스크롤이벤트_세팅 강의에서, 강의 시간 15:10에 scroll_depth 이 보이지 않습니다 ㅠㅠ 어떤 설정이 잘못된걸까요? 

안녕하세요. ga에서 직접 이벤트를 설치할 때 궁금한 점이 있습니다.사내 웹서비스의 경우 회원가입의 모든 단계의 page URL이 동일합니다. 이런 경우 일치조건을 어떻게 두면 좋을까요?

해당 부분은 gtag를 써야하는 걸까요? 아니면 기존에 알려주셨던 dom요로 변수를 생성해서 진행할 수 있는걸까요?

GTM에서 제공한 head,body값을 소스 내 등록했고, 그에따른 데이터가 들어오고 있기는 한데요. 페이지 경로가 계속 하나로만 나오고 있어요. 예를들어 https://naver.com/es/#/ 이 링크라면 페이지 경로가 계속 /es/로만 잡히고 있는데 이부분 개선 방법을 혹시 아실까요?

GA4를 설치했을 때, SEO 성능 점수가 떨어지는 영향을 받을 수 있나요?

링크가 많아서 앞 갚들이 중복되는 링크들은 동일한 제목으로 묶어서 보이게 하고싶은데 방법이 없어서 문의 드립니다.

참여도에 이제 전환수 메뉴가 없어졌는데 어디서 봐야할까요:?

트래픽 획득에서 비교를 누르고 탐색 리포트로 끌고가는 기능이 없어졌는데 이건 그냥 탐색에서 진행해야하는건가요?

현재 ga4에는 트래픽 획득 내 사용자수 항목이 없는데, 사용자 획득에서 기존 사용자까지 같이 봐야하는걸까요?

안녕하세요, 동일 이벤트에 대해 보고서(참여도-이벤트)와 탐색(경로 탐색 분석)에서 이벤트 수의 차이가 많이 나는 이유를 알고 싶습니다.  보고서-참여도-이벤트에 대해서 발생한 이벤트는 동일 기간에 143건으로 조회되나,경로 탐색 분석을 통해 시작점에 해당 이벤트를 넣었을 경우, 29건으로 조회됩니다. 100건이 넘게 차이나는 원인을 알고 싶습니다.

안녕하세요.유입경로 통합이 가능한지 궁금해서 질문드립니다.사내 인스타그램 프로필에 utm url을 달아놨는데,Organic Social - l.instagram.com/referralOrganic Social - instagram.com/referral 이렇게 소스에 'l'이 붙은 주소가 추가되더라구요.검색해보니까 페이스북에서는 사용자의 개인 정보를 보호하고 스팸의 진위를 판별하기 위해 ‘Link Shim’이라는 기술을 사용해서 주소가 저렇게 바뀌는 거라고 하는데...리포트를 받아볼 때 저 두가지 소스를 한번에 합쳐서 받을 수 있는 방법이 있을까요?

총수익은 이벤트의 Value 로 발생한 총금액에서 할인과 환불 금액을 반영한 수익이고... 상품 수익은 item 단의 상품 별 할인 환불을 반영한 수익이라고 이해 했는데요... 총 수익은 이벤트에 해당하는 값이기 때문에 항목 별로 볼 수 없는 부분 까지는 이해 되는데요.. 그러면 항목별 상품 수익으로 봤을때 상품 수익 전체 합이 총수익과 같아야 할것 같은데 왜 다른지 잘 모르겠습니다.  총 수익이 상품수익 보다 높게 나타 납니다.

안녕하세요 강사님! 현재 GA4 전자상거래 purchase 태그를 만들고있는데, 계속 작동이 되지않아 내용 문의드립니다. 태그 현황) 1.데이터레이어 태그 ㄴ 해당 트리거는 다음과 같습니다.   2)전자상거래 태그 변수 현황）  제가 지금 데이터레이어와 자바스크립트 활용을 헷갈리는 것같은데, 어떤 부분을 수정해야할지 감이 잡히지않습니다. 답변 부탁드립니다!

노션 링크 첨부합니다.https://focapa.notion.site/4-141094a2b89980b080c6e19f8b5c4a48?pvs=4

https://www.notion.so/yijin87/Foodie-4-1430181a6e9b808c9426fb5475909a23?pvs=4   노션링크로 대체합니다.

노션으로 작성하여 링크 첨부합니다.https://sapphire-spade-aa6.notion.site/1435677c375480a997e3d8bf961008dd

6주차 과제 - 1) Weekly Retention을 구하는 쿼리를 바닥부터 스스로 작성해보세요 with base as ( select distinct user_pseudo_id , event_name , date(datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date from advanced.app_logs where event_date between '2022-08-01' and '2022-11-01' ) , retention_base as ( select distinct date_trunc(event_date, week(monday)) as event_week , min(date_trunc(event_date , week(monday)) ) over(partition by user_pseudo_id order by event_date)as first_week , user_pseudo_id from base ) , middle as ( select event_week , first_week , date_diff(event_week, first_week, day) as diff , user_pseudo_id from retention_base ) , final as ( select diff , count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from middle group by all ) select diff , first_value(user_cnt) over(order by diff asc) as first_visit_users , user_cnt , round((user_cnt/first_value(user_cnt) over(order by diff asc)), 2) from final - 2) Retain User를 New + Current + Resurrected + Dormant User로 나누는 쿼리를 작성해보세요. --한달내 유저가 얼마나 많은 이벤트를 발생시키는지? --지속적으로 사용한다의 정의를 이벤트를 고려할 것인지 아니면 방문만 볼것인지 신규 유저(New) : 제품을 처음 사용하는 유저 --각 달에 첫 로그를 남긴 유저 기존 유저(Current) : 제품을 지속적으로 사용하는 유저 --한달내에 복귀 유저(Resurrected) : 과거에 사용 -> 비활성 -> 다시 제품을 사용한 유저 휴면 유저(Dormant) : 일정 기간 제품을 사용하지 않은 비활성화 사용자 --해당 주 이외에 - 3) 주어진 데이터에서 어떤 사람들이 리텐션이 그나마 높을까요? 찾아보세요 --함께 고민해보면 좋을 가이드라인 - 휴면 유저를 어떻게 복귀 유저로 부활시킬 수 있을까? - 어떻게 신규 유저를 계속 늘릴 수 있을까? - 기존 유저가 감소하지 않으려면 어떻게 해야할까? - 4) Core Event를 “click_payment”라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요 with base as ( select distinct user_pseudo_id , event_name , date(datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date , min(date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul') , week(monday)) ) over(partition by user_pseudo_id order by event_week)as first_all_week from advanced.app_logs where event_date between '2022-08-01' and '2022-11-01' ) , retention_base as ( select distinct -- extract(event_date from week) as event_week , min(date_trunc(event_date , week(monday)) ) over(partition by user_pseudo_id order by event_week)as first_week -- , date_trunc(min(event_date) over(partition by user_pseudo_id), week(monday)) as first_week , date_trunc(event_date, week(monday)) as event_week , user_pseudo_id from base where event_name = “click_payment” ) , middle as ( select event_week , first_week , date_diff(event_week, first_week, day) as diff , user_pseudo_id from retention_base ) , weeks as ( select distinct first_week from base ) , final as ( select diff , min(first_week) as first_Week , count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from middle group by all ) select diff , first_value(user_cnt) over(order by diff asc) as first_visit_users , user_cnt , round((user_cnt/first_value(user_cnt) over(order by diff asc)). , 2) --safe_divide() 사용하면 좋음 from final1번 문제(15분)주차별 각 카테고리별 평균 할인율이 가장 높았던 기간과 할인율을 구하는 쿼리를 작성해주세요단, 날짜 데이터를 YYYY-MM-DD 23:59:39 이런 형태로 변경해주세요with raw as (select a.user_id , a.item_id , a.actual_price 90 , b.category , b.list_price 100 , (b.list_price-a.actual_price)/ b.list_price as discount , a.transaction_date from transaction_data a left join item_info b on a.item_id=b.item_id ) select FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d 23:59:59', TIMESTAMP(DATE_TRUNC(DATE(transaction_date), WEEK(MONDAY)))) AS week_start_date, -- 주차의 월요일 날짜를 “YYYY-MM-DD 23:59:59” 형식으로 변환 , category , avg(discount) as avg_discount from raw group by 1,2 order 3 desc limit 1 2번 문제(10분)2024년 1월에 가장 많은 매출을 기록한 카테고리를 구하는 쿼리를 작성해주세요with raw as (select a.user_id , a.item_id , a.actual_price 90 , b.category , b.list_price 100 , (b.list_price-a.actual_price)/ b.list_price as discount , a.transaction_date from transaction_data a left join item_info b on a.item_id=b.item_id where extract(month from a.transaction_date) = 1 and extract(year from a.transaction_date) = 2024 ) select category , sum(actual_price) as gmv from raw group by 1 order gmv desc limit 1 3번 문제(10분)유저별 총 구매 금액이 200만원 이상인 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리를 찾는 쿼리를 작성해주세요with raw as (select a.user_id , a.item_id , a.actual_price , b.category , b.list_price , a.transaction_date , sum(a.actual_price) over(partition by user_id) as user_gmv from transaction_data a left join item_info b on a.item_id=b.item_id where ) select category , count(item_id) as cnt_item , count(distinct item_id) as cnt_item , sum(actual_price) as gmv from raw where user_gmv group by 1 order 2 desc --가장많이의 정의가 구매건수라면 order 3 desc --가장많이의 정의가 유니크한 상품수라면 order 4 desc --가장많이의 정의가 gmv 매출이라면 limit 1

https://ambiguous-serpent-eb1.notion.site/4-6-1-10208045473b80789c2ccd0823506890

1. Weekly RetentionWITH base AS ( SELECT DISTINCT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), MONTH) AS event_month, user_id, user_pseudo_id, event_name, platform, event_params FROM advanced.app_logs ), user_visit_base AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_week) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_visit_week, event_week AS visit_week FROM base ), user_visit_weekdiff AS ( SELECT first_visit_week, DATE_DIFF(visit_week, first_visit_week, week) AS week_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS visit_users FROM user_visit_base GROUP BY ALL ) SELECT first_visit_week, week_diff, visit_users, SAFE_DIVIDE(visit_users, FIRST_VALUE(visit_users) OVER (PARTITION BY first_visit_week ORDER BY week_diff ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)) AS retention FROM user_visit_weekdiff 2. Retain User → New User, Current User, Resurrected User, Dormant User-- 한 달(30일)을 기준으로 구분하였다. -- 신규 유저: 최근 한 달 이내 새로 방문 -- 기존 유저: 최근 한 달 이내 재방문, 그 이전 한달에도 방문 -- 복귀 유저: 최근 한 달 이내 재방문, 그 이전 한달에는 방문 X -- 휴먼 유저: 최근 한 달 이내 재방문 X WITH base AS ( SELECT DISTINCT DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs ), user_first_last AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_date) AS first_date, MAX(event_date) AS last_date FROM base GROUP BY user_pseudo_id ), last_event_date AS ( SELECT MAX(event_date) AS current_date FROM base ), user_activity AS ( SELECT user_pseudo_id, event_date, LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS next_event_date, CASE WHEN DATE_DIFF(LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date), event_date, DAY) > 30 THEN 1 ELSE 0 END AS dormant_history FROM base ), user_types AS ( SELECT u.user_pseudo_id, u.first_date, u.last_date, led.current_date, MAX(us.dormant_history) AS dormant_history, CASE WHEN DATE_DIFF(led.current_date, u.last_date, DAY) > 30 THEN 'dormant_user' WHEN DATE_DIFF(u.last_date, u.first_date, DAY) <= 30 THEN 'new_user' WHEN MAX(us.dormant_history) = 1 THEN 'resurrected_user' ELSE 'current_user' END AS user_type FROM user_first_last AS u CROSS JOIN last_event_date AS led LEFT JOIN user_activity AS us ON u.user_pseudo_id = us.user_pseudo_id GROUP BY u.user_pseudo_id, u.first_date, u.last_date, led.current_date ), first_week_and_diff AS ( SELECT ut.user_type, fw.user_pseudo_id, fw.event_date, DATE_DIFF(DATE_TRUNC(fw.event_date, WEEK(MONDAY)), DATE_TRUNC(ut.first_date, WEEK(MONDAY)), WEEK) AS diff_of_week FROM base AS fw JOIN user_types AS ut ON fw.user_pseudo_id = ut.user_pseudo_id ), user_cnt_by_type_and_week AS ( SELECT user_type, diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY user_type, diff_of_week ), retention_base AS ( SELECT user_type, diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (PARTITION BY user_type ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt FROM user_cnt_by_type_and_week ) SELECT user_type, diff_of_week, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_user_cnt), 2) AS retention_rate FROM retention_base ORDER BY user_type, diff_of_week 3. retention이 높은 그룹?current user: 최고 0.41 (4~5주차)new user: 최고 0.11 (1,3주차)resurrected user: 최고 0.14 (9~12주차)dormant user: 최고 0.09 (3주차)리텐션이 그나마 높은 그룹: current usercurrent user, resurrected user 리텐션 분포의 경우 상승세 → 하강세 경향성을 보여 피크를 찍을 때 즈음 어떤 이벤트가 있었다고도 추측할 수 있다. 4. click_payment 이벤트를 중점으로 본 Weekly Retention?WITH base AS ( SELECT DISTINCT DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE 1=1 AND event_name = "click_payment" ), event_week_and_first_week AS ( SELECT DISTINCT DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date), WEEK(MONDAY)) AS first_week FROM base ), retention_base AS ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY day_of_week) AS total_user FROM ( SELECT DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS day_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM event_week_and_first_week GROUP BY day_of_week ) ) SELECT day_of_week, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, total_user), 2) AS retention FROM retention_base ORDER BY day_of_week

SELECT DISTINCT LEFT(FORMAT_DATE('%Y%m%d', event_date), 6) AS login_month, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) as count FROM advanced.app_logs GROUP BY LEFT(FORMAT_DATE('%Y%m%d', event_date), 6)2022년 8월부터 2023년 1월까지의 MAU를 살펴보니(MAU기준은 로그인 기록), 첫 달인 2022년 8월에는 미진했지만 그 후로 점차 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 특히 9월은 8월 대비 2배에 가까운 성장률을 보였고 10월에는 1.5배 이상의 성장률을 보이면서 점차 사용자가 확대되고 있는 것을 알 수 있습니다.  WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, DATE_TRUNC(MIN(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week FROM `advanced.app_logs` ), first_week_diff AS ( SELECT user_pseudo_id, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM base ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count FROM first_week_diff GROUP BY diff_of_week ) SELECT diff_of_week, user_count, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_count, FIRST_VALUE(user_count) OVER (ORDER BY diff_of_week ASC)), 2) AS retention_rate FROM user_counts ORDER BY diff_of_week;주 리텐션율을 살펴보면, 첫 주에는 당연히 1%이지만 그 후로 확연히 주마다 접속하는 사용자가 줄고 있습니다. Foodie Express는 아직 Product Market Fit을 발견하지 못한 것으로 보입니다. WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-12-31' -- 데이터 길게보기 ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week,first_week, WEEK) AS weeks_after_first_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), active_users AS( SELECT first_week, weeks_after_first_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS avtive_users FROM first_week_and_diff GROUP BY first_week, weeks_after_first_week ) SELECT first_week, weeks_after_first_week, avtive_users, FIRST_VALUE(avtive_users) OVER(PARTITION BY first_week ORDER BY weeks_after_first_week) AS cohort_users FROM active_users AS a ORDER BY first_week, weeks_after_first_week; 첫 주에 1,211의 사용자가 있었으나 1주차에 32명으로 급감했습니다 (약 2.6% 유지)2-8주차에는 비교적으로 안정적이었고, 9주차에서 20주에는 사용자가 좀 더 증가하였습니다.특히 14주차에 142명으로 가장 많은 사용자가 있었습니다. 이를 살펴보면, 초기에 감소 후에 오히려 사용자 수가 증가하는 패턴을 보이고오히려 앱을 사용하면 사용할 수록 더 활발하게 앱을 사용하는 것을 알 수 있습니다.따라서 어떻게든 사용자들을 앱에 유입시켜서 사용하게 만들어야합니다. 특히 주말, 공휴일 또는 음식 주문이 많은 근무 시간 이후에 비활성 사용자에게 정기적인 푸시 알림이나 메시지를 보내면 좋을 것 같습니다. (음식을 많이 시켜먹는 주말이나, 공휴일 또는 퇴근시간때쯤 맞춰서 푸시알림을 준다)공휴일에 좀 더 사용자가 증가하는 경향을 보이는 것 같은데, 이 때는 사용자 유입이 많으므로 소액 할인 쿠폰을 제공하는 것이 효과적일 것이라고 판단됩니다.무엇보다도 정기적인 알림을 통해 앱 사용 습관을 들이는 것이 중요해 보입니다!