※ 본 글은 학습을 목적으로 작성된 게시물로, 특정 브랜드·제품·서비스명이 언급될 수 있습니다. 이는 순수한 예시일 뿐이며, 상업적 목적은 전혀 없음을 밝힙니다.
0. 복습하기
🔁 지난 시간 복습
- 데이터 수집 흐름
- 사용자 행동 → 로그 기록 → 정리 → 저장 → 분석
- 로그 기록 예시
- 장바구니 추가
- 결제 완료
- 영상 시청
💡그런데 이 데이터를 어떻게 볼까?
1. 분석 툴이 왜 필요한가
툴 없이 데이터 보기
| 😓 방법 1: 엑셀, 스프레드시트로 일일이 정리 |
😓 방법 2: 개발자에게 매번 요청 |
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분석 툴의 역할
| ✅ 자동으로 해주는 것 | 🔥 결과 |
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2. 주요 분석 툴 비교
웹 VS 앱 생태계
웹과 앱의 생태계 차이
- 디바이스 차이가 아닌 플랫폼 생태계의 차이
- 웹은 브라우저 기반, 앱은 OS 기반
식별 방식의 차이
- 웹: 쿠키 기반 식별
- 앱: 광고 ID(ADID/IDFA) 기반 식별
쿠키의 한계
- 브라우저별 별도 생성
- 쿠키 삭제 시 추적 단절
- 동일 유저라도 브라우저 변경 시 다른 유저로 인식
광고 ID의 특징
- OS 단위로 고유 값 부여
- 앱 내 유저 행동 추적 가능
크로스 측정의 필요성
- 웹과 앱의 기준 불일치 → 통합 불가
- 로그인 값(User ID) 을 공통 기준으로 사용 시 통합 가능
- 로그인 데이터 부재 시 유저 추정만 가능
핵심 결론
- 웹: 쿠키 기반 → 브라우저 단위 추적
- 앱: 광고 ID 기반 → 기기 단위 추적
- 웹·앱 통합의 핵심 = 로그인 통합
툴의 종류
| 웹/앱/어트리뷰션 분석 툴 | 광고 성과 툴 | 대시보드 시각화 툴 (BI) | |
| 목적 | 사용자 행동, 기여 분석 | Paid 광고 효과 측정 | 여러 데이터를 한눈에 시각화 |
| 대표 툴 |
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GA4 vs Amplitude 비교
언제 어떤 툴을 쓸까?
| 구분 | GA4 | Amplitude |
| 주요 목적 | 집계 기준 트래픽 분석 | 사용자 중심 행동 분석 |
| 강점 | 전체 흐름을 한눈에 보기 좋음 | 사용자 단위 세밀 분석 가능 |
| 분석 방식 | 채널·페이지 중심 집계 | 사용자·이벤트 중심 |
| 활용 영역 | - 웹사이트 트래픽 분석 - 유입 채널 분석 (Paid, Organic 등) - 페이지별 방문자 수 - 기본 전환 퍼널 분석 |
- 사용자 행동 패턴 분석 - 세그먼트별 사용자 추출 - 코호트 리텐션 분석 - 복잡한 퍼널 분석 |
| 데이터 관점 | “몇 명이 어디서 왔는가” | “누가 어떻게 행동했는가” |
| 예시 질문 | - 네이버 광고로 몇 명 유입됐나? - 블로그 유입자의 전환율은? - 어떤 페이지를 가장 많이 보는가? |
- 결제 페이지 방문자의 이메일은? - 이번 주 가입자의 D7 리텐션은? - 특정 세그먼트의 고객 여정은? |
3. Google Analytics 4 (GA4)
🔍 Google Analytics 4 (GA4)
구글이 무료로 제공하는 웹 기반 분석 툴 (익명 & 집계 중심)
특징
- 무료
- 자동으로 많은 데이터 수집
- 데이터 누적 집계 분석에 유리
UTM 의 모든 것
📎 UTM이란?
- UTM(Urchin Tracking Module)은 마케팅 유입 경로를 추적하기 위한 파라미터
- 구글 애널리틱스(GA4) 에서 캠페인별 트래픽 분석에 사용
- 쿠키를 기반으로 트래픽 측정
📎 주요 목적
- 어떤 채널·캠페인·소스에서 유입되었는지 구분
- 광고, 뉴스레터, 인플루언서 링크 등 브라우저 링크 통한 성과 비교 분석
📎 UTM 주요 항목
- utm_source: 유입 소스 (예: google, naver, newsletter)
- utm_medium: 유입 매체 (예: cpc, email, social)
- utm_campaign: 캠페인명 (예: launch_event, summer_sale)
- utm_content: 세부 구분 (예: banner_A, button_B)
📎 주의사항
- 한글 사용 금지 (URL 깨짐 방지)
- 일관된 작명 규칙(텍소노미) 유지
- 대소문자 구분됨 → 반드시 소문자 통일
GA4 활용 팁
유입 채널별 성과 비교
보는 방법
보고서 → 획득 → 트래픽 획득
확인 사항
- 채널별 사용자 수
- 채널별 전환율
- 채널별 매출
인사이트
- 구매 완료 이벤트 기준 다이렉트 - 구글 오가닉 - 구글 Paid 광고 순
- Google 검색이 가장 효율적 → 투자 확대
4. Amplitude
Amplitude란
사용자 행동 분석에 특화된 툴 (방문자별 고유값을 부여해 모든 로그 기록 - 유료 서비스)
- GA4와의 차이
- GA4: "어디서 왔나" 중심
- Amplitude: "무엇을 했나" 중심
Amplitude 기본 설정
- SDK 설치
- 개발자에게 요청
- Amplitude SDK를 앱/웹에 설치
- 이벤트 트래킹 코드 추가
- 개발자에게 요청
- 이벤트 정의
- 중요 이벤트 및 퍼널 정의
- 회원가입
- 상품 조회
- 장바구니 추가
- 구매 완료
- 앱 실행
- 중요 이벤트 및 퍼널 정의
Amplitude 활용 팁
코호트 리텐션으로 개선 확인
시나리오
- 온보딩 개선 후 효과 확인
분석 방법
- Amplitude → Retention 선택
- 기간: 최근 8주
- 리턴 이벤트: 앱 실행
- 코호트별 D7 리텐션 비교
결과
- 개선 전 코호트: D7 리텐션 28%
- 개선 후 코호트: D7 리텐션 35% → +7%p 향상 확인!
5. 데이터 시각화
대시보드란
- 중요한 지표를 한눈에 볼 수 있게 모아놓은 화면
- 자동차 계기판처럼, 핵심 정보만 한눈에
좋은 대시보드의 조건
- 핵심만 담기
- 지표 10개보다 3개가 낫다
- KPI 중심으로 구성
- 한눈에 이해
- 그래프 활용
- 색상으로 구분 (좋음/나쁨)
- 전주 대비 증감 표시
- 정기적으로 확인
- 매일 보는 대시보드
- 주간 리뷰용 대시보드
실전 대시보드 예시
마케팅 대시보드
- 오늘의 핵심 지표
- DAU
- 신규 가입자
- 전환 건수
- 주간 추이
- 일별 방문자 그래프
- 일별 전환율 그래프
- 채널별 성과
- 채널별 유입
- 채널별 전환율
- 채널별 CAC
상품 대시보드
- 주요 지표
- 총 주문 건수
- 총 매출
- 평균 객단가
- 카테고리별 성과
- 카테고리별 판매량
- 카테고리별 매출
- 인기 상품 TOP 10
- 상품명
- 판매량
- 매출액
6. 마무리
핵심 요약
- 분석 툴의 역할
- 데이터 자동 수집 → 계산 → 시각화
- 클릭 몇 번으로 인사이트 발견
- 주요 툴
- GA4: 웹 트래픽, 유입 채널 분석
- Amplitude: 사용자 행동, 리텐션 분석
- 대시보드
- 핵심 KPI를 한눈에
- 매일 확인하는 습관
✅ 체크리스트
- GA4 계정 접속
- 루커스튜디오 대시보드 접속
- GA4 이벤트 파악하기
💡 실전 팁
- 모든 데이터를 다 보려고 ❌
⇒ North Star + KPI 3개만 집중 ⭕ - 대시보드를 복잡하게 ❌
⇒ 한 페이지에 핵심만 ⭕ - 가끔 확인 ❌
⇒ 매일 같은 시간에 확인 ⭕
매일 보는 대시보드가 의사결정을 바꾼다
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