5. 사용자 행동 로그 데이터

1. 사용자 행동 로그 데이터의 이해

• 정의: 사용자가 웹이나 앱 서비스를 이용하면서 발자국처럼 남기는 기록(클릭, 스크롤, 화면 노출 등)
• 분석 목적:
  • UX 개선: 사용자가 이탈하는 지점을 파악
  • 제품 전략: 사용자 여정(Journey)과 퍼널(Funnel)을 분석하여 제품의 방향성을 설정
  • 마케팅 최적화: 어떤 행동이 실제 구매나 구독으로 이어지는지 분석하여 비용 대비 효율을 극대화

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2. 핵심 데이터 구조 및 용어 정리

사용자(User) vs 이벤트(Event) vs 속성(Property)

• 사용자(User): 서비스를 실제로 이용하는 고객
• 이벤트(Event): 고객이 행하는 개별 행동(상품 클릭, 구매 등)
• 속성(Property): 이벤트를 설명하는 추가 정보.
  • 이벤트 속성(Event Property): '상품명', '가격' 등 행동마다 변하는 정보
  • 사용자 속성(User Property): '거주 국가', '멤버십 등급' 등 비교적 고정된 사용자의 특성

세션(Session) vs 이벤트(Event)

• 세션:
  • 사용자가 유입되어 이탈할 때까지의 일정 기간 내 활동 묶음 단위
  • GA4 기준 활동 중단 30분 뒤 종료
• 이벤트: 세션 내에서 발생하는 개별적인 단일 행동 기록

timestamp	user_id	event_name
2025-09-18 17:40	U001	view_home
2025-09-18 17:41	U001	scroll
2025-09-18 17:42	U001	click_item
2025-09-18 17:43	U001	add_tocart
2025-09-18 17:45	U001	complete_purchase

• 이벤트: 상품 상세 페이지 클릭(click_item), 구매하기 버튼 클릭(complete_purchase)
• 세션1: 09/18 오후 5시 40분 방문 → 페이지 스크롤 내리기 → 상품 아이템 클릭 → 장바구니 담기..
• 세션2: 09/19 오후 3시 방문…

구분	이벤트(Event)	세션(Session)
정의	사용자의 단일 행동 기록	사용자의 일정 기간 내 활동 묶음 단위
단위	클릭, 스크롤, 버튼 누르기, 구매 등 한번의 액션과 행동 단위	여러 이벤트를 포함하는 하나의 방문 단위
예시	click_item, add_tocart, complete_purchase	2025-01-15 17:45 ~ 18:05 동안 사용자(U001)의 모든 활동
활용	퍼널 분석, 특정 행동 비율 파악	방문 수, 세션당 페이지뷰, 세션 지속 시간 분석

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그 외 용어 모음

• 히트(hit): 특정 이벤트(스크롤, 클릭 등)
• 세션 길이(Session Duration): 세션의 지속 시간
• 페이지뷰(Pageview): 웹 페이지가 로드되거나 새로고침된 횟수
• 순 방문자(Unique Visitor): 특정 기간 동안 웹사이트를 방문한 고유한 사용자 수
• 바운스(Bounce): 웹사이트에 들어와서 다른 페이지로 이동하지 않고 떠난 경우
  • 바운스율 (Bounce Rate): 전체 세션 중 바운스의 비율
• 이탈률(Exit Rate): 특정 페이지에서 웹사이트를 떠난 비율
• 체류 시간(Time on Page): 사용자가 특정 페이지에 머문 시간
• 전환(Conversion): 사용자가 특정 목표 액션을 완료한 경우 (예: 구매, 회원가입)
  • 전환율(Conversion Rate): 전체 방문자 중 전환이 일어난 비율
    </aside>

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3. GA4 주요 지표

참여

• 참여 세션의 3가지 기준: 다음 중 하나라도 만족하면 '참여 세션'으로 집계
  1. 사용자가 10초 이상 머물 때
  2. 2회 이상의 페이지 조회가 발생할 때
  3. 1개 이상의 이벤트가 발생할 때
• 주요 지표 계산:
  • 참여율 = 참여 세션수 / 전체 세션수
  • 사용자당 참여 세션수 = 참여 세션수 / 총 사용자 수

획득

• 고객이 어디서 많이 유입 되는지 확인
• 주요 지표:
  • DAU: 일일 활성 사용자
  • MAU: 월간 활성 사용자
  • CAC: 신규 유저 1명을 확보하기 위해 투입된 총비용

수익

• 광고 수익, 프로모션 관련 비즈니스 지표 파악
• 핵심 질문:
  • 상품의 프로모션이 신규 사용자 유입에 효과적일까?
  • 웹 사이트에 올린 광고가 수익에 얼마나 창출 되고 있을까?

유지

• 신규 고객이 처음 들어와서 활동한 평균 시간, 처음 42시간 동안 매일 재방문하는 고객의 비율 등 웹사이트의 고객의 유지율 표시

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4. 로그 데이터의 종류: 이벤트 로그 vs 서버 로그

• 이벤트 로그: 클라이언트(프론트)에서 수집하며, 사용자의 행동 분석(페이지뷰, 버튼 클릭 등)에 사용
• 서버 로그: 백엔드 시스템에서 기록하며, 시스템 상태 및 트러블슈팅(결제 처리, 에러 발생, API 호출 등)에 사용

구분	용도	기록	예시
이벤트 로그	사용자 행동 분석	유저가 쇼핑몰에서 어떤 행동을 했는지	페이지뷰, 버튼 클릭, 상품 보기 등
서버 로그	시스템 모니터링, 트러블슈팅	서버가 요청을 어떻게 처리했는지 기록	결제 처리, 상품 정보 전송, 에러 등

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5. 이벤트 택소노미(Event Taxonomy) 설계

• 정의: 유저 행동을 측정하기 위해 이벤트의 이름과 속성(Property)을 정리해 놓은 가이드라인

🎫 “몇 명이나 쿠폰 버튼을 눌렀을까?”

질문	예시 질문
몇 명이나 결제 화면에 왔을까?	몇 명이 쇼핑 마지막 퍼널 단계까지 왔을까?
쿠폰 버튼을 누른 사람은 얼마나 될까?	쿠폰 있어서 클릭한 사람이 얼마나 될까?
쿠폰 팝업을 본 사람은?	쿠폰 창을 열어본 사람은 몇명일까?
쿠폰을 진짜 적용한 사람은?	할인받은 사람은 얼마나 될까?

📍 네이밍 규칙

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✔️ 일관성 유지: 이벤트 이름은 조직내 일관성있게 규칙을 만들어 정의

• 예시) 사용자 행동을 나타내는 모든 이벤트: **user_**로 시작

✔️ 명확한 설명: 이벤트 이름은 해당 행동을 유관 부서에서 한눈에 이해하기 쉽도록 명확하게 설명

• 예시) button_click_signup 사용자가 가입 버튼을 클릭한 행동,

✔️ 소문자 사용

✔️ 언더스코어(_) 활용: 여러 단어로 구성된 이벤트 이름은 언더스코어로 구분

• 예시) page_view_home

✔️ 동사 + 명사 구조: 이벤트 이름은 보통 "동사_명사" 형식

• 예시) purchase_product, login_user
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📍 이벤트 설계 방법

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1️⃣ 이벤트 카테고리 정의: 이벤트를 분류할 주요 카테고리를 정의

• 예시) '사용자 행동', '세션' 등

2️⃣ 이벤트 식별: 각 카테고리 아래에 어떤 이벤트가 포함될지를 결정

• 예시) signup, login, add to cart

3️⃣ 기능적 분석: 각 이벤트가 어떤 비즈니스 목표와 연관되는지를 분석

• 예시) "purchase_product" 이벤트는 매출 증가를 목표로 여러 지표를 설계할 수 있겠죠!

4️⃣ 테스트 및 피드백(QA): 초기 설계 후, 실제 데이터를 수집하여 이벤트가 잘 작동하는지 확인하고 필요에 따라 수정

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아래는 온라인 쇼핑몰 OO샵의 하루 동안 웹 로그 데이터 예시입니다.

주어진 웹 로그 데이터와 상황을 고려하여 정답을 작성해주세요.

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✔️ 문제: 아래 조건에 해당될 경우, 세션 수, 방문수, 페이지뷰 수, 이벤트 수를 구해주세요.

📍 경로: [ 웹 첫 방문 페이지 접속 → 이벤트1 → 이벤트2 → 이탈 ]

• 세션 수 : 1건
• 방문 수 : 1건
• 페이지뷰 수 : 1건
• 이벤트 수 : 3

📍 경로: [ 웹 첫 방문 페이지 접속 → 이벤트1 → 35분 활동 없음 → 다시 페이지 조회 → 이벤트2 → 이탈 ]

• 세션 수 : 2건
• 방문 수 : 2건
• 페이지뷰 수 : 2건
• 이벤트 수 : 4건

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📍 조건

• GA4 Web 속성으로 기본 세션 타임아웃 30분으로 정의합니다.
• 단일 사용자 1명의 단일 방문 시나리오입니다.
• 랜딩 직후 자동 수집은 page_view만 발생(스크롤/클릭 등 자동 이벤트 비활성으로 발생하지 않습니다.)
• 페이지는 SPA 라우팅/리다이렉트 없습니다.
• URL 변경 없고, 추가 page_view 없습니다.
• 커스텀 event1, **event2**는 페이지 전환을 일으키지 않고(= page_view 아님), 각각 정확히 1회만 발생합니다.
• 체류 시간은 12초
• 캠페인 파라미터와 출처 변경 없고, 봇, 내부 트래픽, 샘플링 제외합니다.
• 방문수는 세션 수(Visits = Sessions)로 정의합니다.
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⛳️  아래 1~3번을 포함해서 두가지 상황을 기반으로 이벤트 택소노미를 설계하세요.

1. Event 이름 (사용자 행동)
2. 이벤트 프로퍼티 (행동의 상세 정보)
3. 유저 프로퍼티 (사용자의 특성 정보)

1️⃣ 아래는 M사 패션 앱입니다. 위 이벤트 택소노미 예시와 같이 유저가 장바구니 쿠폰 버튼을 클릭했을 때 기준으로 이벤트 택소노미를 설계해주세요!

1. Event 이름 (사용자 행동)
   • click_cart_coupon
2. 이벤트 프로퍼티 (행동의 상세 정보)
   • coupon_id, coupon_name, discount_amount, screen_name
3. 유저 프로퍼티 (사용자의 특성 정보)
   • membership_level, age_group, gender

 

2️⃣ 아래는 구글 머천다이즈 웹사이트입니다. 유저가 웹사이트에서 상품 리스트를 보다가 백팩 상품의 위시리스트 담기 버튼을 클릭했을때 기준으로 이벤트 택소노미를 설계해주세요!

1. Event 이름 (사용자 행동)
   • add_to_wishlist
2. 이벤트 프로퍼티 (행동의 상세 정보)
   • product_id, product_name, price, category, page_location
3. 유저 프로퍼티 (사용자의 특성 정보)
   • user_id, country, is_logged_in

 

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1. 다음 중 이벤트 로그에 해당하는 것은 무엇인가?

1. 서버 CPU 사용량이 95%까지 증가함
2. 사용자가 상품 상세 페이지를 클릭함
3. DB 연결이 일시적으로 끊어짐
4. API 요청이 500 에러를 반환함
5. 서버 메모리 부족 경고가 발생함

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2. 다음 보기 중 이벤트 로그의 설명으로 가장 적절한 것은 무엇인가?

1. 서버 내부 동작과 장애 상태를 기록한다
2. 유저의 행동과 서비스 내 상호작용을 기록한다
3. 네트워크 트래픽만 기록한다
4. 백엔드 배포 이력만 기록한다
5. 데이터베이스 스키마 변경만 기록한다

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3. 다음 상황 중 서버 로그를 확인해야 하는 경우는 무엇인가?

1. 어떤 상품이 가장 많이 클릭되었는지 알고 싶을 때
2. 장바구니 이탈률을 분석하고 싶을 때구매 전환율을 보고 싶을 때
3. 특정 시간대에 404 에러가 많이 발생했는지 보고 싶을 때
4. 쿠폰 사용 유저 비율을 알고 싶을 때

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4. 다음 중 User Property에 해당하는 것은 무엇인가?

1. product_name = shoes
2. price = 100
3. coupon_used = YES
4. country = KR
5. quantity = 2

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5. 다음 중 User Property의 특징으로 가장 적절한 것은 무엇인가?

1. 이벤트마다 값이 항상 바뀐다
2. 서버 상태를 나타낸다
3. 사용자 행동을 기록한다
4. 여러 이벤트에 걸쳐 유지된다
5. API 요청 정보를 포함한다

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6. 다음 상황에서 User Property로 가장 적절한 것은 무엇인가?

👉 이 사용자는 VIP 등급이다

1. event_name = purchase
2. product_name = bag
3. membership_level = VIP
4. price = 200
5. quantity = 1

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7. 다음 중 User Property와 Event Parameter를 올바르게 구분한 것은 무엇인가?

1. user_id → Event Parameter
2. price → User Property
3. product_name → User Property
4. country → User Property
5. quantity → User Property

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