1. 왜 BigQuery에서 배열을 다루는가? BigQuery에서는 종종 **중첩된 구조(Nested Structure)**의 데이터를 다룰 때가 많습니다. 예를 들어: 이처럼 반정규화된 형태의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 배열을 사용합니다. 2. 배열 관련 주요 함수 함수명 설명 ARRAY() 배열 생성 UNNEST() 배열을 테이블 형태로 펼침 (필수!) ARRAY_LENGTH() 배열의 길이 반환 ARRAY_AGG() 그룹 내 값을 배열로 집계 ARRAY_TO_STRING() 배열을 문자열로 변환 …read more.

GA4 데이터를 BigQuery에서 분석하다 보면 자주 사용하게 되는 함수들이 있습니다. 하지만 아무리 자주 쓰는 함수라도, 조금만 방심하면 오류가 발생하거나 잘못된 결과를 만들어낼 수 있습니다. 이 글에서는 실무에서 자주 활용되면서도 쉽게 실수할 수 있는 함수들을 소개하고, 잘못된 사용 예와 올바른 사용 예를 비교하며 설명해 드리겠습니다. 1. UNNEST() – 배열 펼치기에서 별칭 누락 실수 GA4 이벤트 데이터에는 …read more.

1. BigQuery란? 2. 왜 마케터가 BigQuery를 써야 할까? 3. BigQuery 시작하기 4. 기본 SQL 문법 정리 5. 실무 예시: GA4 데이터 분석 6. BigQuery에서 자주 쓰는 함수 7. 비용과 주의사항

빅쿼리를 자주 사용하는 분들이라도 의외로 놓치는 부분들이 있습니다. 사소하지만 작업 효율성, 비용, 데이터 정확성 측면에서 매우 중요하기 때문에 이번 글에서는 놓치기 쉬운 부분들을 친절하게 하나씩 짚어 드리겠습니다! 1. 날짜 조건 꼭 추가하기 왜 꼭 해야 하나요? 빅쿼리는 기본적으로 쿼리하는 데이터의 양에 따라 비용이 발생합니다. 날짜 조건을 명확히 설정하지 않으면 불필요한 데이터까지 스캔하게 되어 불필요한 비용이 …read more.

동질 집단 분석(Cohort Analysis)이란? 동질 집단 분석(Cohort Analysis)이란 특정 기간 동안 공통된 특성을 가진 사용자 그룹(동질 집단)을 정의하고, 시간에 따른 이들의 행동 변화를 분석하는 방법입니다. 예를 들어, 같은 날 앱을 설치한 사용자들, 같은 캠페인을 통해 유입된 사용자들, 같은 시기에 구매를 진행한 사용자 등을 하나의 동질 집단으로 분류하고 이들의 시간 경과에 따른 행동 변화(예: 재방문율, 재구매율, …read more.

1. 코호트 분석이란? 코호트 분석(Cohort Analysis)은 특정한 공통점을 가진 사용자 그룹(코호트)을 시간의 흐름에 따라 관찰하고, 그 그룹의 행동 변화를 분석하는 방법입니다. 주로 사용자의 첫 방문 날짜, 회원 가입 날짜, 최초 구매일 등 특정 시점을 기준으로 그룹을 나누고, 이후 사용자의 행동 패턴(유지율, 재방문율, 재구매율 등)을 측정하는데 사용됩니다. 예를 들어, 1월에 가입한 사용자들과 2월에 가입한 사용자들의 서비스 …read more.

리텐션 분석이란? 리텐션(Retention)은 특정 시점에 유입된 사용자가 일정 시간이 지난 후에도 다시 서비스나 사이트를 방문하는 비율을 나타내는 지표입니다. 리텐션 분석은 서비스의 지속 가능성, 사용자 경험의 질, 마케팅 전략의 효과성을 측정하는 핵심 지표로 활용됩니다. 즉, 얼마나 많은 사용자가 서비스를 재방문하는지 파악하여 고객의 충성도와 서비스의 매력을 평가할 수 있습니다. 리텐션 분석이 중요한 이유 GA4 BigQuery 데이터를 활용한 …read more.

GA4 데이터를 사용하여 특정 페이지를 기준으로 사용자가 이전에 방문했던 페이지와 다음으로 이동한 페이지를 분석할 때는 BigQuery의 윈도우 함수(Window function)인 LEAD()와 LAG()를 사용하면 편리합니다. ✅ 1. 데이터 준비 (user_pageviews CTE) ✅ 2. 순서 및 이전/다음 페이지 지정 (ordered_pageviews CTE) 윈도우 함수 설명 ✅ 3. 특정 페이지 기준으로 데이터 필터링 ✅ 4. 최종 결과 확인 이 쿼리를 …read more.

오늘은 GA4 데이터를 분석할 때 빅쿼리를 사용하는 이유와 방법을 자세히 알아보겠습니다. 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. 2. 빅쿼리를 사용하는 대표적인 상황 3. 빅쿼리 사용방법 및 예시 (1) 기본적인 쿼리 구조 GA4 …read more.

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 …read more.

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 …read more.

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. …read more.