마케터를 위한 GA4 구글애널리틱스 전자상거래 셋팅 실습(2025)

Bigquery에서 GA4 데이터를 활용할 수 있는 방법을 소개합니다. 빅쿼리에 공개되어 있는 구글머천다이즈스토어(https://www.googlemerchandisestore.com/)의 GA4 Bigquery 데모 데이터를 가지고 직접 기본적인 SQL문의 실습과 함께 마케터나 기획자나 쉽게 GA4 Bigquery 데이터를 활용할 수 있는 방법을 소개합니다.

구글 애널리틱스 입문자를 위한 구체적이고 실용적인 강의입니다. 단편적인 기능보다 시나리오를 기반으로 한 분석을 진행하면서 GA4를 활용한 실질적인 분석 과정을 학습할 수 있습니다. GA4 최신 수정사항에 맞춰서 계속 업데이트 중입니다!

GA4 활용을 위한 핵심 리포트를 만들면서 GA4를 실무에 바로 사용할 수 있도록 학습할 수 있습니다. 데이터 분석을 위해 어떤 리포트를 어떤 방식으로 만드는지 구체적인 사례를 배울 수 있습니다. 실무분석을 위해서 히트맵툴인 Microsoft Clarity의 설치/사용법도 함께 설명하고 있습니다.

"빅데이터+AI 풀스택 개발" - AI에 생명력을 불어 넣는 빅데이터 구축 과정을 파일럿 프로젝트 형식으로 진행합니다. 요구사항을 파악해 단계별로 플랫폼을 구성하고, 스마트카 데이터 탐색과 분석을 수행 합니다.

데이터 웨어하우스(DW)의 반복적인 파이프라인 관리, 이제 dbt로 그 고통의 굴레에서 해방되세요! dbt가 제공하는 효율성 위에서, 비즈니스 중심의 데이터 모델링, 효과적인 데이터 생애 주기 관리 등 더 높은 가치를 창출하는 데이터 분석 엔지니어로 거듭나세요.

데이터 분석 경험도 별다른 기술도 없는 기획자, 마케터가 가장 기초적인 수준에서 데이터 분석을 해볼 수 있는 방법을 다양한 사례와 함께 알려 드립니다. 여러 해 동안 100여 개 기업과 공공기관 등에서 2천여 명에 이르는 수강자들과 함께 실습하며 데이터 비전문가 입장에서 가장 현실적으로 활용 가능한 분석법으로 내용을 구성했습니다.

"데이터 분석, 툴(Tool) 공부만 하다가 포기하셨나요?" 대기업 PM은 이미 분석팀이 심어둔 데이터를 보기만 하면 됩니다. 하지만 스타트업이나 사이드 프로젝트의 PM은 다릅니다. 직접 로그를 설계하고, 이름표를 붙이고, 수집하는 '기반'부터 닦아야 합니다. "데이터가 중요하다는데, 대체 내 서비스 어디에 뭘 심어야 할까?" 더 이상 추상적인 개념에 매몰되지 마세요. 로그인 내역 확인부터가 진짜 데이터 기반 의사결정(DDDM)의 시작입니다.

React로 광고 수익형 웹사이트를 만들어 봅니다. 광고를 최적화 하고 서버 비용을 줄이기 위한 방법과 규모에 따른 사이트 운영 Tip까지 배워봅니다.

AI로 완성하는 사장님의 홍보 마케팅! 상권 분석부터 리뷰 관리, SNS 콘텐츠 제작까지 혼자서 끝내기

요즘 마케팅, 아직도 손으로 기획하고 보고서 작성하시나요? 이 강의는 GPT를 활용해 전략을 세우고, 광고와 콘텐츠를 자동으로 집행하며, KPI 보고서까지 실시간으로 만들어내는 방법을 다룹니다. 마케터라면 누구나 궁금해할 “효율적인 일하는 방식”을 이 강의에서 직접 경험해 보세요.

브랜드 하나 만들어보고 싶은데, 어디서부터 손대야 할지 막막하잖아요? 브랜드도 제품도 없는 0 상태에서, 클로드와 함께 가치 정의부터 상세페이지 완성까지. 한 자리에서 모든 과정을 시연으로 공개합니다.

AI로 내가 겪은 불편을 해결하는 무료 도구 사이트를 만들고, 내 도메인으로 공개합니다. 검색엔진 등록·사이트 점검·GA4 분석으로 사람들이 찾고 쓰기 편한 서비스로 고친 뒤, 애드센스 준비와 혼자 하는 운영 자동화까지 20년 차 개발자가 직접 해 본 과정으로 안내합니다.

이 강의는 파이썬을 활용한 텍스트마이닝 분석에 관한 기초 이론과 실습을 배울 수 있습니다. 실무나 논문 작성 시 필요한 기초적인 텍스트마이닝 데이터 분석 기법을 설명합니다.

실제 외주 시장에서 반복적으로 등장하는 병원·성형외과 홈페이지 제작 프로젝트를 기준으로, 단순 예제가 아닌 수주 가능한 실무형 웹사이트와 관리자 시스템을 직접 구축해보는 강의입니다. (2026-10 나라장터 투찰 맛보기 추가) 이 강의는 단순히 홈페이지를 만드는 데서 끝나지 않습니다. AI 코딩 도구와 Next.js를 활용해 병원 홈페이지 목업 프로젝트를 완성하고, 이를 실제 외주 플랫폼에서 포트폴리오로 활용해 프로젝트를 고르고, 제안하고, 비딩하고, 견적서를 작성하는 과정까지 함께 다룹니다. Next.js 기반으로 다음 내용을 구현합니다. - 병원·성형외과 홈페이지 제작 - 메인 페이지와 서비스 상세 페이지 구축 - 관리자 CMS 구축 - 블로그 콘텐츠 관리 - 상담 문의 시스템 - 첨부파일 업로드 및 문의 답변 구조 - 로그인 및 권한 처리 - 관리자 페이지와 RBAC 구조 - 다국어 처리 - SEO 최적화 - sitemap, RSS, OG 이미지, favicon 구성 - GA4 & GTM 설정 - 배포, 도메인 및 서브도메인 연동 - 유지보수 가능한 프로젝트 구조 또한 단순 개발만 설명하지 않습니다. - 병원 외주 시장은 어떻게 돌아가는지 - 어떤 병원 홈페이지 프로젝트를 골라야 하는지 - 고객은 실제로 무엇을 중요하게 생각하는지 - 왜 병원 홈페이지는 계속 리뉴얼되는지 - 목업 프로젝트는 어떻게 만들어야 수주에 도움이 되는지 - 외주 플랫폼에서 어떻게 지원하고 비딩해야 하는지 - 견적서는 어떤 기준으로 작성해야 하는지 - 포트폴리오는 어떻게 등록하고 보여줘야 하는지 - 외주 진행 중 어떤 문제가 자주 발생하는지 - 유지보수와 추가 개발은 어떻게 설계해야 하는지 같은 현실적인 실무 경험도 함께 공유합니다. 이 강의의 목표는 단순 CRUD 예제를 완성하는 것이 아닙니다. 실제로 외주 제안에 사용할 수 있는 병원 홈페이지 포트폴리오를 만들고, 고객에게 납득 가능한 구조와 견적을 제시하며, 납품과 유지보수까지 고려한 실무형 프로젝트 전체 흐름을 경험하는 것입니다. AI 코딩을 활용해 개발 속도를 높이면서도, 결과물의 품질과 외주 수주 가능성을 함께 끌어올리고 싶은 분들을 위한 실전형 풀코스 강의입니다.

ElasticSearch, LogStash, Kibana 기초부터 설명합니다. 최종단계로 ELK 스택을 활용하여, 세계 인구 분석, 주식 분석을 하시는 본인의 모습을 발견하실 수 있습니다.

생성형 AI(Chat GPT, Cursor AI)를 통해서 웹 사이트 개발과 배포하는 과정을 전반적으로 학습합니다.

수익형 서비스 끝판왕, 내가 자는 동안에도 돌아가는 사주 서비스를 만듭니다. 일주일 만에 만든 서비스로 첫달 광고비 없이 200만 원 매출, 최근 만든 2번째 서비스는 3일 만에 만들어 하루동안 34만 원 순매출을 냈습니다. 단순한 '딸깍' 사주가 아닙니다. 국내 최고의 역술인 협회의 사주 서비스 제작을 전담하고, 네이버 웹툰의 IP를 구매하여 제작하는 사주 서비스도 개발 및 운영하고 있습니다. 직접 운영한 사례에서 출발해, 비전공자도 AI와 대화하며 내 브랜드의 고퀄리티 사주 서비스를 만드는 과정을 따라갑니다. 캐릭터와 스토리, 사주 결과, 결제·자동 전달, 관리자 화면까지 구현하고 스레드 자동화·메타 광고·유튜브 콘텐츠로 고객 유입을 연결합니다. 만드는 재미를 넘어 수익화를 목표로 하는 '진짜' 수익형 사주 강의입니다.

개발팀 눈치 보지 말고, 이제 내가 직접 만든다! 이 강의는 기획, 마케팅, 영업 등 실무 담당자가 개발자 도움 없이 AI도구를 활용하여 웹서비스의 핵심 기능을 직접 구현할 수 있도록 도와줍니다.

[거대한 재배선(The Great Rewiring)을 통한 공학적 조직 전략 및 개별 역량 로드맵] 1. 서론: '거대한 재배선(The Great Rewiring)'과 조직 패러다임의 전이 현대 기업은 인공지능(AI) 도입의 초기 국면인 이른바 '거대한 재배선(The Great Rewiring)'이라 일컬어지는 전례 없는 기술적 전환점에 직면해 있습니다. 이는 단위 기술의 단순 도입이나 부분적인 업무 자동화를 초과하여, 조직이라는 거대 시스템의 구조적 설계도를 근본적으로 재구성해야 하는 복합적 과업으로 정의됩니다. 생성형 인공지능(Generative AI)이라는 고효율 동력원의 공급에도 불구하고, 상당수의 조직은 구조적 관성에 매몰되어 성능 저하 및 시스템 불안정을 경험하고 있는 실정입니다. 이러한 현상은 동력원의 출력은 강화되었으나, 해당 에너지를 제어하고 유의미한 비즈니스 성과로 변환하기 위한 프로세스(Process)와 구조(Structure)의 재설계가 수반되지 않은 데서 기인하는 것으로 분석됩니다. 본 과정은 조직을 고도화된 유기적 시스템으로 진화시키기 위한 심층 아키텍처 설계 전략을 제시하고자 합니다. 2. [진단] 인공지능 도입 단계에서의 3대 구조적 결함 분석 ① 조직 하부 구조의 강성 부족 (Chassis Collapse) 경직된 수직적 계층 구조를 유지한 채 인공지능이라는 초고성능 동력원을 탑재할 경우, 가속화된 정보 처리량과 의사결정 속도를 기존 구조가 수용하지 못하는 현상이 발생합니다. 이는 의사결정 체계가 기술적 전개 속도에 상응하지 못해 발생하는 조직적 기능 부전으로, 궁극적으로는 리더십의 권위와 관리 시스템의 물리적 와해를 초래할 가능성이 농후합니다. ② 성능 경계의 오판과 시스템 신뢰성 저하 (Jagged Frontier) 확률론적 추론 기제인 생성형 인공지능을 엄격한 결정론적 논리가 요구되는 과업에 무분별하게 투입함으로써 발생하는 문제입니다. 수학적 정밀성이나 법적 준거가 필수적인 영역에서 인공지능의 확률적 특성을 간과할 경우, 시스템 전반의 신뢰도가 급격히 하락하는 '시스템 노킹(System Knocking)' 현상이 발생하며, 이는 조직에 막대한 유무형적 자산 손실을 야기합니다. ③ 인지적 마찰과 심리적 불안정의 방치 (NVH: Noise, Vibration, Harshness) 기계적 진동과 소음이 시스템의 피로도를 높이듯, 조직 내에 확산된 고용 불안정성 및 모호한 직무 가이드라인은 구성원의 인지 부하를 임계치까지 가속화하는 요인이 됩니다. 이러한 조직 내 심리적 NVH(Noise, Vibration, Harshness) 현상을 적절히 제어하지 못하는 조직은 지능형 시스템 도입에도 불구하고 구성 요소 간의 불협화음으로 인해 내부적인 자멸 위기에 직면할 수 있습니다. 3. [개별 역량] 수동적 순응에서 주권적 아키텍트로의 진화 인공지능 시대의 개별 구성원은 기술에 종속된 '수동적 양(Passive Sheep)'의 지위에서 벗어나, 시스템을 해체하고 재배선하는 '실존적 아키텍트'로 거듭나야 합니다. ① 지적 주권의 회복과 노예 도덕(Slave Morality)의 탈피 인공지능의 산출물을 무비판적으로 수용하고 분석 과정을 기계에 전적으로 위임하는 행위는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)'을 초래하며, 이는 결과적으로 실행 제어 네트워크(Executive Control Network)의 퇴화를 유발합니다. 기술의 편의성에 안주하는 '착한 양'의 위치를 거부하고, 시스템의 부조리와 기술적 부채에 대해 비판적 분노를 표출할 수 있는 '주권적 주체(Sovereign)'로서의 각성이 요구됩니다. ② 인지적 가소성 확보를 위한 '의도적 마찰' 설계 개별 구성원은 AI가 제공하는 매끄러운 해답에 저항하며 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 업무 프로세스에 설계해야 합니다. 인공지능을 단순한 정답 생성기가 아닌, 인간의 사고를 자극하고 심화시키는 대항적 파트너로 활용함으로써 뇌의 신경가소성을 유지하고 지적 근력을 강화해야 합니다. ③ 인공지능 지휘 역량: S.E.E.D 프롬프트 아키텍처 단순한 질의를 넘어, 인공지능이 처리 가능한 논리적 인터페이스를 설계하는 능력이 필수적입니다. S.E.E.D 프레임워크: 상황(Situation), 기대 결과(Expectation), 공학적 구조(Engineering Structure), 근거 데이터(Data)를 체계적으로 구조화하여 인공지능을 정밀하게 제어하는 '디렉터(Director)'로서의 역량을 함양합니다. 4. [방법론] 인지적 파워트레인 구축을 통한 조직 혁신 전략 ① 이중 엔진 아키텍처 설계 (Cognitive Powertrain) 조직의 인지 프로세스를 예측형 모델과 생성형 모델로 명확히 분리(Decoupling)하여 시스템 최적화를 도모합니다. 예측형 인공지능(Predictive AI): 정밀한 논리 체계 및 정량적 분석 업무를 전담하여 시스템의 안정성을 담보합니다. 생성형 인공지능(Generative AI): 창의적 종합 및 맥락 생성 업무를 담당하여 혁신적 동력을 제공합니다. ② 신뢰성 공학 기반의 지능형 협업 프로토콜 (Golden Pattern) 환각(Hallucination) 리스크를 제어하기 위해 인간과 인공지능의 협업 과정을 시스템화합니다. 직렬 프로세스 최적화: 생성형 AI의 정보 처리, 인간의 논리적 필터링, 재최적화 출력으로 이어지는 표준 작업 절차를 확립합니다. 인간 중심 게이트키퍼(Gatekeeper) 역량: 인간은 시스템의 방향성을 지휘하고 최종 의사결정을 수행하는 주권적 위치를 확보함으로써 기술적 정합성을 유지합니다. ③ 행동 소프트웨어 공학(Behavioral Software Engineering)의 적용 리더와 구성원 모두 정서적 저항과 인지적 부하를 능동적으로 완화할 수 있는 공학적 접근이 필요합니다. 윤리적 지연(Ethical Latency)의 전략적 설계: 기술 도입의 속도전이 윤리적 파산으로 이어지지 않도록 의도적인 검토 단계를 삽입합니다. 투명한 피드백 루프: 상호 신뢰 비용을 최소화하기 위한 피드백 메커니즘을 이식하여 조직 운영의 투명성을 극대화합니다. 5. 결론: 주권적 아키텍처를 통한 미래 경쟁력의 확보 본 마스터클래스는 추상적인 담론을 지양하며, 거대 시스템을 조율해 온 40년의 공학적 통찰을 인공지능 시대의 비즈니스 언어로 치환하여 전달합니다. 구조적 관성과 기술적 편의성에 함몰되어 서서히 퇴화하는 '착한 양'으로 남을 것인가, 아니면 시스템의 허상을 꿰뚫고 주체적으로 재배선하는 '실존적 아키텍트'가 될 것인가? 인공지능이라는 강력한 동력원을 완벽히 통제하여 조직의 지속 가능한 성장을 견인할 수 있도록, 정밀한 인지적 파트너십을 통해 귀하의 조직과 개인의 아키텍처를 재설계해 드릴 것입니다.

mongoDB, NoSQL 요즘 많이 들리지만 아직은 낯선 데이터베이스인가요? 관계형 데이터베이스(RDS/SQL)처럼 사용하고 계시지는 않으신가요? 아무리 좋은 기술도 올바르게 사용하지 않으면 역효과가 발생합니다. 그래서 몽고디비 사용 실패 사례도 종종 보이는데요. 이 강의는 mongoDB를 최대한 mongoDB스럽게 사용할 수 있도록 기본 개념부터 실무 노하우까지 가르쳐드려요.