안녕하세요 연구소 데이터분석팀 방지윤M 입니다.
오늘은 탐색 보고서 내에서 흔히 접하게 되며 자주 헷갈리는 용어인 측정 항목과 측정 기준에 대해 말씀드리려고 합니다.
측정 기준/ 항목
위에 그림을 보고 용어에 대한 차이점이 좀 이해가 되시나요?
먼저 GA4 공식 문서에 명시 되어 있는 설명을 살펴보도록 하겠습니다.
– 측정 기준 : 측정 기준은 데이터의 속성입니다.
예를 들어 도시 측정 기준은 세션의 트래픽이 발생한 위치인 ‘파리’ 또는
‘뉴욕’ 등의 도시를 나타냅니다.
– 측정 항목 : 측정 항목은 정량적 측정 요소입니다.
세션수 측정 항목은 세션 총 세션의 수를 나타냅니다.
쉽게 알아보자면,
데이터를 보고자 할 때 어떤 기준으로 데이터를 보고 싶은지 정해야 합니다.
이를 ‘측정 기준’이라고 합니다.
그런데, GA4 에서는 측정 기준에 대한 값을 우리가 선정해주어야 합니다.
이때 선정되는 값이 ‘측정 항목’이라고 할 수 있습니다.
예를 들어, 우리 웹사이트를 방문한 100명의 행동 데이터가 수집되었다고 가정해보겠습니다.
저는 사용자의 국가를 알아보고자 하며, 어떤 기기들을 통해서 사용자가 유입되었는지
알아보고자 합니다. 그렇다면 측정 기준(Dimension)은 국가, 기기가 될 수 있겠습니다.
측정 항목은 감이 잡히시나요?
국가에 대한 값, 기기에 대한 값이 측정 항목이 될 수 있으며
부가적으로 GA4에서 기본적으로 제공되는 데이터인 세션 수, 이벤트 수, 사용자 수가
측정 항목이 될 수 있습니다.
한 가지의 측정 기준을 가지고 다양한 값의 측정 항목을 세팅해둘 수 있습니다.
GA4 보고서의 측정기준 / 측정 항목
맞춤 측정 기준/항목
혹시 GA4에 내장된 표준 이벤트와 맞춤 이벤트의 차이점을 알고 계신가요?
상단에서 GA4에서 기본적으로 제공되는 데이터가 있다고 말씀드렸는데요,
이를 표준 이벤트라고 합니다.
맞춤 이벤트는 기본으로 제공되는 이벤트 이외에 수집하고자 하는 이벤트가 있을 시에,
추가로 정의 하는 항목입니다.
이와 같이 측정 기준과 항목에서도 표준 측정 기준/항목과 맞춤 측정 기준/항목이
나뉘어져 있습니다.
– 표준(기본) 측정기준/항목: GA4에서 자동으로 기본 제공되는 측정기준 및 측정항목
– 맞춤 측정기준/항목: 맞춤 이벤트의 매개변수를 수집하기 위해 추가로 정의하는
맞춤 측정기준 및 측정항목
맞춤 측정기준, 맞춤 측정항목 둘을 합쳐 맞춤 정의라고 표현하기도 합니다. GA4가 제공하는 보편적인 기준/항목으로는 데이터를 확인하는데에 한계가 있을텐데요. 모든 서비스에 널리 쓰이는 기준이 아닌 우리 서비스에서 원하는 중요한 행동, 기준이 있을 때 맞춤 정의가 필요합니다.
맞춤 측정기준 만들기
SCOPE
맞춤 정의를 추가하기 위해서는 관리 > 속성 > 맞춤정의 메뉴로 들어가면 됩니다. 권한이 있다면 리스트 우상단에 [맞춤 측정기준/항목 만들기] 버튼이 활성화되어 있을 것입니다.
맞춤 측정기준을 만들어 보기에 앞서, ‘범위’라는 낯선 용어가 등장하는데요.
이벤트, 사용자, 항목 각각 차이점은 무엇일까요?
이를 이해하기 위해서는 SCOPE(범위) 의 개념을 이해하는 것이 중요합니다.
UA상에서는 데이터의 범위가 4가지였지만, GA4로 와서는 2가지로 축소된 형태입니다.
UA에서는 사용자 범위, 세션 범위, 조회 범위, 제품 범위 4가지가 있었으나,
GA4에 맞춤 측정기준/항목에서는 세션, 제품범위가 사라졌습니다.
사용자, 조회(이벤트) 범위만 존재하게 되었으며 이벤트를 중심으로 데이터 값을 받아오게 됩니다.
(하단에 범위 종류와 관련한 사진은 UA SCOPE 기준입니다.)
각 항목들을 구분 지어 설명 드리겠습니다.
– 이벤트 매개변수 : 이벤트 세팅 시 기입한 매개변수 명을 기입해줍니다.
GA4는 매개변수를 기준으로 데이터를 매칭하게 됩니다.
– 설명 : 맞춤 기준을 작성한 사람 외에 협업자가 측정 기준을 이해할 수 있도록
정보를 기록하는 곳입니다. 단, ‘설명’ 기입은 필수는 아닙니다.
– 측정기준 이름 : 이벤트 매개변수와 동일하게 적어주거나, 여기서는 한글과 공백이 허용되므로
임의로 이름을 지정해주셔도 됩니다.
맞춤 측정항목 만들기
맞춤 측정항목을 만드는 과정은 측정 기준을 작성하는 과정과 아주 유사합니다.
측정 단위에 대해서만 짧게 말씀드리자면,
‘숫자’를 어떤 식으로 집계하면 좋을 지 선택할 수 있게 됩니다.
– 일반 : 일반 적인 숫자로 집계하게 됩니다.
– 통화 : 금액, 수익, 가격에 대한 값은 통화를 선택하게 됩니다.
– 거리/시간 : 해당 데이터가 거리 또는 시간과 관련된 값일 때 선정하게 됩니다.
카디널리티
측정 기준 작성 시, 유의해야 할 점이 있습니다.
user_id는 따로 맞춤 정의 추가가 필요하지 않습니다.
간혹, 맞춤 이벤트를 만들어 둘 때 user_id를 함께 세팅할 때가 있습니다.
user_id는 GA4에서 자동으로 수집되는 정보이지만, 맞춤 이벤트에서도 함께 보고자 하여 이벤트명을 바꾸어 세팅해두기도 하는데요. 이는 어떤 문제점을 초래하게 될까요?
정확한 데이터 분류가 아닌, other행으로 축약되어 나타날 수 있습니다.
그 이유는 쌓인 데이터에 대해 카디널리티가 높기 때문인데요.
그렇다면 카디널리티란 무엇일까요?
카디널리티란 데이터 집합 중 중복을 제거한, 유니크한 데이터의 집합입니다.
또한, 중복도가 ‘높으면’ 카디널리티를 ‘낮다’고 표현하며, 중복도가 ‘낮으면’ 카디널리티를 ‘높다’고 합니다.
GA4는 카디널리티가 높은 맞춤 기준에 대해서는 other 행으로 축약되어 나타나고는 합니다.
위에서 언급한 user_id는 유니크한 데이터 집합이며, 카디널리티가 ‘높다’라고 할 수 있겠습니다.
데이터가 많이 쌓이게 될 경우 기타 행 (other)으로 분류될 확률이 높습니다.
데이터 분석에 대해 한계점이 발생할 수 있겠습니다.
사용자 아이디는 매개변수가 아닌 사용자 속성으로 등록할 것을 권합니다.
추가로 궁금하신 사항은,
[새 맞춤 측정기준] > ‘권장사항에 대해 자세히 알아보기’를 참고해주세요.
오늘은 이렇게 측정 기준, 측정 항목 등에 대해서 정리해보았습니다.
GA4를 사용하다보면 혼용되는 용어들이 주로 보이는데,
자주 접하게 되는 용어들인 만큼 이렇게 한번씩 정리해보는 시간을 가져보면서
효율적인 GA4 사용이 되기를 바랍니다.
오늘의 글은 여기까지입니다. 감사합니다.
데이터 분석팀에서는 다양한 정보 공유에 힘쓰고 있으니 “마케팅 팁” 게시판에 많은 관심 부탁드립니다.
업무 관련 문의는 메일(데이터분석팀 : data_analytics@hmcorp.co.kr) 로 부탁드립니다.
감사합니다.
