 범위를 설정하세요.

디지털 고객 행동 분석 솔루션 데이터스토리를 활용하면 개편 방향이 더 명확해집니다.

1. 자주 사용되는 메뉴, 거의 쓰이지 않는 메뉴

메뉴가 많고 복잡하다는 건 인지하고 있어도, 실제로 어떤 메뉴는 유지하고 어떤 메뉴는 정리해야 할지 판단하기 어려울 때가 많습니다. 이럴 때는 내부 의견보다 고객의 실제 사용 데이터를 확인하는 것이 더 정확한 기준이 됩니다.

데이터스토리를 활용하면 메뉴별 클릭 수와 이용 흐름을 기반으로 고객이 자주 이용하는 메뉴와 그렇지 않은 메뉴를 구분할 수 있습니다. 이를 통해 자주 사용되는 메뉴는 더 눈에 띄는 위치로 조정하고, 활용도가 낮은 메뉴는 통합하거나 제거하는 등 메뉴 구조를 효율적으로 정리해야 합니다. 상단 메뉴가 지나치게 많을 경우, 오히려 고객은 원하는 기능을 찾기 어려워 불편을 느끼거나 이탈할 가능성도 높습니다. 때문에 메뉴 개편은 홈페이지 개편에 꼭 포함되어야 할 사항입니다.

출처: DataStory

데이터스토리에서는 위와 같이 메뉴 이용 현황을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 또한 계층형 메뉴 구조를 통해 하위 메뉴의 이용 현황까지 파악할 수 있습니다. 위의 예시에서는 메인 페이지 다음으로 ‘회원’ > ‘도서’ > ‘음반’ 메뉴 순으로 이용이 많으며, ‘도서’ 메뉴 중에서도 ‘시/에세이/기행’ 메뉴가 방문수도 가장 높고 구매수도 많습니다.

2. 클릭이 많은 영역 vs 클릭이 없는 영역

고객은 말보다 행동으로 반응합니다. 화면 내 어떤 요소가 실제로 클릭되었는지를 분석하면, 고객이 주목하는 콘텐츠와 무시되는 영역을 명확히 구분할 수 있습니다. 데이터스토리는 페이지 화면을 기준으로 영역별 클릭량을 시각적으로 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.

시각적으로 강조한 배너가 클릭되지 않고, 의도하지 않았던 다른 버튼에 클릭이 몰린다면 시선 흐름이나 정보 배치에 문제가 있을 수 있습니다. 전체적인 고객의 클릭 패턴을 바탕으로, 콘텐츠의 위치나 크기, 색상과 같은 표현 방식을 고민해야 합니다. 고객의 행동 데이터를 바탕으로 화면을 점검하면, UI 구성의 사용성과 효과를 함께 높일 수 있습니다.

출처: DataStory

데이터스토리는 위와 같이 화면의 다양한 항목을 감지하여 분석합니다. 표를 통해 영역별 클릭 수와 비율을 정확히 제공할 뿐 아니라, 이미지를 통해 각 영역의 클릭 순위를 보여주기 때문에, 마케터는 고객의 손끝이 머문 위치를 한눈에 파악할 수 있습니다.

3. 유입은 많지만, 전환은 낮은 페이지

방문수가 많고 체류시간이 길다고 해당 메뉴가 꼭 효과적인 것은 아닙니다. 체류 시간이 길어도 전환율이 낮다면, 고객이 콘텐츠를 충분히 살펴보고도 원하는 정보를 찾지 못했을 가능성이 있습니다. 반대로 한 페이지만 짧게 확인하고 바로 전환된 경우라면, 정보 전달력이 뛰어나고 전환까지의 흐름이 간편한 콘텐츠일 수 있습니다.

때문에 방문수, 머문 시간, 반송률, 전환건수 등을 함께 분석해 고객 행동을 입체적으로 파악해야 합니다. 데이터스토리는 세부 메뉴별 다양한 지표를 제공해 페이지 성과를 객관적으로 평가할 수 있습니다. 유입은 많지만 전환이 낮은 페이지라면, 정보 구성, 메시지 흐름, CTA 문구뿐 아니라 전환까지의 경로를 단순화하는 것도 개선 방향으로 검토할 수 있습니다.

출처: DataStory

위의 예시를 보면, ‘카드소개’ 메뉴는 방문수가 높고 머문 시간이 길며 반송률도 낮지만, 오히려 ‘추천카드’ 메뉴에서 카드 신청 완료 수가 더 높습니다. ‘카드소개’ 에서는 많은 고객이 다양한 카드를 살펴봤지만 실제 신청으로 이어진 비율은 낮고, 반대로 ‘추천카드’ 에서는 추천 카드 몇 개만 살펴본 뒤 신청까지 완료하는 비율이 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

이 결과를 통해 단순히 많은 정보를 제공하는 것보다, 고객이 빠르게 핵심 정보를 파악해서 선택할 수 있도록 콘텐츠를 간결하게 정리하고, 추천 포인트를 명확히 전달하는 방향으로 개선해야 한다는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

4. 디바이스별 행동 차이

PC에서는 문제 없이 작동하는 페이지가 모바일에서는 높은 이탈률을 보이는 경우도 있습니다. 콘텐츠 양, 버튼 크기, 반응형 설계 등 어떤 요소가 영향을 주는지는 디바이스별 행동 데이터를 통해 확인할 수 있습니다.

데이터스토리는 기기별 고객 행동 흐름을 비교 분석하여, 어떤 페이지가 모바일에서 특히 불편한지, 어떤 디바이스에서 이탈이 발생하는지를 보여줍니다. 이를 기반으로 각 디바이스에 최적화된 UI 구성 방향을 구체화할 수 있습니다.

출처: DataStory

위와 같이 데이터스토리에서는 PC와 모바일 세그먼트를 나누어, 각 디바이스에서 얼마나 접속했는지 확인할 수 있습니다. 또한 브라우저, 운영체제, 모바일 해상도 등 구체적인 접속 환경까지 볼 수 있어, 우리 고객들이 주로 어떤 환경에서 접속하는지 파악 가능합니다.

그리고 디바이스 별로 어떤 메뉴에 자주 접속하고, 어떤 페이지에서 이탈하는지 등 고객의 행동을 파악할 수 있어 디바이스에 최적화된 화면을 구성하는데 도움을 줍니다.

데이터를 보면 개편의 방향이 보입니다

홈페이지 개편은 많은 시간과 비용이 드는 일입니다. 그만큼 ‘느낌’이 아니라, 고객의 실제 ‘행동 데이터’에 기반해 개편 방향을 정하는 것이 중요합니다.

데이터스토리는 페이지 조회수나 클릭 수를 넘어, 고객이 머문 위치, 클릭한 버튼, 이탈한 순간까지 행동 전체를 시각적으로 분석해 보여줍니다.

홈페이지 개편을 준비하고 있다면, 디자인을 논하기 전에 먼저 데이터를 살펴보세요.
답은 고객의 행동 안에 있습니다.

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마케팅 성과 분석의 핵심, '유입 채널 분석' 제대로 하는 법

🤔 이 광고… 정말 효과가 있는 걸까?

“SNS를 통한 홈페이지 유입이 늘었는데, 상품 가입은 왜 별로 안 늘었지?”

“블로그 콘텐츠를 통한 문의가 늘었다는데, 정확히 어떤 글이 성과를 낸 거지?”

이런 고민에 정답을 찾을 수 없다면, 지금까지의 유입 분석은 잘못되었습니다! ❌

신규 상품/서비스 홍보를 위한 광고를 진행한 후 마케팅 성과를 측정할 때, '어떤 채널에서 고객이 유입되었는지'만 확인해서는 부족합니다. 각 채널에서 유입된 고객이 실제로 어떤 행동을 했는지를 분석해야 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이번 글에서는 유입 채널 분석의 목적과 효과적인 분석 방법을 알려드립니다. 유입 채널을 분석하는 것이 왜 중요한지, 어떻게 분석해야 ‘제대로’ 분석했다고 할 수 있을지에 대해 지금부터 소개하겠습니다.

유입 채널 분석의 목적

마케팅 활동을 진행한 후 성과를 분석하는 것은 많은 데이터 분석가들이 이미 하고 있는 일반적인 업무입니다. 하지만 유입 채널을 분석하는 것이 왜 중요한지, 분석 결과를 어떻게 활용할 수 있을지를 정확히 알아야 제대로된 분석을 할 수 있습니다.

✅ 성과가 좋은 채널 파악

다양한 마케팅 채널 중에서 어떤 채널이 전환(예: 상담 신청, 자료 다운로드 등)을 유도했는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 채널에 집중하고, 성과가 낮은 채널을 개선할 방향을 찾을 수 있습니다.

✅ 효과적인 콘텐츠 파악

블로그, SNS, 이메일 등 다양한 콘텐츠 중에서 어떤 주제의 콘텐츠가 더 많은 전환을 유도했는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 향후 마케팅 전략 수립 시 어떤 부분에 포인트를 맞춰 홍보해야 할 지 방향성을 찾을 수 있습니다.

✅ 고객 이해를 통한 사용자 경험 향상

유입된 고객이 사이트에서 어떤 행동을 했는지, 얼마나 이탈했는지 등을 분석하여 사이트 구조나 콘텐츠를 개선하면, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 유입 채널별 세그먼트를 통해 해당 고객의 관심사와 행동 패턴을 지속적으로 파악하면, 고객을 더욱 깊이 이해하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

유입 채널 분석, 어떻게 하면 좋을까?

Step 1. UTM 파라미터를 활용해 유입 채널 구분하기

유입 채널을 상세하게 파악하기 위해 일반적으로 UTM 파라미터를 가장 많이 사용합니다. UTM 파라미터는 URL에 특정 정보를 추가해 유입 채널을 구분하는 방법입니다.

예를 들어, 블로그 콘텐츠를 통해 ‘ABC 카드’를 홍보한다고 가정합시다. 콘텐츠 내용을 모두 작성하고 하단에 ‘ABC 카드 신청하기’ 라는 배너를 넣었습니다. 이때 배너 URL을 ‘https://abccard.co.kr’로 등록한다면, 홈페이지로는 바로 연결 되지만 해당 블로그를 통한 유입인지는 확인할 수가 없습니다.

하지만 ‘https://abccard.co.kr’ 뒤에 UTM 파라미터로 꼬리표를 붙인다면, 해당 링크가 클릭될 때마다 기록이 남아 Google Analytics 등의 데이터 분석 툴을 이용하여 출처를 파악할 수 있습니다.

UTM 링크는 아래와 같은 구성을 갖고 있습니다. (* 표시는 필수 입력 사항)

• UTM 링크 적용 예시

https://abccard.co.kr/?utm_source=naver&utm_medium=blog&utm_campaign=card_abc_promo_2025&utm_content=apply_card_blue&utm_term=cashback

위의 링크를 해석하자면, 사용자는 ‘네이버 블로그’에서, ‘2025년 abc 카드 프로모션’을 위해 작성된 콘텐츠의 ‘카드 신청 파란색 이미지’를 클릭해서 홈페이지에 유입되었고, 사용자가 네이버에서 검색한 키워드 또는 콘텐츠의 핵심 키워드는 ‘캐시백’ 이었다는 것을 알 수 있습니다.

이와같이 UTM 링크 생성은 구체적인 유입 경로를 확인할 수 있는 첫번째 장치입니다. 화면 하단의 ‘UTM 링크 생성기 다운로드’ 버튼을 클릭하면 UTM 링크를 쉽게 생성할 수 있는 구글 스프레드시트를 무료로 다운 받을 수 있습니다!😉

그럼 이어서, UTM 링크를 바탕으로 고객 행동을 분석하는 방법을 설명하겠습니다.

Step 2. 분석 솔루션을 통해 유입 경로 및 고객 행동 분석하기

UTM 파라미터를 설정한 후에는, 분석 솔루션을 통해 유입 고객의 행동을 분석할 수 있습니다. GA4와 같은 무료 분석 도구에서도 이 데이터를 바탕으로 유입 채널을 확인할 수 있지만 마케터가 원하는 상세한 전환 행동까지는 심층적으로 파악하기 어렵습니다.

따라서 본 포스트에서는 넷스루 디지털 고객 행동 분석 솔루션 데이터스토리를 활용하여 유입 채널을 분석하는 방법에 대해 다루겠습니다.

✅ 유입 채널별 사이트 방문수 시각화

UTM 링크의 ‘utm_source’를 통해 유입 채널별 홈페이지 방문수를 그래프로 확인할 수 있습니다.

이때 전체적인 유입 방문수를 비교할 수도 있고, 세그먼트별로 채널별 사이트 방문을 확인할 수도 있습니다. 위의 예시에서는 ‘PC방문’과 ‘모바일 방문’을 나눠 살펴보았습니다. 그 결과, ‘인블로그’ 매체는 PC 방문이 압도적으로 높으며 모바일에서도 가장 높은 유입을 보이고 있습니다. 반면 ‘이오플래닛’은 PC 방문은 가장 낮지만, 모바일에서는 홈페이지 유입이 많이 발생하는 모바일에 강화된 매체라고 확인할 수 있습니다.

세그먼트는 마케터가 원하는대로 설정할 수 있습니다. 예를 들어 사내에서 테스트용으로 클릭한 경우를 제외하고 싶다면, 사내 IP 제한 세그먼트를 생성하여 해당 세그먼트의 값만 확인해볼 수도 있습니다.

✅ 고객 행동 분석을 통해 상세한 마케팅 성과 파악

데이터스토리를 이용하면 사이트 방문수 뿐 아니라 전환값을 직접 설정할 수 있습니다. 특히 실시간 고객 행동 수집 솔루션 와이즈컬렉터를 함께 사용하면, 홈페이지 유입 후 어떤 고객 행동(클릭, 페이지이동, 항목선택 등)을 했는지 더욱 상세하게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 사이트 방문자가 마케터가 의도한대로 행동했는지에 대한 마케팅 성과를 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 마케팅팀의 KPI(핵심성과지표)가 홈페이지를 통한 다운로드와 문의인 경우, ‘아이보스’가 방문수와 페이지뷰는 더 높지만 ‘네이버블로그’가 다운로드, 문의 건수가 더 높기 때문에 마케팅 성과가 높은 매체라고 판단할 수 있습니다.

또한 유입 방문수는 높으나 반송률도 높은 매체가 있다면, 콘텐츠와 랜딩페이지간의 연관성이 낮지는 않은지 등을 점검하여 ‘SNS를 통한 홈페이지 유입이 늘었는데 상품 가입이 왜 안늘었는지’에 대한 문제를 파악하고 개선할 수 있습니다.

✅ 채널 뿐 아니라 콘텐츠 내용까지 유입 경로 통합/상세 분석

데이터스토리의 분석 상세표는 트리 구조로 되어있어 유입 경로를 통합 또는 상세 분석하기에 용이합니다. 통합 분석하고 싶은 항목을 제일 앞단에 두고, 세부적인 항목들을 뒷단에 두면, + 버튼을 클릭하여 쉽게 접었다 펼쳤다 하면서 내용을 확인할 수 있습니다.

또한 항목명을 한글화하여 추가할수 있기 때문에 보고서 내용을 한눈에 파악하기 수월합니다. 위의 표에서는 ‘utm_term’을 ‘키워드’, ‘utm_medium’을 ‘매체’, ‘utm_source’를 ‘유입 채널’로 등록하여 UTM 링크를 기반으로 유입 경로를 분석하고 있습니다.

만약, ‘블로그 콘텐츠를 통한 문의가 늘었다는데, 정확히 어떤 글이 성과를 낸 건지’ 궁금하다면, [매체 > 키워드] 순으로 표를 배치하여 블로그 중에서 어떤 내용의 글이 성과를 냈는지 확인할 수 있습니다.

반대로 콘텐츠의 내용에 따라 분석하는 방법도 있는데요. 위의 표가 그런 경우 입니다. ‘사용자 여정분석’ > ‘2025트렌드’ > ‘세그먼트분석 ’ 키워드 순서로 홈페이지 유입이 많았으며, 소개서 다운로드는 ‘사용자 여정분석’ 관련 콘텐츠에서만 발생했습니다. 이로써 사용자들은 ‘사용자 여정분석’ 관련 콘텐츠에 높은 관심을 보였으며 해당 콘텐츠를 통해 홈페이지에 유입된 고객들은 ‘소개서 다운로드’ 까지 이어지는 경우가 많다는 것을 알 수 있습니다. 이를 통해, 블로그와 페이스북 등 채널별 성과만 확인하는 것이 아니라, 어떤 콘텐츠 내용이나 어떤 인플루언서가 쓴 콘텐츠가 더 효과적이었는지 등 다양한 단계에서 상세한 분석을 해서 효과적인 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

유입 채널 분석은 단순히 방문자 수를 확인하는 것에서 그치지 않습니다. 고객이 어떤 채널을 통해 방문했으며, 궁극적으로 전환 행동(예: 상담 신청, 문의 남기기 등)을 했는지까지 분석하는 것이 중요합니다.

UTM 파라미터와 분석 솔루션을 적절히 활용하면 더욱 정교한 유입 채널 및 유입 경로 분석이 가능합니다. 특히, 데이터스토리는 다양한 콘텐츠와 마케팅 채널을 운영하는 팀에게 더 강력한 분석 도구가 될 수 있습니다.

아래 링크를 클릭해 UTM 자동 생성 구글 폼을 다운로드하고, 보다 쉽게 유입 채널 분석을 시작해보세요!

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고객 행동 데이터 수집 솔루션 선택 시 주의 사항

디지털 환경에서 고객 행동 데이터를 정확하게 수집하는 것은 마케팅 전략 수립의 핵심 요소입니다. 하지만 솔루션을 도입하는 과정에서 몇 가지 중요한 요소를 간과하면 원하는 결과를 얻기 어려울 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 수집 솔루션을 도입했지만 기존 CRM과 연동이 되지 않아 별도의 데이터 처리 과정이 추가된다면 비효율적일 수밖에 없습니다. 또는, 모바일 환경에서 제대로 데이터를 수집하지 못한다면 고객의 실제 이용 패턴을 반영하지 못하는 문제가 발생할 수 있습니다.

이러한 시행착오를 방지하기 위해, 고객 행동 데이터 수집 솔루션을 선택할 때 반드시 고려해야 할 사항들을 정리해보았습니다.

1. 수집 분야의 구축 경험과 노하우가 충분한가?

고객 행동 데이터 수집 솔루션을 도입하기 위해서는 단순한 업력이나 고객사 수보다 실제 수행한 프로젝트의 깊이와 전문성을 확인하는 것이 중요합니다. 많은 고객사를 보유한 회사라고 해도, 실제로 해당 프로젝트에서 어떤 역할을 수행했는지는 별개의 문제이기 때문입니다.

좋은 고객 행동 수집 솔루션을 찾기 위해서는 수집 분야의 구축 경험과 노하우를 우선적으로 검토해야 합니다. 고객 행동 데이터 수집은 단순한 로그 저장이 아니라, 기업의 비즈니스 목표와 분석 방향에 맞게 최적화된 데이터를 확보하는 과정입니다. 구축 경험이 많은 회사일수록 현업이 원하는 데이터를 정확히 파악하고, 효율적인 수집 방식과 최적의 구조를 제안할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.

예를 들어, 데이터 수집 경험이 풍부하다고 하면서 A은행을 고객사로 소개하는 회사가 있다면, 실제로 고객 행동 수집 솔루션을 구축한 것이 맞는지 확인해야 합니다. 혹시 분석 또는 캠페인 솔루션만 납품했음에도 이를 수집 경험으로 내세우는 것은 아닌지 명확하게 파악하는 것이 중요합니다. 행동 데이터 수집은 다른 솔루션과 요구되는 기술이 다르며, 기업마다 수집해야 할 데이터와 연동해야 하는 시스템도 다릅니다. 따라서 수집에 대한 경험과 노하우가 풍부한 기업일수록 데이터 수집의 정밀도를 높이고, 구축 과정에서 발생할 수 있는 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

넷스루는 KB국민은행, 우리은행, 하나은행, 수협은행, 케이뱅크, DB손해보험, 한국고용정보원 등 많은 금융권과 공공기관에 실시간 고객 행동 수집 솔루션 와이즈컬렉터(WiseCollector)를 구축하여 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다.

✔ 체크 포인트

• 유사한 산업군에서 고객 행동 데이터 수집 경험이 있는가?

• 고객사 프로젝트에서 구체적으로 어떤 역할을 수행했는가?

• 풍부한 수집 솔루션 구축 경험과 문제 해결 사례를 보유하고 있는가?

2. 내/외부 시스템과 실시간 연동이 가능한가?

기업들이 이미 보유하고 있는 CRM(고객관계관리), 마케팅 자동화, 데이터 분석 시스템 등과 원활하게 연동되지 않는다면, 데이터 활용이 제한될 수밖에 없습니다. 고객 행동 수집 솔루션은 수집한 데이터를 내부 및 외부 시스템과 원활하게 연결하고 실시간으로 전달할 수 있어야 합니다.

예를 들어, 고객이 특정 보험 상품을 조회한 후 상담을 신청했다면, 상담사는 고객의 기본 정보뿐만 아니라 어떤 상품을 관심 있게 살펴보았는지까지 실시간으로 확인할 수 있어야 합니다. 만약 CRM과 연동되지 않는다면, 상담사는 데이터를 수동으로 입력해야 하며, 이 과정에서 정보가 누락될 가능성이 높습니다.

데이터 활용 범위를 넓히기 위해서는 원본 로그를 단순 저장하는 것이 아니라, 연계 시스템에서 즉시 활용할 수 있도록 변환하여 DB나 파일 시스템으로 실시간 전송할 수 있어야 합니다. 와이즈컬렉터는 JDBC, AVRO를 이용한 데이터베이스 및 원격 서버 전송, KAFKA 및 REST API를 활용한 실시간 데이터 스트리밍이 가능합니다. 이를 통해 내부 시스템과 원활하게 연동하고, 실시간 분석 및 자동화된 마케팅 운영 등에 효과적으로 활용할 수 있습니다.

✔ 체크 포인트

• CRM, 마케팅 솔루션 등 기존 시스템과 연동할 수 있는가?

• 수집한 데이터를 변환하여 연계 시스템에 실시간 전송할 수 있는가?

• KAFKA, REST API를 활용한 실시간 데이터 스트리밍이 가능한가?

3. 모바일 앱에서 고객 행동 데이터를 효과적으로 수집할 수 있는가?

모바일 환경에서 고객 행동 데이터를 수집할 때는 앱을 재배포하지 않고도 데이터 수집 방식을 유연하게 변경할 수 있는지를 확인하는 것이 중요합니다. 기존 방식에서는 새로운 데이터를 수집하려면 앱을 다시 빌드하고, 앱스토어(iOS, 안드로이드)의 승인 절차를 거쳐야 하므로 적용까지 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 특히, 운영체제별로 로깅 방식이 다르고, 앱 업데이트 후에도 예상치 못한 오류가 발생할 가능성이 있어 유지보수에 많은 부담이 따릅니다.

예를 들어, 한 e커머스 기업이 특정 기능 개선과 마케팅 최적화를 위해 고객 행동 데이터를 추가로 분석하려 했지만, 데이터 수집을 위해 앱을 재배포하는 것에 대한 부담으로 일정이 미뤄졌습니다. 결국, 다른 기능 업데이트 일정에 맞춰 함께 배포하기로 결정되면서 데이터 분석이 늦어졌고, 이에 따라 UI 개선과 마케팅 전략 수립도 차질을 빚었습니다.

이처럼 데이터 수집을 위해 앱을 재배포해야 하는 환경에서는 빠른 의사결정이 어렵고, 데이터 활용이 제한될 수 있습니다. 따라서, 실시간으로 데이터 수집 방식을 조정할 수 있는 솔루션을 도입하면 운영 속도를 높이고, 필요할 때 즉시 데이터를 확보할 수 있습니다. 와이즈컬렉터는 안드로이드 앱에 컨테이너 기반 태그 관리 기능을 적용하여, 앱을 재배포하지 않고도 원격 스크립트를 통해 앱 로깅 데이터를 수집할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 유지보수 부담을 줄이고, 데이터 수집 방식을 더욱 유연하게 운영할 수 있다는 장점이 있습니다.

✔ 체크 포인트

• 앱(안드로이드 기반)을 재배포하지 않고도 데이터 수집 방식을 변경할 수 있는가?

• 개발자 코드 수정 없이도 실시간으로 데이터 수집 항목을 조정할 수 있는가?

4. 자체 기술을 사용한 안전한 솔루션인가?

고객 행동 수집 솔루션을 선택할 때는 솔루션이 자체 기술로 개발되었는지, 아니면 핵심 기술에 오픈소스를 활용하고 있는지를 확인하는 것이 중요합니다. 특히 금융권이나 공공기관처럼 민감한 데이터를 다루는 경우, 오픈소스 기반 솔루션을 도입할 때 예상치 못한 문제에 직면할 수 있기 때문입니다.

오픈소스는 다양한 IT 환경에서 널리 사용되지만, 데이터 수집 엔진과 같은 핵심 기술에 적용될 경우 보안성과 유지보수 측면에서 각별한 주의가 필요합니다. 오픈소스 커뮤니티에서 보안 패치를 제공하더라도, 솔루션을 개발한 회사에서 이를 신속하게 적용하지 못하면 보안 취약점이 그대로 남아 데이터 보호에 문제가 생길 수 있습니다. 또한, 일부 오픈소스 라이선스는 소스 코드 공개 의무가 있을 수 있어, 기업 환경에 적합한지 사전에 점검해야 합니다.

더불어, 오픈소스 라이선스를 정확히 준수하지 않을 경우 법적 분쟁에 휘말릴 위험도 있습니다. 실제로, 중국의 Jining Luohe Network Technology Co., Ltd.는 GPL-3.0 라이선스를 위반한 기업을 상대로 소송을 제기하여 배상금을 받아낸 사례가 있습니다. 일부 오픈소스 라이선스는 소스 코드 공개 의무가 발생할 수 있으며, 이를 제대로 준수하지 않을 경우 법적 리스크가 생길 수 있습니다.

오픈소스 활용 여부는 솔루션의 보안성과 유지보수 체계, 그리고 법적 안정성에 직접적인 영향을 미칠 수 있음에도 불구하고, 공식적으로 공개되지 않는 경우가 많습니다. 따라서, 솔루션을 도입할 때는 미팅을 통해 오픈소스 활용 여부를 직접 확인하고, 장기적인 유지보수 및 보안 관리 체계가 마련되어 있는지 점검하는 것이 중요합니다.

와이즈컬렉터는 실시간으로 고객 행동을 수집하는 자체 기술로 개발되었기 때문에, 법적 분쟁의 위험에서 자유로울 뿐만 아니라 보안 패치와 기술 지원이 체계적으로 제공되며, 성능 최적화와 확장성을 고려한 안정적인 운영이 가능합니다.

✔ 체크 포인트

• 솔루션의 핵심 기능이 자체적으로 개발한 기술인가?

• 법적 리스크 없이 안전한 운영이 가능한가?

마무리

고객 행동 데이터 수집 솔루션을 선택할 때는 단순히 기능만 비교하기보다는 수집 분야의 구축 경험, 내/외부 시스템과의 연동성, 보안성 등을 종합적으로 고려하는 것이 중요합니다.

특히, 단기적인 니즈에 맞춘 솔루션 도입보다는 장기적으로 데이터를 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 더욱 중요합니다. 데이터 수집은 단순한 기술 도입이 아니라, 기업의 마케팅 전략, 고객 경험 개선, 비즈니스 확장까지 영향을 미치는 요소이기 때문입니다.

고객 행동 수집 솔루션 도입을 고민하는 기업이라면, 위 내용을 참고해 데이터를 효과적으로 수집하고 활용할 수 있는 방안을 마련해 보시길 바랍니다.

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