Google Analytics 4의 주요 이점 또는 지금 전환해야 하는 이유

2022년 3월 16일 Google은 내년에 유니버설 애널리틱스를 종료한다고 발표했습니다. 표준 버전은 2023년 7월 1일에 작동이 중지되고 Universal Analytics 360은 2023년 10월 1일부터 조회수 처리가 중지됩니다. 아직 새 Google Analytics 4로 전환하지 않은 모든 사용자는 곧 전환해야 합니다. 이전 버전은 작동하지 않습니다.

이 기사에서는 Google Analytics 4의 주요 이점과 새 버전으로의 전환을 미루면 안 되는 이유를 분석합니다.

지난 10년 동안 사람들은 인터넷에 살면서 여러 장치에서 정기적으로 인터넷에 액세스하기 시작했습니다. 이전에 쿠키, 기기, 브라우저, 문맥 광고 방문, 검색 및 타겟 네트워크를 분석했다면 이제는 기기, 플랫폼 및 제품 전반에 걸친 특정 사용자의 흐름을 분석하는 것이 매우 중요합니다.

오늘날, 고객을 아는 기업이 승리합니다. 최신 Google Analytics 업데이트는 이제 사용자를 쿠키 집합이 아닌 특정 사람으로 이해한다는 사실을 반영합니다. 우리는 그들이 다른 플랫폼에서 행동할 수 있고 플랫폼에 걸쳐 개인의 프로필이 연결되어야 한다는 것을 이해합니다.

서구 분석 대기업의 추정에 따르면 미국과 서유럽 시장에는 다음과 같은 상황이 존재합니다.

• 85%의 기업이 고객 경험 관리를 최우선 과제로 꼽습니다. 즉, 추적 및 고객 경험 분석에 투자합니다. 그들은 분석 시스템이 표시하는 트래픽 및 세션의 흐름이 아니라 사용자를 중심으로 비즈니스 및 분석을 구축해야 한다는 것을 이해합니다.
• 기업의 40%는 계정 기반 마케팅(ABM) 모델을 사용하여 마케팅을 구축합니다. 이것은 특정 고객과의 개인적인 커뮤니케이션을 강조하고 구축하기 위한 전략입니다.

쿠키는 서서히 과거의 일이 되어가고 있습니다. 수명이 제한되어 있으며 타사 쿠키를 사용하는 기능도 제한됩니다. 그들은 더 이상 사람에 대한 신뢰할 수 있는 데이터 소스나 분석 플랫폼 구축을 위한 신뢰할 수 있는 지원이 아닙니다. 결과적으로 Google Analytics 4는 쿠키에서 멀어지고 있습니다.

2021년에 Google Analytics는 많은 것을 변경한 대규모 업데이트를 경험했습니다.

• 건축물
• 데이터 파이프라인
• 데이터 수집 및 사용자 식별 역학
• 자동 이벤트
• 분석 능력;
• 통합
• 상호 작용

Google Analytics 및 기타 많은 분석 시스템에는 각 쿠키 세트에 대한 루트 식별자가 있는 세션 기반/쿠키 기반 아키텍처가 있습니다. Google 애널리틱스에서는 이 식별자를 클라이언트 ID라고 합니다. 모든 보고서가 작성되는 기반이 되는 세션(사용자 방문)도 있습니다. 한때 이것은 시스템 운영의 전자 상거래 모델로 전환하기 위한 전제 조건이었습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 세션 모델과 관련된 많은 오류와 문제가 표면화되었습니다. 예를 들어, 일반적인 코호트 분석을 구축하고, 전환을 계산하고, 광고 캠페인의 효과와 비즈니스에 대한 영향을 평가하는 것은 모험이었습니다.

Google Analytics 4는 이벤트 기반 및 사용자 기반 시스템입니다. Google Analytics 4의 모든 것은 사용자(세션이 아님)를 중심으로 구축되며 웹사이트와의 모든 상호작용은 이벤트로 간주됩니다. 이벤트가 기록되고 웹 사이트를 통한 사용자의 경로가 이 이벤트에서 작성됩니다. 사실, 마이크로 전환과 마찬가지로 이러한 이벤트를 사용하여 많은 기업이 인터넷 마케팅에 대한 투자의 효율성을 초기에 평가하는 데 필요한 깔때기 기반 기여를 구축할 수 있습니다.

언뜻 보기에 데이터 파이프라인 측면에서 변경된 사항은 거의 없습니다. Universal Analytics에서는 Firebase를 통해 웹사이트 및 모바일 앱 추적을 구성할 수 있습니다. 그러나 우리는 정말로 무엇을 가지고 있었습니까? 웹사이트의 데이터 파이프라인이 있었고 모바일 애플리케이션의 독립적인 데이터 파이프라인이 있었습니다. 그것들을 연결하려면 쿠키를 적절히 수정해야 했습니다. 또한 사용자 ID가 있는 CRM 시스템과 별도의 데이터 파이프라인이 있었습니다. 어떤 이유로 사용자 ID를 할당할 수 없는 경우 대신 Google 신호 데이터를 사용했습니다.

이제 Google Analytics 4는 웹사이트 + 애플리케이션 + 사용자 ID라는 단일 파이프라인으로 데이터를 사용할 수 있습니다. 이전에는 3개의 독립적인 데이터 파이프라인이 있었지만 지금은 웹사이트, 모바일 애플리케이션 및 사용자 ID에 대한 통합 보고가 있습니다. 또한 더 이상 사용자 ID 아래에 별도의 보기를 만들 필요가 없습니다. Google 애널리틱스 4는 보기를 완전히 포기했습니다. 모든 것이 속성 수준에서 구성됩니다.

이전에는 쿠키를 기반으로 하거나 CRM, ERP, CMS 또는 PPM 시스템의 사용자 ID와 같이 사용자에 대해 독립적으로 수집할 수 있는 정보를 기반으로 데이터를 얻었습니다.

이제 모든 사용자에게 사용자 ID, Google Signals, 그리고 가장 중요한 기기 ID를 동시에 할당할 수 있습니다. 사용자 ID를 사용할 수 없는 경우 장치 ID로 대체할 수 있습니다. 모든 통계는 쿠키가 아닌 사용자 또는 통합 장치 식별자를 중심으로 작성됩니다. 이전에는 동일한 장치에서 두 개의 다른 브라우저에서 웹사이트를 방문한 사람이 두 개의 다른 클라이언트 ID를 가졌습니다. 이는 웹사이트에 대한 권한이 없고 사용자 ID가 없는 경우 이러한 ID에 대한 통계를 연결할 수 없음을 의미합니다. Google Analytics에 따르면 이들은 두 명의 다른 방문자였습니다. 이제 기기 ID 덕분에 이러한 방문을 Google 애널리틱스 4의 후드 아래에서 하나의 프로필에 연결할 수 있습니다.

이전에는 웹사이트에 Google Analytics를 설치한 후 빈 필드를 받았습니다. 예를 들어 회사에 여러 도메인이 있고 교차 도메인 추적이 구성되지 않았기 때문에 항상 올바르게 수집되지 않은 트래픽만 수신했습니다. 이 문제는 특히 중소기업과 관련이 있습니다. 기업들은 광고 투자의 효과에 대해 거의 이해하거나 예측할 수 없는 쓸모없는 통계를 받았습니다.

이제 Google Analytics 4는 설치 시 페이지 보기, 스크롤, 나가는 클릭, 파일 다운로드 등의 자동 이벤트를 기본적으로 구성합니다. 이렇게 하면 Google Analytics에 익숙하지 않고 이벤트 사전 설정을 즉시 가져오는 데 시간을 낭비하고 싶지 않은 사람들이 할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 분석을 더 많이 사용하는 마케터는 성과를 평가하고 예측하기 위한 정보를 얻을 수 있습니다.

Universal Analytics는 복잡한 보고서와 충돌하는 데이터로 유명합니다. 사용자에게 백만 개의 테이블, 숫자 및 형식을 제공합니다. 또한 보고서를 설정할 때 호환되지 않는 매개 변수를 우연히 발견하고 보고서를 저장할 때만 이에 대해 알 수 있습니다. 보고서는 사용자에게 친숙하지 않으며 시스템 기능은 쿠키 및 클라이언트 ID를 기반으로 하는 아키텍처에 의해 제한됩니다.

Google 애널리틱스 4에서는 보고서, 데이터 조각 및 잠재고객을 만들고 이동 중에 비교할 수 있습니다. 훨씬 빠르고 편리합니다. 이제 웹 사이트 또는 애플리케이션에서 수행하는 사용자 및 작업에 대한 단일 데이터 세트가 있으며 이 데이터를 편리한 방식으로 구성할 수 있습니다. 실제로 Google Analytics 4는 잘 맞춤화된 대시보드 세트입니다.

유니버설 애널리틱스는 통합하기 어렵습니다. 측정 프로토콜을 사용하면 데이터를 Google 애널리틱스로 전송할 수 있지만 추적 및 테스트에서 항상 안정적이고 투명한 것은 아닙니다. 결과적으로 우리는 불안정한 맞춤형 통합을 갖게 되었고 예를 들어 샘플링 또는 업로드되는 데이터의 양과 같은 투명한 게임 규칙과는 거리가 멉니다. 우리는 잘 연결되지 않은 다양한 인터페이스에서 대량의 데이터를 수신합니다. 또한 Google BigQuery에 데이터를 업로드하려면 Google 애널리틱스 360으로 전환하거나 타사 서비스를 사용해야 합니다.

Google Analytics 4는 단일 데이터 시스템입니다. 이제 단일 인터페이스에서 웹 사이트 전반의 사용자 작업에 대한 모든 데이터를 볼 수 있습니다. 이 데이터는 Google의 광고 서비스 및 BigQuery와 쉽게 통합될 수 있습니다.

Google Analytics 4에서는 인터페이스가 처음으로 상당히 많이 변경되었습니다. 이전 버전에서는 보고서가 수년 동안 친숙해 보였습니다. 이제 익숙해져야 하는 Google 데이터 스튜디오 인터페이스와 매우 유사한 빠른 인터페이스가 있습니다.

지금 분석의 길을 찾고 있다면 운이 좋은 것입니다. 이것이 미래이므로 Google Analytics 4 인터페이스로 시작하는 것이 좋습니다.

2022년 1월 7일부터 모든 Google 애널리틱스 4 사용자가 데이터 기반 교차 채널 기여 모델을 사용할 수 있게 되었습니다.

기여 모델에서 우리가 원하는 것은 무엇입니까? 정확하고 이해할 수 있도록. 그러나 유니버설 애널리틱스에서 사용할 수 있는 표준 기여 모델은 이러한 요구 사항 중 하나만 충족합니다.

예를 들어 가장 인기 있는 마지막 클릭 기여 모델(Last-Click, Last Non-Direct Click)은 이해할 수 있습니다. 모든 가치는 마지막 캠페인에 부여됩니다. 그러나 명백한 단점이 있습니다. 마지막 캠페인을 제외한 모든 캠페인의 기여도를 무시합니다.

많은 사람들이 특히 디스플레이 캠페인을 평가하기 위해 관련 전환을 사용합니다. 이 모델은 사용자가 상호작용한 모든 캠페인의 전환에 가치를 부여합니다. 그러나 이러한 평가는 캠페인이 체인에 존재한다는 사실만 고려하고 영향력 정도를 무시하기 때문에 매우 부정확합니다.

Data-Driven과 같은 확률적 기여 모델은 보다 정확한 결과를 생성합니다. 그들은 특정 캠페인이 전환 가능성을 얼마나 높였는지 평가하고 이에 따라 가치를 결정합니다.

이전에는 Google Analytics 360 사용자만 데이터 기반 기여에 액세스할 수 있었습니다. 그리고 이를 사용하려면 추가 요구 사항을 충족해야 했습니다. 예를 들어 광고 클릭이 15,000회 이상이고 30일 이내에 전환 액션 하나에 대해 600회 이상의 전환이 발생한 Google Ads 계정이 있어야 했습니다.

이전 버전과 달리 Google 애널리틱스 4는 모든 보고서에 대해 사전 정의된 기여 모델을 변경할 수 있습니다. 이제 규칙 기반 교차 채널 모델뿐만 아니라 대체 데이터 기반 모델을 무료로 적용할 수 있습니다.

요약하자면:

• Google 애널리틱스가 더 똑똑해졌습니다. 수동으로 수행되었던 많은 작업을 자동화합니다.
• 더 많은 기회가 있습니다. Google Analytics는 이전 버전보다 더 전문적인 분석 플랫폼이 되었습니다.

분석 자동화 서비스는 다음과 같은 몇 가지 이유로 관련성을 잃지 않습니다.

• Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery 등 분석을 위한 데이터 소스는 여전히 많습니다. 데이터가 많고 이질적이며 이 데이터를 단일 의사 결정 도구로 결합할 수 있는 서비스가 있습니다. OWOX BI와 같은 수요가 있을 것입니다.
• 점점 더 많은 광고 도구가 있습니다. TikTok은 모멘텀을 얻고 있으며 블로그를 통해 광고가 발전하고 있습니다. 사람들이 점점 더 많은 출처에서 귀하의 비즈니스에 오기 시작했습니다.
• 데이터 병합은 여전히 ​​필요합니다. 4판에서도 Google Analytics는 필요한 모든 데이터를 모으지 않습니다. 스토리지와 데이터 통합이 더 쉬워졌기 때문에 점점 더 많은 기업이 Google BigQuery를 발견하게 될 것입니다.
• BI 솔루션의 가치는 점점 더 커지고 있습니다. 기업은 결정을 내리기 위해 자체 분석 환경이 필요합니다. 비즈니스는 평생 분석을 통해 관리해야 하므로 BI 솔루션을 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

현재 현실에서 효과적이기 위해 기업은 다음을 수행해야 합니다.

• 고객을 쿠키 세트가 아닌 사람으로 인식하십시오. 그렇지 않으면 앞으로 몇 년 동안 집중할 일이 없을 것입니다.
• 단편이 아닌 전체 고객 여정을 이해하십시오. 고객 여정 분석이 없으면 올바른 투자가 불가능합니다(최소 CRR 및 최대 ROMI 사용).
• 각 클라이언트와 개인화된 커뮤니케이션을 구축하십시오. 이제 디지털 마케팅 및 분석을 위한 데이터 기반 개발의 새로운 주기가 있습니다. 기업은 여러 기기에서 한 사람을 추적하고 이 데이터를 단일 분석 환경(동일한 Google 애널리틱스 4에서)으로 병합한 다음 이를 분석 데이터베이스로 전송하고 자체 시스템의 데이터와 병합할 수 있는 진정한 기회가 있습니다. 결과는 데이터베이스의 각 잠재고객 세그먼트와 개인화된 커뮤니케이션이어야 합니다. 또는 ABM 모델에 따라 마케팅을 구축하는 경우 각 회사와 개별적으로.

즉, 사용자에 대한 모든 정보를 수집하고 이를 마케팅 및 자동화 분석에 사용하는 것이 매우 중요합니다.

• 가능한 한 정확하게 잠재고객을 식별하고 사용자 데이터를 축적하십시오. 귀하의 웹사이트 및 기타 플랫폼 측에서 사용자 ID를 수신할 방법을 생각해 보십시오.
• 방문자를 식별할 때 개인 데이터를 보호하는 것을 잊지 마십시오. 사용자에 대한 데이터를 수집하고 있음을 사용자에게 경고합니다.
• 유니버설 애널리틱스와 병렬로 Google 애널리틱스 4를 설치합니다. 병렬로 작업하는 이유는 무엇입니까? 현재로서는 이러한 버전이 다양한 가능성을 제공합니다. 예를 들어 Google Analytics 4를 사용하면 이벤트 기반 아키텍처에서 프로필을 연결할 수 있습니다. 이를 통해 웹사이트 내에서 또는 플랫폼 간에 이벤트를 기록하고 사용자 경로를 구축할 수 있습니다. 유니버설 애널리틱스에서는 이 작업을 수행하기 어렵습니다.
• 모바일 애플리케이션이 있는 경우 Google 애널리틱스 4에서 데이터를 컴파일합니다.
• 유입경로를 평가하는 데 필요한 소액 전환 및 전환과 같은 모든 중요한 이벤트의 추적을 설정합니다. 대부분의 경우 깔때기 기반 기여는 투자의 효율성과 웹사이트 변경에 관한 중요한 의사 결정 도구입니다. Google 애널리틱스 4가 기본적으로 구성하는 이벤트는 99%의 경우에 충분하지 않습니다.
• API 업데이트를 확인하고 데이터 수집 시스템을 조정하십시오.
• 기본 보고서 및 대상을 설정합니다. 예를 들어 Google Analytics 4는 회사 관리를 위한 분석 대시보드로 사용할 수 있습니다. 백만 개의 보고서에 빠지지 않고 데이터 스튜디오에서 보고서를 구성하지 않으려면 Google 애널리틱스 4 내에서 분석 대시보드를 설정하고 이를 고객 또는 관리를 위한 보고 도구로 사용할 수 있습니다.
• 사용 가능한 모든 잠재고객 데이터를 단일 데이터베이스로 병합합니다. 귀하의 데이터베이스에 귀하의 청중(식별 여부에 관계없이)에 대한 가능한 한 많은 데이터를 저장하십시오. 이를 통해 분석 시스템의 업데이트 및 변경 사항에 의존하지 않고 상호 작용하는 사람들에 대한 데이터를 저장할 수 있습니다.
• Google Analytics에서 기업 교육 자료를 업데이트합니다.
• Google Analytics 4로 전환한 후 현재 보고서가 깨지지 않는지 확인하십시오. 두 가지 옵션이 있습니다. 보고서를 다시 실행하고 Google Analytics 4 데이터 구조에 대한 모든 SQL 쿼리를 다시 작성하거나 데이터를 시뮬레이션하는 것입니다(OWOX BI가 수행할 수 있음). OWOX BI는 자동으로 데이터를 시뮬레이션된 구조로 변환하고 보고서에 연결합니다. 데이터 소스를 변경하고 모델 수준에서 개체를 변경하기만 하면 모든 편집 내용이 모든 보고서에 적용됩니다.

OWOX BI는 공인 Google Cloud Platform 파트너이며 Google이 제공하는 것과 동일한 높은 기준을 고객에게 보장합니다. OWOX는 새 버전이 이전 버전과 많이 다르기 때문에 고유한 메트릭 시스템 생성에서 Google Analytics 기능에 대한 비즈니스 사용자 워크숍 개최에 이르기까지 고객에게 원활한 마이그레이션 프로세스를 제공함으로써 비즈니스 데이터를 Google Analytics 4로 이전한 경험이 있습니다. Google Analytics 4로의 마이그레이션 경로가 어떻게 되는지 살펴보겠습니다.

1단계. OWOX BI 분석가는 메트릭 시스템을 식별, 개발 및 배포하고 병렬 추적을 구성합니다. 이 단계에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• Google 애널리틱스 4에서 속성을 만들고 구성합니다.
• Google 태그 관리자로 Google 애널리틱스 4 추적 코드를 설치합니다.
• 향상된 측정 이벤트 수집을 활성화하고 이벤트가 Google 애널리틱스 4로 전송되는 방식을 확인하세요.
• Firebase SDK 설치 지침을 만듭니다.
• Firebase SDK 설치 지침의 구현을 확인합니다.
• Google 애널리틱스 4 속성에서 Google 신호 데이터를 활성화합니다.
• Google 애널리틱스 4 리소스와 Google Ads의 통합을 설정합니다.
• Google 애널리틱스 4 속성을 Google BigQuery 프로젝트에 연결합니다.
• 기본 Google 애널리틱스 4 기능에 대한 워크숍을 제공합니다.
• 웹사이트/애플리케이션에서 구현된 메트릭을 테스트합니다.
• 맞춤 이벤트에 대한 데이터를 Google 애널리틱스 4로 보내도록 Google 태그 관리자를 설정합니다.
• 전환 이벤트 등을 설정합니다.

Google 애널리틱스 4를 구성하고 과거 데이터 수집을 시작한 후에는 이전 보고서를 업데이트하고 Google 애널리틱스 4의 데이터를 보고서에 연결하는 문제를 해결해야 합니다. 새로운 데이터 구조를 배우고 모든 SQL 쿼리를 다시 작성하는 것은 모든 분석가에게 악몽입니다. 그러나 이러한 고통을 피하고 분석 부서를 이 작업에서 해방시키며 분석가가 OWOX BI Smart Data를 사용하여 SQL을 몰라도 몇 분 만에 특수 보고서를 작성할 수 있도록 할 수 있습니다.

2 단계 . OWOX BI를 적용하여 Google Analytics 4의 데이터를 기반으로 보고를 전송합니다. 분석가는 이 데이터를 시뮬레이션된 구조로 변환하고 이를 사용하여 OWOX BI 스마트 데이터에서 보고서를 생성할 수 있습니다. 이러한 보고서는 다음과 같은 이유로 가치가 있습니다.

• Smart Data를 사용하여 얻은 데이터 조각을 기반으로 하기 때문에 소스에서 추상화
• SQL 쿼리를 수동으로 작성하지 않고 생성

이러한 보고서는 모든 변경이 데이터 모델 수준에서 이루어지므로 변경(예: 방문자 개체의 데이터 소스를 Universal에서 Google Analytics 4로 변경)을 해도 중단되지 않습니다.

분명히 비즈니스마다 Google 애널리틱스 4로의 마이그레이션 경로가 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 전문가와 함께하는 데모 회의를 예약하여 OWOX BI를 사용하여 Google 애널리틱스 4로 업그레이드하는 방법에 대해 알아보세요.

Google이 Google Analytics 서비스의 새 버전으로의 전환 계획을 오랫동안 발표했지만 많은 분석가가 아직 변경에 대한 준비를 시작하지 않았습니다. 그러나 이제는 마이그레이션하여 Google Analytics 4를 측정의 핵심으로 삼아야 할 때라고 굳게 믿습니다.

기업용 Google Analytics 4의 주요 이점은 새로운 기능에 대한 액세스, 모바일 기술의 기하급수적인 성장을 고려할 수 있는 가능성, 모든 고객 접점을 포괄하여 고객 행동을 더 쉽게 확대할 수 있는 기능입니다. 새 버전은 마케터의 요구 사항을 충족하고 관심을 집중하거나 전략을 변경할 위치에 대한 통찰력을 제공하기 위해 만들어졌습니다.

기다리면 과거 데이터가 손실될 수 있으므로 전환할 적절한 순간을 놓치지 않는 것이 좋습니다. 마케터에게 과거 데이터는 의사 결정의 기초를 형성하기 때문에 매우 중요합니다. 따라서 유니버설 애널리틱스와 Google 애널리틱스 4 모두에서 가능한 한 빨리 병렬 추적을 시작하는 것이 중요합니다.