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[태그:] 마케팅 데이터 분석

  • 생키 다이어그램(Sankey Diagram)으로 사용자 행동 흐름 분석하기

    1. 생키 다이어그램이란? 생키 다이어그램(Sankey Diagram)은 흐름을 시각적으로 표현하는 그래프의 한 형태입니다. 각 노드(요소) 간의 연결선은 흐름의 방향과 크기를 나타내며, 이 흐름의 강도를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 일반적으로 에너지 흐름, 비용 이동, 프로세스 단계 간 전환율 분석 등에 사용됩니다. 특히, 사용자의 행동 경로 분석에 유용하며, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 어떤 경로를 거쳐 구매까지 이어지는지를 분석할 때…

  • 코호트 분석(Cohort Analysis): 현업에서 제대로 활용하는 법

    1. 코호트 분석이란? 코호트 분석(Cohort Analysis)이란 특정 기준(가입일, 구매일, 첫 사용일 등)으로 그룹을 나누고, 해당 그룹의 행동 패턴을 분석하는 기법입니다. 보통 유저의 유지율(retention), 구매 전환율(conversion rate), 활성화율(activation rate) 등을 분석하는 데 사용됩니다. 하지만 많은 기업이 코호트 분석을 시도해도 “한 번 해보고 끝”이거나, 결과를 실질적인 인사이트로 연결하지 못하는 경우가 많습니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 코호트 분석을 제대로…

  • GA4 BigQuery + AppsFlyer Raw 데이터 결합 분석

    GA4의 BigQuery 데이터와 AppsFlyer Raw 데이터를 결합하면 마케팅 캠페인의 실제 성과를 보다 정밀하게 분석할 수 있습니다. 특히, 두 데이터를 통합하여 유저의 유입 경로와 이후 행동(앱 내 활동, 구매 등)을 추적할 수 있어 광고 최적화에 큰 도움이 됩니다. 1. GA4와 AppsFlyer 데이터를 결합하는 이유 GA4와 MMP(AppsFlyer) 데이터는 각각의 역할을 수행합니다. 그러나 각각 단독으로는 분석에 한계가 있습니다.…

  • GA4 BigQuery를 활용한 유입 경로별 전환율 분석

    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,…

  • BigQuery와 GA4로 데이터 웨어하우스를 구현하는 방법과 활용 사례

    데이터 웨어하우스(DW)는 기업의 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집, 정리, 저장하여 분석과 의사결정을 지원하는 중앙화된 시스템입니다. 클라우드 기술의 발전으로 데이터 웨어하우스는 비용 효율성과 확장성을 갖춘 서비스로 자리 잡았으며, Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 BigQuery는 이러한 DW를 구현하는 데 최적화된 솔루션입니다. 특히, GA4 데이터를 활용한 마케팅 분석과 다른 데이터를 통합하여 더 넓은 비즈니스 인사이트를 얻는 사례가 많아지고 있습니다.…