과연 GTM은 필수적인가?
최첨단 AI시대에 데이터 수집은 필수
안녕하세요, 인트렌치 컨설팅 김태진입니다.
많은 마케터와 개발자분들은 GTM을 접해보셨을 텐데요,
GTM(Google Tag Manager)은 구글에서 제공하는 데이터 수집 및 관리 도구로,
웹사이트와 앱에서 발생하는 사용자 행동, 페이지 조회, 클릭 등 다양한 데이터를 손쉽게 수집하고 분석할 수 있도록 지원합니다.
또한, GTM을 활용하면 코드를 직접 수정할 필요 없이 태그를 설정하고 변경할 수 있어,
마케팅 및 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
그렇다면 데이터 수집 및 분석을 함에 있어
GTM은 필수적으로 사용되어야 하는 툴 일까요?
해당 질문에 답변하기 앞서 다른 질문을 먼저 해보겠습니다.
우리는 왜 데이터를 수집해야 할까요?
최근 관련 기사에서는 데이터의 중요성에 대해 이렇게 이야기하고 있습니다.
<출처: 김승훈 기자, ”AI 시대, 데이터 중요성 증대...국내 기업 활약 기대”, 테크월드뉴스, 2024년 5월 6일>오늘날 우리는 시대와 기술의 발전으로 정보화 시대에 살고 있습니다.
기사에 말하는 것처럼 AI의 기능 또한 점점 고도화되어 생성형 AI가 대중화되면서 데이터 산업의 중요성도 강조되고 있다 말하며,
“AI의 성능은 데이터의 양과 질에 좌우될 수밖에 없다” 라고 말하고 있습니다.
그렇다면 데이터 수집은 AI의 성능 향상에만 필요한 과정일까요?
결코 그렇지않습니다.
예전에는 데이터 산업 분야에서서만 중요한 과정으로 여겨졌던 데이터 수집이,
기술 발전에 따라 이제는 모든 산업에서 필수적인 요소로 자리잡게 되었습니다.
기업이 고객의 요구와 변화하는 시장에 민첩하게 대응하려면, 먼저 데이터를 신속하고 정확하게 수집하는 것이 중요합니다.
수집된 데이터를 바탕으로 양질의 데이터를 확보하여 분석과 전략 수립에 활용하는 것이야말로
경쟁력의 핵심 자산으로 자리 잡고 있습니다.
ETL 프로세스 이미지양질의 데이터를 확보 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 ETL입니다.
여기서 ETL이란 Extract(추출), Transform(변환), Load(적재)의 약자로, 데이터를 가공하여 가치를 창출하는 과정을 의미합니다.
그리고 ETL의 첫 단추는 데이터 수집(Extract)입니다.
데이터 수집과 GTM은 상관관계가 있을까요?
2017년부터 지금까지 GA(Google Analytics) 및 Looker Studio 기반의 데이터 수집/분석 컨설팅을 전문적으로 수행해온 저희 인트렌치 컨설팅은 데이터 수집 효율성과 정확성을 높이기 위해 GTM을 필수 도구로 활용하고 있습니다.
오늘날 우리는 시대와 기술의 발전으로 방대한 데이터에 둘러싸여 있으며, 웹사이트와 앱은 물론 모바일 기기, POS 시스템 등 다양한 기기와 채널에서 지속적으로 데이터가 생성되고 있습니다.
데이터는 고객의 행동을 이해하고 마케팅 전략을 최적화하는 데 중요한 자원이지만, 이를 효율적으로 수집하고 충돌 없이 관리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.
특히, 각기 다른 데이터 소스에서 오는 데이터는 형식과 구조가 다르기 때문에 일관된 방식으로 데이터를 수집하고 통합하는 데 어려움이 있습니다.
예를 들어, 한 시스템에서는 날짜를 YYYY-MM-DD 형식으로 저장하고 다른 시스템에서는 DD/MM/YYYY 형식을 사용한다면, 데이터 통합 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.
이러한 어려움을 해결하는 데 도움을 주는 것이 바로 GTM 입니다.
앞서 언급했듯이, GTM은 데이터를 수집하고 효과적으로 태깅 관리할 수 있는 도구입니다.
GTM을 활용하면 다양한 데이터 소스에서 수집된 정보를 일관된 방식으로 표준화하여 수집하고, 웹사이트나 앱에서 발생하는 이벤트와 사용자 행동을 추적하는 태그를 효과적으로 관리할 수 있게 합니다.
또한, 동일한 사용자 행동에 대해 중복 태그가 적용되거나 태그 설정 오류로 인해 데이터 분석에 문제가 발생할 때나 새로운 마케팅 캠페인을 시작하면서 특정 버튼 클릭이나 페이지 방문 등을 추가로 추적해야 할 때 유용합니다.
즉, GTM을 사용하면 데이터 중복 및 누락을 사전에 방지할 수 있으며, 코드를 직접 수정하지 않고도 태그를 추가하거나 변경할 수 있어 개발자에게 의존하지 않고도 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있습니다.
GTM이 필수적인 이유는 이뿐만이 아닙니다.
1. 데이터 기반으로 성과를 높이는 툴을 함께 사용 가능합니다.
Growth Book(테스팅), Insider, appier 등 다양한 마케팅 자동화 툴과의 전략적 통합이 가능합니다.
상세한 고객 행동 데이터를 수집하여 BigQuery 등에 적재하고, 이를 통해 상세한 분석과 대시보드화가 가능합니다.
2. 다양한 태그들의 통합 관리 및 보안을 위해 사용되어야 합니다.
Meta, Instagram, Google, Naver, Kakao 등 다양한 광고 전환 픽셀을 쉽게 설치하고 관리할 수 있습니다.
GTM 내 테스트 및 디버깅 기능을 통해 데이터의 정합성을 검증할 수 있습니다.
외부 작업자에게 작업을 위탁할 때 권한을 부여하고 필요 시 바로 회수할 수 있습니다.
태깅에 문제가 발생했을 때 이전 버전으로 되돌리는 롤백 기능을 제공합니다.
결론적으로…
GTM은 다양한 데이터 소스에서 발생하는 데이터를 수집하는 과정에서 표준화된 방식으로 일관되게 관리하고, 데이터의 중복 및 누락을 사전에 방지하며 코드 수정 및 추가에 용이하여 데이터 품질을 향상시키는 중요한 역할을 합니다.
Growth Book, Insider와 같은 다양한 데이터 기반 성과 향상 도구와도 쉽게 연동이 가능하여
분석과 최적화를 위한 강력한 기반을 제하기 때문에 조직이 보다 정확한 데이터 기반 의사 결정을 내리고 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있도록 돕습니다.
또한, GTM은 다양한 태그의 통합 관리와 보안을 강화하여 작업 효율성을 높이며, 권한 관리와 롤백 기능을 통해 안정적인 운영을 지원합니다.
결국, GTM은 데이터 수집, 관리, 활용의 모든 측면에서 필수적인 역할을 합니다.
조직이 데이터 중심의 비즈니스 전략을 효과적으로 실행할 수 있도록 도와 데이터 품질을 보장하고, 보다 효율적인 작업 프로세스를 구축하여 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.
긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.
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