이 도움말에서는 유니버설 애널리틱스에 대해 설명합니다. 차세대 Google 애널리틱스를 사용하는 경우 이 고객센터의 Google 애널리틱스 4 속성 섹션을 참고하세요.

데이터 가져오기 정보

데이터 통합 보기 가져오기

데이터 가져오기를 이용하면 외부 소스의 데이터를 업로드하여 애널리틱스를 통해 수집한 데이터와 합칠 수 있습니다. 이렇게 하면 애널리틱스를 이용하여 비즈니스를 더욱 정확히 반영하는 방식으로 모든 데이터를 구성하고 분석할 수 있습니다.

이 도움말에 나와 있는 내용은 다음과 같습니다.

데이터 가져오기가 필요한 이유

비즈니스 운영에서 다양한 시스템과 도구를 사용하고 있다면 애널리틱스를 통해 이들 데이터를 한 곳에 모아 분석할 수 있습니다. 예를 들어 별도의 CRM 데이터, 전자상거래 데이터, 애널리틱스 데이터를 비즈니스에 대한 종합적인 시각 하나로 합칠 수 있습니다.

사용하는 비즈니스 시스템별로 자체 데이터 스토어가 생성됩니다. CRM에는 고객 충성도 등급, 평생 가치, 제품 선호도와 같은 정보가 포함될 수 있습니다. 웹 게시자의 경우 콘텐츠 관리 도구에 작성자, 게시물 카테고리와 같은 데이터 측정기준이 들어갈 수 있습니다. 전자상거래 비즈니스의 경우 가격, 스타일, 크기 등에 따라 제품을 설명하는 카탈로그를 만들 수 있습니다. 또한 (이 도움말을 읽고 나면) 애널리틱스를 이용하여 웹사이트, 모바일 앱 또는 기기의 트래픽과 실적을 추적할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 데이터는 다른 영역의 데이터로부터 영향을 받거나 정보를 받지 않는 자체적인 '정보 영역'에 존재합니다.

데이터 가져오기를 이용하면 오프라인 비즈니스 시스템에서 생성된 데이터와 애널리틱스에서 수집한 온라인 데이터를 결합할 수 있습니다. 이렇게 되면 구체적이고 고유한 비즈니스 요구를 더욱 잘 반영하는 방식으로 통합 데이터 보기를 구성 및 분석하고 이러한 보기에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 웹 게시자는 애널리틱스에서 수집한 조회를 CMS 및 CRM 시스템에서 내보낸 데이터 측정기준과 결합하여 작성자가 사이트에 올린 글의 양을 비교할 수 있습니다.

가져올 수 있는 데이터의 유형

데이터 가져오기를 이용하면 데이터 수집 및 처리 과정에 있는 3개의 다른 지점에서 애널리틱스 계정을 이용해 정보를 업로드하고 통합할 수 있습니다.

조회 데이터 가져오기

조회 데이터 가져오기를 이용하면 조회 데이터를 애널리틱스로 바로 보낼 수 있습니다. 이 방식은 추적 코드, Collection API, 모바일 SDK 또는 측정 프로토콜의 대안으로 사용할 수 있습니다. 가져온 조회는 처리 전에 애널리틱스 속성에 추가되므로, 가져온 데이터가 필터와 같은 처리 시간 액션의 영향을 받을 수 있습니다. 조회를 가져오고 있으므로 이 데이터는 특별히 선택한 보기로부터 필터링하지 않을 경우 해당 속성에 대한 모든 보고서 보기에서 볼 수 있습니다.

이러한 유형의 가져오기에서는 다음 유형의 데이터 업로드가 지원됩니다.

  • 환불 데이터: 전자상거래 환불 데이터를 가져와서 내부 전자상거래 보고서와 애널리틱스 보고서를 일치시킵니다.

확장 데이터 가져오기

확장된 데이터 가져오기를 이용하면 선택한 보고서 보기에 대해 이미 수집하고 처리했거나 현재 처리 중인 데이터가 확장됩니다. 일반적으로 이와 같이 확장된 데이터는 맞춤 측정기준이나 측정항목에 저장됩니다. 단, 캠페인의 소스 또는 매체 측정기준을 가져오는 것과 같은 일부 경우에는 이미 수집한 기본 정보를 덮어쓰는 것이 좋습니다.

You can upload the following data types:

  • 사용자 데이터: 가져온 사용자 메타데이터(예: 충성도 등급, 평생 고객 가치)를 포함하는 세그먼트 및 리마케팅 목록을 만듭니다.
  • 캠페인 데이터: 광고 캠페인 관련 측정기준(예: 소스)를 가져와서 기존 Google 이외의 캠페인 코드를 확장하고 다시 사용합니다.
  • 지역 데이터: 맞춤 지역을 만듭니다. 이렇게 하면 비즈니스 조직을 더욱 정확하게 반영하는 방식으로 애널리틱스 데이터에 대해 보고하고 이를 분석할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 데이터: 가져온 콘텐츠 메타데이터(예: 작성자, 게시일, 게시물 카테고리)를 이용해 콘텐츠를 분류합니다.
  • 제품 데이터: 제품 메타데이터(예: 크기, 색상, 스타일, 기타 제품 관련 측정기준)를 가져와서 상품 기획에 대해 더 자세한 분석 정보를 얻습니다.
  • 맞춤 데이터—맞춤 데이터 세트 가져오기를 지원합니다.

요약 데이터 가져오기

요약 데이터는 업로드된 측정항목의 요약 정보를 제공합니다. 가져온 요약 데이터는 수집한 데이터를 모두 처리하고 종합한 후에 선택된 보고서 보기에 적용됩니다. 요약 데이터 가져오기를 통해 정보가 제공되는 대로 추가하거나 업데이트할 수 있으므로 조회를 수집한 후 일정 시점에 데이터를 일괄적으로 수신할 때 유용합니다.

현재 요약 데이터 가져오기에서는 아래와 같은 가져오기 유형이 지원됩니다.

  • 비용 데이터: Google 이외의 타사 광고 네트워크 클릭수, 비용 및 노출수 데이터를 포함하여 광고 지출을 보다 전체적인 시각으로 분석합니다.

데이터 가져오기의 위치

Data import steps: select your account, then property, then click Data Import.
데이터 가져오기에 액세스

데이터 가져오기에 액세스하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google 애널리틱스에 로그인합니다.
  2. 관리를 클릭한 후 데이터를 업로드하려는 속성으로 이동합니다.
  3. 속성 항목에서 데이터 가져오기를 클릭합니다. 이렇게 하면 데이터 세트 페이지가 표시됩니다.
  4. 기존 데이터 세트를 선택하거나 가져온 데이터를 보관할 새 데이터 세트를 만듭니다.

데이터 가져오기의 작동 방식

데이터 가져오기는 외부 데이터가 포함된 텍스트 파일을 애널리틱스로 업로드하는 방식으로 작동합니다. 일반적으로 외부 데이터는 오프라인 비즈니스 도구(예: CRM 또는 CMS 시스템)에서 내보내는 정보입니다. 소량 데이터의 경우에는 텍스트 편집기 또는 스프레드시트를 이용해 업로드 파일을 직접 만들 수 있습니다.

데이터 가져오기에서는 업로드한 오프라인 데이터와 애널리틱스를 통해 내 웹사이트, 모바일 앱 또는 기타 기기에서 수집한 기본 조회수 데이터가 결합됩니다. 가져온 데이터를 활용하여 비즈니스의 요구사항과 조직을 더욱 정확히 반영하도록 보고서, 세그먼트, 리마케팅 목록을 개선할 수 있습니다. 그 결과로 사용자의 온오프라인 활동을 보다 전체적인 관점에서 더욱 풍부한 데이터를 바탕으로 파악할 수 있습니다.

데이터를 업로드하는 방법

아래의 방법 중 하나를 이용해 데이터를 업로드할 수 있습니다.

  • 애널리틱스 사용자 인터페이스에서 관리 > (속성) > 데이터 가져오기 옵션 사용
  • Analytics Management API 사용

업로드된 데이터는 위의 속성에 대해 자바스크립트 추적 코드, 모바일 SDK 또는 측정 프로토콜에서 수집한 데이터에 추가되거나 데이터를 수정합니다.

데이터 가져오기에서 온오프라인 데이터가 결합되는 방식

데이터 가져오기를 구성할 때 로 사용할 측정기준을 하나 이상 정의하는 데이터 세트를 만듭니다. 데이터 가져오기에서는 업로드된 데이터의 값과 수집한 조회수 데이터의 값의 일치 여부를 판단하는 용도로 이 키가 사용됩니다. 가져온 데이터의 나머지 부분을 업로드하면 데이터 세트에서 정의한 측정기준 또는 측정항목에 저장됩니다. 가져온 데이터에서 기본 또는 맞춤 측정기준 및 측정항목을 사용할 수 있습니다. 가져온 데이터는 웹사이트 추적 코드, 모바일 SDK 또는 측정 프로토콜에서 수집한 표준 데이터와 함께 보고서, 리마케팅 잠재고객, 기타 애널리틱스 도구에서 사용할 수 있습니다.

가져오기 및 수집

아래 섹션을 확장하여 조회 데이터를 수집하는 것보다 데이터 가져오기를 이용하는 것이 더 좋은 이유를 알아보세요. 조회 데이터 대비 데이터 가져오기의 장점

애널리틱스에서는 기본적으로 다음과 같은 두 가지 방법을 통해 데이터를 수집합니다.

  • 자바스크립트 추적 코드, 모바일 SDK 또는 측정 프로토콜에서 수집하는 조회수 전송
  • 데이터 가져오기 이용

페이지 URL의 매개변수를 전달하거나 Analytics API를 사용하여 맞춤 데이터로 조회수 데이터를 보강할 수 있지만, 이 방법은 다음과 같은 이유 때문에 적절하지 않을 수 있습니다.

  • 조회수 데이터를 보강하려면 전문 개발자가 맞춤 코드를 작성해야 합니다.
  • The data is sensitive, e.g., user data, so you don't want to send it in clear text.
  • 데이터 양이 많으므로 조회별로 데이터를 첨부하는 것이 바람직하지 않습니다.
  • 조회가 발생할 때 필요한 데이터가 제공되지 않을 수 있습니다.

비동기 일괄 방식으로 데이터를 가져오면 이러한 문제가 해결됩니다.

다음 단계

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