안녕하세요, 데이터 기반 풀퍼널 마케팅을 실현하는 DXE입니다.

바야흐로 AI가 알아서 분석해 주는 시대입니다.

예전에는 데이터를 뽑고, 정리하고, 피벗 테이블을 돌리는 과정 자체가 분석 과정의 절반이었다면
지금은 데이터를 연결하기만 하면 몇 초만에 요약과 해석까지 내놓습니다.

그런데 여기서 한번 고민해 볼 지점이 있습니다.

AI 분석, 정말 다들 말하는 [딸깍] 한번이면 완벽하게 끝날까요?

AI는 데이터가 이상하다고 의심하지 않습니다

AI는 우리가 건넨 데이터를 [정상]이라고 가정하고 분석을 시작합니다.

구매 이벤트가 두 번씩 찍히고 있어도, 결제 시작 단계가 아예 수집 되지 않고 있어도,
같은 행동이 화면마다 다른 이름으로 흩어져 있어도 AI는 알아채지 못한 채, 주어진 범위 안에서 답을 만들어 냅니다.

그것도 아주 그럴 듯 하게 말입니다.

AI의 답이 그럴듯한 것과, 그 분석이 실제로 정확한 것은 전혀 다른 문제입니다.

컨설팅 현장에서 반복해서 마주치는 문제들

업종도, 규모도, 담당자도 다른데 GA4 계정을 열어보면 비슷한 문제가 반복됩니다.
저희가 프로젝트를 진행하며 가장 자주 발견한 네 가지는 이렇습니다.

유입 : UTM 작성 규칙이 없어, 같은 채널이 담당자마다 다른 값으로 흩어져 집계됩니다

퍼널 : 퍼널 별 주요 단계 이벤트가 빠져 있어, 어디에서 이탈했는지 구분할 수 없습니다

이벤트 : 같은 행동인데 기기와 화면마다 다른 이름으로 수집됩니다

파라미터 : 이벤트는 찍히는데, 그 행동을 들여다볼 정보가 없습니다

물론 이게 전부는 아닙니다. 

프로젝트마다 사정이 다르고, 여기 없는 문제도 많습니다. 

다만 네 가지에는 공통점이 하나 있습니다.

전부 보고서를 만드는 단계가 아닌,  수집 이전의 [설계] 단계에서 시작된 문제 라는 것입니다. 

리포트를 아무리 새로 만들어도 풀리지 않는 이유입니다.

우리 회사는 몇 개나 해당될까요?

우리 회사의 GA4는 지금 어떤 상태일지 아래 항목을 직접 체크해보세요.

 

 

웨비나 일시 및 장소

일시 : 2026년 9월 3일 (목) 14:00

장소 : 온라인 ZOOM

 

 

웨비나 핵심 내용 3가지

01. AI 분석의 신뢰도를 결정하는 구조 이해

AI 도구의 성능보다 먼저 확인해야 할 데이터 품질과 구조의 기준을 이해 합니다.

 

02. 우리 회사 GA4 의 분석 가능 상태 점검

자가진단 체크리스트를 통해 현재 데이터가 우리 회사 비즈니스를 잘 담아내고 있는지 점검합니다.

 

03. 컨설팅 사례로 본 택소노미 설계 팁

이론만으로는 잘 보이지 않던 디테일한 고민들을 해결하는 실전 팁을 확인합니다.

 

 

이런 분들께 추천 드립니다

01. GA4 도입 초기 단계에서 올바른 데이터 수집 환경을 구축하고 싶은 분

02. 비즈니스 목적에 맞는 이벤트 설계 방법이 궁금하신 분

03. AI 분석 툴을 사용 중이지만 리포트의 정확도나 활용도에 의구심이 드는 분

04. GA4 의 올바른 구축을 위한 타사 사례가 궁금하신 분

 

 

 

분석할 수 있는 데이터부터 설계하세요.

DXE는 무엇을 알고 싶은지 질문에서부터 시작해, 그 질문에 답할 수 있는 데이터 구조를 설계합니다.