Google 스프레드시트로 DataStudio 보고 속도를 높이는 방법

Web Analytics 전문가로서 기술 스택에 능숙해지는 것은 일상 업무의 기본입니다. 해당 기술 스택의 일부인 Google DataStudio는 대화형 및 사용자 지정 가능한 대시보드를 만들 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구입니다. 사용이 무료일 뿐만 아니라 DataStudio는 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하므로 많은 마케터가 이 도구를 사용하여 데이터를 깨끗하고 선명한 형식으로 시각화합니다.

Analytics, BigQuery, Search Console 및 Sheets를 비롯한 다양한 무료 데이터 소스를 사용할 수 있습니다. HubSpot, LinkedIn 또는 Facebook과 같은 다른 소스의 데이터를 시각화할 수 있도록 설계된 추가 커넥터가 많이 있습니다.

DataStudio에서 발생하는 주요 문제는 로드 속도입니다. 이 문서에서는 마케팅 데이터를 Google 스프레드시트 문서로 보내고 스프레드시트 커넥터를 사용하여 데이터 소스를 만들어 보고서 로드 속도를 높일 수 있는 다양한 방법을 보여줍니다.

이 문서는 Google Analytics의 데이터에 중점을 두고 있지만 DataStudio의 다른 마케팅 플랫폼에 대한 보고에도 유사한 접근 방식을 고려할 수 있습니다.

데이터 스튜디오에서 로드 속도가 느린 이유는 무엇입니까?

DataStudio에서 Google Analytics 데이터에 대해 보고하려고 한다고 가정합니다. 세그먼트를 추가했거나 트래픽 또는 조회수가 많은 Google Analytics 보기에서 데이터를 보려는 경우 로드 시간이 크게 지연될 수 있습니다. 이를 위해서는 Google Analytics 서버에서 직접 데이터를 쿼리해야 하며, 종종 많은 API 요청이 포함되며 실행하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

솔루션은 간단합니다. 데이터 소스에는 대시보드에 표시할 데이터만 포함되어야 합니다. Google Analytics에는 사이트를 방문하는 모든 사용자의 추적된 모든 조회수에 대한 데이터가 포함되어 있습니다. 이 데이터의 대부분은 DataStudio 대시보드에 필요하지 않습니다. 필요한 모든 Google Analytics 데이터를 Google 스프레드시트 문서로 내보내고 이를 데이터 소스로 대신 사용하면 로드 속도가 크게 빨라집니다.

올바른 데이터를 스프레드시트 문서로 내보내는 데는 여전히 시간이 걸리지만 데이터가 있으면 DataStudio 보기가 빠르게 로드됩니다. 스프레드시트 문서에서 최신 데이터를 확인할 수 있도록 쿼리를 자동화하고 밤새 실행하는 것이 좋습니다.

이 문서에서는 Google 애널리틱스를 예로 사용하지만 데이터를 스프레드시트로 내보내는 동일한 개념을 모든 데이터 소스에 사용할 수 있습니다.

또한 이러한 방법은 데이터 처리 및 병합을 용이하게 하여 데이터 소스를 혼합하거나 DataStudio 자체 내에서 사용자 정의 필드를 생성할 필요성을 줄일 수 있다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

Google 애널리틱스에서 스프레드시트로 데이터를 내보내는 방법

방법 비교

분석 에지

Analytics Edge는 Google Analytics의 데이터를 Excel 스프레드시트로 쿼리할 수 있는 무료 Microsoft Excel 추가 기능입니다. 이 방법은 비용이 필요하지 않고 Google Analytics에서 사용 가능한 모든 필드를 표시하는 드롭다운이 있으므로 필요한 데이터를 쉽게 선택하기 때문에 가장 간단합니다.

탭으로 이동하여 쿼리를 설정하기만 하면 됩니다. 데이터가 샘플링되는 경우(또는 확실하지 않은 경우) 데이터를 가능한 한 신뢰할 수 있도록 날짜를 측정기준으로 포함하고 옵션에서 "샘플링 최소화" 상자를 선택하십시오.

무료 버전의 Excel의 주요 경고는 종종 약간의 버그가 있을 수 있다는 것입니다. 유료 버전이 더 나을 가능성이 높습니다. 오류가 발생하면 날짜 범위를 줄이고 여러 쿼리에 요청을 분할하는 것이 좋습니다. 예를 들어 한 달의 데이터를 가져오는 대신 2주 날짜 범위의 두 쿼리에서 수행해야 할 수 있습니다.

원하는 데이터를 쿼리한 후 스프레드시트 문서에 복사하여 붙여넣기만 하면 됩니다.

R / 파이썬

이것은 모든 프로그래밍 언어에서 가능하지만 함수를 실행하는 데 사용할 수 있는 설명서와 함께 R 및 Python에서 사용할 수 있는 패키지가 있습니다. Google 애널리틱스에서 데이터를 가져와 Google 스프레드시트로 보내기 위해 기존 프로그래밍 경험이 필요하지 않습니다. 그러나 이 방법은 숙련된 프로그래머에게 다음과 같은 다양한 옵션을 제공합니다.

– 다른 마케팅 플랫폼(HubSpot, Hotjar, Search Console 등)의 데이터와 병합

– 스크립트 스케줄링으로 쿼리 자동화

경험이 없으신 분들은 Python보다 설정이 쉽기 때문에 R 및 RStudio 환경을 다운로드하는 것이 좋습니다. 장치에서 설정하는 방법에 대한 간단한 가이드는 여기에서 찾을 수 있습니다.

다음 코드 줄을 실행하기만 하면 채널 그룹 및 기기 카테고리별로 분할된 세션을 Google 스프레드시트로 보낼 수 있습니다. 날짜 범위, 측정항목 및 측정기준은 물론 Google 애널리틱스 ID 및 스프레드시트 URL도 그에 따라 쉽게 변경할 수 있습니다.

googleAnalyticsR 및 googlesheets4 패키지로 수행할 수 있는 다른 작업을 보려면 설명서를 참조하세요.

 install.packages("googleAuthR") install.packages("googleAnalticsR") install.packages("googlesheets4") library(googleAuthR)<br>library(googleAnalyticsR) library(googlesheets4) ga_auth() gs4_auth() ga_id &lt;- #ID of your GA View# dateRange &lt;- c("2020-01-01", "2020-11-30") sessionsData &lt;- google_analytics (ga_id, date_range = dataRange, metrics = "sessions", dimensions = c("date","channelGrouping","deviceCategory"), anti_sample= TRUE sheet_write(sessionsData, ss = "#Section of URL of your Sheets doc#", sheet = "Sheet1")

코드에 삽입해야 하는 URL 섹션은 상단의 검색 창에서 찾을 수 있습니다. 아래 스크린샷에서 강조 표시된 섹션을 참조하십시오.

수퍼메트릭스 / 유료 도구

Supermetrics for Sheets는 GA to Sheets 커넥터를 포함하여 많은 데이터 커넥터를 제공하는 유료 도구입니다. Supermetrics는 Analytics Edge와 유사한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하지만 이러한 연결을 제공하는 다른 유료 도구를 살펴볼 가치가 있습니다.

Analytics Edge와 Supermetrics는 모두 "지난 달"과 같은 동적 날짜 범위를 제공하므로 데이터를 쿼리할 때마다 날짜를 업데이트할 필요가 없습니다. 그러나 Supermetrics는 총 쿼리 시간을 줄이는 유용한 "이전 데이터에 추가" 옵션을 제공합니다.

Supermetrics는 Excel에서 복사하여 붙여넣을 필요가 없도록 스프레드시트 문서에 추가 기능을 제공합니다.

Supermetrics는 Analytics Edge에 비해 4가지 주요 이점이 있습니다.

– 다른 데이터 소스(Facebook, LinkedIn, BigQuery 등)에서 Google Sheets로 데이터를 보낼 수 있습니다.

– 더 나은 고객 지원

– Excel에서 스프레드시트로 복사하여 붙여넣을 필요 없음

– 쿼리 시간을 줄이는 "이전 데이터에 추가" 옵션

주의 DataStudio 커넥터용 Supermetrics와 혼동하지 마십시오!

요약

DataStudio는 모든 청중에게 좋은 관심을 받는 경향이 있는 데이터를 표시하는 매우 강력한 도구입니다. 이는 사용자 친화적이지만 데이터를 드릴다운하고 세분화하려는 사람들에게 상호 작용 요소를 제공하기 때문일 수 있습니다.

Google Analytics 데이터에 대해 보고할 때 DataStudio의 주요 장애는 대용량 데이터를 쿼리할 때 경험하는 보고서 로드 속도입니다.

Google 스프레드시트는 중개 데이터 소스 역할을 하여 DataStudio 보고서에 필요한 Google 애널리틱스 데이터만 보관함으로써 이에 대한 솔루션을 제공합니다. 각기 장단점이 있는 다양한 방법을 사용하여 스프레드시트 문서에 데이터를 쿼리할 수 있습니다.