<aside>

🔒 모든 자료는 내부 학습 목적에 한해 사용해 주세요.

무단 사용 및 외부 유출 시 법적 제재 및 불이익이 발생할 수 있습니다.

본 페이지의 모든 콘텐츠는 저작권 및 개인정보 보호 대상입니다.

다음 항목의 외부 공개·복제·배포·캡처·가공은 금지됩니다.

• 강의 교안, 슬라이드, 수업 화면 및 영상 일부
• 과제·실습 문제, 예제 및 풀이
• 강의 커리큘럼, 진행 방식 등 세부 내용
• 내부 공유 링크(Google Drive, Notion 등) 및 공지
• 튜터/멘토 얼굴이 포함된 이미지나 영상 </aside>

<aside> ⭐

[수업 목표]

1. 기여도 분석 모델을 확인하여 성과 측정 방법론에 대해서 더 자세히 학습한다.
2. GA4와 웹사이트를 연동하고, GTM을 통해 커스텀 이벤트를 생성한다.
3. GA4 탐색 기능을 직접 활용하고, 리타겟팅 그룹을 생성해본다. </aside>

<aside> 🚩 모든 토글을 열고 닫는 단축키 Windows : Ctrl + alt + t Mac : ⌘ + ⌥ + t

</aside>

01. Intro

<aside>

입사 3개월차, 드디어 GA4에 익숙해졌다…!

GA4로 데이터 분석하기는 이제 식은 죽 먹기 라고 생각하던 찰나, 팀장님이 보낸 싸늘한 슬랙

<aside>

안녕하세요, 경빈님.

점심 식사 맛있게 하셨나요? 저희 어제 런칭한 프로모션 성과를 살펴봤더니 랜딩페이지 유입은 많은데, 실구매자수가 너무 적습니다. 랜딩 페이지 성과를 좀 더 촘촘하게 봐야할 것 같아요.

GA4에서 “프로모션 보기” 버튼 클릭수와 “장바구니 담기”, “구매하기” 버튼 클릭수 볼 수 있도록 세팅 부탁드립니다.

감사합니다.

</aside>

<aside>

1️⃣ 짐싸기

</aside>

<aside>

2️⃣ 팀장님께 모른다고 말씀드리기

</aside>

<aside>

3️⃣ GTM 열어서 태그 만들기

</aside>

</aside>

02. 기여도 분석 모델 (Attribution Model) 알아보기

<aside>

😀 질문! 저의 구매 전환에 어떤 채널이 기여했을까요?

• ?

• 정답은? </aside>

<aside>

세상은 넓고 기여도 분석 모델은 많다!

<aside>

💡기여도 분석 모델이란?

기여도 분석 모델은 고객이 전환 (구매, 회원가입 등)에 이르기까지 경험하는 다양한 마케팅 채널과 터치 포인트 각각에 얼마나 ‘기여’했는지 신뢰도 있게 측정하는 방식입니다.

각 마케팅 채널의 기여도를 과학적으로 평가하고, 예산 배분, 성과 최적화, 고객 여정 분석에 활용하는 필수 분석 도구입니다.

</aside>

<aside>

싱글 터치 어트리뷰션 모델

First Click, Last Click Attribution Model

• 장점: 간단하고 도입이 쉽습니다.
• 단점: 전체 경로에서 중요한 다른 터치 포인트 기여는 측정이 불가능합니다.

<aside>

First Click: 전환 여정 첫 접점에 100% 기여도 부여

</aside>

<aside>

Last Click: 전환 직전 마지막 접점에 100% 기여도 부여

</aside>

</aside>

<aside>

멀티 터치 어트리뷰션 모델

Linear, Time Decay, Position-Based, W-Shaped, Z-Shaped Attribution Model

• 장점: 고객 전체 여정에 대해 입체적으로 성과 파악이 가능합니다.
• 단점: 세팅, 분석, 해석이 상대적으로 복잡합니다.

<aside>

Linear (선형 분배): 모든 접점에 동일 비율로 기여도 배분

</aside>

<aside>

Time Decay (시간 증감): 전환 시점에 가까울수록 더 높은 기여도 부여

</aside>

<aside>

Position-Based(포지션 기반): 첫 접점 + 마지막 접점 각각 40%, 나머지 중간 접점은 합계 20% 배분

</aside>

<aside>

W-Shaped: 첫 접점, 리드 창출, 최종 전환 각 30%씩 배분

</aside>

<aside>

Z-Shaped: 네 개의 주요 터치 포인트에 각각 22.5%, 나머지는 합계 10%

</aside>

</aside>

<aside>

새로운 기여도 분석 모델 - 데이터 기반 기여도 모델

• GA4의 핵심이자, AI가 머신러닝을 통해 진짜 기여도를 찾아내는 방식입니다.
• 이전의 모델들은 사람이 정해놓은 '규칙'에 따라 점수를 줬다면, 데이터 기반 모델은 실제 쌓인 '데이터'를 분석해서 점수를 매깁니다.

<aside>

💬 핵심 원리

데이터 기반 모델이 작동하는 원리는 '비교 분석'입니다. AI가 전환이 일어난 경로와 일어나지 않은 경로를 모두 비교합니다.

• 경로 A: 유튜브 광고 → 네이버 검색 → 구매 성공
• 경로 B: 유튜브 광고 → (네이버 검색 안 함) → 구매 실패

AI는 이 두 경로를 비교해보고 “'네이버 검색'이 없으니까 구매가 안 일어났네? 그럼 네이버 검색의 기여도가 아주 높구나!”라고 판단하여 점수를 더 줍니다. 반대로 특정 광고가 있든 없든 결과가 똑같다면 그 광고의 점수를 깎습니다.

</aside>

</aside>

</aside>

<aside>

</aside>

03. GTM의 이해

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>