GA4 인사이트 : 측정항목 분석하기

안녕하세요 디티트래커(DT_Tracker)입니다.

오늘은 GA4 에서 우리가 주요하게 바라보는 지표들을 어떻게 활용할 수 있고 어떤 인사이트를 발굴 할 수 있는지 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

측정기준과 측정항목

설명에 앞서, 여러분은 측정항목과 측정기준을 정확하게 설명하실 수 있으신가요 ? !

GA4 데이터를 분석하기 앞서 측정항목 과 측정기준 은 반드시 짚고 넘어가야하는 내용이니 간단히 설명해드리도록 하겠습니다.

 

우선, 측정항목은 Metric 이라고 하고, "세션수", "평균 세션 시간", "이탈률", "이벤트 수" 와 같이 수치값으로 나타내는 지표 입니다.

반대되는 개념으로는 측정기준 (Dimension)이 있습니다. 측정기준으로는 일반적으로 "소스/매체", "페이지", "이벤트 이름" 등 과 같은 지표들이 있습니다.

정말 쉽게 생각하면 측정기준은 문자의 형태, 측정항목은 수치를 표현한다 라고 생각할 수 있습니다.

 

측정기준과 측정항목 예시

예를들어, 페이지 이름별로 세션수와 이탈률, 평균 세션 시간을 알고싶다면

측정기준은 "페이지 이름", 측정항목은 "세션수", "이탈률", "평균 세션 시간" 을 설정하면 됩니다.

표로는 아래와 같이 나타낼 수 있습니다.

측정기준   |   측정항목

페이지 이름	세션수	평균 세션 시간	이탈률
메인페이지	4201	01:40	21%
회원가입 페이지	340	00:52	60%
장바구니 페이지	712	00:25	15%
상품 상세 페이지	2013	01:29	48%

 

자 그렇다면 이제부터, 측정기준과 측정항목을 분석하여 어떤 인사이트를 분석할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다 

오늘의 내용도 반드시 끝까지 읽어보시고 업무에 도움이 되셨으면 좋겠습니다 :)

 

소스/매체별 분석

아마 여러분은 GA4로 광고 데이터를 분석하기 위해서 측정기준을 소스/매체 별로 데이터를 조회하시는 경우가 대부분일텐데요, 이 경우 어떤 측정항목들을 봐야하고 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 아래 표를 통해서 알아보도록 하겠습니다.

 

Dimension- 소스/매체

Metric	Description	Insight
총 사용자 수 | 세션수 | 새 사용자수	•전환을 일으킨 세션과 전환을 일으키지 않은 세션 그룹 간의 총 사용자 수, 새 사용자 수, 세션수를 비교하여 어느 그룹이 더 많은 사용자를 보유하고 있는지 확인 • 그룹의 사용자 구성을 살펴보고, 특정 사용자 유형이 한 그룹에 더 많이 포함되어 있는지 확인	•총 사용자 수, 새 사용자 수, 세션수의 차이를 이해하고, 비중을 파악하여 마케팅 전략을 개선할 수 있는 방향을 결정 •또한, 새 사용자가 전환에 얼마나 기여하는지 파악할 수 있으며, 사용자 확보 전략의 효과를 측정할 수 있음
참여 세션 수	•전환을 일으킨 세션의 참여 세션 수와 전환을 일으키지 않은 세션의 참여 세션 수를 비교하여 어떤 그룹이 더 활발한 참여를 보이는지 확인 •참여 세션 수의 분포를 살펴보고, 평균 참여 세션 수와 중앙값을 비교하여 어떤 그룹이 더 많은 상호 작용을 하는지 확인	•전환을 일으킨 세션은 더 많은 참여 세션을 보이는 경향이 있을 수 있음 •참여 세션 수를 비교함으로써 특정 소스매체 사용자의 상호 작용과 참여 수준을 이해하고, 이를 활용하여 전환을 최적화하거나 사용자 경험을 개선하는 방향으로 조치를 취할 수 있음
평균 세션 시간	•전환을 일으킨 세션과 일으키지 않은 세션의 평균 세션 시간을 비교하여 어떤 그룹이 더 긴 시간 동안 머무르는지 확인 •시간대별로 평균 세션 시간을 분석하여 특정 시간대에 그룹 간 차이가 있는지 확인	•특정 소스/매체로 전환을 일으킨 세션의 평균 세션 시간이 더 길다면, 해당 그룹의 사용자가 웹사이트에 더 오래 머무르고 상호 작용하는 경향이 있을 수 있습니다. •전환을 일으키지 않은 세션의 평균 세션 시간이 짧다면 사용자 경험 개선이 필요할 수 있음
이탈률	•전환을 일으킨 세션과 일으키지 않은 세션의 이탈률을 비교하여 어떤 그룹이 더 낮은 이탈률을 가지는지 확인 •이탈률을 시간대, 특정 페이지 또는 트래픽 소스와 연결하여 추가 인사이트를 얻을 수 있음	•특정 소스/매체로 전환을 일으킨 세션의 이탈률이 낮다면, 해당 그룹의 사용자가 웹사이트나 앱에서 더 오래 머무르고 상호 작용하는 경향이 있을 수 있음 •특정 페이지 또는 시간대에서 이탈률이 높다면 해당 부분의 개선이 필요할 수 있음

 

사실 위 내용들은 우리가 어렴풋이나마 다 알고 있거나 추측 가능한 내용들입니다.

하지만 막상 GA4에 접속해서 데이터를 조회할 때는 위와 같이 분석하려고 하지 않죠...

단순한 지표들이지만 막상 위와같이 정리해서 어떤가요 ? 보니 생각보다 깨달음이 있지 않으신가요 ! ?

페이지별 분석

다음은 페이지별로 분석하고자 하는 경우를 보여드리겠습니다.

 

Dimension – 페이지

Metric	Description	인사이트
세션수 (조회수)	•페이지별 조회수 데이터를 비교하여 어떤 페이지가 더 많은 조회수를 가지는지 확인하고, 전환을 일으킨 세션과 일으키지 않은 세션 간의 차이를 분석	•어떤 페이지가 가장 인기가 있고, 가장 많은 조회수를 가지는지 확인 •조회수가 낮은 페이지나 이탈률이 높은 페이지를 식별하고, 해당 페이지를 개선하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 고민.
참여 세션 수	•페이지별 참여 세션 수 데이터를 비교하여 어떤 페이지가 더 많은 참여 세션을 가지는지 확인하고, 전환을 일으킨 세션과 일으키지 않은 세션 간의 차이를 분석	•어떤 페이지가 사용자들에게 가장 많은 상호 작용과 참여를 유도하는지 확인 •참여 세션 수가 낮은 페이지나 이탈률이 높은 페이지를 식별하고, 해당 페이지를 개선하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 고민.
평균 세션 시간	•페이지별 평균 세션 시간 데이터를 비교하여 어떤 페이지가 더 긴 세션 시간을 가지는지 확인하고, 전환을 일으킨 세션과 일으키지 않은 세션 간의 차이를 분석	•어떤 페이지가 사용자들에게 더 긴 머문 시간을 유도하는지 확인. • 평균 세션 시간이 낮은 페이지나 이탈률이 높은 페이지를 식별하고, 해당 페이지를 개선하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 고민.
이탈률	•페이지별 이탈률 데이터를 비교하여 어떤 페이지에서 이탈률이 더 높은지 확인하고, 전환을 일으킨 세션과 일으키지 않은 세션 간의 차이를 분석	•어떤 페이지가 사용자들에게 이탈을 유도하는 경향이 있는지 확인. •이탈률이 높은 페이지를 식별하고 해당 페이지를 개선하여 사용자의 머문 시간을 증가시키거나 전환을 유도할 수 있는 방법을 고민.
스크롤 이벤트	•스크롤 이벤트 데이터를 비교하여 어떤 페이지에서 사용자가 더 많이 스크롤하고 있는지 확인하고, 전환을 일으킨 세션과 일으키지 않은 세션 간의 차이를 분석.	•어떤 페이지에서 사용자가 더 많이 스크롤하고 있으며, 이로 인해 전환률이 높아지는지 확인. •사용자가 스크롤 이벤트를 높게 완료하는 페이지는 전환을 유도하기에 더 효과적일 수 있음 •스크롤 이벤트가 낮은 페이지를 식별하고, 해당 페이지를 개선하여 사용자의 참여와 상호 작용을 촉진할 수 있는 방법을 고민.

 

위 내용도 마찬가지로 우리는 다 알고 있거나 추측 가능한 내용들일겁니다.

하지만 막상 수치 값만 확인하는데 그치는 경우가 대부분이셨을 겁니다.

 

오늘 설명드린 내용들을 토대로 앞으로는 분석하고자 하는 데이터가 있다면 측정기준과 측정항목을 정확하게 설정하고 이를 분석하여 휼륭한 인사이트를 도출해봅시다.

 

감사합니다.

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💡 [TIP] GA4 데이터 분석 중요 팁

1. GA4 데이터 분석 전, 데이터의 정확성과 완전성을 반드시 확인해야합니다.

예를들어 실제 사용자는 100명인데 GA4의 불완전한 설치로 데이터가 누락되어 50명만 수집될 수도 있습니다.

즉, 나의 웹서비스에 GA4가 올바르게 설치되어있는지, GA4가 정상적으로 작동하는지 검토가 필요합니다.

2. 세부 지표에만 집중하지 말고, 전체적인 데이터 흐름과 추세를 놓치지 말아야합니다.

예를 들어, 특정 페이지의 방문자 수가 증가했다는 것만 확인하고 그 원인을 파악하지 않으면, 전체 사이트의 트래픽이 증가했기 때문인지, 아니면 그 페이지만의 독특한 특징 때문인지 알 수 없습니다. 따라서 전체적인 데이터 흐름을 파악하며 각 지표의 변화와 그 원인을 함께 고려하는 것이 중요합니다

이 두 가지 핵심 팁을 잘 기억하시면 GA4 데이터 분석 시 훨씬 더 효과적인 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

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