Google 애널리틱스
마케팅 및 잠재고객 통계를 위한 Google 애널리틱스(GA4) 및 BigQuery
Google Cloud는 Google 애널리틱스와 연동하여 데이터 기반 비즈니스로 거듭나도록 도와줍니다. Google 애널리틱스 데이터를 BigQuery로 가져오면 더 많은 데이터에서 비즈니스 통계를 얻고 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.
개요
익숙한 데이터 도구로 마케팅 효과 극대화
GA4와 유니버설 애널리틱스의 차이점은 무엇인가요?
Google 애널리틱스 데이터를 BigQuery로 내보내야 하는 이유는 무엇인가요?
Google 애널리틱스 BigQuery Export는 어떻게 설정하나요?
먼저 새 Google Cloud 프로젝트를 만들고 BigQuery를 사용 설정해야 합니다. 그런 다음 BigQuery Export를 위한 프로젝트를 준비해야 합니다. Google 애널리틱스를 처음 시작하는 경우 Google 애널리틱스를 BigQuery 샌드박스(무료이며 시작할 때 신용카드가 필요하지 않음(샌드박스 한도 적용))에 연결하면 됩니다. 조직에 이미 기존 BigQuery 파이프라인이 있다면 기존 BigQuery 프로젝트에 연결할 수도 있습니다. 마지막으로 BigQuery를 Google 애널리틱스 속성에 연결합니다.
BigQuery에서 Google 애널리틱스 데이터를 Looker Studio로 가져올 수 있나요?
BigQuery란 무엇인가요?
BigQuery 샌드박스란 무엇인가요?
Google 애널리틱스란 무엇인가요?
Looker Studio란 무엇인가요?
작동 방식
이제 모든 GA4 사용자에게 무료로 제공되는 BigQuery Export로 Google 애널리틱스 데이터를 BigQuery에 연결하여 모든 Google 애널리틱스 데이터를 빠르게 쿼리하고 잠재고객 세그먼트를 구축하세요.
이제 모든 GA4 사용자에게 무료로 제공되는 BigQuery Export로 Google 애널리틱스 데이터를 BigQuery에 연결하여 모든 Google 애널리틱스 데이터를 빠르게 쿼리하고 잠재고객 세그먼트를 구축하세요.
일반적인 용도
빠른 속도로 마케팅 통계 파악
빠른 비즈니스 통계를 위해 Google 애널리틱스 데이터 쿼리하기
BigQuery를 사용하면 Google 애널리틱스 데이터를 쿼리하여 중요한 비즈니스 질문에 대한 답변을 신속하게 얻을 수 있습니다. 다음은 몇 초 만에 답을 얻을 수 있는 몇 가지 질문입니다.
1. 구매자당 평균 트랜잭션 횟수는 얼마인가요?
2. 특정 제품을 구매한 고객이 구매한 다른 제품에는 무엇이 있나요?
3. 지난 12개월 동안 장바구니에 추가된 상위 10개 항목은 무엇인가요?
방법
빠른 비즈니스 통계를 위해 Google 애널리틱스 데이터 쿼리하기
BigQuery를 사용하면 Google 애널리틱스 데이터를 쿼리하여 중요한 비즈니스 질문에 대한 답변을 신속하게 얻을 수 있습니다. 다음은 몇 초 만에 답을 얻을 수 있는 몇 가지 질문입니다.
1. 구매자당 평균 트랜잭션 횟수는 얼마인가요?
2. 특정 제품을 구매한 고객이 구매한 다른 제품에는 무엇이 있나요?
3. 지난 12개월 동안 장바구니에 추가된 상위 10개 항목은 무엇인가요?
잠재고객 세그먼트 구축 및 활성화
이벤트의 조합을 기반으로 잠재고객을 빠르게 분류
고객 행동을 보다 잘 이해하고 비즈니스에 가치 있는 잠재고객을 대상으로 디지털 마케팅을 타겟팅하는 동시에 마케팅 ROI를 높일 수 있습니다.
먼저 Google 애널리틱스 이벤트를 기반으로 장바구니에 추가했지만 구매하지 않은 사이트 방문자부터 평생 가치가 높은 고객까지 잠재고객을 분류하세요. BigQuery를 사용하면 이러한 잠재고객을 빠르게 분류하고 Google 애널리틱스에서 다시 공유할 수 있습니다.
방법
이벤트의 조합을 기반으로 잠재고객을 빠르게 분류
고객 행동을 보다 잘 이해하고 비즈니스에 가치 있는 잠재고객을 대상으로 디지털 마케팅을 타겟팅하는 동시에 마케팅 ROI를 높일 수 있습니다.
먼저 Google 애널리틱스 이벤트를 기반으로 장바구니에 추가했지만 구매하지 않은 사이트 방문자부터 평생 가치가 높은 고객까지 잠재고객을 분류하세요. BigQuery를 사용하면 이러한 잠재고객을 빠르게 분류하고 Google 애널리틱스에서 다시 공유할 수 있습니다.
예측 분석에 BigQuery ML 사용
수요 예측 생성 및 예측 잠재고객 구축
BigQuery의 기본 제공 머신러닝을 사용하여 보다 정확하게 마케팅 실적을 예측하고 계획하세요. 이전 마케팅 데이터를 사용하여 계절성을 포함하는 정확한 예측을 만들어 비즈니스 피크를 더 효과적으로 계획할 수 있습니다.
BigQuery ML을 사용하면 Google 애널리틱스 데이터를 기반으로 구매 경향이나 예측 고객 평생 가치와 같은 예측 잠재고객을 구축하여 잠재적으로 가치 있는 신규 고객을 타겟팅할 수 있습니다. ML 기반 예측 기능으로 앱 제거를 예측할 수도 있습니다.
방법
수요 예측 생성 및 예측 잠재고객 구축
BigQuery의 기본 제공 머신러닝을 사용하여 보다 정확하게 마케팅 실적을 예측하고 계획하세요. 이전 마케팅 데이터를 사용하여 계절성을 포함하는 정확한 예측을 만들어 비즈니스 피크를 더 효과적으로 계획할 수 있습니다.
BigQuery ML을 사용하면 Google 애널리틱스 데이터를 기반으로 구매 경향이나 예측 고객 평생 가치와 같은 예측 잠재고객을 구축하여 잠재적으로 가치 있는 신규 고객을 타겟팅할 수 있습니다. ML 기반 예측 기능으로 앱 제거를 예측할 수도 있습니다.
마케팅 실적 대시보드 빌드
Looker Studio로 마케팅 보고서 및 대시보드 빌드
Looker Studio는 수백 개의 데이터 소스와 연결되며 매우 시각적인 대시보드를 제공하므로 마케팅 활동의 데이터를 혼합하고 분석하여 유용한 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. Google 애널리틱스 및 Google Search Console을 포함한 마케팅 분석 데이터를 입력하고 테이블 및 차트를 포함한 자체 뷰를 맞춤설정하여 실적을 강조하세요.
방법
Looker Studio로 마케팅 보고서 및 대시보드 빌드
Looker Studio는 수백 개의 데이터 소스와 연결되며 매우 시각적인 대시보드를 제공하므로 마케팅 활동의 데이터를 혼합하고 분석하여 유용한 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. Google 애널리틱스 및 Google Search Console을 포함한 마케팅 분석 데이터를 입력하고 테이블 및 차트를 포함한 자체 뷰를 맞춤설정하여 실적을 강조하세요.
