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GA4

cover_why-logger-fits-korean-ecommerce-better-than-ga4

국내 쇼핑몰에 GA4보다 로거(LOGGER)가 더 잘 맞는 이유가 있을까?

  • 기준

GA4는 글로벌 표준 분석 도구이지만, 국내 네이버·다음 광고 환경에서는 한계가 발생할 수 있습니다. 이제 국내 쇼핑몰 운영에서는 단순 방문 수집을 넘어, 키워드별 전환과 실제 매출까지 정확히 연결해 분석하는 것이 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 국내 광고 환경에 최적화된 로거의 특징과 GA4와의 차이, 그리고 어떤 방식으로 함께 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계 대표 이미지

UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계

  • 기준

UTM 설계는 마케팅 성과 분석의 출발점으로, 유입 경로를 체계적으로 구분해 채널·캠페인별 성과를 명확히 파악할 수 있게 합니다. 표준화된 네이밍 규칙과 일관된 파라미터 관리가 핵심이며, 이를 통해 데이터 정확도를 높이고 효율적인 의사결정과 ROI 개선에 기여합니다.

GA4 이벤트 데이터를 실시간으로 확보하는 방법 대표 이미지

GA4 이벤트 데이터를 실시간으로 확보하는 방법

  • 기준

GA4는 웹·앱 사용자 행동을 수집하는 대표 분석 도구이지만, 실제 운영에서는 이벤트가 전송되는 순간의 데이터(Payload)를 직접 확인하기 어렵습니다. 본 글에서는 fGTM(Client-side GTM)과 sGTM(Server-side GTM) 구조를 활용해, GA4 이벤트 전송 직전의 Payload를 실시간으로 확보하는 방법을 간단한 예제로 소개합니다.

어느덧 2025년의 절반이 지나고, 하반기 전략을 구상할 시점입니다. 성장하는 하반기 전략을 위해서는 지금 우리는 데이터를 활용하여 실행 가능한 액션안을 만들어낼 수 있는 조직인지 점검해보아야 합니다. 상반기 대비 더욱 효과적인 하반기 성과를 위해서 지금 반드시 점검해야 할 데이터 활용 체크리스트 5가지를 살펴보도록 하겠습니다.

데이터 활용을 잘하기 위한 하반기 ✅체크리스트 5가지

  • 기준

어느덧 2025년의 절반이 지나고, 하반기 전략을 구상할 시점입니다.
성장하는 하반기 전략을 위해서는 지금 우리는 데이터를 활용하여 실행 가능한 액션안을 만들어낼 수 있는 조직인지 점검해보아야 합니다. 상반기 대비 더욱 효과적인 하반기 성과를 위해서 지금 반드시 점검해야 할 데이터 활용 체크리스트 5가지를 살펴보도록 하겠습니다.

cover_GA4 Online and Offline Data Integration Customer Retargeting

GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅

  • 기준

많은 병원에서는 예약 및 진료 상담을 온라인으로 진행하고, 예약된 일정에 맞추어 환자가 의료 기관에 실제로 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다.
이때, 예약한 고객이 실제로 의료 기관에 방문하지 않는 상황이 종종 발생하고, 이로 인해 온라인 성과와 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 생기게 됩니다.
이번 글에서는 병원의 온/오프라인 데이터를 통합하여 성과를 추적하고, 타겟팅을 진행한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.

cover_Hospital Industry Sophisticated Retargeting Campaign Execution Case

Google·Meta에서 병원/의료업 정교한 리타겟팅 캠페인 집행 사례

  • 기준

의료 서비스를 제공하는 의료나 보험 업종에서도 고객 행동을 분석하기 위해 GA4를 사용합니다.
하지만 구글에서는 의료 기관의 회원 정보를 민감 정보로 분류하여 의료 정보에 대한 리타겟팅 캠페인이 매우 제한됩니다.
이번 콘텐츠에서 병원에서 의료 정보를 활용한 마케팅 성과를 개선하기 위해 데이터를 어떻게 수집하였는지 사례를 살펴보겠습니다.

cover_GA4 - CRM Data Realizing customized marketing through integration

GA4 – CRM 데이터 연동을 통한 맞춤형 마케팅 실현

  • 기준

고객의 행동 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것은 마케팅 전략 수립의 핵심 요소입니다. 특히 이커머스에서는 고객의 웹/앱 행동 데이터를 활용하여 개인화된 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 이번 사례에서는 GA4의 원천 데이터를 Google Cloud Platform BigQuery에 적재하고 이를 CRM 데이터와 통합하여 고객 데이터를 분석한 방법을 살펴보겠습니다.

cover_Subscription Service Churn Analysis

구독 서비스의 이탈 분석 환경 구축 및 이탈 대응

  • 기준

구독 기반 서비스에서는 고객이 서비스를 해지하는 순간을 정확히 추적하고 분석하는 것이 필수입니다. 그러나 이를 추적하지 못하면 이탈 원인 파악 및 사전 대응이 어려워지고, 결국 LTV(Lifetime Value) 감소와 수익 저하로 이어집니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 정밀한 이탈 분석 환경 구축은 필수인데요. 지금부터 비즈스프링이 어떻게 구독 서비스 이탈 분석 체계를 구축하고, 진행했는지 그 과정을 살펴보겠습니다.

cover_GA4 behavioral data and Cafe24 Integrated analysis of member and order data

GA4 행동 데이터와 카페24 회원·주문 데이터 통합 분석

  • 기준

카페24 애널리틱스를 활용한다면 회원 정보 데이터는 활용할 수 있지만, 풍부한 행동 데이터 수집과 분석에는 한계가 있었습니다. . GA4에 카페24 외부 데이터를 연동하여 고객 데이터를 분석하고 활용한 방법을 살펴보면서 데이터 활용 솔루션을 제시합니다.

cover_GA4에서 온.오프라인 데이터 통합하여 고객의 오프라인 전환 성과 확인과 성공적인 리타겟팅까지

GA4에서 온/오프라인 데이터 통합하여 고객의 오프라인 전환 성과 확인과 성공적인 리타겟팅까지

  • 기준

오프라인 이벤트를 GA4에 통합할 수 없어서 실제 고객 전환을 분석하기 어려웠던 분은 주목해 주세요.
온/오프 데이터를 통합하여 고객 여정을 한 번에 탐색하고, 더 나아가 비즈스프링의 솔루션을 통해 리타겟팅까지 한 사례를 함께 보면서 데이터를 제대로 활용할 수 있는 방법을 알려드립니다.