다음과 같은 질문과 요구사항이 주어졌다고 하자.
“ 뉴스레터를 이전까지는 아무 날이나 준비되면 보냈었는데, 지정된 요일과 시간대를 정해서 보내는 것이 좋겠다는 생각이 들었습니다. 언제 보내는 것이 좋을까요?”
만약, GA 데이터를 가지고 있다고 해보자. 아쉽게도 지난 뉴스레터 데이터는 없다고 가정한다.
요일 별 세션 수
Q. 어떤 요일이 좋을까?
→ 일주일의 세션 데이터가 있다고 하고, 각 요일마다 세션 수가 얼마나 되는지 분석해보자.
select dayname(event_timestamp_kst) as dayname
,date(event_timestamp_kst) as dt
,count(distinct user_pseudo_id, ga_session_id) as sessions
from ga
where date(event_timestamp_kst) between '2022-01-22' and '2022-01-28'
group by 1,2
order by dt;
SQL
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dayname | dt | sessions |
Saturday | 2022-01-22 | 137 |
Sunday | 2022-01-23 | 169 |
Monday | 2022-01-24 | 151 |
Tuesday | 2022-01-25 | 266 |
Wednesday | 2022-01-26 | 216 |
Thursday | 2022-01-27 | 274 |
Friday | 2022-01-28 | 167 |
A. 금요일부터 주말 끼고 월요일까지는 대략 세션 수가 150건 정도이고 화요일, 수요일, 목요일에 사람들이 웹사이트에 많이 방문하는데 특히 화요일과 목요일이 많다.
Q. 1월 25일 화요일에 웨비나를 진행했는데, 그거 때문에 해당 요일에 많은 건 아닌가요?
A. 좀 더 봐야겠네요..
요일 별, 시간 별 세션 수
Q. 방문을 시간대별로도 볼 수 있을까요?
→ 분석 단계
select date(event_timestamp_kst) as dt
,hour(event_timestamp_kst) as hr -- 시간 데이터 추출
,count(distinct user_pseudo_id, ga_session_id) sessions
from ga
where date(event_timestamp_kst) between '2022-01-22' and '2022-01-28'
group by dt,hr
order by dt,hr;
SQL
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→ 엑셀 피벗테이블 활용
A. 1월 25일 접속자의 대부분이 19-21시에 몰린 것을 확인할 수 있습니다. 예상한대로 세미나 효과인 것 같네요. 그렇다면 자연적으로 세션이 많이 발생하는 목요일 저녁에 해보면 어떨까요? 이 때 사람들이 가장 웹사이트에서 활발하게 활동하는 것으로 확인됩니다.
클릭을 포함한 세션의 수
Q. 페이지만 보고 나간 세션 말고 클릭을 한번 이라도 한 세션의 분포는 어떻나요?
→ 분석 단계
select date(event_timestamp_kst) as dt
,hour(event_timestamp_kst) as hr
,count(distinct user_pseudo_id, ga_session_id) click_sessions
from ga
where date(event_timestamp_kst) between '2022-01-22' and '2022-01-28'
and event_name in ('click','SQL_basic_form_click','SQL_package_form_click','SQL_basic_1day_form_click','webinar_banner_click')
group by dt,hr
order by dt,hr;
SQL
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→ 엑셀 피벗테이블
A. 1월 27일 목요일 저녁에 세션은 많았는데, 클릭이 일어난 세션은 거의 없었어요. 이때 활동한 사용자들은 활성 사용자는 아닌 것 같아요. 반면에 1월 28일 금요일에는 클릭 세션이 많은데 프로그램 얼리버드 할인이 마감되는 날이라 결제 버튼 클릭이 많이 일어났던 것 같습니다.
분석 결과
•
토요일, 일요일, 월요일은 다른 요일에 비해 웹사이트 방문, 클릭 수가 적음
•
화요일 ~ 금요일이 비교적 방문이 많았는데 분석 진행한 주차에 세미나, 얼리버드 할인 마감 등의 특별한 이벤트가 많았기 때문에 트래픽만 보고 결론을 내기에는 어려워보임.
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이용 시간대는 오전보다는 오후~저녁 시간대
제안
•
해당 주차의 트래픽으로는 부족해보여서 특별한 이벤트가 없는 주차로 1~2주 정도만 데이터를 더 보고 결정해보자.
•
분석에 아무 의미가 없었던 것은 아니니 뉴스레터 받는 사람들을 랜덤하게 4등분으로 쪼개서 화~금요일 오후 타임에 보내보고 오픈률이나 뉴스레터 내 컨텐츠 클릭률 등을 살펴보자.
추가 리서치
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