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#블로그

GA4 전환율과 이탈률, 볼 수 있나요?


 

안녕하세요. 그로스마케팅 파트너, 허들러스의 김성원 그로스 매니저입니다. 이번 글에서는 많은 분들께서 반가워하실 GA4 소식을 전해드리려고 합니다.

 

UA의 전환율, GA4에서 더 이상 볼 수 없나요? 


 

 

GA4를 도입 하시는 분들께서 가장 많이 물어보는 질문 중 하나 입니다.

아쉽게도 UA (유니버설 애널리틱스)에서 유용하게 활용했던 전환율 지표는 GA4의 표준 보고서에서 확인 할 수가 없었습니다.

 

하지만 최근 구글의 보도에 따르면 전환율 지표가 새로운 측정항목으로 GA4에 추가 된다고 발표 되었습니다. 

 


 

여기서 두가지의 전환율 지표가 추가 되는데요, 바로 세션 전환율 (Session Conversion Rate)과 사용자 전환율 (User Conversion Rate) 입니다. 


 

세션 전환율 (Session Conversion Rate) 

- 전환 이벤트가 발생한 세션의 비율이며, 특정 기간 안에 전환이 발생한 세션수를 총 세션수로 나눈 값입니다.

 

GA4에서 사용자가 아래 행동 중 하나를 실행하면 session_start라는 이벤트가 발생 되면서 새로운 세션이 시작 됩니다:

 

 1) 앱을 열어서 화면을 볼 때 

 2) 활성 세션 없이 (이전 세션이 타임아웃 됐을 때) 페이지 또는 화면을 볼때 

 

session_start 이벤트가 발생되면 이에 맞게 세션 ID (ga_session_id)와 세션 번호 (ga_session_number)가 매개변수로 수집 됩니다. 애널리틱스는 사이트나 앱의 고유한 세션 ID를 추정하여 세션수를 계산 합니다. 

 

따라서 세션 전환율을 공식으로 나타내면 아래와 같습니다: 

 

세션 전환율 = 전환이 발생한 세션 수총 세션 수 %


 

용자 전환율 (User Conversion Rate)

- 전환 이벤트를 발생시킨 사용자의 비율을 나타내며, 특정 기간 안에 전환을 일으킨 사용자 수를 총 사용자 수로 나눈 값입니다. 



 

사용자 전환율 = 전환 이벤트를 발생시킨 사용자 수총 사용자 수 %

 

기서 전환율이라는 지표가 GA4와 UA랑 다르게 수집 된다는 점을 알아야 됩니다.

UA는 세션기반 모델이어서, 목표 설정을 통해 전환율 계산이 됩니다.

반면 GA4는 이벤트 기반 모델로 사용자 상호작용을 통해 이벤트라는 개념으로 전환율 계산이 됩니다. 

따라서 UA의 목표는 한 세션당 한 번 집계 될 수 있지만, GA4의 전환은 한 세션에 여러번 집계 될 수 있습니다.

 

UA와 같이 기본 애널리틱스 설치만 하면 GA4 전환율도 자동으로 수집 된다고 합니다. 

따라서 표준 보고서, 탐색 보고서, 잠재고객, 세그먼트 및 데이터 API에서도 사용 할 수 있게 앞으로 차차 업데이트 되면서 추가 될 예정이라고 합니다. 

 

Hoxy…이탈률도..? 

 

네, 맞습니다! 이탈률도 GA4의 새로운 측정항목으로 추가 될 예정 입니다. 

다만 앞서 언급한 바와 같이 UA와 GA4의 데이터 집계 모델이 다른 만큼 이탈률도 다릅니다. 

 

 

우선 GA4의 이탈률 정의를 살펴 보겠습니다. 

 

1. 이탈률 - 참여 세션이 아닌, 즉 비참여 세션의 비율 입니다.  특정 기간 안에 발생한 비참여 세션 수를 총 세션 수로 나눈 값입니다. 

 

여기서 “참여 세션”이라는 개념이 생소 하실텐데요, GA4에서 참여율로 나타나는 측정항목 입니다. 

구글에 따르면 아래 세가지 조건 중 하나만이라도 만족 시키면 참여 세션으로 정의 됩니다.

 

1. 페이지에 10초 이상 머문 세션

2. 이벤트가 발생한 세션 

3. 페이지 조회 또는 화면 조회가 2회 이상 발생한 세션

 

즉 참여율은 특정 기간 안에 발생한 참여 세션 수를 총 세션 수로 나눈 값이며, 이탈률은 이 지표의 반대 개념이라고 생각하시면 됩니다. 


 

참여율 = 참여 세션 수총 세션 수

 

이탈률 = 비참여 세션 수총 세션 수


 

이번 글에서는 GA4의 뜨끈뜨끈한 소식을 전해 드렸는데요, 앞으로 구글이 GA4에서 어떤 기능들을 추가 할지 기대가 됩니다. 긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.