로그와 이벤트

웹/앱 분석툴은 모두 이벤트를 기반으로 데이터를 적재합니다. 여기서 우리는 대표적인 차세대 분석툴인 구글 애널리틱스4(GA4)를 예시로 들어 데이터를 설계하는 방법을 배웁니다. 그런데 구글 애널리틱스는 흔히 ‘로그 분석 툴’로 분류됩니다 — ‘로그(log)’라는 단어부터 개발지식이 없는 우리들에게는 어렵게 느껴지죠. 그래서 이 글은 로그라는 단어부터 풀어 봅니다.

로그(log) — ‘배에 매단 통나무’에서 온 단어

흔히 ‘로그’를 ‘항해 일지’에서 온 단어로 소개하지만, 정확히는 그 한 단계 전에 어원이 있습니다. 로그(log)는 본래 ‘통나무 조각’을 가리키는 말이었고, 1600년경 선원들이 줄에 매단 작은 통나무(chip log)를 바다에 던져 배의 속도를 측정한 데서 항해 용어로 자리 잡았습니다. 줄에는 매듭(knot)이 일정 간격으로 묶여 있어, 일정 시간 동안 풀려 나간 매듭의 수로 속도를 셌습니다 — 오늘날 속도 단위 ‘노트(knot)’가 여기서 나온 말입니다.

이 측정값을 매일 기록해 둔 책이 ‘log-book’(17세기 후반) — 우리가 아는 항해 일지입니다. 즉 ‘통나무 → 속도 측정 도구 → 그 측정과 항해 상황을 적어 둔 책’ 순으로 의미가 확장된 셈입니다. 그래서 오늘날 ‘로그’는 특정 상황이나 지속적인 관리가 필요한 영역에서 그 일지를 기록해 두기 위한 하나의 기록(History)이라는 의미를 가지고 있습니다.

배 뒤에 매단 통나무 조각(LOG)이 바다에 떠 있고, 줄이 릴(REEL)에서 풀려 나가는 모습. 줄이 풀려 나간 길이로 배의 속도를 잰 데서 ‘로그’라는 단어가 출발했습니다. (Pearson Scott Foresman, 퍼블릭 도메인)

웹사이트에 방문하는 유저들은 상세페이지를 조회하기도 하고, 구매하기 버튼을 클릭하기도 하고, 스크롤을 하기도 합니다. 이 경우 고객의 모든 행위를 데이터 형태로 기록하게 되면 웹 로그 데이터가 되는 것이고, 어플리케이션에 있는 고객의 행위를 데이터 형태로 기록하면 앱 로그 데이터가 됩니다. 즉, 로그 데이터(log data)란 웹/앱 내에서의 고객의 모든 행동을 데이터 형태로 기록한 것이라고 이해할 수 있습니다.

구글 애널리틱스4는 이렇듯 고객이 웹/앱에서 상호작용하게 되는 모든 행위를 로그 데이터 형태로 저장하고, 우리가 보기 쉽게 리포트로 정리하여 보고해 주거나, 우리가 원하는 방식으로 리포트를 만들어 줄 수 있게 도와주는 분석툴입니다.

이벤트(Event) — ‘웹/앱에서 발생한 특별한 사건’

그렇다면 이벤트(Event)란 무엇일까요? 이벤트란, ‘우리 웹사이트나 어플리케이션 내에서 발생한 특별한 사건’을 의미합니다.

예를 들어, 우리가 추적하고자 하는 고객의 행위가 공유하기 버튼 클릭, 공감 버튼 클릭 2가지라면, 2개의 이벤트가 될 수 있는 것처럼요. 즉, 고객들이 어떤 특별한 행위를 했을 때 이벤트가 발생하며, 사용자별·시간대별로 기록된 이벤트 데이터를 로그 데이터라고 부릅니다.

예시 — 가상의 사용자 ‘유성민’이 만든 로그 데이터

유성민이 쇼핑몰에서 다음과 같이 행동했다고 가정해 보겠습니다. 각 행위는 한 건의 이벤트로 기록되고, 이렇게 사용자별·시간대별로 줄줄이 쌓인 전체가 로그 데이터가 됩니다.

시간사용자행위이벤트 이름
2026-05-14 13:18:22유성민쇼핑몰에 처음 방문page_view
2026-05-14 13:20:05유성민운동화 상세 페이지를 조회view_item
2026-05-14 13:23:45유성민‘장바구니 담기’ 버튼을 클릭add_to_cart
2026-05-14 13:24:12유성민장바구니 페이지를 조회view_cart
2026-05-14 13:26:30유성민결제를 완료purchase

유성민 한 명의 기록만 5줄입니다. 모든 사용자의 모든 이벤트가 같은 방식으로 쌓이면, 그 전체가 우리가 분석하는 ‘로그 데이터’가 됩니다.

데이터를 적재하기 전, ‘무엇이 궁금한지’부터

SQL이나 데이터베이스에 대한 지식 없이도 우리는 시중에 나온 다양한 분석툴을 활용하여, 우리 비즈니스의 웹사이트 또는 어플리케이션의 고객 행동 데이터를 관측하고 활용할 수 있습니다. 다만, GA4와 같은 툴을 활용하여 데이터를 본격적으로 수집하기 전에 우리는 한 가지 명심할 것이 있습니다.

무엇을 보고 싶은지, 우리 비즈니스에서 어떤 것이 문제인지 정의되지 않았다면, 데이터를 적재해도 활용할 수가 없습니다. 데이터 그 자체에는 정답이 없기 때문입니다. 한 가지 사례를 들어 봅시다.

예시 — 블로그 운영자의 경우

예시로 들 블로그의 한 글입니다. 글 한 편을 사이에 두고, 방문자가 어떻게 ‘관심을 가지고 글을 보는지’ 측정하려면 어떤 행동을 이벤트로 잡아야 할지 같이 따져 보겠습니다.

저는 제가 얻은 경험들을 보관하고, 방문자들에게 유용한 정보를 제공해 주기 위해, 저만의 블로그를 만들었습니다. 블로그에 글을 좀 쓰다 보니, 방문자들이 조금씩 생기기 시작했습니다. 그 이후 저는 제 블로그에 방문하는 유저들이 글에 얼마나 관심을 가지는지 보고 싶었습니다.

위 사례에서 제가 보고 싶은 것은 — “유저들이 얼마나 내 글에 관심을 가지는가?”입니다. 그렇다면 유저들이 제 블로그에서 어떤 행동을 해야, 관심을 가지고 글을 본다고 생각할 수 있을까요? 아래와 같은 답변들이 나올 수 있을 것입니다.

“관심을 가진다”는 행동의 후보이벤트 이름(예)
방문자들이 내 글을 스크롤하는 비율scroll
방문자들이 글 하단의 공감 버튼을 클릭하는 정도click_btn_heart
방문자들이 내 글을 공유하는 정도click_btn_share
방문자들이 댓글을 작성하는 정도submit_comment

이렇게 내가 원래 보고 싶은 것이 무엇인지에 대해서 정의하면, 그에 맞는 지표들을 만들어 낼 수 있습니다. 이렇듯 문제 또는 내가 보고 싶은 것이 무엇인지를 먼저 정의하고 데이터 설계 작업을 시작해야만, 우리는 이러한 데이터를 활용할 수 있습니다.

사고의 순서
① 무엇이 궁금한가? “유저들이 얼마나 내 글에 관심을 가지는가?” ↓ ② 어떤 ‘행동’으로 그것을 측정할 것인가? 스크롤 · 공감 클릭 · 공유 · 댓글 ↓ ③ 각 행동을 어떤 ‘이벤트’로 보낼 것인가? scroll · click_btn_heart · click_btn_share · submit_comment

분석툴은 모두 ‘이벤트’ 단위로 말한다

궁금한 점이 열거되었다면, 데이터를 설계해 보아야 합니다. 우리는 이제 필요한 고객의 행위를 지표로 치환하는 작업을 끝냈습니다. 이제는 실제로 데이터를 설계하는 방법에 대해서 살펴보아야 합니다. 믹스패널, GA4, 엠플리튜드, 브레이즈 등 대부분의 분석 툴 또는 CRM 툴은 ‘이벤트’라는 단위로 데이터를 전송합니다.

분석/CRM 툴데이터 단위
GA4 (Google Analytics 4)이벤트
Mixpanel이벤트(Event)
Amplitude이벤트(Event)
Braze커스텀 이벤트(Custom Event)

이벤트는 앞에서도 말해 왔듯이, 우리 웹사이트에서 발생한 특별한 사건을 의미합니다. 예를 들어, 내 블로그에 방문하는 사람이 스크롤을 할 때에는 ‘scroll’이라는 이벤트를 보내야 합니다. 글 하단에 공감 버튼을 클릭할 때에는 ‘click_btn_heart’라는 이름으로 명명하여 이벤트가 발생되었다는 사실을 GA4로 보내 주는 것입니다.

만약 우리가 쇼핑몰을 운영하고 있다면, ‘purchase’, ‘add_to_cart’와 같은 주요한 고객의 행위가 발생할 때마다 이벤트를 보내 주어야 합니다.

웹사이트 · 어플리케이션
사용자가 ‘공감’ 버튼을 클릭
▼ 이벤트로 명명하여 전송
분석툴(GA4 · Mixpanel · …)
click_btn_heart ← 발생함!
▼ 사용자별 · 시간대별로 누적
로그 데이터
전체 사용자의 모든 이벤트 기록 = 로그 데이터

자주 묻는 질문

‘로그 데이터’와 ‘이벤트’는 같은 말인가요?

겹치지만 결이 다릅니다. 이벤트는 ‘한 건의 특별한 사건’이고, 로그 데이터는 그런 이벤트들이 사용자별·시간대별로 차곡차곡 누적된 ‘전체 기록’입니다. 즉 이벤트가 모이고 모이면 로그 데이터가 됩니다.

‘무엇이 궁금한지’를 정의하지 않고 일단 데이터부터 쌓으면 안 되나요?

쌓을 수는 있지만 쌓아 둔 것을 활용하기 어렵습니다. 데이터 그 자체에는 정답이 없기 때문에, “이 숫자가 무엇을 말하는가”를 판단하려면 결국 ‘무엇이 궁금했는지’가 필요합니다. 먼저 질문을 정해 두면 그 질문에 답하는 이벤트만 설계하면 되어 — 설계도, 운영도 훨씬 가벼워집니다.

분석툴마다 데이터 단위가 다르지는 않나요?

이름은 조금씩 다르지만 결국 같은 것을 가리킵니다 — GA4·Mixpanel·Amplitude는 모두 ‘이벤트(Event)’, Braze는 ‘커스텀 이벤트’라고 부릅니다. ‘우리 서비스에서 일어난 한 건의 행위를 기록한 단위’라는 본질은 동일합니다. 그래서 한 곳에서 잘 설계해 두면 다른 툴로 옮기거나 함께 쓰는 일도 어렵지 않습니다.

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