GA4 깊게 이해하기(2/2)

목차
1. 개요
2. GA4 - 동질 집단 탐색 보고서
3. GA4 - 유입 경로 탐색 보고서
4. GTM과 택소노미
5. 빅쿼리 연동하기

1. 개요

 지난번 글에 이어 GA4를 좀 더 잘 활용할 수 있는 방법에 대해 적어보려 한다. 자유 형식 보고서에서 트래픽과 클릭 수 정도만 확인하는 방법에서 좀 더 나아가 다방면으로 활용할 수 있는 방법들을 정리하며 올 한해 GA4를 활용하며 배웠던 내용들이 휘발되지 않기 위한 목적으로 작성한다.

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2. GA4 - 동질 집단 탐색 보고서

동질 집단 탐색 보고서?
공통된 특징을 가진 사용자 그룹의 행동과 실적에서 인사이트를 얻을 수 있는 보고서. 동질 집단이란 애널리틱스 측정 기준에 따라 이 보고서에서 지정된 공통의 특징을 지닌 사용자 그룹을 말한다. 예를 들어 획득 날짜가 동일한 사용자는 모두 같은 동질 집단에 속한다. 동질 집단 탐색 분석을 사용하면 앱 또는 사이트에서 시간 경과에 따른 해당 그룹의 행동을 확인할 수 있다.

* 출서 : 구글 애널리틱스 고객센터

내 티스토리 블로그에 대한 동질 집단 탐색 보고서. 리텐션이 바닥을 친다ㅋㅋ

• 코호트 분석을 GA4에서 확인할 수 있는 방법이다. 실제로 애널리틱스 고객 센터에 있는 동질 집단 분석에 대한 내용을 영어로 확인하면 'Cohort exploration'이다.
• 왼쪽에 있는 사용자 별 집단을 코호트라고 인지하면 되고, 각 코호트 별로 리텐션이 어떤지 확인할 수 있도록 시각화한 표이다.
  • 즉, 위 이미지에 적용해보면 10월 27일주차에 방문한 활성 사용자 중에서 11월 3일주차와11월 10일 주차에 재방문한 사용자는 각각 1명씩만 있는것ㅎㅎ
• 코호트를 생성하는 기준은 첫번째 터치 획득, 거래, 전환 외에도 맞춤 이벤트로 설정해두었다면 모두 활용할 수 있다. 재방문 기준 역시 동일하게 선택할 수 있는 프로세스!
  • 다만 필터 설정은 불가능하니, 특정 버튼을 클릭한 사용자로만 코호트를 생성하고 싶다면 미리 맞춤 이벤트를 만들어두어야 한다.
• 코호트와 리텐션을 한번에 볼 수 있다는 점에서 편리하지만, 잘못하면 해석을 잘못할 수 있는 여지가 있으니 본인이 어떤 목적으로 코호트를 생성했고, 리텐션 기준은 어떤걸로 설정했는지 명확하게 설정해두어야 한다.

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4. GTM과 택소노미

출처 : 마케터 그로스

• 택소노미란 '분류'라는 뜻으로 다양한 이벤트를 특정 규칙에 따라 정의하는 것이다.
• 데이터 수집과 활용 목적을 염두해 이벤트 네이밍을 하는 규칙을 택소노미라고 일컫는다.
• 목적에 맞는 데이터를 수집해야 개선할 수 있고, 비즈니스의 개선방향을 수립할 수 있다.

출처 : 마케터 그로스

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5. 빅쿼리 연동하기

구글링하면 이미 GA4와 빅쿼리를 어떻게 연동해야하는지 정리해둔 글이 너무나 많다. 내가 참고한 글은 아래 링크 모음 섹션에 따로 넣어두고, 연동하면서 헷갈렸던 부분만 몇가지 적어보려고 한다.

• 데이터 소분 불가
  • GA4에서 맞춤 이벤트를 설정해도 적용되지 않았던 부분이다. GA4와 빅쿼리를 연동한 시점부터 데이터가 수집되기 때문에 되도록이면 GA4 셋팅이 어느정도 완료되었다면 바로 연동하는걸 추천한다.

• 프로젝트 이름 설정(상단 이미지 내 노란색 표시 참고)
  • 프로젝트 이름 설정은 숫자로 시작하면 안된다.
  • 숫자로 하면 셋팅 자체는 가능하지만, 실제로 쿼리문을 돌릴 수 있는 프로젝트 명에는 앞에 숫자가 날라간다
• 날짜 별 수집(상단 이미지 내 하늘색 표시 참고)
  •  GA4가 정상적으로 연동이 되면 analytics_로 시작하는 데이터셋이 생성된다.
  • 해당 데이터셋 안에 날짜별로 파티션되어 있는 데이터 테이블이 생성된다.

• Array 형태의 데이터 테이블
  • 정상적으로 연동된 테이블은 위에 이미지처럼 낯선 형태의 데이터로 수집된다.
  • 하나의 이벤트에 다양한 매개변수(파라미터)가 함께 수집되어 좀 더 유연하고 효율적으로 데이터를 저장하기 위해 위와 같은 구조와 저장된다.
  • 그렇기 때문에 UNNEST라는 작업이 필수로 선행되어야 일반적으로 활용할 수 있는 평면화된 테이블 구조로 만들 수 있다.

요새 빅쿼리 활용편을 듣고 있는데, Array & Struct 형태에 대해서도 자세하게 잘 다뤄주셔서 이 내용도 같이 추후에 글로 풀어봐야겠다.

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참고한 글

• 구글 애널리틱스 고객센터 - GA4 동질 집단 탐색 분석
• 데이터리안 - 코호트 분석
• 데이터리안 - Google BigQuery (1) 빅쿼리에 데이터를 연결하는 3가지 방법
• 이벤트 택소노미 완벽 정리하기 (1)