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Data Literacy

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8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (5) - 커스텀 측정항목 생성 우리가 어떠한 테이블을 하나 생성해서 데이터를 조회하게 되면, 간단하게 dimension을 설정하고 이에 따라서 각각의 metirc을 설정하여 조회하게 됩니다. 예를 들어서 session source / medium(dimension) 별로 어떠한 metric을 확인하게 됩니다. 각각의 세션 수, 거래량 등이 있겠네요. 하지만 여기서 문제가 되는 경우는, 이러한 metric 중 기본적으로 GA4에서 제공하지 않는 metric이 있는 경우입니다. 예를 들어 볼까요? 우선, GA4 데모 계정을 새로 하나 선택해서 리포트를 생성해 보겠습니다. 다루는 metric의 특성이 있으니, 이번에는 Google Merchandise Shop 계정을 통해서 실습을 진행해 보겠습니다. 새로운 계정으로 리포트를 생성하면 자동..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (4) - 원형 차트 이번 아티클에서는 선형 차트와 더불어 많이 사용되고 있는 원형(도넛) 차트에 대해서도 간단하게 사용법을 익혀보도록 하겠습니다. 엑셀과 같은 프로그램에서도 마찬가지겠지만, 원형차트는 주로 테이블/시계열 차트 중에서 시각적으로 명확하게 요약해서 어떤 데이터를 보여주기 위해서 주로 사용합니다. 그래서 여러 가지 데이터의 조합보다는 디자인 요소가 더 중요한 차트이기도 하죠. 도넛 차트 생성을 위해서 역시 [Add a chart] 메뉴를 클릭하고, [Pie] > [Donut chart]를 선택해 보겠습니다. 새로 생성된 도넛 차트를 보겠습니다. 여기서는 디폴트로 지정된 Dimension은 Event name이고, Metric은 Sessions인 상태가 되었습니다. 시험 삼아서 Dimension을 바꾸어 보도록 할..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (3) - 꺾은선 차트[2/2] 우리는 앞선 아티클에서 꺾은선 차트에 데이터를 입력하고 차트를 만들어 보았고, 차트가 만들어진 다음에는 필터 템플릿은 생성해 적용하는 부분까지를 실습해 보았습니다. 여기에 추가적으로 '스타일' 메뉴 기능을 활용해 좀 더 디테일 설정을 가능하게 만들어주는 기능들의 사용법에 대해서도 살펴보도록 하겠습니다. 이전 아티클에서 단순히 일별 세션 수 데이터를 출력하다가, 해당 데이터를 [세션 소스 / 매체] 별로 나누어 확인할 수 있도록 바꾸었었습니다. 그럼 여기서, 세션 소스 / 매체별로 나누어져 출력되는 각각의 라인들의 색상을 바꿀 수는 없는 걸까요? 당연히 가능합니다. 이번에는 차트 탭의 [STYLE] 메뉴로 진입하여 해당 기능을 알아보겠습니다. 스타일 메뉴의 기능은 다양하고 다소 복잡해서, 자잘한 설명 내용..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (3) - 꺾은선 차트[1/2] 이번 아티클에서는 데이터 시각화에서 가장 많이 사용되는, ‘꺾은선 차트'를 만들어 보겠습니다. 앞서 실습하던 프로젝트에서 이어서 진행해 보겠습니다. 우선 [Add a chart] > [Time series chart]를 클릭하겠습니다. 자동으로 생성된 차트를 보겠습니다. 우선, X축이라고 볼 수 있는 Dimension은 Date로 설정되어 있습니다. 그리고 Y축인 Metric은 [Eventvalue]로 설정되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 여기서부터 조금씩 해당 차트를 수정해 보겠습니다. 우선 [해당 앱의 일 별 세션수를 확인하고 싶다]는 목표를 달성해 봅시다. 여기서는 간단하게 [Event value]만을 수정하면 되겠습니다. Chart 탭에서 [Event value] 항목을 [Sessions]으로..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (2) - 테이블 차트 앞서 살펴본 내용에 이어서, 간단한 데이터 테이블 사용법도 확인해 보겠습니다. 우선 해당 테이블을 클릭하고 나면 우측에 Chart 탭이 노출됩니다. Chart 탭 상단에는 데이터 소스 영역이 존재하는데, 해당 테이블 차트 데이터를 불러오는 원천 소스가 표시되어 있습니다. 당연히 원천 데이터 종류를 수정할 수도 있고, Blend Data를 이용해 몇 가지 원천 데이터를 복합적으로 조합해 출력할 수도 있습니다(이는 공식 가이드에서는 table JOIN과 유사항 형태로 설명합니다) 현재 기본 테이블의 데이터 내용을 살펴보면, [Event Name]과 각각의 이벤트에 대한 [Views]가 표시되고 있습니다. 자, 다시 GA에서의 데이터 출력 형태를 되짚어 보겠습니다. 해당 ‘리포트'에서 dimension은 E..
8. GA4와 looker studio 연동 : looker studio 기본 (1) - 기본 조작 이번 아티클부터는 루커 스튜디오를 이용하여 GA4 계정의 데이터들을 시각화하는 과정을 살펴보겠습니다. 우선, 아래 URL을 통해서 루커 스튜디오에 먼저 진입합니다. Looker Studio Overview Connect Easily access a wide variety of data. Looker Studio’s built-in and partner connectors makes it possible to connect to virtually any kind of data. See what data you can access Visualize Turn your data into compelling stories of data visualization lookerstudio.google.com 서비스에 ..
7. GA4 데이터 분석하기 : Explorations (8) - 잠재고객 생성 이번에는 audience 생성과 관련한 기능을 살펴보도록 하겠습니다. 앞서 segment 아티클에서도 잠깐 다룬 적이 있지만, GA4에서 audience는 언뜻 보면 user segment와 같은 것처럼 보이지만, 상당히 다른 개념입니다. 눈치가 빠른 분들은 아셨겠지만, 이것은 event와 conversion의 관계와 거의 유사하다고 보시면 됩니다. user segment가 audience로 설정되면, 해당 고객 분류 군집은 여러 가지 기능을 추가로 적용할 수 있게 되는 것이지요. 예를 들어 GA4에서 해당 고객을 중심으로 리포트를 조회할 수 있고, Google Ads에서 해당 audience만을 대상으로 타깃 마케팅을 진행할 수도 있습니다. 잠재고객은 admin 메뉴에서 audience 메뉴로 진입하면..
7. GA4 데이터 분석하기 : Explorations (7) - Cohort expolation 이번 아티클에서는 동질 집단 분석(Cohort exploration) 분석에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 우리는 앞선 아티클에서 세그먼트에 대해서도 살펴보았는데요, 간혹 세그먼트와 코호트의 개념을 혼동하여 사용하는 경우가 많습니다. 이를 혼동하여 사용하는 경우도 많은데, GA4에서 Explorations 메뉴에 각각 분리되어 템플릿이 제공되는 것을 보면, 이는 명백히 다른 개념이라는 것을 알 수 있습니다. 앞선 아티클에서 segment는, 공통점을 가진 집단에 대한 분류라는 광의의 의미로 사용된다는 것을 확인했습니다. 7. GA4 데이터 분석하기 : Explorations (6) - Segment overlap 이번에는 Segment overlap(세그먼트 중복 분석) 메뉴에 대해서 살펴보도록 하겠습니..

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