GA4 API 데이터를 더하다

Jun 10, 2024

CXM(Customer Experience Management) 솔루션 툴을 기획중인 PO 곽향훈입니다. 오늘은 저희 회사의 CXM 솔루션에 GA4 데이터를 통합하여 더 깊이 있는 고객 인사이트를 도출하는 과정에 대해 이야기해보려 합니다.





배경: CXM에 GA4를 더하다


우리의 CXM 솔루션은 이미 고객의 거래 데이터, 행동 데이터, 소셜 미디어 데이터 등을 통합하여 강력한 인사이트를 분석하고 있습니다. 하지만 최근 고객사들로부터 "사용자 행동을 더 상세히 분석하고 싶다"와 "Google Analytics 데이터와 연동이 되면 좋겠다"는 요구가 늘어났죠. 이에 우리는 GA4 데이터를 우리의 CXM 솔루션에 통합하기로 결정했습니다.





도전 과제: GA4 데이터 통합의 복잡성


GA4 데이터를 CXM에 통합하는 과정은 생각보다 복잡했습니다. 주요 도전 과제는 다음과 같았습니다.


  1. 데이터 구조의 차이: GA4의 이벤트 중심 모델과 우리 CXM의 사용자 중심 모델을 어떻게 조화시킬 것인가?

  2. 실시간성: GA4의 실시간 데이터를 어떻게 효과적으로 우리 시스템에 반영할 것인가?

  3. 데이터 중복: GA4와 CXM에서 중복되는 데이터를 어떻게 처리할 것인가?





해결 방안: 단계별 접근


이러한 도전 과제를 해결하기 위해 우리는 다음과 같은 단계별 접근을 취했습니다.



1단계: GA4 API 연동

  • GA4 API를 통해 필요한 데이터를 실시간으로 가져오는 시스템 구축

  • 예: 페이지뷰, 이벤트, 전환 등의 데이터를 5분 주기로 동기화



2단계: 데이터 매핑 및 통합

  • GA4의 이벤트를 CXM의 사용자 행동 데이터와 매핑

  • 예: GA4의 'purchase' 이벤트를 CXM의 '구매 완료' 액션과 연결



3단계: 중복 제거 및 데이터 정제

  • GA4와 CXM의 중복 데이터 식별 및 통합 로직 개발

  • 예: 구매 데이터의 경우, CXM의 상세 거래 정보를 우선으로 하고 GA4 데이터로 보완



4단계: 새로운 인사이트 모델 개발

  • GA4 데이터를 활용한 새로운 분석 모델 개발

  • 예: 웹사이트 행동 패턴과 구매 전환율의 상관관계 분석 모델





구체적인 업무 예시


이제 GA4 데이터가 통합된 CXM 솔루션을 어떻게 활용하는지 구체적인 예를 들어 설명해드리겠습니다.



예시 1: 이탈 고객 예측 모델 개선


기존 CXM:
- 거래 데이터, 고객 서비스 접촉 이력 등을 기반으로 이탈 가능성 예측


GA4 통합 후:
- 웹사이트/앱 사용 패턴 (방문 빈도, 체류 시간, 탐색 페이지 등) 데이터 추가
- 결과: 이탈 예측 정확도 15% 향상


구체적인 작업:
- GA4에서 사용자별 '최근 방문일', '30일간 방문 횟수', '평균 세션 시간' 데이터 추출
- 이 데이터를 CXM의 고객 프로필에 통합
- 머신러닝 모델 재학습 및 성능 평가




예시 2: 개인화된 상품 추천 엔진 고도화


기존 CXM:
- 과거 구매 이력, 장바구니 데이터 기반 추천


GA4 통합 후:
- 제품 페이지 체류 시간, 클릭 경로, 검색 키워드 등의 행동 데이터 추가
- 결과: 추천 상품 클릭률(CTR) 25% 증가


구체적인 작업:
- GA4 API를 통해 사용자별 '최다 조회 카테고리', '최근 검색어', '상품 상세 페이지 체류 시간' 데이터 수집
- 이 데이터를 CXM의 추천 알고리즘에 피처(feature)로 추가
- A/B 테스트를 통한 새로운 추천 모델의 성능 검증




예시 3: 전환 퍼널 최적화 인사이트 제공


기존 CXM:
- 각 단계별 전환율 분석 및 보고


GA4 통합 후:
- 페이지별 체류 시간, 클릭 이벤트, 스크롤 깊이 등 상세 행동 데이터 추가
- 결과: 퍼널 단계별 이탈 원인에 대한 구체적 인사이트 제공


구체적인 작업:
- GA4의 이벤트 데이터를 CXM의 전환 퍼널 각 단계와 매핑
- 퍼널 단계별 주요 이탈 지점 식별을 위한 데이터 분석 쿼리 작성
- 시각화 대시보드 개발 및 자동 인사이트 생성 로직 구현





결과 및 향후 계획


  1. GA4의 머신러닝 기반 인사이트를 우리 CXM의 예측 모델과 통합

  2. 실시간 개인화 추천을 위한 스트리밍 데이터 파이프라인 구축

  3. GA4 데이터를 활용한 새로운 고객 세그먼테이션 모델 개발




GA4 데이터의 통합은 우리 CXM 솔루션에 새로운 인사이트와 신뢰도를 더해주고 있습니다. 앞으로도 지속적인 개선과 혁신을 통해 고객사들에게 더 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있도록 개선할 예정입니다.



여러분의 회사에서는 어떤 방식으로 데이터를 통합하고 활용하고 계신가요? GA4와 다른 데이터 소스를 결합한 경험이 있다면 함께 논의하고 배우며 더 나은 고객 경험을 만들어갈 수 있기를 기대합니다.

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