Google Analytics 4에서 Google BigQuery로 데이터를 내보내는 방법

Google Analytics 4를 사용하면 Google BigQuery의 데이터를 그 어느 때보다 쉽게 ​​분석할 수 있습니다. 이제 거의 모든 사람이 BigQuery에서 무료로 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 문서에서는 Google 애널리틱스 4에서 BigQuery로 데이터를 올바르게 내보내는 방법과 수집된 정보를 최대한 활용하기 위해 고려해야 할 기타 사항에 대해 설명합니다.

원시(처리되지 않은) 데이터를 사용하면 비즈니스 프로세스를 정확하게 분석할 수 있습니다. 원시 데이터를 수집하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 비즈니스 프로세스를 객관적으로 평가
• 메트릭에 대한 심층 분석 수행
• 전체 사용자 여정 추적
• 제한 없이 보고서 작성
• 잠재고객 세분화 및 타겟 광고 설정

샘플링은 정보의 양이 너무 많아 빠르게 처리할 수 없을 때(예: 보고서에서 여러 맞춤 측정기준을 사용하는 경우) 주어진 세그먼트에 대한 분석 결과를 외삽하는 것을 의미합니다. 샘플링은 모든 데이터를 분석하지 않고 일부만 분석하기 때문에 보고를 크게 왜곡하고 결과를 잘못 평가할 수 있습니다. 이렇게 하면 비효율적인 광고 캠페인에 투자하거나 수익을 창출하는 광고 채널을 끌 위험이 있습니다. 보시다시피 샘플링을 피하는 것은 확실히 좋은 생각입니다. 그리고 고맙게도 그것은 달성 가능합니다.

질문의 실용적인 측면으로 들어가 보겠습니다. 어떤 분석 플랫폼이 편리하고 저렴하며 샘플링되지 않은 원시 데이터로 작업할 수 있습니까? 우리가 추천하는 솔루션인 Google BigQuery는 아마도 전 세계 마케터들 사이에서 가장 인기가 있을 것이며, 거기에는 여러 가지 확실한 이유가 있습니다. BigQuery 클라우드 스토리지를 사용하여 원시 데이터를 수집, 저장, 처리하는 것이 좋습니다. 아래에서 그 이유를 설명합니다.

Google BigQuery는 쿼리 서비스가 내장되어 있고 높은 수준의 보안 및 확장성을 갖춘 멀티 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. Gartner에 따르면 "2022년까지 모든 데이터베이스의 75%가 클라우드 플랫폼으로 배포 또는 마이그레이션될 것이며, 온프레미스로의 송환은 5%에 불과합니다." 또한 BigQuery는 Google 생태계의 일부이며 특히 Google Cloud Platform 덕분에 다른 Google 제품과 기본적으로 통합되어 경쟁력 있는 속도로 비즈니스를 개발할 수 있습니다.

마케팅 담당자가 BigQuery를 거의 대체할 수 없도록 만드는 여러 가지 낮은 수준의 측면이 있습니다. 가장 가치 있는 이점 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.

• 많은 양의 정보를 업로드할 수 있는 능력. BigQuery를 사용하면 모든 유형의 데이터를 실시간으로 분석하고 SQL로 신속하게 처리할 수 있습니다.
• 높은 수준의 보안 . 프로젝트를 완전히 제어하고 이중 인증을 활용할 수 있습니다.
• 입수 가능한. 수집 및 처리된 데이터에 대해서만 비용을 지불합니다.
• Google 제품과의 기본 통합. Google Analytics 및 기타 제품과 쉽게 연결할 수 있습니다.
• 확장 가능. 빠르게 변화하는 세계에 쉽게 적응할 수 있도록 빠르고 원활하게 확장합니다.
• 빅쿼리 ML . SQL을 사용하여 구조화된 데이터와 반구조화된 데이터 모두에 대해 기계 학습 예측 모델을 구축합니다.
• 빅쿼리 GIS. BigQuery GIS(지리 정보 시스템) 덕분에 지리 공간 정보를 분석하고 예를 들어 특정 매장 위치에 대한 메일러를 받아야 하는 사용자를 결정할 수 있습니다.

BigQuery로 내보낸 GA 4 속성 데이터의 형식과 스키마를 살펴보겠습니다. GA 4로 작업할 때 염두에 두어야 할 한 가지 중요한 점은 GA 4의 구조가 전 세계의 마케터에게 친숙한 유니버설 애널리틱스의 구조와 다르다는 것입니다.

다음은 Google 애널리틱스 4 스키마가 유니버설 애널리틱스 스키마와 다른 점입니다.

• 데이터 세트. GA 샘플 데이터 세트의 이름은 analytics_ 이며, 여기서 속성 ID 는 애널리틱스 속성 ID입니다.
• 테이블. 매일 별도의 Google Analytics 테이블을 데이터세트로 가져옵니다. 이러한 테이블의 형식은 ga_sessions_YYYYMMDD 인 유니버설 애널리틱스와 달리 events_YYYYMMDD 입니다.
• 행. 각 행이 Google 애널리틱스 360 세션에 해당하는 유니버설 애널리틱스와 달리 각 행은 업로드된 이벤트에 해당합니다.
• 열. 필드 이름은 GA 4와 유니버설 애널리틱스에서 크게 다릅니다. 다음 링크를 따라가면 비교할 수 있습니다.
  • Google 애널리틱스 4 BigQuery 내보내기 스키마
  • 유니버설 애널리틱스 BigQuery 내보내기 스키마

이제 Google 애널리틱스 4에서 BigQuery로 데이터를 내보내는 방법에 대한 단계별 지침을 제공하는 이 문서의 주요 목적을 살펴보겠습니다.

필요한 정보가 이미 Google Analytics 4에 있는 경우 내보내기를 수행할 수 있습니다. BigQuery 샌드박스의 무료 인스턴스로 내보낼 수 있습니다(샌드박스 제한 사항 적용).

API 콘솔 프로젝트를 생성하려면:

1. Google API 콘솔에 로그인합니다.
2. 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택합니다.

1. API 표로 이동합니다.
2. 탐색 메뉴로 이동하여 API 및 서비스 를 클릭한 다음 라이브러리 를 선택하십시오.

3. Google Cloud API 에서섹션에서 BigQuery API 를 선택합니다.
   
4. 열리는 페이지에서 사용 을 클릭합니다.
5. 클라우드 프로젝트에 서비스 계정을 추가합니다. [email protected]인지 확인하십시오. gserviceaccount.com 은 프로젝트 구성원이며 편집자 역할이 할당되었습니다.

1. Google 애널리틱스 계정에 로그인합니다. 계정에 소유자가 있어야 합니다.BigQuery 프로젝트에 대한 액세스 권한 및 작업 중인 Google Analytics 4 속성에 대한 수정 액세스 권한.
2. 관리 탭으로 이동하여 BigQuery에 연결하는 데 필요한 애널리틱스 속성 을 찾으세요.
3. 속성 에서열에서 BigQuery 연결 을 클릭합니다.

4. 링크 를 클릭합니다.
   

5. 액세스 권한이 있는 프로젝트를 보려면 BigQuery 프로젝트 선택을 클릭하세요. 새 BigQuery 프로젝트를 만들려면 자세히 알아보기 를 클릭하세요.
   

6. 프로젝트를 선택하고 확인 을 클릭합니다.
   

7. 위치 를 선택하십시오. (프로젝트에 Analytics 속성에 대한 데이터 세트가 이미 있는 경우 이 옵션을 구성할 수 없습니다.)
   

8. 다음 을 클릭합니다.
   
9. 정보를 내보내려는 데이터 스트림을 선택합니다.

광고 식별자를 포함해야 하는 경우 모바일 앱 스트림에 대한 광고 식별자 포함을 선택합니다 .

10. 빈도 설정 : 매일또는 스트리밍(연속) 내보내기(두 옵션을 모두 선택할 수도 있음).
    

11. 마지막으로 제출 을 클릭합니다.
    

축하해요! 24시간 이내에 BigQuery 프로젝트에 Google 애널리틱스 4 정보가 표시됩니다.

이제 BigQuery에 사용자 행동에 대한 모든 원시 데이터가 있습니다. 그러나 마케팅 분석을 수행하고 성장 영역과 약점을 찾으려면 광고 서비스의 비용 데이터, CRM 시스템의 데이터, 통화 추적 서비스 및 모바일 앱(사용하는 경우)을 GBQ에 추가해야 합니다. 다음으로, 이 모든 데이터를 하나의 데이터세트로 병합하고 데이터를 비즈니스 준비 상태로 만들어 마케터가 BigQuery 데이터를 기반으로 보고서를 쉽게 만들 수 있도록 합니다.

모든 마케팅 데이터를 수집하고 처리하기 위한 가장 최적의 솔루션 중 하나는 OWOX BI Pipeline 입니다. 여기에는 광고 서비스, CRM, 통화 추적 서비스, 오프라인 매장에서 BigQuery로의 데이터가 포함되어 있어 데이터 퍼즐을 완성할 수 있습니다.

필요한 모든 데이터가 준비되었으면 이제 데이터를 사용할 차례입니다. 일반적으로 분석가의 작업이지만 OWOX BI Smart Data 를 사용하면 누구나 쉽게 BigQuery 데이터로 작업할 수 있습니다.

BigQuery는 종종 마케터를 두렵게 하고 복잡해 보이지만 걱정할 필요가 없습니다. 마케팅 데이터의 모든 잠재력을 쉽게 발견하는 데 도움이 되는 솔루션이 있습니다. OWOX BI는 업무에 맞는 모델로 정리할 수 있어 SQL을 전혀 몰라도 보고서를 쉽게 작성할 수 있습니다. 간단한 보고서 작성기를 사용하거나 기성 템플릿을 선택하고 즐겨 사용하는 시각화 도구에서 결과를 시각화하기만 하면 됩니다.

GA 4 정보를 BigQuery로 쉽게 내보낼 수 있습니다. 새 구조가 적합하다면 이 점진적인 서비스를 활용하여 마케팅 분석 도구 상자에 추가할 수 있습니다. OWOX BI Pipeline을 사용하면 웹사이트, 광고 서비스, CRM, 오프라인 매장, BigQuery의 통화 추적 서비스에서 데이터를 수집하여 데이터를 완성할 수 있습니다. 그리고 OWOX BI 스마트 데이터를 사용하면 보고서를 작성하고 여러 행과 테이블을 실행 가능한 통찰력으로 변환하고 의사 결정을 개선하여 해당 데이터를 사용할 수 있습니다.