GA4,Big Query,Looker Studio 이 세가지를 연동하는게 과연 좋을까 💁🏻 ?

안녕하세요, 마케터 가로(Garo)입니다.

마케팅이 점점 더 데이터 중심으로 바뀌고 있다는 말, 요즘 많이 들으셨죠?

근데 데이터를 본다고 해서 갑자기 숫자에 강해지는 건 아니에요.

특히 1인 사업자, 프리랜서, 콘텐츠 크리에이터처럼 혼자 모든 걸 다 해야 하는 분들에게는 ‘데이터 분석’이라는 말 자체가 좀 부담스럽죠.

그래서 오늘은 어렵게 느껴지는 데이터 마케팅 툴 3가지 — GA4, BigQuery, Looker Studio를 정말 쉬운 설명과 함께, 왜 이 세 가지를 ‘같이’ 써야 효과가 극대화되는지 함께 공부해 봐요! 

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▶GA4 :  내 웹사이트나 앱에 누가 와서 뭘 했는지 알려주는 눈 👀 

GA4(Google Analytics 4)는 사용자의 행동을 추적하는 도구입니다. 
제 블로그 GA4 시리즈를 보셨다면, 어떤 툴인지 자세히 할 수 있어요 ㅎㅎ! 

• 어디에서 들어왔는지 (블로그? 광고? 인스타?)
• 사이트에 머문 시간은?
• 어떤 버튼을 눌렀는지, 스크롤은 얼마나 했는지
• 결제 직전까지 갔다가 나간 사람은 누구인지

에 대한 이벤트 단위의 데이터를 추적할 수 있습니다. 

🆚 비슷한 도구들과 비교

• Adobe Analytics: 고도화된 분석 가능, 대기업 사용률 높음 (비용 높음)
• Matomo: 자체 서버 운영 가능, 개인정보 이슈 대응에 유리함
• Clicky: 실시간 분석에 강점, 개인 블로그나 소규모 사이트에 적합

✔️ GA4의 장점

• 무료로 제공되며 구글 Ads, Firebase와 자연스럽게 연동
• 모바일 앱과 웹사이트 데이터를 하나로 통합 가능
• ‘탐색 리포트’로 커스텀 분석 가능

⚠️ GA4의 단점

• UI가 복잡하고, 초기 설정이 어렵다는 평가가 많음
• 데이터 보존기간 제한 (최대 14개월)

★ 실무자 팁: ‘전환’이 일어나는 경로를 추적해서, 어디서 이탈자가 많은지 파악해 보세요. 예: 상품 보기 → 장바구니 → 결제 → 완료 흐름 중 어디서 이탈이 많은지 알 수 있어요.

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▶  BigQuery – 데이터를 자유롭게 저장하고 분석하는 데이터 창고 🪟

GA4에서 수집된 데이터는 시간이 지나면 사라져요. 그걸 해결해 주는 게 BigQuery입니다! 

BigQuery는 구글 클라우드에서 제공하는 대용량 데이터 저장소이자 분석 도구입니다. GA4 데이터를 BigQuery로 연동하면 ‘원시 데이터’를 다 저장할 수 있고, SQL이라는 언어로 세부적인 분석도 가능해요.

 

예를 들어, 이런 것도 할 수 있어요:

• 30일 내에 2번 이상 방문하고, 장바구니에 담았지만 결제 안 한 사람 목록 뽑기
• 디바이스별 이탈률 비교
• 이벤트별 사용자 세그먼트 나누기

🆚 비슷한 도구들과 비교

• Snowflake: 빠른 속도, 유연한 요금제 (최근 많이 사용됨)
• Amazon Redshift: AWS 기반 대안, 복잡한 분석에 적합
• PostgreSQL, MySQL: 자체 구축 가능하나 클라우드 확장성은 떨어짐

✔️ BigQuery의 장점

• GA4와 자동 연동으로 데이터 백업 문제 해결
• SQL 기반 고급 분석 가능
• 분석 속도 매우 빠름

⚠️ BigQuery의 단점

• SQL 언어에 대한 기본 이해가 필요함
• 쿼리 과다 사용 시 요금 발생 가능

★ 실무자 팁: “매출 발생 1시간 이내 고객 행동 분석” 같은 시간 기반 분석은 GA4에서는 불가능하지만, BigQuery에서는 쿼리 몇 줄이면 가능합니다.

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▶ Looker Studio – 숫자에 강하지 않아도 이해할 수 있는 ‘데이터 리포트 도구’

데이터를 수집하고 분석했으면, 이제 그것을 우리가 봐도 이해하기 쉽게 정리해야 합니다. 그 역할을 하는 도구가 Looker Studio입니다.

클릭 몇 번만으로 표, 그래프, 지도 등 다양한 시각화를 할 수 있어요. 비즈니스 리포트, 광고 성과 요약, 유입경로 분석 등을 보기 좋게 만들 수 있어요.

 

특히, BigQuery 데이터를 시각화할 수 있어서 GA4 + BigQuery → Looker Studio의 연결이 여기서 매우 유용해집니다! 

🆚 비슷한 도구들과 비교

• Tableau: 전문가용, 기업에서 많이 사용 (유료)
• Power BI: 마이크로소프트 기반, 기업용 BI툴 (유료)
• Metabase: 오픈소스 기반, 중소기업에서 많이 사용

✔️ Looker Studio의 장점

• 무료이며, 구글 도구들과 연동 쉬움
• 링크로 리포트 공유 가능
• 코딩 지식 없이 시각화 가능

⚠️ Looker Studio의 단점

• 데이터가 많을 경우 로딩 속도 느려짐
• 복잡한 계산 로직에는 한계 있음

★ 실무자 팁: GA4 보고서만으로는 ‘전체 흐름’이 안 보일 수 있어요. Looker Studio로 대시보드를 만들어 놓으면, 하루 시작할 때 한눈에 성과를 확인할 수 있어요.

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💡 왜 GA4 → BigQuery → Looker Studio 연동이 가장 강력할까! 

각각 써도 괜찮지만, 셋을 연동했을 때 진짜 ‘데이터 자동화’와 ‘유용성'이 생깁니다 :) 

툴	역할	비고
GA4	사용자 행동을 추적	이벤트 수집 자동화
BigQuery	수집된 데이터를 저장하고 분석	SQL 기반 정교한 분석
Looker Studio	분석 결과를 시각화	리포트 자동화, 실시간 공유

 

✔ 예시:

• 1. GA4에서 유입 채널, 이벤트 기록 수집
• 2. BigQuery로 ‘반복 구매 가능성 있는 고객’만 필터링
• 3. Looker Studio에서 실시간 리포트 생성 및 자동 공유

이 조합이 좋은 이유:

• 자동화: 데이터 수집부터 시각화까지 한번 설정하면 반복 작업 필요 없음
• 확장성: 데이터가 늘어나도 안정적으로 운영 가능
• 정확성: 원시 데이터를 기반으로 원하는 분석 가능
• 협업: 실시간 리포트 공유로 팀 커뮤니케이션 원활

이렇게 연결하면 “오늘 유입은 얼마였고, 전환은 몇 %였으며, 다음 마케팅 전략은 무엇인가?”에 대한 답이 숫자와 함께 아주 명확하게 나옵니다.

 

따라서, 위의 세 가지를 연동하면 마케팅 데이터가 ‘살아 움직이게’ 됩니다.
단순한 숫자가 아닌, 전략과 액션으로 연결되는 것을 느껴보실 수 있습니다. 

 

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GA4, Big query, Looker Studio 들어만 보고, 어떻게 활용하는지, 이 세 개를 어떻게 연동해서 사용할지

정말 막막하셨죠? 

사실, Looker Studio 까지만 구축해 두면, 이외에는 알아서 GA4로 데이터가 쌓이고, Big Query에 저장하고, Looker Studio는 Big Query와 연동이 되기 때문에 그 후에는 할 게 없습니다 ( 정말 다행이죠? ) 

 

그러니 조금만 더 힘내서 이 데이터의 흐름, 파이프라인을 구축해 보아요!

저도 함께 공부하고, 있는 힘껏 도와드릴게요

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