안녕하세요! 오늘은 GA4 데이터를 BigQuery를 통해 분석하는 방법 중, 누구나 쉽게 따라 할 수 있으면서도 강력한 인사이트를 도출할 수 있는 사례를 소개하려고 합니다. 예를 들어, 상위 페이지와 이벤트를 분석하여 사용자들이 가장 자주 사용하는 기능을 파악하거나, 유저당 이벤트 발생 수를 통해 참여도를 평가할 수 있습니다. 이러한 분석은 제품 개선과 사용자 경험 향상에 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 특히 상위 페이지/이벤트 분석과 유저당 이벤트 발생 수 분석을 다룰 거예요.
GA4 데이터를 활용하면 사용자의 행동 패턴을 파악해 제품 개선의 방향성을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 자주 방문하는 페이지를 파악하여 해당 페이지를 최적화하거나, 특정 이벤트 발생 빈도가 낮다면 해당 기능의 가시성을 높이는 등 구체적인 조치를 취할 수 있습니다. 그럼 시작해볼까요?
분석 1: 상위 페이지/이벤트 분석
어떤 페이지나 이벤트가 가장 많이 발생했는지 파악하는 것은 사용자들이 플랫폼에서 어떤 콘텐츠나 기능을 선호하는지 알 수 있는 가장 기본적인 분석 방법입니다.
쿼리 예시
SELECT
event_name AS event_name_or_page,
COUNT(1) AS event_count
FROM
`your_project_id.your_dataset_id.events_*`
WHERE
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131' -- 분석 기간 설정
GROUP BY
event_name
ORDER BY
event_count DESC
LIMIT 10;샘플 결과 (예시)
| event_name_or_page | event_count |
|---|---|
| page_view | 1500 |
| add_to_cart | 300 |
| purchase | 200 |
| sign_up | 180 |
| view_item | 120 |
이 결과는 특정 기간 동안 가장 많이 발생한 이벤트를 보여줍니다. 이를 통해 사용자들이 주로 어떤 행동을 취했는지 알 수 있습니다.
쿼리 설명
event_name: GA4 이벤트 이름 (예:page_view는 페이지 뷰 이벤트를 나타냄).COUNT(1): 각 이벤트가 발생한 횟수 계산._TABLE_SUFFIX: 날짜 기반 파티션에서 원하는 기간 데이터를 필터링.LIMIT 10: 상위 10개의 이벤트만 출력.ORDER BY event_count DESC: 이벤트 발생 순으로 정렬.
기대할 수 있는 인사이트
- 사용자들이 가장 자주 방문한 페이지나 가장 많이 발생시킨 이벤트를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼에서는 ‘add_to_cart’와 같은 이벤트를 분석해 사용자가 주로 어떤 제품을 장바구니에 담는지 확인할 수 있습니다. 이를 바탕으로 인기 제품을 프로모션하거나, 관련 제품 추천 시스템을 개선할 수 있습니다.
- 특정 기능이 유저들에게 큰 관심을 받고 있다면, 해당 기능을 강화하거나 관련 기능 개발을 고려할 수 있습니다.
분석 2: 유저당 이벤트 발생 수
유저가 평균적으로 얼마나 많은 이벤트를 발생시키는지 확인하면 유저의 참여도나 활성 상태를 분석할 수 있습니다.
쿼리 예시
SELECT
user_pseudo_id AS user_id,
COUNT(1) AS total_events,
COUNT(DISTINCT event_name) AS unique_events
FROM
`your_project_id.your_dataset_id.events_*`
WHERE
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131'
GROUP BY
user_pseudo_id
ORDER BY
total_events DESC
LIMIT 10;쿼리 설명
user_pseudo_id: GA4에서 익명화된 사용자 ID.COUNT(1): 해당 유저가 발생시킨 총 이벤트 수.COUNT(DISTINCT event_name): 유저가 발생시킨 고유 이벤트 유형의 수.GROUP BY user_pseudo_id: 유저별로 데이터를 집계.ORDER BY total_events DESC: 가장 많은 이벤트를 발생시킨 유저 순으로 정렬.
기대할 수 있는 인사이트
- 특정 유저 그룹(Heavy User vs Light User)의 행동 패턴을 이해할 수 있습니다.
- 유저당 평균 이벤트 수를 통해 플랫폼의 전반적인 참여도를 평가할 수 있습니다.
추가 팁
세그먼트 추가로 세부적인 분석하기
분석 결과를 더 세부적으로 분류하고 싶다면, 쿼리에 조건을 추가하세요. 예를 들어:
- 신규 유저 vs 기존 유저 비교:
WHERE user_first_touch_timestamp >= TIMESTAMP('2023-01-01') - 특정 이벤트 필터링:
AND event_name IN ('add_to_cart', 'purchase')
시각화로 인사이트 강화하기
BigQuery로 분석한 데이터를 Google Looker Studio(구 Data Studio)와 연결하면, 더욱 직관적인 시각화를 통해 결과를 이해할 수 있습니다.
마무리
GA4와 BigQuery를 활용하면 사용자의 행동 데이터를 보다 효율적으로 분석하고, 제품 개선과 사용자 경험 향상을 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 상위 페이지 분석 결과를 바탕으로 사용자들이 선호하는 콘텐츠를 강조하거나, 유저당 이벤트 발생 수를 활용해 참여도가 낮은 사용자를 타겟으로 리마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다. 오늘 소개한 두 가지 분석은 간단하지만 강력한 방법이니 꼭 한 번 시도해 보세요!
여러분도 BigQuery로 다양한 분석을 진행하며 얻은 경험을 공유해 주시면 좋을 것 같아요. 궁금한 점이나 추가로 다뤄줬으면 하는 주제가 있다면 댓글로 알려주세요! 😊
답글 남기기