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GA4 보고서의 기초 (2) 사용자 컬렉션 개괄

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아래는 GA4 속성을 만들면 보여주는 기본 보고서 입니다. 추가 설정을 하지 않아도 꽤 다양한 데이터를 쉽게 볼 수 있도록 개요 보고서 뿐만 아니라 사용자 속성, 수익 창출 등 다양한 내용을 포함하고 있습니다.
 
GA가 제공해주는 기본 보고서
GA가 제공해주는 기본 보고서
 
그런데 곰곰히 생각을 해보니까 이런 궁금증이 생기더라구요. “왜 하고많은 데이터들 중에서 이 데이터들을 골라서 보여주는거지? 🤔” 혹시 여러분들도 비슷한 고민을 해보셨나요?
이 글과 다음 글에서는 기본 보고서에 어떤 보고서들이 포함되어 있는지 개괄적으로 살펴보면서, 구글은 왜 많은 데이터들 중에서 이 데이터들을 골라서 보여주는지 생각해보겠습니다.
기본 보고서에는 사용자 컬렉션과 수명 주기 컬렉션이 있습니다. 사용자 컬렉션에는 인구통계와 같이 사용자들에 대한 정보를 담고 있고, 수명 주기 컬렉션은 사용자 획득에서 시작해 수익 창출에 이르기까지 사용자 활동을 파악하는데 도움이 되는 보고서들을 포함하고 있습니다. 먼저 사용자 컬렉션부터 살펴볼게요!
 
 

사용자 컬렉션

사용자 컬렉션에는 크게 사용자 속성, 기술 주제에 보고서들이 들어가 있습니다. 각 주제에는 아래 보고서들이 포함되어 있습니다.
 
사용자 속성
  • 개요
  • 인구통계 세부정보
  • 잠재고객
기술
  • 개요
  • 기술 세부정보
 
사용자 속성 주제에 들어있는 보고서에는 사용자들의 국가, 도시, 성별, 관심분야, 연령, 언어 등 사용자 데이터가 들어있습니다. 이 중 성별, 관심분야, 연령 데이터는 Google 신호 데이터를 활성화해주는 추가 설정을 해야만 볼 수 있습니다. 이렇게 설명은 했지만, 저는 데이터 분석을 할 때 인구통계 정보를 크게 중요하게 생각하지는 않는데요. ‘이 사용자가 어떤 광고를 통해서 서비스에 유입했는지', ‘이 사용자가 어떤 컨텐츠에 관심이 있는지' 등 사용자가 서비스를 이용하면서 보여준 행동 데이터가 성별, 연령과 같은 인구 통계 데이터보다 사용자를 더 잘 설명한다고 생각하기 때문입니다. 이 얘기는 이전에 보민님이 사용자 행동 데이터 분석 (1) 사용자 행동 데이터 왜 필요할까요? 에서 잘 정리해서 얘기해주신 적이 있어요. 혹시 관심 있으신 분들은 보민님의 글을 읽어보세요.
잠재고객 보고서는 최근에 새로 추가된 보고서입니다. GA 관리 기능 중에 웹사이트 방문자들을 사용자 속성, 웹사이트 내 행동 데이터 등을 기준으로 세분화 할 수 있는 기능이 있는데요. 이렇게 나눈 세그먼트를 한 눈에 볼 수 있도록 보고서가 추가되었습니다. 이 글의 범위를 넘어가는 내용이라 자세하게 다루지는 않을거예요. 잠재고객에 대해서 좀 더 알아보고 싶은 분들은 공식 문서를 참고해주세요.
 
운영체제 별 사용자
운영체제 별 사용자
화면 해상도 별 사용자
화면 해상도 별 사용자
기기 카테고리 별 사용자
기기 카테고리 별 사용자
 
기술 주제의 보고서는 사용자들이 어떤 기기, 운영체제로 서비스를 사용하고 있는지를 보여줍니다. 운영 체제, 플랫폼/기기, 브라우저, 화면 해상도, 앱 버전 별 사용자 규모를 확인할 수 있습니다. 아래는 여러분들이 이 글을 읽고 있는 데이터리안 웹사이트의 GA 보고서 데이터입니다.
사용자 속성 개요 보고서와는 달리, 이 기술 개요 보고서는 은근히 잘 들여다보는데요. 특히 운영 체제, 화면 해상도 별, 그리고 기기 카테고리 별 사용자 규모를 자주 보게 되더라구요. 데이터리안은 앱 서비스가 아직 없어서 100% 웹 사용자인데요. 데이터를 보면 모두 데스크탑에서 접속하는 것이 아니라, 모바일에서 접속하는 비중이 꽤 높습니다. 그래서 웹 서비스이지만 모바일 환경에서도 잘 보이도록 신경을 많이 쓰는 편이에요. 사용자들의 유입 채널이나, 조회하는 페이지 별로 데스크탑, 모바일 비중도 조금씩 다릅니다.
사용자 컬렉션에 사용자들의 인구통계 정보와, 서비스를 사용하는 기술적인 환경에 대한 정보가 들어있다는 것을 파악하셨다면, 수명 주기 컬렉션으로 넘어가보겠습니다.
 
 

참고 자료

윤선미데이터 분석가

어느새 7년차 데이터 분석가이고, 4년째 데이터 분석 교육을 하고 있습니다. 데이터리안 멤버들과 함께 일하면서 데이터의 힘을 더 믿게 되었습니다.

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