GA4·GTM이란? AI 시대에 꼭 알아야 할 데이터 수집과 분석
온라인 스토어나 웹사이트를 운영하다 보면
"방문자는 우리 사이트의 어떤 페이지를 가장 흥미롭게 보고 있을까?"
또는 "어떤 경로를 거쳐 실제 구매까지 이어진 걸까?"와 같은 이야기가 궁금해질 때가 있습니다.
반대로 구매하지 않고 떠난 방문자에게도 이런 점이 궁금해집니다.
"어떤 시점에서 나가게 된 걸까?"
사이트를 운영하는 입장에선 이러한 방문자와 구매자의 발자취가 궁금해질 때가 많을 것입니다.
이러한 궁금증은 사이트 운영자에겐 매우 중요한 데이터라고 생각합니다.
왜냐하면 그 데이터를 바탕으로 방문자가 더 편하게 머물다 갈 수 있는 사이트를 만들 수도 있고,
상품 구매나 회원가입처럼 운영자가 원하는 행동으로 자연스럽게 이어지도록 사이트를 개선할 수도 있기 때문입니다.
이런 데이터 분석을 가능하게 해주는 대표적인 도구가 바로 구글 애널리틱스(Google Analytics)입니다.
물론 요즘엔 AI가 알아서 데이터를 분석해 주고 친절하게 분석 방향까지 제안해 주는 시대가 되었지만
그래도 우리는 분석 도구를 배워야 한다고 생각합니다.
AI에게 데이터를 주고 “분석해 줘”라고 요청하는 것은 점점 쉬워지고 있지만 그전에 전에 어떤 데이터를 수집할 것인지,
무엇을 측정할 것인지, 그리고 그 데이터를 어떤 구조로 바라볼 것인지는 결국 사이트를 가장 잘 아는 운영자가 결정해야 하기 때문입니다.
예를 들어 온라인 쇼핑몰에 오늘 10,000명이 방문했다고 가정했을 때 우리가 알고 있는 데이터가 단순히 ‘방문자 10,000명’뿐이라면 AI에게 무엇을 물어볼 수 있을까요?
만약 “왜 매출이 떨어졌을까?”에 대해 묻는다 해도 AI가 몇 가지 가능성을 제시할 수는 있겠지만
실제 고객 행동 데이터가 없다면 정확한 원인을 데이터에서 찾아내기는 쉽지 않습니다.
그런데 데이터가 조금 더 구체적이라면 상황은 달라집니다.
상품 상세페이지를 본 고객은 몇 명이었는지, 그중 몇 명이 장바구니에 상품을 담았는지, 장바구니에 담은 사람 중 몇 명이 결제를 시작했는지, 그리고 최종적으로 몇 명이 구매를 완료했는지를 측정했다고 생각해 보겠습니다.
고객 행동을 흐름으로 표현하면 다음과 같습니다.
상품 조회 → 장바구니 담기 → 결제 시작 → 결제 정보 입력 → 구매 완료
이제 단순히 “매출이 떨어졌다”는 결과만 보는 것이 아니라 고객이 어느 단계에서 가장 많이 이탈했는지 등을 더 상세하게 확인할 수 있습니다.
바로 여기에서 GA4와 GTM의 중요성이 시작됩니다.
GA4는 Google Analytics 4, GTM은 Google Tag Manager의 약자입니다.
온라인 커머스 관련 일을 하면서 이 두 단어를 접하게 되었고 이 기능은 필수는 아니지만 더 나은 사이트를 만들고 고객 행동을 조금 더 깊게 이해하고 싶다면 운영자의 입장에서도 기본적인 원리 알아두면 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.
앞으로 이것에 대해서 아예 모르는 상태에서 하나하나 함께 살펴보며 배워나가 볼까 합니다.
GTM은 고객 행동을 측정하기 위한 데이터 수집의 출발점
GTM(Google Tag Manager)은 이름만 보았을 때 태그 매니저.. 뭔가 태그를 달고 관리한다는 뜻인가?라고 직역하여 생각할 수 있는데요.
GTM은 웹사이트에서 발생하는 여러 행동을 측정하고 필요한 분석·광고 도구로 데이터를 전달할 수 있도록 태그를 관리하는 시스템입니다.
예를 들어 고객이 쇼핑몰에서 상품을 보고 장바구니 버튼을 누르고 결제를 시작하고 최종적으로 상품을 구매했다고 가정했을 때 우리는
이런 행동을 데이터로 남기고 싶을 수 있습니다.
상품을 조회했는가?
장바구니에 담았는가?
결제를 시작했는가?
실제로 구매했는가?
이러한 행동을 제대로 측정할 수 있도록 태그와 실행 조건 등을 관리하는 데 GTM을 활용할 수 있습니다.
그래서 GTM을 이해할 때는 처음부터 복잡한 설정 방법을 외우기보다는 분석에 필요한 데이터를 측정할 수 있도록 관리하는 도구라고 생각하는 편이 쉬울 것 같네요.
그렇다면 GA4는 무엇을 하는 도구일까?
GA4(Google Analytics 4)는 이렇게 수집되는 사용자 행동 데이터를 바탕으로 웹사이트와 앱에서 사람들이 어떻게 행동하는지를 분석할 수 있도록 도와주는 분석 플랫폼입니다.
예를 들어 쇼핑몰 운영자라면 단순 방문자 수보다 훨씬 중요한 질문들이 있습니다.
어떤 경로를 통해 들어온 고객이 구매를 많이 했을까?
상품을 본 고객 중 장바구니까지 이동한 비율은 얼마나 될까?
장바구니에 상품을 넣었는데 구매하지 않은 고객은 얼마나 될까?
모바일과 PC 이용자의 구매 전환 과정에는 어떤 차이가 있을까?
신규 방문자와 기존 고객의 행동은 어떻게 다를까?
이런 질문에 답하기 위해서는 고객의 행동이 데이터로 측정되어야 합니다.
GA4와 GTM의 관계를 단순하게 정리하면 이렇게 이해할 수 있습니다.
사용자 행동 → GTM을 활용한 측정을 하고 전달 → GA4 분석 → 매출이나 고객행동과 관련된 실마리를 발견 → 마케팅 및 사이트 개선
물론 실제 구현 구조는 웹사이트 환경과 측정 방식에 따라 달라질 수 있지만 GA4와 GTM을 처음 배우는 단계에서는 이 흐름을 이해하는 것만으로도 전체 그림을 잡는 데 도움이 됩니다.
결국 AI 시대의 데이터 분석은 ‘좋은 데이터’에서 시작
앞으로 AI가 발전하면 데이터 분석의 진입장벽은 지금보다 더 낮아질 가능성이 큽니다.
복잡한 데이터를 직접 하나씩 살펴보는 대신 자연어로 질문하고 AI가 데이터에서 어떤 패턴을 찾아주는 분석 경험도에 더 익숙해질 것입니다.
하지만 측정하지 않은 행동은 분석하기가 어렵습니다.
그래서 GA4와 GTM을 공부한다는 것은 단순히 구글의 분석 프로그램 사용법 하나를 배우는 것을 넘어 고객이 웹사이트에서 어떤 행동을 하는지 정의하고 그 행동을 데이터로 측정하고 데이터를 통해 문제를 발견한 뒤 실제 사업 개선으로 연결하는 방법을 배우는 과정에 더 가깝습니다. 이 과정을 비개발자의 시선에서 하나씩 살펴보며 함께 공부해나가고자 합니다.