1장. 새로운 구글 애널리틱스
__GA4 소개
____모바일과 웹 분석의 통합
____파이어베이스와 빅쿼리: 클라우드로의 첫걸음
____GA4 배포
____유니버설 애널리틱스와 GA4 비교
__GA4 데이터 모델
____이벤트
____맞춤 매개변수
____전자상거래 항목
____사용자 속성
__구글 클라우드 플랫폼
____관련 GCP 서비스
____코딩 기술
____GCP에 온보딩
____서버리스 피라미드 위로 이동
____GCP 소개 마무리
__사용 사례 소개
____사용 사례: 예측 구매
____사용 사례: 잠재 고객 세분화
____사용 사례: 실시간 예측
__요약
2장. 데이터 아키텍처와 전략
__목표 달성을 위한 환경 조성
____이해관계자 동의
____우주선 문제를 피하기 위한 사용 사례 중심 접근 방식
____비즈니스 가치 입증
____디지털 성숙도 평가
____사용 사례의 우선순위 지정
__기술적 요구 사항
__데이터 수집
__데이터 스토리지
__데이터 모델링
____모델 성능 대비 비즈니스 가치
____데이터의 최소 이동 원칙
____정보 출력에 대한 원시 데이터 입력
____데이터 과학자/모델러 지원
____모델 KPI 설정
____모델링의 최종 위치
__데이터 활성화
____대시보드가 아닐 수도 있다
____최종 사용자와의 상호작용
__사용자 프라이버시
____사용자 프라이버시 선택 존중
____설계에 의한 프라이버시
__유용한 도구
____gcloud
____버전 관리/깃
____통합 개발자 환경
____컨테이너(도커 포함
__요약
3장. 데이터 수집
__데이터 사일로 해체
____적은 것이 더 많은 것
____데이터 스키마 지정
__GA4 구성
____GA4 이벤트 유형
____GTM으로 GA4 이벤트 수집
____사용자 정의 필드 구성
____GA4 이벤트 수정이나 생성
____사용자 속성
____측정 프로토콜 v2
이 책에서 다루는 내용
-구글 클라우드가 GA4와 통합되는 방식
-GA4 통합으로 가능한 잠재적 사용 사례
-GA4 통합에 필요한 기술 및 리소스
-사용 사례를 구현하는 데 필요한 GA4 데이터 캡처의 양
-데이터 저장, 모델링 및 활성화에 이르는 전략에서 데이터 흐름을 설계하는 프로세스
-비즈니스 요구에 맞게 사용 사례를 조정하는 방법
이 책의 대상 독자
이 책을 읽고 있다면 디지털 분석 환경을 가진 디지털 마케터일 가능성이 높다. 전자상거래 브랜드나 웹 퍼블리셔와 같은 대행사 또는 디지털 마케팅 부서에서 일하고 있을 수 있다. 유니버설 애널리틱스에서 GA4로 업그레이드하는 것을 고려 중이거나 이미 전환해 고급 기능을 사용하려고 할 수 있다. 이 책의 목표는 기술 지식이 없는 독자에게 가능한 것에 대해 영감을 주고, 기술적인 독자가 책 내에서 사용 사례를 구현하고 기본 구성 요소를 사용해 자신만의 맞춤형 통합을 만들 수 있게 충분한 실용적인 정보를 제공하는 것이다.
디지털 마케팅 분야에서 1~2년의 경험으로 습득할 수 있는 기본 사항을 넘어 GA4의 통합 기능에 대해 교육하는 것이 이 책의 목표다. 독자는 웹 사이트에서 태그를 구현하거나 기본 GA 보고서를 읽는 데 익숙할 것이다. 더 많은 기술 사용자는 구글 API를 사용한 경험과 자바스크립트, 파이썬, R, SQL 지식 및 클라우드 경험이 있을 수 있다.
이 책은 GA4 기능을 전체적으로 정리하지 않았다. 대신 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform을 사용해 GA4 구현에서 비즈니스 가치를 추출하고자 현재 할 수 있는 일에 초점을 맞춘다.
지은이의 말
GA4는 웹에서 사용되는 가장 인기 있는 디지털 마케팅 도구인 구글 애널리틱스(Google Analytics의 가장 큰 발전이다. BuiltWith.com은 상위 10,000개 웹 사이트 중 약 72%가 구글 애널리틱스를 사용하고 있으며, 이러한 모든 웹 사이트는 향후 몇 년 내에 기존 유니버설 애
