데이터분대석

DATA 속에서 기회를 찾길 바래

  • GA4 BigQuery로 퍼널 분석

    퍼널 분석은 사용자의 행동 흐름을 이해하고, 각 단계에서 이탈률을 분석하여 개선점을 찾는 강력한 도구입니다. GA4 BigQuery 데이터를 활용하면 이런 퍼널 분석을 더 유연하게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 세션 시작 → 회원가입 → 상세페이지 조회 → 구매 단계로 퍼널 분석을 수행하는 방법을 다룹니다. 1. 퍼널 분석의 목적 2. 준비해야 할 데이터 GA4 데이터를 BigQuery로 연동하여…

  • STRING_AGG 함수

    STRING_AGG는 BigQuery에서 여러 행의 문자열을 하나의 문자열로 결합하는 데 사용되는 함수입니다. 특히, 데이터베이스에서 그룹화된 데이터를 하나의 문자열로 표현해야 할 때 유용합니다. 1. STRING_AGG 함수란? 2. STRING_AGG를 사용하는 이유 3. STRING_AGG의 사용 예시 예제 1: 고객 이름을 한 줄로 결합하기 고객 데이터를 관리하는 테이블이 있을 때, 특정 그룹의 고객 이름을 하나의 문자열로 요약할 수 있습니다. 데이터…

  • 왜 실험 데이터 분석이 중요한가?

    왜 실험 데이터 분석이 중요한가? 중견기업 이커머스에서 활용하는 실험 설계와 분석 방법 1. 실험 설계 방법론 2. 실험 결과 분석 방법 실제 이커머스 실험 예시 예시: 할인 배너가 구매 전환율에 미치는 영향 실험 진행 시 주의사항 결론 이커머스에서 실험 설계와 분석은 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하고, 고객 경험과 매출 향상을 동시에 이끌어냅니다. 특히 중견기업은 제한된…

  • 이커머스 시장 트렌드 예측 방법 (과거 데이터 기반)

    이커머스 산업에서는 시장 트렌드를 예측하는 것이 매우 중요합니다. 과거 데이터를 기반으로 트렌드를 분석하면 고객의 구매 행동을 예측하고, 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 과거 데이터를 활용해 미래의 시장 트렌드를 예측하는 방법을 이커머스 사이트를 예시로 구체적으로 설명하겠습니다. 1. 데이터 수집 단계 먼저, 정확한 트렌드 분석을 위해 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 수집해야 할 주요 데이터:…

  • MAU (Monthly Active Users) 증대를 위한 데이터 분석 방법

    MAU는 많은 기업에서 중요한 성과 지표 중 하나로, 이를 효과적으로 증대하기 위해서는 체계적인 데이터 분석이 필수적입니다. 이번 포스팅에서는 MAU 증대를 위해 활용할 수 있는 데이터 분석 방법들을 하나씩 구체적으로 살펴보겠습니다. 1. 유저 세그먼트 분석 먼저, 현재 MAU를 구성하는 주요 세그먼트를 파악해야 합니다. 유저를 연령대, 지역, 사용 디바이스 등의 기준으로 나누고, 어떤 그룹이 가장 활발히 활동하는지…

  • 코호트 분석: 알기 쉬운 이커머스 예시

    코호트 분석이란? 코호트(Cohort)는 공통된 특성을 가진 집단을 뜻해요.코호트 분석은 특정 시점에 같은 행동을 한 그룹(코호트)의 행동 변화를 시간의 흐름에 따라 분석하는 방법이에요. 쉽게 말하면, “비슷한 시기에 가입하거나 구매한 고객들이 시간이 지나면서 어떻게 행동했는지”를 보는 거죠! 이커머스 사이트에서 코호트 분석이 중요한 이유 이커머스에서 코호트 분석은 고객 유지율, 구매 패턴, 재방문율 등을 이해하는 데 유용해요.한 번 고객을…

  • GA4 BigQuery vs UA BigQuery: 세션수&사용자수

    GA4와 UA(Universal Analytics)는 데이터 구조와 처리 방식이 달라 BigQuery에서 사용하는 쿼리도 큰 차이가 있어요. UA BigQuery GA4 BigQuery 1️⃣ 세션 수와 사용자 수 조회 UA BigQuery 버전 GA4 BigQuery 버전 2️⃣ 이탈 페이지 조회 UA BigQuery 버전 GA4 BigQuery 버전 요약

  • SQL과 BigQuery의 차이, 한눈에 정리해보기! 😄

    SQL을 이미 알고 있는 분들이라면, BigQuery를 접할 때 익숙하면서도 혼란스러운 점이 있을 거예요.오늘은 일반 SQL과 BigQuery의 차이를 쉽게 설명하면서, BigQuery의 특징을 SQL 경험자의 눈높이에 맞춰 설명드릴게요! 1️⃣ 일반 SQL과 BigQuery: 뭐가 다른가요? 1. SQL은 무엇? SQL은 데이터베이스(DB)를 다루기 위한 표준 언어로, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle 등 다양한 RDBMS(Relational Database Management System)에서 사용됩니다.SQL로 데이터 조회,…

  • SQL Window 함수: 데이터 분석의 마법사 🪄

    Window 함수란? Window 함수는 데이터를 **창문(Window)**을 통해 보는 것처럼, 특정 범위(=윈도우) 안에서 데이터를 분석할 수 있게 해주는 SQL 기능이에요. 쉽게 말하면, 그룹화된 데이터나 전체 데이터에서 각 행을 기준으로 순위, 누적값, 평균 등을 계산할 때 사용합니다.엑셀로 치면 SUM, RANK 같은 걸 쓰는데, 필터랑 정렬을 복잡하게 걸어야 하는 작업을 SQL에서 한 번에 끝낼 수 있는 거죠! 왜…

  • 고객 세분화를 위한 데이터 분석 전략

    고객 세분화(Customer Segmentation)는 다양한 고객 데이터를 기반으로 공통된 특성을 가진 그룹으로 고객을 나누는 과정입니다. 이를 통해 각 그룹의 특성에 맞춘 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 고객 세분화를 효과적으로 수행하기 위한 데이터 분석 전략을 단계별로 소개하겠습니다. 1. 고객 세분화의 필요성 고객 세분화는 왜 중요할까요? 다음은 고객 세분화가 비즈니스에 제공하는 주요…

  • 분석의 목표 정의: 데이터 분석의 첫 단추

    데이터 분석은 단순히 숫자를 다루는 작업이 아닙니다. 데이터를 통해 의미 있는 통찰을 얻고, 문제를 해결하며, 가치를 창출하는 과정이죠. 그런데 이 모든 것의 시작은 바로 ‘분석의 목표 정의’에 있습니다. 목표가 명확하지 않다면 아무리 고급 기술과 방대한 데이터를 사용하더라도 결과물은 허무하거나 방향성을 잃게 됩니다. 이번 포스팅에서는 분석의 목표를 정의하는 것이 왜 중요한지, 그리고 이를 어떻게 설정해야 하는지에…

추천 예약이 있으신가요?

문의하기