흩어진 데이터를 모으고,
필요한 지표를 볼 수 있게 만듭니다.
GA4, CRM, 광고, 웹·앱 행동 데이터의 기준이 다르면 분석 결과도 흔들립니다. 이벤트 정의, 소스 통합, 테이블·쿼리, 대시보드, 실무 교육을 순서대로 구성해 팀이 필요한 질문에 직접 답할 수 있게 합니다.
무엇을 할지는 정해졌지만 신뢰할 측정 기준, 데이터 연결, 분석·리포팅 환경이 부족할 때 이 서비스에서 시작합니다.
데이터가 있어도
판단하기 어려운 이유가 있습니다.
측정 기준이 불분명합니다.
무엇을 전환으로 볼지, 어떤 이벤트와 파라미터를 남길지 정리되지 않아 해석이 흔들립니다.
데이터가 여러 곳에 흩어져 있습니다.
웹·앱·CRM·광고 데이터가 분리되어 고객 행동과 성과의 맥락을 연결하기 어렵습니다.
리포트가 행동으로 이어지지 않습니다.
보고서는 있지만 누가 어떤 지표를 보고 다음 결정을 내려야 하는지 명확하지 않습니다.
이벤트부터 교육까지,
분석 환경을 순서대로 구축합니다.
이벤트 정의, 소스 통합, 테이블·쿼리, 대시보드, 실무 교육을 하나의 운영 순서로 구성합니다.
이벤트 정의
KPI, 고객 여정, 주요·보조 전환을 기준으로 이벤트명·파라미터·검수 항목을 명세합니다.
소스 통합
웹·앱·CRM·광고 소스의 접근 권한과 조인 기준을 확인해 분석용 데이터로 통합합니다.
테이블·쿼리 구성
퍼널, 코호트, 채널, 행동 질문에 답할 테이블·뷰·SQL 쿼리를 구성합니다.
대시보드 설계
역할과 회의 방식에 맞춰 KPI 대시보드와 반복 보고서를 구성합니다.
교육과 운영
가이드와 교육으로 실무자가 쿼리·대시보드를 읽고 정기 리뷰에 활용하도록 지원합니다.
프로젝트에서 제공하는 결과물
KPI·이벤트 명세
KPI 정의, 이벤트·퍼널, 데이터레이어, 태깅과 파라미터 기준을 문서화합니다.
산출물: 측정 설계서, 이벤트·파라미터 정의, 검수 기준
소스 통합과 테이블·쿼리
프로젝트 조건에 맞는 데이터 소스를 통합하고 분석용 테이블·뷰·쿼리를 구성합니다.
산출물: 데이터 구조, 테이블·쿼리·뷰, 분석 가이드
대시보드와 정기 리뷰
누가 어떤 결정을 위해 볼지에 맞춰 KPI 대시보드, 보고서, 회의용 지표를 구성합니다.
산출물: KPI 대시보드, 반복 리포팅 구조, 활용 가이드
행동 분석과 실무 교육
사용자 행동과 전환 경로를 분석하고, 내부 팀이 쿼리와 대시보드를 활용하도록 교육합니다.
산출물: 분석 인사이트, 개선 우선순위, 교육 자료
데이터 환경과 권한에 맞춰
가능한 범위를 먼저 정합니다.
기본 제공 범위
- KPI와 측정 기준, 이벤트·퍼널·데이터레이어 설계
- GA4·GTM 구축·개선, 데이터 통합·SQL 분석
- 대시보드·리포팅, 웹·앱 행동 분석
- 활용 가이드와 교육·내재화
프로젝트별 별도 확인
- 연동 가능한 데이터 소스와 개발 리소스
- 데이터 접근 권한, 보안·개인정보 처리 조건
- 운영 이후 유지보수와 상시 데이터 운영 범위
- 모든 데이터 소스 연동은 기본 제공으로 약속하지 않음
데이터를 실무의 판단 체계로
연결한 프로젝트입니다.
정의 데이터
레이어 GTM
GA4 BigQuery 대시보드
행동 분석
K 게임사 | UGC 플랫폼 사용자 행동 분석
창작물 탐색·활용·상호작용 행동을 이벤트와 파라미터로 정의하고, 개발 협업을 통해 데이터 레이어와 측정 환경을 구성했습니다. 수집한 데이터를 대시보드와 분석 보고서로 연결해 다음 개선 방향을 제안했습니다.
- GTM
- GA4
- BigQuery
- 대시보드
U | 영업 단계 이력·소요 시간 분석
Google Sheets에서 함께 관리하던 고객사·프로젝트·영업 상태를 BigQuery 테이블로 분리했습니다. 상태 변경 이력을 남기고, 최초 접수부터 각 단계까지의 리드타임을 대시보드에서 확인하도록 구성했습니다.
- Google Sheets
- BigQuery
- 데이터 모델링
- 대시보드
졸리팟 | 주문·상품 성과 분석 대시보드
샵바이의 주문·상품·결제 집계와 GA4의 세션·상품 조회·구매 행동 집계를 BigQuery에서 상품·일자 기준으로 연결했습니다. 상품·유입·수익성 분석 마트와 매일 갱신되는 운영 대시보드를 구성했습니다.
- 샵바이 API
- GA4
- BigQuery
- 대시보드
장기 후원 데이터를 실무의 판단 체계로 연결하다
원데이터 분류와 KPI·코호트 구조부터 BigQuery 연동, 시각화 보고서, 내부 교육까지 연결했습니다.
상세 사례 보기앱 유저 여정을 분석 가능한 이벤트와 리포팅 구조로 연결하다
내눈N의 사용자 여정과 전환 이벤트를 정의하고, GA4·BigQuery·Amplitude 연동과 대시보드 구축, 실무 교육을 진행했습니다.
프로젝트 보기담당자가 직접 활용할 수 있도록 교육합니다.
목표와 산출물이 명확한 구축 프로젝트부터 내부 실무자가 데이터를 읽고 리포트를 운영하도록 돕는 교육·자문까지 진행합니다.
필요한 경우 분석 환경을 먼저 만들고, 이후 활용·개선 과제를 연결합니다.
시작 전에 자주 묻는 질문입니다.
GA4 측정, BigQuery 분석, 대시보드 구축 중 무엇부터 시작해야 하나요?
먼저 어떤 고객 행동을 확인하고, 어떤 결정을 내려야 하는지 살핍니다. 현재 환경과 목표에 따라 측정, 데이터 통합, 대시보드 개선 중 필요한 작업부터 시작합니다.
이미 대시보드가 있는데 개선만 받을 수 있나요?
가능합니다. 대시보드 자체보다 지표 정의, 데이터 신뢰도, 실제 활용 방식까지 함께 점검해 개선 범위를 정합니다.
내부 팀 교육도 포함되나요?
프로젝트에 따라 교육과 운영 가이드를 포함할 수 있습니다. 교육 대상과 현재 역량, 필요한 산출물을 상담에서 확인합니다.
데이터 분석에 필요한 환경부터 점검해보세요.
현재 사용하는 데이터와 가장 알고 싶은 질문을 알려주세요. 먼저 설계해야 할 측정·통합·분석의 범위를 함께 판단합니다.
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