비밀번호

커뮤니티2

  • 맑음속초27.2구름조금북춘천35.3구름조금철원33.2맑음동두천33.7구름조금파주33.3맑음대관령25.7구름조금춘천34.4맑음백령도30.0맑음북강릉28.3맑음강릉29.9맑음동해27.7구름조금서울35.4구름조금인천33.5구름조금원주33.4구름조금울릉도28.8구름조금수원33.9구름조금영월35.6맑음충주34.0맑음서산34.8맑음울진27.5맑음청주35.3맑음대전34.1맑음추풍령31.3맑음안동34.4구름조금상주32.6맑음포항27.1맑음군산34.2맑음대구33.0맑음전주36.0맑음울산29.9맑음창원33.8맑음광주35.5맑음부산31.3맑음통영31.0맑음목포34.1맑음여수30.5맑음흑산도31.0맑음완도34.2구름조금고창34.3맑음순천33.1맑음홍성35.0맑음서청주34.6흐림제주27.4구름많음고산28.7구름많음성산27.2흐림서귀포29.9구름조금진주34.7구름조금강화33.2맑음양평33.5맑음이천35.1맑음인제32.5구름조금홍천34.7맑음태백30.3맑음정선군34.2맑음제천32.4맑음보은32.2맑음천안33.9맑음보령36.1맑음부여34.9맑음금산34.5맑음세종34.1맑음부안35.0맑음임실33.6맑음정읍36.5맑음남원34.8맑음장수32.4맑음고창군34.5구름조금영광군32.5맑음김해시34.1맑음순창군34.0구름조금북창원35.0구름조금양산시34.5구름조금보성군33.4맑음강진군34.3맑음장흥33.3맑음해남34.0맑음고흥33.7맑음의령군33.5맑음함양군33.4맑음광양시33.6맑음진도군32.1맑음봉화33.1맑음영주33.9맑음문경33.3맑음청송군33.6맑음영덕29.5맑음의성35.1맑음구미35.0맑음영천32.1구름조금경주시30.8맑음거창33.3맑음합천34.0구름조금밀양36.2맑음산청33.7맑음거제30.6맑음남해32.7맑음북부산34.8
  • 2025.07.09(수)

[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