GA4를 설치했지만 대시보드는 따로 만들어야 한다는 사실, 알고 계셨나요?
뷰저블이 데이터 분석의 모든 장벽을 없앤 이야기를 들려드립니다.
월요일 아침 9시. 출근하자마자 슬랙 알림이 울립니다.
“지난주 캠페인 성과 어땠어?”
당신은 GA4를 엽니다. 분명 일주일 전에 설치했습니다. 데이터도 잘 쌓이고 있습니다.
그런데… 막상 보려니 막막합니다. 대시보드가 없습니다.
“확인 후 보고드리겠습니다”라고 답하고, 당신은 선택의 기로에 섭니다.
- • 직접 대시보드를 만들까? (그러려면 위젯 추가, 세그먼트 설정, 레이아웃 조정… 최소 30-60분)
- • 전문가에게 맡길까? (월 300만원+, 2주 대기)
- • 아니면 유튜브 강의를 보며 공부를 시작할까?
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이 이야기, 낯설지 않으시죠? 저희도 똑같은 고민을 했습니다.
1부: 설치 후에 펼쳐지는 함정
GA4는 “데이터 수집 플랫폼”입니다.
많은 분들이 오해하시는 부분입니다. GA4를 설치하면 데이터 분석이 끝난 것처럼 느껴집니다.
하지만 GA4가 제공하는 것은 원시 데이터의 수집과 저장입니다. 그게 전부입니다.
설치 후 당신이 해야 할 일들:
- 대시보드 구성: 보고 싶은 지표를 선택하고, 위젯을 추가하고, 레이아웃을 조정해야 합니다.
- 세그먼트 정의: “모바일 사용자만”, “신규 방문자만” 같은 조건을 일일이 설정해야 합니다.
- 맞춤 보고서 설정: 필요한 데이터 조합을 직접 구성해야 합니다.
- 전환 목표 설정: 어떤 액션을 전환으로 볼지 정의하고 추적 코드를 삽입해야 합니다.
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그러니까, 설치는 시작일 뿐입니다. 아직 끝이 아닙니다.
| 💡실제 소요 시간 GA4 전문가들에게 물어봤습니다. “간단한 대시보드 하나 만드는 데 얼마나 걸리나요?” 평균 답변: 30-60분 |
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그래서 전문가를 고용합니다.
공부하기 부담스러우면 전문가에게 맡깁니다. 합리적인 선택처럼 보입니다. 하지만 여기에도 함정이 있습니다.
그리고 더 큰 문제가 있습니다. 대기 시간입니다.
전통적인 데이터 분석 프로세스는 이렇게 진행됩니다:
- • Day 1: 분석 요청
- • Day 2-3: 데이터 추출 및 정제
- • Day 4-5: 초안 작성
- • Day 6: 1차 보고
- • Day 7-8: 수정 요청 및 재작업
- • Day 9-10: 추가 수정
- • Day 11: 최종 보고
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약 2주가 걸립니다. 그 사이 다음 캠페인은 이미 시작됐습니다.
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설치라는 장벽도 있습니다.
사실 위의 1, 2번은 모두 “GA4가 제대로 설치되었다”는 가정하에 가능합니다.
하지만 GA4의 “제대로 된 설치”는 생각보다 복잡합니다.
기본 추적 코드를 삽입하는 것은 쉽습니다. 하지만 의미 있는 데이터를 얻으려면:
- • GTM(Google Tag Manager) 설정
- • 커스텀 이벤트 정의 및 구현
- • 전환 목표 설정
- • 크로스 도메인 추적 설정
- • 데이터 검증 및 테스트
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이 모든 것을 완료하는 데 평균 2-3개월이 걸립니다. 개발자와의 협업이 필수입니다.
“GA4는 훌륭한 도구입니다.
하지만 그것을 ‘사용 가능한 인사이트’로 만드는 데는
당신의 시간, 노력, 전문 지식이 필요합니다.”
2부: 다른 방식이 있습니다
저희는 이 모든 과정을 지켜보며 생각했습니다.
🤷♀️ “설치하는 순간 모든 것이 준비되어 있다면 어떨까?”
그래서 뷰저블을 만들었습니다. 그리고 세 가지 혁신을 담았습니다.
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첫 번째 혁신: 설치가 곧 완성
뷰저블은 코드 한 줄을 삽입하는 순간, 전문가 수준의 대시보드가 자동으로 생성됩니다.
TM 설정도, 이벤트 태깅도, 전환 목표 설정도 필요 없습니다.
설치 5분 후 당신이 보게 되는 것:
- • 일별/주별/월별 트래픽 대시보드
- • 유입 채널 분석 (Direct, Google, Naver, SNS 등)
- • 주요 페이지 성과 (20개 상세 지표)
- • 실제 사용자 여정 자동 추적
- • 디바이스별 분석 (Desktop/Mobile/Tablet)
- • 지역별 분석 (50개국)
- • 신규 vs 재방문 분석
- • UX Friction Index 자동 계산
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이 모든 것이 자동으로 생성됩니다. 당신이 한 일은 코드 한 줄을 삽입한 것뿐입니다.
| 🔍 GA4와의 차이 GA4는 “빈 캔버스”를 줍니다. 당신이 직접 그림을 그려야 합니다. 뷰저블은 “완성된 작품”을 줍니다. 당신은 바로 인사이트를 얻습니다. |
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두 번째 혁신: 대시보드를 대화로 만든다
기본 대시보드만으로는 부족할 때가 있습니다. 특정 세그먼트를 보고 싶거나, 다른 조합의 데이터를 보고 싶을 때입니다.
GA4에서는 이럴 때마다 새로운 대시보드를 만들어야 합니다. 위젯을 추가하고, 세그먼트를 설정하고, 레이아웃을 조정하고…
약 30-60분이 걸립니다.
뷰저블은 다릅니다. 그냥 말하면 됩니다.
“모바일 사용자의 주간 트래픽 추이와 채널별 유입 대시보드 만들어줘”
→ 2-3분 후, 요청한 대시보드가 생성됩니다. 차트, 표, 인사이트까지 모두 포함되어 있습니다.
“신규 사용자 전환 퍼널 분석 차트 구성해줘”
→ 2-3분 후, Home → Pricing → Signup 경로의 전환율이 시각화되고, 각 단계의 이탈 원인까지 분석됩니다.
한 문장이면 됩니다. 클릭 20번이 아닌 대화 한 번입니다.
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세 번째 혁신: 대시보드가 말을 한다.
대시보드를 보다 보면 자연스럽게 질문이 생깁니다.
- • “이 숫자가 좋은 건가?”
- • “왜 이렇게 된 거지?”
- • “뭘 해야 하지?”
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GA4는 숫자만 보여줍니다. 그 숫자가 무슨 의미인지, 왜 그런지, 뭘 해야 하는지는 당신이 알아내야 합니다. 구글 검색을 하거나, 분석가에게 물어보거나, 책을 찾아보거나.
뷰저블은 다릅니다. 대시보드를 보면서 바로 물어볼 수 있습니다.
대시보드에 “SignIn 페이지 이탈률 45%”라는 숫자가 보입니다. 당신은 바로 물어봅니다.
👩”이 숫자 심각한 거야?”
AI가 즉시 답합니다 (5초 이내):
업계 평균(35%)보다 높습니다.
실제로는 ‘이탈’이 아니라 ‘새로고침’ 문제입니다:
• 새로고침 횟수: 664회
• Friction Index: 15.9% (평균 5%의 3배)
• 주요 발생: 모바일 사용자
10월 22일부터 급증했습니다.
당신은 다시 물어봅니다.
👩”뭘 해야 해?”
AI가 즉시 답합니다 (5초 이내):
즉시 조치 사항:
1. 10월 22일 배포 내역 확인
2. 모바일 로그인 페이지 롤백 고려
3. iOS/Android 별도 테스트
4. 에러 로깅 시스템 확인
현재 일 35명이 영향을 받고 있습니다. P0(긴급) 등급으로 분류됩니다.
GA4는 숫자를 보여줍니다. 뷰저블은 숫자가 무슨 의미인지 설명하고, 무엇을 해야 하는지 알려줍니다.
3부: 실제로 이렇게 씁니다
[케이스 1] 마케팅 팀장의 월요일 아침
이지현 팀장(가명)은 월요일 아침마다 스트레스를 받았습니다.
주간 회의 30분 전, 대표님이 항상 똑같은 질문을 하셨기 때문입니다.
👤 “지난주 캠페인 성과 어땠어?”
예전에는 이렇게 준비했습니다:
- • 금요일 오후에 분석가에게 리포트 요청
- • 월요일 아침에 리포트 받기
- • 30분 동안 리포트 검토
- • PPT로 재구성
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총 소요: 주말에도 신경 쓰이고, 월요일 아침은 전쟁터.
▶지금은 이렇게 합니다:
👩 “지난주 캠페인 성과 대시보드”
→ 2-3분 후, 대시보드가 생성됩니다. 트래픽 추이, 채널별 유입, 전환율, 인사이트 요약까지 모두 포함되어 있습니다. 링크 공유 버튼을 눌러 슬랙에 붙여넣습니다.
총 소요: 3분. 주말은 편안하고, 월요일 아침은 여유롭습니다.
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[케이스 2] 대표님의 갑작스러운 질문
김준호 대표(가명)는 회의 중에 가끔 즉흥적으로 질문하십니다.
데이터에 기반한 의사결정을 중요하게 생각하시기 때문입니다.
지난주 목요일, 글로벌 확장을 논의하던 중이었습니다.
👤 “우리 미국 사용자 얼마나 들어와? 뭘 주로 보고 있어?”
예전이었다면:
- • “잠시만요, 확인해보겠습니다”
- • 회의 끝나고 GA4 열기
- • 미국 세그먼트 설정
- • 대시보드 구성 (30-60분)
- • 다음 회의 때 보고
▶지금은 이렇게 합니다:
👩 “네, 바로 확인해드리겠습니다”
“미국 사용자 트래픽과 페이지 성과 대시보드 구성해줘”
→ 2-3분 후, 화면을 공유합니다.
👩 “이번 달 1,775명이 방문했고, 전월 대비 28% 증가했습니다.
Pricing 페이지를 가장 많이 보고 있고, Signup 전환율은 18%입니다.”
김 대표는 즉시 결정합니다. “좋아, ROI 계산기 개발을 우선순위에 넣자.”
회의 중 즉시 답변, 회의 중 즉시 의사결정. 이것이 차이입니다.
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[케이스 3] 신입 직원의 첫 주
박서연 씨(가명)는 입사 1주차 신입입니다. 데이터 분석 경험이 전혀 없습니다. GA4가 뭔지도 모릅니다.
입사 3일째, 팀장님이 과제를 주십니다.
👤 “오늘 사이트 현황 체크해봐. 어제랑 비교도 해줘.”
박서연 씨는 걱정했습니다. ‘GA4를 써야 하나? 배운 적이 없는데…’
하지만 뷰저블은 간단했습니다.
👩”오늘 현황”
대시보드가 생성됩니다. 방문자 234명 (↑12%), 평균 체류시간 2.9분 (↑8%), Google 유입 +24%.
박서연 씨는 팀장님께 보고합니다. 팀장님은 놀라십니다.
👤”어? 벌써 했어? 잘했네!”
데이터 분석 지식이 없어도, GA4 경험이 없어도, 입사 3일차에도 할 수 있습니다.
4부: 기술적으로 어떻게 가능한가
마법처럼 보일 수 있습니다. 하지만 뒤에는 체계적인 시스템이 있습니다.
9개 데이터 카테고리
뷰저블은 웹 분석에 필요한 모든 데이터를 9개 카테고리로 구조화합니다:
- traffic: 일별 트래픽 (PV, 세션)
- session: 세션 품질 (체류시간, 페이지뷰/세션)
- geo: 지역 분석 (50개국)
- exist: 신규 vs 재방문
- refer: 유입 채널 (Direct, Google, Naver, SNS 등)
- pvTopData: 페이지 벤치마크
- pvTopList: 페이지 상세 (20개 지표)
- trend: 사용자 여정 (순차적 플로우)
- device: 디바이스 분석
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각 카테고리는 ‘total'(집계)과 ‘daily'(31일 분해) 데이터를 모두 제공합니다.
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GA4에 없는 독점 지표
뷰저블은 GA4에서 측정할 수 없는 UX 지표를 포함합니다:
- • reloadCount: 새로고침 횟수 → 기술 오류 감지
- • rollback: 뒤로가기 횟수 → UX 불일치 감지
- • stayInCount: 다음 액션으로 이어진 수 → 실제 참여도
- • dropOff: 실제 이탈 → GA4와 다른 정확한 측정
- • Friction Index: (reloadCount + rollback) / count × 100 → 사용자 고통 지수
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이 지표들은 “왜” 사용자가 이탈했는지 알려줍니다.
GA4는 “이탈했다”는 사실만 알려줍니다.
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7가지 분석 패턴 (Intelligence Matrix)
AI는 질문을 받으면 자동으로 적절한 패턴을 선택해 데이터를 조합합니다.
#1 기본 (양+질)
traffic × session → 사이트 건강도
실제 질문 사례 (CEO):
“트래픽은 늘었는데 질이 나쁜 건 아닌지 걱정돼.
지난 30일간 트래픽 ‘양’과 ‘질'(체류시간) 추이를 한눈에 비교하는 듀얼 차트로 대시보드 구성해 줘.”
▶ AI 인사이트 예시:
“PV는 증가했지만 체류시간이 감소했습니다. 질이 낮은 트래픽이 유입 중입니다.”
#2 진단 (페이지+마찰)
pvTopList × UX 지표 → Friction Index
실제 질문 사례 (UX 디자이너):
“‘콘텐츠 즉시 이탈’ 대시보드 만들어줘.
사용자들이 들어왔다가 10초도 안 돼서 나가는 페이지들만 모아서 리스트업해 줘.”
▶ AI 인사이트 예시:
“SignIn 페이지의 새로고침이 664회입니다. 사용자들이 로그인에 심각한 장벽을 겪고 있습니다.”
#3 퍼널 (경로+이탈)
trend × dropOff → 전환 병목
실제 질문 사례 (PM):
“‘신규 사용자’가 회원가입 후에 가장 먼저 이동하는
‘첫 경험’ 경로를 시각화하는 대시보드 만들어줘.”
▶ AI 인사이트 예시:
“블로그 → 로그인 → 마이페이지 경로에서 2단계 ‘로그인’의 이탈률이 45%입니다.”
#4 채널 (유입+품질)
refer × exist × session → 채널 ROI
실제 질문 사례 (마케터):
“구글 광고랑 네이버 광고 중에 어느 채널이 더 ‘진짜 성과’가 좋아?
유입량 말고, 들어와서 더 오래 머무르고 더 많이 둘러보는 채널이 어디야?”
▶ AI 인사이트 예시:
“Google은 신규 유입이 많지만 체류시간이 짧습니다. Naver는 재방문자가 많고 체류시간이 깁니다.”
패턴 #5 (입체), #6 (전략), #7 (궁극)을 포함한 7가지 패턴이 자동으로 작동합니다.
/당신은 질문만 하면 AI가 적절한 패턴을 선택합니다.
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수준별 활용
뷰저블은 당신의 수준에 맞춰 진화합니다.
- • 초급자 (리포팅 자동화):
“오늘 현황”, “이번 주 방문자” 같은 간단한 질문으로 일일 리포트를 자동 생성합니다.
- • 중급자 (문제 진단):
“모바일 주간 트렌드”, “이탈률 높은 페이지” 같은 질문으로 특정 문제 영역을 자동 진단합니다.
- • 고급자 (전략 컨설팅):
“모바일 신규 방문자 전환 퍼널”, “이번 달 핵심 개선점 요약” 같은 질문으로 전략 리포트를 자동 생성합니다.
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하나의 제품이지만, 당신이 성장하면서 함께 진화합니다.
5부: 숨겨진 가치 – 컨설팅 대체
많은 분들이 뷰저블을 “GA4를 대체하는 도구”로 생각하십니다. 맞습니다. 하지만 그게 전부가 아닙니다.
뷰저블의 진짜 가치는 컨설팅을 대체하는 데 있습니다.
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컨설팅 시장의 현실
GA 컨설팅 시장은 거대합니다. 많은 기업들이 데이터는 있지만 해석할 수 없어서 외부 전문가에게 의뢰합니다.
비용은 이렇습니다:
- • 월 계약: 300-500만원
- • 분석 리포트: 수일~수주 소요
- • 가용성: 업무시간만
- • 확장성: 인력 의존 (비용 증가)
- • 일관성: 담당자별 편차
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뷰저블은 이 모든 것을 구독료에 포함했습니다:
- • 비용: 구독료에 포함 (추가 비용 없음)
- • 분석 속도: 2-3분 (대시보드), 5초 (챗봇)
- • 가용성: 24시간 365일
- • 확장성: 무제한 (SaaS)
- • 일관성: AI 기반 일관성
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“컨설턴트 수준의 분석을 무제한으로. 추가 비용 없이, 언제든지, 즉시.”
이것이 뷰저블의 숨겨진 가치입니다. GA4를 대체하는 것이 아니라, 월 300만원짜리 컨설팅을 대체하는 것입니다.
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뷰저블은 사실 컨설턴트를 위한 도구입니다
“컨설팅을 대체한다”고 말했지만, 정확히는 반복적인 컨설팅 작업을 자동화하는 것입니다. 그래서 뷰저블의 진짜 고객은 컨설턴트일 수 있습니다.
컨설턴트 이준석 님(가명)의 월요일 아침:
- • 08:30 – 👤A사 대표님 카톡: “주말 프로모션 성과 어때요?”
- • 09:00 – 👤B사 미팅: “경쟁사 대비 우리 전환율이 어떤가요?”
- • 10:30 – 👤C사 전화: “모바일 이탈률이 왜 이렇게 높죠?”
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예전에는 이렇게 대응했습니다:
- • “확인해보고 오후에 말씀드리겠습니다”
- • “다음 주 정기 리포트에 포함하겠습니다”
- • “GA4 들어가서 분석해보고 내일 전화드릴게요”
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지금은 이렇게 합니다:
🧑 “잠깐만요, 바로 확인해드릴게요”
(2분 후)
“네, 여기 보시면…”
뷰저블로 질문을 입력하고 생성된 대시보드를 화면 공유합니다. 클라이언트는 감탄합니다.
👤”우와, 진짜 빠르네요!”
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컨설턴트가 뷰저블을 쓰면 생기는 일
발견하지 못했던 인사이트:
뷰저블의 7가지 분석 패턴은 당신이 몇 년간 시행착오로 배운 것을 체계화한 것입니다. 때로는 당신보다 더 깊은 패턴을 발견합니다. “아, 이런 연결고리가 있었구나”라는 순간이 옵니다.
75% 자동화 → 4배 확장 → 본질적 가치에 집중
“뷰저블은 컨설턴트를 위협하지 않습니다. 뷰저블은 컨설턴트가 진짜 가치 있는 일에 집중하게 합니다.”
컨설턴트의 가치는 “데이터를 예쁘게 정리하는 능력”이 아닙니다.
비즈니스 맥락을 이해하고, 전략적 방향을 제시하며, 실행을 도와주는 능력입니다.
뷰저블은 그 본질적 가치에 집중할 수 있게 만듭니다.
기업은 컨설팅 비용을 절감하고, 컨설턴트는 수익을 증대합니다.
이것이 진짜 Win-Win입니다.
마무리: 데이터 앞에서 자유로워지기
데이터 분석은 어려워야 한다고 누가 정했을까요?
우리는 수개월을 공부하고, 수백만 원을 지불하고, 수주를 기다리는 것을 당연하게 여겨왔습니다. 하지만 그것은 도구의 한계였을 뿐, 본질은 아닙니다.
데이터 분석의 본질은 의사결정입니다. 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터를 봅니다. 그런데 우리는 너무 오랫동안 “데이터를 보는 방법”을 배우는 데 시간을 써왔습니다.
뷰저블은 이 순서를 바꿨습니다.
- • 공부하지 마세요. 질문하세요.
- • 비용 걱정하지 마세요. 무제한으로 쓰세요.
- • 기다리지 마세요. 즉시 답을 얻으세요.
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당신은 의사결정에만 집중하세요. 나머지는 뷰저블이 합니다.
그것이 우리가 만들고 싶었던 세상입니다. 데이터 앞에서 자유로운 세상.
