구글 애널리틱스

GA4를 제대로 파헤쳐보자

그로스해킹LABBIT

2020.11.23 11:57
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안녕하세요. 그로스 해킹 플랫폼, LABBIT입니다. LABBIT은 데이터에 기반한 비즈니스 성장의 방법론은 연구하며 컨설팅을 진행해드리고 있습니다.  저희 LABBIT의 그로스해킹 개발팀에서 연구한 GA4를 좀 더 알기 쉽게 풀이하여 글을 게재해보겠습니다. 앞으로도 오픈애즈에 GA4 관련 글을 순차적으로 연재할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.

 

 

 

 

1. 갑자기 등장한 GA4

 

현재 디지털 마케팅에서 가장 뜨겁게 관심받고있는 툴이 있습니다. 바로 그 툴의 이름은 GA4 입니다. GA4는 단순히 기존 구글 애널리틱스 툴의 4번째 업데이트 버전이라고 이해하면 됩니다. 

 

 


 

 

기존 웹 버전 구글 애널리틱스를 사용하고 있는 분들이라면, GA4 업그레이드 라는 섬뜩한 메뉴가 있는 것을 볼 수 있습니다. 왠지 업그레이드라는 단어가 듣기 거북하신 분들도 있을 것입니다. 기존에 쓰고 있는 구글 애널리틱스보다 더 나아보이는 어감을 가지고 있습니다. 구글 역시 GA4의 사용성 증대를 위해 ‘업그레이드’ 라는 단어를 의도적으로 사용한 것으로 생각됩니다. 새롭게 계정을 만드는 사용자들도 마찬가지입니다.

  

 

구글 애널리틱스에서 [계정 만들기]를 클릭하면 GA4가 만들어지게 됩니다. 예전에 사용하던 유니버셜 애널리틱스(GA3)는 [고급 옵션]을 들어가야만 생성이 가능해진것입니다. 기존 구글 애널리틱스를 사용하기 위한 접근 장벽이 생긴 것입니다. 기존 구글 애널리틱스 시장이 커지게 되면서, 구글 애널리틱스 전문가 및 데이터 분석 방법론이 어느정도 정립된 상황입니다만, 새롭게 등장한 GA4는 구글 애널리틱스를 사용하던 모든 분들에게 새로움과 당혹감을 주면서 갑작스레 나타난 것처럼 보입니다.

 

 

2. 그래서, GA4가 도대체 뭔데?

 

사실 구글 애널리틱스 4가 지금 갑자기 등장한 것은 아닙니다. 기존 구글 애널리틱스를 사용하시던 분들은 웹 속성을 많이 사용했겠으나, 웹+앱 속성도 많이 보았을 것입니다. 웹 속성은 말 그대로 웹사이트의 데이터를 트래킹하여 리포트로 보는 용도로 많이 사용했습니다. 하지만 웹+앱 속성은 말 그대로 웹과 앱의 데이터를 하나의 리포트에서 볼 수 있게 도와주는 속성입니다. 기존에 있었지만 잘 사용하지 않았던 웹+앱 속성의 업데이트 된 버전이 구글 애널리틱스 4입니다. 

 

지난 10월 구글 마케팅 플랫폼에서는 특별한 글이 하나 게재되었습니다. “새로운 구글 애널리틱스를 소개합니다.” 라는 제목의 글입니다. 해당 글을 간단히 살펴보면, 새롭게 나타난 GA4에 대한 주요한 변화들을 간단히 안내하고 있습니다. 

 

구글은 지난 3번의 구글 애널리틱스 업데이트를 통해 많은 변화를 가져왔었는데, analytics.js 버전에서는 향상된 전자상거래 기능을, gtag.js에서는 구글애즈 등 여러가지 기능을 사용하기 위한 태그의 통합이 주요 업데이트 사항이었습니다. 

 

분명 GA4에서도 앞서 열거한 커다란 변화들이 있겠지만, 위 글만 살펴보고는 한눈에 이해하기가 쉽지 않습니다.(애초에 친절한 설명은 생략하는 우리의 구글..) 따라서, 실제 구글 애널리틱스 4 화면을 둘러보면서 어떤 변화점들이 있고, 그것이 실제 우리에게 미치는 영향력은 얼마나 되는지 지속적인 글을 통해 연재해보겠습니다.

 

 

3. 기존 GA와 달라진점 비교 분석

 


 

1) 기본 속성이 된 GA4, 앱+웹 속성의 정식 출시

 

지금 바로 GA에 접속해서 새 속성만들기를 하면 아래와 같은 화면을 볼 수 있습니다. GA를 꾸준히 사용해 오신 분들이라면 어디서 많이 본 화면이라는 점을 눈치챌 수 있습니다. 바로 앱+웹 속성입니다. Google은 작년 8월 무렵 기존 Universal 속성 외에 앱+웹 속성을 베타버전으로 출시한 바 있습니다. 이 속성의 주요한 특징은 firebase와 GA로 분리되어있던 데이터 수집과 분석을 하나로 합치고자 하는 시도를 시작했다는 점입니다.

 

결국 기존 GA와의 가장 주요한 GA4의 특징은 더이상 ‘웹’만을 위한 분석 속성이 아니라는 점입니다. 그리고 오래도록 베타버전을 유지했던 GA 앱+웹 속성의 검증이 마무리 되었으며 이와 같은 리포트 방법론을 앞으로의 방향으로 지향하기 시작했다는 점입니다. 따라서 이제는 “웹”만을 추적하고자 하더라도 데이터 스트림이 무엇인가를 이해해야 합니다.

 

 

2) 데이터 스트림이란 ?


  

 

위에서 말씀드린 것처럼 더이상 GA4는 웹사이트만을 분석하는 리포트가 아닙니다. 하나의 속성 안에서 모바일 앱과 웹을 함께 분석하게 되었습니다. 이 뿐만 아니라 하나의 속성에서 두개 이상의 웹사이트를 분석하는 것도 가능합니다. 이렇다 보니 하나의 PROPERTY, 즉, 속성 안에는 필연적으로 두개 이상의 “연결”이 필요합니다.

 

예를 들어 testApp 이라는 Android 앱과 testWeb.com 을 사용하는 어떤 서비스가 있다면 웹사이트와 Android 어플리케이션의 데이터 연결을 유지해줄 어떤 연결고리가 필요하다는 것이죠.

 

서로 다른 세계관(웹과 앱)의 데이터를 통합하고 연결지어주는 하나의 단위를 데이터 스트림이라고 부릅니다.

 


 

 

이제 [설정]-[속성]-[데이터스트림] 페이지에서 스트림의 추가가 가능합니다. 추가된 스트림 하나가 하나의 플랫폼을 의미합니다. (스트림을 추가하는 방법은 다른 연재에서 별도로 다뤄보겠습니다.)

 

 

3) 어시스턴트

 

 

 

어시스턴트를 통해서 고객들이 자주하는 이벤트들을 버튼 한번의 클릭으로 모두 트래킹할 수 있게 되었습니다.

이전에 사용하던 구글애널리틱스 이야기를 해봅시다. 페이지 뷰와 같은 기본적인 이벤트를 제외한 이벤트는 모두 직접 태그를 삽입하거나, 태그매니저를 통해  데이터를 추적해야 했습니다. 예를들면 사용자가 얼마나 스크롤을 하는지, 사용자가 특정 버튼을 얼마나 클릭하는 지 등과 같은 액션은 직접 태그 삽입을 통해 추적해야 했습니다.

 

GA4에서는 이제 일부 자주 사용되는 기능을 [설정]-[속성]-[어시스턴트 설정]이라는 메뉴를 통해 자동으로 이용할 수 있게 되었습니다. 구글에서는 향상된 측정을 사용하면 태그만 삽입하면 자동으로 추적되는 기본 이벤트 외에 향상된 이벤트의 측정이 자동으로 진행됩니다. 어떠한 코드 삽입도없이 가능하게 된다는 것입니다! 하지만 여전히 전자상거래 등 디테일한 값의 설정이 필요한 이벤트는 직접 태깅 작업을 진행해야 합니다.

 

어시스턴트에서 자동으로 측정되는 이벤트 목록

어시스턴트에서 자동으로 측정되는 향상된 이벤트 목록

 

 이 외에도 Big Query, Google Ads의 연결도 지원됩니다. 추후 각 기능에 대한 설명과 튜토리얼은 별도로 다뤄보겠습니다.

 

 

4) 플랫폼이 아닌, 사용자 중심

 

 

 

 

기존의 GA에서 GA4로의 업데이트에는 중요한 관점이 하나 있습니다. 바로 플랫폼 중심의 분석에서 사용자 중심의 분석으로 변화했다는 점입니다. 기존의 GA에서는 하나의 웹사이트 내에서 사용자들이 어떻게 움직이는지 살펴보았습니다. Google은 오랜 분석 끝에 사용자들이 더이상 웹사이트 내에서만 서비스를 이용하지 않는다는 점에 주목했고, 웹사이트를 이용하다가 어플리케이션을 통해 서비스를 이어가는 사용자 행동을 추적하기로 했습니다.

 

따라서 GA4의 업데이트는 단순히 앱+웹이 되었다는 점이 아니라 이제는 사용자 개개인의 분석으로 초점이 옮겨갔다는 점을 의미합니다. GA 페이지에 접근해 보시면 메뉴만 살펴보더라도 이러한 Google의 관점이 드러납니다.

 


 

 

왼쪽은 기존의 GA의 메뉴입니다. 플랫폼을 고객과 획득, 행동과 전환 등으로 나누어서 사용자들이 플랫폼(웹사이트) 내에서 어떻게 움직이는지에 주목했습니다. 

 

반면 GA4의 경우 수명주기라는 대 카테고리와 사용자의 카테고리를 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 게다가 이제는 하나의 보고서 내에서 웹과 앱의 움직임을 구분하지 않기 때문에 사용자가 앱을 사용하다가 웹으로 이동하는 흐름을 잡아내게 됩니다.

 


 

 

기존의 행동 흐름은 더이상 기본 리포트로 제공되지 않습니다. 여러 플랫폼을 하나의 속성을 통해 잡아내게 되면서 이젠 보다 디테일한 설정이 필요하기 때문이죠. 이와같은 행동흐름은 이제 [분석]-[분석 허브]에서 세부 설정을 통해 확인할 수 있습니다.

 

 

5) 데이터 정합성 보다는 머신러닝을 활용한 최적화

 


 

 

위 화면은 사용자의 이탈 확률에 대한 데이터입니다. 이탈 비율이 아니라 이탈 확률이라는 점이 놀랍습니다. 

사용자의 요구와 특성, 잠재적 수익과 같은 지표를 머신러닝으로 분석하여 일부 고객이 다른 고객보다 더 많이 지출할 가능성이 있는지, 이탈 확률은 어느정도나 되는지 등을 예측하는 것입니다.

 

GA4로의 업그레이드는 기존의 앱+웹 속성을 기반으로 하여, 기존의 GA와는 분석에 대한 관점, 방향성, 사용성 등의 모든 측면에서 변화를 가져왔습니다. 기존에는 플랫폼 위주의 분석을 위한 툴이었다면 방향성을 바꿔 사용자의 행동에 좀더 초점을 맞춘 모습입니다. 또한 자주 사용되는 태깅 작업에 대한 자동화를 진행하고 데이터 분석에 있어서도 머신러닝이 상당부분 차용된 것을 확인할 수 있었습니다. 

 

전체 페이지와 전체적인 기능에 있어서 큰 변화가 있어 하나의 글만으로는 전체 내용을 다룰 수 없지만 주요 변화에 대한 부분을 실제 화면과 함께 살펴보았습니다. 각 기능에 대한 사용방법과 튜토리얼은 앞으로의 연재를 통해 지속적으로 공유하겠습니다.

 

 

4. 우리는 무엇을 해야하는가?

 

자 그럼 이 거대한 변화에 우리는 어떻게 대처해야할까요? 그것이 중요합니다.

 

1) 웹 버전을 사용하고 있는 분들은 당분간 웹 버전을 그대로 사용하셔도 됩니다. GA4는 말 그대로 웹+앱 버전의 데이터를 보는 용도로서 사용되기 때문에 현재 고도로 발달한 웹 버전 GA 속성 보다는 리포트를 쉽게 볼 수 있는 가독성이 다소 떨어질 수 있습니다. 하지만 나중에 새롭게 나타나는 기능들은 기존 GA보다는 GA4에 업데이트가 될 것이기 때문에 우선은 지켜보아야 합니다. 임계점이라고도 합니다. GA4가 지금 우리가 사용하고 있는 GA의 기능을 뛰어넘을 시점은 앞으로 2-3년 내라고 생각됩니다. 여전히 GA4 리포트가 개발지식이 없는 사람들에게 턱없이 어려운 기능들을 구현하고 있는 것은 사실입니다.

 

2) GA4의 기능 업데이트는 기존 마케터들에게는 더 어려운 과제가 주어진 것입니다. 래빗 개발팀에서 직접 사용해본 결과, 전반적인 기능들이 개발 지식을 모르고는 사용하기가 다소 어려워졌습니다. 접근 장벽이 높아졌다는 것이 누군가에게는 좋고 누군가에게는 나쁠 수 있기 때문에 좋고 나쁨의 문제는 아니지만, 개발 지식이 없다면 더더욱 사용하기 어려워진 것은 사실입니다.

 

3) 앱 분석이라고 해도, 엠플리튜드, AppsFlyer와 같은 유료 툴들에 비해서 기능은 떨어지긴 합니다만, 그럼에도 불구하고, 빅쿼리와 같은 기능들을 활용해 맞춤 리포트를 생성하여 활용한다면, 그 잠재력은 무궁무진 할것으로 보입니다.  

 

 

앞으로도 구글 애널리틱스 4에 좀 더 쉽게 접근하기 위해서, 전환 세팅 및 SDK 설치, 향상된 전자상거래 구현 방법론을 브런치에 기재하겠습니다. 많은 관심 부탁드립니다.

 

 

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