데이터는 쌓이는데 분석이 안 되는 이유: GA4 이벤트 설계의 함정

GA4를 도입하면 데이터 문제는 해결될까요? 실무에서는 오히려 반대 상황을 더 자주 봅니다. 데이터는 쌓이는데, 분석은 점점 어려워지는 구조가 됩니다. 최근 GA4를 정리하면서 느낀 건, 이 문제의 출발점은 대부분 하나였습니다. 이벤트 네이밍이 설계되지 않은 상태로 시작됐다는 것. 초기에는 빠르게 붙이는 게 중요합니다. 그래서 click, view, btnClick 같은 이벤트들이 팀마다, 사람마다, 상황마다 다르게 쌓입니다. 문제는 그 다음입니다. 같은 행동인데 이름이 다르고 이벤트와 파라미터 역할이 섞이고 기준이 없으니 계속 예외가 생깁니다 이 상태가 되면 데이터는 “많은데 쓸 수 없는 상태”가 됩니다. 결국 GA4는 툴 문제가 아니라 설계 부재 문제입니다. 이번에 이벤트 네이밍을 다시 정리하면서 실무적으로 기준을 몇 가지로 압축했습니다. 이벤트는 “행동(action)” 중심으로 정의 네이밍은 snake_case로 강제 통일 이벤트를 늘리지 말고, 파라미터로 확장 이벤트 vs 파라미터 역할을 명확히 분리 특히 3번이 핵심입니다. 이벤트를 계속 쪼개는 구조는 초기에는 편하지만, 결국 분석 단계에서 비용을 폭발시킵니다. 반대로 이벤트를 최소화하고 파라미터로 확장하면 리포트 구조가 훨씬 단순해지고 재사용성이 높아집니다. 이건 단순한 네이밍 규칙이 아니라 데이터를 ‘활용 가능한 상태로 유지하기 위한 구조 설계’에 가깝습니다. 정리해보면, GA4는 “설치”가 아니라 “설계”의 영역이고 이벤트 네이밍은 “작업”이 아니라 “기준”의 문제입니다 이 기준이 없으면 데이터는 쌓일수록 가치가 떨어집니다. 관련해서 정리한 내용을 공유드립니다. https://onemorethink.tistory.com/m/entry/ga4-event-naming-convention-guide