# 이벤트 택소노미의 정의와 CASE STUDY 이벤트 택소노미의 정의와 절차 3단계, 그리고 회원가입·고객 취향 조사 두 가지 CASE STUDY로 ‘보고 싶은 것’이 어떻게 이벤트 + 매개변수의 데이터 설계로 옮겨지는지를 따라갑니다. - 카테고리: 이벤트 택소노미 - 소요 시간: 약 9분 - 난이도: 입문 - 업데이트: 2026.05.14 - 원문: /wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/ga4-event-taxonomy-case-study ## 목차 - [CASE STUDY 1 — 회원가입](#case1) - [CASE STUDY 2 — 취향 조사](#case2) - [자주 묻는 질문](#faq) 앞에서 우리는 ‘이벤트’와 ‘매개변수’가 무엇이고 어떻게 구성되는지를 봤습니다. 이번에는 그 도구를 가지고 실제 데이터를 설계하는 일 — **이벤트 택소노미** 자체의 정의와 절차를 짚고, 회원가입·고객 취향 조사 두 가지 사례를 통해 ‘머릿속의 궁금한 것’이 어떻게 이벤트 + 매개변수의 데이터로 옮겨지는지를 따라갑니다. ## 이벤트 택소노미란? 우리 사이트에는 **어떤 이벤트가 필요한지**, 또 이벤트 별로 **어떤 속성이 들어가야 할지** 고민하고, 데이터를 설계하는 작업을 우리는 **이벤트 택소노미(Taxonomy)**라고 부릅니다. 택소노미란, ‘**분류 체계**’를 의미하는 용어로서, 생물학에서 생물을 분류하기 위해 자주 사용되었던 단어입니다. > **다이어그램 설명:** 이벤트 택소노미 정의 박스 — ‘이벤트 텍소노미’라는 큰 제목 아래에 ‘우리 비즈니스에서는 어떤 이벤트가 필요하지?’ 그리고 ‘이벤트에 어떤 매개변수가 필요하지?’ 두 질문이 적힌 회색 박스 이벤트 택소노미는 두 질문에 답하는 작업입니다 — “어떤 이벤트가 필요하지?”, 그리고 “이벤트에 어떤 매개변수가 필요하지?” 이벤트 택소노미를 만드는 절차는 아래 다이어그램과 같습니다. 일단은 보고 싶은 것이 무엇인지, 궁금한 것이 무엇인지 정의할 필요가 있습니다. 간단한 예시를 통해 살펴봅시다. > **다이어그램 설명:** 이벤트 택소노미 절차 3단계 — ‘보고 싶은 결과물 상상하기 / 궁금한 것을 열거하기’ → ‘이벤트 이름 정하기’ → ‘매개변수 정하기’ 이벤트 택소노미를 만드는 절차는 세 단계입니다. ① **보고 싶은 것을 먼저 상상**하고, ② 그에 맞는 **이벤트의 이름**을 정하고, ③ 그 이벤트에 들어갈 **매개변수**를 정합니다. ## CASE STUDY 1 — 회원가입 데이터 설계하기 ### 1궁금한 것 상상하기 이 경우, 마케터인 저는 **어느 방식으로 가입하는 비율이 많을까** 고민을 시작했습니다. 그래서 머릿속으로 회원가입 방식별로 가입자들의 수를 추후에 시각화된 데이터로 보고 싶은 마음이 들었습니다. 이렇게 궁금한 것에 대한 정의를 마쳤습니다. > **팁** > > 우리 사이트의 회원가입 화면에는 ‘**구글로 시작하기**’, ‘**카카오로 시작하기**’, ‘**애플로 시작하기**’, ‘**이메일로 시작하기**’ 네 가지 방식이 있다고 가정합시다. 머릿속에서는 이런 표가 그려져야 합니다 — “설계가 끝나고 데이터가 쌓이면 이런 화면을 보고 싶다”. ‘머릿속에 그린’ 가입 방식별 분포 표. 아직 데이터를 수집하기 *전*이지만, 이런 결과물을 보고 싶다는 그림이 분명하면 이제 ‘무엇을 이벤트로 보내야 할지’가 자연스럽게 따라옵니다. ### 2이벤트 이름 정하기 회원가입 이벤트이기 때문에, 회원가입이 발생할 시점에 `sign_up`이라는 이벤트를 전송하기로 했습니다. sign_up ### 3매개변수 정하기 가입 방식별로 필요한 매개변수를 상상합니다. 그런 다음 프로퍼티를 상상합니다. `method`라는 가입 방식을 의미하는 매개변수(임의로 지어 준 이름)를 배치하고, 그에 맞게 *value*가 들어갈 것을 상상합니다. > **다이어그램 설명:** 회원가입 매개변수 상상하기 — 위쪽에 sign_up이 주황색 박스로, 그 아래에 method 매개변수 박스가, 우측에 google·kakao·apple·email 네 개 value 박스가 나열된 모습 `sign_up` 이벤트에 `method`라는 매개변수를 붙이고, 그 값으로 `google`·`kakao`·`apple`·`email` 중 하나가 들어가도록 설계한 모습입니다. 아래 다이어그램과 같이 이벤트와 매개변수가 들어간다고 상상하면, 우리는 기존에 궁금했던 것을 해결할 수 있게 됩니다. > **다이어그램 설명:** sign_up 이벤트 종합 다이어그램 — 좌측에 sign_up { method : {{가입 방식}} } 코드, 우측에 EVENT·PROPERTY 두 박스가 화살표로 연결되고 하단에 ‘가입방식에는 google, email, apple, kakao 값이 들어간다’ 설명 이벤트 이름 `sign_up` 하나와 매개변수 `method` 하나만 정해 두면, 이후 가입자가 어떤 방식으로 가입했는지가 그대로 데이터로 쌓이고, 1단계에서 상상한 ‘가입 방식별 분포 표’를 실제로 만들 수 있습니다. ## CASE STUDY 2 — 고객 취향 조사 데이터 설계하기 우리 비즈니스에는 고객의 취향에 따라 제품을 추천해 주는 **취향 조사 모듈**이 있다고 합시다. **총 8단계**로 이루어져 있으며, 고객의 응답에 따라 다른 제품을 추천합니다. > **다이어그램 설명:** Find your Taste 취향 조사 8단계 흐름 — 1/8부터 8/8까지 단계 박스가 가로로 나열 8단계로 구성된 ‘Find your Taste’ 취향 조사 모듈. 각 단계마다 고객의 응답이 누적됩니다. ### 1궁금한 것 상상하기 저는 각 단계별로 고객들이 취향 조사를 잘하는지에 대한 **단계별 이탈률**을 보고 싶습니다. 또, **어떤 응답들이 가장 많았는지**를 체크할 수 있는 응답 데이터를 시각화하여 보고 싶습니다. ### 2이벤트 이름 정하기 다음 버튼을 누를 때마다 `try_survey`라는 이벤트를 보내기로 이벤트의 이름을 결정하였습니다. try_survey ### 3매개변수 상상하기 총 8단계로 구성되어 있기 때문에 각각의 단계를 넘어갈 때마다 1, 2, 3 ~ 8까지의 스테이지 데이터를 볼 수 있도록 `step` 파라미터를 추가했습니다. 또 고객이 어떤 선택지를 선택하는지 보고 싶어, 각 단계마다 반응하게 되는 응답 선택지를 `response`라는 매개변수 안에 넣었습니다. 실제로 데이터가 발생하면 아래와 같이 시각화된 설문 응답 데이터를 관측할 수 있게 됩니다. > **다이어그램 설명:** 취향 조사 매개변수 상상하기 — 위쪽에 try_survey가 주황색 박스로, 그 아래에 step과 response 두 매개변수 박스 `try_survey` 이벤트에 두 매개변수 — `step`(현재 몇 단계인가)과 `response`(그 단계의 응답이 무엇인가) — 를 함께 보내기로 정한 모습입니다. 이렇게 이벤트와 매개변수를 묶어 보면 아래와 같은 형태가 됩니다. > **다이어그램 설명:** try_survey 이벤트 종합 다이어그램 — 좌측에 try_survey { step : {{현재 단계}}, response : {{선택한 응답}} } 코드, 우측에 EVENT·PROPERTY 두 박스가 화살표로 연결 이벤트 하나(`try_survey`)와 매개변수 두 개(`step`·`response`)만 정해 두면, 단계별 이탈률·단계별 응답 분포 모두 한 이벤트의 데이터로 풀어낼 수 있게 됩니다. 실제로 데이터가 쌓이면 아래와 같이 ‘단계별로 어떤 응답이 가장 많았는지’를 한눈에 볼 수 있습니다. `step`을 측정기준으로 두고 `response`를 함께 보면 — 단계별 최다 응답과 그 비율, 그리고 단계별 이탈률이 한 표에 정리됩니다. 1단계에서 상상한 두 가지 궁금증(이탈률·응답 분포)이 모두 풀린 셈입니다. 이렇듯 **보고 싶은 것을 먼저 상상하고, 그에 맞게 이벤트와 파라미터를 넣게 된다면, 개발지식이 없는 마케터라도 쉽게 이벤트 데이터를 설계할 수 있게 됩니다.** ## 자주 묻는 질문 ### 왜 ‘보고 싶은 것’부터 시작하나요? 데이터 그 자체에는 정답이 없기 때문입니다(→ [로그와 이벤트](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/what-is-logs-and-events)). “이런 표·차트가 보고 싶다”가 분명하면 그것을 만들기 위한 이벤트와 매개변수가 자연스럽게 따라옵니다. 거꾸로 “일단 다 보내자”로 시작하면 운영 단계에서 정작 필요한 매개변수가 빠져 있거나, 분석에 안 쓰는 데이터만 쌓이기 쉽습니다. ### `method`·`step`·`response` 같은 매개변수 이름은 어디서 가져오나요? 전부 **우리가 임의로 지어 주는 이름**입니다. ‘가입 방식’이라는 의미를 담아 `method`로, ‘현재 단계’를 담아 `step`으로, ‘응답’을 담아 `response`로 정한 것뿐입니다. 다만 이름을 너무 자유롭게 짓다 보면 같은 의미를 여러 이름으로 쓰게 되어 분석이 어려워지므로, 회사 단위의 **네이밍 컨벤션**(별도 글)이 필요합니다. ### 하나의 이벤트에 매개변수를 더 많이 넣으면 더 좋지 않나요? ‘분석에 쓸 것’ 위주로 넣으면 더 좋습니다. 그러나 GA4의 매개변수 한도(이벤트당 약 25개, 보고서에서 이름으로 보려면 ‘맞춤 측정기준’으로 등록 — 이벤트 범위 약 50개)가 있으므로, **1단계에서 상상한 ‘보고 싶은 것’을 만족시키는 최소 매개변수**가 출발점으로 가장 안전합니다. ### 설계 도중에 “이것도 필요할 것 같은데?”라는 매개변수가 떠오르면 어떻게 하나요? 1단계로 돌아가 “이걸 보고 싶은 이유”를 한 줄로 적어 보세요. 이유가 명확하면 매개변수를 추가하고, 분명하지 않으면 일단 보류합니다. ‘있으면 좋을 것 같은 매개변수’는 운영 단계에서 거의 안 쓰이고 한도만 잡아먹는 경우가 많습니다. ### CASE STUDY 1·2 외에 다른 유형도 같은 절차로 풀 수 있나요? 네 — 절차는 항상 같습니다. ① 보고 싶은 결과물 상상 → ② 이벤트 이름 → ③ 매개변수. 회원가입·취향 조사 외에도 검색·상품 조회·장바구니·찜·공유 등 거의 모든 사용자 행동에 적용됩니다. 한 가지 추가 팁은, **같은 절차의 결과물(이벤트·매개변수 명세표)을 사내에서 공유**해 두는 것 — 한 번의 설계가 다른 광고주에도 재활용됩니다. ## Navigation - [전체 플레이북 Markdown sitemap](/wiki/playbook/sitemap.md) ### 이벤트 택소노미 - [이벤트 택소노미](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist) - [로그와 이벤트](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/what-is-logs-and-events) - [이벤트의 구조](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/what-is-event-structure) - [이벤트 택소노미의 정의와 CASE STUDY](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/ga4-event-taxonomy-case-study) (현재 문서) - [이벤트 택소노미 문서 — 설계 담당자용](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/event-taxonomy-document-for-designers-guide) - [이벤트 택소노미 문서 — 개발자용](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/how-to-implement-event-taxonomy-for-developers) - [Data Layer와 GTM — 이벤트 태깅의 큰 그림](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/data-layer-and-gtm-guide) - [GA4 이벤트의 종류](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/what-is-ga4-event-types) - [이벤트 이름과 표기법](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/how-to-name-ga4-events) - [주요이벤트와 서브이벤트](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/key-events-vs-sub-events) - [이벤트 이름 설계의 세분성(granularity)](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/how-to-decide-event-granularity) - [파라미터 이름과 표기법](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/how-to-name-ga4-parameters) - [파라미터의 타입(type)](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/how-to-choose-ga4-parameter-types) - [파라미터의 수준(level)](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/what-is-ga4-parameter-levels) - [GA4 맞춤 측정기준 등록하기](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/how-to-register-ga4-custom-dimensions) - [GA4 전자상거래란?](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/what-is-ga4-ecommerce) - [전자상거래 이벤트를 이해하기 위한 프로그래밍 지식](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/ecommerce-event-programming-guide) - [전자상거래 리포트 100% 이해하기](/wiki/playbook/ga4-event-taxonomy-checklist/ga4-ecommerce-reports-guide)