DAY+38 [ GA이벤트/ 코호트/ 세그먼트]

안녕하세요, 주-주스 입니다! 🍹

 

 

( ◉ ᴗ ◉ʃƪ)❤

!!!³✺!~ 캠프 38일차  ~!✺!!!

( ✪ワ✪)ノʸᵉᵃʰᵎ

오늘은

 GA이벤트/코호트/ 세그먼트 에 대하여 포스팅하겠습니다!

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GA 에서의 이벤트란?
우연한 사건 : 이벤트

= 클릭이라는 행동이 이벤트 - 

GA4 이벤트란?

= 사용자가 웹사이트나 앱에서 어떤 행동을 했는지를 측정하는 단위

 

- 버튼 클릭

- 동영상 재생

- 기사 읽기 완료

- 구매 완료

 

https://support.google.com/analytics/answer/9322688?hl=ko#zippy=%2C%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EB%B3%B4%EA%B3%A0%EC%84%9C%2Cdebugview-%EB%B3%B4%EA%B3%A0%EC%84%9C

[GA4] 이벤트 정보 - 애널리틱스 고객센터

 

 

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이벤트 종류

1. 자동 수집 이벤트 (Automatically Collected Events)

• GA4가 웹사이트/앱을 연결하기만 해도 자동으로 수집해주는 이벤트예요. 우리가 따로 설정하지 않아도 됨
• 이벤트(Event)는 사용자가 웹사이트나 앱에서 어떤 행동을 했는지를 측정하는 단위
  session_start, page_view, first_open
  
  
  

2. 향상된 측정 이벤트 (Enhanced Measurement Events)⬆️

• 버튼 하나만 켜면 GA4가 추가로 다양한 행동을 자동 추적
• 코드 추가 없이 GA4 설정 화면에서 토글로 활성화만 하면 끝!
  scroll, click, file_download, view_search_results

3. 추천 이벤트 (Recommended Events)

• GA4가 미리 이름을 정해준 이벤트들
• 우리가 직접 코드로 설정해야 하지만, 구글이 추천한 형식대로 하면 보고서에도 잘 나옴
  sign_up

4. 맞춤 이벤트 (Recommended Events)

• 구글이 정해놓은 이름에 딱 맞는 게 없을 때, 우리가 이름과 구조를 직접 정의해서 만드는 이벤트

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GA4에서 사용자의 행동을 추적하는 '이벤트'는 얼마나 자동으로 수집되는지, 누가 설정하는지에 따라 4가지로 나눌 수 있습니다.

1. 🤖 자동 수집 이벤트 (Automatically Collected)

이름 그대로 GA4를 웹사이트나 앱에 설치(연결)하는 순간부터 자동으로 수집되는 가장 기본적인 이벤트입니다. 우리가 따로 아무것도 할 필요가 없습니다.

• 특징: 가장 기본적인 방문 및 조회 데이터입니다.
• 예시: session_start (방문 시작), page_view (페이지 조회), first_open (앱 첫 실행)

2. 🖱️ 향상된 측정 이벤트 (Enhanced Measurement)

자동 수집 이벤트보다 조금 더 자세한 행동을 추적해 주는 '업그레이드' 기능입니다. GA4 설정 화면에서 스위치(토글) 하나만 켜면 바로 작동합니다.

• 특징: 코드를 전혀 만지지 않아도 스크롤, 이탈 클릭, 파일 다운로드 등을 잡아줍니다.
• 예시: scroll (스크롤 90% 도달), click (외부 사이트 클릭), file_download (파일 다운로드)

3. 📝 추천 이벤트 (Recommended)

구글이 "이런 행동은 이 이름으로 수집하세요"라고 미리 정해둔 이벤트 목록입니다.

• 특징: 우리가 직접 코드로 설정해야 하지만, 구글이 추천한 형식을 따르므로 나중에 GA4 보고서에서 분석하기 좋습니다.
• 예시: sign_up (회원가입), login (로그인), purchase (구매)

4. 🔧 맞춤 이벤트 (Custom)

(입력하신 '4. Recommended Events'는 '맞춤 이벤트(Custom Events)'의 설명으로 보입니다. 이를 기준으로 설명해 드립니다.)

위의 1, 2, 3번에 해당하지 않는, 우리 서비스만의 고유한 행동을 측정하고 싶을 때 사용합니다.

• 특징: 이벤트 이름, 수집할 정보(매개변수)까지 모두 우리가 직접 정의하고 코드로 설정해야 합니다.
• 예시: '장바구니_팝업_닫기', '메인_배너_클릭' 등 서비스에만 있는 특정 행동

구분	설정 방법	설정 난이도	주요 특징
1. 자동 수집 이벤트	🌟 설치 즉시 자동	최하 (필요 없음)	GA4의 가장 기본 데이터입니다.
2. 향상된 측정 이벤트	🖱️ GA4 설정에서 토글 On	하 (클릭 한 번)	코드 없이 유용한 행동을 추적합니다.
3. 추천 이벤트	💻 직접 코드 설정	중 (가이드라인 따름)	구글 권장 규격이라 보고서에 유용합니다.
4. 맞춤 이벤트	🛠️ 직접 코드 설정 및 정의	상 (이름/구조 직접 설계)	우리 서비스만의 고유한 이벤트를 만듭니다.

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코호트 분석 | Cohort Analysis

특정 시점에 동일한 특성을 가진 사용자 집단(코호트)의 행동을 추적하고 분석하는 방법입니다.

• 코호트 분석은 동일한 기간동안 동일한 특성을 가진 사람들을 모아 분석하는 것을 의미하며, 일종의 '행동 분석' 방법 코호트 분석은 마케팅을 위해 많이 쓰는 방법이며, 대표적인 툴로는 구글 애널리틱스(Google Analytics)가 있음.
• 코호트 분석을 통해 이용자 집단을 분석하여 해당 서비스의 기능들을 개선시키며 이용자들의 참여도 및 이용률을 높일 수 있다는 장점
• 또한 코호트를 통해 팀은 전체 사용자 기반에 대한 데이터를 단순히 보는 것보다 더 의미 있는 방식으로 이용자를 이해할 수 있음.

쉽게 이해하는 코호트 분석

올바른 예-'xx대학교 25학번 신입생' (0)

잘못된 예-'xx대학교 신입생'(X)

= 같은 신입생 (동일한 특성) 이지만, 25학번'(동일한 기간) 까지의 조건이 충족되어야 코호트로 분류할 수 있다.

 

특정 시점에 동일한 특성을 가진 사용자 집단(코호트)의 행동을 추적하고 분석하는 방법입니다.

코호트 분석을 통해 분석할 수 있는 데이터

• 전환율 (conversion rates)
• 리텐션률 (Retention rates)
• 이용자의 목표 달성률 (Goal completions per user)
• 이용자의 수익률 (Revenue per user)
• 이용자 당 세션 (sessions per user)
• 이용자 당 페이지 뷰 수 (Page views per user)
• 이용자 당 세션 기간 (얼마나 오래 머물러 있는지) (session duration per user)
• 이용자당 전환률 (transactions per user)

코호트 분석은 유저들의 행동을 관찰하는 동시에 이들을 깊이 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 시간이 지남에 따라 특정 그룹들의 행동이 어떻게 변화하는지에 대해 파악할 수 있다는 장점

🔑 코호트 분석의 핵심: '기간' + '특성' / 언제 어떠한 특성!

코호트 분석을 올바르게 이해하기 위한 가장 중요한 두 가지 요소입니다. 이 두 가지 조건이 반드시 충족되어야 합니다.

• ✅ 올바른 예 (Good): 'XX대학교 25학번 신입생'
  • 기간: 25학번 (특정 시점)
  • 특성: 신입생 (동일한 경험)
• ❌ 잘못된 예 (Bad): 'XX대학교 신입생'
  • (이유: '신입생'이라는 특성만 있고, '언제' 입학했는지(기간)가 명확하지 않아 24학번, 25학번 등 여러 집단이 섞여있기 때문입니다.)

⚠️ 주의: 단순히 나이, 지역, 구매 횟수 등으로만 집단을 나누는 것은 코호트 분석이 아닙니다. '언제' 그 행동을 했는지가 정의되어야 합니다.

📈 코호트 분석을 왜 사용하나요? (장점)

단순히 '전체' 사용자를 평균 내어 보는 것보다 훨씬 더 정확하고 의미 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

• 정확한 원인 파악:
  • (나쁜 분석) "이번 달 앱 활성률이 낮아졌습니다."
  • (좋은 분석) "10월 1주 차에 가입한 사용자들(코호트)의 2주 차 재방문율이 유독 낮습니다. 이들이 경험한 온보딩 과정에 문제가 있을 수 있습니다."
• 서비스 개선: 특정 집단의 행동(예: 이탈, 구매)을 보고 서비스의 문제점을 찾아 개선할 수 있습니다. (예: 온보딩 과정, 특정 기능 등)
• 이용자 심층 이해: 시간이 지남에 따라 사용자들의 행동이 어떻게 변하는지(예: 구매 패턴, 앱 사용 빈도)를 명확히 파악할 수 있습니다.

🧐 코호트는 어떻게 나누나요? (예시)

'기간'과 '경험(특성)'을 기준으로 다양하게 묶을 수 있습니다.

• 획득 코호트 (Acquisition):
  • "10월 1주 차에 가입한 사용자들"
  • "추석 연휴 이벤트 기간에 앱을 설치한 사용자들"
• 행동 코호트 (Behavioral):
  • 파워 유저: "지난 7일간 3회 이상 상품을 구매한 집단"
  • 요금제 업그레이드: "지난 30일간 '베이직'에서 '프리미엄' 요금제로 업그레이드한 집단"
  • 비활성화 유저: "지난 14일간 서비스에 한 번도 접속하지 않은 집단"

🔍 코호트 분석으로 무엇을 알 수 있나요?

이렇게 나눈 집단(코호트)을 대상으로 다음과 같은 주요 지표들을 추적합니다.

• 리텐션 (Retention rates): 사용자들이 얼마나 오래, 자주 서비스에 남아있는지 (재방문율)
• 전환율 (Conversion rates): 사용자들이 우리가 원하는 행동(예: 구매, 가입)을 얼마나 하는지
• 이용자 당 수익률 (Revenue per user): 사용자 한 명이 평균 얼마의 수익을 발생시키는지
• 이용자 당 세션 기간 (Session duration): 한 번 방문 시 얼마나 오래 머무는지
• 이용자 당 페이지 뷰 수 (Page views per user): 얼마나 많은 페이지를 둘러보는지

이해가 더 필요하거나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 다시 질문해 주세요!

앱 활성률이 낮아지는 이유 > 고려해볼 수 있는 문제점:

온보딩 과정에서의 문제

• 다른 지표 (서비스 이용/앱 내 머무는 시간 등)를 파악 후 문제 파악 및 서비스/품질 개선 필요 (활성률 하락의 원인 파악 필요)
• 이용자의 니즈와 욕구를 충분히 충족시켰는가?

특정 이용자 분류 시, 나이/지역/구매 횟수/서비스 버전 등을 기준으로 집단을 나누어서는 안된다.

집단을 나눌 때 '기간에 대한 정의와 '어느 유형'의 유저인지에 대한 정의가 우선 필요하다.

예시

• 파워 유저들 - 지난 7일간 3회 이상 상품 구매를 한 집단
• 요금제 업그레이드를 한 유저들 - 지난 30일간 요금제를 업그레이드 한 집단
• 비활성화된 유저들 - 지난 14일간 서비스에 접속하지 않은 집단
• Acquisition cohort - 같은 날 혹은 다른 주에 서비스에 가입한 집단
• 다른 경험을 한 유저들 - 10월 3주차에 '앞문'으로 들어온 고객과 '뒷문'으로 들어온 고객
• 코호트 분류 시 반드시 기억해야 할 점은 두 가지이다: '기간'&'특성'

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오늘의 실습 !

⭐️[과제 01]

1. GA4 cert 내용정리 및 습득하기
   
   

너무.. 어려웠습니다..ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ


⭐️[과제 02]

2. TO DO list or Manager UI design

• 모두에게는 각자의 우선순위가 있습니다. 이는 개인적인 영역에서도 그리고 회사에서도 그렇죠. 기술 업계에서 일한다는 것은 끝없는 새로운 프로젝트, 요청, 수정사항 등이 끊임없이 이어지는 흐름 속에 있게되는데요. 그렇다보니 협업툴 또는To do list 같은 서비스를 빈번하게 사용합니다.
• To do list UI는 과제에서도 가끔 출제되는 내용입니다. 실제 서비스들을 확인해서 디자인해보세요.
  
  

 

https://culturedcode.com/things/

Things

 

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[38일차 소감❣️]

- GA 막 엄청 중요한 부부은 아니여도 기본은 알아야 한다고해서 이리저리 열심히 공부하고 오늘 한 번 쳐보자! 했는데...76퍼로 낙점했군요.. 물론 한 번에 되면 좋겠지만 그만큼 더 공부하면 되는 부분이니까용~~ㅎㅎ 파이팅해봐야죠!~! 이론 수업을 들으며 저도 모르는 사이 졸고 있기도 했는데.. 체력 관리 잘해봐야겠습니다~!! 으랴럇!! 파이팅~!!!

= 오늘의 한 마디 =
- 이제 컴포넌트 만들기는 잘 한다! 오예!