GA4 데이터 디멘전 및 메트릭스 이해하기

GA4 실무 분석을 위한 보고서 구성의 기본 단위로써 분석 관점에 해당하는 디멘전과 분석 수치 자료에 해당하는 메트릭스에 대해서 살펴보겠습니다. GA4 데이터를 분석하기 위해서 GA4 화면에 진입하도록 하겠습니다. 저희 분석 대상 T-Story 데이터를 선택한 다음에 좌측 메뉴에서 저는 트래픽 획득 보고서를 하나 클릭하도록 하겠습니다. 트래픽 획득 보고서를 클릭하면 지금 보시는 것처럼 지금 현재 데이터는 어떠한 데이터가 없습니다. 왜 그런 일이 발생하죠? 제가 설명 드렸을 때 우리가 확보한 이 분석 대상 데이터를 GA4 데이터에 아카이빙 하는 건 매일 밤 12시에 정보를 쌓는다 라고 설명되었습니다. 여러분들이 지금 T스토리 데이터를 셋업을 했다 라고 한다면 이 셋업된 데이터는 오늘밤 12시에 데이터가 쌓이게 될 거고요. 지금 보시는 트래픽 획득 데이터에 정보가 보이게 될 거예요. 자 그러면 내일 되면 자 획득에 트래픽 획득을 통해서 의미 있는 분석이 가능할까? 라고 생각하면 지금 실제 접속한 건 우리 한 명밖에 없죠. 그러니까 실제 내일 정보는 나오지만 실제 사용자는 1이라는 카운트가 나오고 이 녀석에 대한 인사이트는 우리 자신 테스트를 위해서 접속한 사람 정도 의미밖에 안됩니다. 따라서 여러분들이 항상 데이터 분석을 진행할 때는 셋업 타임 데이터를 쌓기 위해서 어떤 노력을 드리는 타임이 있고요. 그리고 시간이 지난 다음에 데이터가 쌓여 있어서 여기서 분석을 위한 시간, 분석 시간 두 가지로 구분된다고 보시면 될 거예요. 그래서 셋업한 다음에 보통 이렇게 되기까지는 적어도 1개월 많게는 한 3개월 정도 시간이 필요합니다. 근데 수업을 원활하게 진행하기 위해서 저희는 어떤 방법을 쓰고 있죠? 저희는 셋업 타임은 T스토리를 가지고 셋업을 할 거예요. 여러분 웹사이트니까. 그리고 난 다음에 시간이 예를 들어서 1개월, 3개월이 지났다라고 가정하고는 지금 보시는 구글 머천다이즈 스토어 데이터를 활용할 겁니다. 방법은 여러분들이 구글 애널리틱스를 지금 두 개 띄워놓으세요. 그리고 하나에서는 지금 보시는 것처럼 T스토리 계정 상태에서 수업을 진행할 거고요. 두 번째는 구글 머천다이즈 스토어 상태에서 이렇게 셋업한 다음에 시간이 어느 정도 지나면 분석은 어떻게 할 거냐 라는 관점으로 수업은 진행할 겁니다. 그래서 여기서 보고서를 선택하고 보고서에서 똑같이 획득에 트래픽 획득 보고서를 선택하도록 하겠습니다. 트래픽 획득 보고서를 선택하면 하단에 테이블 형태로 분석 보고서가 나옵니다. 분석 보고서가 나오는데 모든 분석 보고서는 앞에 있는 분석 관점, 관점이라고 하고 이걸 디멘전이라고 표현합니다. 이건 뭐예요? 세션 기본 채널 그룹. 우리 디지털 서비스가 있다면 디지털 서비스의 유저가 다양한 채널들을 이용하는데 채널들이 왔는데 어느 채널을 통해서 우리 서비스에 접속하냐 이 채널을 분석하는 게 바로 이 트래픽 획득 보고서예요. 유저의 트래픽을 획득한 영역 채널 분석 보고서라고 보시면 되고요. 우리 사이트 바로 이전에 우리 사이트의 서비스를 시작하기 전에 유저가 방문했던 사이트라는 관점으로 보시면 됩니다. 그렇게 보는 게 지금 오가닉 서치, 다이렉트, 리퍼럴, 페이드 서치와 같이 분류가 되죠. 이렇게 정보를 분석자 관점, 이전에 어떤 채널 통해서 들어왔냐와 같은 관점을 디멘전이라고 표현합니다. 이게 디멘전이고 이 관점에 해당하는 수치 데이터 수치 데이터, 지금 보는 것처럼 보고서를 해석해보면 오가닉 서치를 통해서 실제 사용자는 2만 7천 명 들어왔고 그리고 방문 수는 4만 천 번 방문을 했으니까 유저당은 두 번 방문을 한 거네요. 그리고 세션당 평균 참여 시간은 1분 정도 머물렀네요. 그리고 그 다음에 세션당 이벤트 실행된 횟수는 한 25회 정도 이벤트를 실행했네요. 와 같은 분석자의 관점에 해당하는 디멘전에 대해서 분석자의 디멘전에 해당하는 수치값에 해당하는 메트릭스 형태로 데이터가 구성이 됩니다. GA4를 분석을 하기 위해서는 GA4 데이터가 분석을 위한 관점에 해당하는 디멘전이 무엇이 있고 관점에 해당하는 수치 데이터에 해당하는 메트릭스가 무엇이 있는지를 이해해야 됩니다. 그러면 우리 이벤트 처리 모델이라는 건 여기에 어떻게 동작을 할까요? 이벤트 처리 모델은 자 보면 디멘전 이름이 이벤트인 디멘전이 있어요. 그래서 이 이벤트는 이벤트 목록들이 나옵니다. 그리고 그 다음에 이벤트 카운트라고 하는 메트릭스가 존재해요. 이 이벤트가 얼마나 실행됐는지. 그래서 실제 정보가 쌓이는 아주 고급 정보들은 이벤트 중심으로 정보가 쌓일 텐데 이 이벤트는 다시 데이터가 쌓이는 기본 구조인 디멘전과 메트릭스로 분리해서 정보가 쌓인다 라고 이해하시면 됩니다.