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안녕하세요 ;)
GA 데이터를 주로 활용하는 데이터 컨설턴트 입니다.
GA 와 GA4 데이터로 10개 국가 리포팅 업무를 하던 중
빅쿼리와 엑셀 시트를 활용해서 업무 프로세스를 개선하게 되어 해당 경험을 공유 드리겠습니다
아래 글에서는 엑셀로 가공해오던 데이터를
빅쿼리에서 작업할 수 있도록 구글 시트와 연동하는 방법 및 연동시의 주의사항에 대해 말씀드릴게요 :)
(다음 글: 연동된 데이터를 실제로 어떤 식으로 리포팅에 활용했는지 궁금하다면?)
http://googleanalytics360.com/board/view.php?bo_table=googleanalytics&wr_id=73&page=
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[Problem has to be solved]
엑셀로 작업하는 단순 이벤트 구분 / 카운팅 업무의 속도와 정확성을 높혀야 할 필요성
인지
[Action to do]
구글 엑셀 시트에 작업해야 하는 엑셀 시트를 불러와,
해당 시트를 빅쿼리의 ‘드라이브 연동’ 기능을 통해 실시간으로 시트의 항목들이 빅쿼리에서
활용할 수 있도록 한다.
(Process)
1. 쿼리로 활용할 기본 테이블을 엑셀 시트에 옮겨줍니다. (데이터는 예시값 입니다)
>> 저같은 경우 피벗 테이블 형식의 각 국가별 일별 세션수 데이터인데요,
이 테이블 형태로 후에 쿼리 기본 작업이 들어갈 예정입니다
2.빅쿼리에서 프로젝트 > 세트를 생성하여 특정 세트 하위에 테이블을 만들어 주세요.
'테이블을 만들 소스’ 중 드라이브를 선택합니다.
3. ‘Drive url 선택’ 에서는 구글 스프레드 시트의 url 을 넣어줍니다.
>> 동일한 파일이더라도 각 시트마다 생성된 url 이 상이하며,
또
특정 시트를 지정해줄 때는 테이블에 기입한 url의 시트 이름을 넣어주면 됩니다.
4. 이어서 스키마를 설정합니다.
구글
시트에 있던 값들을 ‘순서대로’ , ‘데이터 유형’ 에 맞게 설정해줍니다.
이때
설정한 데이터 유형은 수정이 어렵기 때문에 String, Integer, Date 등을 잘 구분해줍니다.
이후에
구글 시트에 새로운 컬럼을 추가하게 된다면 가장 마지막 열의 뒤부터 추가 해야 합니다.
안그러면
스키마에서 설정한 순서와 달라져서 값들이 컬럼명과 매칭이 안 될수도 있어요
예를
들어 기존에 숫자형으로 등록했던 두 번째 열인 Global 열에 문자 형식 값을 가지고 있는 '안녕' 열을 추가하게 되면
기존에
빅쿼리 단에서 인식한 ‘두 번째 행’ 은 GLOBAL 처럼 Integer 형식이기 때문에 오류가 나고,
<기존에 숫자형으로 등록했던 두 번째 열인 Global 열에 문자 형식 값을 가지고 있는 '안녕' 열 추가>
<스키마 상 Integer 자리에 String 값이 있어 오류 발생>
만약 Integer 형식으로 값을 새로 넣었다고 하더라도,
빅쿼리에서는 ‘GLOBAL’ 컬럼 값을 구글 시트의 ‘안녕’ 컬럼으로 인식하게 됩니다. 의도했던 테이블이 완전 틀어질 수 있죠.
<빅쿼리 상에서는 기존에 등록된 스키마 순서대로 GLOBAL 로 인식하여 '안녕' 열의 값들이 GLOBAL 로 조회되고 있음>
따라서 만약 테이블에 수정사항이 있다면
기존 가장 마지막 컬럼의 다음 컬럼에 생성을 해주고
빅쿼리의 해당 테이블에 ‘스키마
수정’ 을 클릭해서 해당 열만 추가해줄 수 있어요
<엑셀 시트 상에 새로 추가할 열을 입력>
<빅쿼리의 해당 테이블에 대해 '스키마 수정' 클릭>
<추가하려는 열을 필드 이름과 데이터 유형에 맞게 설정하여 저장>
<빅쿼리 상에서 입력된 새로운 열 확인 가능>
위의 사항들을 고려해서 테이블을 생성해주었다면 엑셀 시트와 빅쿼리를 연결하는 방법은 끝입니다!
이처럼 구글 시트와 빅쿼리를 연동했을 때의 가장 큰 장점은
바로 엑셀 시트가 실시간으로 빅쿼리 상에 반영이 된다는 점 입니다.
예를 들어 제가 리포팅을 하다 보니
매주매주 새로운 값들이 업데이트 되는데,
해당 값들을 엑셀 시트에 추가해주기만 하면 빅쿼리에서 바로 인지할 수 있고
혹시나 데이터의 정합성을 체크하다가 틀린 값이 있더라도 그 부분만 수정해주면
빅쿼리 상에서 조회할 때 2중으로 수정해주는 수고를 하지 않아도 된다는 부분이죠
별 것 아닌 것 같지만 엑셀 시트 URL 로 빅쿼리에서 활용 가능할 수 있다는게 꽤나 유용했던 기능 이였습니다 :)
다음 글에서는 위의 연동 방식을 제가 어떻게 활용했는지 공유 드리겠습니다
Audience – Geo_Language: 방문자 사용언어 확인 이 Audience – Geo_Language 레포트는 보통 글로벌 서비스를 제공하는 기업들이 어떤 국가에서 어떤 언어를 쓰는유저가 상품을 구매하는지 확인하기 위해 사용한다. Location과 Language를 함께 보는 이유는 같은 지역에서도 언어가 다른 경우가 많기 때문이다. 예를들어 한국의 대형 화장품 회사는 이 레포트를 통해 한국에 거주하는 중국인이 유입량은 적지만 매우 높은 구매율과 판매량이 높다는것 을 확인한 뒤, 한국 거주 중국인을 위한 상품을 만들고, 타겟팅하여 높은 판매량을 기록했다. 추가로, 한국에 거주하는 미국인보다 영국인이 더 높은 구매전환율을 보이는것 처럼, Location과 Language는 함께 봐야하는 지표이다. 혹시, Language 레포트를 잘 쓸 수 있는 Tip이 있다면 댓글 남겨주세요 :)
Google Analytics - Audience – Interest: 방문자 확인 내 사이트에 유입하는 유저가 영화광, 만화광 등 어떤 스타일의 유저인지를 알려주는 Affinity Category. Google Ads 광고 집행 시 타겟팅 가능. 음... 나는 안쓴다.. 광고 타겟팅에 활용할 수 있긴한데, 굳이.. 음.. 이 레포트를 통해 뭔가 인사이트를 얻었다고 보고하지 말았으면 해서 글을 씁니다. 유저에 대한 인사이트를 뽑기위해선, Demographics레포트를 활용하는것 을 권장합니다.
[Google Analytics] 구글애널리틱스 커뮤니티입니다. 구글애널리틱스관련 정보를 공유 해 주세요! Audience – Demographic: 고객타입 별 Age / Gender 확인 내 비즈니스에 관심이 있는 고객군과 관심이 없는 고객군, 내 상품을 구매하는 고객과 구매하지 않는고객, 나아가 특정 상품이나 컨텐츠에 관심이 많은 고객을 확인할 수 있는 레포트 입니다. 아래 이미지처럼 Segment 별 연령/성별 데이터를 제공하기 때문에, 마케팅 전략수립 및 컨텐츠 기획, 소재 제작에 힌트를 얻을 수 있습니다. Audience - Demographic - Overview 레포트를 사용할 땐 3단계를 거쳐 의미있는 정보를 확인할 수 있습니다. 1. 타겟고객 확인: 내 사이트에 유입되는 유저의 연령/성별 확인 가능 2. 잠재고객 확인: 구매량을 늘릴 수 있는 고객층 확인 가능 (전체유입 vs 구매유입 을 통해 연령/성별 별 전환율확인) 3. 상품/컨텐츠/매체 성과측정: 성별/연령별 좋아하는 상품, 컨텐츠를 확인하고 매체 타겟팅 전략수립 가능. Segment 별 연령/성별 데이터 확인 잠재고객 확인 예시(유입량은 적지만, 전환율이 높은 35-44 남성고객의 유입량 확대) Demographic 레포트를 통해, 현재 내 사이트에 어떤 유저들이 들어오는지, 앞으로 어떤 상품을 어떤 유저에게 타겟팅 해야 내 비즈니스에 도움이 되는지, 확인할 수 있습니다. - 플러스제로
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이야