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173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

강의에 나오는 PPT는 다운받을 수 없나요?

미해결

GA4보다 쉬운 Microsoft clarity 활용 데이터분석(2026)

궁금합니다.

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주영 댓글 2 좋아요 0 조회수 86

메타광고 시, UTM url 작성방법

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 주로 메타광고를 설정할 때 페이스북, 인스타그램을 동시에 노출합니다. 그럼 UTM url을 아래와 같이 작성하면 GA에서는 인스타그램/페이스북 분리되어 데이터 수집될까요? https://www.finj.co.kr/shop_view/?idx=46&utm_source={{site_source_name}}&utm_medium=paid-social&utm_campaign=coslo202602

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미래의집 댓글 2 좋아요 0 조회수 222

BigQuery 활용편 18강 질문있습니다!

해결됨

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

안녕하세요 카일스쿨님! BigQuery 기초편부터 활용편까지 유익하게 수강 중인 학생입니다 🙂 BigQuery 활용편 18강 "연결된 시트에서 매개 변수 사용하기" 부분에서 질문이 있습니다! 스샷 왼쪽(강의창)에서 선택하신 데이터 범위가 오른쪽(제 구글 시트 창)의 어떤 셀에 해당하는지 제가 잘 이해하지 못해서, 혹시 알려주실 수 있을까요~? 기술적인 내용이라 여쭤보기 민망하고 죄송스럽지만 가장 정확하게 답을 얻을 수 있을 것 같아 질문드립니다! 추신__ 에어팟 맥스처럼 귀에 챠악 감기는 강의 항상 감사합니당

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설향 댓글 1 좋아요 0 조회수 110

리텐션 공부하다가 궁금한게 생겨 질문드립니다

해결됨

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

-- Weekly 리텐션 -- 핵심 : event_date => event_week으로 변경하면 됨 -- 2024-06-30(일) => 2024년 26주차. 2024-06-24(월)도 같은 26주차 -- 데이터를 전처리(가공)하기 위해서 WEEK 함수를 사용할 수도 있고, DATE_TRUNC(일자, 자를 기준) -- DATE_TRUNC : 2024-06-30 => 2024-06-24 -- WEEK : 26. 2024년 26주차! 주차 별 date를 직관적으로 알기 어렵다고 생각하는 편(개인 생각) -- (깨알 지식) WEEK vs ISO_WEEK -- 주 번호를 계산할 때 사용할 수 있는 함수 -- WEEK : 일요일이 주의 첫 날로 간주. 1월 1일이 속한 주가 1주차 -- ISO_WEEK : 월요일이 주의 첫 날로 간주. ISO 8601 국제 표준에 따라 정의. 목요일이 속한 주를 기준으로 주 번호를 지정 -- 목요일이 속하면 그 주의 4일 이상이 포함되기 때문 -- 연도의 첫 목요일이 있는 주부터 1주차 -- 2022년 1월 1일(토요일) WEEK : 2022년 1주차. ISO_WEEK 2021년 52주차. -- 첫 목요일은 2022-01-06. 2022-01-03~2022-01-09가 2022년 1주차 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 "2022-11-03" ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, -- DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) AS diff_of_day DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT # 일자별로 중복 제거 DISTINCT user_pseudo_id, -- DATE_TRUNC 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 ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt), 2) AS retention_rate FROM ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week ASC) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) -- SELECT -- diff_of_week, -- COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt -- FROM first_week_and_diff -- GROUP BY diff_of_week -- ORDER BY diff_of_week # Monthly 리텐션 쿼리 작성해보기! 지금 코드가 각 diff_week마다 남은 유저들을 전체 유저로 나눠서 아 몇주차쯤 되면 얼마나 남아있는지를 계산한 거 같은데 생각해보니까 예를들어 지금 기간이 11월 3일까진데 한 10월 중순에 들어온 유저 같은 경우엔 diff_week가 한 3 이상인 부분부턴 아예 데이터가 없는거 아닌가요? 데이터가 11월 3일까지 밖에 없으니까요 분모로 사용하는 diff_week=0인 지점에서의 값은 그런 경우들까지 전부 포함된거고 그걸 그대로 모든 retention week마다 분모로 사용하면 위 예시 같은 경우 10월 중순 user들은 한 3주차쯤엔 전부 이탈하는 것 처럼 집계되는거 아닌가요? 그 경우 diff_week가 커질수록 실제 리텐션 보다 과소평가 되는게 아닌가 하는 의문점이 들어 문의 남깁니다

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gab1004 댓글 2 좋아요 0 조회수 115

안녕하세요 강사님 코호트 쿼리 공부하다가 의문점이 생겨서 문의드립니다

해결됨

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

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 "2023-08-03" ), 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 ) ), user_counts AS ( SELECT first_week, weeks_after_first_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS active_users FROM first_week_and_diff GROUP BY first_week, weeks_after_first_week ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(active_users, cohort_users), 2) AS retention_rate FROM ( SELECT first_week, weeks_after_first_week, active_users, FIRST_VALUE(active_users) OVER(PARTITION BY first_week ORDER BY weeks_after_first_week ASC) AS cohort_users FROM user_counts ) ORDER BY first_week, weeks_after_first_week 수업때 사용했던 코드인데 제가 처음엔 지금 하고 있는 코호트 분석은 first_week(가입주) 마다 각자 시간이 흐르면서(기준은 week) 리텐션이 어떻게 바뀌는지를 보는 것 이라고 이해했었습니다 그래서 예를들어 첫 달 부터 확 떨어지면 이거 온보딩에 문제가 있는거 아닌가? 라는 문제정의를 하는 식의 생각을 할 수있다... 라고 이해하고 있었는데 다시 보니까 지금처럼 base에 날짜 조건을 필터링 하고 시작하면 min(event_date)를 걸어도 그게 실제 첫 가입일이 아닐 수 있는거 아닌가요? 예를들어 필터링 조건 이전인 2022년 7월에 가입을 한 사람이 2022년 10월에 다시 돌아왔다고 치면 이 경우 2022년 10월 가입 user로 집계되는거지 않나요? 그럼 본래 보려던 거랑 결이 달라지는게 아닌가 싶어서요

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gab1004 댓글 2 좋아요 0 조회수 106

랜딩페이지 리포트에서 필터를 걸면 비율이 자꾸 100%로 나옵니다

미해결

바로 써먹는 GA4 실무리포트(2026) + Microsoft Clarity

안녕하세요 강사님! 강의해주신 [소스/매체별 랜딩페이지 리포트]를 회사 실무 데이터에 적용해 보던 중 도저히 해결 안 되는 부분이 있어 질문 남깁니다. 강의에서는 특정 이벤트 이름으로 필터링을 해도 '세션 주요 이벤트 비율'이 정상적으로(예: 3%, 5% 등) 나오는데요. 제가 똑같이 이벤트 이름 필터 를 걸면 수치가 무조건 100% 로 고정되어 나옵니다. 궁금한 점: 저는 특정 이벤트(접수완료 등)를 한 사람들의 비율을 보고 싶은데, 필터를 거는 순간 그 이벤트를 안 한 사람들이 데이터에서 다 빠지면서 비율이 100%가 되는 것 같습니다. 강사님 화면에서는 어떻게 필터를 걸어도 100%가 안 나오고 실제 전환율이 유지되는 건가요? 혹시 제가 사용하는 '이벤트 이름' 필터와 강사님이 사용하시는 필터가 종류가 다른 걸까요?

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이송희 댓글 2 좋아요 0 조회수 87

biquery 테이블 생성 오류 이슈

해결됨

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

안녕하세요. 빅쿼리에서 테이블 생성을 하려고 했으나 계속 실패하여 문의 남깁니다. 파싱 문제가 있는 것 같고, 결제 수단 등록 같은 어드민 문제는 아닌 것 같습니다. 윈도우이고 반디집으로 압축 해제한 뒤 파일 업로드했고 아래와같이 파일 형식도 지정했는데 못 읽는 이유가 있을까요? 감사합니다. 오류 메시지: 테이블을 만들 수 없음: Error while reading data, error message: The Apache Orc library failed to parse file metadata from file tail with error: Not an ORC file File: bigstore/bigquery-prod-upload-us/prod-scotty-455134432611-bde32926-0829-41cc-80fa-43f553dc0a93

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이유정 댓글 2 좋아요 0 조회수 103

주석 추가 기능이 안됩니다.

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요! 강의 유익하게 듣고 있습니다. 주석 추가가 가능해졌다고 하셔서 시도해보았는데요. 저는 마우스를 갖다 대어도 주석 추가 버튼은 안뜹니다. 그 사이에 또 바뀐걸까요? 아님 제가 잘 못하고 있는건지.. 여쭤봅니다! 감사합니다 : )

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wndung 댓글 2 좋아요 0 조회수 89

인구통계 세부정보 문의

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요. 강의 수강 중 궁금한 부분이 생겨 글 남깁니다. 구글 애널리틱스에서 보고서>사용자>인구통계 세부정보에서 '국가'는 정상적으로 데이터가 보이지만, 연령&성별 데이터는 하나도 수집되지가 않습니다. 왜그런걸까요?

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minii 댓글 2 좋아요 0 조회수 96

스크롤 이벤트 적용 시

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

스크롤 이벤트 적용할때, 제품 상세페이지에서 얼마나 많이 스크롤을 내렸는지 제품마다 알고 싶을 땐 어떻게 세팅을 해줘야 할까요?

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댓글 2 좋아요 0 조회수 94

동일하게 쿼리를 작성했는데 화면과 다른 값이 나옵니다

해결됨

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)

SELECT user_id , event_date , event_name , event_timestamp , user_pseudo_id , MAX(IF(par.key='firebase_screen', par.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(par.key='food_id', par.value.int_value, NULL)) AS food_id , MAX(IF(par.key='session_id', par.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS par WHERE event_date = '2022-08-01' GROUP BY ALL LIMIT 100; app_logs 피벗하는 문제인데 food_id가 null 밖에 없는 건 아니지만 보여주신 화면과 그 값이 많이 상이한 거 같아서요.. 이유가 뭔지를 알 수 있을까요 ㅜㅜ

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S-EK 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

잠재고객 질문

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

현재 GA4 설정에 잠재고객이라는 항목이 없고 세그먼트만 존재하는데, 잠재고객이라는 항목이 세그먼트라는 항목으로 통일된거라고 보면 될까요? 항상 감사드립니다.

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gudalstm33 댓글 1 좋아요 0 조회수 68

전환율의 분자와 분모 이해하기 파트

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요. 항상 잘 보고 있습니다. 강의를 보다 궁금한 점이 있어 문의 드립니다. 현재 ga4에서 사용되는 용어와 강의에서 사용되는 용어를 비교해보면 다음과 같다고 알고 있습니다. 전환 = 주요 이벤트 세션 전환율 = 세션 주요 이벤트 비율 사용자 전환율 = 사용자 주요 이벤트 비율 여기서 주요 이벤트(세션) / 세션 수 = 세션 주요 이벤트 비율(세션 전환율)로 이해를 했습니다. (세션 수가 전환이 있었던 세션 수가 아니기 때문에 차이가 발생하는 것도 이해하였습니다.) 해당 날짜를 2025년 12월 1일 ~ 2025년 12월 31일까지를 기준으로 했을 때, 주요 이벤트(세션)이 86,489개 / 세션 수가 80,793개로 전환율이 100%가 넘어가는 상황이 나옵니다... (구글이 제공하는 세션 주요 이벤트 비율은 23.84%입니다.) 이런 결과는 왜 나오는 건지 궁금하여 질문 드립니다. 감사합니다!

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gudalstm33 댓글 2 좋아요 0 조회수 93

PDF강의북 및 강의버전 등 관련 문의

미해결

마케터를 위한 구글 애널리틱스 실무

pdf 강의북 요청 드립니다. 현재 강의가 이전 버전으로 진행되어 설명하는 내용을 현 데모 페이지에서는 찾을 수가 없어서요. ㅠㅠ 해당 강의에 대한 내용이 전체가 다 그럴까요? pdf강의북은 최신 버전으로 되어 있어서 따라갈 수 있는 정도인지 궁금합니다. 만약, 아예 이전 버전 강의라 내용 자체가 변경이 되어, 강의를 따라갈 수가 없다면 환불 등이 가능할지도 문의드립니다. 감사합니다.

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서윤 댓글 1 좋아요 0 조회수 70

태그 설치

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

구글 태그 매니저를 카페24 사이트 head 와 body 부분에 설치하였고, 태그 매니저에서 구글태그도 따로 입력하여 연동하였습니다. 이런 경우, 구글태그도 카페24에 따로 설치 안해줘도 되는걸까요? 설치를 한다면, 구글 태그 매니저와 동일하게 head 부분에 설치해주면 되나요? 설치를 안하면 구글태그 테스트할 때 안되어 있다고 나와서 뭔가 불안합니다..

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vachi maker 댓글 2 좋아요 0 조회수 72

인구통계 데이터

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

인구통계 세부정보에서 연령과 성별을 확인하고 싶은데, 계속 주의가 나와요. 알려주신대로 보고ID 기기기반으로 했는데도, unknown 한줄로만 데이터가 나옵니다.

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vachi maker 댓글 3 좋아요 0 조회수 77

퍼널분석 문의

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요? 해당 강의 완강한 수강생 입니다. 강의 목록 그리고 27강에 퍼널 분석에 대해서 배운다고 하셨는데 강의 목록에 없어 문의드립니다.

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댓글 2 좋아요 0 조회수 73

페이지별 평균 참여시간 확인

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요 선생님! 강의 잘 듣고있습니다. 실무에서 GA4 활용하다가 막히는 부분이 있어 문의드립니다. 저는 알바플랫폼에서 근무중인데요 M 이력서 작성 퍼널분석 도중 각 단계별로 어디서 많이 이탈하는지 확인하고 있는데 유저들이 각 단계에서 얼마의 시간을 쓰고 있는지 궁금하더라구요. '세션당 평균 참여 시간'이라는 측정항목이 있어서 이건가? 싶었는데 GPT에 물어봤을 때 해당 측정항목이 각 페이지에서 소요된 시간이라고 볼 수 없다. 라고 정의하더라구요. 이 궁금증을 해결하기 위해서는 어떤 측정항목을 활용해야 할까요?

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kokunguk 댓글 2 좋아요 0 조회수 65

59.세션_개요 강의 세션수 집계 방법 질문

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요. <59.세션_개요> 강의에서 아래 예시 1)의 경우 세션 1로 집계된다고 설명해주셨는데 혹시 예시 2)와 같이 재방문 경로가 Direct가 아닌 경우는 세션 2로 집계되는지 궁금합니다. 감사합니다. 예시 1) 11:50 pm Naver/cpc로 유입 > 11:55pm 주소창 입력 후 사이트 재방문 예시 2) 11:50 pm Naver/cpc로 유입 > 11:55pm google/organic 으로 재방문

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Luck Good 댓글 2 좋아요 0 조회수 76

모델 비교(이메일 관련 질문입니다.)

미해결

실무자를 위한 구글애널리틱스(GA4+GTM) 활용법(26년 Update)

안녕하세요. '광고 리포트_기여분석_모델비교 리포트' 를 수강하고 있습니다. 첫 번째 클릭 모델에서 Email 전환이 1,161번 이루어졌고, 데이터 기반 모델에서 1,409번 이루어졌습니다. 영상에서 데이터 기반 모델에서 email은 유도하는데 중요한 역할을 하고 구매하게 하려면 다른 채널의 도움이 필요하시다고 말씀해주셨는데, 해당 부분 이해가 부족하여 질문 드립니다! 제 생각에는 이메일에 전환이 더 많이 일어나 이메일은 구매를 직접적으로 하는데 더 큰 영향을 끼치고 있는게 아닌지 궁금하여 질문 드립니다. 항상 좋은 답변 감사드립니다.

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gudalstm33 댓글 2 좋아요 0 조회수 64

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