AI가 빠른 데이터 분석을 가능하게 한다면 효율적인 업무에 도움이 되겠죠?
Google Analytics4는 대규모 데이터를 분석하기 위해 만들어졌습니다.
이번 아티클에서는 GA4의 기능인 예측 메트릭스와 잠재고객 예측에 대해 살펴보겠습니다.
GA4는 데이터 분석 뿐만 아니라 앞으로에 대한 예측과 전략을 제공하여, 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
구글 애널리틱스4는 AI를 어떻게 사용하나요?
Google Analytics 4는 두 가지 중요한 방식으로 AI를 활용합니다.
<첫 번째>는 AI 알고리즘이 구매 또는 이탈과 같은 특정 행동을 보일 가능성을 기준으로 고객 세그먼트를 분류 및 예측해줍니다. 이러한 세분화를 통해 마케팅 담당자는 다양한 고객 세그먼트에 맞게 전략을 보다 효과적으로 맞춤화할 수 있습니다.
<두 번째>는 예측 항목과 고객 세그먼트를 보고서에 통합하는 것입니다. 단순히 항목 예측만 하는 것이 아니라, 예측된 데이터를 기반으로 한 세그먼를 생성해줍니다. 이를 통해 잠재 고객 행동에 대한 심층 분석이 가능하며, 향후 다양한 세그먼트가 어떻게 행동할지에 대한 인사이트를 제공합니다.
이러한 예측된 인사이트를 통해 기업은 포괄적인 시각을 확보하고, 시장 동향과 사용자 행동을 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. GA4의 이러한 능은 데이터 기반 비즈니스 전략 및 의사 결정에서 상당한 도움을 줄 수 있음을 의미합니다.
Google Analytics 4의 잠재고객 예측이란 무엇인가요?
GA4의 예측 잠재고객은 Google Ads 또는 Display & Video 360과 같은 광고 계정에 연결하면 Google Marketing Platform 전체에서 미디어 성과를 증폭시킬 수 있는 기능입니다. 유사 잠재고객 타겟팅, 리타겟팅, 잠재고객 억제 전략에 특히 효과적입니다.
사용자 행동 패턴을 분석하여 향후 행동을 예측하는 기계 학습 모델을 기반으로 하는 지표를 사용하여, 잠재 대상을 선정합니다.
1. 유사 잠재고객 타겟팅
GA4의 예측된 잠재고객은 구매할 가능성이 가장 높은 사용자 비율을 식별하여 Google Ads 유사 잠재고객의 역량을 강화합니다. 마케터는 이 데이터를 활용하여 구매할 가치가 높은 그룹과 신규 사용자를 타겟팅하여, 예산 증가나 타겟팅 확장을 한다면 기존 방법보다 더 효과적으로 도달 범위를 최적화할 수 있습니다.
2. 잠재고객 재타겟팅
예측된 잠재 고객은 제품 세부 정보나 장바구니 활동과 같은 상호 작용을 기반으로, 구매 전환 시점의 사용자를 정확히 찾아내어 리타겟팅을 향상시킵니다. 마케팅 담당자는 단기적으로 구매 전환될 가능성이 있을 것으로 식별된 사용자 또는 큰 손 지출자로 예측되는 사용자를 타겟팅함으로써 전환 및 수익을 늘리기 위한 접근 방식을 맞춤화할 수 있습니다.
반대로, 이탈 위험이 있는 사용자를 식별할 수도 있습니다. 특화된 메시지나 제안으로 이러한 사용자를 타겟팅하면 이탈 가능성이 있는 고객의 이탈을 방지하며, 충성도 높은 고객 기반을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 무분별한 광고 방지
예측된 잠재고객은 곧 전환할 예정인 상위 10% 고객과 같이 스스로 전환할 가능성이 높은 사람들에게 광고를 억제하는 전략이 가능합니다. 이를 통해 더 많은 격려가 필요한 사용자에게 초점을 맞춰 더욱 알뜰한 지출이 가능합니다.
Google Analytics 4의 예측 항목은 무엇인가요?
GA4는 세 가지 예측 항목을 측정합니다.
- 구매 확률 : 지난 28일 동안의 활동을 기반으로 사용자가 향후 7일 내에 전환을 완료할 가능성을 측정합니다.
- 이탈 확률 : 사용자가 향후 7일 이내에 앱이나 사이트를 다시 방문하지 않을 가능성을 추정합니다.
- 예상 수익 : 향후 28일 동안 사용자의 구매 전환으로 인한 수익을 예상합니다.
GA4에서 예측 항목을 어떻게 사용하나요?
구매 확률, 이탈 확률 등 GA4의 예측 항목을 활용하려면 머신러닝 알고리즘이 효과적으로 학습하기 위한 특정 전제조건을 충족하는 것이 중요합니다.
- 이벤트 구성: GA4 속성 설정에서 '구매' 이벤트가 올바르게 구성되었는지 확인이 필요합니다. 이 이벤트는 알고리즘이 사용자 트랜잭션을 인식하고 학습하는 데 중추적인 역할을 합니다.
- 데이터 볼륨: AI가 학습하려면 상당한 데이터 세트가 필요합니다. 최소 1,000개의 긍정적인(구매자) 샘플과 1,000개의 부정적인(비구매자 또는 이탈 사용자) 샘플이 필요합니다. 이는 최소 1,000명의 사용자가 구매를 완료하고 예측 조건을 트리거한 후 구매를 완료하지 않은 또 다른 1,000명의 사용자가 있어야 함을 의미합니다.
- 모델 품질: 최소 기간(일반적으로 28일 주기) 동안 구매 이벤트를 생성하는 일관된 품질의 트래픽을 유지합니다. 이를 통해 AI는 패턴을 식별하고 정확한 예측을 할 수 있습니다.
GA4는 이러한 기준을 충족하는 각각의 유저에 대해 매일 예측 항목을 계산합니다. 전제조건이 충족되지 않거나 사용자 수가 필수 기준 미만으로 떨어지면 GA4는 이러한 측정항목 업데이트를 중단할 수 있습니다.
예측 항목과 고객 세그먼트가 통합된 보고서에 AI를 통합하면, 예측된 보고서를 작성할 때 분석의 정확성과 통찰력을 어떻게 크게 향상시킬 수 있는지 고려하는 것도 중요합니다. AI를 이 프로세스에 통합하는 데 도움이 되는 단계별 가이드 영상 링크입니다.
요약하자면, Google Analytics 4는 예측 항목 및 예측 잠재고객과 같은 강력한 AI 기반 기능을 도입했습니다. 이러한 도구를 사용하면 마케팅 담당자는 고객을 효과적으로 타겟팅하고 향후 사용자 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예측 잠재고객은 광고 전략을 향상시키는 반면, 구매 확률 및 이탈 확률과 같은 예측 지표는 효과적인 사용을 위해 특정 전제 조건이 필요합니다.
또한 예측된 가치 보고서 생성과 같은 보고서에 AI를 통합하면 데이터 분석 정확도가 향상되고 효과적인 사용자 확보 방법과 잠재적인 이탈 위험 분석이 가능합니다. GA4에서 AI를 활용하는 것은 빠른 디지털 환경에서 경쟁력을 유지하고 데이터 기반 결정을 내리는 데 필수적인 툴이 될 수 있겠습니다.