Google 애널리틱스와 데이터 스튜디오가 충분하지 않아 Google BigQuery로 전환해야 할 때

비즈니스는 점점 더 온라인으로 이동하고 있으며 2020년은 많은 산업 분야의 기업이 온라인 없이는 생존할 수 없음을 보여주었습니다. 당연히 온라인에 더 많은 고객이 있을수록 더 많은 온라인 사용자 활동이 있고 더 많은 마케팅 분석가가 유용한 통찰력을 얻기 위해 데이터로 작업해야 합니다.

이 데이터는 어딘가에 저장되고 처리되고(가급적 실시간으로) 무기한 저장되어야 합니다. 결국, 과거 데이터는 경험 많은 마케터에게 진정한 보물입니다.

표준 Google 애널리틱스 및 Google 데이터 스튜디오 솔루션에서 벗어나 데이터 웨어하우스를 선택하는 것에 대해 생각해야 할 때를 파악해 보겠습니다.

모든 것이 제대로 작동하면 만지지 마십시오. 고장날 것이라는 철학은 많은 사람들에게 친숙합니다. 한편으로 이 진술은 매우 합리적이지만 다른 한편으로 기업의 요구는 종종 맞춤형 서비스의 능력을 빠르게 초과합니다.

오늘날 게임의 규칙은 엄청난 속도로 변화하고 있습니다. 모바일과 스마트기기는 마케팅이 복잡하고 사용되는 데이터의 양이 반복적으로 증가하고 있습니다. 그리고 이러한 추세는 GlobalWebIndex의 2020년 글로벌 미디어 인텔리전스 보고서에서 볼 수 있듯이 아무데도 가지 않습니다.

마케팅 보고서를 위한 데이터를 생성하는 장치의 수는 매일 증가합니다. 이에 따라 마케팅 전문가가 처리하는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 더 이상 판매 및 광고 캠페인에 대한 정보만 사용하는 것으로는 충분하지 않습니다. 마케팅 보고서는 다양한 소스(광고 서비스, 웹사이트, 모바일 애플리케이션, 온라인 상점, 오프라인 상점, CRM 및 통화 추적 시스템)의 데이터를 고려해야 합니다. 동시에 다른 소스에서 오는 데이터도 다른 방식으로 구조화됩니다.

Google Analytics 및 Google Data Studio와 같이 거의 모든 마케터가 사용하는 표준 서비스에는 한계가 있습니다. 그들은 끊임없이 변화하는 요구에 대처할 만큼 충분히 유연하고 확장 가능하지 않습니다. 게다가 많은 기업은 단순히 데이터를 처리할 리소스가 부족합니다. 결과적으로 대부분의 정보는 처리되지 않고 사용되지 않을 위험이 있습니다.

마케팅 분석가의 최우선 과제는 회사에 고품질의 유용한 통찰력을 최대한 빠르고 저렴하게 제공하는 것입니다. 클라우드 서비스와 데이터 웨어하우스는 중요한 역할을 하며 설정 측면에서 상당한 확장 솔루션과 유연성을 제공합니다. 사용 중인 도구를 변경해야 하는 시점을 이해하는 방법을 알아보겠습니다.

대부분의 회사는 Google의 유명하고 인기 있는 서비스를 사용합니다. 그러나 모든 서비스가 동등하게 유용한 것은 아니며 모든 서비스가 모든 회사에 적합하거나 필요한 것은 아닙니다. 그것은 모두 비즈니스와 산업의 규모에 달려 있습니다. 논리적으로 랜딩 페이지가 하나인 스타트업과 대규모 옴니채널 소매업체는 서로 다른 분석 도구가 필요합니다. 불필요한 돈과 시간 낭비를 피하기 위해 기업은 필요한 것이 무엇인지 명확하게 이해해야 합니다.

다음 서비스의 제한 사항이 있는 경우 분석 시스템 내에서 무언가를 변경할 때입니다.

메모! 이 기사에서 Google Analytics에 대해 이야기할 때 Universal Analytics에 대해 이야기하고 있습니다. Google은 최근 Google Analytics 4라는 새 버전의 Google Analytics를 출시했으며 신규 사용자를 위한 기본 옵션입니다. 차세대 Google Analytics에는 장점과 한계가 있지만 현재(2021년 초 현재)로 이 제품은 여전히 ​​개선되고, 개선되고, 업데이트되고 있습니다.

아직 데이터가 많지 않거나 온라인 상점을 시작한 지 얼마 되지 않은 경우 Google Analytics(예: Universal Analytics)가 적합합니다. 처음에는 광고 소스가 몇 개만 있으면 데이터를 수동으로 쉽게 다운로드할 수 있습니다. 그러나 광고 채널과 캠페인의 수가 증가함에 따라 자동화에 대해 생각해 볼 가치가 있습니다. 그렇지 않으면 일상적이고 지루한 데이터 전송으로 인해 수렁에 빠지게 될 것입니다. 시간을 절약하고 인적 오류를 방지하려면 마케팅을 자동화해야 합니다.

OWOX BI를 사용하면 다양한 광고 서비스에서 Google Analytics 및 Google BigQuery로 비용 데이터 자동 수집을 쉽고 빠르게 설정할 수 있습니다. 게다가 OWOX BI는 UTM 태그를 확인하고 모든 비용 데이터를 기본 통화로 자동 변환합니다. 서비스를 무료로 체험할 수 있습니다!

Google Analytics의 데이터 수집 제한으로 돌아가기: 이 서비스는 무료이며 전 세계적으로 엄청난 양의 정보를 처리하며 논리적으로 데이터 수집에 제한을 둡니다. 이러한 제한은 모든 Google Analytics 컬렉션 태그, 라이브러리 및 SDK에 적용됩니다.

광고 예산이 연간 최대 $100,000인 소규모 비즈니스나 스타트업이 있다면 걱정할 필요가 없습니다. 서비스 한도를 초과할 가능성은 거의 없습니다. 그러나 광고 예산이 연간 $100,000 이상인 사업을 하는 사람들은 주의해야 합니다. 결과적으로 제한을 쉽게 초과하고 사용자 행동에 대한 중요한 정보를 잃을 수 있습니다. 다음 제한 사항에 대해 매우 주의해야 합니다.

• 측정 프로토콜, Android SDK, iOS SDK, gtag. js 및 분석. js — 사용자당 하루 200,000회 조회 및 세션당 500회 조회
• 웹 속성, 속성, 추적 ID — 속성당 월 1000만 조회수
• 모바일 스니펫, ga. js 및 기타 레거시 추적 라이브러리 - 세션당 500개 조회수

Google 애널리틱스 수집 한도 및 할당량

유니버설 애널리틱스 속성의 데이터 한도

물론 한도 초과 및 새로운 데이터 수집 제한에 대한 Google Analytics의 메시지를 놓치는 것은 매우 어렵습니다. 그러나 목표는 앉아서 이런 일이 일어나기를 기다렸다가 이리저리 뛰어다니며 당황하지 않는 것입니다. 이러한 제한 사항을 인식하고 도달 시 조치 계획을 세우는 것이 중요합니다. 실제로 이러한 한계에 도달하면 세 가지 방향으로 이동할 수 있습니다.

1. 유료 버전의 Google Analytics로 이동하십시오.
2. 무료 버전을 유지하되 모니터링되는 매개변수의 수를 줄이십시오.
3. 데이터 수집 커넥터, 클라우드 스토리지 및 시각화 서비스를 사용하여 비즈니스를 위한 맞춤형 분석 시스템을 설계하십시오.

Google 데이터 스튜디오는 다른 Google 제품과 기본적으로 통합되어 있고 다음과 같은 많은 이점이 있는 우수한 데이터 시각화 서비스입니다.

• 무료입니다.
• 모든 경우에 사용할 수 있는 수많은 대시보드 템플릿이 함께 제공됩니다.
• 다른 데이터 소스에 연결할 수 있습니다.

또한 데이터 스튜디오에는 많은 필터, 페이지 및 보고서 수준 요소, 계산된 필드, 간단한 공유 옵션 및 더 많은 기능이 포함되어 있습니다.

이 서비스는 두 가지 수준에서 사용할 수 있습니다.

• 기초적인. Google Analytics의 데이터를 기반으로 보고서를 작성합니다.
• 고급의. 다양한 데이터 소스(내부 CRM 시스템, 광고 서비스의 비용 데이터)의 데이터를 기반으로 보고서를 생성합니다.

데이터 스튜디오에 오신 것을 환영합니다(자습서)

초보자를 위한 Google 데이터 스튜디오 튜토리얼

Google 데이터 스튜디오 튜토리얼 - MeasureSchool에서 대시보드를 구축하는 방법

Social Media Examiner에서 Google 데이터 스튜디오 대시보드를 만드는 방법

Data Studio는 한두 개의 데이터 소스를 기반으로 시각적으로 이해하기 쉽고 우아한 대시보드를 설정해야 하는 경우 소규모 회사와 스타트업에 적합합니다. 그러나 이 서비스는 데이터 시각화를 위해 설계되었음을 잊지 마십시오. 단점으로는 Excel 파일에 대한 지원 부족(Excel의 데이터를 수동으로 연결해야 함), 자동 대시보드 업데이트 속도가 느리고 많은 데이터 소스를 사용하는 복잡한 시각화 부족이 있습니다.

데이터 스튜디오 기능은 단일 데이터 소스로 작업하는 경우 대부분의 중간 규모 기업에 충분합니다. 즉, 다른 소스의 데이터를 동일한 데이터 저장소에 업로드하여 처리한 다음 데이터 스튜디오에 업로드해야 합니다.

그러나 연간 광고 예산이 100만 달러 이상인 대기업의 경우 처리되는 데이터 양이 이 무료 서비스에 비해 너무 많습니다. 이 데이터 딜레마를 해결하기 위해 Google BigQuery를 사용할 수 있습니다. Google BigQuery를 사용하면 몇 분 또는 몇 초 만에 페타바이트 규모의 데이터를 처리할 수 있습니다.

비즈니스마다(같은 틈새 시장에 속하더라도) 마케팅 분석에 대한 요구 사항이 다릅니다. 예를 들어 판매 유입경로, 구매 빈도, 브랜드 홍보 및 고객 유지에 대한 접근 방식이 있습니다. Google BigQuery의 발전으로 대기업뿐만 아니라 시장의 모든 기업이 빅데이터 분석을 사용할 수 있게 되었다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

Google BigQuery는 페타바이트 규모의 데이터를 안전하고 확장 가능한 분석이 가능한 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 또한 Google Cloud Platform(Forrester Research에 따르면 분석용 데이터 관리 분야의 리더)의 일부인 이 서비스에는 Google 제품과의 통합 기능이 내장되어 있습니다.

Google BigQuery는 간단하고 빠르며 수많은 전문가가 사용할 수 있습니다. 또한 미리 만들어진 SQL 쿼리 세트와 함께 제공되므로 수집된 데이터에서 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다른 장점은 다음과 같습니다.

• 보안 및 안정성. 암호화된 프로젝트 또는 데이터 세트에 대한 액세스를 제어하고 ID 액세스 관리(IAM)를 구현합니다.
• 확장성. 회사의 크기, 성능 및 비용 요구 사항에 맞게 데이터 스토리지를 조정하십시오.
• 비용 최적화. 종량제 가격 옵션과 비용 예측 기능을 활용하십시오.
• 가치를 실현할 시간. Google BigQuery로 쉽고 빠르게 작업을 시작하고, 데이터를 탐색하여 유용한 통찰력을 찾고, 새로운 비즈니스 기회에 더 빠르게 대응하세요.

BigQuery는 데이터 웨어하우스 인프라를 관리, 제어, 유지, 보호해야 하는 기업의 부담을 덜어줍니다. 이를 통해 조직은 비즈니스 목표 달성에 집중할 수 있습니다.

BigQuery란 무엇인가요?

1분 안에 BigQuery

또한 마케팅 부서를 위한 분석 시스템을 만들 때 항상 다음 두 가지 요소에 집중해야 한다는 사실을 잊지 마십시오.

1. 비즈니스는 데이터에 대한 전체 액세스 권한과 제어 권한을 가지고 있어야 합니다.
2. 데이터는 편리하고 친숙하며 의사 결정자에게 적합한 인터페이스로 제공되어야 합니다.

Google BigQuery로 작업할 때 이러한 조건이 충족되는지 확인할 수 있습니다. 우리는 이 서비스가 마케팅 분석가를 위한 진정한 발견이라고 생각하지만 완벽한 서비스라고 할 수는 없습니다. Google BigQuery는 수신 요청 수, 하루 테이블 업데이트 수 등을 제한합니다. 불필요한 일상적이고 지루한 작업을 피하기 위해 필요한 모든 데이터 소스에서 자동 데이터 가져오기를 설정하는 것이 좋습니다.

OWOX BI와 같이 시장에서 인정받는 대형 커넥터는 수년 동안 Google BigQuery와 함께 사용되었습니다. OWOX BI는 데이터(Google Analytics, 광고 서비스, 웹사이트, 오프라인 매장, 통화 추적 시스템, CRM 시스템)를 수집하여 Google BigQuery에 병합합니다. 결과적으로 모든 데이터를 균일한 구조로 수신하고 이를 사용하여 보고서를 작성할 수 있습니다.

Google BigQuery를 사용하여 데이터를 탐색하기로 결정했다면 이를 위한 첫 번째 단계는 작업에 필요한 모든 데이터 소스를 정확하게 식별하는 것입니다. 여기에는 Google Analytics, 광고 서비스, 웹사이트, 오프라인 매장, 통화 추적 시스템 및 CRM 시스템과 같은 다양한 서비스, 플랫폼 및 애플리케이션이 포함될 수 있습니다. 많은 회사에서 이것이 BigQuery 사용의 주요 과제입니다.

Google이 아닌 제품의 데이터를 자동으로 업로드하려면 모든 사람에게 인기 있는 맞춤형 커넥터를 제공하는 OWOX BI Pipeline과 같은 데이터 처리 및 전송 플랫폼이 필요합니다.

많은 마케터는 분석가가 보고서를 준비하거나 SQL을 알고 있기 때문에 BigQuery를 두려워합니다. OWOX BI는 Google BigQuery 데이터 저장소에 데이터가 저장된 마케팅 담당자를 위해 특별히 설계되었습니다.

OWOX BI Smart Data는 비즈니스 모델에 적합한 형식으로 데이터를 결합하고 간단한 보고서 디자이너에서 보고서를 쉽게 작성할 수 있도록 합니다. 데이터는 비즈니스에 우위를 제공할 때만 가치가 있습니다. Smart Data가 데이터 소스 및 데이터 구조를 관리하고 비즈니스 모델을 고려하는 동안 비즈니스 목표에 전적으로 집중할 수 있습니다. 이 제품은 마케터가 SQL 쿼리 없이 몇 번의 클릭으로 보고서를 작성할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

코딩 없이 기성품 마케팅 보고서를 받아보세요! 간단한 OWOX BI 보고서 작성기 인터페이스를 사용하면 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 이해하거나 분석가의 응답을 기다릴 필요가 없습니다. 보고서에서 보고 싶은 측정기준과 측정항목을 선택하기만 하면 Smart Data가 사용자가 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 즉시 시각화합니다.

• 최신 데이터 기반 마케팅의 복잡성을 처리하려면 비즈니스에 적합한 마케팅 분석 환경을 만들어야 합니다.
• 작은 단계부터 시작하되 향후 개발 계획을 세웁니다.
• 클라우드 스토리지는 빅 데이터를 사용할 가능성이 있는 성장하는 비즈니스에 가장 적합한 옵션입니다.
• Google BigQuery와 같은 서비스를 사용하면 운영 및 재료 비용을 절감하고 프로젝트의 확장성을 보장하며 기계 학습을 포함한 고급 기능을 활용할 수 있습니다.
• 데이터 워크로드를 BigQuery로 마이그레이션하면 인프라 유지 관리 비용을 줄이고 창의성을 발휘하고 비즈니스 목표를 달성하기 위한 강력한 통찰력과 아이디어를 찾는 시간을 갖게 됩니다.