빅쿼리 문법 모두 알아보자😛

빅쿼리 문법 모두 알아보자
😛

Written on 2025년 03월 16일 by seonice90

Categories: Bigquery SQL 기초, BigQuery 환경 이해

Tags: ga4 빅쿼리, 빅쿼리 문법, 빅쿼리 활용, 빅쿼리 활용 예제, 빅쿼리란

오늘은 GA4 데이터를 분석할 때 빅쿼리를 사용하는 이유와 방법을 자세히 알아보겠습니다.

Table of Contents

1. 왜 GA4 콘솔 대신 빅쿼리를 사용할까요?

GA4 콘솔은 기본적으로 데이터를 시각화하고 간단한 분석을 제공하지만, 보다 깊고 복잡한 분석을 하려면 빅쿼리를 사용해야 합니다. 빅쿼리를 활용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

원본 데이터 접근: GA4 콘솔은 샘플링된 데이터를 제공하지만, 빅쿼리를 통해 원본 로우 데이터를 볼 수 있습니다.
유연한 데이터 분석: 빅쿼리는 복잡한 쿼리와 SQL 기반의 자유로운 데이터 탐색이 가능합니다.
커스터마이징 리포트: GA4 콘솔이 제공하지 않는 맞춤형 분석 리포트를 제작할 수 있습니다.

2. 빅쿼리를 사용하는 대표적인 상황

사용자 행동 흐름 분석: 사용자가 어떤 경로로 이동했는지 단계별로 추적하고 싶을 때
퍼널 분석: 회원가입, 구매 전환 등 단계별 전환율을 정확히 확인하고 싶을 때
정교한 세그먼트 생성: 특정 페이지를 방문한 사용자 중 특정 행동(예: 클릭, 스크롤 등)을 수행한 사용자를 분류할 때

3. 빅쿼리 사용방법 및 예시

(1) 기본적인 쿼리 구조

GA4 데이터가 빅쿼리에 연동되면 보통 다음과 같은 구조를 갖습니다.

SELECT
  event_date,
  event_name,
  user_pseudo_id,
  (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id
FROM
  `project.dataset.events_*`
WHERE
  event_name = 'page_view'
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240301' AND '20240307'
LIMIT 10;

events_*: 날짜별 이벤트 데이터 테이블입니다.
_TABLE_SUFFIX: 날짜 범위를 지정할 때 사용됩니다.

(2) 특정 이벤트 분석

특정 이벤트(예: 회원가입 버튼 클릭)를 수행한 사용자를 찾는 쿼리입니다.

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id
FROM
  `project.dataset.events_*`
WHERE
  event_name = 'sign_up_button_click'
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240301' AND '20240307';

(3) 퍼널 분석 예시

회원가입에서부터 구매까지의 퍼널 분석을 수행하는 예시입니다.

WITH signup AS (
  SELECT DISTINCT user_pseudo_id
  FROM `project.dataset.events_*`
  WHERE event_name = 'sign_up_complete'
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240301' AND '20240331'
),
purchase AS (
  SELECT DISTINCT user_pseudo_id
  FROM `project.dataset.events_*`
  WHERE event_name = 'purchase'
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240301' AND '20240331'
)
SELECT
  COUNT(DISTINCT signup.user_pseudo_id) AS signup_users,
  COUNT(DISTINCT purchase.user_pseudo_id) AS purchase_users,
  COUNT(DISTINCT purchase.user_pseudo_id) / COUNT(DISTINCT signup.user_pseudo_id) AS conversion_rate
FROM signup
LEFT JOIN purchase ON signup.user_pseudo_id = purchase.user_pseudo_id;

이렇게 하면 회원가입 대비 구매 전환율을 정확히 확인할 수 있습니다.

마치며

빅쿼리를 이용하면 GA4 데이터로 더욱 상세하고 깊이 있는 분석이 가능합니다. GA4 콘솔에서 제공하지 않는 다양한 인사이트를 얻기 위해 빅쿼리를 적극적으로 활용해 보세요!

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