Bigquery로 살펴보는 GA 동질 집단 분석

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동질 집단 분석(Cohort Analysis)이란?

동질 집단 분석(Cohort Analysis)이란 특정 기간 동안 공통된 특성을 가진 사용자 그룹(동질 집단)을 정의하고, 시간에 따른 이들의 행동 변화를 분석하는 방법입니다. 예를 들어, 같은 날 앱을 설치한 사용자들, 같은 캠페인을 통해 유입된 사용자들, 같은 시기에 구매를 진행한 사용자 등을 하나의 동질 집단으로 분류하고 이들의 시간 경과에 따른 행동 변화(예: 재방문율, 재구매율, 유지율)를 측정합니다.

동질 집단 분석은 주로 사용자의 유지율(Retention), 이탈율(Churn), 그리고 생애 가치(LTV, Lifetime Value)를 평가하는 데 자주 사용됩니다.

동질 집단 분석은 왜 해야 하나요?

동질 집단 분석은 다음과 같은 이유로 중요합니다:

사용자 유지율 파악: 사용자가 시간이 지남에 따라 얼마나 제품이나 서비스에 머무르는지 이해할 수 있습니다.
마케팅 효과 측정: 특정 캠페인이나 프로모션이 장기적으로 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다.
고객 충성도 평가: 특정 행동이나 이벤트가 사용자 충성도에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다.
비즈니스 전략 수립: 시간에 따른 사용자 행동 변화를 기반으로 장기적인 전략을 수립할 수 있습니다.

GA4 BigQuery 데이터로 동질 집단 분석하는 방법

GA4의 콘솔에서 보는 데이터와 동일한 방식으로 BigQuery에서 동질 집단 분석을 수행하려면 아래와 같은 방법으로 쿼리를 작성할 수 있습니다.

쿼리 작성 예시

GA4 BigQuery 데이터에서 사용자의 첫 방문일을 기준으로 동질 집단을 나누고, 이후 매주 재방문하는 비율을 구하는 쿼리 예제입니다.

WITH first_visit AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    MIN(PARSE_DATE('%Y%m%d', event_date)) AS cohort_date
  FROM
    `your_ga4_dataset.events_*`
  WHERE
    event_name = 'first_visit'
  GROUP BY
    user_pseudo_id
),
user_activities AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    PARSE_DATE('%Y%m%d', event_date) AS activity_date
  FROM
    `your_ga4_dataset.events_*`
  GROUP BY
    user_pseudo_id,
    activity_date
)
SELECT
  f.cohort_date,
  DATE_DIFF(u.activity_date, f.cohort_date, WEEK) AS weeks_since_first_visit,
  COUNT(DISTINCT u.user_pseudo_id) AS active_users
FROM
  first_visit f
JOIN
  user_activities u ON f.user_pseudo_id = u.user_pseudo_id
WHERE
  DATE_DIFF(u.activity_date, f.cohort_date, WEEK) >= 0
GROUP BY
  cohort_date,
  weeks_since_first_visit
ORDER BY
  cohort_date,
  weeks_since_first_visit;

이 쿼리는 사용자를 최초 방문 날짜별로 나누고, 그 이후 주 단위로 재방문하는 사용자의 수를 계산하여 동질 집단 분석을 가능하게 합니다.

후속으로 진행해야 할 분석

동질 집단 분석 이후 추가적으로 수행할 수 있는 분석은 다음과 같습니다.

리텐션 분석(Retention Analysis)
- 시간에 따라 특정 동질 집단의 유지율을 지속적으로 모니터링하여 서비스의 장기적인 생존력을 평가합니다.
이탈 분석(Churn Analysis)
- 사용자가 언제 이탈하는지 파악하여 이탈을 예방하기 위한 전략을 마련할 수 있습니다.
사용자 행동 분석(User Behavior Analysis)
- 각 동질 집단이 서비스 내에서 어떤 행동을 하는지 분석하여 특정 기능이나 콘텐츠의 효율성을 평가합니다.
생애 가치 분석(Lifetime Value Analysis)
- 각 동질 집단의 장기적인 수익 기여도를 측정하고, 이를 바탕으로 마케팅 예산 및 전략을 최적화할 수 있습니다.

이와 같은 분석들은 동질 집단 분석과 결합되어 사용자의 행동을 더욱 깊이 이해하고, 효율적인 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움을 줍니다.