비밀번호

커뮤니티2

  • 맑음속초4.3구름많음북춘천3.2맑음철원1.7구름조금동두천3.2맑음파주1.4맑음대관령-0.5구름많음춘천3.5구름조금백령도-0.2구름조금북강릉6.7맑음강릉8.9구름조금동해7.7맑음서울2.7구름많음인천1.5맑음원주5.4구름많음울릉도4.4맑음수원3.4구름많음영월5.2맑음충주5.5맑음서산2.5구름조금울진9.7맑음청주4.5맑음대전6.0맑음추풍령3.9맑음안동6.7맑음상주6.1구름많음포항10.8맑음군산3.7구름많음대구9.4구름많음전주6.4구름많음울산12.4구름많음창원12.9구름많음광주6.9구름많음부산14.4구름조금통영13.2구름조금목포4.1구름조금여수11.8구름많음흑산도4.7구름조금완도7.5구름조금고창3.8맑음순천7.9맑음홍성3.7맑음서청주(예)3.3구름조금제주11.8구름많음고산8.9구름많음성산10.7구름많음서귀포15.2구름조금진주12.0맑음강화1.4구름조금양평4.6구름조금이천5.1맑음인제3.4구름많음홍천3.8구름조금태백1.1구름많음정선군3.8맑음제천4.2맑음보은4.7맑음천안3.6구름조금보령3.5구름조금부여5.5구름많음금산5.3맑음세종구름많음부안4.5구름많음임실5.9맑음정읍4.1맑음남원7.1맑음장수4.8맑음고창군4.9구름조금영광군3.9구름조금김해시13.7맑음순창군5.6구름조금북창원13.4구름조금양산시14.4맑음보성군9.3맑음강진군7.7맑음장흥7.7맑음해남6.2구름조금고흥9.8구름많음의령군12.2구름조금함양군8.7맑음광양시11.6구름조금진도군5.0맑음봉화5.6맑음영주5.2맑음문경5.4맑음청송군7.3맑음영덕9.2맑음의성7.9맑음구미7.5맑음영천9.2구름조금경주시10.4구름많음거창8.5구름많음합천11.5구름많음밀양13.1구름조금산청8.9구름조금거제13.1구름조금남해12.1구름조금북부산14.6
  • 2023.02.01(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