Google Analytics 4 및 Google BigQuery 내보내기 사용의 6가지 주요 이점

새로운 Google Analytics 4의 주요 장점 중 하나는 샘플링되지 않은 원시 데이터를 Google BigQuery로 무료로 내보낼 수 있다는 것입니다. 유니버설 애널리틱스에서 이 옵션은 유료 버전(Google 애널리틱스 360)에서만 사용할 수 있었습니다. 이번 변경으로 대다수의 Google Analytics(GA) 사용자에게 어떤 기회가 생겼는지 살펴보겠습니다.

Google Analytics 4로의 마이그레이션은 가까운 장래에 대부분의 기업이 취하게 될 불가피한 단계입니다. OWOX는 가능한 한 고통 없이 이러한 전환을 할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 추적을 올바르게 설정하고 메트릭 시스템을 개발 및 구현하는 데 도움을 드립니다. 새 데이터 구조를 이해하고 SQL 쿼리를 다시 작성할 필요 없이 필요한 보고서를 저장하고 새 보고서를 작성할 수 있습니다.

Google Analytics 4를 Google BigQuery와 통합하면 웹사이트에서 샘플링되지 않은 원시 데이터를 클라우드 저장소에 수집할 수 있습니다. 여기에서 각 사용자와 해당 이벤트는 별도의 줄에 표시됩니다. 이 데이터에 대한 SQL 쿼리를 사용하여 필요한 매개변수와 지표를 계산할 수 있습니다.

Google BigQuery에서 사이트 통계를 수집하면 Google Analytics 4의 샘플링 및 기타 제한을 피할 수 있습니다. 완전한 데이터를 분석할 수 있습니다. 즉, 이 데이터를 기반으로 한 의사 결정의 품질이 귀하가 결정하는 의사 결정의 품질보다 훨씬 높을 것입니다. X를 기반으로 만들 수 있습니다.

예를 들어 GA 4에서 사용자 및 이벤트 데이터의 기본 보존 기간은 2개월입니다. 리소스 설정에서 14개월로 늘릴 수 있습니다. 그러나 14개월 이상 전에 마지막으로 로그인한 사용자의 이벤트를 분석하려는 경우에는 충분하지 않을 수 있습니다. 즉, 2년 범위의 보고서를 생성할 수 없습니다. 여기에서 Google BigQuery가 도움이 될 수 있습니다. BigQuery로 데이터를 내보낸 후 시간 제한 없이 저장할 수 있습니다.

Google Analytics 또는 기타 분석 시스템의 인터페이스는 보고서 작성 기능을 제한합니다. 예를 들어 매개변수와 지표의 수는 물론 이들을 결합하고 이를 기반으로 계산을 수행하는 방법에도 제한이 있습니다. 또한 GA 4에서는 비용 데이터를 가져오거나 맞춤 채널 그룹을 만들거나 보고서에 CRM과 같은 타사 소스의 측정항목을 포함할 수 없습니다.

Google BigQuery의 원시 데이터에 액세스하면 필요한 측정항목의 수와 조합으로 보고서를 작성할 수 있습니다. 예를 들어 비즈니스에 중요한 지표를 기반으로 코호트 분석을 수행할 수 있습니다.

Google Analytics 4에서는 표준 보고서가 샘플링 대상이 아니지만 맞춤 보고서에서 샘플링을 사용할 수 있습니다. 데이터 비교 시, 추가 매개변수 및 필터 사용 시, 이벤트 1000만 개 제한 초과 시. 날짜 범위가 60일보다 큰 경우에도 샘플링이 적용됩니다.

샘플링은 데이터를 왜곡할 수 있으므로 샘플링을 사용하여 작성된 보고서를 100% 신뢰할 수는 없습니다. 이는 장기간에 걸친 보고서 또는 많은 수의 매개변수 및 지표가 있는 사용자 정의 보고서에 특히 해당됩니다. Google Analytics 4에서 Google BigQuery로 원시 데이터를 업로드하면 이 문제를 피할 수 있습니다.

웹사이트의 원시 데이터를 광고 서비스의 광고 지출 데이터, 통화 추적 데이터, 이메일 뉴스레터 데이터 및 CRM의 상환된 주문 데이터와 병합하여 종단 간 분석을 설정할 수 있습니다.

이를 통해 회사와의 모든 접촉 지점을 고려하고, 사용자의 전환 경로를 분석하고, 비즈니스 성과에 대한 모든 마케팅 노력(온라인 및 오프라인 모두)의 영향을 평가하고, 가장 효과적인 마케팅 채널을 찾고, 신속하게 최적화할 수 있습니다. 손실을 가져오는 채널.

모든 마케팅 데이터를 수집하고 병합하면 비즈니스 구조에 맞는 복잡한 판매 유입경로를 만들고 고유한 기여 모델을 구축하여 판매에 대한 각 광고 채널의 기여도를 평가할 수 있습니다.

예를 들어, OWOX 깔때기 기반 기여를 사용하여 마케팅 깔때기에 대한 채널의 기여도를 평가할 수 있습니다. 유입경로 기반 기여 모델은 유입경로 단계를 통해 사용자의 진행 상황에 대한 기여도에 따라 유입경로에 있는 각 채널 및 캠페인의 가치를 계산합니다. 이 계산을 하려면 집계된 데이터가 적합하지 않습니다. 사용자 ID로 연결된 각 사용자 작업에 대한 데이터가 필요합니다.

채널이 가장 어려운 단계를 통해 구매자를 더 잘 움직이게 할수록 더 많은 가치를 얻습니다.

깔때기 기반 기여 모델을 사용하면 가장 효과적인 캠페인을 식별하고 마케팅 계획을 달성하기 위해 개발에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 용량이 제한된 종속 채널(오가닉, 브랜드 컨텍스트, CPA, 리타게팅)의 탄력성을 높이고 전체 매출을 늘리기 위해 개발할 수 있는 관리 캠페인을 찾을 수 있습니다.

Google Analytics 4는 기계 학습을 사용하여 계산되는 예측 측정항목(구매 확률, 이탈 확률 및 수익 예측)을 제공합니다. 그러나 모델은 블랙박스이며 GA 4 데이터에서만 작동합니다.

데이터 분석가가 구매 확률을 예측하는 모델을 만드는 임무를 받았다고 가정해 보겠습니다. 이 모델은 가능한 한 투명하고(어떤 기능이 학습되는지 명확함) 사용자 지정 데이터를 포함하여 사용 가능한 모든 데이터를 기반으로 형성될 것으로 예상됩니다. 이 경우 Google Analytics 4 인터페이스는 GA가 계산하는 예측 측정항목 내부에 무엇이 있는지 모르기 때문에 분석가에게 더 이상 충분하지 않습니다. 모델을 이해하고 관리해야 하는 경우(예: 학습을 위한 고유한 기능 설정) 데이터를 BigQuery에 업로드하는 것이 가장 좋습니다.

Google Analytics 4에서는 미리 정의된 표준 채널 그룹화(유료, 검색, 자연 등)를 사용할 수 있습니다. 즉, GA 4 인터페이스에서 자신의 채널 그룹으로 보고서를 작성할 수 없다는 의미입니다. 적어도 아직까지는 아닙니다(아마도 이 옵션은 향후 추가될 예정입니다).

예를 들어 facebook/cpc 캠페인은 기본적으로 유료 채널 그룹으로 이동하지만 유료 소셜 그룹으로 분리해야 할 수도 있습니다. 이 경우 BigQuery에 데이터를 업로드하고 SQL을 사용하여 채널을 그룹화하면 도움이 됩니다.

공정하게 말하면 채널 그룹화는 더 간단한 방법으로 구성할 수 있습니다.

1. 내장 커넥터를 사용하여 Google 애널리틱스 데이터를 데이터 스튜디오에 연결합니다.
2. 데이터 스튜디오에서 그룹화 조건을 설정합니다.

Google BigQuery의 그룹화 채널만큼 안정적이지는 않지만 빠른 솔루션이 필요한 경우 이 구현을 사용할 수 있습니다.

UTM 태그만을 기준으로 파트너에게 통계를 표시하고 다른 정보는 공개하지 않아야 한다고 가정해 보겠습니다. Google 애널리틱스 4 인터페이스에서는 이에 대한 별도의 보기를 만들 수 없습니다. 리소스에 대한 단일 보기만 있습니다. 즉, 모든 파트너가 모든 데이터를 볼 수 있습니다.

Google BigQuery를 사용하면 대량의 데이터를 로드하고 SQL을 사용하여 빠르게 처리할 수 있습니다. 팀이 보고서를 준비하는 대신 통찰력을 얻는 데 집중할 수 있도록 보고서를 자동화하고 예약할 수 있습니다.

참고: Google 애널리틱스 4에서 BigQuery로 데이터를 가져오는 것은 무료이지만 그 이상은 비용을 지불해야 합니다. 여기에서 세부정보를 찾을 수 있습니다.

Google Analytics 4로의 전환은 2023년 7월 1일까지 대부분의 기업이 취하게 될 불가피한 단계입니다. OWOX를 사용하면 이러한 전환을 최대한 쉽게 수행할 수 있으므로 새 데이터를 이해하지 않고도 필요한 보고서를 유지하고 새 보고서를 얻을 수 있습니다. 모든 SQL 쿼리를 구조화하고 다시 작성하십시오.

OWOX는 모든 데이터를 병합하여 비즈니스 모델에 적합한 구조로 가져옵니다. 덕분에 즉시 새 보고서를 만들거나 이전 보고서를 편집할 수 있습니다. 예를 들어 수백 개의 SQL 쿼리를 다시 작성하지 않고도 보고서의 데이터 소스를 Google Analytics 4로 변경할 수 있습니다.

모든 고객이 지금 바로 유니버설 애널리틱스와 함께 Google 애널리틱스 4에서 데이터 수집을 시작하는 것이 좋습니다. 병렬 추적의 도움으로 두 버전의 Google Analytics를 비교하고, GA 4의 새로운 기능과 새로운 인터페이스를 탐색하고, 과거 데이터를 축적할 수 있습니다. Google Analytics 4를 일찍 설치할수록 더 많은 과거 데이터를 수집하게 됩니다.

OWOX 팀은 메트릭 시스템을 개발 및 구현하고, 병렬 추적을 올바르게 설정하고, Google Analytics 4를 Google BigQuery와 통합하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.