GA4 첫 단추! 보고서 해석보다 중요한 3단계 데이터 수집법

분석을 위한 '좋은' 데이터는 따로 있다

🦁대표 or 팀장: 이제 GA4도 설치했으니 우리가 전략적으로 운영하고 있는 빠른 배송 서비스의 데이터를 살펴보면 좋겠어요. 상세 페이지에 들어와서 옵션을 클릭한 사용자들의 비율을 구하는 것부터 시작하면 되지 않을까요?

🐭실무자: 아… 제품 상세 페이지의 페이지뷰는 있는데요, 빠른 배송 서비스의 클릭 데이터는 갖고 있지 않은데요?

🦁대표 or 팀장: GA4가 있으면 그런 데이터도 볼 수 있는 거 아닌가요?

🐭실무자: 그건 맞는 말씀인데요, 원하는 데이터를 별도로 수집하지 않고서는 불가능하죠. 아직 모으지 않았는데 어떻게 볼 수가 있나요?

GA4가 설치되었다고 해서 궁금한 모든 데이터를 볼 수 있는 것은 아닙니다. GA4가 데이터를 수집하고 분석하는 강력한 도구이기는 하지만, 그 기능을 제대로 활용하려면 먼저 데이터 수집이 잘 되어야 합니다.

우리가 병원에서 진료받는 상황을 생각해보면 이해가 쉽습니다. 이 세상에 '딱 보면 다 아는' 의사 선생님은 없습니다. 환자의 증세, 엑스레이, 내시경 등 의료 데이터를 보고 진단을 하게 되죠.

또한 데이터는 목적을 가지고 수집이 됐을 때 의미가 생깁니다. '아픈 이유'를 알고자 1차 검사를 한 뒤, 추가로 더 상세히 알아봐야 할 '목적'이 생겼다면 MRI, CT 등 정밀 검사를 진행합니다. 이렇게 더 정밀한 데이터를 수집해 최종 진단을 내리게 됩니다.

'우리 사이트 메인 페이지(콘텐츠)의 흡인력은 어느 정도일까?'에 대한 질문에 답을 구하자면, 사람들이 우리 사이트에서 스크롤을 얼마나 끝까지 내려보는지를 알아야 하고, 이는 GA4에서 '향상된 측정 이벤트' 설정 시에 자동으로 수집되는 '스크롤 90% 이상 다운' 이벤트를 통해 확인해야 합니다.

데이터 업계에서는 'Garbage in, Garbage out(쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다)'이라는 말을 자주 사용합니다. 필요 없는 데이터 더미에서는 결코 좋은 정보를 꺼낼 수 없다는 뜻입니다.

GA4를 시작하는 마케터, 서비스 기획자분들이 첫 단추를 제대로 끼우셔서 주어진 기능을 100% 활용하셨으면 좋겠습니다. 이번 편에서는 GA4로 하는 데이터 수집에 대해 말씀드리고자 합니다.

데이터 수집 설계의 3단계: Why → What → How

데이터 수집 설계란 간단히 말해 '어떤 데이터를 어떻게 수집할지 결정하는 것'입니다. 이렇게 말하면 What과 How의 두 가지 단계로만 이뤄져 있는 것처럼 보이는데요. 그러나 What을 결정하기 전 Why의 과정을 반드시 거쳐야 합니다. Why는 목적입니다. '이 데이터를 왜 수집하는지'에 대한 명확한 이유가 있어야 써먹을 만한 데이터를 수집할 수 있습니다.

• 질문을 통해 Why를 찾아갈 수 있습니다. 우리 서비스의 성장에 필요한 질문을 하면서 문제를 해결할 수 있는 데이터를 파악하는 단계입니다.
• 다음은 측정해야 할 데이터가 무엇인지 정리하는 What입니다. GA4에서 데이터 테이블을 추출하는 2가지 요소는 측정 기준(dimension)과 측정 항목(metric)입니다. 여기에 맞춰 우리에게 필요한 구체적인 데이터를 특정합니다. What은 어떤 기준으로 무엇을 측정할지 결정하는 단계입니다.
• 다음으로 How는 데이터를 어떻게 수집할 수 있을지 고민하고 실행하는 단계입니다. GA4에는 간단한 기본 설정으로 자동 수집할 수 있는 데이터(=이벤트)가 있습니다. 내가 수집하고자 하는 데이터가 자동 수집으로 모을 수 있는 것인지부터 확인해 보세요. 자동 수집 가능한 데이터 외에는 추천 이벤트인지 맞춤 이벤트인지에 따라 다른 수집 방식을 사용합니다.

Why: 좋은 데이터는 좋은 질문에서 나온다

좋은 데이터란 문제 해결에 도움이 되는 데이터입니다. 데이터를 다루는 사람들은 1)지표를 설정하고 2)데이터를 수집해, 3)이를 분석하면서 4)가설을 수립하고 검증하는 과정을 반복합니다.