TEAM STORY
TEAM STORY
[9월 그로스세미나] 사수 없는 실무자를 위한 GA4/GTM 활용법
급속도로 성장하는 AI와 끊임없이 변화하는 데이터 분석 환경 속에서 GA4/GTM 기반의 데이터 분석 및 활용 역량은 필수입니다.
위그로스
2025년 9월 26일
위그로스
2025년 9월 26일
2025년 현재 GA4/GTM(구글 태그매니저) 기반의 데이터 분석은 실무 마케터에게 필수 역량으로 자리 잡았습니다. 그러나 회사 내에 GA4/GTM 데이터 분석 환경이 구축되어 있지 않거나 사수가 없는 경우, 데이터 세팅부터 실전 활용까지 체계적으로 적용하기엔 큰 어려움이 있습니다.
급속도로 성장하는 AI와 끊임없이 변화하는 데이터 분석 환경 속에서 GA4/GTM 기반의 데이터 분석 및 활용 역량을 키우기 위해 고민하는 실무자들을 위해 지난 9월 18일 강남 마루360 세미나룸에서 그로스세미나를 진행했습니다. 세미나의 주제는 ‘사수 없는 실무자를 위한 GA4/GTM 활용법’으로, 최신데이터 분석 환경 트렌드와 GA4/GTM 기반 데이터 분석 사례 그리고 SPA 환경에서의 데이터 트래킹 방식을 중심으로 구성되었습니다.
2025년 데이터 분석의 핵심 트렌드 3가지
출처: Important Future Trends Of Advanced Analytics In 2025
Data Space Academy, Google Cloud, McKinsey 등 글로벌 기관의 분석을 바탕으로, 실무 마케터가 주목해야 할 데이터 분석의 3가지 핵심 변화에 대해 살펴보겠습니다.
사이버 보안, 데이터 사이언스 등 실무 교육을 진행하는 데이터스페이스 아카데미에서 제시한 2025년 데이터 분석 트렌드 Top 10입니다. AI 기술이 급속도로 발전하면서 데이터 분석 또한 AI와 함께 변화되고 있습니다.
AI·자동화, 클라우드 인프라, 실시간 데이터 분석, 개인정보 보호, 비정형 데이터 처리, 데이터 활용 능력 등이 핵심 트렌드 요소로 자리 잡고 있습니다. 국내 AI & Machine Learning 선구주자 카이스트 김대식 교수님은 AI 판도라의 상자는 이미 열렸고 되돌릴 수 없으며, 이제 기업의 실무자의 역할은 AI와 경쟁하는 것이 아니라, AI를 활용해 창의적이고 전략적인 업무에 집중하는 것이 중요함을 강조했습니다. 이제 AI는 우리의 삶과 정말 밀접하게 연결되었고 데이터 분석 분야에서도 동일하게 적용되고 있습니다.
데이터 분석 트렌드(1): AI·자동화의 대중화
2025년 데이터 분석 트렌드에 대해서 3가지 중 첫번째로 AI 및 자동화의 대중화 입니다. 2025년 현재 전 세계 기준 1만개 이상의 AI 툴이 활용되고 있으며, 약 10만개의 AI 회사가 있다고 합니다. 이처럼 AI는 이미 우리의 삶과 업무에 활발하게 사용되고 있습니다.
AI 도입의 가속화: 2024년 기준 78%의 조직이 AI를 사용한다고 응답했으며, 이는 전년 대비 크게 증가한 수치입니다. 기업의 83%가 AI를 비즈니스 계획의 최우선 순위로 설정하고 있습니다(Stanford AI Index, Exploding Topics 2025).
AI 기반 생산성 증대: AI는 생산성을 높이고, 대부분의 경우 숙련도 격차(Skill Gaps)를 해소하는 데 도움을 주는 것으로 확인되고 있습니다(Stanford AI Index). 실제로, 금융 분야의 AI 기반 사기 탐지 및 맞춤형 상품 추천, 헬스케어 분야의 질병 진단 등에서 초개인화된 경험을 제공하며 가치를 창출하고 있습니다.
AI 및 머신러닝(ML)이 데이터 분석을 자동화하여 다양한 인사이트를 도출하고 있으며, AI/ML과 1st Party data를 결합하여 데이터 분석에 활용되고 있습니다.
아마존의 자사 생성형 AI인 Amazon Bedrocks는 사용자가 아마존 웹과 앱에서 활동하며 수집되는 1st Party data(고객 참여 데이터)를 AI/ML이 분석을 진행하고 사용자에게 최적화된 제품의 정보를 제공하여 사용자의 구매 여정을 개선하고 있습니다. 오래전부터 AI에 투자를 진행하고 있는 아마존은 앞으로도 더욱 고도화된 AI를 활용하여 사용자에게 더욱 최적화된 쇼핑 경험을 제공할 것이라고 합니다.
글로벌 전자상거래 플랫폼 쇼피파이와 Chat GPT의 결합도 큰 화제가 되었는데요. Chat GPT의 대화 데이터를 분석하여 사용자에게 제품 가격, 리뷰, 배송 정보를 제공할 뿐만 아니라 실제 구매까지 진행 가능하게 함으로써 AI가 쇼핑 영역까지 확산되고 있습니다.
AI 기반 Excel 데이터 분석 및 시각화 툴인 Excelmatic은 AI Chat 기반으로 Excel로 정리된 Rawdata를 분석하여 그래프나 차트 형태로 결과값을 도출되는데 활용되고 있습니다. 방대한 양의 데이터도 AI에 의해 빠르게 시각화까지 가능하여 실무에서도 사용되며 업무 생산성도 향상되고 있습니다.
데이터 분석 트렌드(2): 클라우드 기반 데이터 인프라 확장
두번째는 클라우드 기반 데이터 인프라 확장 입니다. 서버리스 컴퓨팅과 멀티 클라우드 환경이 표준으로 자리잡아 데이터 저장, 처리, 분석의 확장석와 유연성이 크게 개선되고 있습니다. 이에따라 비용 효율성의 증가 및 대량 데이터의 신속한 분석 환경이 제공되고 있습니다.
통합 데이터 클라우드: Google Cloud는 금융, 소매, 제조, 헬스케어 등 모든 업종에서 데이터 클라우드를 통해 통합된 데이터를 기반으로 스마트한 의사결정을 돕는 솔루션을 제공하고 있습니다. BigQuery, Vertex AI Platform 등 클라우드 기반 툴의 활용은 이미 글로벌 표준입니다.
멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 AI가 트렌드의 핵심으로 부상하고 있으며, 이는 더욱 컨텍스트가 풍부한 데이터 분석을 가능하게 합니다. (Google Cloud)
Server-side Tagging의 인프라적 중요성: GTM Server-side Tagging은 데이터 저장, 처리, 분석을 클라우드 환경에서 수행하게 하는 중요한 인프라 구성 요소입니다. 클라이언트(브라우저) 부하를 줄여 웹 성능을 향상시키고, 대량 데이터의 안정적인 전송을 위한 기반을 마련합니다.
세번째로 실시간 데이터 처리 및 개인정보 보호 강화 입니다. 개인정보 보호 강화와 데이터 유실 위험 증가는 기업이 데이터에 대한 통제권을 높이고 실시간으로 대응하도록 강제하고 있습니다.
개인정보 보호 규제: EU의 GDPR, 캘리포니아의 CCPA 등 강력한 글로벌 규제에 따라 암호화된 상태로 데이터를 분석하는 동형 암호(Homomorphic Encryption) 등 개인정보 노출을 최소화하는 기술이 발전하고 있습니다.
Server-side Tagging을 통한 데이터 통제권 확보: GTM Server-side Tagging은 기업이 데이터를 자체 서버(1st Party Environment)에서 수집, 필터링, 익명화할 수 있게 함으로써 데이터의 보안 및 통제권(Data Ownership)을 획기적으로 높여줍니다. 이는 강화된 개인정보 보호 규정을 준수하면서도 필요한 데이터를 안정적으로 확보하는 핵심 방안입니다.
GA4 무료버전 사용 시 24~48시간 데이터 수집 기간으로 인해, 데이터 기반 의사결정이 상대적으로 늦어질 수 밖에 없습니다. 물론 유료버전인 GA360을 사용하면 해결되지만 우리에겐 늘 시간, 비용이 부족합니다.
이에 따라 실시간 스트리밍 분석 기술이 발전하며 고객 행동 변화에 즉각 대응 가능해지고 있으며, 사용자 개인정보 보호 규제 강화가 더욱 심해지는 상황에서 데이터 품질 관리가 필수화되고 있습니다.
주요 툴로는 Apache Kafka와 Databricks가 있습니다. 먼저 Apache Kafka는 대규모 실시간 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 오픈소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. 높은 처리량과 확장성을 제공하며, 다양한 소스에서 발생하는 데이터를 수집하고 여러 애플리케이션으로 전송하는 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하는 데 사용됩니다. Databricks는 대규모 데이터 처리 플랫폼으로 AI 분석과 연계해 실시간 인사이트 제공을 지원합니다.
GTM Server-side Tagging (GTM 서버사이드 태깅)
기존 Client-side Tagging의 한계(애드블록, ITP/ETP 등 브라우저 제약)를 극복하기 위해 Server-side Tagging은 데이터 정확도 및 전환율 개선을 위한 핵심 전략으로 채택되고 있습니다.
최근 구글의 ‘쿠키리스’ 계획은 지난 몇 년간 마케터들 사이에선 큰 이슈였습니다. 하지만 쿠키리스 계획이 철회되며 쿠키는 계속해서 활용이 되고 있지만, 온라인 상의 개인정보 보호 규제는 더욱 강화되고 있습니다. 그래서 데이터의 유실을 최소화하고 데이터를 수집 및 가공하여 안정적으로 전송하기 위해 GTM Server-side를 활용해야 합니다.
기존 GTM의 작동방식은 Client-side 방식은 웹(브라우저)에서 태그가 작동하여 데이터가 수집 및 가공하는 방식입니다. 이런 GTM Client-side Tagging 방식은 몇가지 문제점이 있습니다.
GTM Server-side는 태그 실행을 웹(브라우저)이 아닌 서버에서 실행하는 방식입니다. 이 방식은 웹(브라우저)에서 발생하는 다양한 제약을 우회하여 데이터 트래킹의 효율성과 정확도를 획기적으로 높여주며 아래와 같은 장점이 있습니다.
웹 트렌드 변화와 SPA 환경의 웹사이트
데이터 분석 대상인 웹 환경도 빠르게 변화하고 있습니다. 국내에서는 대표적으로 카페24와 아임웹이 쇼핑몰, 홈페이지 결합형 올인원 솔루션으로 활용되고 있습니다. 해외에서는 Webflow, Framer가 디자이너 중심으로 빠르게 대중화되면서 SPA(Single Page Application), 즉 Interaction 중심의 사이트 제작이 보편화되고 있습니다.
2025년 현재 웹 개발 트렌드로써 SPA(Single Page Application)의 비중이 급격히 증가하고 있습니다. SPA의 핵심적 특징은 최초 로딩 후 페이지 전체를 새로 불러오지 않고 필요한 콘텐츠만 동적으로 업데이트한다는 점입니다. 이는 사용자 경험 측면에서는 우수하지만, 전통적인 페이지뷰 기반의 트래킹 방식으로는 데이터 수집이 어렵습니다.
위그로스 웹사이트는 Framer로 제작된 SPA(싱글 페이지 애플리케이션) 기반의 웹 애플리케이션입니다. Framer는 뛰어난 자유도와 세밀한 인터랙션 및 애니메이션 효과를 손쉽게 구현할 수 있으며, CMS 연동과 SEO 최적화 기능까지 갖춘 통합 웹 빌더로서 단일 플랫폼 내에서 디자인부터 배포까지 효율적으로 가능합니다.
특히 Framer의 강력한 CMS 기능과 Notion과의 연동을 활용해, Notion에서 작성한 글을 Framer CMS에 자동 동기화(Sync)하는 워크플로우를 구축했습니다. 이를 통해 일일이 반복적인 작업 없이도 동일한 구조와 품질의 블로그 글을 빠르게 자동으로 발행하고 있어, 운영 효율성과 콘텐츠 일관성을 극대화하고 있습니다. 이처럼 Framer SPA의 혁신적인 디자인 자유도와 CMS 자동화가 조합되어, 위그로스는 보다 효율적이고 효과적인 디지털 마케팅 커뮤니케이션 환경을 구현하고 있습니다
SPA의 특징과 GTM 데이터 트래킹
일반적인 웹사이트는 사용자가 페이지를 이동할 때마다 새로운 페이지가 로드됩니다. 이 때마다 page_view 이벤트가 발생하며 GTM의 타임라인에 페이지뷰가 기록됩니다.
하지만 SPA의 경우, 페이지 이동 시 새로운 페이지가 로드되지 않고 URL만 변경되거나, URL 변경없이 콘텐츠만 동적으로 변경되는데요. 이러한 페이지 이동은 GTM 이벤트 타임라인에서는 기록변경(History Change)로 기록되는 특징이 있습니다.
SPA 환경에서의 정확한 데이터 트래킹을 위해서는 History Change Trigger의 활용이 필수적입니다. 이 트리거는 브라우저의 히스토리 API(pushState, replaceState, popstate)를 기반으로 작동하며, URL 변경이나 페이지 상태 변화를 감지하여 가상 페이지뷰 이벤트를 생성합니다.
구체적인 구현에서는 gtm.historychange-v2 이벤트를 활용하여 SPA의 페이지 이동을 GA4의 page_view 이벤트로 변환하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 전통적인 멀티페이지 웹사이트와 동등한 수준의 분석 데이터를 확보할 수 있습니다.
2025년 9월 그로스세미나를 마치며
이번 세미나는 데이터 분석 트렌드를 재정의하고, 개인정보 보호 강화와 데이터 유실 문제에 대응하기 위한 GTM Server-side Tagging의 중요성과 함께, 웹 환경의 변화에 맞춰 SPA 사이트에서 기록변경(History Change) 트리거를 활용한 정확한 데이터 트래킹 전략 등 실전 노하우까지 살펴보는 자리였습니다.
세계적인 GTM 전문가 Simo Ahava는 “데이터 흐름을 완전히 제어할 수 있으며, 이는 현대 마케팅에서 필수적“이라고 강조합니다. 그는 특히 서버사이드 태깅(Server-side Tagging)의 중요성을 언급하며, 서버사이드에서 모든 로직을 실행함으로써 클라이언트 사이드 트래커를 가볍게 유지하고 더 나은 성능을 확보할 수 있다고 설명합니다.
이제 기업의 실무자들은 변화하는 시장 환경 속에서 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어 ‘어떻게 하면 데이터 유실 없이 정확하게 수집할 것인가’, ‘수집된 데이터를 어떻게 비즈니스 목표에 맞춰 창의적으로 활용할 것인가’에 대한 다양한 관점의 전략적 사고를 해야합니다. 이러한 변화는 지속가능한 비즈니스 성장을 위한 필수적 단계로 인식되어야 합니다.
저희 위그로스는 앞으로도 다양한 주제의 실무 중심의 마케팅 세미나를 통해 깊이 있는 인사이트를 공유드릴 예정입니다. 지속적인 비즈니스 성장을 위한 데이터 기반의 전략, 창의적 마케팅 운영, 그리고 AI 자동화와 같은 최신 트렌드를 함께 고민하며, 함께 성장하는 위그로스가 되도록 노력하겠습니다.
재규어(Jaguar) 판매량 97% 붕괴, 리브랜딩의 역설
재규어의 실패 사례를 통해 브랜드의 핵심 자산인 헤리티지를 무시하고 기존 고객을 외면한 전략이 어떤 결과를 낳는지 보여줍니다.
MARKETING
2025년 9월 25일
재규어(Jaguar) 판매량 97% 붕괴, 리브랜딩의 역설
재규어의 실패 사례를 통해 브랜드의 핵심 자산인 헤리티지를 무시하고 기존 고객을 외면한 전략이 어떤 결과를 낳는지 보여줍니다.
MARKETING
2025년 9월 25일
3분만에 이해하는 이미지 생성AI, 구글 나노바나나(Nano Banana)
기업 실무자의 88%가 이미 일상 업무에 AI를 활용하고 있는 현재, 구글의 AI모델 나노바나나(Nano-banana)는 기술적 우위를 인정받고 있습니다.
AI TREND
2025년 9월 17일
3분만에 이해하는 이미지 생성AI, 구글 나노바나나(Nano Banana)
기업 실무자의 88%가 이미 일상 업무에 AI를 활용하고 있는 현재, 구글의 AI모델 나노바나나(Nano-banana)는 기술적 우위를 인정받고 있습니다.
AI TREND
2025년 9월 17일
전통적 마케팅 퍼널의 종말, Loop 기반 Growth Cycle의 중요성
AI 시대의 전통적 마케팅이 더이상 무의미해지며, 루프마케팅(Loop Marketing)을 토대로 Loop 기반 Growth Cycle을 구축해야합니다.
MARKETING
2025년 9월 10일
전통적 마케팅 퍼널의 종말, Loop 기반 Growth Cycle의 중요성
AI 시대의 전통적 마케팅이 더이상 무의미해지며, 루프마케팅(Loop Marketing)을 토대로 Loop 기반 Growth Cycle을 구축해야합니다.
MARKETING
2025년 9월 10일
재규어(Jaguar) 판매량 97% 붕괴, 리브랜딩의 역설
재규어의 실패 사례를 통해 브랜드의 핵심 자산인 헤리티지를 무시하고 기존 고객을 외면한 전략이 어떤 결과를 낳는지 보여줍니다.
MARKETING
2025년 9월 25일
3분만에 이해하는 이미지 생성AI, 구글 나노바나나(Nano Banana)
기업 실무자의 88%가 이미 일상 업무에 AI를 활용하고 있는 현재, 구글의 AI모델 나노바나나(Nano-banana)는 기술적 우위를 인정받고 있습니다.
AI TREND
2025년 9월 17일
전통적 마케팅 퍼널의 종말, Loop 기반 Growth Cycle의 중요성
AI 시대의 전통적 마케팅이 더이상 무의미해지며, 루프마케팅(Loop Marketing)을 토대로 Loop 기반 Growth Cycle을 구축해야합니다.
MARKETING
2025년 9월 10일
슈카월드 ‘990원 소금빵’ 논란, 시장을 흔드는 마케팅 불변의 법칙
모건 하우절의 불변의 법칙을 기반으로 슈카월드 990원 소금빵 논란에 대해 살펴보며 시장 혼란을 기회로 전환하는 전략에 살펴보겠습니다.
MARKETING
2025년 9월 3일
TEAM STORY
TEAM STORY
[9월 그로스세미나] 사수 없는 실무자를 위한 GA4/GTM 활용법
급속도로 성장하는 AI와 끊임없이 변화하는 데이터 분석 환경 속에서 GA4/GTM 기반의 데이터 분석 및 활용 역량은 필수입니다.
위그로스
2025년 9월 26일
위그로스
2025년 9월 26일
2025년 현재 GA4/GTM(구글 태그매니저) 기반의 데이터 분석은 실무 마케터에게 필수 역량으로 자리 잡았습니다. 그러나 회사 내에 GA4/GTM 데이터 분석 환경이 구축되어 있지 않거나 사수가 없는 경우, 데이터 세팅부터 실전 활용까지 체계적으로 적용하기엔 큰 어려움이 있습니다.
급속도로 성장하는 AI와 끊임없이 변화하는 데이터 분석 환경 속에서 GA4/GTM 기반의 데이터 분석 및 활용 역량을 키우기 위해 고민하는 실무자들을 위해 지난 9월 18일 강남 마루360 세미나룸에서 그로스세미나를 진행했습니다. 세미나의 주제는 ‘사수 없는 실무자를 위한 GA4/GTM 활용법’으로, 최신데이터 분석 환경 트렌드와 GA4/GTM 기반 데이터 분석 사례 그리고 SPA 환경에서의 데이터 트래킹 방식을 중심으로 구성되었습니다.
2025년 데이터 분석의 핵심 트렌드 3가지
출처: Important Future Trends Of Advanced Analytics In 2025
Data Space Academy, Google Cloud, McKinsey 등 글로벌 기관의 분석을 바탕으로, 실무 마케터가 주목해야 할 데이터 분석의 3가지 핵심 변화에 대해 살펴보겠습니다.
사이버 보안, 데이터 사이언스 등 실무 교육을 진행하는 데이터스페이스 아카데미에서 제시한 2025년 데이터 분석 트렌드 Top 10입니다. AI 기술이 급속도로 발전하면서 데이터 분석 또한 AI와 함께 변화되고 있습니다.
AI·자동화, 클라우드 인프라, 실시간 데이터 분석, 개인정보 보호, 비정형 데이터 처리, 데이터 활용 능력 등이 핵심 트렌드 요소로 자리 잡고 있습니다. 국내 AI & Machine Learning 선구주자 카이스트 김대식 교수님은 AI 판도라의 상자는 이미 열렸고 되돌릴 수 없으며, 이제 기업의 실무자의 역할은 AI와 경쟁하는 것이 아니라, AI를 활용해 창의적이고 전략적인 업무에 집중하는 것이 중요함을 강조했습니다. 이제 AI는 우리의 삶과 정말 밀접하게 연결되었고 데이터 분석 분야에서도 동일하게 적용되고 있습니다.
데이터 분석 트렌드(1): AI·자동화의 대중화
2025년 데이터 분석 트렌드에 대해서 3가지 중 첫번째로 AI 및 자동화의 대중화 입니다. 2025년 현재 전 세계 기준 1만개 이상의 AI 툴이 활용되고 있으며, 약 10만개의 AI 회사가 있다고 합니다. 이처럼 AI는 이미 우리의 삶과 업무에 활발하게 사용되고 있습니다.
AI 도입의 가속화: 2024년 기준 78%의 조직이 AI를 사용한다고 응답했으며, 이는 전년 대비 크게 증가한 수치입니다. 기업의 83%가 AI를 비즈니스 계획의 최우선 순위로 설정하고 있습니다(Stanford AI Index, Exploding Topics 2025).
AI 기반 생산성 증대: AI는 생산성을 높이고, 대부분의 경우 숙련도 격차(Skill Gaps)를 해소하는 데 도움을 주는 것으로 확인되고 있습니다(Stanford AI Index). 실제로, 금융 분야의 AI 기반 사기 탐지 및 맞춤형 상품 추천, 헬스케어 분야의 질병 진단 등에서 초개인화된 경험을 제공하며 가치를 창출하고 있습니다.
AI 및 머신러닝(ML)이 데이터 분석을 자동화하여 다양한 인사이트를 도출하고 있으며, AI/ML과 1st Party data를 결합하여 데이터 분석에 활용되고 있습니다.
아마존의 자사 생성형 AI인 Amazon Bedrocks는 사용자가 아마존 웹과 앱에서 활동하며 수집되는 1st Party data(고객 참여 데이터)를 AI/ML이 분석을 진행하고 사용자에게 최적화된 제품의 정보를 제공하여 사용자의 구매 여정을 개선하고 있습니다. 오래전부터 AI에 투자를 진행하고 있는 아마존은 앞으로도 더욱 고도화된 AI를 활용하여 사용자에게 더욱 최적화된 쇼핑 경험을 제공할 것이라고 합니다.
글로벌 전자상거래 플랫폼 쇼피파이와 Chat GPT의 결합도 큰 화제가 되었는데요. Chat GPT의 대화 데이터를 분석하여 사용자에게 제품 가격, 리뷰, 배송 정보를 제공할 뿐만 아니라 실제 구매까지 진행 가능하게 함으로써 AI가 쇼핑 영역까지 확산되고 있습니다.
AI 기반 Excel 데이터 분석 및 시각화 툴인 Excelmatic은 AI Chat 기반으로 Excel로 정리된 Rawdata를 분석하여 그래프나 차트 형태로 결과값을 도출되는데 활용되고 있습니다. 방대한 양의 데이터도 AI에 의해 빠르게 시각화까지 가능하여 실무에서도 사용되며 업무 생산성도 향상되고 있습니다.
데이터 분석 트렌드(2): 클라우드 기반 데이터 인프라 확장
두번째는 클라우드 기반 데이터 인프라 확장 입니다. 서버리스 컴퓨팅과 멀티 클라우드 환경이 표준으로 자리잡아 데이터 저장, 처리, 분석의 확장석와 유연성이 크게 개선되고 있습니다. 이에따라 비용 효율성의 증가 및 대량 데이터의 신속한 분석 환경이 제공되고 있습니다.
통합 데이터 클라우드: Google Cloud는 금융, 소매, 제조, 헬스케어 등 모든 업종에서 데이터 클라우드를 통해 통합된 데이터를 기반으로 스마트한 의사결정을 돕는 솔루션을 제공하고 있습니다. BigQuery, Vertex AI Platform 등 클라우드 기반 툴의 활용은 이미 글로벌 표준입니다.
멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 AI가 트렌드의 핵심으로 부상하고 있으며, 이는 더욱 컨텍스트가 풍부한 데이터 분석을 가능하게 합니다. (Google Cloud)
Server-side Tagging의 인프라적 중요성: GTM Server-side Tagging은 데이터 저장, 처리, 분석을 클라우드 환경에서 수행하게 하는 중요한 인프라 구성 요소입니다. 클라이언트(브라우저) 부하를 줄여 웹 성능을 향상시키고, 대량 데이터의 안정적인 전송을 위한 기반을 마련합니다.
세번째로 실시간 데이터 처리 및 개인정보 보호 강화 입니다. 개인정보 보호 강화와 데이터 유실 위험 증가는 기업이 데이터에 대한 통제권을 높이고 실시간으로 대응하도록 강제하고 있습니다.
개인정보 보호 규제: EU의 GDPR, 캘리포니아의 CCPA 등 강력한 글로벌 규제에 따라 암호화된 상태로 데이터를 분석하는 동형 암호(Homomorphic Encryption) 등 개인정보 노출을 최소화하는 기술이 발전하고 있습니다.
Server-side Tagging을 통한 데이터 통제권 확보: GTM Server-side Tagging은 기업이 데이터를 자체 서버(1st Party Environment)에서 수집, 필터링, 익명화할 수 있게 함으로써 데이터의 보안 및 통제권(Data Ownership)을 획기적으로 높여줍니다. 이는 강화된 개인정보 보호 규정을 준수하면서도 필요한 데이터를 안정적으로 확보하는 핵심 방안입니다.
GA4 무료버전 사용 시 24~48시간 데이터 수집 기간으로 인해, 데이터 기반 의사결정이 상대적으로 늦어질 수 밖에 없습니다. 물론 유료버전인 GA360을 사용하면 해결되지만 우리에겐 늘 시간, 비용이 부족합니다.
이에 따라 실시간 스트리밍 분석 기술이 발전하며 고객 행동 변화에 즉각 대응 가능해지고 있으며, 사용자 개인정보 보호 규제 강화가 더욱 심해지는 상황에서 데이터 품질 관리가 필수화되고 있습니다.
주요 툴로는 Apache Kafka와 Databricks가 있습니다. 먼저 Apache Kafka는 대규모 실시간 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 오픈소스 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. 높은 처리량과 확장성을 제공하며, 다양한 소스에서 발생하는 데이터를 수집하고 여러 애플리케이션으로 전송하는 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하는 데 사용됩니다. Databricks는 대규모 데이터 처리 플랫폼으로 AI 분석과 연계해 실시간 인사이트 제공을 지원합니다.
GTM Server-side Tagging (GTM 서버사이드 태깅)
기존 Client-side Tagging의 한계(애드블록, ITP/ETP 등 브라우저 제약)를 극복하기 위해 Server-side Tagging은 데이터 정확도 및 전환율 개선을 위한 핵심 전략으로 채택되고 있습니다.
최근 구글의 ‘쿠키리스’ 계획은 지난 몇 년간 마케터들 사이에선 큰 이슈였습니다. 하지만 쿠키리스 계획이 철회되며 쿠키는 계속해서 활용이 되고 있지만, 온라인 상의 개인정보 보호 규제는 더욱 강화되고 있습니다. 그래서 데이터의 유실을 최소화하고 데이터를 수집 및 가공하여 안정적으로 전송하기 위해 GTM Server-side를 활용해야 합니다.
기존 GTM의 작동방식은 Client-side 방식은 웹(브라우저)에서 태그가 작동하여 데이터가 수집 및 가공하는 방식입니다. 이런 GTM Client-side Tagging 방식은 몇가지 문제점이 있습니다.
GTM Server-side는 태그 실행을 웹(브라우저)이 아닌 서버에서 실행하는 방식입니다. 이 방식은 웹(브라우저)에서 발생하는 다양한 제약을 우회하여 데이터 트래킹의 효율성과 정확도를 획기적으로 높여주며 아래와 같은 장점이 있습니다.
웹 트렌드 변화와 SPA 환경의 웹사이트
데이터 분석 대상인 웹 환경도 빠르게 변화하고 있습니다. 국내에서는 대표적으로 카페24와 아임웹이 쇼핑몰, 홈페이지 결합형 올인원 솔루션으로 활용되고 있습니다. 해외에서는 Webflow, Framer가 디자이너 중심으로 빠르게 대중화되면서 SPA(Single Page Application), 즉 Interaction 중심의 사이트 제작이 보편화되고 있습니다.
2025년 현재 웹 개발 트렌드로써 SPA(Single Page Application)의 비중이 급격히 증가하고 있습니다. SPA의 핵심적 특징은 최초 로딩 후 페이지 전체를 새로 불러오지 않고 필요한 콘텐츠만 동적으로 업데이트한다는 점입니다. 이는 사용자 경험 측면에서는 우수하지만, 전통적인 페이지뷰 기반의 트래킹 방식으로는 데이터 수집이 어렵습니다.
위그로스 웹사이트는 Framer로 제작된 SPA(싱글 페이지 애플리케이션) 기반의 웹 애플리케이션입니다. Framer는 뛰어난 자유도와 세밀한 인터랙션 및 애니메이션 효과를 손쉽게 구현할 수 있으며, CMS 연동과 SEO 최적화 기능까지 갖춘 통합 웹 빌더로서 단일 플랫폼 내에서 디자인부터 배포까지 효율적으로 가능합니다.
특히 Framer의 강력한 CMS 기능과 Notion과의 연동을 활용해, Notion에서 작성한 글을 Framer CMS에 자동 동기화(Sync)하는 워크플로우를 구축했습니다. 이를 통해 일일이 반복적인 작업 없이도 동일한 구조와 품질의 블로그 글을 빠르게 자동으로 발행하고 있어, 운영 효율성과 콘텐츠 일관성을 극대화하고 있습니다. 이처럼 Framer SPA의 혁신적인 디자인 자유도와 CMS 자동화가 조합되어, 위그로스는 보다 효율적이고 효과적인 디지털 마케팅 커뮤니케이션 환경을 구현하고 있습니다
SPA의 특징과 GTM 데이터 트래킹
일반적인 웹사이트는 사용자가 페이지를 이동할 때마다 새로운 페이지가 로드됩니다. 이 때마다 page_view 이벤트가 발생하며 GTM의 타임라인에 페이지뷰가 기록됩니다.
하지만 SPA의 경우, 페이지 이동 시 새로운 페이지가 로드되지 않고 URL만 변경되거나, URL 변경없이 콘텐츠만 동적으로 변경되는데요. 이러한 페이지 이동은 GTM 이벤트 타임라인에서는 기록변경(History Change)로 기록되는 특징이 있습니다.
SPA 환경에서의 정확한 데이터 트래킹을 위해서는 History Change Trigger의 활용이 필수적입니다. 이 트리거는 브라우저의 히스토리 API(pushState, replaceState, popstate)를 기반으로 작동하며, URL 변경이나 페이지 상태 변화를 감지하여 가상 페이지뷰 이벤트를 생성합니다.
구체적인 구현에서는 gtm.historychange-v2 이벤트를 활용하여 SPA의 페이지 이동을 GA4의 page_view 이벤트로 변환하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 전통적인 멀티페이지 웹사이트와 동등한 수준의 분석 데이터를 확보할 수 있습니다.
2025년 9월 그로스세미나를 마치며
이번 세미나는 데이터 분석 트렌드를 재정의하고, 개인정보 보호 강화와 데이터 유실 문제에 대응하기 위한 GTM Server-side Tagging의 중요성과 함께, 웹 환경의 변화에 맞춰 SPA 사이트에서 기록변경(History Change) 트리거를 활용한 정확한 데이터 트래킹 전략 등 실전 노하우까지 살펴보는 자리였습니다.
세계적인 GTM 전문가 Simo Ahava는 “데이터 흐름을 완전히 제어할 수 있으며, 이는 현대 마케팅에서 필수적“이라고 강조합니다. 그는 특히 서버사이드 태깅(Server-side Tagging)의 중요성을 언급하며, 서버사이드에서 모든 로직을 실행함으로써 클라이언트 사이드 트래커를 가볍게 유지하고 더 나은 성능을 확보할 수 있다고 설명합니다.
이제 기업의 실무자들은 변화하는 시장 환경 속에서 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어 ‘어떻게 하면 데이터 유실 없이 정확하게 수집할 것인가’, ‘수집된 데이터를 어떻게 비즈니스 목표에 맞춰 창의적으로 활용할 것인가’에 대한 다양한 관점의 전략적 사고를 해야합니다. 이러한 변화는 지속가능한 비즈니스 성장을 위한 필수적 단계로 인식되어야 합니다.
저희 위그로스는 앞으로도 다양한 주제의 실무 중심의 마케팅 세미나를 통해 깊이 있는 인사이트를 공유드릴 예정입니다. 지속적인 비즈니스 성장을 위한 데이터 기반의 전략, 창의적 마케팅 운영, 그리고 AI 자동화와 같은 최신 트렌드를 함께 고민하며, 함께 성장하는 위그로스가 되도록 노력하겠습니다.