지역 데이터 가져오기를 이용하면 비즈니스 조직에 맞는 맞춤 지역을 기준으로 데이터를 구성할 수 있습니다.
이 도움말에서는 다음 내용을 다룹니다.시나리오
회사 부서가 동부, 중부, 서부와 같은 판매 지역에 따라 구성되어 있다고 가정해 보겠습니다. 현재 Google 애널리틱스의 기본 설정에서는 기본 지역에 대한 보고서만 제공합니다. 이때 데이터 가져오기에서 지역 유형을 이용하면 비즈니스에서 사용하는 특정 지역과 애널리틱스의 기본 지역을 매핑할 수 있으며, 맞춤 판매 지역을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있습니다.
1단계: 가져올 데이터 정하기
데이터를 동부, 중부, 서부 등 3개의 판매 지역별로 묶을 경우 이들 지역은 주/도 수준에서 정의합니다. 미국을 예로 들면 아래와 같습니다.
| 주 | 판매 지역 |
|---|---|
| 캘리포니아 | 서부 |
| 네바다 | 서부 |
| 뉴욕 | 동부 |
| 코네티컷 | 동부 |
| 일리노이 | 중부 |
| ... | ... |
2단계: 지역 ID 측정기준으로 데이터 매핑하기
Google 애널리틱스에는 지역 ID 측정기준이 5개이며, 측정기준마다 지역 계층구조 수준이 다릅니다. 이 단계에서는 비즈니스 데이터가 존재하는 수준을 찾은 다음 계층구조의 해당 수준에서 지역 ID와 비즈니스 데이터를 매핑해야 합니다.
이 예에서는 캘리포니아 주와 서부 판매 지역을 매핑하려고 하며, 방법은 다음과 같습니다.
- 주는 지역 계층구조의 지역 수준입니다.
- 지역은 지역 ID 측정기준인
ga:regionId와 연결됩니다. - 지역 기준 ID 표에서 캘리포니아는 기준 ID 21137입니다.
- 판매 지역의 표에서 서부 지역을
ga:regionId21137에 매핑합니다. - 이 과정을 계속하면 네바다 주도 서부 판매 지역에 들어가므로 네바다의 기준 ID인 21166을 매핑합니다.
모든 지역을 매핑하면 아래의 표가 나옵니다.
| ga:regionId | 판매 지역 | 주 |
|---|---|---|
| 21137 | 서부 | 캘리포니아 |
| 21166 | 서부 | 네바다 |
| 21167 | 동부 | 뉴욕 |
| 21139 | 동부 | 코네티컷 |
| 21147 | 중부 | 일리노이 |
| ... | ... | ... |
3단계: 맞춤 측정기준 만들기
Google 애널리틱스에 판매 지역이라는 측정기준이 없으므로 이를 맞춤 측정기준으로 만들어야 합니다. 맞춤 측정기준의 이름을 '판매 지역'으로 지정하고 범위를 세션으로 설정하세요.
참고: 지역 측정기준으로 매핑되는 맞춤 측정기준은 모두 세션 범위의 측정기준으로 설정되어야 합니다.
맞춤 측정기준을 만드는 방법- Google 애널리틱스에 로그인합니다.
- 속성으로 이동합니다.
- 속성 항목에서 맞춤 정의를 클릭한 다음 맞춤 측정기준을 클릭합니다.
- 새 맞춤 측정기준을 클릭합니다.
- 이름을 추가합니다. 이름으로 임의의 문자열을 사용해도 되지만, 보고서에서 다른 맞춤 측정기준 또는 측정항목과 혼동되지 않도록 고유한 이름을 사용하는 것이 좋습니다.
-
범위를 세션으로 설정합니다. 범위에 대한 내용과 Google 애널리틱스 개발자 가이드에서 맞춤 측정기준이 처리되는 방식에 대한 내용을 읽어 보세요.
- 사용중을 선택합니다. 이렇게 하면 데이터 수집이 바로 시작되고 보고서에 측정기준이 표시됩니다. 측정기준을 만들었지만 비활성화 상태로 두려면 이 체크박스를 선택 해제합니다.
- 만들기를 클릭합니다.
4단계: 데이터 세트 만들기
데이터 세트는 가져온 데이터를 보관하는 컨테이너입니다. 기준 ID와 판매 지역을 매핑하도록 아래의 예를 진행한 후에 새 지역 데이터 세트를 만드세요.
데이터 세트를 만드는 방법- Google 애널리틱스에 로그인합니다.
- 속성으로 이동합니다.
- 속성 열에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
- 새 데이터 세트를 클릭합니다.
- 유형에서 지역 데이터를 선택합니다.
- 이름으로 '판매 지역'을 입력합니다.
- 이 데이터를 조회할 보기를 하나 이상 선택합니다.
- 아래의 예를 모델로 사용하여 스키마를 정의합니다.
- 완료를 클릭합니다.
스키마 예
지역 데이터 세트를 이용하면 사용 가능한 지역 ID 측정기준 4개 중에서 키로 사용할 측정기준 1개를 선택할 수 있습니다. 또한 가져올 데이터 측정기준을 1개 이상 지정해야 합니다. 예를 들어 다음과 같이 선택하세요.
- 키: ga:regionId
- 가져온 데이터: 판매 지역(이전 단계에서 만든 맞춤 측정기준)
- 조회 데이터 덮어쓰기: 예
업로드 파일의 헤더 가져오기
다음 단계로 넘어가기 전에 업로드 파일 헤더로 사용할 데이터 세트 스키마를 가져오세요.
스키마 가져오기를 클릭합니다.
아래와 유사한 내용이 표시됩니다.
CSV header ga:regionId,ga:dimension23
내가 이용하는 맞춤 측정기준의 이름은 여기에 나온 내부 이름과 다를 수 있습니다.
업로드한 CSV 파일의 첫 번째 줄에서 사용하는 헤더입니다. 이 헤더를 복사해서 CSV 파일에 바로 붙여넣거나, 스키마 템플릿 다운로드를 클릭하여 이 파일을 스프레드시트로 엽니다.
5단계: 업로드 파일 만들기
CSV 파일(쉼표로 값을 구분하는 파일)을 가져와서 Google 애널리틱스로 데이터를 업로드합니다. 이 파일은 2단계에 나온 표에 따라 만들어지지만, 업로드 파일 포맷하기에 나온 방식으로 포맷해야 합니다.
스프레드시트를 만들고 CSV로 내보내기
업로드할 데이터(예: 판매 지역)와 이 데이터를 수집한 조회(예: 기준 ID)와 연결할 키 값이 들어간 스프레드시트를 만드세요. 기준 ID 스프레드시트의 첫 번째 (헤더) 행에서는 내부 측정기준 이름(예: '지역 ID' 대신에 ga:regionId, '판매 지역' 대신에 ga:dimension23)을 사용해야 합니다. 위에 설명된 방법에 따라 스키마 템플릿을 다운로드하면 이러한 내부 이름을 가져올 수 있습니다. 스프레드시트의 나머지 부분에서 각 열에 해당 데이터가 포함되어야 합니다.
| ga:regionId | ga:dimension23 |
| 21137 | 서부 |
| 21166 | 서부 |
| 21167 | 동부 |
| 21139 | 동부 |
| 21147 | 중부 |
스프레드시트를 CSV로 내보냅니다. 파일은 다음과 유사하게 표시됩니다.
ga:regionId,ga:dimension23 21137,West 21166,West 21167,East 21139,East 21147,Central
6단계: 데이터 업로드하기
Management API를 이용하여 사용자 인터페이스를 통해 또는 프로그래밍 방식으로 데이터를 Google 애널리틱스로 가져올 수 있습니다.
수동 업로드- Google 애널리틱스에 로그인합니다.
- 속성으로 이동합니다.
- 속성 열에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
- 데이터 세트 표에서 판매 지역 데이터 세트의 행을 찾습니다.
- 판매 지역 데이터 세트에 대해 업로드 관리를 클릭합니다.
- 파일 업로드를 클릭하고 파일을 선택한 다음 업로드를 클릭합니다.
- Google 애널리틱스에 로그인합니다.
- 속성으로 이동합니다.
- 속성 열에서 데이터 가져오기를 클릭합니다.
- 데이터 세트 표에서 판매 지역 행을 찾습니다.
- 데이터 세트 이름을 클릭합니다.
- 맞춤 데이터 소스 ID 가져오기…를 클릭합니다.
- ID를 기록해 둡니다(개발자 가이드에 나온 단계에서 이 ID가 필요함).
- 이 안내를 참조하여 Management API를 통해 업로드합니다.
7단계: 보고서 데이터 조회하기
판매 지역은 맞춤 측정기준이므로 표준 보고서에 자동으로 나타나지 않지만, 두 번째 측정기준으로 추가할 수 있습니다. 예를 들어 지역 > 위치 보고서에서 기본 측정기준으로 국가를 선택한 다음 두 번째 측정기준으로 판매 지역을 추가합니다. 또한 가져온 지역 측정기준을 맞춤 보고서에 넣을 수 있습니다.
업로드한 데이터는 처리 과정을 거친 후에 보고서에 표시됩니다. 처리가 완료되면 가져온 데이터가 수신 조회수 데이터에 적용되기까지 최대 24시간이 걸릴 수 있습니다.
