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  • 룩백 윈도우(Lookback Window)란? sql로 룩백 윈도우 적용하기!

    디지털 마케팅에서 “룩백 윈도우(Lookback Window)”란 사용자의 특정 행동(예: 광고 클릭, 광고 노출 등)과 이후 발생한 전환(예: 앱 설치, 구매 등)을 연결하기 위해 설정된 기간을 의미한다. 일반적으로 광고 트래킹 솔루션(AppsFlyer, GA4 등)에서는 이 룩백 윈도우를 설정하여 어떤 광고가 전환에 기여했는지를 분석한다. 예를 들어, AppsFlyer에서는 기본적으로 클릭을 기준으로 24시간 룩백 윈도우를 제공한다. 즉, 사용자가 광고를 클릭한 후…

  • GA4 BigQuery를 분석할 때 쿼리 성능 저하를 일으키는 4가지 사례와 해결 방법

    데이터브릭스(Databricks) 환경에서 GA4 BigQuery 데이터를 분석할 때, 쿼리 성능이 예상보다 느려지는 경우가 종종 발생합니다. 특히, 위젯을 활용한 변수 입력 방식이 성능 저하를 유발하는 경우를 직접 경험했습니다. 본 글에서는 데이터브릭스에서 쿼리 성능을 낮추는 대표적인 방식 4가지를 설명하고, 이를 해결하는 방법을 제시하겠습니다. 1. 데이터브릭스 위젯을 이용한 변수 입력 문제점 데이터브릭스의 dbutils.widgets 기능을 사용하여 변수를 설정한 후, 쿼리에서…

  • AARRR 분석 방법: GA4 BigQuery 데이터 기반 실전 가이드

    AARRR(아하!)는 스타트업 및 서비스 성장 분석을 위한 대표적인 프레임워크로, **Acquisition(방문), Activation(활성화), Retention(유지), Revenue(수익), Referral(추천)**의 5단계로 나뉩니다. 이 글에서는 GA4 BigQuery 데이터를 기반으로 AARRR 분석을 수행하는 방법을 구체적인 예시와 함께 설명하겠습니다. 1. Acquisition (방문) 의미 사용자가 우리 서비스에 처음 방문하는 단계입니다. 주로 트래픽 유입과 관련된 데이터를 분석합니다. 분석 방법 SQL 예제 (BigQuery GA4 데이터 기준) 2.…

  • MySQL 사용자들을 위한 BigQuery 사용법 가이드

    1. BigQuery란? BigQuery는 Google Cloud에서 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스로, 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 기존 MySQL을 사용해본 경험이 있다면, BigQuery는 다음과 같은 차이점을 가집니다: 2. BigQuery에서 SQL 사용법 BigQuery의 SQL 문법은 MySQL과 유사하지만 몇 가지 차이가 있습니다. 기본적인 쿼리 예제를 통해 비교해보겠습니다. 2.1 테이블 조회 및 기본 쿼리 MySQL BigQuery 차이점:…

  • GA4를 활용한 웹사이트 QA 방법

    웹사이트를 개발하고 배포하기 전에 반드시 QA(Quality Assurance, 품질 보증) 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에서 GA4(Google Analytics 4)를 활용하면 더욱 체계적으로 데이터 트래킹을 검수할 수 있습니다. 이번 글에서는 GA4를 활용한 다양한 웹사이트 QA 방법을 소개하고, 각각의 방식이 어떤 상황에서 유용하게 사용될 수 있는지 설명하겠습니다. 1. GA4 DebugView를 활용한 실시간 이벤트 검수 개요 GA4에서는 DebugView 기능을 제공하여,…

  • BigQuery의 REPEATED 필드와 RECORD 형식 데이터 완벽 가이드

    BigQuery를 사용하다 보면 테이블에 RECORD 형식의 데이터가 포함된 경우를 자주 볼 수 있습니다. 이는 JSON 형태의 중첩된 데이터를 효율적으로 저장하고 조회할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 RECORD 형식의 데이터를 다루는 방법을 자세히 설명하고, 실제 데이터 조회 및 응용 사례까지 다뤄보겠습니다. 1. RECORD 형식이란? BigQuery의 RECORD 형식은 테이블 내에서 하나의 열(Column)에 여러 개의 속성(필드)이 포함될 수…

  • 데이터 시각화 툴 비교 및 활용법

    데이터 분석에서 시각화는 인사이트를 쉽게 전달하고 패턴을 파악하는 중요한 과정입니다. 이번 포스팅에서는 한국에서 많이 사용되는 데이터 시각화 툴들을 비교하고, 쿼리를 이용해 추출한 raw 데이터와 엑셀 데이터를 함께 사용할 경우의 장단점까지 정리해 보겠습니다. 1. 데이터 시각화 툴 비교 (1) Tableau (태블로) 장점 단점 활용 방법 (2) Power BI 장점 단점 활용 방법 (3) Looker Studio (구…

  • Braze Currunts & API 데이터로 분석부터 인사이트 얻기

    Braze를 활용한 마케팅 캠페인을 운영하면서, 단순 성과 지표만 보는 것이 아니라 메시지의 태그, 제목, 내용과 같은 메타정보까지 함께 분석하면 보다 심도 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 오늘은 Braze Currunts 데이터와 Braze API 데이터를 조인하여 다양한 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 데이터 구조 미리보기 먼저, 두 데이터셋의 기본 테이블 구조를 아래와 같이 가정합니다.※ 실제 사용 환경에서는…

  • 구글 빅쿼리를 활용한 데이터 분석 사례

    구글 빅쿼리(BigQuery)는 방대한 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 마케팅, 광고, 사용자 행동 분석 등에 활용하면 인사이트를 도출하는 데 유용합니다. 이번 포스팅에서는 빅쿼리에서 접근할 수 있는 예시 데이터를 활용하여 다양한 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 핸드폰 기종별 광고 유입 채널 분석 분석 목표 사용자들이 어떤 핸드폰 기종을 사용하며, 주로 어떤 광고 채널을 통해…

  • BigQuery 중급 가이드: 데이터 분석을 위한 필수 문법 정리

    데이터 분석을 하다 보면 GA4의 BigQuery를 활용해야 하는 경우가 많습니다. BigQuery는 SQL 기반의 강력한 데이터 웨어하우스이지만, 기본적인 SQL 문법을 넘어서 BigQuery만의 특화된 기능을 익히는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 중급자들이 반드시 알아야 할 BigQuery의 주요 문법과 활용법을 자세히 설명하겠습니다. 1. WITH 절을 활용한 CTE (Common Table Expressions) CTE(Common Table Expressions)는 복잡한 쿼리를 가독성 높게 작성할 수…

  • 생키 다이어그램(Sankey Diagram)으로 사용자 행동 흐름 분석하기

    1. 생키 다이어그램이란? 생키 다이어그램(Sankey Diagram)은 흐름을 시각적으로 표현하는 그래프의 한 형태입니다. 각 노드(요소) 간의 연결선은 흐름의 방향과 크기를 나타내며, 이 흐름의 강도를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 일반적으로 에너지 흐름, 비용 이동, 프로세스 단계 간 전환율 분석 등에 사용됩니다. 특히, 사용자의 행동 경로 분석에 유용하며, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 어떤 경로를 거쳐 구매까지 이어지는지를 분석할 때…

  • 빅쿼리와 MySQL의 차이점 및 활용법

    데이터베이스를 선택할 때, 빅쿼리(BigQuery)와 MySQL은 자주 비교되는 기술입니다. 두 시스템은 데이터 저장과 분석을 위한 강력한 도구이지만, 구조적으로나 활용 방식에서 큰 차이가 있습니다. 이번 글에서는 빅쿼리와 MySQL의 차이점과 각각의 활용 방법을 보다 자세히 살펴보겠습니다. 빅쿼리와 MySQL의 구조적 차이 1. 데이터베이스 유형 2. 저장 및 처리 방식 3. 확장성 및 성능 4. 데이터 처리 속도 빅쿼리와 MySQL의…

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