2026. 3. 19. 19:39ㆍ그로스마케터 부트캠프/수업 회고
데이터 분석 기초
데이터 분석이란?
데이터 분석은 원시 데이터 (Web/App에 방문한 사용자의 데이터) 를 실행 가능한 인사이트로 도출하는 것을 의미합니다.
데이터를 사용해 추세를 찾아서 문제를 해결하는 데 사용되는 도구, 기술 프로세스가 포함됩니다.
데이터 분석을 통해 비즈니스 프로세스 구성하고, 의사결정을 개선하며, 비즈니스 성장을 증진할 수 있습니다.
Web/App > 유입경로(어디로 유입?), 사용자(어떤 사용자가 방문?), 행동(서비스내 사용자가 어떤 행동을 하는가?)
퍼널 분석 시 주요 지표
Acquisition (획득) : DAU/MAU(Daily/Monthly Actice User), CPC/CPI(Cost Per Click, Cost Per Install), CAC 등
Activation (활성화): 페이지 뷰, 사용자 참여율, 사용자 체류 시간 등
Revenue (수익) : LTV(고객생애가치), ROAS(투자 대비 광고 수익률) 등
데이터 분석 과정
KPI 설정 > 데이터 파악 > 인사이트 도출
데이터 분석가 VS 그로스 마케터
| 데이터 분석가 | 그로스 마케터 | |
| 목적 | 데이터 해석을 통한 의미 도출 의사 결정 및 비즈니스 문제 해결 |
데이터 기반 실험을 통한 프로덕트 / 서비스 성장 및 고객 획득/유치 |
| 주요 업무 | 데이터 베이스 쿼리(SQL), 대시보드 구축(Tableau), 통계분석, 가설 검증 | A/B테스트, UX 개선, 미디어 채널을 이용한 퍼포먼스 최적화, 퍼널 분석 및 가설 실험 설계 / 검증 |
| 관점 | 데이터 자체를 어떻게 해석할 것인가? (Why / What) |
데이터를 기반으로 어떻게 더 성장시킬 것인가? (How) |
데이터 분석의 핵심 3요소
- 사용자 유입경로
- 검색 유입, 온라인 광고 유입, 이메일, SNS 채널 등 사용자가 어떤 경로를 통해 Web/App에 유입했는지 확인가능 > UTM으로 파악 가능
- Google Search Console 통해 어떤 검색어로 유입했는지 파악 가능
- 사용자 정의
- 사용자 인구 통계 데이터 예) 성별, 연령, 지역, 기기/운영체제 등
- user ID, 구글 신호 데이터 (Google Signal Data, Device ID 등)
- 사용자 행동
- 사용자가 웹사이트 내에 어떤 행동을 했는지 '이벤트'를 통해 정의
- 예) 버튼클릭, 입력폼 제출, 페이지 스크롤 뎁스, 제품 조회, 제품 구매 등 특정 행동 추적
1. 사용자 유입 경로
사용자 유입 경로 - UTM
UTM 이란 사용자가 어떻게 Web/App 에 유입했는지를 추적하기 위해 사용되는 매개변수(파라미터)
GA4의 대표적인 UTM 5가지 : utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content, utm_term
네이터 포털 검색창에 "뉴발란스" 를 검색 후 결과 내 상단 브랜드 검색광고 클릭 시 url은 이렇다
https://www.nbkorea.com/collection/NBRESTOCK204L.action?utm_source=naver&utm_medium=bs&utm_campaign=BS%EB%A9%94%EC%9D%B8_PC_%EB%9D%BC%EC%9D%B4%ED%8A%B8&utm_content=204LMMA_LMMC_PC&utm_term=%ED%8D%BC%ED%8F%AC_204LMMA_LMMC_PC_%EB%A9%94%EC%9D%B8%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8&NaPm=ct%3Dmmxaaau7%7Cci%3DER411eef71%2D2378%2D11f1%2Da23a%2Dde1453b4ae66%7Ctr%3Dbrnd%7Chk%3D75e2b8326f2f3a90903c645d468ed0a550ff9d3a%7Cnacn%3DVrjcBYgtw1KZ&gclick=CNGMreLUq5MDFR2erAId_FYqqQ&ds_kids=p37113485650&source=ds&gclid=CNGMreLUq5MDFR2erAId_FYqqQ&gclsrc=ds&gad_source=7&gad_campaignid=16004419378
복잡해 보이지만 사이트 주소 내 '?' 부터 '#'까지 파라미터에 해당되기에 그중 utm 속성을 찾으면 된다.
(예시에서는 #이 보이지 않아 ? 뒤부터 전체 파라미터로 취급했다 마킹된 부분은 utm 관련 파라미터로 보인다)
2. 사용자 정의
- GA4의 데이터 계층 구조 : 사용자 > 세션 > 이벤트
- 1명의 사용자는 1개이상의 세션, 이벤트를 발생시킴. 즉, 사용자 수가 세션과 이벤트 수보다 적을 수 없다.
GA4에서 사용자 정보를 가져오는 법
- 구글 기반의 GA4는 웹사이트에 유입된 사용자의 데이터를 수집하기 위해 구글 신호 데이터를 사용
- 사용자가 웹사이트에 회원가입하지 않아도, 구글 계정에 로그인되어 있다면 사용자의 데이터를 수집(구글 광고 정책에 동의한 사용자에 한해 인구통계, 관심사 데이터 수집)
- 구글 신호 데이터는 구글 계정에 로그인 한 사용자의 활동 데이터다. 구글 로그인 후 구글 서비스(유튜브, 지메일, 구글서치, 구글플레이 등) 를 사용할때 검색기록, 방문 사이트, 시청한 영상 등의 인구 통계/관심사/ 구매의도 등의 정보를 데이터로 저장한다.
- GTA4 보고서 > '사용자속성, 기술' 탭에서 연령, 성별, 관심분야, 기기 카테고리, 브라우저, 운영체제 등 확인 가능(커스텀 필요)
3. 사용자 행동
- GA4 이벤트는 크게 3가지 종류가 있다
- 맞춤 이벤트는 웹사이트 현황에 맞게 커스텀으로 생성해야함
- 자동수집 이벤트 - 첫방문, 페이지 조회 등
- 향상된 측정 이벤트 - 스크롤, 파일 다운로드, 동영상 시청 등
- 맞춤 이벤트 - 회원가입 완료, 전자상거래 이벤트(제품보기, 장바구니 추가, 주문시작, 주문 완료 등)
구글 애널리스틱 개요
웹 로그 분석
PV(Page View) : 사용자(방문자)가 조회한 페이지 수, 중복 O
UV(Unique View) : 사이트 내 방문한 사람 수 , 중복 X
일차적으로는 PV 향상에 더 집중해야 한다 유저가 유입되어 더 심도 싶게 사이트를 이리저리 탐색할 수 있도록 만드는것으로 마케팅 비용을 들이지 않더라도 UX 개선 등을 통해 간단히 늘릴수 있기 때문
사용자
- 총 사용자 : 특정 기간에 방문한 사용자의 전체 수
- 활성 사용자: 특정 기간에 웹사이트에서 참여한(참여 세션이 있는) 사용자 수
- 새 사용자 : 특정기간에 웹사이트에 방문한 이력이 없는 사용자 수
- 재 방문자: 특정 기간에 웹사이트에 방문한 이력이 있는 사용자 수
세션
- 사용자가 웹사이트 또는 앱과 상호작용 하는 기간 = 이벤트(사용자 행동)의 집합
세션이 있어야 하는 이유?
만약 세션이 없다면 사용자가 웹/앱 방문 후 10분 활동 후 화면만 켜놓고 6시간 뒤에 다시 활동한다면
활동시간은 총 6시간 10분이 될것이다.
참여
참여 세션 수 : 10초 넘게 지속되거나, 전환 이벤트가 1회 이상 발생하거나, 페이지 조회가 2회 이상 발생한 세션 (3개 중 하나 해당 될때)
참여율: 웹사이트의 참여 세션의 비율 (참여 세션 수 / 세션 수 %)
이탈률: 참여하지 않은 참여 세션의 비율 (100% - 참여율)
예시 : 웹사이트를 방문 후 10초 미만 동안 콘텐츠를 읽은 다음 이탈했을 경우 , 참여 세션으로 집계되지 않으며 참여율은 0%, 이탈률은 100%가 된다.
측정 기준
- 소스
- 매체
- 캠페인
- 연령, 성별, 관심분야, 지역, 국가, 기기 카테고리, 운영체제 등
측정 항목
예) 사용자, 세션수, 이벤트 수, 참여율, 구매, 수익 등
- 총 사용자
- 새 사용자
- 조회수
- 이벤트 수