데이터분석 5

[TIL] Google Analytics4 -7/3

오늘은 저번주 금요일까지 진행했던 GA4에 대한 마무리 수업이었다. 수업에 들어가기 전에 GA에서 자주 사용되는 개념에 대해서 알아보자 신호 데이터 활성화 신호 데이터를 활성화하면 기존에 구글이 수집하던 데이터에서 광고 개인 최적화에 동의한 Google 사용자로부터 수집된 집계 데이터도 포함됨 즉, 더 많은 정보를 수집할 수 있어 GA4 데이터의 정확도를 높여줌. 각각의 사용자로 정확하게 인식할 수 있게 해주고, 사용자들의 인구통계 및 관심분야와 같은 추가 정보를 알 수 있으며, 이 정보들을 분석 및 광고에 다양하게 이용할 수 있게 됨. https://osoma.kr/blog/google-signal/ 구글 신호 데이터(Google Signal)와 GA4 기준점 적용 구글 신호 데이터와 광고 개인 최적화..

서비스기획 2023.07.03

[TIL] Google Analytics 4 - 6/30

기초 이벤트 VS 맞춤 이벤트 처음 GA를 시작하면 아무것도 설정하지 않고, 구글에서 기본적으로 제공하는 이벤트 기초 이벤트 page_view: 웹페이지를 조회할 때 first_visit: 처음 방문했을 때 session_start: 세션이 새롭게 시작 user_engagement: 두번 이상 페이지뷰 이벤트 && 페이지뷰 10초 이상 맞춤 이벤트 예시 add_payment_info: 결제 정보 추가 add_to_cart: 사용자가 장바구니 추가 purchase: 구매 완료 refund: 환불 맞춤 이벤트는 예시일뿐 그 외에도 여러가지가 개인정보로 인해서 이벤트 설정하기 GA는 그냥 저장하고, 분석하는 용도이고 실제로 웹 사이트에 이벤트를 지정하는 것은 GTM을 통해 태그를 생성해서 지정한다 GTM 구조..

서비스기획 2023.06.30

[TIL] 구글 스프레드 시트 쿼리, ChatGPT, Google Analytics4 - 6/29

Google Spread Sheet Query 스프레드 시트에서도 다음과 같이 쿼리를 사용할 수 있음을 알게 되었다. =QUERY(데이터범위, 쿼리문, 헤더) 이런 형식으로 되어있다. 주의할 점은 쿼리문을 짤 때 지정할 열을 스프레드 시트의 A, B, C, D....와 같은 데이터를 사용해야 한다는 점이다. 또 SQL에서는 From으로 데이터를 가져올 테이블을 지정하는데 스프레드 시트에서는 From 대신에 데이터 범위를 사용한다. 그렇다면 여러가지의 데이터 범위를 가져오려면 어떻게 해야할까? ChatGPT ChatGPT란? 언제 사용하면 좋을까? 자료조사와 정리 아이디어 생성(브레인 스토밍) 글쓰기(초안쓰기, 늘려 쓰기, 요약하기, 번역 등) 룰 기반 작업 주의해야 할 사항 부정확한 정보 제공 편향된 정..

서비스기획 2023.06.29

[TIL] 데이터 리터러시(2), 디자인 씽킹 - 6/27

새로운 기업가 정신의 7가지 공통 키워드 창의성 타인 공감 트렌드 센싱 본질 정의 자신 자각 행동 지속 협업 소셜 데이터 분석 채널 네이버 데이터랩 구글 트렌드 카카오 데이터 트렌드 - 3년간의 데이터 밖에 없음 썸트렌드 젤리랩 소셜 분석 언급량 활용 - 화제성 파악: 언급량 파악을 통한 특정 키워드, 제품, 브랜드 화제성 분석 연관어 분석: 감성어 활용 - 평판 분석: 검색 키워드, 제품, 브랜드에 대한 평판 분석 디자인 씽킹 디자인 씽킹을 과정에서 해결책을 찾을 때 창의력이 중요하다. 창의력 일상 생활에서 반복적 패턴을 찾고 다른 시각으로 보는 능력 창의력이 가장 높은 순간은? 아침에 일어나자마자 출/퇴근 중 업무 중 식사 중 티타임 휴식 중 샤워할 때 등등 긴장이 풀리고, 이완될 때 창의력이 높아짐.

서비스기획 2023.06.27

[TIL] 데이터 리터러시(1) - 6/26

데이터 리터러시가 필요한 이유 Digital Transformation 시대가 도래하면서 그 기반인 데이터를 알아야 한다. 전혀 관련이 없어보이는 것도 데이터 분석을 통해 알 수 있다. 예시 나이키가 모든 외부 판매처에서 제품을 회수하고, 직영몰이나 매장에서만 판매하는 방식으로 변경 -> 고객이 구매하는 과정의 데이터를 수집하여 정교하게 고객을 세분화하여 맞춤형 서비스를 제공하기 위함 데이터의 종류 데이터를 구분하는 기준은 여러가지이지만 분석을 해야하는 입장에서 중요한 기준은 심층적, 피상적 데이터이다. 1. 심층적 데이터 : 원인을 설명할 수 있는 데이터 2. 피상적 데이터 : 결과를 모아놓은 데이터 데이터가 필요한 이유 출처: https://itwiki.kr/images/e/e4/DIKW_%ED%94..

서비스기획 2023.06.26