[GA4] 사용자 데이터 가져오기

중복된 키(예: user_id로 이름이 지정된 두 개의 필드)가 포함된 파일은 업로드하지 마세요.

CRM 시스템에서 충성도 등급, 마지막 구매일, 고객 평생 가치와 같이 애널리틱스 외부에 저장한 사용자 메타데이터를 가져와 사용자 세분화 및 리마케팅 잠재고객을 개선할 수 있습니다.

사용자 데이터 가져오기의 작동 방식

사용자 데이터를 성공적으로 가져오려면 다음 키 중 하나를 사용하여 데이터를 애널리틱스 데이터와 조인할 수 있어야 합니다.

애널리틱스에서 생성하는 클라이언트 ID(웹) 또는 앱 인스턴스 ID(앱)와 스트림 ID
각 사용자에 대해 생성하는 고유 식별자입니다. 예를 들어 웹사이트나 앱 인증 서비스, 또는 CRM 시스템에서 사용자 ID를 가져온 다음, 최종 사용자 개인정보 보호를 위해 해싱된 고유 식별자를 측정 코드에 추가하고 이벤트가 포함된 애널리틱스로 전송합니다.

애널리틱스에서는 1) 스트림 ID, 클라이언트 또는 앱 인스턴스 ID 또는 2) 고유 식별자를 키로 사용하여 사용자를 업로드된 데이터에 매핑합니다.

데이터를 가져올 때 이러한 방법 중 하나를 선택합니다.

스트림 ID와 앱 인스턴스 ID를 사용하여 사용자를 업로드된 데이터에 매핑하는 경우 앱이 설치될 때마다 새 앱 인스턴스 ID가 할당된다는 점에 유의해야 합니다. 사용자가 앱을 제거했다가 다시 설치하는 경우 재설치 전과 후에 수집된 데이터는 서로 다른 두 앱 인스턴스 ID에 연결되고 따라서 두 명의 서로 다른 사용자에게 연결됩니다. 앱을 업데이트해도 앱 인스턴스 ID는 변경되지 않습니다.

업로드된 데이터는 사용자 측정기준에 저장되며, 업로드 이후에 이 프로세스를 통해 식별되는 사용자에 의해 트리거되는 모든 후속 이벤트와 연결됩니다.

애널리틱스에 사용자 식별자 보관하기

사용자 식별자는 다음 두 가지 방법을 이용해 애널리틱스에 보관할 수 있습니다.

사용자 ID 측정기준 사용
사용자 ID 설정 방법 알아보기
사용자로 설정된 범위와 사용자 속성을 가지는 맞춤 측정기준으로 사용자 식별자 캡처
애널리틱스로 개인 식별 정보 전송을 방지하기 위한 권장사항 자세히 알아보기

맞춤 측정기준 만들기

데이터를 업로드하기 전에 맞춤 측정기준을 만들어야 합니다.

가져올 값의 사용자 범위 맞춤 측정기준을 만듭니다. 예를 들어 'loyalty_tier' 사용자 속성으로 맞춤 측정기준 '사용자 포인트 등급'을 만들 수 있습니다.

맞춤 측정기준을 만든 후 애널리틱스에서 가져온 데이터를 인식하기까지 최대 4시간이 걸릴 수 있습니다. (탐색 분석을 열고 측정기준 선택도구에서 사용자 속성을 사용할 수 있는지 확인하면 맞춤 측정기준이 처리되는지 확인할 수 있습니다.)

CSV 파일 만들기

사용자 식별자와 사용자 속성 값의 CSV 파일을 만듭니다. 예:

user_id	loyalty_tier
A1234	골드
J1234	브론즈
K1234	실버
R1234	실버

데이터 업로드

일반적인 업로드 절차는 데이터 가져오기 정보에 설명되어 있습니다.

데이터 소스를 만들 때 사용자를 식별하기 위해 어떤 방법(사용자 ID 또는 클라이언트 ID/앱 인스턴스 ID + 스트림 ID)을 사용하는지에 따라 사용자 ID별 사용자 데이터 또는 클라이언트 ID별 사용자 데이터 중 하나를 선택합니다.

애널리틱스 필드를 가져온 필드에 매핑하면 다음과 같이 표시됩니다.

첫 번째 열에 다음이 표시됩니다.

데이터를 조인하는 애널리틱스 필드(이 경우 User ID)입니다. 스키마 키라고도 합니다.
애널리틱스에서 만든 맞춤 측정기준의 사용자 속성으로, CSV의 필드와 일치합니다. (앞의 예시에서 맞춤 측정기준은 사용자 속성이 'loyalty_tier'인 '사용자 포인트 등급'입니다.)

두 번째 열에서 CSV에서 일치하는 필드를 선택합니다.

데이터를 업로드한 후 애널리틱스에서 보고서, 잠재고객, 탐색 분석에 해당 데이터를 제공하기까지 최대 24시간이 소요될 수 있습니다. 데이터를 업로드한 후 식별된 사용자가 사이트 또는 앱에 참여해야 해당 사용자 속성이 사용자 활동과 연결됩니다.

새 측정기준 값을 업로드하거나 측정 코드를 통해 새 측정기준 값을 수집하여 사용자 측정기준 값을 덮어쓸 수 있습니다.

데이터 업로드 서비스에서 사용자 데이터 소스를 삭제하더라도 영향을 받는 사용자의 사용자 측정기준에 보관된 값은 삭제되지 않습니다. 필요한 경우 다른 모든 수집 방식과 마찬가지로 데이터 가져오기를 통해 업로드된 데이터를 삭제하기 위해 사용자를 삭제하거나 데이터를 삭제해야 할 수도 있습니다.

데이터 소스 세부정보

범례

범위: 이 범위에 따라 가져오기 측정기준 값과 연결되는 이벤트가 정해집니다. 맞춤 측정기준에는 다음 2가지 범위 중 하나가 있을 수 있습니다.
- 이벤트: 이벤트에 대해 설명하는 정보(예: 이벤트 이름)
- 사용자: 이벤트를 트리거한 사용자에 대해 설명하는 정보(예: 포인트 등급)
스키마 키: 키 측정기준 또는 측정항목을 보여줍니다. 스키마 키는 업로드하는 데이터를 이 데이터 소스 유형의 이벤트에 있는 기존 데이터와 결합하는 데 사용됩니다.
가져온 데이터: 애널리틱스에 업로드하는 데이터에서 사용할 수 있는 측정기준 및 측정항목을 보여줍니다.

스키마에 나열된 측정기준과 측정항목은 참고용으로 불완전할 수 있으며 사용 가능한 실제 측정기준과 측정항목은 데이터 소스를 만들 때 사용자 인터페이스에 표시됩니다.

범위	사용자
스키마 키	다음 중 하나: 클라이언트 ID + 스트림 ID 사용자 ID
가져온 데이터	사용자 속성
참고	사용자 데이터 가져오기를 사용하여 개인 식별 정보를 업로드하거나 연결해서는 안 됩니다. 자세히 알아보기

템플릿

다음은 클라이언트 ID 데이터와 User-ID 데이터의 CSV 템플릿 예입니다. 업로드 파일을 직접 만들어야 하는 경우 다음 예를 참고하세요.

클라이언트 ID

client_id	stream_id	user_property1	user_property2	user_property3
1234567890.1234567890	1234567	user value 1	user value 2	user value 3
2345678901.2345678901	1234567	user value 1	user value 2	user value 3
3456789012.3456789012	1234567	user value 1	user value 2	user value 3

클라이언트 ID는 소수점 이하 자릿수가 잘리지 않도록 숫자가 아닌 문자열로 저장되도록 합니다.

User-ID

user_id	user_property1	user_property2	user_property3
123abc	user value 1	user value 2	user value 3
456def	user value 1	user value 2	user value 3
789ghi	user value 1	user value 2	user value 3

사용자 데이터의 CSV 가져오기 템플릿을 다운로드합니다.

스트림 ID 찾기

관리의 데이터 수집 및 수정에서 데이터 스트림을 클릭합니다.
관련 데이터 스트림을 엽니다.

스트림 ID는 세부정보 헤더 왼쪽에 있습니다.

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