블로그로 데이터 분석하기를 마치며..

계기

이 프로젝트를 시작하게 된 결정적인 계기는 데이터리안의 8월 세미나 중 이보민님의 <이력서는 서비스여야 한다> 발표였다. 보민님은 oopy로 이력서 웹서비스를 만들고 GA로 사용자 행동 데이터 수집 및 개선점을 도출하셨다. 마침 나도 블로그를 시작할 때 GA를 연동하고 방치해둔 참이라 그동안 쌓인 데이터를 활용하기에 좋은 기회라는 생각이 들었다.

좋았던 것

목표에 걸맞게 퍼널과 퍼널별 핵심 이벤트를 정의한 것이다. 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하는 것 자체는 쉽지 않지만 최초에 가이드라인을 잘 정의했기 때문에 중간에 뭘 해야할지 길을 잃지는 않았다. 이 부분이 확실히 나의 강점인 것 같다.

02. 퍼널 정의하기 / 퍼널별 핵심 이벤트 정의하기

아쉬웠던 것

데이터를 해석하는 과정이다. 데이터 분석으로 하나마나한 당연한 소리를 하지 않으려면 다양한 기준으로 잘게 쪼개보는 것이 중요한 것 같은데 개인 블로그라는 선입견 때문인지 피상적인 항목밖에 고려하지 못한 것 같다.

새로 배운 것

GA4와 GTM을 활용한 데이터 수집 과정을 거의 통달했다.

맞춤 측정기준/측정항목을 설정하여 추가 데이터를 수집할 수 있고 UTM 파라미터를 정의해서 캠페인 운영 시 유입을 추적할 수 있다. 그리고 커스텀 이벤트를 정의하고 트리거와 태그를 설정하여 원하는 이벤트를 측정할 수 있다. GA4에서 이벤트 기준으로 측정 기준이 바뀌면서 노코드 이벤트 측정의 자유도가 높아질 것 같다.

앞으로 할 것

구글 데이터 스튜디오를 활용한 대시보드 관리하기 글 발행

데이터 분석 책 리뷰글 발행
→ 데이터 리터러시 관련 책들을 지금까지 10권 정도 찾아 읽었는데 이번 분석에 바로 적용할만큼 완벽하게 소화하지 못해서 정리를 한 번 해야할 것 같다.

데이터리안 GA4 데이터 분석 캠프 수강
→ 강의 듣기 전에 개인적으로 먼저 해보길 잘한 것 같다.

총평

질문을 만들 수 있으면 길은 보인다. 데이터는 있는 걸 먼저 활용할 수도 있고 없으면 수집하면 된다. 물론 좋은 데이터를 기반으로 좋은 인사이트가 나올 확률이 높겠지만 데이터 분석을 통해 하고자 하는 일이 개선을 위한 실행이라면 현실적으로 데이터 수집이나 전처리에서는 최대한 시간과 비용을 아끼는게 맞는 것 같다. 이렇게 생각해도 항상 역량은 부족하게 느껴지고 환경은 아쉽지만..