GA4(Google Analytics4)가 사용자를 분석하는 방법

 

 

 

GA4가 사용자를 분석하는 방법에 대해 알아보려고 합니다.

 

GA4는 AI 기술과 머신러닝을 활용하여 사용자를 분석합니다.

이를 통해 보다 정교한 데이터 분석과 예측이 가능해집니다. GA4가 사용자를 분석하는 방법은 다음과 같습니다.

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1. 유저 식별

GA4에서는 이전 버전과는 달리 기기 식별자 대신, 유저 식별자를 사용합니다. 유저 식별자는 사용자가 로그인한 경우 Google 계정 ID와 같은 정보를 사용하며, 로그인하지 않은 경우에는 일련번호를 부여하여 유저를 식별합니다. 이를 통해 같은 유저가 여러 기기에서 방문한 경우에도 정확한 데이터를 수집할 수 있습니다.

 

2. 이벤트 추적

GA4에서는 페이지뷰와 같은 전통적인 추적 대신 이벤트 추적을 중심으로 데이터를 수집합니다. 이벤트는 사용자의 행동을 나타내는 데이터로, 예를 들어 버튼 클릭, 제품 구매, 비디오 시청 등이 해당됩니다.

 

3. 마이크로 컨버전 추적

GA4에서는 마이크로 컨버전(Micro-conversions)을 추적할 수 있습니다. 마이크로 컨버전은 예상 컨버전 전 단계에서 발생하는 작은 변화를 의미합니다. 예를 들어, 이메일 구독, 장바구니 담기, 사용자 등록 등이 해당됩니다. 마이크로 컨버전 추적을 통해 유저의 전반적인 행동 패턴을 파악할 수 있습니다.

 

4. 분석 및 예측

GA4에서는 머신러닝과 AI 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 예측합니다. 예를 들어, 구매 전환율을 예측하거나, 유저가 언제 이탈할 가능성이 있는지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 전략을 개선하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

 

요약하면, GA4는 유저 식별, 이벤트 추적, 마이크로 컨버전 추적, 머신러닝 및 AI를 활용한 분석과 예측 등 다양한 방법으로 사용자를 분석합니다. 이를 통해 보다 정교한 데이터 분석과 개인화가 가능해집니다.

 

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※예상 컨버전(Expected Conversion)은 웹사이트나 앱에서 사용자가 어떤 행동을 취할 것으로 예상되는지를 나타내는 지표입니다.

예를 들어, 쇼핑몰에서 상품 구매를 위해 결제 페이지에 진입한 사용자가 있을 때, 이 사용자가 실제로 결제를 완료할 확률을 계산하여 예상 컨버전으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 팀은 예상 컨버전과 실제 컨버전 간의 차이를 분석하여 전환율을 높이기 위한 개선점을 파악할 수 있습니다.

예상 컨버전은 머신러닝과 같은 인공지능 기술을 활용하여 예측될 수 있습니다. 예를 들어, 과거 데이터를 바탕으로 사용자 행동에 대한 패턴을 파악하고, 이를 토대로 미래의 사용자 행동을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 예상 컨버전을 보다 정확하게 산출할 수 있습니다.

예상 컨버전은 마케팅 전략 수립과 성과 측정에 중요한 지표이며, 컨버전율을 높이기 위한 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다.