GA_웹사이트의 인기 페이지 + Exit 페이지 찾아내기

웹사이트에 온전히 단일 페이지로 만들어진 웹사이트가 아닌 이상 웹사이트는 여러 페이지들로 구성되어 있을 것이다. 그 페이지들 중 어떤 페이지가 인기가 많은지 알아보는 것은 그 페이지의 트래픽을 측정하는 것이다. 트래픽이 몰린다는 것은 그만큼 가치가 있을 가능성이 높다.

Engagement는 웹과 유저 간 interaction 데이터를 수집한다. 따라서 유저가 이리저리 왔다갔다 하는 것을 추적하려면 Engagement 카테고리를 봐야 한다. 그중 Pages and screens이라는 페이지를 가보자.

그럼 페이지별로 Views, Users, Views per user 등 여러 가지 컬럼들로 데이터를 볼 수 있다.

 

Average engagement time 순으로 정렬을 해보니 Chrome+Dino+Socks라는 페이지에서 평균 7분 이상 머물렀다. 

https://shop.googlemerchandisestore.com/Google+Redesign/Chrome+Dino+Socks

Chrome Dino Socks가 이 제품인데 왜 여기서 사람들이 많이 머문 걸까?

 

가장 Exit 많이 하는 페이지 알아내기

Explore 탭을 들어가자.

Segments는 유저의 부분 집합(subset)이다. 따라서 전체 유저(전체)가 아니라 미국 국가의 유저(부분 집합)을 알고싶다면, Country segment를 추가하면 된다. 그중 유저 트래픽 중 Mobile traffic만 알고 싶으면 Mobile traffic segment를 선택하면 된다.

Dimensions는 데이터의 속성(attribute)를 말한다. 특정 성별의 유저라던지 특정 국가의 유저라던지. 여기서 Segment랑 좀 햇갈리긴 한다. 우선 원하는 Dimension이 없기에 이를 다 제거해주고, Page title and screen class 라는 Dimension을 추가해준다.

Metrics는 숫자에 관한 것이다. 일단 이것도 필요가 없다. 다 지우고 Entrance와 Exit만 import했다.

불필요한 Dimension, metrics, rows를 지워주면 이와 같이 남는다. 참고로 rows에는 dimension과 동일하게 page title and screen 을 추가해주었다.

기기별로 Column을 쪼갤 필요도 없으니 Column도 디바이스 카테고리 관련 컬럼도 제거해주자.

그리고 Values에 Metrics와 동일한 Entrances와 Exits을 추가해주었다.

그러니 흥미로운 결과가 나왔다. 내림차순으로 정렬하고 보여주는 rows 수를 10개 -> 25개로 늘려서 더 확실하게 파악해보자.

Entrance 기준으로 내림 차순 정렬하니, Home 다음으로 Stationery, Apprel 순으로 유입이 많은 것으로 보인다. 

Exits 기준으로 내림 차순 정렬하면 Home 다음으로 Staionery 페이지가 두번째로 이탈량이 많다. 보통 이탈량이 많다는 것은 이 페이지에 문제가 있을 경우인데, Entrances의 양도 두번째로 많은 양이여서 그저 트래픽이 많은 페이지이기에 이탈량이 많은 것으로 보인다.