쇼핑, 금융, 공공기관 할 것 없이 오프라인보다 비대면 채널의 이용이 더 활발해지고 있습니다. 이러한 환경에서 디지털 채널은 고객이 기업과 가장 자주 만나는 접점이자 기업 및 브랜드 이미지를 결정하는 공간입니다. 고객은 웹사이트나 앱에서 정보를 찾고, 상품/서비스를 비교하고, 구매/신청 등의 결정을 내립니다.

이 과정에서 고객이 어떤 경로로 접속했는지, 어떤 콘텐츠를 확인했는지, 어떤 페이지에서 이탈했는지 등을 정확히 파악해야, 우리가 기대한 대로 고객이 움직였는지 확인하고문제점을 개선할 수 있습니다. 디지털 채널 분석은 고객의 니즈를 파악해서 마케팅 방향을 잡고, 고객경험을 향상시키고, 전환율을 높일 수 있는 출발점입니다.

이번 콘텐츠에서는 넷스루의 디지털 채널 분석 솔루션 DataStory(데이터스토리)와 GA4와 같은 글로벌 SaaS 분석 솔루션을 세 가지 기준으로 비교해보겠습니다.

1. 고객 행동과 속성 데이터의 연결성

데이터스토리는 고객 행동 로그를 고객, 상품, 콘텐츠 등의 속성과 연계하여 분석할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

웹과 앱에서 발생하는 클릭, 조회, 구매, 페이지 이동과 같은 행동 로그를 고객의 회원 정보, 상품 메타 정보, 콘텐츠 유형 등 다양한 내부 속성과 연결함으로써 보다 입체적인 분석이 가능합니다. 예를 들어, VIP 등급 고객이 주로 어떤 상품에 관심을 보이는지, 특정 광고를 통해 유입된 고객의 서비스 신청률은 어떠한지, 세그먼트별로 가장 많이 조회된 콘텐츠는 무엇인지 등을 파악할 수 있습니다.

반면, GA4와 같은 SaaS 솔루션은 디지털 행동 이벤트 중심의 분석 구조로 설계되어 있어 내부 속성과의 연계 분석에는 제약이 있습니다.

행동 로그 자체는 수집되더라도, 해당 행동을 수행한 사용자의 세부 속성이나 기업 내부 데이터베이스에 있는 정보와 직접 연결하려면 추가적인 작업이 필요합니다. 단순한 행동 데이터만으로는 맥락을 정확히 파악하기 어렵고, 산재된 데이터를 각각 별도의 시스템에서 처리해야 하는 번거로움이 있어 기업 고유의 데이터 자산을 제대로 활용하기 어렵다는 한계가 있습니다.

2. 분석 대상 데이터의 범위와 정밀도

데이터스토리는 전수 데이터를 기반으로 분석을 수행하고, 장기간에 걸친 이용 추이와 변화 흐름 파악에 용이합니다. 데이터스토리를 통해 고객의 웹/앱 이용을 다각도로 분석하면, 디지털 채널의 주요 이탈 및 전환 흐름을 식별하여 개선할 수 있습니다.

특히 리뉴얼 전·후 방문 흐름 비교, 특정 기능 도입 이후 지표 변화 등 시계열 기반 분석에 강점을 가져 UI/UX 개선에 활용하기 좋습니다. 또한, 상세한 세그먼트를 설정해 비정형 고객군을 분석 하기에도 유리합니다.

반면 GA4는 주요보고서에 샘플링이 적용되어 수집된 로그 중 일부를 기반으로 분석결과가 나올 수 있습니다. 특히 보고서에 적용된 조건이 많거나 조회 기간이 길어질수록 샘플링 비율이 높아지고, 이로 인해 데이터의 정밀도에 영향을 줄 수 있습니다.

때문에 장기적인 흐름을 분석하거나, 비정형 고객군의 이탈 원인처럼 소수의 행동을 들여다봐야 하는 경우에는 이러한 구조적 제약이 분석 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 전수 데이터를 기반으로 한 세부 분석을 진행하려면 별도의 도구(BigQuery 등)와 추가 설정이 필요해 실무 단계에서 활용이 쉽지 않은 경우도 많습니다.

3. 분석 리포트의 유연성과 확장성

데이터스토리는 자사 디지털 채널의 구조와 운영 목적에 맞춰 맞춤형 분석 리포트를 구성할 수 있습니다. 도메인 내 다양한 메뉴, 화면 유형, 상품 카테고리, 전환 페이지 등 실제 채널 구조를 그대로 반영할 수 있으며, 마케팅 성과 확인 등 분석 목적에 따라 유연하게 로그를 수집하고 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 부서별 목표 달성 과정을 세부 단계로 나눠 시나리오 기반으로 분석하거나, 주요 이벤트 페이지를 기준으로 이전/이후의 고객 이동 경로를 분석하고, 상품/콘텐츠 정보와 고객 행동을 연계 분석하는 등 다양한 관점에서 인사이트를 도출할 수 있습니다.

반면 GA4는 Google에서 정의한 표준 지표와 구조에 기반한 리포트를 중심으로 분석 결과를 제공합니다. 리포트를 새로 만들 수는 있지만, 트리 구조나 사용자 정의 지표 등 원하는 형태로 유연하게 구성하기에는 제약이 있습니다.

기본 제공 리포트를 넘어선 분석을 진행하려면 BigQuery 등 외부 도구와의 연동이 필요하며, 이 과정에서 SQL 쿼리 작성이나 개발 리소스가 요구되기도 합니다. 이로 인해 실무에서 즉시 분석 결과를 확인하고 활용하기엔 한계가 있을 수 있습니다.

어떤 기업에 어떤 솔루션이 적합할까요?

데이터스토리는 단순히 방문 수나 클릭률을 보여주는 도구가 아닙니다. 디지털 채널에서 발생하는 고객 행동 데이터를 내부 데이터와 결합하여 전수 분석하고, 60개 이상의 이용 분석 보고서를 매일 자동으로 생성하는 디지털 채널 분석 솔루션입니다. 이를 통해 IT팀의 도움 없이도 실무에 바로 적용 가능한 인사이트를 얻을 수 있고, 데이터 기반의 채널 최적화 환경을 효율적으로 구축할 수 있습니다.

고객 경험 개선이 웹/앱 관리의 가장 중요한 목적으로 떠오르고 있는 지금, 여러분 기업의 디지털 전략에 가장 잘 맞는 분석 솔루션은 무엇일지 고민해보시길 바랍니다.

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