구글 애널리틱스란?

• 구글 애널리틱스는 웹/앱에 들어오는 사용자들의 행위를 시각화하여 분석할 수 있게 리포팅 해주는 툴이다.
• 구글 애널리틱스는 현재 4번째 버전까지 출시되었다. ( 4번째 버전이라서 GA4 라고 부르기도 함. )
• 구글 애널리틱스4는 3번째 버전보다 자유도가 높아서, 체감 난이도가 높다.
  • 3번째 버전은 Universal Analytics(UA) 라고 부르기도 했는데, 주로 웹(Web) 분석에 집중되어 있었다. (2023년 7월 1일부터 새로운 데이터를 받지 않는다.)
  • UA는 어느정도 가이드라인에 맞춰서 분석하는 툴이었다면, GA4는 우수한 기능을 구축해뒀으니 자유롭게 사용하라는 느낌이 강하다.
  • UA는 세션 기반 모델이고 GA4는 이벤트 기반 모델으로 전환율 및 이탈율 계산 방식에 차이가 있습니다.

구글 애널리틱스 사용 목적.

Google Analytics에서 가장 중요한 지표 중 하나는 “전환율”

1. 고효율 매체 : 전환율이 가장 높은 매체
2. 고품질 유저 : 전환율이 가장 높은 유저 ( 우리 제품의 타겟 파악 )
3. 고관여 행동 : 전환율이 가장 높은 행동 ( 어떤 행동이 전환율 상승에 가장 많이 기여하는지 파악 )

데이터 분석도구를 사용할 때, 데이터에 기준점이 필요.

정의와 설계없이 GA를 사용하면, 오히려 혼란만 가중!

결국 데이터를 보기 위해서는 데이터를 설계하는것이 가장 우선이 되어야 합니다. 구글 애널리틱스 역시 데이터 분석툴이기 때문에 설계, 적재, 관측의 3가지 순서를 따라야합니다.

데이터를 설계하는데에는 크게 2가지 프레임워크가 있습니다.

1. Break-Down 설계 : 위에서부터 아래로 필요한것들을 분류해가며 설계하는 방식
2. 목적 중심 분석 : 어떠한 가설이나 궁금증을 정의해두고, 이를 수치화하기 위한 데이터를 설계하는 방식

Break-Down 설계

우리 비즈니스의 최종 목적을 정의하고 아래로 하나씩 세분화해나가는 방식의 설계 방법

• OKR(Objective Key Results) : 우리 비즈니스의 존재 이유, 또는 특정 기간동안 우리 비즈니스의 최종 목적을 의미합니다.
• KPI(Key Performance Indicator) : 우리가 수립해놓은 OKR이 잘 달성되었는지 안되었는지를 수치로 측정 가능한 지표를 의미합니다.
  • (KPI에서 Sub KPI로 세분화) 지표의 증감을 가지고 성과를 판단할 때 ‘Why’를 알기 위해서는 결제로 이어지기 전에 하게되는 모든 고객들의 행위를 추적할 필요가 있습니다.
    • ex. “매출이 왜 증가했고 감소했는지 알기 위해서는 최종 KPI 전에 발생하는 행동들을 모두 추적할 필요가 있다.”

장단점

• 장점 : 한번에 필요한 데이터들을 구조화할 수 있다.
• 단점 : 사이트의 목적이 다양하고 규모가 큰 비즈니스에서는 부적합하다.

목적 중심 설계

“특정 부분이 궁금하다” 라는 가설이나 궁금증을 가지고 데이터를 하나 하나씩 설계해가는 방법

• 무엇이 궁금한가?
  • ex. 사람들이 앱푸시를 통해 프로모션 거래가 활성화되는가?
• 궁금한 것을 해결하기 위해서 어떤 데이터가 필요한가?
  • ex. 앱푸시 알림을 클릭해야 합니다. / 프로모션 이벤트를 확인합니다. / 해당 이벤트 자산을 거래하기 위한 버튼을 클릭합니다. 등

장단점

• 장점 : 규모가 큰 비즈니스에서 적합하게 설계할 수 있다.
• 단점 : 한번에 모든 데이터를 설계할수는 없다. 필요에 따라 추가 설계를 한다.