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Google Analytics에서 전환 중이신가요? 아래 안내서를 참고하여 전환을 더욱 원활하게 진행해 보세요.

1. 소개

어떤 도구로 전환하든 가장 큰 어려움 중 하나는 동일한 기능을 어디에서 찾고, 이를 효율적으로 사용하는 방법을 익히는 것입니다. 이 논의는 사용자들이 Adobe Analytics로 전환(신규 사용자이거나 Google Analytics에서 전환하는 경우 모두)하는 데 도움이 되는 더 큰 안내서의 일부입니다. 대부분의 사용자가 익숙한 비교 도구인 GA와의 심층 비교를 통해 기존의 지식을 새로운 도구에 연결할 수 있도록 지원합니다. 실제로 사용해 보는 것만큼 좋은 방법은 없지만, 이 안내서는 시작을 돕고 전환 과정에서 겪을 수 있는 불편을 줄여줍니다.

간단하게 용어를 비교해 보겠습니다.

설명

Adobe Analytics

Google Analytics

페이지(또는 앱의 화면)가 조회된 것을 나타내는 이벤트 지표
페이지 조회수
Pageview
동일한 시간대에 웹 사이트 또는 앱에서 발생한 여러 상호작용을 나타내는 지표
방문
Session
여러 기준(쿠키 및 기타 행동 패턴 등)을 기반으로 사용자 정보를 연결하여 식별된 디바이스를 정의하는 지표입니다.
고유 방문자
사용자

2. 인터페이스

Adobe Analytics와 Google Analytics를 비교할 때 많은 사람들이 Adobe의 인터페이스가 처음에는 어렵다고 말합니다. 이는 사실이지만, 놀랍게도 단점이 아니라 강점입니다. Adobe는 데이터 시각화에서 다양한 도구와 유연성을 제공하여 필요한 내용을 자유롭게 구축할 수 있도록 지원합니다.

이제 “사이트 내 보고”부터 살펴보겠습니다.

2.1 사이트 내 보고

2.1.1. 홈 화면

Adobe Analytics와 Google Analytics 모두 사용자가 로그인할 때 처음 보게 되는 화면을 맞춤 설정할 수 있도록 지원합니다.

2.1.1.1. 작업 영역/사용자 지정 홈 화면(Adobe Analytics)

Adobe Analytics는 모든 사용자가 로그인 시 볼 수 있는 사전 제작된 보고서를 미리 제공하지 않습니다. 기본 홈 페이지는 사용자를 작업 영역 시작 화면으로 안내하며, 이 화면에서는 사용자가 직접 생성하거나 공유받은 모든 작업 영역 보고서를 볼 수 있습니다. 또한, 사용자는 이 보고서 중 원하는 것을 홈 화면으로 설정할 수 있습니다.

작업 영역에 대한 자세한 내용은 이 안내서의 아래 섹션 2.1.2.1에서 확인할 수 있습니다.

TIP
조직에서 바로 정보를 확인할 수 있도록, 처음부터 직접 보고서를 만들지 않아도 되는 출발점으로 표준 보고서를 생성하거나 공유하십시오.
2.1.1.2. 홈 화면 인사이트(Google Analytics)

GA4 사용자는 홈 화면에 자신만의 보고서를 추가하거나 맞춤 설정할 수 있는 더 많은 옵션을 제공합니다.

Adobe Analytics에서 가장 아쉬운 점 중 하나가 바로 이 부분일 것입니다. 홈 화면이 미리 제공되지 않습니다. 하지만 위 목록에서 필요한 내용을 맞춤형 작업 영역으로 쉽게 구성하여 시작 화면으로 설정할 수 있습니다. 이 주제에 대해서는 이후에 더 자세히 다루며(또는 2.1.2.1 Adobe 작업 영역 섹션을 참조하십시오).

2.1.2. 사이트 내 보고서 빌더

분석 도구에서 제공하는 간단한 보고서 외에도, 각 도구는 맞춤형 보고서를 직접 구축할 수 있는 더욱 강력한 도구를 제공합니다.

2.1.2.1. Adobe Analytics Workspace

Adobe Analytics의 핵심 기능으로, 2017년 도입 이후 Analytics 분석을 위한 대표적인 공간으로 자리 잡았으며, 보고서 섹션이 곧 종료되는 주요 이유이기도 합니다.

이 도구를 사용하면 거의 제한 없이 보고서를 생성할 수 있습니다.

보고서는 패널로 분할할 수 있으며, 각 패널에는 원하는 만큼 다양한 시각화 요소를 포함할 수 있습니다. 패널에는 날짜 범위나 공통 세그먼트 필터 등 공통 정보를 설정할 수 있습니다.

패널과 그 안의 시각화 요소 모두 크기 조정 및 이동이 가능하여 항목을 나란히 또는 쌓아서 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 데이터 집합을 비교하고 싶다면 패널을 50/50으로 분할하여 두 사이트를 나란히 배치해 쉽게 비교할 수 있습니다.

사용자가 활용할 수 있는 다양한 시각화 유형이 있습니다:

각 패널과 시각화에는 제목과 설명을 추가하여 정보의 의미와 맥락을 명확하게 전달할 수 있습니다.
Adobe에서는 세그먼트(데이터에 대한 필터 역할)가 과거 데이터에도 적용되며, 이를 자유 형식 테이블의 열에 추가하여 데이터를 나란히 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 사이트의 트래픽을 두 개의 서로 다른 카테고리로 비교하려는 경우 “카테고리 A”에 대한 세그먼트와 “카테고리 B”에 대한 세그먼트를 각각 생성할 수 있습니다.

자유 형식 테이블을 사용하면 여러 열과 필요한 만큼의 세분화를 적용하여 데이터를 원하는 방식으로 시각화할 수 있습니다.

날짜별 분류를 보고 싶지 않다면, 해당 위치에 다른 차원이나 세그먼트를 끌어다 놓기만 하면 데이터를 다양한 방식으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어, Device Type에 세그먼트를 사용한 뒤 Mobile/Tablet 사용자에 대해 운영 체제별 분류를 추가할 수 있습니다:

작업 영역에서는 창의력을 마음껏 발휘할 수 있으며, “표준” 분류에 제한되지 않습니다. 필요한 비교를 심층적으로 분석할 수 있도록 원하는 시각화도 직접 구축할 수 있습니다.

TIP
자유롭게 시도하고 탐색하는 것을 두려워하지 마십시오. 기존 틀에서 벗어난 다양한 방법이 있습니다. 또한, 구축한 결과가 의도한 대로 표시되는지 반드시 검증하십시오. 경험이 큰 도움이 됩니다!

보고서 내에서만 사용되는 계산된 지표나 세그먼트를 즉시 생성하여 세그먼트 및 계산 저장소가 과도하게 채워지는 것을 방지할 수 있습니다. 이를 통해 특정 보고서에 필요한 핵심 항목만 만들 수 있으므로, 다른 상황에서 활용되지 않는 항목으로 조직이 혼란스러워지는 것을 막을 수 있습니다.

이 내용은 이 도구에 대한 간단한 소개이며, 시작에 도움이 되는 다양한 안내서가 있습니다. 이러한 안내서를 검토한 후에는 다음과 같은 종합적인 보고서를 만들 수 있습니다:

작업 영역은 자동 저장 기능이 없으므로, 애드 혹 보고서를 한 번만 생성하고 보고서 저장소를 불필요하게 채우지 않을 수 있습니다.

작업 영역의 또 다른 강력한 기능은 드롭다운 형태의 대화형 수정자를 보고서에 적용할 수 있다는 점입니다. 이러한 드롭다운은 보고서를 CSV 또는 PDF 파일로 내보낸 경우에는 작동하지 않습니다. 하지만 실시간 보고서에서는 패널 내 모든 시각화를 업데이트하여 동일한 보고서를 다양한 조건에서 보여줄 수 있습니다. 여러 개의 드롭다운을 사용할 수 있으며, 옵션이 상호 배타적이지 않은 경우 선택한 항목이 누적되어 정보를 깔끔하게 제시할 수 있습니다.

IMPORTANT
드롭다운과 자유 형식 분류 사용에 대해 더 자세히 알아보려면 이 스레드를 참조하십시오.
2.1.2.2. Google Analytics: 대시보드, 맞춤 보고서, 저장된 보고서

Google에서는 인터페이스 내에서 보고서를 생성할 수 있는 몇 가지 도구를 제공하지만, 보고서 섹션과 동일한 표시 방식과 제한 사항을 따릅니다.

Google Analytics에 익숙한 분이라면 이 내용을 읽으면서 “잠깐, Google Data Studio는 어떨까? Adobe의 Workspace와 더 비슷하지 않나?”라고 생각할 수 있습니다. 맞습니다. 하지만 Data Studio는 기술적으로 Analytics 도구의 일부가 아니며, 다양한 데이터 소스와 연결할 수 있습니다. 이 도구는 이후 “확장된 보고서 접근” 섹션, 특히 2.2.3절에서 다룹니다.

Google 대시보드와 맞춤 보고서를 사용하면 여러 시각화 자료를 하나의 보고서로 통합할 수 있지만, Workspace와 달리 단순한 상관 관계와 어떤 데이터를 어떤 열에 배치할 수 있는지에 대한 제약이 있습니다.

맞춤 보고서에서 가장 큰 어려움 중 하나는 필터를 생성하면 보고서의 모든 탭에 적용된다는 점입니다. 동일한 보고서 내에서 서로 다른 두 필터를 비교할 방법이 없습니다.

표면적인 비교에는 충분히 활용할 수 있습니다. 이러한 도구들은 Adobe의 레거시 대시보드, 맞춤 보고서, 그리고 북마크와 유사합니다. 보고서 세트 내에서 기본적인 요구를 지원하는 도구입니다.

2.1.3. 보고서

Google Analytics와 Adobe Analytics 모두에서 탐색 가능한 보고서가 제공되며, 이는 미리 만들어진 테이블과 기본 타임라인 그래프로 구성되어 있습니다. 이러한 보고서는 특정 차원에 기반하여 생성됩니다.

2.1.3.1. Adobe Analytics 보고서

Adobe Analytics에도 보고서 섹션이 있지만, 현재 Analysis Workspace로 전환되고 있습니다. 실제로 이 인터페이스의 지원 종료가 발표되었으며, Workspace가 더 강력한 도구이기 때문입니다. 대부분의 테이블은 더 쉽게 생성 및 수정할 수 있습니다. Adobe의 섹션은 훨씬 더 세분화되어 있어 복잡하게 느껴질 수 있습니다:

위에서 언급한 대부분의 기능은 작업 영역을 통해 접근할 수 있습니다. 이 섹션들의 개요와 Google Analytics와의 관계를 간략히 설명하고, 현재에도 유효한 보고서를 강조합니다.

사이트 지표는 예상대로 페이지 조회수, 고유 방문자, 방문 수, 그리고 사용자가 설정한 맞춤 이벤트 등 표준 지표를 포함합니다. 이는 Google Analytics의 행동 보고서와 유사하지만, Adobe Analytics에서는 지표 유형을 분리하지 않기 때문에 Audience에서 확인할 수 있는 일부 내용도 포함됩니다.

여기에서는 ‘봇’ 보고서를 확인할 수 있습니다. 봇 트래픽은 모든 표준 보고서에서 제외되지만, 두 가지 보고서를 통해 어떤 일이 발생하고 어떤 봇이 사이트에 방문하는지 파악할 수 있습니다. 이는 자주 방문하는 스팸 봇을 제외하는 맞춤 봇 규칙을 설정한 경우 특히 유용합니다. 주요 보고서가 봇 트래픽으로 과도하게 집계되지 않으면서, 해당 봇의 활동을 일부 확인할 수 있습니다. 현재 봇 보고서는 작업 영역에서는 제공되지 않지만, 곧 새로운 보고 기능이 추가되어 사용자들이 이 정보를 작업 영역에서 확인할 수 있게 됩니다.

사이트 콘텐츠는 Adobe 표준 차원인 페이지 이름, 사이트 섹션, 계층 구조, 서버 등으로 구성된 그룹입니다. 이러한 모든 차원은 Workspace에서 사용할 수 있습니다.

모바일은 디바이스, 디바이스 유형 등 모바일 디바이스에 특화된 데이터를 그룹화한 것입니다. 이 데이터 역시 Workspace에서 사용할 수 있습니다.

작업 영역에서는 Paths 기능을 사용할 수 없습니다. 작업 영역에는 단일 페이지/값에 대한 In과 Out 흐름을 볼 수 있는 흐름 다이어그램이 제공됩니다. 반면, Paths 기능은 웹사이트에서 가장 많이 사용되는 경로를 확인할 수 있습니다. 기본적으로 Pages가 최초로 설정되는 경로 보고서입니다. 하지만 “Page Type” 값과 같은 사용자 지정 속성에도 이 기능을 활성화할 수 있습니다. 페이지 유형 내에서 경로 지정 분석을 진행할 수도 있습니다. Paths의 또 다른 장점은 정보를 간단하게 제시한다는 점입니다. 작업 영역의 흐름 다이어그램은 분석 범위가 넓어질수록 복잡해질 수 있습니다. 두 가지 기능을 모두 사용해 보는 것을 추천합니다. 각각의 목적과 상황에 따라 활용 가치가 다르기 때문입니다. 참고로, 흐름에서는 모든 차원을 사용할 수 있지만, 경로 지정은 관리자 패널에서 Prop에 대해 별도로 설정해야 합니다.

Traffic Sources, 캠페인, 그리고 Marketing Channels 보고서는 모두 Google 제품의 Acquisition 보고서와 유사합니다. Traffic Sources는 실제 리퍼러에 중점을 두고, 캠페인은 캠페인 코드에 집중하며, Marketing Channels 역시 캠페인 코드에 초점을 맞추지만 정보 처리 방식에 대해 추가적인 논리를 적용할 수 있습니다. Adobe는 규칙 설정에 있어 더 많은 자유를 제공합니다. 반면, Google은 여러 작업을 자동으로 처리해 주며, 이는 사고 방식의 변화가 필요합니다. 기본적으로 Google의 캠페인 코드에 대한 어트리뷰션 기간은 6개월이고, Adobe의 어트리뷰션은 기본적으로 1주로 설정되어 있습니다. 이 설정은 관리자에서 변경할 수 있지만, 작업 영역에서는 모든 차원에 대해 맞춤형 어트리뷰션을 적용할 수 있어 즉각적인 유연성이 훨씬 높아집니다.

방문자 유지 및 방문자 프로필 보고서는 Google Analytics의 Audience 보고서와 유사합니다. 방문자 유지 보고서는 재방문 빈도에 더 중점을 두고, 방문자 프로필 보고서는 사용자들의 지리적 위치와 기술에 더 중점을 둡니다.

사용자 정의 Conversion 및 사용자 정의 Traffic 보고서는 모두 사용자 정의 차원 보고서입니다. Conversion은 eVar이며, 만료 기간을 hit, visit, month, year 등으로 사용자 정의할 수 있습니다. 이 값은 설정된 기간 동안 사용자의 데이터에 지속적으로 유지되며, 덮어쓰지 않는 한 계속 유지됩니다. Traffic 변수는 prop이며, Pathing 보고서에 설정하거나 여러 값을 원하는 구분자로 분리하는 리스트 항목으로 구성할 수도 있습니다.

Media는 비디오나 오디오 파일 등 특별한 미디어 추적을 설정한 항목에 사용됩니다.

사용자 정의 보고서는 사용자가 보고서 인터페이스 내에서 직접 만든 열과 분류 항목을 사용자 정의하여 저장할 수 있는 섹션입니다. 하지만 앞서 언급한 것처럼 Workspace에서는 훨씬 더 강력한 분류와 상관 분석이 가능하므로, 사용자 정의 작업은 Workspace에서 진행하는 것이 좋습니다. Workspace가 없던 시절에는 이 방법이 좋은 해결책이었습니다.

Bookmarks 섹션은 사용자 정의 보고서와 비슷하게, 자주 사용하는 보고서를 보고서 인터페이스 내에서 즐겨찾기로 등록하여 더 쉽게 찾을 수 있도록 해줍니다.

Dashboard는 여러 데이터 보고서 조각을 하나의 시각화로 결합할 수 있었던 레거시 제품입니다. 하지만 Workspace(섹션 2.1.2.1)의 기능이 훨씬 사용하기 쉽기 때문에, 이 기능은 레거시 보고서에 접근하는 용도로만 남아 있으며, 해당 기능이 종료되기 전에 보고서를 재구성하는 것이 권장됩니다.

Targets는 특정 기간 내 목표를 기반으로 보고서를 생성할 수 있게 해주는 기능입니다. 팀은 캠페인이 트래픽 목표를 달성하고 있는지 모니터링합니다.

여기에 있는 모든 보고서는 여러 지표 열과 차원 분류를 허용합니다. 하지만 시각화의 단순함과 요소 간 상관 관계 논리가 제한적일 때는 다소 답답할 수 있습니다.

2.1.3.2. Google Analytics 보고서

Google Analytics에서는 보고서를 다음과 같은 섹션으로 구분합니다: 실시간, 잠재고객, 획득, 행동, 대화(GA3 기준)와 라이프사이클(하위 섹션: 획득, 참여, 수익 창출, 유지) 및 사용자(하위 섹션: 인구통계, 기술).

이러한 시각화는 약간의 수정이 가능하며, 보조 차원 분류 추가, 시각화 변경, 데이터에 대한 필터 생성 등 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 맞춤 설정은 저장된 보고서로 저장할 수 있습니다.

이 기능을 통해 데이터에 대해 빠르고 쉽게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 하지만 동일한 테이블에서 사용자와 페이지 조회수를 비교하거나 추가 차원을 1개 이상 적용해 더 많은 데이터를 볼 수는 없습니다.

간단한 분석 데이터에는 적합하지만, 심층 분석이 필요할 경우에는 제한점이 있습니다.

2.2 보고서 액세스 확장

“사이트 내 보고(In-Site Reporting)” 외에도 대부분의 도구는 분석 결과를 도구 외부로 확장하여 보다 맞춤화된 분석 환경을 구축할 수 있는 확장 기능을 제공합니다.

2.2.1. Adobe Analytics Report Builder(Microsoft® Excel 확장 기능)

Workspace도 훌륭한 도구이지만, 때로는 데이터를 맞춤형 스프레드시트로 옮겨 여러 데이터 소스를 결합해야 할 때가 있습니다. 이럴 때 Report Builder가 유용하게 활용됩니다.

Report Builder는 Microsoft® Excel용 플러그인으로, Adobe Analytics 데이터와 연결하여 표 형식의 데이터를 Excel로 가져와 직접 조작할 수 있도록 해줍니다. 일반적으로 효율적으로 사용하려면 원시 데이터 탭에 데이터를 가져온 후, Excel 셀 참조를 활용해 이 탭들에서 데이터를 단일 통합 보고서로 불러오고, 이후 그래프와 시각화를 생성하는 방식으로 진행합니다.

NOTE
Report Builder 플러그인에 액세스하려면 사용자에게 별도의 권한을 부여해야 합니다. 이 권한은 해당 도구 사용법을 충분히 익힌 사용자에게만 부여하는 것이 좋습니다.

2.2.2. Adobe Analytics API 연결

Adobe Analytics 데이터가 Excel 이외의 시스템에서 처리되어야 하고, 봇 규칙 제외를 포함한 처리된 데이터를 원한다면, Adobe의 API를 사용하여 데이터를 직접 가져오기 하십시오. 이후, 스크립트로 데이터를 처리하거나 데이터베이스에 추가하여 다른 시스템에서 사용할 수 있습니다.

API는 가져오기 요청에서 지정된 breakdown 및 segment를 적용하여 상관관계 데이터도 계속 가져오기 한다는 점을 참고하십시오.

Adobe의 Workspace(2.1.2.1절)는 API를 활용해 보고서를 생성하며, Workspace에서 디버그 모드를 활성화하면 실제 사용된 API 호출을 정확하게 보여줍니다. 이는 API 호출을 빠르게 구성하는 방법입니다. Workspace를 사용해 가져오기 할 데이터를 구축하고 검증한 후, 해당 API 호출을 활용하여 데이터를 자체 처리로 가져오기 할 수 있습니다.

2.2.3. Google Analytics Data Studio

지금까지 읽어 오셨다면, 앞서 Data Studio가 Adobe의 Workspace와 동등한 도구임을 언급한 것을 이미 아실 것입니다. Data Studio는 Google Analytics 데이터뿐만 아니라 다른 소스의 데이터도 가져오기 할 수 있습니다. 이는 분석 데이터와 기타 수집된 데이터를 통합하려는 경우에 유용합니다. 그러나 Google Analytics에서는 동일한 시각화 제한이 존재합니다. 행과 열이 구성되는 방식이 여전히 제한적입니다.

그럼에도 불구하고 강력한 도구이며, 사용을 막을 이유는 없습니다. 개인적으로는 이러한 경직된 동작이 꽤 제한적이라고 느꼈습니다.

2.2.4. Google 스프레드시트 확장 프로그램

개인적으로 Google Analytics에서 데이터를 확장하여 가져와야 할 때 제가 주로 사용하는 도구는 Google 스프레드시트 확장 프로그램입니다. GA 테이블에 여러 번 연결해야 하더라도, 원시 데이터의 셀을 참조해서 필요한 보고서를 만들 수 있습니다. 그리고 Google 스프레드시트의 그래프 기능을 활용해 시각화합니다.

3. 원시 데이터 내보내기

정말로 원시 데이터가 필요할 때, Adobe와 Google 모두 이러한 방식으로 정보를 가져올 수 있는 기능을 제공합니다.

3.1. Adobe 데이터 피드

2.2.2절에서 Adobe Analytics API는 '처리된 데이터'를 가져온다고 언급했습니다. 원시 데이터 피드는 관리 패널에서 설정한 '처리 규칙'에 따라 처리된 데이터를 가져오지만, 이 원시 데이터에는 다른 곳에서 제외된 모든 데이터가 포함됩니다.

즉, 봇 제외, 내부 IP 필터링된 데이터, 기타 제외된 데이터 모두 원시 데이터 피드에 포함됩니다. 이러한 데이터를 식별할 수 있는 플래그가 있으므로, 데이터 레이크를 구축할 경우 엔지니어링 팀이 해당 데이터를 처리할 로직을 만들 수 있습니다.

원시 데이터 피드는 모든 데이터 열을 전송하거나, 필요한 경우 특정 열만 선택해 더 집중된 피드로 맞춤 설정할 수 있습니다.

피드는 FTP, SFTP 또는 S3로 직접 전송할 수 있습니다.

3.2. Google 빅쿼리

아쉽게도 이 Google 도구는 직접 사용해본 적이 없습니다. 이론적으로는 Adobe의 데이터 피드와 유사하게 엔지니어링 팀이 Google Analytics 계정의 원시 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다.

하지만 전체 원시 데이터를 제공하는 방식이 아니라, 엔지니어가 SQL 쿼리를 통해 원하는 원시 데이터 또는 모든 열의 원시 데이터를 선택적으로 조회할 수 있습니다.

4. 결론

모든 시스템과 마찬가지로, 이 도구에 익숙해지려면 연습이 필요합니다. 이 안내서가 시작하는 데 도움이 되거나 Adobe Analytics 활용을 개선할 수 있는 팁을 제공하길 바랍니다.

다만, 구현 전략에는 Adobe Analytics와 Google Analytics를 모두 사용하는 것을 권장합니다(무료 버전의 Google Analytics라도 마찬가지입니다). 이렇게 하면 데이터 확보를 위한 백업 시스템을 마련할 수 있으므로, 어떤 시스템도 완벽하지 않다는 점을 고려할 수 있습니다.

이 안내서 외에도 전략 향상에 도움이 되는 다양한 리소스를 활용할 수 있습니다:

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