모두들 GA4가 중요하다고 말합니다. 그런데 정말 GA4가 왜 중요한지.. 우리는 잘 알고 있는걸까요?🤔
디지큐 구독자님을 위해 GA4 필수코스 1강을 통째로 정리했어요! 이번 호에서는 GA4가 무엇이고 어떻게 써먹을 수 있을지 알아봅시다!
1. GA4, 누구냐 넌
💡GA4(Google Analytics) =구글의 데이터 분석 도구
지금까지 여러 버전이 있었는데요. 2014년에 GA3(유니버셜 애널리틱스)가 출시된 이후 10년 동안 사용되다가 2023년 7월부터는 GA3가 중단되고 GA4 로 변경되었습니다. 새로운 버전은 맞춤화가 훨씬 자유로워졌어요. 바꿔말하면 초보자가 배우기에는 더 어려워졌죠.
2. GA4의 변화는 현재 진행형
구글은 앞으로도 GA4에 계속 새로운 기능을 추가하거나 변경할 가능성이 큽니다. 하지만 우리가 데이터를 분석하는데 큰 어려움을 없을 거에요. 여러분의 비즈니스 목표에 맞게 어떤 데이터를 측정할지 계획을 잘 세우고 그 계획대로 분석할 수만 있다면 충분합니다.
3. 데이터 분석, 마음처럼 되지 않는 이유
데이터 분석은 왜 봐도봐도 어려운 걸까요? 그건 우리가 종종 분석 불능상태에 빠지기 때문인데요.
💡분석 불능상태(Analysis Paralysis): 어떤 상황에 대해 과도하게 생각하거나 분석하느라 결정을 내리거나 행동을 취하지 못하는 상태 = 데이터 수집은 하지만 활용이 어려운 마케터
[데이터 분석 불능상태 체크리스트]
✅ 데이터 정확도에 집착한다
한번쯤 이런 고민 해본 적 있지 않나요?
‘왜 홈페이지의 순방문자수랑 총 사용자 수가 다르지..'
‘타 플랫폼에서 보는 거랑 왜 데이터 차이가 나는거지...’
이런 차이들은 계속해서 있을거에요. 100%로 정확한 데이터를 얻는 건 사실상 불가능합니다. 또 그럴 필요도 없어요. 우리는 완벽하지 않은 데이터로도 충분히 인사이트를 얻을 수 있기 때문이죠. 우리가 진짜 주목해야 할 것은 데이터의 정확도가 아닌 데이터가 어떻게 변하는지에 대한 트렌드 그리고 특정한 패턴입니다.
✅ 일단 GA4부터 켜고 본다
바로 GA4로 직진하면 뭐부터 해야할지 막막합니다. 왜냐면 계획이 없으니까요. 항상 데이터를 분석할 때는 그 목적을 먼저 명확히 해야합니다. 결국 답을 얻고자 하는 질문이 있어야해요.우리 비즈니스에서는 어떤 데이터들이 중요할지 충분히 고민한 뒤 데이터에 뛰어들어야 합니다!
✅ 분석은 열심히 하는 데 적용은 모르겠다
행동으로 이어지지 않는 분석은 별로 효용이 없습니다. 분석은 백날 하는데 그 결과로 달라지는게 없다고 하면 분석을 할 이유가 없겠죠? 그래서 우리는 인사이트, 그 중에서도 액셔너블 인사이트를 얻기 위해 노력해야 합니다.
💡액셔너블 인사이트: 질문에 대한 답을 얻는 것을 넘어 어떠한 방향으로 행동하게 하는 인사이트
데이터: 걸음 수, BPM, 보행 거리
정보: 앱에서 제공하는 일별/주별 데이터 트렌드
인사이트: 지난 몇일 동안 목표보다 더 많이 걸었고, 조금만 더 걸으면 목표 달성 가능
액셔녀블 인사이트: 오늘 5시간 안에 2,000보만 더 걷고 목표 달성해야지!
걸음 수, 그 자체로는 그냥 데이터(Raw Data)에 불과해요. 그리고 데이터가 모여서 그래프를 형성하면 정보/인사이트가 되고 ‘2천보 더 걸어야지!’라는 행동으로 이어지면 → 액셔너블 인사이트가 되는 것이죠!
4. GA4에게 진짜 물어봐야 하는 것들
GA4는 결국 데이터 분석 도구 입니다. 그리고 데이터 분석이란 비즈니스의 고유 목표를 더 효율적으로 달성하는 것을 돕고, 이 과정에서 생긴 질문에 대한 인사이트를 제공하기 위한 것이죠. 따라서 우리가 가지고 있는 질문들이 ‘데이터로 해결할 수 있는지’ 먼저 살펴봐야 합니다.
🙆🏻♀️데이터 분석 이럴 때 유용해요!
데이터에서 무엇을 알 수 있을지 목적/문제를 먼저 정의하고, 데이터를 볼 때
이미 비즈니스 목표와 타겟을 이해하고 어떤 질문을 해야할지 알고 있을 때
내가 타겟에 도달하고 있는지, 혹은 숫자가 향상되고 있는지 확인하고 싶을 때
🙅🏻♂️데이터 분석, 이럴 때는 의미 없어요!
일단 데이터를 보면서, 무엇을 얻을지를 고민할 때
데이터 분석에만 시간을 할애할 때
무엇을 어떻게 해야할지 전혀 모르겠을 때
데이터는 총 두 종류로 나눠볼 수 있습니다.
정량적인 데이터(Quantitative data): 우리가 GA4에서 보는 데이터, 주로 숫자로 표현
정성적 데이터(Qualitative data): 설문 조사 결과, 상담 기록, 후기 등
따라서 GA4는 정량적인 데이터이기 때문에 아래와 같은 질문에 답변할 수 있습니다.
무엇이 발생했나?
언제 발생했나?
어디서 어떻게 발생했나?
GA4에서 "Why"에 대한 답을 모두 찾을 수는 없어요. 하지만 우리는 걱정할 필요 없습니다! 아래와 같은 방법과 도구를 활용해 따로 알아볼 수 있으니까요!
마우스 트랙킹, 히트맵, 세션 리코딩 툴
리뷰, 고객 상담 데이터, 서베이
📍 오늘의 디지큐 세줄 요약
앞으로도 GA4의 세부 기능은 계속 업데이트 되겠지만 데이터를 분석하는데 큰 지장은 없다
데이터 분석 불능상태에 빠지지 않도록 주의
GA4는 정량적 데이터를 볼 수 있는 툴이기 때문에 Why에 대한 답은 다른 툴로 보완해보자
👇🏻지금 유튜브에서 GA4 강의를 만나보세요!
출처: 디지오션