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한번 믹스패널(Mixpanel)을 쓰면 다시 GA4(구글애널리틱스 4)로 돌아가지 못하는 이유

July 6, 2023
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*이 글은 제품 분석 툴인 믹스패널(Mixpanel)과 GA4를 비교 소개하는 글입니다.

이런 분들께 도움이 될 거에요

✅ GA4로의 갑작스러운 변화에 대응이 필요하신 대표/마케터/PO

✅ GA4 에서 믹스패널과 같은 분석 툴로 전환을 고려하시는 대표/마케터/PO

✅ 제품 분석 툴 도입을 고민하고 계신 대표/마케터/PO

1. GA4가 출시되는 이유

구글에서 2023년 7월 1일부터 기존 구글 애널리틱스(GA Universal Analytics, 이하: GA UA)를 더 이상 지원하지 않게 되면서 최근 대기업, 스타트업을 막론하고 GA4 시대를 어떻게 맞이해야 하는지에 대한 논의가 많아지고 있습니다.

GA(Google Analytics) 경고창 이미지 - GA UA로 접속하면 나타나는 카운트다운창

어수선한 상황에서 등 떠밀려 GA4로 넘어가기 이전에, 우리는 왜 구글에서 GA4로의 이전을 강력하게 추진하고 있는지에 대해 알 필요가 있습니다. 이유를 알아야 잘 대처할 수 있기 때문입니다.

GA4와 GA UA의 가장 큰 차이점 중 하나는 바로 데이터 수집 방법의 차이입니다.

모바일 시장이 커지기 이전에는 웹사이트를 만드는 사람들이 많았기 때문에 이에 초점을 맞춘 “페이지뷰”와 “세션” 기반의 데이터 수집이 중요했습니다. 그렇기 때문에 GA UA에서는 어떤 페이지가 가장 많이 보였고, 그 페이지에 체류한 시간은 몇 분이고, 페이지 이탈률이 어땠는지를 분석하는 것이 정말 중요했습니다.

GA(Google Analytics) 페이지 분석창 예시

하지만 어느 순간부터 모바일 시장이 커지기 시작하더니 이제는 모바일 시장이 PC 시장보다 커지게 되었습니다. 수많은 앱들이 출시됨에 따라 페이지뷰, 세션 분석보다도 유저가 어떤 “행동”을 했는지를 분석하는 것이 중요해졌습니다. 이처럼 유저의 행동을 분석하는 “이벤트” 기반의 데이터 수집이 중요한 시대가 도래하게 되었습니다. 게다가 웹, 앱을 모두 제공하는 기업의 경우에는 플랫폼을 뛰어넘는 웹, 앱 크로스 분석이 중요성이 커진 것이죠.

이제는 PC 시장의 점유율을 추월한 모바일 시장
출처 : https://gs.statcounter.com/platform-market-share/desktop-mobile-tablet/worldwide/#monthly-200901-202304

이러한 관점에서 GA4를 소개하는 문서를 읽어보면, 왜 구글에서 GA4로 강제로 이전을 노력하는지 이해할 수 있습니다. 이벤트 기반 분석(Event Analytics) 시대에 뒤처지는 분석 툴은 도태될 수밖에 없기 때문입니다.

GA4 소개 이미지

하지만 이런 배경에 대한 이해와는 별개로 반강제적으로 GA4를 선택할 수밖에 없는 기업들 입장에서는 부담이 있을 수밖에 없습니다. 담당자 입장에서는 완전히 새로운 UI/UX를 다시 익혀야 하는 데다, (사용해 보신 분들은 공감하시겠지만) GA4의 불편한 사용자 경험도 심적 부담을 높이는데에 기여할 것입니다.

이러한 상황에서 믹스패널을 도입하려는 기업들이 많아지고 있습니다. 믹스패널은 구글 애널리틱스(GA Universal Analytics)가 나오기 5년 전인 2009년부터 Event Analytics를 제공하고 있는 만큼 분석 툴의 안정성이 뛰어나고, 직관적인 UI/UX로 사용이 쉽습니다. 실제로 믹스패널 도입 고객사 인터뷰 시 그 편리함 때문에  GA가 아닌 믹스패널을 주요 분석 툴로 활용하고 계신다고 말씀하십니다.

그렇다면 여러 회사들이 믹스패널을 주요 분석 툴로 활용하는 이유는 무엇일까요?

2. 한 번 믹스패널을 쓰면 다시 GA4로 돌아가지 못하는 이유

믹스패널은 가장 오래된 사용자 행동 분석(User Event Analytics) 툴 중 하나로서 이제 막 이벤트 기반 분석(Event Analytics)을 시작하는 GA4와는 차원이 다른 편리한 기능들을 제공하고 있습니다. 비교를 위해 GA4와 믹스패널에서 각각 제공하는 이커머스 데모 샘플 데이터로 유저 행동 데이터를 분석해 보겠습니다.

1) 유연한 대시보드 구축

믹스패널은 GA4 대비 유연한 대시보드 구축이 가능합니다. GA4의 대시보드는 어떤 산업군이든 어떤 팀에서 접속하든 상관없이 데이터의 틀이 고정되어 있습니다. 아래의 이미지처럼 어떤 회사든 상관없이 GA4 대시보드(홈 화면)를 접속하면 데이터가 고정되어 있는것을 확인하실 수 있습니다. 이는 각 회사나 팀의 주요 KPI 및 Sub KPI 위주로 대시보드를 만드는 데에 제한이 있다는 것을 의미합니다.

GA4 대시보드(홈 화면) 예시

반면 믹스패널은 각 회사별로 다른 KPI에 맞게 대시보드를 자유자재로 만들 수 있습니다. 아래처럼 집중해야 하는 주요 KPI와 Sub KPI별 리포트를 만든 후, 원하는 대시보드에 편하게 추가하고 편집할 수 있습니다. 동영상, 이미지, 텍스트, 리포트 등등 원하는 모든 종류의 데이터를 넣어서 편리하게 작업할 수 있다는 점이 큰 강점입니다. 마치 노션처럼요!

믹스패널(Mixpanel) 대시보드(홈 화면) 예시

2) 실시간 데이터 수집

믹스패널은 GA4와 달리 실시간으로 데이터를 수집해 Real Data를 보여줍니다. 그에 비해 GA4는 데이터가 처리되는데 24~48시간 Delay가 발생합니다. 또한 데이터 볼륨이 많아지면 데이터를 샘플링 합니다. 예를 들어, 2달간의 데이터를 기반으로 국가별 구매 수를 분석한 아래의 막대 차트 이미지를 보면 우측 상단에 29.8%의 샘플링을 기반으로 데이터를 추론한 결과라고 안내됩니다. 이는 데이터 볼륨이 큰 곳일수록 짧은 기간 안에 샘플링이 완료되는 반면, 데이터 볼륨이 작은 곳에서는 그 정확도가 떨어지고 샘플링에 필요한 기간이 길어짐을 의미합니다. 그 결과 데이터를 자유자재로 분석하는 데 있어서 어려움이 있고 자칫하면 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다.

GA4 막대 차트 분석 예시

게다가 샘플링 되지않은 Real 데이터를 토대로 분석하기 위해서는 1) 유료 버전인 GA 360을 사용해야 하고, 2) 요청할 수 있는 토큰 양이 충분해야 하며, 3) Real 데이터가 추출되는데 30분 혹은 그 이상 걸릴 수 있는 불편함이 있습니다.

반면 믹스패널은 모든 데이터가 실시간으로 수집이 되는 Real Data입니다. 아래의 예시처럼 1분 전에 실행된 이벤트들의 실시간 확인이 가능합니다. 이에 빠른 의사결정이 필요한 순간에도 정확한 데이터를 바탕으로 합리적 의사결정의 근거가 됩니다.

믹스패널(Mixpanel)의 실시간 데이터 수집 예시

심지어 유저 한 명 한 명씩 어떠한 행동을 했는지 구체적으로 확인할 수 있고, 리포트 안에서도 이러한 유저들을 묶어서 코호트를 쉽게 만들 수도 있다는 점도 GA4대비 강점을 가집니다. GA에서도 사용자 확인이 가능하지만, 있지만 믹스패널처럼 직관적으로 볼 수 있는 구조가 아니며, 꼭 꼭 숨겨져 있어(^^;) 활용도가 떨어집니다.

믹스패널(Mixpanel)의 유저 프로필 확인 예시

3) 심층적이고 다양한 데이터 분석

믹스패널은 GA4 대비 훨씬 깊고, 다양한 데이터 분석이 가능합니다. GA4는 기존 구글 애널리틱스(GA UA)와 다르게 ‘탐색’이라는 기능을 통해 이벤트 기반 분석을을 지원합니다.

GA4의 탐색 분석 예시

다만, 아직은 상세한 데이터 분석에 있어 실무자들에게 미흡한 점들이 존재합니다.

예를 들어, 우리가 장바구니 페이지를 새로 런칭한 PM이라고 가정하고, 유저들이 새로 런칭한 장바구니 페이지 전후로 어떠한 행동을 하는지 분석하려 합니다. GA4의 경로 탐색 분석 리포트를 기준으로 데이터를 분석하면 아래처럼 유저가 장바구니 페이지 뷰 이후에 실행한 행동을 확인할 수 있습니다.

GA4 특정 이벤트 전후 행동 분석 예시01

하지만 장바구니 페이지 뷰를 하기 전 후로 어떠한 행동을 했는지는 보여지지 않죠. 유저가 장바구니 페이지 뷰를 하기 전에 어떠한 행동을 했는지 분석하려면 이렇게 종료점을 기준으로 따로 데이터를 뽑아내야 합니다.

GA4 특정 이벤트 전후 행동 분석 예시02

이 경우 데이터 분석 경험이 끊기게 되어 상당히 불편할 뿐만 아니라 장바구니 페이지에 진입하기 전후 유저의 Top Path가 어떻게 되는지 명확한 분석이 쉽지 않습니다.

하지만 믹스패널에서는 GA4와 달리 장바구니 페이지 뷰를 한 유저가 전후로 어떠한 행동을 했는지 한 리포트 안에서 직관적인 확인이 가능합니다.

믹스패널(Mixpanel) 특정 이벤트 전후 행동 분석 예시 - Flow Chart01

또한, 아래처럼 유저가 가장 많이 하는 행동을 기준으로 이벤트를 나열한 Top Path 형식으로 리포트를 원클릭으로 편하게 분석할 수 있습니다.

믹스패널(Mixpanel) 특정 이벤트 전후 행동 분석 예시 - Flow Chart02 - Top Path

나아가 이렇게 장바구니 페이지 뷰를 수행하고 구매를 한 유저들과 구매를 하지 않은 유저들 간의 유저 행동 흐름(UX Flow)를 비교/분석해 심층적인 데이터 분석을 가능하게 하고, 이는 풍부한 인사이트 발굴에 도움이 됩니다.

믹스패널(Mixpanel) 특정 이벤트 전후 행동 분석 예시 - Flow Chart03

4) 강력한 서드파티 툴 연계

믹스패널은 GA4보다 훨씬 다양한 서드파티 툴과의 연계가 가능합니다. GA4는 구글 생태계 안에서만 연동(Integration)을 제공합니다. 유일하게 외부 툴로서는 세일즈포스와의 연동만을 제공하죠. 구글이 이렇게 Closed Ecosystem을 구축하는 이유는 구글 애널리틱스(Google Analytics)의 목적 중 하나가 구글 애즈(Google Ads)의 판매 증진이기 때문일 것으로 추측됩니다.

믹스패널(Mixpanel) 연동(integration) 파트너 일부

반면 믹스패널은 가장 오래된 프로덕트 분석 툴(Product Analytics) 중 하나로서 구글 생태계뿐만 아니라 MMP, CRM 툴, AB 테스트 툴, 광고 매체 등 다양한 서드파티 툴과의 연동이 가능합니다.

3. GA to Mixpanel 마이그레이션

기존에 구글 애널리틱스를 활용하시던 분들은 어렵지않게 믹스패널(Mixpanel)을 활용하실 수 있습니다. 살짝의 코드 변경만으로요!

예를 들면 유저 행동 데이터인 이벤트를 보내줄때, 아래와 같이 코드 형식에 차이는 있지만 전체적인 구조는 큰 차이가 없는 것을 확인하실 수 있습니다.

  • GA4 method

  • Mixpanel method

그리고 GA로 올리던 과거 데이터를 믹스패널로 다시 보내줄때는 다음과 같은 단계로 가능합니다.

  1. GA 데이터를 Google Bigquery와 같은 데이터 웨어하우스로 보내줍니다
  2. 믹스패널의 Event Format에 맞게 데이터 형식을 변경해줍니다
  3. 믹스패널의 Import API를 활용하여 믹스패널로 데이터를 보내줍니다

다만, GA UA의 경우에는 GA4나 믹스패널과 같은 이벤트 애널리틱스 툴이 아니었기 때문에 마이그레이션 하는 과정 중에 사용자 맵핑 이슈, 데이터 포맷 불일치로 인한 이슈 등이 발생할 수 있습니다. 따라서 어떠한 데이터를 어떻게 마이그레이션 하고자 하는지 그 분명한 목적을 가진 상태로 마이그레이션 하는 과정이 필요합니다.

자세한 내용은 아래 문서를 참고해주세요.

  • GA Universal Analytics → 믹스패널 마이그레이션 방법: 바로가기
  • GA4 → 믹스패널 마이그레이션 방법: 바로가기

믹스패널은 “Analytics for Everyone”이라는 캐치프레이즈 아래 데이터 분석을 할 수 있는 여러가지 실용적인 기능들을 꾸준히 업데이트하고 있습니다.

또한 Free Plan도 제공하고 있기 때문에 조직 내에 데이터 민주화 문화를 가져가고 싶은 분들, 근거 기반으로 성장하고 싶은 분들이라면 이제 GA4 대신 믹스패널을 활용해 보세요!

더 궁금하신 부분이 있다면  mixpanel@mfitlab.com 으로 언제든지 문의주세요.
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  • 참고자료
  1. https://mixpanel.com/blog/mixpanel-marketing-analytics-vs-google-analytics/
  2. https://mixpanel.com/public/BeiSkmZBYXTokUXrb3rZGx
  3. https://mixpanel.com/blog/our-next-step-analytics-for-everyone/

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Brian(전민철)
Sales Representative
마켓핏랩 솔루션즈에서 Sales Representative를 담당하고 있습니다. 이전에는 퍼포먼스 마케팅, CRM 마케팅, 그로스 PM 등을 역임하면서 다양한 산업/환경에서 B2B Saas Solution들을 실제로 활용한 경험이 있습니다.
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