[강동7기 전Z전능 AI PM] 코멘토 청년취업사관학교 DAY 24
DAY 24 | 감이 아니라 데이터로 서비스 보기
오늘은 GA4(Google Analytics 4) 기초 실습이었다. 서비스에 코드 한 줄만 심으면 사용자 행동을 정밀하게 기록해주는 도구인데, 기획자에게는 단순한 분석 툴이 아니라 서비스를 보는 눈 자체라는 이야기로 시작했다.
GA4는 왜 필요한가
“우리 서비스 잘 되고 있나요?”라는 질문에 감으로 답하는 대신, 지난주 활성 사용자가 몇 명이었고 재방문율이 몇 퍼센트였고 결제 단계 이탈률이 몇 퍼센트라서 어디를 고쳐야 하는지 숫자로 답할 수 있게 해주는 게 GA4다. 강의에서는 GA4 없이 서비스를 운영하는 걸 앞유리를 신문지로 가리고 운전하는 상황에 비유했다. 데이터라는 눈이 없으면 사용자가 이탈하는 지점 앞에서 과민반응하거나 정작 봐야 할 디테일을 놓치게 되고, 결국 시장이라는 감독관에게 응징을 당한다는 것.
떡볶이집으로 이해하는 사용자·세션·이벤트
세 가지 핵심 용어를 떡볶이집 사장님 입장으로 바꿔서 설명했다. 사용자(User)는 가게에 온 손님 한 명인데, GA4는 실제 사람이 아니라 기기·브라우저 단위로 센다. 그래서 같은 사람이 점심엔 요기요로, 저녁엔 배달의민족으로 주문하면 GA4는 이걸 서로 다른 두 사용자로 본다. 세션(Session)은 손님이 가게 문을 열고 들어와 구경하다 나가는 한 번의 방문 전체를 말한다. 이벤트(Event)는 GA의 심장이라 불릴 만큼 중요한 개념인데, 문 열고 들어옴, 메뉴판 봄, 떡볶이 주문함, 계산함처럼 손님이 가게 안에서 하는 모든 개별 행동 하나하나가 이벤트다.
이벤트와 파라미터, 그리고 주요 이벤트
이벤트만으로는 맥락이 부족해서 파라미터(Parameter)를 붙인다. “떡볶이 주문”이라는 이벤트 자체와, 그때 고른 맵기(순한맛/매운맛)나 양(1인분/2인분) 같은 상세 옵션이 파라미터다. 주문 이벤트만 쌓는 게 아니라 어떤 맵기가 인기 있는지까지 봐야 메뉴 구성이나 재료 수급 같은 결정을 내릴 수 있다. 그리고 수많은 이벤트 중에서도 결제 완료처럼 비즈니스 성패에 직결되는 행동은 주요 이벤트(Key Events, 예전 명칭은 전환)로 따로 설정해서 관리해야 한다.
기획 설계가 곧 데이터 설계
GA4 분석은 기획이 탄탄해야 제대로 나온다는 연결이 인상적이었다. 페르소나는 분석 데이터를 어떤 타겟으로 필터링할지의 기준이 되고, 유저 저니맵은 각 단계의 이탈률과 재방문 포인트를 어디에 정의할지를 정한다. 정보구조도(IA)는 GA4에서 콘텐츠를 그룹화하고 페이지 경로를 분석하는 절대적인 기준이 되고, 와이어프레임에서 잡은 버튼 위치는 그대로 GA4가 클릭 이벤트를 수집할 좌표가 된다. 결국 기획 단계에서 어떤 이벤트를 수집할지 미리 정의해야 나중에 정확한 데이터 설계가 가능하다는 뜻이다.
실습, 하루 만에 계정 생성부터 실시간 검증까지
이론을 다 짚은 뒤에는 구글 머천다이즈 스토어(Google Merchandise Store) 데모 계정을 열어서 실시간 사용자 수, 국가별 활성 사용자, 세션별 획득 채널 그룹 같은 실무 지표를 직접 훑어보고, 실제 데이터에서 인사이트를 뽑아보는 보고서 읽기 훈련을 했다. 이어서 GA4 계정을 새로 만들고 스트림 ID를 발급받아 서비스에 추적 코드를 심었고, 마지막엔 실시간 보고서와 디버그뷰(DebugView)로 이벤트가 의도대로 잡히는지까지 확인했다. 이론부터 실제 계정 연동, 검증까지 하루 안에 다 돌아본 흐름이었다.
실습, 머천다이즈 스토어 PM이라면 광고 예산을 어디에 쓸까
수업 마지막 과제는 “내가 머천다이즈 스토어 PM이라면 어떤 보고서를 보고 어디에 광고 예산을 더 쓸까”였다. 방문 페이지 보고서에서 세션수와 세션당 평균 참여 시간을 확인해봤더니 메인 페이지(/), 신상 페이지(/shop/new), 의류 페이지(apparel)가 상대적으로 높게 나왔다.
다만 메인 페이지는 사용자가 다른 페이지로 넘어가기 전 거쳐가는 관문 성격이 강해서, 유입 직후에 광고를 노출하면 오히려 거부감을 줄 수 있다고 판단했다. 그래서 광고는 메인이 아니라 신상·의류처럼 상품을 둘러보는 리스트 페이지에 배치하기로 했다. 이 페이지들의 세션당 참여 시간이 높다는 건 사용자가 상품을 꼼꼼히 탐색하며 오래 머문다는 신호로 읽었다. 그래서 현재 좌측에 있는 필터 영역을 다른 쇼핑몰들처럼 상단으로 옮기고, 비워지는 좌측 사이드 영역에 스크롤을 따라오는 광고 배너를 배치하는 방안을 제안했다.
GA4 안에서 이벤트 만들기, 그리고 GTM으로 한 단계 더
GA4는 이미 들어오고 있는 데이터만으로도 새 이벤트를 조합할 수 있다. 관리 > 데이터 표시 > 이벤트 메뉴에서, event_name이 page_view이고 page_location에 login_complete가 포함되는 경우를 회원가입(sign_up)으로, /entry(티스토리 글 주소 패턴)가 포함되는 경우를 특정 글 조회(post_view)로 새로 만드는 식이다. 정말 중요한 행동은 별표를 켜서 키 이벤트로 관리하고, 글 제목이나 카테고리 같은 파라미터를 보고서에서 보려면 맞춤 정의에 커스텀 디멘션으로 등록해야 하는데 반영까지 48시간 정도 걸린다.
다만 GA4 화면 안에서 할 수 있는 건 이미 들어오는 데이터를 재조합하는 것까지다. “구독 버튼 클릭”처럼 원래 추적되지 않던 새로운 행동은 GA4만으로는 만들 수 없다. 이 한계를 넘으려고 쓰는 게 GTM(Google Tag Manager)이다.
GTM은 개발자에게 매번 코드를 고쳐달라고 하지 않아도, 화면에서 클릭만으로 스크립트와 이벤트를 추가·수정할 수 있게 해주는 태그 리모컨이다. 역할을 나누면 GTM은 데이터를 언제 보낼지 정해서 보내는 심부름꾼이자 태그 관리소이고, GA4는 그 데이터를 쌓아두고 읽는 창고다. 자판기에 비유하면 감이 잘 왔다. 무엇을 보낼지가 태그(콜라), 언제 보낼지가 트리거(콜라 버튼을 눌렀을 때), 어떤 값을 담을지가 변수(차가운 걸로, 500ml)다.
설치는 GTM 컨테이너를 만들고 발급된 스크립트를 웹사이트의 head와 body 영역에 각각 심는 것으로 시작한다. GA4와 연결할 때는 GA4의 데이터 스트림에서 측정 ID(G-XXXXXXX)를 복사해서, GTM에 새로 만든 ‘Google 애널리틱스: GA4 구성’ 태그에 넣고 트리거를 모든 페이지(All Pages)로 설정한 뒤 게시하면 된다.
버튼 클릭처럼 좀 더 세밀한 행동을 잡는 과정도 실습했다. 먼저 변수 메뉴에서 Click Element, Click Classes 같은 클릭 관련 변수를 켜두고, 트리거 메뉴에 ‘모든 클릭’을 조건으로 하는 임시 트리거를 만든다. GTM 미리보기로 디버그 모드에 들어가서 실제로 추적하고 싶은 버튼(예: 공감 버튼)을 눌러보면, Tag Assistant 창에서 그 버튼만 가진 고유한 변수값(Click Classes 값 등)을 찾을 수 있다. 이 값을 조건으로 넣어 임시 트리거를 ‘일부 클릭’으로 바꾸고, 이 트리거를 연결한 새 GA4 이벤트 태그(예: click_btn_like)를 만든 다음 디버그 모드에서 태그가 실제로 발동하는지 확인하면 끝이다. 같은 방식으로 공유하기나 장바구니 버튼도 추적할 수 있다.
GA4와 Amplitude, 뭐가 다를까
오늘 GA4를 배우면서, 예전에 회사에서 썼던 Amplitude와는 어떻게 다른지 다시 정리해봤다. 그때는 한 페이지 안에 기능이 너무 많아서, 사용자들이 그 기능들을 실제로 다 쓰고 있는지, 어떤 기능은 있으나 마나 한 건지를 확인하려고 Amplitude를 붙였다.
업계에서는 흔히 GA를 “유저를 어떻게 데려오는가”를 보는 도구, Amplitude를 “데려온 유저를 어떻게 붙잡는가”를 보는 도구로 구분한다. GA4가 세션이나 페이지 단위로 유입과 이탈을 보는 데 강하다면, Amplitude는 그 페이지 안에서 벌어지는 개별 기능 단위의 사용률과 그 이후의 퍼널·리텐션까지 추적하는 데 초점이 맞춰져 있다. 두 도구 모두 이벤트 기반이라는 점은 같아서, 오늘 배운 이벤트·파라미터 설계 방식은 그대로 재사용할 수 있다.
그때 내가 필요했던 건 페이지 전체의 유입·이탈이 아니라 “이 기능을 몇 명이나 쓰는가” 같은 기능 단위의 데이터였다. GA4에서도 커스텀 이벤트를 만들면 기능별 클릭 자체는 잡을 수 있지만, 그걸 코호트나 퍼널로 엮어서 보는 건 Amplitude 쪽이 훨씬 수월하다. 오늘 GA4를 다시 배우면서, 그때 Amplitude를 고른 게 맥락에 맞는 선택이었다는 걸 다시 확인한 셈이다.
마무리
오늘 배운 걸 한 문장으로 정리하면, 기획이 GA4의 재료가 되고 GA4가 다시 다음 기획의 근거가 된다는 순환이었다. 페르소나와 IA를 잡을 때부터 이걸 어떻게 측정할지 같이 생각해야 한다는 게 오늘의 핵심이었다.
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