추천 이벤트별 주요 파라미터와 전자상거래 분석

추천 이벤트별 주요 파라미터와 전자상거래 분석은 주로 GA4(Google Analytics 4) 전자상거래 이벤트를 중심으로 이해할 수 있습니다. 주요 이벤트와 그 파라미터는 다음과 같습니다.

1. 주요 추천 이벤트 및 파라미터

• view_item (상품 조회 이벤트)
  고객이 특정 상품 상세 페이지를 조회할 때 발생합니다. 이 이벤트는 고객 관심사 파악에 중요하며, 주요 파라미터로는 상품 ID, 이름, 카테고리, 가격 등이 있습니다. 이 데이터를 통해 인기 상품과 상품 페이지 개선점을 분석할 수 있습니다.

• add_to_cart (장바구니 추가 이벤트)
  고객이 상품을 장바구니에 담을 때 발생하며, 구매 의도를 나타내는 핵심 지표입니다. 주요 파라미터는 상품 정보(상품 ID, 이름, 카테고리, 가격), 수량 등이 포함됩니다. 이 이벤트와 구매 전환율을 분석해 장바구니 포기율 감소 전략을 수립할 수 있습니다.

• purchase (구매 완료 이벤트)
  고객이 결제를 완료했을 때 발생하는 가장 중요한 이벤트입니다. 총 매출, 구매 상품 목록, 결제 금액, 통화(currency) 등이 주요 파라미터로 포함됩니다. 구매 데이터를 통해 매출 분석과 마케팅 효과 측정이 가능합니다.

• view_promotion 및 select_promotion (프로모션 조회 및 선택 이벤트)
  프로모션과의 상호작용을 추적하는 이벤트로, 프로모션 ID, 이름, 위치 등의 파라미터가 포함됩니다. 프로모션 효과를 분석하는 데 활용됩니다.

2. 전자상거래 분석 활용

• 고객 행동 분석
  view_item과 add_to_cart 이벤트를 통해 고객의 관심 상품과 구매 의도를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 조회는 많지만 구매가 적은 상품은 가격 정책이나 상품 설명 개선이 필요함을 시사합니다.

• 장바구니 포기율 관리
  add_to_cart 이벤트와 purchase 이벤트 간의 전환율을 분석해 장바구니 포기율을 줄이는 전략(할인 쿠폰 제공, 리마인드 메시지 등)을 수립할 수 있습니다.

• 프로모션 효과 측정
  프로모션 관련 이벤트 데이터를 통해 어떤 프로모션이 구매 전환에 긍정적 영향을 미치는지 평가할 수 있습니다.

• 추천 알고리즘 개선
  고객의 구매 패턴, 선호도, 계절성 등을 반영한 맞춤형 추천을 위해서는 다양한 파라미터(스타일, 색상, 가격대, 사이즈 등)를 수집하고 분석하는 것이 중요합니다. 단, 너무 많은 정보가 혼재하면 추천 정확도가 떨어질 수 있으므로 적절한 정보 선별이 필요합니다.

요약하면, GA4 전자상거래 이벤트별 주요 파라미터(상품 ID, 이름, 카테고리, 가격, 수량, 통화 등)를 활용해 고객 행동과 구매 전환을 분석하고, 이를 기반으로 추천 이벤트 효과를 극대화하는 전략을 수립할 수 있습니다.