GA4 행동 데이터와 카페24 회원·주문 데이터 통합 분석 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- 카페24 회원·주문 데이터와 GA4 행동 데이터를 결합하여 이커머스사의 고객 분석을 고도화한 사례입니다.
- GA4의 User-ID를 기준으로 카페24 회원 정보 csv를 '데이터 가져오기' 기능으로 연동하는 방식을 사용했습니다.
- 회원 등급별 세그먼트 생성, 최근 접속일시 기반 이탈 분석, 누적 활동 데이터 기반 신규 고객 타겟팅 등의 성과를 얻었습니다.
- 데이터 통합을 통해 충성 고객 유지와 신규 고객 유입을 위한 개인화 마케팅 전략 수립이 가능해졌습니다.
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# GA4 행동 데이터와 카페24 회원·주문 데이터 통합 분석
2025년 02월 26일 2025년 04월 07일
이커머스
자사몰을 운영하다 보면, 자사몰에는 회원 정보를, 고객 행동의 경우에는 GA4와 같은 분석툴을 이용하여 데이터를 수집하게 되실겁니다. 데이터 분석을 효과적으로 하기 위해서는 두가지 데이터를 결합할 수 있지 않을까 고민해보신 적 있을 겁니다.
이번 사례에서는 이커머스사에서 GA4(Google Analytics 4)에 카페24 외부 데이터를 연동하여 고객 데이터를 분석하고 활용한 방법을 살펴보면서 데이터 활용 솔루션을 제시합니다.
고객 배경
카페24의 회원 정보를 GA4와 결합하여, 다각도의 데이터 분석을 원했습니다.
카페24 애널리틱스를 활용한다면 회원 정보 데이터는 활용할 수 있지만, 풍부한 행동 데이터 수집과 분석에는 한계가 있었습니다. 기존 시스템에서는 고객의 행동 데이터를 충분히 수집하고 활용하기 어려웠고, 반면에 GA4 에서는 행동 데이터를 수집할 수 있지만, 회원에 대한 정보 구분이 부족하였습니다.
그렇기 때문에, 당시 상황으로는 회원 정보에 따른 행동 데이터를 정밀히 추적하지 못 했고, 이는 회원 세그먼트별 특징에 대한 맞춤형 마케팅 전략을 실현하기 어려운 문제가 있었습니다. 다각도 분석을 위해서는 데이터 결합에 대한 솔루션이 필요했습니다.
Challenge
카페24에서 수집되는 회원 정보만으로는 GA4에서 고객의 웹/앱 행동을 추적하기 어려움
회원별 특성을 반영한 데이터 분석 및 세분화된 타겟 마케팅이 어려움
충성 고객을 유지하고 신규 고객을 효과적으로 유입할 수 있는 데이터 기반의 개인화 마케팅 전략의 필요
솔루션
맞춤형 마케팅 전략을 위해 카페 24 데이터에 GA4 데이터를 결합하여 풍부한 데이터를 수집했습니다.
고객 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하기 위해 GA4의 User-ID를 기준으로 카페24 데이터를 매칭하였습니다. 이를 통해 카페24의 회원 정보를 GA4에 연동하고, 보다 정교한 데이터 분석을 수행할 수 있는 환경을 구축했습니다. 주요 솔루션은 다음과 같습니다.
💡 적용 솔루션
- GA4와 카페24의 데이터 연동
데이터 연동을 위해서는, 카페 24의 데이터를 csv 파일로 다운로드 받아야 합니다. 그리고 고유한 회원은 구분할 수 있도록 User_id 값을 포함하는 데이터로 가공이 필요합니다. GA4의 ‘데이터 가져오기’ 기능을 활용하여 카페 24의 회원 정보가 담긴 csv 파일을 업로드 합니다. GA4 데이터와 카페24 데이터를 User_id 기준으로 매칭하게 됩니다. 그리하여 로그인한 해당 회원의 고유한 User_id를 GA4에 태깅하여 행동 데이터를 지속적으로 추적할 수 있게 됩니다.
(그림 1 – GA4 데이터 가져오기, 출처 : Google Analytics)
- 결합된 데이터를 활용한 데이터 분석
User_id를 기준으로 결합한 카페24의 회원 정보를 활용하여, 회원 등급 정보를 통합할 수 있었습니다. 또한, 카페24에서 제공되는 ‘최근 접속 일시’ 데이터를 GA4에서 확인하여 이탈에 대한 분석도 진행할 수 있게 되었습니다. 회원 세그먼트를 나누어 충성 고객의 활동과 전환 데이터를 기반으로 하는 맞춤형 마케팅 전략을 위한 분석이 가능해졌습니다.
솔루션 결과
데이터 엔지니어링을 통해 데이터 기반의 개인화 마케팅 강화 전략을 수립하였습니다.
GA4와 카페24 회원 정보를 통합한 결과, 보다 정밀한 고객 분석과 개인화된 마케팅 전략을 실행할 수 있었습니다. 첫 번째로, 회원 등급별 세그먼트를 생성하여 VIP 고객, 일반 회원 등 각 등급별 행동 패턴을 이해하고 차별화된 전략 수립을 가능하게 했습니다. 또한, 최근 접속이 뜸한 고객을 대상으로 이탈 요인을 분석하고, 리텐션 전략 도출하였으며, 휴먼 고객을 대상으로 리마인드 캠페인을 실행할 수 있었습니다. 마지막으로 충성 고객의 전환 데이터를 기반으로 유사한 신규 고객 예측 및 타겟팅을 통해서는 효과적인 신규 고객 유입 전략을 도출하였습니다.
Performance
회원 등급별 세그먼트 생성 및 탐색 보고서 구축
‘최근 접속일시’를 기준으로 이탈 고객 분석
기존 고객의 누적 활동 데이터 분석을 통한 신규 고객 타겟팅
개인화된 로열티 프로그램 설계 및 혜택 제공
데이터 기반 전략으로 고객 경험 극대화한 본 솔루션을 통해 GA4와 카페24 데이터를 연동함으로써 고객 행동을 보다 정밀하게 분석하고, 개인화된 마케팅을 효과적으로 수행할 수 있었습니다. 이를 통해 충성 고객을 유지하고, 신규 고객을 효과적으로 유입하는 데이터 기반의 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
디지털 환경에서 고객 데이터를 활용하는 것은 필수적인 경쟁력입니다. GA4와 같은 데이터 분석 도구를 적극적으로 활용하면, 보다 정교한 마케팅 전략을 수립하고 지속적인 성장 동력을 확보할 수 있을 것입니다.
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출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/e-commerce/ga4-%ed%96%89%eb%8f%99-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%99%80-%ec%b9%b4%ed%8e%9824-%ed%9a%8c%ec%9b%90-%ec%a3%bc%eb%ac%b8-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ed%86%b5%ed%95%a9-%eb%b6%84%ec%84%9d/
자주 묻는 질문
카페24 회원 정보와 GA4 데이터를 어떻게 연동하나요?
카페24 데이터를 csv 파일로 다운로드한 뒤 고유 회원을 구분할 수 있는 User_id 값을 포함하도록 가공합니다. 이후 GA4의 '데이터 가져오기' 기능으로 해당 csv 파일을 업로드하여 User_id 기준으로 매칭합니다. 이를 통해 로그인한 회원의 행동 데이터를 지속적으로 추적할 수 있습니다.
이 연동으로 어떤 분석이 가능해지나요?
회원 등급 정보를 GA4에 통합하여 VIP, 일반 회원 등 등급별 행동 패턴을 분석할 수 있습니다. 또한 카페24의 '최근 접속 일시' 데이터를 활용해 이탈 고객을 분석하고 리텐션 전략을 도출할 수 있습니다.
기존 카페24 애널리틱스만으로는 왜 부족했나요?
카페24 애널리틱스는 회원 정보 데이터는 활용할 수 있지만 풍부한 행동 데이터 수집과 분석에는 한계가 있었습니다. 반대로 GA4는 행동 데이터는 잘 수집하지만 회원 정보 구분이 부족해, 회원 세그먼트별 맞춤 마케팅이 어려웠습니다.
이 솔루션으로 실제 어떤 마케팅 전략을 실행했나요?
회원 등급별 세그먼트 생성과 탐색 보고서를 구축했고, 최근 접속이 뜸한 고객에게는 리마인드 캠페인을 실행했습니다. 또한 충성 고객의 전환 데이터를 기반으로 유사한 신규 고객을 예측·타겟팅하는 전략도 도출했습니다.