CRM이란 무엇인가요? CRM(Customer Relationship Management)은 고객과의 관계를 관리하고 강화하기 위한 마케팅 활동을 말합니다. CRM은 고객 데이터를 수집, 분석, 활용하여 고객의 니즈를 충족시키고, 고객 충성도를 높이며, 궁극적으로 비즈니스 성과를 극대화하는 데 목적이 있습니다. CRM의 목적과 목표 1) 고객 유지율 향상 2) 개인화된 마케팅 제공 3) 고객 생애 가치(LTV) 극대화 4) 효율적인 고객 세그먼트 관리 CRM 분석을 …read more.

데이터 분석 후 인사이트 찾기 어려움의 해결 방법 많은 분석가들이 데이터를 분석한 후에도 뚜렷한 인사이트를 얻기 어렵다고 느낍니다. 데이터 자체에서 발견할 수 있는 정보는 많지만, 그것이 실제 비즈니스 목표나 의사결정에 어떻게 연결될지 고민이 되기 때문입니다. 이번 글에서는 사람들이 가장 많이 사용하는 분석 기법과 그로부터 인사이트를 얻는 방법을 단계별로 설명해 드리겠습니다. 1. 사람들이 가장 많이 사용하는 …read more.

SEO란 무엇인가요? SEO(Search Engine Optimization)는 검색 엔진 최적화를 뜻하며, 웹사이트나 콘텐츠가 검색 엔진 결과 페이지에서 더 높은 순위를 차지하도록 개선하는 작업을 말합니다. SEO는 웹사이트 트래픽을 늘리고, 잠재 고객의 유입을 촉진하며, 결국 비즈니스 목표를 달성하는 데 큰 기여를 합니다. SEO 최적화 방법 Organic 데이터를 분석하는 이유 SEO 작업을 통해 유입된 Organic 데이터(검색 엔진을 통해 자연스럽게 유입된 …read more.

빅쿼리(BigQuery)는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 제공하는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다. 이는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있도록 설계된 도구로, SQL(Structured Query Language)을 사용해 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 특히 빅쿼리는 초보자도 쉽게 시작할 수 있도록 간단한 인터페이스와 뛰어난 확장성을 제공합니다. 빅쿼리의 주요 특징 빅쿼리를 시작하는 방법 1. Google Cloud Platform(GCP) 계정 만들기 2. GCP 콘솔에서 …read more.

데이터 분석에서 시각화는 데이터를 이해하고 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘은 **박스 플롯(Box Plot)**에 대해 알아보고, 이를 활용하여 데이터를 분석하는 방법을 소개하겠습니다. 또한, 실제 업무에서 활용할 수 있는 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 박스 플롯이란? 박스 플롯은 데이터의 분포와 이상치를 한눈에 파악할 수 있는 시각화 도구입니다. 아래 이미지는 박스 플롯의 기본 구조를 시각적으로 보여줍니다: …read more.

데이터 분석가로 일하다 보면 BigQuery와 일반 SQL에서 데이터를 다룰 때 마주치는 주요 기능 중 하나가 중첩 배열이나 구조체를 처리하는 방법입니다. 이 글에서는 BigQuery의 UNNEST 함수와 일반 SQL에서 사용하는 LATERAL VIEW를 비교하며, 두 개념이 어떻게 동일한 작업을 수행하는지 알아보겠습니다. 1. BigQuery의 UNNEST BigQuery는 스키마 설계에서 배열(Array)이나 구조체(Struct)를 지원합니다. 이때, 중첩된 데이터를 평평하게 펼치는 데 사용하는 함수가 …read more.

GROUP BY는 데이터를 그룹화해서 요약할 때 사용하는 SQL 구문입니다. 이 쿼리는 실제 업무에서 데이터의 패턴이나 요약된 통계를 확인할 때 매우 유용합니다. 특히, 보고서를 작성하거나 데이터를 정리할 때 자주 사용되죠. 이번 포스팅에서는 GROUP BY를 활용하여 **”부서별 평균 급여”**를 계산하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다. 쿼리 예제: 부서별 평균 급여 계산 예시 데이터 우선, 아래와 같은 직원 정보를 담고 …read more.

1. 유입 경로별 전화율 분석이란 무엇인가? 유입 경로별 전환율 분석은 마케팅 활동의 성과를 측정하고 최적화하는 데 사용되는 핵심적인 분석입니다. 이 분석은 유입 경로별 성과를 평가하여 효율적인 채널에 자원을 집중시키고, 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움을 줍니다. 각 유입 경로(예: 광고 캠페인, 검색 엔진, 소셜 미디어, 직접 유입 등)를 통해 방문한 사용자가 특정 목표(예: 구매, 회원가입, …read more.

안녕하세요! 오늘은 GA4 데이터를 BigQuery를 통해 분석하는 방법 중, 누구나 쉽게 따라 할 수 있으면서도 강력한 인사이트를 도출할 수 있는 사례를 소개하려고 합니다. 예를 들어, 상위 페이지와 이벤트를 분석하여 사용자들이 가장 자주 사용하는 기능을 파악하거나, 유저당 이벤트 발생 수를 통해 참여도를 평가할 수 있습니다. 이러한 분석은 제품 개선과 사용자 경험 향상에 중요한 역할을 합니다. 이 …read more.

BigQuery에서는 날짜와 시간을 다룰 때 다양한 함수들을 제공합니다. 날짜 형식을 변환하면서 해당 단위에 맞는 활성 사용자 수를 계산하는 SQL 쿼리 작성 방법을 단계별로 설명하겠습니다. 이 포스팅에서는 event_date 필드가 날짜 형식(DATE)이라고 가정하겠습니다. 1. 날짜 형식: 년월일 (YYYY-MM-DD) 활성 사용자 수를 날짜 단위로 집계하려면 날짜 필드를 그대로 사용하면 됩니다. SELECT event_date AS day, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_usersFROM …read more.

안녕하세요! 오늘은 Google Cloud Platform(GCP)의 BigQuery를 사용하여 디바이스별 MAU(Monthly Active Users)를 구하는 방법을 알려드릴게요. 초보자분들도 이해할 수 있도록, 왜 이 작업이 필요한지와 쿼리의 각 단계에서 어떤 작업을 하는지 자세히 설명드리겠습니다. MAU란 무엇인가요? 먼저, MAU(Monthly Active Users)는 특정 기간 동안 서비스를 이용한 고유 사용자 수를 뜻합니다. 이 지표는 사용자의 활동 수준을 이해하고 서비스의 성장과 유지 상태를 …read more.

Google Analytics 4(GA4)와 BigQuery를 활용하여 데이터를 분석하고, Looker Studio를 통해 시각화하는 방법을 소개합니다. 오늘은 “유입 소스/매체별 사용자 수와 세션 수“를 계산하는 BigQuery 쿼리를 작성하고, 이 데이터를 Looker Studio에 연결하여 쉽게 이해할 수 있도록 시각화하는 과정을 공유합니다. 1. BigQuery에서 GA4 데이터 조회 GA4 데이터를 분석하기 위해 BigQuery의 GA4 익스포트 테이블에서 필요한 데이터를 쿼리로 집계합니다. BigQuery 쿼리 …read more.