비밀번호

커뮤니티2

  • 맑음속초13.6황사북춘천2.9맑음철원2.5맑음동두천4.5맑음파주3.5맑음대관령3.3맑음춘천3.7황사백령도9.7황사북강릉12.6맑음강릉12.1맑음동해12.4황사서울8.2황사인천7.8맑음원주5.2황사울릉도11.9황사수원5.6맑음영월4.0맑음충주2.9맑음서산2.5맑음울진11.1황사청주6.4황사대전5.3맑음추풍령5.1황사안동6.4맑음상주6.4구름많음포항12.2맑음군산4.1맑음대구9.5황사전주4.0구름많음울산10.9구름많음창원11.2황사광주6.0구름많음부산12.8구름많음통영12.0황사목포6.4황사여수8.6황사흑산도6.5구름많음완도6.9구름많음고창2.9흐림순천5.1황사홍성3.8맑음서청주3.6구름많음제주9.3구름많음고산9.6구름많음성산9.2구름많음서귀포14.1구름많음진주7.5맑음강화4.8맑음양평5.5맑음이천5.0맑음인제5.3맑음홍천4.5맑음태백5.2맑음정선군4.2맑음제천2.2맑음보은2.1맑음천안2.4맑음보령2.5맑음부여2.5맑음금산2.9맑음세종3.8맑음부안5.0맑음임실1.2맑음정읍3.0맑음남원2.3맑음장수0.2맑음고창군2.9맑음영광군5.0구름많음김해시11.0구름많음순창군3.1구름많음북창원11.7맑음양산시14.3구름많음보성군6.4구름많음강진군7.5구름많음장흥5.9구름많음해남5.5구름많음고흥5.2구름많음의령군6.1구름많음함양군3.2구름많음광양시6.7구름많음진도군8.2맑음봉화6.6맑음영주6.4맑음문경5.5맑음청송군6.2구름많음영덕9.0맑음의성5.2맑음구미7.1맑음영천8.1구름많음경주시9.6맑음거창3.6맑음합천6.9맑음밀양10.1구름많음산청4.8구름많음거제10.8구름많음남해8.1구름많음북부산12.4
  • 2026.04.21(화)

[Google Analytics4]구글애널리틱스4 커뮤니티입니다.

[성공사례 Web & App 데이터 병합] Web & App 데이터 병합 프로젝트

[성공사례 Web & App 데이터 병합] Web & App 데이터 병합 프로젝트

플러스제로는 글로벌 출장 어플리케이션을 운영하는 클라이언트를 대상으로 성공적으로 App과 Web 데이터 병합에 성공한 바 있습니다.

이를 통해 WEB과 APP의 심리스 한 유저 행동패턴을 분석할 수 있게 되었으며, 웹과 앱을 넘나드는 고객 중, 비회원인 고객을 회원으로 전환하는데 매우 성공적인 기여를 하였습니다.

Project Objective

일반적으로 GMP를 모바일 환경에서 구축할 때 Google Firebase를 통해 진행하며, 데스크톱 환경에서는 Google Tag Manager와 Google Analytics를 사용합니다. 그리고 App과 Web 데이터는 구글에서 제공하는 Web & App Property[GA4]를 사용하면 통합된 데이터를 한 곳에서 볼 수 있습니다.

하지만, Google Analytics에서 제공하는 자동 App과 Web 통합 기능은 해당 기능이 실행이 된 시점부터 적용이 되기 때문에 저희 클라이언트는 약 6개월치 Web 데이터가 합쳐지지 못한 채 사용되지 못하는 문제를 가지고 있었습니다.

How PlusZero Handled It?

PlusZero는 이 문제를 해결하기 위해 약 6개월치 Google Analytics Raw 데이터를 추출하고 전처리하여 BigQuery에 병합하기로 결정했습니다. 이때 Raw 데이터를 뽑기 위해 “Google Analytics Reporting API – User Activity API”를 사용하기로 했습니다.

User Activity API는 유저의 기록된 모든 측정 데이터를 반환하는 API입니다. 이는 Google Analytics “User Explorer” 리포트에서 확인하시는 데이터와 유사합니다.

PlusZero는 R Programming을 통해 API 호출 및 데이터 전처리 작업을 진행했습니다.

그리고, 추출된 데이터를 BigQuery에 저장된 Web Stream 데이터 스키마에 맞추어 변형하였고 성공적으로 BigQuery에 데이터를 병합시킬 수 있었습니다.

Project Outcome

PlusZero는 성공적으로 클라이언트의 6개월치 유저 행동 데이터를 병합시킬 수 있었습니다. 이 데이터 병합으로 인해 완전한 Web & App 데이터를 복구할 수 있었고, 보다 더 정확하고 풍부한 데이터 분석이 가능해졌습니다.

이 과정에서, 오랜기간 비회원 이지만 WEB과 APP을 함께 사용하는 유저군을 확인하였으며, 이들을 타겟팅으로 한 개인화 마케팅 활동을 통해 매우 높은 회원 전환율을 얻어내었습니다.

이렇게 WEB과 APP의 심리스한 분석은 자칫 WEB과 APP 각각의 유저로 판단할 수 있는 데이터를 보다 정확하게 분석할 수 있고, 충성고객을 만들어낼 수 있는 이점이 있습니다.

전체댓글0

검색결과는 총 2건 입니다.    글쓰기
1