권장사항
사용자 ID는 맞춤 측정기준으로 등록하지 않는 것이 좋습니다.
불필요하게 카디널리티가 높은 맞춤 측정기준(예: User-ID)을 만들면 보고서에 부정적인 영향이 미치고 (other) 행에 데이터가 집계될 수 있습니다.
대신 User-ID 기능을 사용하세요.
사용자 기반 데이터 분석
다음은 사용자 기반 데이터와 상호작용하고 분석하는 데 사용할 수 있는 기능을 설명합니다.
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사용 사례 |
기능 |
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사용자의 세그먼트를 탐색하고 개별 사용자 활동을 자세히 살펴보고 싶습니다. |
사용자 탐색 분석 |
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사용자 속성을 수집할 때 이를 모니터링하고, 문제가 발생하면 문제를 해결하며, 사용자가 내 웹사이트 또는 앱을 둘러볼 때의 사용자 행동을 파악하고 싶습니다. |
디버그 보기 |
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사용자 ID를 기반으로 하는 중복 보고를 삭제하고 싶습니다. 로그인한 사용자와 로그인하지 않은 사용자를 비교하고 싶습니다. |
유니버설 애널리틱스의 경우 User-ID는 일부 User-ID 보고서에서만 사용됩니다. 따라서 User-ID는 User-ID가 아닌 보기에서 사용되는 맞춤 측정기준으로 등록되어 트래픽을 비교하게 됩니다. GA4에서는 보고 ID에 User-ID가 사용되는 경우 중복되는 User-ID가 모든 보고서에서 삭제됩니다. |
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사용자 ID를 기반으로 리마케팅 잠재고객을 만들고 싶습니다. |
User-ID 데이터를 기반으로 리마케팅 잠재고객 만들기 |
| 사용자 ID별로 사용자 수준 데이터를 보고 싶습니다. |
GA4 BigQuery Export의 스키마에는 Client-ID(user_pseudo_id)와 User-ID(user_id)가 모두 포함되어 있습니다. |
| 오프라인 전환을 측정할 수 있도록 애널리틱스 데이터와 퍼스트 파티 데이터(예: CRM 데이터)를 연결하고 싶습니다. | BigQuery Export |
| GA4 데이터에 대한 추가 분석을 실행하고(예: ML 모델 실행) 통계를 Google 애널리틱스로 다시 가져오고 싶습니다. | BigQuery Export 및 오프라인 이벤트 데이터 가져오기 |