- Google 애널리틱스에서 속성은 회사의 온라인 데이터를 처리하는 장소
- 과거에 분리되어 있던 두 가지 속성을 GA4에서 통합)
- 웹사이트를 측정하는 유니버설 애널리틱스와 모바일 앱 활동을 측정하는 Firebase용 Google 애널리틱스
1-1. 구글 애널리틱스 계정 = UA 속성 + GA4 속성
- 하나의 Google 애널리틱스 계정에는 여러 개의 속성과 속성 유형이 포함될 수 있음
- 그러나 각 속성은 애널리틱스 계정 하나에서만 소유할 수 있음
1-2. 유니버설 애널리틱스 속성(UA 속성)
- 기존 웹 전용 애널리틱스 속성 유형
1-3. Google 애널리틱스 4 속성(GA4 속성)
- 웹사이트와 앱의 데이터를 모두 처리할 수 있는 애널리틱스 속성 유형
- 과거에는 앱 전용으로 'Firebase용 Google 애널리틱스'라는 별도의 속성 유형이 있었으나 현재는 이 속성 또한 GA4 속성으로 업그레이드된 상태임
- 웹 + 앱 보고 통합 (크로스 플랫폼)
- 여러 기기에 걸친 한 사용자의 여정을 가장 적합한 사용자 식별자를 기반으로 측정할 수 있음
구글 애널리틱스 공식 블로그 : https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/
- UA 속성, GA4 속성 차이점
- 잠재고객 : 내 비즈니스에 중요한 각기 다른 속성을 기준으로 정의한 사용자층을 의미
- GA4 속성 사용 -> 새 잠재고객 생성(새로운 잠재고객 정의, 분류)해서 분류할 떄 더 많은 옵션을 이용할 수 있음_by. ID 데이터
- 애널리틱스로 전송된 ID를 기준으로 내 잠재고객을 정의하여, 로그인한 사용자를 기준으로 잠재고객을 생성할 수 있음
- 탐색 분석 : 유입경로 탐색, 경로 탐색, 자유형식 탐색, 세그먼트 중복, 사용자 탐색, 동질 집단 탐색 분석 등 -> 데이터 분석의 자유도가 높아짐
- BigQuery Export : 애널리틱스 데이터를 BigQuery로 내보내 클라우드에 데이터를 보관, 다른 소스의 데이터와 조합, 데이터셋 전반에 쿼리를 실행할 수 있음 (+) 데이터를 다른 시스템으로 이전하여 사용할 수 있음
1) 세션 기반 모델 : 일정 기간 내에 발생한 사용자 상호작용을 그룹화
-> [세션] 일정한 기간 내에 웹사이트에서 발생한 사용자 상호작용의 집합
-> [조회] 세션 기간 동안 발생한 페이지 조회, 이벤트, 전자상거래 등의 사용자 상호작용을 '조회'로 간주(데이터 수집, 저장 단위)/ 세션 하나에 다수의 조회가 포함될 수 있음
2) 이벤트 기반 모델 : 각각의 사용자 상호작용(활동)을 독립형 이벤트로 처리(GA4 속성에서도 여전히 세션 데이터를 볼 수 있음)
-> [이벤트] 웹사이트 or 앱과 사용자 간 상호작용을 이벤트로 간주(데이터 수집, 저장 단위) = 페이지 조회수, 버튼 클릭수, 사용자 액션, 시스템 이벤트, 구매 가격, 사용자가 방문한 페이지 제목, 사용자의 지리적 위치 등
- 이벤트 기반 모델로 전환한 GA4의 이점
- 유연성과 확장성의 향상 -> 더 많은 맞춤설정 계산이 가능
(eg)웹사이트의 클릭수 및 페이지 조회수, 앱 설치 수 및 실행 횟수, 두 플랫폼의 사용자 참여도 및 전환수- GA4 자동 수집 이벤트 기능
이벤트의 이름과 매개변수는 BigQuery의 원시 이벤트 데이터에 액세스할 때 유용
- ID 공간
- 사용자 식별자 집합을 의미 : User-ID, Google신호 데이터, 기기 ID 등
- GA4는 사용 가능한 모든 ID 공간을 이용해 데이터 처리
-> 동일한 User-ID에 연결된 모든 데이터를 바탕으로 하나의 사용자 여정을 생성
-> 사용자 중복을 제거하여 보다 정확한 비즈니스&사용자 관계 파악에 도움- User-ID를 활용한 플랫폼 간 활동 측정
*** GA4 속성을 사용하면 다음과 같은 질문에 답할 수 있게 됩니다.
- 사용 플랫폼의 종류와 관계없이 총 순 사용자 수가 얼마나 되나요?
- 지난주에 내 앱과 웹사이트에서 얼마나 많은 전환이 발생했으며, 어떤 플랫폼에서 전환이 가장 많이 발생했나요?