안녕하세요, AMPM 최성락 마케터입니다.
많은 실무자분들이 GA4(Google Analytics 4)를 도입했지만, 여전히 “데이터는 있는데 뭘 봐야 할지 모르겠다”는 고민을 자주 하십니다.
GA4 기본 리포트로는 전환 수, 이탈률 정도는 볼 수 있지만 “왜 전환이 안 되는지, 어디서 막히는지”는 확인하기 어렵죠.
그래서 오늘은 단순히 지표를 보는 수준을 넘어, GA4 데이터를 활용해 문제의 원인을 찾아내는 실무적 분석 방법을 정리해보겠습니다.
1. 이벤트 설계가 분석의 시작이다
GA4에서는 모든 데이터를 ‘이벤트’ 단위로 수집합니다.
따라서 어떤 이벤트를 정의하느냐에 따라 분석 결과의 깊이가 달라집니다.
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기본 이벤트(스크롤, 클릭, 다운로드)는 자동 수집
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맞춤 이벤트(장바구니 담기, 찜하기, 필터 사용, 후기 클릭)는 반드시 직접 정의
단순히 ‘구매 완료’만 보는 게 아니라, 구매 이전에 어떤 행동이 전환율을 높이는지 추적할 수 있도록 이벤트를 설계해야 합니다.
예를 들어,
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결제 성공 고객 중 70%가 ‘리뷰 보기 이벤트’를 먼저 경험했다면?
→ 리뷰 경험을 늘리는 게 전환율 상승 포인트라는 가설이 나옵니다.2. 퍼널 분석으로 ‘어디서 이탈하는가’ 확인
GA4의 탐색 보고서에 있는 퍼널 분석 기능을 활용하면, 고객이 유입 후 전환까지 어떤 과정을 거쳤는지 단계별로 볼 수 있습니다.
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예시: 랜딩 → 상품상세 → 장바구니 → 결제
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각 단계에서 몇 %가 빠져나갔는지 시각화 가능
여기서 중요한 건 단순히 이탈률이 아니라 왜 이탈했는지 해석하는 겁니다.
예를 들어,-
상품 상세에서 이탈이 많다면 → 콘텐츠 신뢰 부족 / 정보 불충분
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결제 단계에서 이탈이 많다면 → UX 문제 / 배송·결제 정책 불만
퍼널 분석은 단순히 “숫자”를 보는 게 아니라, 실제 개선 포인트를 찾아내는 지도입니다.
3. 세그먼트 분석으로 ‘누가 전환하는가’ 파악
모든 고객이 똑같이 행동하지 않습니다. 그래서 필요한 게 세그먼트 분석입니다.
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신규 vs 재방문 고객의 전환율 차이
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모바일 vs PC에서 특정 이벤트 발생 비율
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지역, 연령, 유입 채널별 성과 비교
예시:
PC에선 결제 전환율이 높은데 모바일은 이탈이 많다면?
→ 모바일 UI/UX 개선이 우선순위라는 결론에 도달합니다.결국 “어떤 고객이 어떤 상황에서 전환하는가”를 파악해야 전략적으로 대응할 수 있습니다.
4. GA4 + BigQuery, 깊이 있는 퍼포먼스 분석
GA4 기본 리포트만으로는 위와 같은 분석도 한계가 있습니다.
그래서 BigQuery 연동이 필수입니다.-
캠페인별 이탈 지점 추적
예: 유튜브 광고 유입자는 상세 페이지에서 많이 나가지만, 네이버 검색 유입자는 결제 단계에서 멈춤. -
고객 행동 패턴 분석
구매 전 반드시 ‘배송 정보 확인 이벤트’를 거치는 비율이 높은가?
리뷰 클릭 경험이 실제 구매율에 영향을 주는가? -
외부 데이터와 결합
CRM 고객 등급 + GA4 행동 데이터 →
“광고로 유입된 고객 중 프리미엄 회원이 된 비율” 같은 분석 가능
BigQuery는 단순 리포트가 아니라, 데이터를 자유롭게 가공해 마케팅 의사결정까지 연결하는 도구입니다.
5. 실무자가 던져야 할 질문
데이터 분석은 SQL 스킬이 아니라, 좋은 질문에서 시작됩니다.
GA4 + BigQuery 환경에서 마케터가 던져야 할 질문은 이런 것들입니다.-
고객은 어디에서 가장 많이 이탈하는가?
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전환한 고객들은 구매 전 어떤 행동을 먼저 했는가?
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유입 채널별 고객 질(質)은 어떤 차이가 있는가?
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광고로 들어온 고객과 자연 검색으로 들어온 고객의 구매 패턴은 어떻게 다른가?
결국 데이터는 나침반이고, 방향은 우리가 질문으로 정해야 합니다.
GA4 데이터 기반 광고 최적화 활용법
1. 리마케팅: 이탈 고객 다시 잡기
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GA4 → Google Ads 세그먼트 연동
GA4에서 ‘구매 페이지 방문했지만 결제하지 않은 사용자’ 세그먼트를 정의 → Ads로 연동하면 자동 리마케팅 타겟 생성. -
실무 팁
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장바구니 추가 후 7일 이내 이탈 사용자에게만 맞춤 메시지 노출
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구매 경험자는 제외(exclusion audience)로 효율성 극대화
2. ROAS 기반 캠페인 관리
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GA4에서 매출 데이터 연동 필수
결제 완료 이벤트에 value 파라미터 태깅 → Ads로 전송 → 캠페인 단위 ROAS 최적화 가능. -
실무 팁
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GA4 → Ads → 캠페인별 ROAS 비교 리포트 세팅
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저ROAS 캠페인은 자동입찰 제외 / 고ROAS 캠페인에는 예산 집중
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고객 LTV 기준으로 세그먼트 분리해 맞춤 광고 집행
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3. 전환 잠재고객 활용
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Predictive Audience (예측 잠재고객)
GA4의 머신러닝 모델이 ‘향후 7일 내 구매 가능성 높은 고객’, ‘이탈 위험이 높은 고객’을 자동 생성. -
실무 활용 예시
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구매 가능성 높은 고객: Google Ads에 전송 → 전환 극대화 캠페인 적용
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이탈 위험 고객: 할인 쿠폰 or 재참여 유도 광고 집행
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고객 가치가 높은 그룹: VIP 전용 프로모션으로 유지율 강화
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4. 성과 측정 & 피드백 루프
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GA4에서 세그먼트별 → Ads 성과 데이터 확인
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광고 클릭 후 고객 행동(상품 조회, 체류 시간, 재방문율)을 세밀하게 추적
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단순 ‘클릭 → 전환’이 아니라 중간 여정(Engagement)까지 분석해 광고 메시지 최적화
오늘은 ga4에대해 같이 실무자의 관점에서 간략하게 알아봤는데요!
읽어주셔서 감사하고 혹시 모르는게 있으면 아래로 연락 주시면 됩니다!!
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