# 자유 형식으로 분산형 차트 만들기

GA4 자유 형식 분산형으로 제품 매력도를 보는 방법 — X축 조회된 상품 수, Y축 구매한 상품, 분류 항목 이름으로 4사분면을 해석하고, 기간 비교로 제품 움직임을, 신규/재방문자 세그먼트로 사용자군별 분산형을 비교합니다.

- 카테고리: GA4 탐색리포트
- 소요 시간: 약 10분
- 난이도: 중간
- 업데이트: 2026.05.26
- 원문: /wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form

## 목차

- [1단계 · 분산형의 용도](#step-1)
- [2단계 · 분산형 시각화 전환](#step-2)
- [3단계 · 측정기준·측정항목 추가](#step-3)
- [4단계 · 4사분면 해석](#step-4)
- [5단계 · 기간 비교](#step-5)
- [6단계 · 신규/재방문자 비교](#step-6)
- [보고 기준](#rules)

이 글은 GA4 자유 형식에서 **분산형 차트로 제품 매력도를 보는 방법**을 다룹니다. X축에 `조회된 상품 수`, Y축에 `구매한 상품`, 분류에 `항목 이름`을 두면 제품 하나하나가 “얼마나 보였는가”와 “얼마나 팔렸는가”의 두 축 위 좌표로 찍힙니다. 그 다음 사분면 해석, 기간 비교를 통한 제품의 움직임, 신규방문자/재방문자 세그먼트별 분산형까지 이어집니다. 캡처는 모두 Google Merch Shop 데모 계정에서 진행했습니다.

## 1단계. 분산형 차트는 ‘두 측정항목의 관계’를 묻는 차트입니다

분산형 차트는 **두 측정항목 사이의 관계**를 한 화면에서 본다는 점이 다른 시각화와의 차이입니다. 표가 한 측정항목을 큰 값에서 작은 값 순서로 줄세우고, 도넛이 한 측정항목의 구성비를 보여준다면, 분산형은 “두 값이 같이 커지는가?”, “한쪽만 큰 항목은 무엇인가?” 같은 관계 질문에 답합니다.

| 표 | 한 측정항목을 정렬해 줄세웁니다. “1위 항목이 무엇인가?”에 강합니다. |
| --- | --- |
| 도넛 | 한 측정항목의 구성비를 봅니다. “전체에서 차지하는 비율은?”에 강합니다. |
| 선차트 | 한 측정항목의 시간 흐름을 봅니다. “언제부터 달라졌는가?”에 강합니다. |
| 분산형 | 두 측정항목의 관계를 봅니다. “많이 보여도 안 팔리는 제품은?”, “적게 보였는데 잘 팔리는 제품은?” 같이 두 축의 조합을 동시에 묻는 질문에 강합니다. |

특히 전자상거래에서는 ‘조회’와 ‘구매’가 동시에 중요합니다. 두 값을 따로 보면 “많이 본 제품 = 잘 팔리는 제품” 이라고 착각하기 쉽지만, 두 값을 한 화면에 놓고 보면 **같은 조회수에도 어떤 제품은 잘 팔리고 어떤 제품은 안 팔린다**는 사실이 그대로 드러납니다. 분산형은 이 차이를 가장 빠르게 보여주는 차트입니다.

![GA4 - Google Merch Shop 데모 계정의 탐색 분석 진입 화면. 비어 있음 / 자유 형식 / 유입경로 / 경로 탐색 분석 카드와 기존 분석 목록이 보인다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/00-current-demo-explore.png)

> 실습은 Google Merch Shop 데모 계정의 **탐색 분석**에서 진행합니다. 새 탐색 분석은 **자유 형식** 카드로 시작합니다.

## 2단계. 자유 형식에서 분산형 시각화로 전환합니다

도넛·선차트와 마찬가지로 분산형도 **자유 형식 기법 안의 시각화 종류**입니다. 자유 형식을 새로 열면 기본은 표이고, 설정 패널의 **시각화** 아이콘에서 분산형 모양으로 바꿉니다.

![GA4 자유 형식을 새로 열어둔 표 상태. 행은 시/군/구, 열은 기기 카테고리, 값은 활성 사용자로 채워져 있다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/01-free-form-open.png)

> 자유 형식을 새로 만들면 시/군/구 × 기기 카테고리 표가 기본으로 잡힙니다. 분산형도 이 자유 형식 안에서 시각화만 바꿔서 만듭니다.

시각화 아이콘에서 분산형을 누르면 행·열 대신 **분류 / X축 / Y축**으로 설정 항목이 바뀝니다. 기본 상태에서는 분류에 `시/군/구`, X축에 `이벤트 수`, Y축에 `활성 사용자`가 들어가서, 도시별 ‘이벤트 수 vs 활성 사용자’ 분산형이 잠깐 보입니다. 여기서부터 우리가 원하는 축으로 바꿔 갑니다.

![GA4 자유 형식에서 분산형 시각화로 전환한 직후의 데모 상태. 시/군/구별 점들이 좌측 하단에 몰려 있고 (not set)이 우측 상단에 있다. 검색창에 ‘조회된 상품’이라는 도움말 패널이 떠 있다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/03-scatter-default-demo.png)

> 분산형으로 바꾼 직후의 기본 상태. 이 화면 자체로는 의미가 약하므로 곧바로 분류와 X·Y축을 바꿉니다.

## 3단계. 측정기준 ‘항목 이름’과 측정항목 두 개를 변수 패널에 추가합니다

분류와 X·Y축에 쓸 항목은 먼저 좌측 **변수 패널**에 가져다 두어야 끌어 쓸 수 있습니다. 이번 분석에 필요한 항목은 세 개입니다.

| 측정기준 | `항목 이름` — 전자상거래에서 ‘제품 이름’에 해당합니다. |
| --- | --- |
| 측정항목 | `조회된 상품 수` — 상세 페이지·목록에서 노출·조회된 횟수. |
| 측정항목 | `구매한 상품` — 결제 완료된 상품 단위 수량. |

측정기준 패널의 **+**를 눌러 검색창에 `항목 이름`을 입력하면 ‘전자상거래’ 분류에서 찾을 수 있습니다. 측정항목 패널의 **+**는 검색이 따로 있어, `구매한 상품`과 `조회된 상품 수`를 각각 검색해 체크합니다.

![GA4 자유 형식의 측정기준 선택 모달에서 검색창에 ‘항목 이름’이 입력되어 있고, 전자상거래 분류 아래 ‘항목 이름’ 체크박스가 표시된다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/02-search-item-name.png)

> 측정기준 + → **항목 이름** 검색 후 체크합니다. 전자상거래에서 다루는 ‘제품 이름’ 측정기준입니다.

![GA4 자유 형식 변수 패널에 항목 이름, 구매한 상품, 활성 사용자, 조회된 상품 수가 추가되어 있다. 설정 패널은 분류=항목 이름, Y축=활성 사용자, X축=조회된 상품 수 상태이다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/04-scatter-axis-basic.png)

> 변수 패널에 항목 세 개가 들어왔고, 설정 패널의 분류는 `항목 이름`으로, X축은 `조회된 상품 수`로 바꾸어 둔 중간 상태입니다. Y축은 아직 기본값 `활성 사용자`이므로 다음 단계에서 `구매한 상품`으로 바꿉니다.

Y축의 `활성 사용자` 칩을 **X(제거)**로 빼고, 비어 있는 Y축 슬롯을 누르면 변수 패널에 있는 측정항목이 작은 메뉴로 뜹니다. 거기서 `구매한 상품`을 선택하면 Y축이 바뀝니다. 이렇게 하면 분류 = `항목 이름`, X = `조회된 상품 수`, Y = `구매한 상품` 상태가 됩니다.

## 4단계. 제품 매력도 차트의 네 사분면을 해석합니다

세 항목이 모두 자리를 잡으면, 분산형 위의 점 하나하나가 **제품 하나**입니다. 가로 위치는 ‘얼마나 보였는가(조회된 상품 수)’, 세로 위치는 ‘얼마나 팔렸는가(구매한 상품)’를 의미합니다. 이 두 축이 만든 평면을 네 사분면으로 나누면 제품의 성격이 그대로 드러납니다.

![GA4 - Google Merch Shop 데모 계정의 자유 형식 분산형. X축 조회된 상품 수, Y축 구매한 상품, 분류 항목 이름. Google Bike Party Sticker Sheet, Google Cloud Sticker, Android a-MAZE-ing Collectible, Google Recycled Black Hoodie, Nano Banana Sweatshirt 등 제품 이름이 점 라벨로 표시된다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/05-scatter-final-product-attractiveness.png)

> X = `조회된 상품 수`, Y = `구매한 상품`, 분류 = `항목 이름`로 만든 최종 분산형. 점 하나가 제품 하나입니다.

| 1사분면 — 매력 제품 | 조회도 많고 구매도 많은 제품입니다. **“스타” 제품**으로, 노출을 더 늘리거나 재고·운영을 강화해 매출 성장을 끌어올릴 후보입니다. |
| --- | --- |
| 4사분면 — 광고비 낭비 후보 | 조회는 많은데 구매는 적은 제품입니다. 사람들이 들어와 보긴 하지만 사지 않습니다. **가격·이미지·상세 페이지·재고·리뷰** 같은 전환 요소를 점검할 1순위입니다. 광고를 태우고 있다면 ROAS가 가장 안 나오는 구간이기도 합니다. |
| 2사분면 — 잠재력 제품 | 조회는 적은데 구매는 많은 제품입니다. **본 사람의 구매 전환율이 높다**는 신호이므로, 노출(광고·진열·검색)만 늘려 주면 빠르게 성장할 수 있습니다. 신상품·롱테일 베스트에서 자주 등장합니다. |
| 3사분면 — 무관심 제품 | 조회도 적고 구매도 적은 제품입니다. 보통은 라인업 정리 후보지만, 신상품이라면 단순히 노출이 안 된 것일 수도 있으므로 **등록 시점**을 함께 봅니다. |

**광고비가 낭비되는 제품**은 4사분면에서 가장 잘 보입니다. 같은 조회수를 만드는 데에 같은 광고비가 들었다고 가정하면, 1사분면의 제품은 그 광고비가 매출로 돌아오는 반면 4사분면의 제품은 광고비만 쓰고 매출은 오지 않습니다. 반대로 **잠재력이 높은 제품**은 2사분면입니다. 노출만 받쳐 주면 매출이 빠르게 따라올 가능성이 가장 높은 그룹입니다.

Google Merch Shop 데모 화면에서 우측 상단으로 갈수록 `Google Bike Party Sticker Sheet` 같은 스타 제품이 자리잡고, X축은 큰데 Y축이 낮은 위치에는 ‘많이 보이지만 안 팔리는’ 후보 제품이 깔리는 식으로 분포가 그려집니다. 광고주 자체 사이트에서도 같은 차트를 그리면, 광고비 우선순위와 상세 페이지 개선 우선순위를 같은 화면에서 정리할 수 있습니다.

## 5단계. 기간 비교로 제품의 ‘움직임’을 봅니다

한 기간만 보면 제품의 **현재 위치**는 알 수 있지만, 그 제품이 **좋아지고 있는지 나빠지고 있는지**는 알 수 없습니다. 분산형의 기간 비교를 켜면 같은 제품이 이전 기간과 이번 기간에 어디에 있었는지를 점 두 개와 연결선으로 보여 줍니다.

좌측 변수 패널의 **기간 박스**(예: ‘지난 28일’)를 누르면 캘린더와 함께 **비교** 토글이 나옵니다. 이 토글을 켜고 **적용**을 누르면, 분산형 위에 같은 제품의 이전 기간 좌표가 빈 점으로, 이번 기간 좌표가 채워진 점으로 함께 표시되고 두 점은 선으로 이어집니다.

![GA4 자유 형식 분산형에 기간 비교가 활성화된 상태. 같은 제품의 이전 기간 좌표(빈 점)와 현재 기간 좌표(채워진 점)가 선으로 이어져 표시된다. 변수 패널 기간 박스에 지난 28일과 비교 3월 31일~4월 27일이 함께 표시된다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/06-scatter-period-comparison.png)

> 기간 비교를 켠 분산형. 같은 제품의 ‘이전 기간 → 현재 기간’ 움직임이 짧은 선분으로 한눈에 보입니다.

| 오른쪽 위 대각선 방향 | 조회도 늘고 구매도 늘었습니다. 노출 확대와 전환 강화가 동시에 작동하는 가장 좋은 패턴입니다. |
| --- | --- |
| 위로 곧장 올라감 | 조회는 비슷한데 구매가 늘었습니다. 가격·상세 페이지·재고·리뷰 같은 **전환 요소가 개선됐다**는 신호입니다. |
| 오른쪽으로 곧장 감 | 조회는 늘었는데 구매는 그대로입니다. 광고·캠페인으로 노출은 받았지만 **전환이 따라오지 않은** 케이스로, 4사분면 위험 신호와 같이 봐야 합니다. |
| 왼쪽 아래로 내려감 | 조회도 줄고 구매도 줄었습니다. 시즌 종료, 단종, 검색 노출 하락, 재고 소진 등을 함께 확인합니다. |

특히 광고비를 늘렸는데 점이 **오른쪽으로만 가고 위로 올라가지 않는** 제품은 4사분면 광고비 낭비 후보와 정확히 겹칩니다. 한 기간 분산형이 “지금 누가 매력 제품인가?”를 보여 준다면, 기간 비교 분산형은 “그 제품이 좋아지고 있는가, 나빠지고 있는가?”를 한 화면에서 보여 줍니다.

## 6단계. 신규방문자와 재방문자 세그먼트로 분산형을 둘로 나눕니다

같은 제품이라도 신규방문자에게는 ‘구경거리’, 재방문자에게는 ‘재구매 대상’으로 다르게 작동할 수 있습니다. 한 분산형에 모든 사용자를 섞으면 두 행동이 평균값으로 합쳐져 보이지 않습니다. **세그먼트 비교**로 신규방문자와 재방문자를 같은 캔버스에 두 분산형으로 나란히 놓으면, 사용자군별 매력도 차이가 그대로 드러납니다.

신규방문자와 재방문자 사용자 세그먼트를 만드는 자세한 절차는 ‘[자유 형식으로 도넛 차트 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-donut-charts-in-ga4-free-form)’의 4단계와 똑같습니다. 핵심만 다시 정리하면 아래와 같습니다.

| 신규방문자 | **사용자 세그먼트**, 이벤트 `session_start`, 매개변수 `ga_session_number = 1` |
| --- | --- |
| 재방문자 | **사용자 세그먼트**, 이벤트 `session_start`, 매개변수 `ga_session_number > 1` |

두 세그먼트를 모두 **적용하기**로 저장한 다음, 설정 패널의 **세그먼트 비교** 영역에 두 세그먼트를 함께 넣습니다. 나머지 분류 = `항목 이름`, X축 = `조회된 상품 수`, Y축 = `구매한 상품`은 그대로 유지합니다.

![GA4 자유 형식 분산형에 세그먼트 비교로 신규방문자와 재방문자가 함께 적용된 상태. 좌측은 신규방문자 분산형, 우측은 재방문자 분산형이 나란히 표시된다.](/wiki-assets/playbook/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form/07-scatter-new-vs-returning-segments.png)

> 세그먼트 비교에 `신규방문자`와 `재방문자`를 넣으면, 같은 캔버스에서 두 사용자군의 분산형을 나란히 비교할 수 있습니다.

두 분산형을 같은 X·Y 범위로 두고 보면, 한쪽 분산형에서만 1사분면(매력)에 있는 제품, 한쪽에서만 4사분면(낭비)에 있는 제품이 바로 보입니다. 예를 들어 어떤 제품이 **재방문자 분산형에서는 1사분면**이지만 **신규방문자 분산형에서는 3사분면**이라면, 재구매·재방문에서 잘 먹히는 제품이지만 신규에게는 아직 노출이 부족하다는 뜻입니다. 반대 패턴이면 신규 유입은 잡지만 재구매는 안 되는 제품이라 후속 마케팅이 필요합니다.

## 분산형으로 보고할 때의 기준

- **두 축의 의미를 한 줄로 적습니다.** X = 조회된 상품 수, Y = 구매한 상품처럼 보고 제목에 두 축을 항상 명시합니다.
- **사분면을 같이 설명합니다.** 1사분면 매력 / 2사분면 잠재력 / 4사분면 광고비 낭비 후보 / 3사분면 무관심 — 같은 차트에서 네 가지 의사결정이 나옵니다.
- **기간 비교는 ‘움직임’ 질문에만 켭니다.** 한 기간 분산형이 ‘지금 위치’를 보여 주고, 기간 비교 분산형이 ‘좋아지고 있는가/나빠지고 있는가’를 보여 줍니다.
- **세그먼트 비교는 같은 X·Y 범위에서 봅니다.** 두 분산형을 비교할 때는 분류·축·필터를 동일하게 두고 세그먼트만 다르게 두어야 의미 있는 차이가 보입니다.
- **광고비 우선순위는 4사분면, 노출 확대 후보는 2사분면.** 같은 차트 하나로 두 의사결정이 동시에 가능합니다.

## Navigation

- [전체 플레이북 Markdown sitemap](/wiki/playbook/sitemap.md)

### GA4 탐색리포트

- [GA4 탐색리포트](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist)
- [탐색 리포트 인터페이스](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/what-is-ga4-exploration-interface)
- [자유 형식으로 차트 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-free-form-charts-in-ga4)
- [자유 형식으로 도넛 차트 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-donut-charts-in-ga4-free-form)
- [자유 형식으로 선차트 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-line-charts-in-ga4-free-form)
- [자유 형식으로 분산형 차트 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-scatter-plots-in-ga4-free-form) (현재 문서)
- [유입경로 탐색 분석 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-funnel-exploration-in-ga4)
- [경로 탐색 분석 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-path-exploration-in-ga4)
- [세그먼트 중복 분석 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-segment-overlap-analysis-in-ga4)
- [동질 집단 탐색 분석 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-cohort-exploration-in-ga4)
- [사용자 전체 기간 분석 만들기](/wiki/playbook/ga4-exploration-checklist/how-to-build-user-lifetime-exploration-in-ga4)