태깅을 왜 배워야 할까?

안녕하세요!

Google Analytics 관련 첫 글은 무엇을 써야할까 고민을 많이 하였는데요!

첫 글은 글 제목처럼 "태깅을 왜 배워야 할까?" 에 대한 이야기를 해보려고 해요

 

 대부분의 사람들이 데이터 분석을 시작할 때 잘 수집되어있는 데이터를 가지고 분석을 하겠다 라고 생각을 많이 하는데요

허나 생각처럼 대부분의 기업들이 분석을 할 만한 데이터를 잘 수집해놓은 곳들이 없죠 ㅜㅜ 

그래서 더더욱!!

어떻게 데이터를 수집하는지 알고있어야 하고!

어떤 데이터를 수집을 해야하는지 알아야 하는거죠!

 

 

그래서 몇가지의 예시를 좀 보여드리려고 해요

 

어떤 사람이 낙엽에 대한 분석 업무를 받았어요

그래서 낙엽에 대해 분석을 하기 전에 먼저 낙엽에 대한 데이터가 없기 때문에 낙엽을 줍기 시작했는데요.

아래 사진과 같은 곳에서 줍기 시작한거죠

데이터 수집 예시 사진_수집 데이터

 

한 1000장 쯤 줍고나서 나중에 낙엽에 대한 인사이트를 냈는데...

"낙엽은 빨간색이야!" 라는 인사이트를 도출했어요

 

과연 이것이 맞는 인사이트일까요?

데이터 수집 예시 사진_실제 데이터

 

 

아니죠! 세상에는 이렇게 다양한 낙엽들이 있는걸요

하지만 이 사람은 어떤 데이터(낙엽)를 수집해야 할지 몰라 잘못 수집을 하였기 때문에! 잘못된 인사이트가 나온거랍니다.

 

다음은 좀 더 디지털 데이터에 맞는 사례에요

디지털 데이터 수집 예시

 

한 자동차 기업에서 분석을 하던 데이터에요

오른쪽 사진처럼 에어컨 바람 세기를 조정할 때 몇에서 시작해서 몇으로 끝냈는지를 알고싶었어요

한번 같이 볼까요?

 

A차 같은 경우는 수집을 할 때 1에서 시작해서 3으로 끝났다 라고 수집이 되어있기 때문에 "끝 - 시작" 을 하게된다면 사용자가 얼마나 조정을 하였는지 바로 알 수 있죠?

 

하지만 B차 같은 경우는 1에서 시작해서 4로 끝났더라도 1->2, 2->3, 3->4 이런식으로 하나씩 수집이 되어있구요

이런 경우에는 A처럼 "끝-시작"을 하게되면 무조건 1이 나오죠?

그래서 올바르게 계산을 할 수가 없었어요ㅜㅜ

이런걸 흔히 "Garbage in Garbage out" 이라고 하는데 잘못된 데이터를 수집하면 잘못된 결과가 나올 수 있는거죠!

 

이러한 사례들이 있기 때문에 어떤 데이터를 어떻게 수집을 하는지가 참 중요해요!

그래서 Google Analytics에 어떻게 데이터를 수집을 하는지를 같이 알아보려고 해요

앞으로의 글에 많은 관심 부탁드립니다~