커리어 피드

데이터 검증이 중요한 이유

와이즈트래커(Wisetracker) / 18. 02. 28. 오후 7:51

데이터 검증은 system error 또는 human error에 의해 garbage data가 쌓이고 있진 않은지, 정상적으로 데이터가 수집되는지 여부를 확인하는 매우 중요한 단계인데요. 오늘은 왜 데이터 검증 단계가 중요한지를 최근 경험을 통해 설명드리고자 합니다.

한 고객사에서 데이터 검증 과정 중 GA(Google Analytics for Mobile Apps) 대비 저희가 공급한 툴(와이즈트래커)의 세션수(방문수)가 너무 낮다는 문의를 주셨습니다. 그 수치는 무려 3배 가량의 차이로 acceptable이 힘든 데이터였습니다.

사실 세션은 설정이 요하는 분석 항목이 아니기 때문에 측정기준으로 비교해 봐야 했지만, 세션 기준 역시 30분으로 GA와 와이즈트래커와 동일했습니다. 이에 저는 GA에서 over counting되는 요인이 있을거라 생각하고 열심히 구글링 하다 흥미로운 아티클을 발견했습니다.

 

GA SDK V4 적용했더니 세션수 2배 이상 증가했다?

>> Link

이 문의에 한 사람이 답변을 달기를, GA에는 activity auto tracking 기능이 있는데, 이를 사용할 경우 앱을 백그라운드에 내리거나 프로세스 킬하고 재실행하면 30분 세션 유지기간에 상관없이 세션이 증가한다는 내용이었습니다. 이 말인즉, 사용자가 앱과의 인터렉션이 없어도 GA SDK가 자동으로 새로운 세션을 발급한다는 건데요. 설마했지만 사실 확인을 위해 테스트를 진행했습니다.

1) 테스트 앱 개발

2) GA SDK v4 적용

3) 앱 실행

4) 앱 프로세스 종료 후 30분 이내 재실행 or 백그라운드 처리

이는 불과 1분 안에 일어난 현상


테스트 전 데이터는 사용자 1, 세션 6건이었고, 3단계 앱을 실행하는 시점에 사용자 2, 세션 7이 되었습니다. 정상적으로 사용자 1건, 세션 1건이 증가한 것입니다. 여기서 앱을 종료하고 바로 앱을 다시 재실행 해보았습니다. 그리고 데이터를 보니 오잉? 정말 세션이 증가했습니다. 정말인가 싶어 여러 번 했지만, 아래 캡쳐시간을 보시면 알겠지만, 불과 1분도 채 안되서 3건의 신규세션이 발생한 것입니다.

그렇다면 도대체 왜 이렇게 처리한 것일까? 오류일까?

정확히 알 수는 없지만 이 기준 자체는 데이터 해석에 큰 오해를 일으킬 수 있습니다. 우리는 보통 평균 값을 갖는 파생지표를 세션을 기준으로 산정합니다. 그래서 보시는 것 처럼, 평균 세션당 화면, 평균 세션 시간이 세션수를 기준으로 나눠진 것을 알 수 있습니다.

평균 세션당 화면, 평균 세션 시간, 사용자당 방문횟수와 같은 지표는 사용자의 앱 인게이지먼트를 판단하는 척도로 활용하는 사용성 높은 지표인데, 사용자와 앱 간의 실질적인 인터렉션이 전혀 없는 허수의 세션이 증가하니 세션수와 연관있는 모든 파생지표 데이터가 실제보다 낮은 수치로 표기되고, 이를 가지고 잘못된 해석을 하고 잘못된 액션까지 취할 수 있다는 것입니다.

해당 고객은 안타깝게도 세션 뿐만 아니라 세션과 관련된 파생지표 모두 잘못된 기준의 KPI를 보았다고 할 수 있는데요, 사실 아직까지 국내는 GA에서 추출하는 기본 데이터 수준으로 KPI를 활용하는 경우가 많고, 특히 GA의 activity auto tracking 기능을 대부분 true로 설정하여 활용하고 있을 것이기 때문에 데이터 해석의 문제는 생각보다 굉장히 범용적으로 발생하고 있을 것으로 예상됩니다.

!! 데이터 검증은 선택이 아닌 필수 과정

데이터 분석을 잘하기 위한 전제 조건은 좋은 데이터를 수집하는 것입니다. 하지만 보통 3rd party tracking 업체는 툴을 제공하는 것 까지만 수행하지, 클라이언트의 개발자가 제대로 적용했는지, 적용한 데이터가 정상 수집되고 있는지 등의 과정까지 support 하지 않습니다. 그럼 클라이언트가 직접해야 하는데 이건 현실상 더더욱 힘들 수 밖에 없습니다.

그래서 툴을 선택할 때는 반드시 도입 단계에 데이터 검증을 지원하는지 여부를 확인해야 합니다. 2012년부터 빅데이터 분석 바람이 불고 있지만, 현실은 기업에 전문 분석가 1명이 없는 기업이 아직 대부분입니다. 또한 비전문가가 쉽게 배우고 커버할 수 있는 업무도 아니기 때문에 전문 업체의 지원을 받아야 합니다. 안해주면 해달라고 떼 써야 합니다. 초기 도입시에 말이죠. 그래야 이후에 자신감있게 데이터를 신뢰하고 분석하고 액션 플랜을 수립할 수 있습니다.

오늘 당장 리포트의 데이터를 의심의 눈으로 한 번 다시 보시는 계기가 되면 좋겠습니다.

 

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