GA4 BigQuery를 활용한 유입 경로별 전환율 분석

Table of Contents

1. 유입 경로별 전화율 분석이란 무엇인가?

유입 경로별 전환율 분석은 마케팅 활동의 성과를 측정하고 최적화하는 데 사용되는 핵심적인 분석입니다. 이 분석은 유입 경로별 성과를 평가하여 효율적인 채널에 자원을 집중시키고, 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움을 줍니다. 각 유입 경로(예: 광고 캠페인, 검색 엔진, 소셜 미디어, 직접 유입 등)를 통해 방문한 사용자가 특정 목표(예: 구매, 회원가입, 앱 설치 등)를 얼마나 달성했는지 측정하는 과정입니다.

이 분석을 통해 어떤 경로가 높은 성과를 내고 있는지, 반대로 개선이 필요한 경로는 무엇인지 파악할 수 있습니다.

2. 왜 사용하나?

마케팅 비용 효율성 증대: 성과가 높은 채널에 예산을 집중하고, 성과가 낮은 채널의 문제점을 개선할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정: 경로별 전환율 데이터를 통해 캠페인 전략을 수립할 수 있습니다.
사용자 행동 이해: 어떤 경로의 사용자가 더 적극적으로 전환에 참여하는지 파악할 수 있습니다.

3. 어떻게 사용하는가?

3.1 GA4 BigQuery 데이터를 활용한 분석 과정

데이터 준비
- GA4의 이벤트 데이터를 BigQuery에 연결하여 수집합니다.
- 유입 경로와 전환 이벤트(purchase, sign_up, complete_registration 등)를 포함한 데이터를 가져옵니다.
SQL 작성 및 분석
- 주요 테이블은 events를 사용합니다.
- 각 유입 경로별로 전환율을 계산합니다.

WITH user_sessions AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    MIN(event_timestamp) AS first_event_time,
    (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'source') AS traffic_source,
    (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'medium') AS traffic_medium
  FROM
    `project_id.dataset_id.events`
  WHERE
    event_name = 'session_start'
  GROUP BY
    user_pseudo_id
),
conversion_events AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    COUNTIF(event_name = 'purchase') AS conversions
  FROM
    `project_id.dataset_id.events`
  GROUP BY
    user_pseudo_id
)
SELECT
  s.traffic_source,
  s.traffic_medium,
  COUNT(DISTINCT s.user_pseudo_id) AS total_users,
  SUM(c.conversions) AS total_conversions,
  SAFE_DIVIDE(SUM(c.conversions), COUNT(DISTINCT s.user_pseudo_id)) AS conversion_rate
FROM
  user_sessions s
LEFT JOIN
  conversion_events c
ON
  s.user_pseudo_id = c.user_pseudo_id
GROUP BY
  s.traffic_source, s.traffic_medium
ORDER BY
  conversion_rate DESC;

traffic_source: 유입된 트래픽의 출처(예: google, facebook).
traffic_medium: 유입된 트래픽의 매체(예: organic, cpc).
conversion_rate: 전환율(전환 수 / 총 사용자 수).

시각화
- 최종 결과를 구글 스프레드시트, Looker Studio(구 Google Data Studio), Tableau와 같은 시각화 도구로 표현합니다.
- 주요 시각화 예시는 다음과 같습니다:
  - 막대 그래프: 경로별 전환율 비교.
  - 파이 차트: 경로별 사용자 비율.
  - 트렌드 라인: 시간에 따른 경로별 전환율 변화.

3.2 시각화 예시

도구: Looker Studio
구성:
- X축: 유입 경로(traffic_source).
- Y축: 전환율(conversion_rate).
- 필터: 날짜 범위, 캠페인 유형.

유입 경로	매체	총 사용자 수	전환 수	전환율
google	organic	10,000	500	5%
facebook	cpc	5,000	400	8%

4. 결과 활용

분석 항목	설명
효율성 높은 경로 최적화	전환율이 높은 경로를 확인하고 해당 채널에 더 많은 자원을 투자합니다.
성과가 낮은 경로 분석	전환율이 낮은 경로의 문제를 파악하고, 랜딩 페이지 최적화나 캠페인 메시지 개선을 실행합니다.
추적 및 반복 개선	정기적으로 데이터를 업데이트하고, 변화 추이를 지속적으로 모니터링합니다.

5. 결론

GA4 BigQuery를 활용한 유입 경로별 전환율 분석은 마케팅 퍼포먼스를 개선하기 위한 기본적이면서도 강력한 방법입니다. 데이터를 체계적으로 분석하고 시각화하면, 더 나은 결과를 위해 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다. 위 과정을 따라 GA4 데이터를 활용한 분석에 도전해보세요!