Dec 14, 2023

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GA4 데이터가 흐르게 만들면 좋은 점이 무엇일까?

GA4 데이터가 흐르게 만들면 좋은 점이 무엇일까?

GA4 데이터가 흐르게 만들면 좋은 점이 무엇일까?

GA4 데이터가 흐르게 만들면 좋은 점이 무엇일까?

웹사이트를 운영하는 곳이라면 구글애널리틱스 스크립트 하나쯤은 설치되어 있는 것을 보실 수 있습니다.




데이터가 흐르는 조직의 조건


GA4라는 차세대 구글애널리틱스도입되면서 UA(유니버설 애널리틱스)라 불리는 구 버전에서 GA4로 전환이 이루어지고 있는 상황인데요, 단순히 GA4를 도입한 것으로 Data-driven 환경을 갖추었다 하기는 어렵습니다. 그 이유는 ‘데이터가 흐르는 조직’ 의 관점에서 보면 짚고 가야 할 내용이 있기 때문입니다.


  • 비즈니스 목적과 웹사이트 구조에 맞게 데이터 설계와 수집이 잘 이루어져 있는지

  • 활용 목적에 맞게 데이터 전처리 인프라가 잘 갖추어져 있는지

  • 목적에 맞는 데이터 세트가 마트처럼 잘 구성되어 있는지

  • 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 대시보드가 잘 구축되어 있는지

  • SQL, 리포트 작성 등 데이터분석 역량을 가진 담당자가 있는지

  • 데이터 인프라를 설계, 구축, 관리할 역량을 가진 담당자가 있는지


이와 같은 환경과 조직이 구성되었다면 우리가 흔히 알고 있는 ‘그로스팀’, ‘데이터팀’이 있다고 말할 수 있는데요, 보통의 비즈니스에서 초기부터 이와 같은 팀을 구성하기는 쉽지 않습니다. 그 이유는 비즈니스 초기에는 사업에 직접적인 요소인 기획, 사업, 개발, 운영에 초점을 맞추기 때문입니다. 사업을 일으키기 위한 핵심 요소에 집중하다 보니 서비스가 시작되는 시점부터는 고객이 유입되고, 구매나 전환이 일어나지만 이를 데이터로 쌓아 모니터링하고 분석하는 환경은 미흡할 수밖에 없는 상황에 마주하게 됩니다.




데이터가 흐르는 조직 관점의 GA4


데이터를 볼 때가 되었다고 판단했을 때야 비로소 GA4 계정을 만들고 웹사이트에 스크립트를 설치하여 유입 트래픽을 확인하게 되는데요, 위에서 언급한 ‘데이터가 흐르는 조직’ 관점에서 환경이 준비되지 않은 채로 데이터를 보게 되면 다음과 같은 상황에 놓이게 됩니다.


  • 명확한 데이터 전략 : 조직의 목표, 핵심성과지표를 설명하는 명확한 데이터를 정의했는 지

  • 데이터 수집 : MAU(월간 활성사용자)나 유입채널 세션수가 정확한지 등 데이터 수집 프로세스를 설정하여 그 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는 지

  • 데이터 시각화 : 유입부터 전환요소인 CTA 버튼 클릭까지 퍼널을 목적에 맞게 구성했는 지 리포트 구성

  • 데이터 집계 기준 : USER ID가 있다면, 유저 식별자를 활용한 리텐션이 잘 계산되었는 지

  • 데이터 기반 의사 결정 : 비즈니스 흐름에 맞게 짜임새 있는 스토리텔링을 갖춘 대시보드를 활용하여 데이터 기반 토론 및 의사결정

  • 분석 인프라 구축 : GA4와 빅쿼리 연동 후 데이터마트 구축을 위한 클라우드 인프라 설계 및 운영 이슈

  • 분석담당자 지원 : 데이터분석 담당자를 위해 빅쿼리 연동 후 테이블 스키마 구조가 잘 설계되었는 지 데이터마트 이슈


데이터 전략부터 데이터 기반 의사결정까지 ‘데이터가 흐르는 조직’을 만드는 것을 이제 막 GA4를 도입한 기업이 인원 구성부터 인프라 구축까지 몇 개월 내 완성하는 것은 마치 새로운 서비스를 런칭하는 것과 같을 것입니다.




데이터 조직 관점에서 GA4의 장점


구글은 차세대 애널리틱스인 GA4를 발표하면서, ‘데이터가 흐르는 조직’을 만들기 좋은 환경을 제공해 주고 있는데요, 바로 GA4와 빅쿼리를 무료로 연동할 수 있도록 해준 것입니다. 기존에는 GA360(유료 버전)을 사용해야만 빅쿼리 연동이 가능했기에 비용 부담이 컸습니다. 이제는 몇 번의 클릭으로 GA4에서 빅쿼리 연동이 가능하게 되면서 Raw data에 직접 접근이 용이하게 되었습니다. 즉, 중소 규모 기업에서도 데이터가 흐르는 조직을 만들기 위한 환경 조성이 쉽게 이루어졌다고 볼 수 있습니다.


심지어 루커 스튜디오(구 데이터 스튜디오)와 빅쿼리 연동 역시 무료이기에 자유롭게 시각화하고 구글애널리틱스에서 제공한 리포트보다 더 유연하고 가독성 높은 대시보드를 만들 수 있게 되었습니다. 이제는 GA4-빅쿼리-루커 스튜디오 연계 활용이 더 대중화 될 것이라 예상되는 부분이기도 합니다.




GA4 데이터 파이프라인 만들기


앞서 말씀 드린 것처럼, ‘데이터가 흐르는 조직’이 GA4를 활용하여 데이터 분석 인프라를 만든다면 아래와 같은 구조로 ‘GA4 – 빅쿼리 – 루커 스튜디오’를 연계한 하나의 파이프라인으로 만들게 될 것입니다.


[GA4 데이터 분석 파이프라인 구조]



또한, 저희 그로스핏 컨설팅은 ‘Google for Startup’ 프로그램을 통해 구글과 협력하여 구글 클라우드와 데이터분석 플랫폼으로 ‘데이터가 흐르는 조직’을 만드는 데 도움을 드리고 있습니다. 관련하여 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 이야기해 주세요!

웹사이트를 운영하는 곳이라면 구글애널리틱스 스크립트 하나쯤은 설치되어 있는 것을 보실 수 있습니다.




데이터가 흐르는 조직의 조건


GA4라는 차세대 구글애널리틱스도입되면서 UA(유니버설 애널리틱스)라 불리는 구 버전에서 GA4로 전환이 이루어지고 있는 상황인데요, 단순히 GA4를 도입한 것으로 Data-driven 환경을 갖추었다 하기는 어렵습니다. 그 이유는 ‘데이터가 흐르는 조직’ 의 관점에서 보면 짚고 가야 할 내용이 있기 때문입니다.


  • 비즈니스 목적과 웹사이트 구조에 맞게 데이터 설계와 수집이 잘 이루어져 있는지

  • 활용 목적에 맞게 데이터 전처리 인프라가 잘 갖추어져 있는지

  • 목적에 맞는 데이터 세트가 마트처럼 잘 구성되어 있는지

  • 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 대시보드가 잘 구축되어 있는지

  • SQL, 리포트 작성 등 데이터분석 역량을 가진 담당자가 있는지

  • 데이터 인프라를 설계, 구축, 관리할 역량을 가진 담당자가 있는지


이와 같은 환경과 조직이 구성되었다면 우리가 흔히 알고 있는 ‘그로스팀’, ‘데이터팀’이 있다고 말할 수 있는데요, 보통의 비즈니스에서 초기부터 이와 같은 팀을 구성하기는 쉽지 않습니다. 그 이유는 비즈니스 초기에는 사업에 직접적인 요소인 기획, 사업, 개발, 운영에 초점을 맞추기 때문입니다. 사업을 일으키기 위한 핵심 요소에 집중하다 보니 서비스가 시작되는 시점부터는 고객이 유입되고, 구매나 전환이 일어나지만 이를 데이터로 쌓아 모니터링하고 분석하는 환경은 미흡할 수밖에 없는 상황에 마주하게 됩니다.




데이터가 흐르는 조직 관점의 GA4


데이터를 볼 때가 되었다고 판단했을 때야 비로소 GA4 계정을 만들고 웹사이트에 스크립트를 설치하여 유입 트래픽을 확인하게 되는데요, 위에서 언급한 ‘데이터가 흐르는 조직’ 관점에서 환경이 준비되지 않은 채로 데이터를 보게 되면 다음과 같은 상황에 놓이게 됩니다.


  • 명확한 데이터 전략 : 조직의 목표, 핵심성과지표를 설명하는 명확한 데이터를 정의했는 지

  • 데이터 수집 : MAU(월간 활성사용자)나 유입채널 세션수가 정확한지 등 데이터 수집 프로세스를 설정하여 그 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는 지

  • 데이터 시각화 : 유입부터 전환요소인 CTA 버튼 클릭까지 퍼널을 목적에 맞게 구성했는 지 리포트 구성

  • 데이터 집계 기준 : USER ID가 있다면, 유저 식별자를 활용한 리텐션이 잘 계산되었는 지

  • 데이터 기반 의사 결정 : 비즈니스 흐름에 맞게 짜임새 있는 스토리텔링을 갖춘 대시보드를 활용하여 데이터 기반 토론 및 의사결정

  • 분석 인프라 구축 : GA4와 빅쿼리 연동 후 데이터마트 구축을 위한 클라우드 인프라 설계 및 운영 이슈

  • 분석담당자 지원 : 데이터분석 담당자를 위해 빅쿼리 연동 후 테이블 스키마 구조가 잘 설계되었는 지 데이터마트 이슈


데이터 전략부터 데이터 기반 의사결정까지 ‘데이터가 흐르는 조직’을 만드는 것을 이제 막 GA4를 도입한 기업이 인원 구성부터 인프라 구축까지 몇 개월 내 완성하는 것은 마치 새로운 서비스를 런칭하는 것과 같을 것입니다.




데이터 조직 관점에서 GA4의 장점


구글은 차세대 애널리틱스인 GA4를 발표하면서, ‘데이터가 흐르는 조직’을 만들기 좋은 환경을 제공해 주고 있는데요, 바로 GA4와 빅쿼리를 무료로 연동할 수 있도록 해준 것입니다. 기존에는 GA360(유료 버전)을 사용해야만 빅쿼리 연동이 가능했기에 비용 부담이 컸습니다. 이제는 몇 번의 클릭으로 GA4에서 빅쿼리 연동이 가능하게 되면서 Raw data에 직접 접근이 용이하게 되었습니다. 즉, 중소 규모 기업에서도 데이터가 흐르는 조직을 만들기 위한 환경 조성이 쉽게 이루어졌다고 볼 수 있습니다.


심지어 루커 스튜디오(구 데이터 스튜디오)와 빅쿼리 연동 역시 무료이기에 자유롭게 시각화하고 구글애널리틱스에서 제공한 리포트보다 더 유연하고 가독성 높은 대시보드를 만들 수 있게 되었습니다. 이제는 GA4-빅쿼리-루커 스튜디오 연계 활용이 더 대중화 될 것이라 예상되는 부분이기도 합니다.




GA4 데이터 파이프라인 만들기


앞서 말씀 드린 것처럼, ‘데이터가 흐르는 조직’이 GA4를 활용하여 데이터 분석 인프라를 만든다면 아래와 같은 구조로 ‘GA4 – 빅쿼리 – 루커 스튜디오’를 연계한 하나의 파이프라인으로 만들게 될 것입니다.


[GA4 데이터 분석 파이프라인 구조]



또한, 저희 그로스핏 컨설팅은 ‘Google for Startup’ 프로그램을 통해 구글과 협력하여 구글 클라우드와 데이터분석 플랫폼으로 ‘데이터가 흐르는 조직’을 만드는 데 도움을 드리고 있습니다. 관련하여 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 이야기해 주세요!

웹사이트를 운영하는 곳이라면 구글애널리틱스 스크립트 하나쯤은 설치되어 있는 것을 보실 수 있습니다.




데이터가 흐르는 조직의 조건


GA4라는 차세대 구글애널리틱스도입되면서 UA(유니버설 애널리틱스)라 불리는 구 버전에서 GA4로 전환이 이루어지고 있는 상황인데요, 단순히 GA4를 도입한 것으로 Data-driven 환경을 갖추었다 하기는 어렵습니다. 그 이유는 ‘데이터가 흐르는 조직’ 의 관점에서 보면 짚고 가야 할 내용이 있기 때문입니다.


  • 비즈니스 목적과 웹사이트 구조에 맞게 데이터 설계와 수집이 잘 이루어져 있는지

  • 활용 목적에 맞게 데이터 전처리 인프라가 잘 갖추어져 있는지

  • 목적에 맞는 데이터 세트가 마트처럼 잘 구성되어 있는지

  • 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 대시보드가 잘 구축되어 있는지

  • SQL, 리포트 작성 등 데이터분석 역량을 가진 담당자가 있는지

  • 데이터 인프라를 설계, 구축, 관리할 역량을 가진 담당자가 있는지


이와 같은 환경과 조직이 구성되었다면 우리가 흔히 알고 있는 ‘그로스팀’, ‘데이터팀’이 있다고 말할 수 있는데요, 보통의 비즈니스에서 초기부터 이와 같은 팀을 구성하기는 쉽지 않습니다. 그 이유는 비즈니스 초기에는 사업에 직접적인 요소인 기획, 사업, 개발, 운영에 초점을 맞추기 때문입니다. 사업을 일으키기 위한 핵심 요소에 집중하다 보니 서비스가 시작되는 시점부터는 고객이 유입되고, 구매나 전환이 일어나지만 이를 데이터로 쌓아 모니터링하고 분석하는 환경은 미흡할 수밖에 없는 상황에 마주하게 됩니다.




데이터가 흐르는 조직 관점의 GA4


데이터를 볼 때가 되었다고 판단했을 때야 비로소 GA4 계정을 만들고 웹사이트에 스크립트를 설치하여 유입 트래픽을 확인하게 되는데요, 위에서 언급한 ‘데이터가 흐르는 조직’ 관점에서 환경이 준비되지 않은 채로 데이터를 보게 되면 다음과 같은 상황에 놓이게 됩니다.


  • 명확한 데이터 전략 : 조직의 목표, 핵심성과지표를 설명하는 명확한 데이터를 정의했는 지

  • 데이터 수집 : MAU(월간 활성사용자)나 유입채널 세션수가 정확한지 등 데이터 수집 프로세스를 설정하여 그 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는 지

  • 데이터 시각화 : 유입부터 전환요소인 CTA 버튼 클릭까지 퍼널을 목적에 맞게 구성했는 지 리포트 구성

  • 데이터 집계 기준 : USER ID가 있다면, 유저 식별자를 활용한 리텐션이 잘 계산되었는 지

  • 데이터 기반 의사 결정 : 비즈니스 흐름에 맞게 짜임새 있는 스토리텔링을 갖춘 대시보드를 활용하여 데이터 기반 토론 및 의사결정

  • 분석 인프라 구축 : GA4와 빅쿼리 연동 후 데이터마트 구축을 위한 클라우드 인프라 설계 및 운영 이슈

  • 분석담당자 지원 : 데이터분석 담당자를 위해 빅쿼리 연동 후 테이블 스키마 구조가 잘 설계되었는 지 데이터마트 이슈


데이터 전략부터 데이터 기반 의사결정까지 ‘데이터가 흐르는 조직’을 만드는 것을 이제 막 GA4를 도입한 기업이 인원 구성부터 인프라 구축까지 몇 개월 내 완성하는 것은 마치 새로운 서비스를 런칭하는 것과 같을 것입니다.




데이터 조직 관점에서 GA4의 장점


구글은 차세대 애널리틱스인 GA4를 발표하면서, ‘데이터가 흐르는 조직’을 만들기 좋은 환경을 제공해 주고 있는데요, 바로 GA4와 빅쿼리를 무료로 연동할 수 있도록 해준 것입니다. 기존에는 GA360(유료 버전)을 사용해야만 빅쿼리 연동이 가능했기에 비용 부담이 컸습니다. 이제는 몇 번의 클릭으로 GA4에서 빅쿼리 연동이 가능하게 되면서 Raw data에 직접 접근이 용이하게 되었습니다. 즉, 중소 규모 기업에서도 데이터가 흐르는 조직을 만들기 위한 환경 조성이 쉽게 이루어졌다고 볼 수 있습니다.


심지어 루커 스튜디오(구 데이터 스튜디오)와 빅쿼리 연동 역시 무료이기에 자유롭게 시각화하고 구글애널리틱스에서 제공한 리포트보다 더 유연하고 가독성 높은 대시보드를 만들 수 있게 되었습니다. 이제는 GA4-빅쿼리-루커 스튜디오 연계 활용이 더 대중화 될 것이라 예상되는 부분이기도 합니다.




GA4 데이터 파이프라인 만들기


앞서 말씀 드린 것처럼, ‘데이터가 흐르는 조직’이 GA4를 활용하여 데이터 분석 인프라를 만든다면 아래와 같은 구조로 ‘GA4 – 빅쿼리 – 루커 스튜디오’를 연계한 하나의 파이프라인으로 만들게 될 것입니다.


[GA4 데이터 분석 파이프라인 구조]



또한, 저희 그로스핏 컨설팅은 ‘Google for Startup’ 프로그램을 통해 구글과 협력하여 구글 클라우드와 데이터분석 플랫폼으로 ‘데이터가 흐르는 조직’을 만드는 데 도움을 드리고 있습니다. 관련하여 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 이야기해 주세요!

웹사이트를 운영하는 곳이라면 구글애널리틱스 스크립트 하나쯤은 설치되어 있는 것을 보실 수 있습니다.




데이터가 흐르는 조직의 조건


GA4라는 차세대 구글애널리틱스도입되면서 UA(유니버설 애널리틱스)라 불리는 구 버전에서 GA4로 전환이 이루어지고 있는 상황인데요, 단순히 GA4를 도입한 것으로 Data-driven 환경을 갖추었다 하기는 어렵습니다. 그 이유는 ‘데이터가 흐르는 조직’ 의 관점에서 보면 짚고 가야 할 내용이 있기 때문입니다.


  • 비즈니스 목적과 웹사이트 구조에 맞게 데이터 설계와 수집이 잘 이루어져 있는지

  • 활용 목적에 맞게 데이터 전처리 인프라가 잘 갖추어져 있는지

  • 목적에 맞는 데이터 세트가 마트처럼 잘 구성되어 있는지

  • 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 대시보드가 잘 구축되어 있는지

  • SQL, 리포트 작성 등 데이터분석 역량을 가진 담당자가 있는지

  • 데이터 인프라를 설계, 구축, 관리할 역량을 가진 담당자가 있는지


이와 같은 환경과 조직이 구성되었다면 우리가 흔히 알고 있는 ‘그로스팀’, ‘데이터팀’이 있다고 말할 수 있는데요, 보통의 비즈니스에서 초기부터 이와 같은 팀을 구성하기는 쉽지 않습니다. 그 이유는 비즈니스 초기에는 사업에 직접적인 요소인 기획, 사업, 개발, 운영에 초점을 맞추기 때문입니다. 사업을 일으키기 위한 핵심 요소에 집중하다 보니 서비스가 시작되는 시점부터는 고객이 유입되고, 구매나 전환이 일어나지만 이를 데이터로 쌓아 모니터링하고 분석하는 환경은 미흡할 수밖에 없는 상황에 마주하게 됩니다.




데이터가 흐르는 조직 관점의 GA4


데이터를 볼 때가 되었다고 판단했을 때야 비로소 GA4 계정을 만들고 웹사이트에 스크립트를 설치하여 유입 트래픽을 확인하게 되는데요, 위에서 언급한 ‘데이터가 흐르는 조직’ 관점에서 환경이 준비되지 않은 채로 데이터를 보게 되면 다음과 같은 상황에 놓이게 됩니다.


  • 명확한 데이터 전략 : 조직의 목표, 핵심성과지표를 설명하는 명확한 데이터를 정의했는 지

  • 데이터 수집 : MAU(월간 활성사용자)나 유입채널 세션수가 정확한지 등 데이터 수집 프로세스를 설정하여 그 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는 지

  • 데이터 시각화 : 유입부터 전환요소인 CTA 버튼 클릭까지 퍼널을 목적에 맞게 구성했는 지 리포트 구성

  • 데이터 집계 기준 : USER ID가 있다면, 유저 식별자를 활용한 리텐션이 잘 계산되었는 지

  • 데이터 기반 의사 결정 : 비즈니스 흐름에 맞게 짜임새 있는 스토리텔링을 갖춘 대시보드를 활용하여 데이터 기반 토론 및 의사결정

  • 분석 인프라 구축 : GA4와 빅쿼리 연동 후 데이터마트 구축을 위한 클라우드 인프라 설계 및 운영 이슈

  • 분석담당자 지원 : 데이터분석 담당자를 위해 빅쿼리 연동 후 테이블 스키마 구조가 잘 설계되었는 지 데이터마트 이슈


데이터 전략부터 데이터 기반 의사결정까지 ‘데이터가 흐르는 조직’을 만드는 것을 이제 막 GA4를 도입한 기업이 인원 구성부터 인프라 구축까지 몇 개월 내 완성하는 것은 마치 새로운 서비스를 런칭하는 것과 같을 것입니다.




데이터 조직 관점에서 GA4의 장점


구글은 차세대 애널리틱스인 GA4를 발표하면서, ‘데이터가 흐르는 조직’을 만들기 좋은 환경을 제공해 주고 있는데요, 바로 GA4와 빅쿼리를 무료로 연동할 수 있도록 해준 것입니다. 기존에는 GA360(유료 버전)을 사용해야만 빅쿼리 연동이 가능했기에 비용 부담이 컸습니다. 이제는 몇 번의 클릭으로 GA4에서 빅쿼리 연동이 가능하게 되면서 Raw data에 직접 접근이 용이하게 되었습니다. 즉, 중소 규모 기업에서도 데이터가 흐르는 조직을 만들기 위한 환경 조성이 쉽게 이루어졌다고 볼 수 있습니다.


심지어 루커 스튜디오(구 데이터 스튜디오)와 빅쿼리 연동 역시 무료이기에 자유롭게 시각화하고 구글애널리틱스에서 제공한 리포트보다 더 유연하고 가독성 높은 대시보드를 만들 수 있게 되었습니다. 이제는 GA4-빅쿼리-루커 스튜디오 연계 활용이 더 대중화 될 것이라 예상되는 부분이기도 합니다.




GA4 데이터 파이프라인 만들기


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