- 7주차 수업 개요 — 퍼널 분석과 경로 탐색의 이해
이번 BDA 빅데이터 분석 학회 7주차 수업은 GA4 기반 퍼널 분석(Funnel Analysis)과 경로 탐색(Path Exploration)을 중심으로 진행되었다.
6주차에서 배운 UTM 파라미터 분석이 ‘유입의 시작점’을 보는 수업이었다면, 이번 주는 그 유입 이후 사용자가 어떤 경로를 거쳐 전환(구매)에 도달하는가를 추적하는 과정이었다 .
퍼널 단계별 전환율과 이탈률을 수치로 확인하고, 실제 유저 흐름을 시각적으로 이해하는 것이 핵심 목표였다.
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- 경로 탐색 분석 — 고객 여정의 시각화
경로 탐색 분석은 사용자의 웹사이트 이동 경로를 시각적으로 파악하는 분석 기법으로, GA4의 Sankey Diagram(생키 차트)을 활용했다 .
수업에서는 first_visit 이벤트를 시작점으로 설정하고, 페이지 이동 흐름을 노드 단위로 구성해보았다.
이를 통해 사용자들이 어떤 경로로 상품 상세 페이지에 접근하는지, 또 어느 지점에서 가장 많이 이탈하는지를 한눈에 확인할 수 있었다.
특히 view_promotion 이벤트를 더블클릭해 프로모션 페이지로의 이동량을 추가 분석했을 때, 실제 마케팅 효과를 시각적으로 검증할 수 있었다.
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- 퍼널 분석 실습 — 장바구니 전환율 계산
이어진 퍼널 분석 실습에서는 방문 → 세션 시작 → 페이지 조회 → 장바구니 담기 → 구매의 4단계 구조를 구축했다 .
예시로 구글 머천다이즈 스토어 데이터를 사용하여 “장바구니 페이지에서 구매로 이어지는 비율”을 계산했다.
수업 중 퍼널 그래프에서 9.77%의 전환율이 나타나는 부분을 보고, 이탈률이 높은 구간을 어떻게 개선할지 토론하는 시간이 인상 깊었다.
이를 통해 단순한 데이터 집계가 아닌, “이탈의 이유를 탐색하고 가설을 세우는 분석적 사고”가 중요함을 깨달았다.
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- 분석 결과로 얻은 인사이트
퍼널 분석 결과, 장바구니 → 결제 단계에서 이탈률이 특히 높게 나타났다.
이는 사용자 경험(UX) 개선의 필요성을 보여주는 지표로, 예를 들어 결제 페이지의 복잡한 입력 절차나 배송비 노출 시점이 원인일 수 있다.
수업에서는 이러한 데이터를 기반으로 “이탈률이 높은 구간을 찾아내고, 마케팅 전략으로 연결하는 방법”을 함께 고민했다 .
이는 실제 서비스 운영 시, 단순 방문수보다 전환율 개선(CVR)을 중심으로 사고해야 함을 일깨워 주었다.
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- 실무형 사고 확장 — 지표 설계 역량의 성장
이번 7주차를 통해 단순히 데이터를 보는 법이 아니라, 지표를 ‘설계’하는 관점을 배우게 되었다.
GA4 탐색 보고서의 활용법을 익히며, 실제 서비스의 KPI를 ‘구매율’, ‘이탈률’, ‘세션 참여도’ 등으로 세분화하는 방법을 연습했다.
이는 향후 데이터 분석 직무에서 성과를 정의하고 측정 가능한 지표를 설계하는 능력으로 이어질 것이다.
또한 이전 주차에서 학습한 클린 코드 원칙을 적용해, GA4 분석 스크립트도 함수화하고 모듈 단위로 정리해두었다.
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- 희망 직무와 현재의 노력
나는 데이터 기반 의사결정을 지원하는 데이터 분석가(Data Analyst)를 목표로 하고 있다.
이를 위해 현재 BDA 학회에서는 매주 실습 과제를 통해 분석 도구(GA4, SQL, Python Pandas 등)의 실무 감각을 다듬고 있다.
또한 TripMate 프로젝트에서는 사용자 행동 로그를 직접 수집하고, 추천 모델의 전환 퍼널을 구성하며 분석 역량을 확장 중이다.
이러한 학습과 실습을 병행하며, “데이터를 이해하고 전략으로 전환하는 능력”을 꾸준히 쌓아가고 있다.
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- 학회 활동과 앞으로의 다짐
BDA 학회를 통해 지난 7주간의 수업을 돌아보면, 단순한 기술 습득이 아니라 분석가로서의 사고 체계가 형성되는 과정이었다.
특히 매주 실습에서 쌓인 경험이 내 포트폴리오와 커리어의 밑바탕이 되고 있다.
앞으로는 이번에 배운 퍼널 분석을 실제 프로젝트 로그 데이터에 적용해, 사용자 흐름 개선 아이디어를 도출할 계획이다.
“데이터는 숫자가 아니라 행동의 언어다”라는 마음으로, 분석을 통해 문제를 정의하고 해결책을 제시할 수 있는 분석가로 성장해나가겠다.
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