안녕하세요, 여러분! 'Everyone is an Analyst' 하트카운트 의 Jaden 입니다.
오늘은 Google Analytics 4(GA4) 에 대해서 얘기해보려 합니다.
데이터 분석의 세계에서 Google Analytics는 항상 주목받는 도구입니다. 최근에는 그 전 버전인 UA가 서비스 종료되면서, GA4의 활용이 분석 전문가들에게 중요한 이슈가 되었습니다.
GA4는 단순한 버전 업그레이드를 넘어, 웹과 앱에서의 사용자 행동을 더욱 세밀하게 분석할 수 있는 새로운 기능과 방법론을 도입했습니다. 이는 마케터와 기획자들에게 사용자의 행동과 경향을 더 깊게 이해하는 데 필요한 새로운 시각을 제공합니다.
이 포스팅에서는 GA4의 주요 특징과, 이전 버전인 UA와의 차이점을 중심으로 살펴보겠습니다. 분석의 새로운 패러다임을 함께 탐색해 보시죠!
1. 세션 중심 → 이벤트 중심으로, 데이터 모델의 변화
세션 중심의 모델: GA UA
GA의 이전 버전인 UA에서는 세션 중심의 데이터 모델을 사용했습니다. 웹사이트 방문자의 활동을 '세션'이라는 단위로 구분하며, 그 안에서의 활동을 측정하는 방식이었습니다.
세션 중심의 모델은 웹사이트 방문 시간과 그 사이의 활동을 중심으로 데이터를 수집하고 분석했습니다. 이 방식은 웹사이트의 전반적인 트래픽 흐름을 파악하는 데 유용했습니다. 사용자가 웹사이트에 얼마나 머물렀는지, 어떤 페이지를 방문했는지 등의 정보를 쉽게 파악할 수 있었습니다.
[이벤트 중심의 모델: GA4]
GA4는 이벤트 중심의 데이터 모델을 도입했습니다. 사용자의 모든 활동을 '이벤트'로 간주하며, 이를 통해 사용자 경험을 더욱 세밀하게 추적하고 분석합니다. 이벤트 중심의 모델은 사용자의 특정 행동, 예를 들면 버튼 클릭이나 페이지 이동 등을 중심으로 데이터를 수집하고 분석합니다.
이 모델 변화는 분석의 정밀도를 크게 향상시켜 데이터 기반 의사결정에 큰 변화를 가져왔습니다. 세션 기반 모델은 사용자의 방문 패턴을 광범위하게 파악하는 데 유용했지만, 이벤트 기반 모델은 더욱 상세한 사용자 상호작용의 이해를 가능하게 합니다.
예를 들어, 전자상거래 사이트에서 구매 전환 경로를 더욱 정밀하게 추적하거나, 콘텐츠 소비 행태를 세분화하여 사용자 참여도를 깊이 있게 분석할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 최적화하고, 맞춤화된 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 이벤트 중심 모델은 기계 학습과 같은 고급 분석 기법을 활용하여 예측 모델링과 행동 분석을 보다 진보된 방식으로 수행할 수 있는 기반을 마련합니다.
이는 마케팅 자동화, 개인화 추천, 사용자 이탈 방지 등 다양한 분야에서 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 따라서 GA4의 이벤트 중심 모델은 단순한 데이터 수집을 넘어, 전략적 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 필수적인 요소가 되었습니다.
2. 더욱 유연해진 보고서 구조
[고정된 보고서 구조: GA UA]
GA UA에서는 고정된(Static) 보고서 구조를 제공했습니다. 이는 사용자에게 제한된 형태의 데이터 분석을 제공하는 것을 의미했습니다. 사용자가 필요로 하는 특정 데이터나 분석 결과를 얻기 위해서는 추가적인 작업이 필요했습니다.
[사용자 정의 보고서: GA4]
GA4에서는 사용자 정의 보고서를 생성할 수 있게 되었습니다. 사용자는 필요한 데이터와 분석 방식을 선택하여 자신만의 보고서를 생성할 수 있습니다. 이에 따라 필요한 데이터를 더욱 유연하게 확인하고 분석할 수 있게 되었습니다.
이러한 변화는 데이터 분석의 유연성을 크게 향상시키며, 사용자의 특정 요구사항에 맞게 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다. 이는 데이터 분석의 효율성과 정확성을 높이는 데 큰 도움을 줍니다.
3. 자동 이벤트 추적
[복잡한 설정의 이벤트 추적: GA UA]
GA UA에서의 이벤트 추적은 웹사이트나 앱에서 발생하는 특정 상호 작용을 기록하고 분석하기 위한 중요한 기능이었습니다.
그러나 이를 설정하기 위해서는 복잡한 코드 작성이 필요했습니다. 특히, 웹사이트나 앱의 구조나 사용자의 상호 작용이 복잡할수록 이벤트 추적의 설정도 복잡해졌습니다. 이로 인해, 개발자와 마케터 사이의 긴밀한 협업이 필요했고, 이벤트 추적의 설정과 관리에 많은 시간과 노력이 소요되었습니다.
[자동 이벤트 추적: GA4]
GA4의 등장은 이벤트 추적의 패러다임을 완전히 바꾸었습니다. GA4에서는 자동 이벤트 추적 기능을 도입하여, 복잡한 설정이나 코드 작성 없이도 원하는 이벤트를 쉽게 설정하고 분석할 수 있게 되었습니다.
이에 따라, 마케팅 팀은 개발자의 도움 없이도 원하는 이벤트를 쉽게 설정하고 분석할 수 있게 되었습니다. 또한, 자동 이벤트 추적 기능은 웹사이트나 앱의 변경에도 빠르게 대응할 수 있게 해주어, 이벤트 추적의 유연성과 효율성을 크게 향상시켰습니다.
4. 라이프 사이클 보고서
[전통적인 ABC 보고서: GA UA]
GA UA에서 제공하는 Acquisition, Behavior, Conversion (ABC) 보고서는 웹사이트나 앱의 사용자 획득, 행동, 전환을 중심으로 한 분석을 제공합니다. 이러한 보고서는 웹사이트나 앱의 전반적인 트래픽 흐름과 사용자의 행동 패턴을 파악하는 데 있어 중요한 역할을 합니다.
그러나, 이러한 정보만으로는 사용자의 전체 라이프 사이클을 파악하기에는 부족하다는 지적이 있었습니다.
[전체 라이프 사이클 보고서: GA4]
GA4에서는 사용자의 전체 라이프 사이클을 반영하는 보고서를 도입하였습니다.
사용자 라이프사이클 보고서는 다음과 같은 단계로 구성됩니다:
- Acquisition (획득): 사용자가 처음으로 웹사이트나 앱을 방문하는 단계입니다.
- Engagement (참여): 사용자가 웹사이트나 앱에서 활동을 시작하는 단계입니다.
- Monetization (수익화): 사용자가 웹사이트나 앱에서 구매 또는 수익화 관련 활동을 하는 단계입니다.
- Retention (유지): 사용자가 웹사이트나 앱을 재방문하는 단계입니다.
5. 크로스 도메인 추적
[복잡한 크로스 도메인 추적: GA UA]
GA UA에서의 크로스 도메인 추적은 여러 도메인 간의 사용자 활동을 연결하기 위한 중요한 기능이었습니다. 그러나 이를 설정하기 위해서는 복잡한 설정이 필요했습니다.
특히, 여러 도메인 간의 사용자 활동을 연결하기 위해서는 추가적인 설정이 필요했습니다. 이로 인해, 크로스 도메인 추적의 설정과 관리에 많은 시간과 노력이 소요되었습니다.
[간소화된 크로스 도메인 추적: GA4]
GA4에서의 크로스 도메인 추적은 여러 도메인 간의 사용자 활동을 연결하기 위한 중요한 기능이지만, 이를 설정하기 위한 복잡성이 크게 감소하였습니다. GA4에서는 크로스 도메인 추적이 간소화되어, 사용자의 여러 도메인 간 활동을 더욱 쉽게 연결하고 분석할 수 있게 되었습니다. 이에 따라, 크로스 도메인 추적의 설정과 관리가 더욱 간편해졌습니다.
부록_ 하트카운트와 GA4의 조합은 어떠한가?
데이터 분석의 세계에서 깊이와 정밀성은 중요한 요소입니다. GA4의 도입으로 더욱더 깊이 있는 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 이로 인해 더욱더 깊이 있는 EDA (탐색적 데이터 분석)가 필요하게 되었습니다.
이러한 요구를 완벽하게 충족시키는 것이 '하트카운트'와 GA4의 조합입니다.
- 깊이 있는 분석: GA4의 이벤트 중심의 데이터 모델은 사용자의 행동과 경향을 더욱 세밀하게 측정 해냅니다. 이에 따라, 더욱더 깊이 있는 데이터 분석이 필요합니다. 하트카운트의 Augmented Analytics 기능은 이러한 데이터를 깊이 있게 탐색하고 분석하는 데 필수적입니다.
- 노코드로의 깊이 있는 분석: 하트카운트는 노코드 환경에서도 깊이 있는 분석을 가능하게 합니다. GA4와의 연동은 이러한 분석을 더욱 풍부하게 만들어 줍니다.
- 통합된 데이터 플랫폼: GA4와 하트카운트의 조합은 다양한 데이터 소스를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 분석할 수 있게 해줍니다. 이로 인하여 웹상에서의 단절된 데이터 분석 뿐만 아니라, 내부 고객 DB와의 연동 및 통합으로 실제 고객 전환 경로와 행동 패턴까지도 한눈에 파악할 수 있게 됩니다.
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