GA4로 전환할 때 놓치기 쉬운 3가지

GA4로 전환할 때 놓치기 쉬운 3가지

  • 비즈스프링
  • 승인 2023.08.23 00:00
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▶ GA4 전환을 앞둔 실무자/조직을 위한 게시물

  • GA4 전환을 코앞에 둔 마케팅 실무자의 고민 (클릭)
  • UA → GA4 전환이 변화시킬 마케팅 실무의 본질 (클릭)

GA4로 전환의 가장 큰 변화 중 하나는 바로 ‘BigQuery 와의 연동’ 입니다. 기존에는 유료 버전인 GA360에서만 제공되던 BigQuery 연동을 GA4에서는 누구나 사용할 수 있기 때문입니다. (클릭)

또한, BigQuery에서 데이터를 외부로 내보내거나 Analytics Data와 결합하기 위해 외부 데이터를 가져올 수 있어 BigQuery에 저장된 Raw Data의 활용으로 응용할 수 있는 범위는 무궁무진합니다.

BigQuery의 접근성이 낮아졌지만, 아무래도 전문인력이 상주하는 조직이 아니라면 당장 GA4를 어떻게 전환하고 BigQuery를 어떻게 활용할 수 있을지 감이 안 잡히는 분들이 계실 겁니다. 이러한 분들을 위해 전환 과정에서 놓치면 안 되는 3가지를 이야기해 봅니다.

 

1. 데이터의 무결성과 정합성

GA 설계 및 세팅 하는 것도 중요하지만 그 후, 검수를 통해 데이터 정합성을 확인하는 것도 꼭 필요합니다. 이를 위해선 처음부터 전문가를 통한 설계와 데이터 검수가 이루어져야 합니다. 전문적인 파트너사와 함께한다면 전자상거래 데이터 및 이벤트 데이터가 모두 제대로 수집되는지 확인하고 검수하여 ‘전환 과정’과 ‘전환 후의 데이터 활용’까지 고려한 설계를 선행합니다.

기본 및 전자상거래 데이터 검수 예시
기본 및 전자상거래 데이터 검수 예시
  • 기본 및 전자상거래 데이터 확인을 통해 기본적인 유입 매체 성과뿐만 아니라 매출, 주문정보, 상품성과(상품명, 옵션 등)의 데이터를 검수받을 수 있습니다.
  • 결제로 연결되는 유저들의 상호작용을 분석하기 위해 유입한 유저의 행동 데이터를 검수하여 이벤트 행동 데이터도 제대로 수집되는지 확인할 수 있습니다.
  • 설치부터 검수까지 꼼꼼하게 진행하여 사용자가 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻고, 보다 정확한 데이터로 활용성을 극대화합니다.

 

2. 데이터 시각화

GA4와 Looker Studio 연동은 ‘할당량’을 초과하게 되면 오류문구와 함께 데이터를 확인할 수 없는 문제가 있습니다. 이러한 문제점을 보완하기 위해서 BigQuery 연동은 필수적입니다. 그러나, 관련 팀이나 인력이 없는 조직에게는 이와 같은 변화가 무조건적으로 반갑지는 않을 것 입니다. 이러한 고민과 걱정을 가진 실무자/조직을 위해 맞춤형 시각화 대시보드를 제공하는 서비스와 함께하는 것도 하나의 대안입니다.

GA4 방문 및 구매 요약 대시보드 SAMPLE
GA4 방문 및 구매 요약 대시보드 SAMPLE
  • 제공되는 Looker Studio 대시보드 기본 템플릿을 통해 BigQuery 사용이 어색한 마케터들도 목표에 맞는 지표를 설정하고 그에 맞는 시각화/차트를 확인할 수 있습니다. 맞춤형 대시보드 구축으로 성과 데이터의 쉬운 측정, 더 나은 의사결정, 마케팅 액션 수립을 돕습니다.

 

3. 마케팅 액션에 적용

BigQuery를 통해서 GA외의 데이터도 함께 활용할 수 있습니다. 데이터 소스가 다르더라도 GA4에서 수집한 사용자 행동 데이터를 연결하여 분석하는 것이 가능합니다. 이러한 기능을 잘 활용하기 위한 방법으로 고객 세그먼트 분석과 활용을 위한 Target Audience Manager 솔루션을 추천합니다.

※ 관련 솔루션에 대해 궁금하신 분들은 아래 홈페이지와 게시물을 참고해 주세요.

  • BizSpring TAM™ (클릭)
  • 마케팅 자동화 솔루션, BizSpring Growth Platform™️ (클릭)
  • TAM 세그먼트를 통해 생성된 데이터는 어떻게 사용될까? (클릭)
  • BizSpring Growth Platform™️ 자세히 알아보자 – TAM (1) (클릭)
  • BizSpring Growth Platform™️을 자세히 알아보자 – TAM (2) (클릭)

▶ 데이터 가공/엔지니어링

TAM - Behavioral List
TAM - Behavioral List
  • BigQuery의 Raw Data를 TAM과 연동한다면 다양한 매체의 데이터를 통합하여 최적의 잠재고객을 찾는데 용이합니다. 다양한 차원의 요건을 결합하여 고객 세그먼트를 정의하고 해당 고객의 실제 목록을 타깃 오디언스의 형태로 추출 및 목적 플랫폼(ex. 데이터 저장소, 광고 플랫폼)에 정기적으로 송출되도록 합니다.
     
  • 이로 인해 타기팅 고객 대상으로 알맞은 정보를 제공하고 타기팅 고객에게 맞춤형 컨텐츠를 제공함으로써 개인화 마케팅을 위한 사용자 여정을 깊게 이해하고 구축할 수 있습니다.

 

▶ 고객 세분화

리타겟팅 고객 획득 예시
리타겟팅 고객 획득 예시
  • 고객 속성, 고객 행동 데이터 기준으로 정교한 타기팅이 가능합니다. AI기반으로 고객 세분화 데이터를 통해 고객 맞춤 상품 및 콘텐츠를 제공하여 고객들의 니즈를 충족시킬 수 있습니다.

 


마케팅 데이터 전문기업과 함께하여 사이트 진단부터 설치, 맞춤형 대시보드까지 기업의 비즈니스 목표를 데이터 기반으로 정확하게 의사결정 할 수 있는 환경을 구축해보세요. 다양한 산업군과 분석 요건 상황에서 태깅과 분석 리포팅까지 수행해온 데이터 분석 전문팀의 경험으로 설치부터 비즈니스 활용까지 처음부터 제대로 시작하실 수 있습니다. UA의 데이터 수집이 중단되기 전 데이터 수집이 중단되지 않도록 빠르게 대비해 보세요. 

☞ UA → GA4 전환 과정 엿보기 (클릭)


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