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GA4로 경험하는 AI/머신러닝: 예측 분석

AI, 초개인화, 추천 기능, 고객 경험 개선, 디지털 트랜스포메이션 등 최근 많은 비즈니스에서 도입한 다양한 데이터 기술은 불리는 이름은 각기 다르지만 ‘예측 분석’의 내용을 담고 있는 경우가 대부분입니다. 오늘 콘텐츠에서는 다양한 기술 개선의 근간이 되는 예측 분석에 대해 설명하고 GA4를 통해 예측 분석을 할 수 있는 방법에 대해 이야기하고자 해요. 함께 살펴볼까요?




‘예측 분석’이란 무엇인가요?


예측 분석이란 과거 데이터를 분석하여 미래의 이벤트를 예측하는 분석 방법입니다. 예를 들어, ‘고객이 어떤 제품을 구매할 가능성이 높은지’, ‘A제품의 구매가 늘어나는 시기는 언제인지’ 등을 예측 분석을 통해 알 수 있죠.

데이터 분석은 주로 네 가지 유형*으로 분류되는데요. ‘예측 분석’은 최근 높은 관심을 갖는 분석 기법입니다. 예측 분석은 고급 수학, 통계, AI 및 ML 등을 혼합하여 사용해 진행하며, 제품이나 구매자의 숨겨진 패턴을 발견하여 추론하는 기법으로 최근 높은 관심을 받고 있어요.

​🤔 예측분석 외에 데이터 분석의 종류에는 어떤 게 있나요?


😎 데이터 분석은 보통 네 가지 유형으로 분류되는데요. ‘기술 분석’, ‘진단 분석’, ‘예측 분석’, ‘처방 분석’으로 나눠져요. 간단히 설명하자면, 기술 분석은 과거 데이터를 요약하고 시각화하는 방법이고 진단분석은 왜 과거에 어떠한 이벤트가 발생했는지에 대한 설명을 하기 위한 방법이에요.


반면, 위의 두 가지 분석은 과거 데이터를 검사하는 분석이라면 예측 분석과 처방 분석은 미래를 살펴보는 것이죠. 예측 분석은 과거 및 실시간 데이터에서 발견된 패턴을 기반으로 추세를 예측하는 방법이고, 처방 분석은 기업의 의사 결정을 최적화할 수 있도록 미래의 조치와 결정을 규정하는 방법입니다.



‘예측 분석’이 최근 더 많은 관심을 받는 이유는?


왜 많은 기업들이 최근에 예측 분석 관련 솔루션을 더 많이 도입하고, 관련 기술에 관심을 갖는걸까요? 그 이유는 크게 ‘데이터의 양 증가 및 분석 기술 발전’, ‘성공 모델의 등장’이라는 두 개의 주제로 설명될 수 있습니다.


먼저, 인터넷과 디지털 기술이 발전하며, 기업은 이전보다 많은 데이터를 수집할 수 있게 되었기 때문입니다. 분석을 고도화하기 위해서는 많은 데이터가 필요한데요. 이전에는 많은 기업이 데이터 수집에 큰 관심을 두지 않았지만, 현재는 IT기업이 아니더라도 많은 기업이 다양한 데이터를 수집 및 보관하고 있습니다. 기업이 많은 데이터를 보유하게 되자, 다양한 데이터 기반 비즈니스에 관심을 갖게 되고, 많은 성과를 기대할 수 있는 예측 분석이 높은 인기를 끌게 된 것입니다.


두 번째로, 데이터를 잘 활용하는 선두 기업들이 큰 효과를 보고 있기 때문입니다. 최근 국내에서 많은 사랑을 받고있는 플랫폼인 무신사, 배달의 민족, 오늘의집, 마켓컬리 등은 서로 다른 서비스를 제공하고 있어서 전혀 공통점이 없어 보이는데요. 이들은 모두 고객 데이터를 잘 활용하는 기업이라는 공통점이 있습니다. 또한, 해외에서도 최근 많은 관심을 받는 기업인 메타, 구글, 알리바바 등도 모두 머신러닝과 인공지능에 가장 먼저 뛰어들었으면서도, 현재도 가장 많은 투자를 하고 있죠.

이렇게 시장의 경쟁이 치열해지는 상황에서, 성공적인 비즈니스를 진행하는 기업이 모두 데이터 기반의 비즈니스를 운영하고 있다는 점은 더 많은 기업가들이 데이터 분석의 정수인 ‘예측 분석’에 많은 관심을 갖게 만들죠.




예측 분석을 진행하는 마케팅 사례는?


예측 분석을 통해 실시간 의사 결정과 미래 의사 결정에 적극적으로 활용하는 조직은 늘어나는 추세이죠. 특히나 마케터는 더욱 예측 분석을 활발히 사용합니다. 최근 많은 마케터가 자주 활용하는 예측 분석의 구체적인 예를 들어볼게요.

  • 고객 이탈 예측: 이탈할 가능성이 높은 고객을 식별하여 이탈 방지 전략을 수립합니다.

  • 제품 추천: 고객별로 관심을 가질 제품이나 서비스를 메시지, 알림톡 등으로 추천하여 구매 전환율을 높입니다.

  • 캠페인 효과 예측: 캠페인의 효과를 예측하여 마케팅 예산을 효율적으로 집행합니다.


GA4 예측 분석을 진행하기 위한 세팅


구글 애널리틱스4에는 ‘구매 가능성, 앱 제거 가능성, 예측 수익’이라는 3가지 예측 측정항목을 제공하고 있습니다. 이는 사이트 방문자 데이터, GA4에서 구조화한 이벤트 데이터, 구글의 기계학습 알고리즘을 기반으로 예측된 사용자의 향후 행동 예측이죠.


구글에서 제공하는 3가지 측정 항목은 두 가지 공통점이 있습니다. 하나는 모두 최근 수집된 데이터(최대 28일 이내)를 모델링하여, 가까운 미래를 보여준다는 점이고, 다른 하나는 모두 ‘전자상거래’와 연관이 크다는 공통점이 있습니다. 즉, GA4가 제공하는 예측 지표는 전자 상거래를 진행하는 웹사이트에게 큰 도움이 될 수 있어요.


다만, 전자상거래를 진행하는 모든 웹사이트가 GA4의 예측 분석 기능을 활용할 수 있는 것은 아닌데요. 몇 가지 세팅이 완료되고, 예측 모델을 성공적으로 학습시킬 수 있는 최소한의 기준을 충족한 웹사이트만이 GA4의 예측 분석 기능을 활용할 수 있습니다. GA4에서 예측 분석을 진행하기 위해서 웹사이트는 아래와 같이 세팅이 되어있어야 하며, 최소 기준이 충족해야 합니다.



(1) ‘참여 모델링 및 비즈니스 통계’ 기능 활성화


예측 분석을 진행하기 위해서는 ‘참여 모델링 및 비즈니스 통계’의 체크박스가 체크되어야 하는데요. 해당 체크박스는 ‘관리(톱니바퀴 버튼) > 계정 설정’에서 확인할 수 있습니다.

GA4 참여 모델링 및 비즈니스 통계 확인 창
GA4 참여 모델링 및 비즈니스 통계 확인 창


(2) 구매 이벤트 추적

예측 항목을 확인하기 위해서는 구매 관련 이벤트가 GA4 내에서 추적되고 있어야합니다. 구매 관련 이벤트에는 ‘purchase, ecommerce_purchase, In_app_purchase’가 있으며 해당 이벤트가 추적되는지에 대한 여부는 ‘관리(톱니바퀴 버튼) > 이벤트’에서 확인이 가능합니다.

GA4 이벤트 확인창
GA4 이벤트 확인창

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(3) 예측 측정항목 확인을 위한 최소 기준


  1. 예측 측정 항목별로 각각 1,000명의 대조군이 있어야 합니다. 예를 들어, 구매 가능성 예측을 진행하기 위해서는 구글 애널리틱스가 1,000명의 구매 고객과 1,000명의 비구매 고객이 확인할 수 있어야 합니다.

  2. 일정 기간동안 모델 품질이 유지되어야 합니다. 각 모델의 예측 측정 항목은 활성 사용자에 대해 하루에 한 번 생성됩니다. 속성의 모델 품질이 최소 기준 미만이면 해당 예측 업데이트는 중지되며, 예측 측정 항목을 확인할 수 없습니다.




GA4 예측 분석을 통해 할 수 있는 것


위와 같은 과정을 통해 예측 측정항목을 활성화한다면, 비즈니스 현장에서는 주로 두 가지 활동을 진행합니다. 바로, ‘예측 대상 타깃팅’‘LTV 탐색’인데요. 두 가지를 간단하게 설명해드릴게요.



(1) ‘참여 모델링 및 비즈니스 통계’ 기능 활성화

구글 애널리틱스4에서 예측 지표를 만들었다면, 예측 잠재고객에게 마케팅 활동을 진행할 수 있습니다. ‘관리(톱니바퀴 버튼) > [속성] 잠재 고객 > 새 잠재고객 > 예상 검색어’를 눌러 타깃을 추출할 수 있습니다. 위와 같이 세팅하고, 조건이 만족되었다면 예측 잠재고객 활용이 가능하나, 충족되지 못했을 경우에는 사용 가능 상태가 ‘사용 불가’로 나오게 됩니다.

GA4 새 잠재고객 만들기 창
GA4 새 잠재고객 만들기 창


(2) LTV(고객생애가치) 파악하기

LTV(Life Time Value, 고객생애가치) 탐색에서도 구매 확률과 이탈 확률이 사용됩니다. 해당 보고서에서는 고객군별로 고객 생애가치를 확인할 수 있습니다. 고객군별로 LTV를 확인은 ‘탐색 > (탬플릿 내) 사용자 전체 기간 > 행 내 신규 사용자 매체 삭제 > 마지막 잠재고객 드래그’의 단계로 확인할 수 있습니다. 해당 보고서를 통해 고객군 별 평균 수익 등 고객 가치를 판단하는데 유용한 데이터를 확인할 수 있습니다.

GA4 사용자 전체 기간(LTV) 확인하기
GA4 사용자 전체 기간(LTV) 확인하기




GA4, 그냥 쓰지 말고 ‘잘’ 쓰세요.

전세계 비즈니스의 예측 분석 활용 흐름과 함께 구글 애널리틱스의 예측 분석 도구로서의 진화는 많은 비즈니스의 변화를 예고하고 있습니다. 데이터 기반의 마케팅 활동은 이제 앞선 기업의 특별한 기술이 아닙니다. 기업의 생존을 위해 비즈니스가 기본적으로 활용해야 할 기술이 된 것이죠.

그리고 질 높은 예측 인사이트를 얻기 위해서는, 정확한 데이터 수집 정의와 세팅이 필수적입니다. GAwiz와 함께 데이터 기반 마케팅의 기본을 잘 갖추시는 것을 추천드립니다. 😊 구글 애널리틱스 도입부터 함께 하고싶다면 GAwiz의 설치 서비스를, 도입이 완료된 기업이라면 정기적인 데이터 GAwiz 진단 서비스를, 그리고 그 이상의 데이터 드리븐을 잘 해나가길 원한다면 GAwiz의 확장어드바이저 서비스를 도입할 수 있어요. 여러분의 비즈니스가 효과적으로 성장해나갈 수 있게 GAwiz가 늘 함께 하겠습니다.



 

GA4의 더 커진 확장성을 쉽고 제대로 누리는 방법, GAwiz와 함께해요.


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