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.

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: …read more.

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, …read more.

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 …read more.

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 …read more.

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 …read more.