[GA4] 카디널리티(Cardinality)

안녕하세요, 열일하는 신대리입니다!

퇴근은 하셨나요?

이 포스팅을 끝으로 같이 퇴근 준비하시죠!

GA4에서 카디널리티(Cardinality)는 데이터를 분석할 때

보고서에 큰 영향을 미치는 요소 중 하나입니다.

오늘은 카디널리티의 개념과 문제점, 그리고 해결 방법 등에 대해 알아보겠습니다.

카디널리티란?

카디널리티(Cardinality)는 측정기준에 할당된 고유 값의 개수를 의미합니다. 예를 들어, '기기'라는 측정기준은 데스크톱, 태블릿, 휴대기기라는 3개의 고유 값을 가질 수 있습니다. 이 경우 카디널리티는 3입니다.

반면, 전자상거래 웹사이트에서는 '상품 ID'나 '페이지 경로'와 같은 측정기준이 수십만 개의 고유 값을 가질 수 있습니다. 이러한 경우 카디널리티가 높다고 표현합니다.

카디널리티가 높은 측정기준은 보고서에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. GA4에서는 보고서에 포함할 수 있는 행의 개수가 제한되어 있는데, 측정기준의 고유 값이 많아지면 이 제한을 초과하여 일부 데이터가 (other) 행에 집계될 수 있습니다.

예를 들어, 사용자별 고유 ID나 세션 ID를 측정기준으로 사용하면 보고서가 비효율적으로 동작할 수 있습니다. 이러한 데이터는 개별 분석이 어렵고, (other) 행에 압축되어 분석에 필요한 세부 정보를 잃을 위험이 있기 때문입니다.

카디널리티가 높은 측정기준을 사용하는 경우 다음과 같은 해결 방법을 고려할 수 있습니다.

사전 정의된 측정기준 활용: Google에서 제공하는 기본 측정기준을 사용하여 카디널리티를 줄일 수 있습니다.
예시: 개별 페이지 경로 대신 콘텐츠 그룹(예: '블로그', '상품 설명 페이지')을 활용하여 페이지 데이터를 그룹화
필요한 데이터만 수집: 분석에 반드시 필요한 매개변수만 설정하여 불필요한 데이터가 보고서에 포함되지 않도록 합니다.
예시: '상품 상세 조회' 이벤트에 상품 ID 외에도 색상, 크기 등 너무 많은 매개변수를 추가하지 않기
User-ID 기능 사용: 맞춤 측정기준으로 사용자 고유 ID를 전송하는 대신 GA4에서 제공하는 User-ID 기능을 활용합니다.
예시: 로그인을 기반으로 사용자 여정을 추적할 때 '고유 사용자 ID'를 측정기준으로 설정하지 않고 User-ID 기능을 사용

전자상거래 사이트에서는 상품 ID나 상품 경로가 카디널리티가 높은 측정기준이 될 수 있습니다. 각 상품마다 고유한 ID가 있으므로 상품 수가 많아질수록 보고서의 행이 늘어나고 (other) 행에 데이터가 압축될 가능성이 커집니다.

해결 방법: 상품 데이터를 '상품 카테고리'(예: 전자기기, 의류)로 그룹화하여 카디널리티를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 각 카테고리의 판매 성과와 사용자 선호도를 분석하는 데 효과적인 데이터를 확보할 수 있습니다.

콘텐츠 플랫폼에서는 각 페이지나 기사에 고유한 경로가 설정되어 있으며, 이러한 경로가 많을 경우 카디널리티가 높아질 수 있습니다. 또한 페이지별로 데이터를 개별적으로 관리하면 분석이 복잡해지고 성능이 저하될 수 있습니다.

해결 방법: 페이지를 '콘텐츠 그룹'(예: 블로그, 뉴스, 리뷰)으로 분류하여 데이터를 통합적으로 관리하면 카디널리티를 효과적으로 낮출 수 있습니다. 이를 통해 어떤 콘텐츠 유형이 가장 많은 조회 수를 기록했는지 쉽게 파악할 수 있습니다.

마케팅 캠페인에서는 사용자별 클릭 데이터를 추적하는 경우가 많습니다. 이때 각 사용자마다 고유한 클릭 경로를 기록하면 카디널리티가 높아져 분석에 어려움이 생길 수 있습니다.

해결 방법: 클릭 데이터를 '광고 채널'(예: 소셜 미디어, 검색 광고, 이메일 마케팅)로 그룹화하여 카디널리티를 줄이고 각 채널별 전환율을 효율적으로 분석할 수 있습니다.

지금까지 GA4의 카디널리티에 대해 알아봤습니다.

오늘도 함께 열일해 주셔서 감사합니다.

다음 포스팅에서 뵙겠습니다.

얼른 퇴근하세요!