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지금까지 유니버설 애널리틱스와 구글 애널리틱스 4의

이벤트 데이터 모델을 자세히 살펴 본 이유는

 

결국 이커머스 데이터를 수집하고 분석하기 위한

기초 지식이었다고 해도 과언이 아닙니다.

 

구글 애널리틱스의 버전과 무관하게

이커머스 데이터도 이벤트를 기반으로

수집되기 때문에 그러한 이벤트의 개념을

정확하게 이해해야 정확한 분석이 가능하기 때문입니다.

 

그런데

계속 명심해야 하는 주의 사항은

새로운 버전이 라이브되었기 때문에

이제는 더 발전할 가능성이 없는 유니버설 애널리틱스와 달리

 

구글 애널리틱스 4의 이커머스 수집 기능은

계속 개발 중인 것으로 보이고

구글 태그 매니저와 연동 기능도

다소 의아하거나 기대에 미치지 못하는 부분을

발견하실 수 있다는 점입니다.

 

쉽게 말해,

구글 애널리틱스의 이커머스 수집을 위해

어떤 버전의 구글 애널리틱스를 사용하시던

JS API를 사용하시던 GTM dataLayer를 사용하시던

이를 정확하게 구현하는 책임은

전적으로 여러분에게 있습니다.

 

저희가 짐작하기에는

구글 애널리틱스 개발팀도 클릭 한번으로

모든 데이터를 손쉽게 수집해서

완벽하게 분석할 수 있기를 원하겠지만

 

불행히도

전자 상거래 환경은 획일화되지 않았기 때문에

불가능한 희망입니다.

 

그래서

이번 포스팅에서는 

여러분께서 운영하시는 전자 상거래 환경에서

유니버설 애널리틱스와 구글 애널리틱스 4를 이용하여

이커머스 데이터를 정확히 수집하기 위해

반드시 숙지해야 하는 중요한 문제들을 다루겠습니다.

 

여러 번 반복하여 말씀드리듯이

구글 애널리틱스는 

구 버전인 유니버설 애널리틱스와

신 버전인 구글 애널리틱스 4를

당분간 함께 사용하라고 공식적으로 권고하고 있습니다.

 

설령

위와 같은 공식적인 권고가 없다해도

수년간의 소중한 데이터는

구 버전인 유니버설 애널리틱스에 쌓여있고

신 버전인 구글 애널리틱스 4는

이 데이터를 소급하여 적용해 주지 않습니다.

 

그래서

두 버전의 비교는 선택이나 취향이 아닌 필수입니다.

 

이를 통해서,

구글 애널리틱스의 이커머스를

좀 더 역사적인 관점에서 살펴봐야 하는 이유는

충분히 이해하셨을 것 같습니다.

 

이제

처음에는 안개 속을 헤매야 해서 더디고 지루하지만

목적지에 도착할 즈음에는 맑고 청명한 하늘이 기다리는

여행을 시작해 볼까요?

 

구글애널리틱스_이커머스_여정.jpg

Pixabay로부터 입수된 Ana_J님의 이미지 입니다.

 

 

1. 유니버설 애널리틱스! 그리고 구글 애널리틱스 4!

 

구글 애널리틱스 4의 이커머스 관련 기능을 

명쾌하게 이해하는 노력의 시작은

구 버전인 유니버설 애널리틱스가 제공하는

향상된 전자상거래(=Enhanced Ecommerce)를

살펴보는 것에서 시작해야 합니다.

 

구글 애널리틱스 4 전자상거래 보고서의

설정 방법, UI와 같은 구성이

유니버설 애널리틱스의 향상된 전자 상거래와

많이 다르게 보여서 당황스러우시다면

 

사실은

유니버설 애널리틱스가 제공하는 향상된 전자 상거래의

데이터 모델과 구성을 충분히 이해하지 못한 것이 아닌지

진지하게 검토해야 할 증거일 수 있습니다.

 

구 버전과 신 버전의 다른 점보다

같은 점이 더 많기 때문입니다.

 

두 버전의 다양한 이벤트/속성 명칭을

나란히 놓고 살펴볼까요?

 

2. 이커머스 액션 비교하기

 

구글 애널리틱스를 활용해서

수집할 수 있는 이벤트 유형은 아래와 같습니다.

 

유니버설 애널리틱스와 

구글 애널리틱스 4가 개별적으로 제시하는

각각의 이벤트 명칭은 일반적인 쇼핑몰에서 발생하는

구매 전환 과정과 대응합니다.

 

구글 애널리틱스 4가

일반적인 쇼핑몰에서 발생하는

구매 전환 과정을 좀 더 

충실히 재현했다고 평가할 수 있습니다.

 

구글 애널리틱스가 제시하는 API 모델은

아래의 표에서 구체적으로 살펴보실 수 있습니다.

 

예를 들어

GA4 이벤트명은

여러분이 JS API 혹은 구글 태그 매니저를 통해서

입력해야 하는 이벤트 명칭에 해당합니다.

 

이 표에서

유니버설 애널리틱스의 향상된 전자상거래 태그에 대응하는

구글 애널리틱스 4의 이벤트 명칭도 확인할 수 있습니다.

 

GA4 이벤트명 UA 이벤트명 설명
view_promotion promoView 프로모션 정보 열람 행위.
select_promotion promoClick 프로모션 정보 클릭 행위.
view_item_list impressions 제품 카탈로그 목록 열람 행위.
select_item click 카탈로그에서 특정 제품 클릭 행위.
view_item detail 제품 상세 페이지 열람 행위.
add_to_cart add 장바구니 담기 행위.
add_to_wishlist 없음 찜하기 행위.
view_cart     없음 장바구니 목록 열람 행위.
remove_from_cart  remove 장바구니 삭제 행위.
begin_checkout checkout 결제 과정 시작 행위.
add_shipping_info checkout_option 배송 정보 입력 행위.
add_payment_info checkout_option 지불 정보 입력 행위.
purchase purchase 결제 완료 행위.
refund refund                     구매한 제품 환불 행위.

 

특히 노란색으로 강조한 구글 애널리틱스 4의 결제 과정인

begin_checkout, add_shipping_info, add_payment_info는

유니버설 애널리틱스의 중요한 차이점입니다.

 

유니버설 애널리틱스와 다르게 

구글 애널리틱스 4는 더 이상

checkout step 옵션을 허용하지 않고

사전 정의된 가장 일반적인

check out 과정을 제공하기 때문입니다.

 

더하여,

분석 가치가 있지만

유니버설 애널리틱스에서는

명시적으로 제공하지 않았던

이커머스 이벤트인

view_cart와 add_to_wishlist가 

 

구글 애널리틱스 4에서

명시적으로 추가되어

관련 지표를 살펴보는 작업이

한결 수월해 졌습니다.

 

유니버설 애널리틱스에서는

view_cart와 add_to_wishlist 이벤트를

추적하고 분석할 수 없는 것이 아니고

 

구글 애널리틱스 4에서 좀 더

그 절차가 간단해졌다고

이해하시는 것이 더 정확합니다.

 

3. 제품 정보 속성 비교하기

 

구글 애널리틱스 4의 제품 정보 속성을

유니버설 애널리틱스와 비교하면

두 버전 간의 차이점은 다소 어중간합니다.

 

구글 애널리틱스 4에서

제품 카탈로그가 노출된 지점을 정확하게 명시하는

item_list_name, item_list_id 속성을 추가했고

 

item_category1~5 속성을 추가하여

계층적인 제품 카테고리 정보를

유니버설 애널리틱스에서보다

더 편리하게 혹은 명시적으로 적재할 수 있습니다.

 

GA4 속성명 UA 속성명 설명
item_id id 진열 상품의 고유 아이디.
item_name name 진열 상품의 명칭.
item_list_name list 진열 카탈로그의 명칭.
item_list_id 없음 진열 카탈로그의 고유 아이디.
index position 카탈로그에서 상품 진열 순서 번호(숫자형).
item_brand brand 상품의 브랜드.
item_category category 상품 1단계 카테고리.
item_category2 category 상품 2단계 카테고리.
item_category3 category 상품 3단계 카테고리.
item_category4 category 상품 4단계 카테고리.
item_category5 category 상품 4단계 카테고리.
item_variant variant 상품 옵션 명칭.
affiliation 없음 판매촉진 제휴사 코드/명칭.
discount 없음 적용된 할인액(숫자형).
coupon coupon 적용된 쿠폰 코드/명칭.
price price 상품 정상 판매가(숫자형).
currency 없음 상품 판매가의 통화기호.
quantity quantity 제품 구매 수량(숫자형).

 

유니버설 애널리틱스와 마찬가지로

구글 애널리틱스 4에서도 

item_id 혹은 item_name 중에 하나는

반드시 명시되어야 합니다.

 

구글 애널리틱스 4가 제시하는

제품 속성 정보를 모두 채우는 노력은

 

개발자와 분석자 모두에게 의외로

상당히 부담스러운 도전 과제일 수 있습니다.

 

하지만

속성을 가능한 많이 채워넣을 수록 

구글 애널리틱스 4에서

살펴볼 수 있는 분석 보고서가

풍부해 진다는 점과

 

여러분의 쇼핑몰에서 발생하는 이벤트를

더 쉽고 다양하게 살펴볼수록

재무 성과는 급증할 가능성이 높기 때문에

 

쇼핑몰의 낡은 Transaction Engine을

개선하는 작업을 수 년간 망설이며 미루셨다면

이번에 근본적으로 개선하는 계기로

삼으실 수도 있습니다.

 

4. 프로모션 정보 속성 비교하기

 

구글 애널리틱스 4에서도 

판촉 배너의 성과를 측정할 수 있는

데이터를 수집할 수 있습니다.

 

안타깝게도 저희는 실무적으로

큰 필요성을 발견할 수 없었던 기능입니다.

 

다양한 기간 범위와 대상 품목으로

복수의 판촉 행사가 진행되는

상당한 규모의 종합몰이나 오픈 마켓에서는

활용가치가 있을 것으로 예상합니다.

 

저희가 아직까지 발견하지 못했던 필요를

아시는 분들을 위해서 표를 정리했습니다.

 

GA4 속성명 UA 속성명 설명
promotion_id id 판촉 배너 ID.
promotion_name name 판촉 배너 명칭.
creative_name creative 크리에이티브 명칭.
creative_slot position 크리에이티브 개재 위치.
location_id 없음 판촉 배너의 개재 위치.

 

유니버설 애널리틱스와 마찬가지로

구글 애널리틱스 4에서도 

promotion_id 혹은 promotion_name 중에 하나는

반드시 명시되어야 합니다.

 

5. 여러가지 정보 속성 비교하기

 

전송되는 액션의 종류에 따라서

함께 전송되어야 하는 속성들의 필수성은 

판이하게 달라집니다.

 

그런데

이전 포스팅에서 살펴보셨듯이

구글 애널리틱스 4에서는

온라인 마케팅 기획자나 마케팅 팀이

개발자에 의존하지 않아도

매우 다양한 이벤트를 수집할 수 있게 개선하면서

 

역설적으로

구글 애널리틱스 4의 이벤트 모델은

유니버설 애널리틱스보다 훨씬 복잡해 졌습니다.

 

GA4 속성명 UA 속성명 설명
transaction_id id 주문 고유 번호. purchase와 refund 이벤트에서 필수.
affiliation affiliation 제휴 상점 코드/명칭.
value revenue 이벤트의 재무적 가치.
currency currencyCode 재무 가치의 통화 기호. purchase 이벤트에서 필수.
tax tax 총 결제 금액에 포함된 세액.
shipping shipping 배송비. 저희는 총 매출액과 구분합니다.
items

products

impressions

promotions

특정 이벤트와 연관된 상품 정보
shipping_tier option 배송 정보.
payment_type option 지불 정보.
coupon coupon 특정 이벤트와 연관된 쿠폰 정보.
promotion_id 없음 특정 이벤트와 연관된 판촉 배너 ID.
promotion_name 없음 특정 이벤트와 연관된 판촉 배너 명칭.
creative_name 없음 특정 이벤트와 연관된 크리에이티브 ID.
creative_slot 없음 특정 이벤트와 연관된 크리에이티브 개재 위치.
location_id 없음 페이지의 배너 개재 위치
item_list_name 없음 특정 이벤트와 연관된 제품 카탈로그 명칭.
item_list_id 없음 특정 이벤트와 연관된 제품 카탈로그 ID.

 

그래서 결과적으로는 

유니버설 애널리틱스에서는

 

온라인 마케팅 기획자나 마케팅 팀에서

코딩 지식이 없다면

아무리 살펴봐도 이해할 수 없었기 때문에

개발팀만 살펴봐야 했던 기술 정보를

 

구글 애널리틱스 4에서는

 

온라인 마케팅 기획자나 마케팅 팀에서

살펴보면 이해할 수 있는

상황으로 변했을 뿐이라고 이해하시는 것이

 

더 현실적일 것 같습니다.

 

구글 애널리틱스 4 개발팀에서는

개발팀과 마케팅팀은 혹은 기획팀의 호흡이

이전보다 덜 중요해 지기를 기대하면서

 

구글 애널리틱스 4의 데이터 모델을 

개선한 것 같습니다.

 

하지만

문법적으로 동일한 snippet code로

유니버설 애널리틱스와 구글 애널리틱스 4의

데이터를 비교해 보면

구글 애널리틱스 4의 수치가 다소

불안정 혹은 부정확해 보입니다.

 

유니버설애널리틱스_구글애널리틱스4_데이터차이.png

 

테스트 상품이 구글 애널리틱스의 각 버전에

전송한 상품 가격은 ₩456,700입니다.

 

위의 표를 보시면

이 상품을 3개 구매한 이벤트 전송 결과가

위 쪽의 유니버설 애널리틱스는

정확히 ₩1,370,100인데

 

구글 애널리틱스 4는 ₩1,371,151로

표시하는 상황을 보실 수 있습니다.

 

구글 애널리틱스 4가 보고하는 차액인

₩1,,051은 어디서 왜 왔는지

저희도 아직은 잘 모르겠습니다.

 

이와 같은 여러 가지 현실적인 제약 때문에

구글 애널리틱스 4 개발팀의

의도대로 개선된 세상을

언제 경험할 수 있을지는

저희는 도저히 모르겠습니다.

 

6.

지금까지

구글 애널리틱스 4를 기준으로

유니버설 애널리틱스와 구글 애널리틱스 4의

다양한 이벤트/속성 명칭을 살펴봤습니다.

 

이미 말씀드렸듯이

구글 애널리틱스 4가 제시하는

방식이 다소 낯설고 어색하게 느껴지신다면

유니버설 애널리틱스의 구조를

명확하게 이해하지 못했을 가능성을

의심해 보셔야 합니다.

 

위에서 제시해 드린 표를 천천히 살펴보시면

구글 애널리틱스 4에서 변한 것은 주로

명칭일 뿐이라는 점을 쉽게 공감하실 것 같습니다.

 

최소한 이커머스 데이터 추적 관점에서

구글 애널리틱스 4는 오히려

유니버설 애널리틱스의 다소 산만했던

구조와 명칭이 좀 더 직관적으로 정리되었을 뿐입니다.

 

다음 포스팅에서는 본격적으로 

유니버설 애널리틱스와 구글 애널리틱스 4의

이커머스 데이터를 동시에 혹은 하나만 전송하기 위해

구현해야 하는 여러가지 사항을 살펴보겠습니다.

 

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    이전 포스팅에서는 온라인 브랜딩 자체의 정의와 온라인 브랜딩 성공의 정의를 아래의 도표와 함께 자세히 살펴보았습니다. 이전 포스팅 보러 가기 온라인 브랜딩의 관점에서 구분할 수 있는 온라인 매체는 여러 가지입니다. 또한, 모든 매체는 개별적으로 매...
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