실무에 적용할 때 unknown 값이 너무 많아 신뢰할 수 없을 때
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실무에 적용할 때 unknown 값이 너무 많아 신뢰할 수 없을 때, 어떻게 조금이나마 개선해서 풀어낼 수 있을까요?
실제DB의 값과 애널리틱스에 수집되는 인구통계 정보를 연결시켜주는 작업이 가능한가요?
아니면 unknown 측정 비중을 줄일 수 있는 방법이 없을까요?
답변 1
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안녕하세요. 개인정보 문제가 많아서 어려운 문제이기는 합니다.
실제 DB와 GA 데이터 연결
: userid 값(로그인시 발생하는 고객 일련번호 같은)을 기준으로 가능하기는 합니다.(개발 난이도가 좀 있습니다.) 암호화하는 과정이 있어서 개발자 참여 필수입니다.
2. unknown 비중
: 구글에서 제공해주는 정보이기 때문에 특별히 줄일 수 있는 방법이 없습니다. 연령/성별 모두 개인정보와 연관되는 데이터라서 사실상 추가 수집이나 보완이 어렵습니다.
첨언드리면, 인구통계 데이터(연령/성별) 기반 데이터 분석보다는 행동기반(ex.고객이 연령/성별에 상관없이 어떤 행동을 했는지) 데이터 분석이 GA와 더 적합하긴 합니다. 분석의 용도에 따라서 인구통계 데이터가 필요할 때도 있겠지만, 그 경우 오히려 GA리포트에서 제공되는 데이터는 단순 참고용 정도가 될 것 같습니다.
회원가입시 성별 선택이 있다면 수집해서 '사용자 속성'으로 저장해서 참고할수도 있습니다만, 여러 기기로 접속시 다른 사용자로 인식될 수 있어서 실용성은 없을 것 같습니다. 참고 부탁드립니다.
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