졸리팟 | 주문·상품 성과 분석 대시보드
샵바이 주문·상품·결제 데이터와 GA4 행동 데이터를 BigQuery에서 상품·일자 기준으로 결합했습니다. 상품·매출·유입을 확인하는 대시보드를 제작했습니다.
행동 데이터와 거래 데이터를 함께 해석할 구조가 필요했습니다.
사용자 행동은 GA4에, 주문·상품·결제·원가는 샵바이에 나뉘어 있어 상품 성과와 유입을 한 화면에서 비교하기 어려웠습니다.
샵바이 거래 집계와 GA4 행동 집계를 상품·일자 기준으로 연결했습니다.
샵바이의 주문·주문상품·상품·결제 데이터와 GA4의 세션·상품 조회·구매 데이터를 BigQuery의 원본·가공·분석 계층으로 구성하고, 운영 대시보드로 연결했습니다.
원본 · 가공 · 분석 계층
샵바이·GA4 데이터 매일 반영
데이터 정리와 지표 계산, 대시보드 제작을 진행했습니다.
지표와 데이터 기준 정의
사용자, 조회 대비 주문건 비율, 매출, 마진, 재구매와 GA4 유입 효율을 함께 보기 위한 지표와 원천 데이터를 정리했습니다.
거래·행동 데이터 연결
샵바이의 거래 데이터와 GA4의 세션·조회·구매 데이터를 BigQuery의 원본·가공 계층으로 구성했습니다.
분석 마트 구성
취소·반품·적립금·공급가·결제수수료를 반영한 마진, 신규·재구매, 상품·판매 운영 구분별 성과와 GA4 유입 분석 뷰를 설계했습니다.
운영 대시보드 구축
종합, 판매 운영 구분별 매출, 상품 상세, GA4 유입의 4개 페이지를 구성하고 샵바이·GA4 데이터를 매일 반영했습니다.
매출·상품·유입을 확인할 4페이지 대시보드를 구축했습니다.
GA4의 사용자 행동 집계와 샵바이의 거래 집계를 상품·일자 기준으로 연결해 조회 대비 주문건 비율, 매출과 프로젝트 기준 마진을 함께 비교할 수 있는 분석 마트를 구성했습니다.
행동과 거래의 공통 기준
상품·일자 기준으로 조회·주문·매출·수익성과 유입 지표를 함께 확인하도록 정리했습니다.
운영 관점별 4개 화면
전체 사업 현황, 판매 운영 구분별 매출, 상품 상세와 GA4 유입을 나누어 볼 수 있게 했습니다.
MD별 상품 분석 화면
MD별 담당 상품의 조회·주문·매출·수익성을 비교할 수 있는 분석 환경을 제공했습니다.
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