비밀번호

커뮤니티2

  • 맑음속초-1.5박무북춘천-6.5맑음철원-6.2맑음동두천-4.3맑음파주-7.1맑음대관령-9.9맑음춘천-5.6맑음백령도1.2박무북강릉0.8맑음강릉0.1맑음동해-0.1박무서울-1.1연무인천-0.9구름조금원주-3.8비울릉도4.0안개수원-3.5맑음영월-6.0맑음충주-5.7맑음서산-4.9맑음울진-1.9박무청주-0.9박무대전-3.5맑음추풍령0.6안개안동-3.9맑음상주0.9박무포항2.0맑음군산-3.9박무대구-1.1안개전주-0.3박무울산2.8박무창원3.2박무광주0.1박무부산5.4구름조금통영3.6박무목포0.9연무여수4.6구름조금흑산도4.5맑음완도4.1맑음고창-4.5구름조금순천-1.9박무홍성-4.3맑음서청주(예)-4.6구름조금제주4.6맑음고산6.7맑음성산6.9맑음서귀포7.6맑음진주-3.6맑음강화-4.4맑음양평-3.8흐림이천-2.6구름조금인제-5.5맑음홍천-6.0맑음태백-7.3구름조금정선군-4.5맑음제천-7.7맑음보은-6.1맑음천안-5.2맑음보령-3.1맑음부여-5.7맑음금산-6.4맑음세종-4.1구름조금부안-2.5맑음임실-4.1맑음정읍-2.8맑음남원-4.5맑음장수-7.5맑음고창군-3.8맑음영광군-3.5맑음김해시3.0맑음순창군-5.2맑음북창원2.4맑음양산시1.2맑음보성군2.5맑음강진군-1.9맑음장흥-3.0맑음해남-2.3구름조금고흥-2.9구름조금의령군-3.6구름조금함양군-6.7구름많음광양시1.8맑음진도군-0.4맑음봉화-5.7맑음영주-4.7맑음문경-3.0흐림청송군-5.3맑음영덕-0.6맑음의성-6.4맑음구미-2.6맑음영천-4.3맑음경주시-2.1구름조금거창-5.7맑음합천-4.2구름조금밀양-0.7구름조금산청-5.3구름조금거제3.4구름조금남해1.6맑음북부산-0.5
  • 2023.02.08(수)

구글애널리틱스4[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