이 콘텐츠는 2023년 08월 10일에 진행한 그로스핏 웨비나를 기반으로 작성되었으며, 일부 내용은 재구성됨을 안내드립니다.

웨비나 영상보기 : GA4 도입부터 활용까지 1시간만에 끝내는 필수 가이드

GA4와 UA의 가장 큰 차이점

GA4에서는 사용자의 모든 상호작용을 이벤트 기준으로 수집하게 되어 세션과 이벤트 유형 등이 다양해 졌다는 것이 UA와의 가장 큰 차이점입니다. 또한, GA4 수집 이벤트는 4가지 유형으로 나누어지는데, 기본적으로 자동 수집 이벤트가 있고, 추가 선택을 하면 어떤 행동을 측정할 것인지 설정할 수 있는 향상된 측정 이벤트, 전자상거래나 회원가입 등 세부적인 이벤트 수집이 필요한 경우에는 맞춤 이벤트와 추천 이벤트를 설정하여 수집할 수 있습니다.

이러한 데이터 수집 방식, 이벤트 수집 정보 차이는 GA4와 UA 간의 가장 큰 차이점이며, 이를 이해한 후 마케팅 전략에 반영하는 것이 중요합니다. 데이터가 같은 결과라 할지라도, 수집 되는 기준에 따라 굉장히 다른 결과를 낼 수 있기 때문입니다. GA4와 UA 차이점에 대한 자세한 내용은 이전 콘텐츠에서 확인하실 수 있습니다.

• 참고 : [GA4] 구글 애널리틱스 4: UA(GA3) 버전과의 차이점

UA와 GA4의 전환 데이터 속성 차이점

UA의 경우, 클릭 이벤트에 대해 카테고리, 액션, 라벨 등 3단계 계층 구조로만 설명할 수 있고, 전환 설정이 한번만 가능합니다. 반면, GA4의 경우, 한 이벤트 당 최대 25개의 매개변수를 보낼 수 있고, 각 이벤트마다 전환 설정을 할 수 있습니다. GA4는 모든 이벤트를 각각 전환으로 설정 가능해 퍼널을 볼 수 있습니다. 또한 같은 세션에서 전환 이벤트가 다섯 번 발생해도 GA4에서는 각각을 다섯 번의 전환으로 집계할 수 있습니다.

퍼널 분석 및 광고 최적화를 위한 사용자 식별 방법

사이트 또는 앱에 접속하는 모든 단계마다 이벤트를 설정하면 더 상세한 퍼널을 볼 수 있습니다. Client ID, USER ID, 구글 신호 데이터를 활용하여 사용자 식별을 할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 광고 최적화, 리마케팅, 이동 및 이용 패턴 분석 등 유용한 정보를 전달할 수 있습니다. GA4에서는 이 방법을 활용하여 사용자 식별을 수행하는데요, 여러 요소 중 ‘유저 아이디’를 활용하여 식별하는 게 가장 효율적입니다. 다만, iOS 14 버전 이상에서는 구글 신호 데이터는 지원되지 않기 때문에 사용자 식별을 위한 최선의 방법은 유저아이디를 추적하는 것입니다.

GA4의 참여 세션과 이탈율(Bounce rate)의 차이

GA4에서는 모델링을 통해 쿠키를 거부하지 않은 사용자를 추정합니다. ‘참여 세션‘이란 세션이 10초 이상 지속되거나, 전환 이벤트가 1회 이상 또는 페이지 조회수가 2회 이상인 경우에 해당되며 GA4에서는 이탈율 대신 참여 세션이 새로운 지표가 되었습니다. 이탈율(Bounce rate)과 차이점은 UA는 분석 단위가 세션 단위이기에 이탈율을 표현하지만, GA4에서는 이벤트 발생을 기준으로 분석하기 때문에 참여 세션으로 판단될 경우에는 사이트를 떠나더라도 이탈로 구분하지 않아서 유의미한 행동 분석에 용이합니다. GA4에서는 참여 세션을 구하는 방법 때문에, UA와는 달리 ‘참여 세션’에 따라 사용자를 구분하며, 두 번째 방문 페이지에서 스크롤을 하거나 10초 이상 머물렀으나 이탈한 사용자가 GA4에서는 참여 세션에 포함됩니다.

GA4에서는 모든 데이터가 다 표시될까요?

구글 신호 데이터는 웹브라우저 또는 안드로이드 계정 등에서 구글 계정 식별을 통해 유저를 식별하는 방식입니다. 신호 데이터 수집에 대한 선택 옵션에서 온/오프를 선택할 수 있으며, 온으로 설정하면 데이터가 수집되고 오프로 되돌리면 데이터가 수집되지 않습니다.

데이터 필터링 기능을 이용해 내부 직원이나 디버그 모드 활용에 의한 모든 활동을 제외 시킬 수 있습니다. 또한 실제 데이터가 너무 많을 경우, 데이터 샘플링이 적용되어 결과가 달라질 수 있어 주의가 필요한데요. 이벤트 할당량 한도는 GA4에서는 이벤트가 천만개, GA360에서는 10억개라는 기준점이 있습니다. 반면 GA4에서 유입되는 데이터가 너무 적을 때는, 설정된 기간 내 특정인을 식별할 수 있게 될 수 있으므로 구글 신호 데이터를 사용한 기준점이 적용됩니다.

GA4에서는 중복 활동을 제거함으로써, 보고서 또는 탐색 분석에서 중복된 걸 같이 집계하는 것을 방지하고, 사용자들의 중복 활동을 제거하게 됩니다. 또한, 보고 아이디를 이용해 중복 사용자를 제거하므로 설정된 우선순위에 따라 중복활동 여부 결정하고, ‘관찰됨’을 선택하면 유저 아이디, 신호 아이디, 기기 아이디 순으로 유저를 식별하여 보다 정확한 분석 결과를 제공할 수 있습니다.

기여 분석이란?

사용자가 전환을 완료하기까지의 유입 경로에서 여러 유입 시점 중 특정 터치포인트에 전환 기여도를 할당하는 분석 기법입니다.

2023년 11월부터 GA4 기여 분석 모델은 ‘마지막 클릭’ 또는 ‘데이터 기반 모델만 제공합니다. ‘마지막 클릭’ 기여 분석 모델은 전환 전에 사용자가 클릭한 마지막 터치포인트에 전환 기여도 100%를 부여합니다. 다만, 마지막 터치포인트가 직접(Direct) 트래픽이라면 그전에 클릭한 광고, 검색, 이메일, 링크 클릭 등의 터치포인트에 전환 기여도 100%를 부여합니다.

‘데이터 기반’ 기여 분석 모델은 각 전환 이벤트의 데이터를 기반으로 전환 기여도를 배분합니다. 데이터 기반 기여 분석은 계정 데이터를 사용해 각 클릭 상호작용의 실제 기여도를 계산한다는 점에서 다른 모델과 다릅니다. 기존 기여 분석 모델의 단점을 보완하는 모델이지만 데이터가 충분히 쌓여야 분석 측정이 유의미해 지며, 계산 기준을 명확하게 알 지 못한다는 점이 있습니다. 더 자세한 내용은 다음의 공식 문서를 참고 바랍니다.

• 참고 : [GA4] 기여 분석 및 기여 분석 모델링에 대한 정보

UTM 파라미터의 역할

UTM 파라미터는 ‘유입 경로 탐색 분석’으로 데이터를 시각화하여 고객 유입 경로를 파악하기 위해 필수적인 사항입니다. ‘UTM 파라미터’ 항목 중 소스, 미디어, 캠페인은 필수로 설정되며, 구글 애널리틱스에서 이 정보를 이용해 고객 유입 경로 분석을 합니다. UTM 파라미터의 자세한 내용은 이전 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

• 참고 : 마케팅 시 유입 경로를 분석하려면 가장 먼저 이것부터 – (1)

• 참고 : 마케팅 시 유입 경로를 분석하려면 가장 먼저 이것부터 – (2)

GA4 유입 분류의 한계

GA4에서 유입 경로 중 소스 기준으로 구분하는 과정에서, 유입 채널을 식별할 수 없어 (direct) 또는 (not set)으로 분류되는 경우가 상당히 많습니다.

1. (direct) / (none)

• 웹사이트 URL을 직접 입력

• 북마크된 링크 클릭

• UTM 파라미터와 같은 추적코드 설정되지 않은 링크 클릭

• PDF 같은 문서에 포함된 링크 클릭

• 단축 URL 클릭

• 브라우저 광고 차단기가 설치된 사용자

2. (not set) / (not set)

• 측정 기준과 관련하여 애널리틱스로 들어온 정보가 없는 경우

마케팅 기여도 분석에서 이와 같이 유입 채널을 알 수 없는 트래픽이 많을 경우 정확한 분석이 어려워지는데요. GA4와 빅쿼리를 연동하여 원천데이터 전처리를 통해 상당 부분은 유입 출처 문제를 해결 할 수 있습니다. 유입 경로 데이터 전처리하는 상세 내용은 이전 블로그에서 확인할 수 있습니다.

• 참고 : [고객사 사례] 유입 경로 데이터 전처리 프로세스로 마케팅 분석 향상

루커 스튜디오 소개

‘루커 스튜디오’는 구글에서 제공하는 분석 및 시각화 도구이며, ‘GA4-루커 스튜디오’, 또는 ‘GA4-빅쿼리-루커 스튜디오’ 연동 등 데이터 소스 간의 연동과 통합이 쉽고 많은 기능을 제공하여 사용자 친화적인 UI와 맞춤형 리포트를 제공하여 대시보드를 만들기에 좋은 툴입니다. 특히, ‘GA4-빅쿼리-루커 스튜디오’를 연동하게 되면 GA4 원천데이터를 직접 가공하고 원하는 리포트를 제작할 수 있는 장점이 있습니다. 루커 스튜디오는 무료 버전으로도 충분히 많은 기능을 사용할 수 있습니다. 그 중 하나의 예로 유입 채널 중 네이버 자연 검색 유입 리포트는 GA4에서는 보기 어려운데요. 빅쿼리와 루커 스튜디오를 연동하면 네이버에서 어떤 검색으로 노출되고 유입되는 지 상세한 리포트를 구성할 수 있습니다. ‘네이버 검색 유입 리포트 만들기’에 대한 자세한 내용은 이전 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

• 참고 : [고객사 사례] 네이버 검색 유입 리포트 만들기

루커 스튜디오 연동 시 빅쿼리를 사용해야 하는 이유

루커 스튜디오와 GA4를 연동할 경우, GA4 API 할당량 한계와 이미 정해진 측정 기준, 항목 때문에 데이터 활용에 제약이 있습니다. 빅쿼리를 이용할 경우 원천 데이터를 확인하고 직접적으로 적재, 가공하여 원하는 측정 항목과 기준을 자유롭게 조합한 분석이 가능하며 GA4 API의 제약에서 벗어날 수 있습니다. 따라서 사용자 행동 데이터를 확인하거나 이를 활용해 더 다양하고 깊은 분석을 하기 위해서는 GA4에 빅쿼리를 연동하여 함께 사용하는 것이 좋습니다.

빅쿼리 연동과 장점에 대한 자세한 내용은 이전 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

• 참고 : [GA4] 구글 빅쿼리를 연동하면 무엇이 좋을까요?

• 참고 : [GA4] 구글 빅쿼리(BigQuery) GA4 연동법

B2B 기업의 대시보드 작성 사례와 이를 활용한 데이터 분석 방법

1. Saas 서비스를 제공하는 고객사의 사례

자사의 ‘Saas’가 고객들에게 잘 이용되고 있는지 이용패턴 등을 개별 이벤트로 세분화하고 리포트로 구현하여 제공하였습니다. 이는 마케팅 관점에서의 유입 경로 분석뿐만 아니라, GA4 데이터로 고객이 해당 제품을 어떻게 잘 활용할 수 있는지 프로덕트 분석 관점에서 분석 기획, 설계, 시각화하고 대시보드로 제작한 사례입니다.

2. 플랫폼 서비스를 제공하는 고객사 사례

자사 서비스 이용 퍼널 단계에 따른 마케팅 액션 플랜을 위해 대시보드를 제작하였습니다. 먼저 서비스 유저 플로우에 기반하여 주요 전환 이벤트를 정의하고 각 단계별로 퍼널을 설정하여 전환 여부에 따른 유저 확인까지 가능하도록 했는데요. 이를 위해 페이지 뷰, 클릭 단계에서 퍼널을 설정하고, 전환되지 못한 유저들에게 별도 안내를 통해 사용자 경험 피드백을 받고 서비스 개선에 활용할 수도 있게 되었습니다.

GA4 데이터 활용 방안

GA4는 이벤트 단위의 유입 분석뿐만이 아니라, CRM 마케팅을 위한 세그먼트별, 퍼널 전환별 유저 리스트를 확인할 수 있고, 프로덕트 이용 패턴을 다양한 시나리오도 분석하고 개선 인사이트를 찾을 수 있어 좋은 마케팅, 훌륭한 프로덕트를 만들 수 있습니다.

그로스핏은 기업 비즈니스 현황과 문제를 잘 진단하고 데이터를 통해 가치를 만들기 위해 데이터 관점에서 기업을 돕습니다. 또한 GA4 세팅, 분석, 대시보드 제작까지 그로스핏은 데이터로 잘 소통하고 일하는 세상을 만들기 위해 기업의 데이터 문제를 해결합니다.