Firebase 데이터를 BigQuery로 내보내면 특정 잠재고객에 대한 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
이번 도움말에서는 쿼리할 때 기본으로 사용할 수 있는 여러 템플릿에 대해 설명합니다. 예제 쿼리를 수정하면 테이블 이름을 변경하거나 기간을 수정하는 등 자세한 데이터 정보를 처리할 수 있습니다.
이 쿼리는 잠재고객의 사용자 수를 반환합니다. 그렇지 않고 잠재고객의 User ID 목록을 가져오려면 가장 바깥쪽에 있는 COUNT() 함수를 삭제해야 합니다(예: COUNT(DISTINCT user_id) --> DISTINCT user_id).
이 쿼리는 표준 SQL을 사용하므로 쿼리를 실행하기 전에 해당 옵션을 선택해야 합니다. BigQuery > SQL 작업공간에서 더보기 > 쿼리 설정을 클릭합니다. 추가 설정 > SQL 언어에서 표준을 선택합니다.
현재 이 잠재고객 데이터는 참고용일 뿐, 실제로 사용할 수는 없습니다.
이번 쿼리가 유용한지, 그리고 쿼리를 실행하고 싶은 다른 유형의 잠재고객이 있는지 알려주시면 감사하겠습니다. 의견은 Firebase 지원에서 기능 요청을 통해 제공하실 수 있습니다.
이 도움말에서는 다음 내용을 다룹니다.
구매자
/**
* 구매자의 잠재고객을 계산합니다.
*
* 구매자 = in_app_purchase 또는 purchase를 기록한 사용자.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS purchasers_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*`
WHERE
event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180501' AND '20240131';
N일 활성 사용자
/**
* N일 활성 사용자의 잠재고객을 구축합니다.
*
* N일 활성 사용자 = 지난 N일 동안 이벤트 매개변수가
* engagement_time_msec > 0인 이벤트를 하나 이상 기록한 사용자.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS n_day_active_users_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
-- Pick events in the last N = 20 days.
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 20 DAY))
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131';
N일 비활성 사용자
/**
* N일 비활성 사용자의 잠재고객을 구축합니다.
*
* N일 비활성 사용자 = 지난 M일 중에서 N일 동안
* 이벤트 매개변수가 engagement_time_msec > 0인 이벤트를 기록하지 않은 사용자,
* 여기에서 M > N.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT MDaysUsers.user_id) AS n_day_inactive_users_count
FROM
(
SELECT
user_id
FROM
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME */
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
/* Has engaged in last M = 7 days */
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY))
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE */
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
) AS MDaysUsers
-- EXCEPT ALL is not yet implemented in BigQuery. Use LEFT JOIN in the interim.
LEFT JOIN
(
SELECT
user_id
FROM
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME */
`YOUR_TABLE.events_*`AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
/* Has engaged in last N = 2 days */
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 2 DAY))
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE */
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
) AS NDaysUsers
ON MDaysUsers.user_id = NDaysUsers.user_id
WHERE
NDaysUsers.user_id IS NULL;
높은 빈도의 활성 사용자
/**
* 높은 빈도의 활성 사용자의 잠재고객을 구축합니다.
*
* 높은 빈도의 활성 사용자 = 지난 M일 중에서 N일 동안
* 이벤트 매개변수가 engagement_time_msec > 0인 이벤트를 하나 이상 기록한 사용자,
* 여기에서 M > N.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS frequent_active_users_count
FROM
(
SELECT
user_id,
COUNT(DISTINCT event_date)
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
-- User engagement in the last M = 10 days.
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 10 DAY))
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE. For optimal performance
-- the _TABLE_SUFFIX range should match the INTERVAL value above.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
GROUP BY 1
-- Having engaged in at least N = 4 days.
HAVING COUNT(event_date) >= 4
);
적극적인 활성 사용자
/**
* 적극적인 활성 사용자의 잠재고객을 구축합니다.
*
* 적극적인 활성 사용자 = 지난 M일 동안 N분 이상 활동한 사용자, 여기에서 M > N.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS high_active_users_count
FROM
(
SELECT
user_id,
event_params.key,
SUM(event_params.value.int_value)
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
-- User engagement in the last M = 10 days.
event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 10 DAY))
AND event_params.key = 'engagement_time_msec'
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
GROUP BY 1, 2
HAVING
-- Having engaged for more than N = 0.1 minutes.
SUM(event_params.value.int_value) > 0.1 * 60 * 1000000
);
획득된 사용자
/**
* 획득된 사용자의 잠재고객을 구축합니다.
*
* 획득된 사용자 = 소스/매체/캠페인을 통해 획득된 사용자.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS acquired_users_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*`
WHERE
traffic_source.source = 'google'
AND traffic_source.medium = 'cpc'
AND traffic_source.name = 'VTA-Test-Android'
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131';
필터가 있는 사용자 집단
/**
* Google 캠페인을 통해 지난 주에 획득된 사용자, 즉, 필터가 있는 사용자 집단으로 구성된 잠재고객을 구축합니다.
*
* 사용자 집단은 지난 주, 즉 7~14일 전에 획득된 사용자로 정의됩니다. 사용자 집단 필터는 직접 캠페인을 통해 획득된 사용자를 위한 필터입니다.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS users_acquired_through_google_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*`
WHERE
event_name = 'first_open'
-- Cohort: opened app 1-2 weeks ago. One week of cohort, aka. weekly.
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 14 DAY))
AND event_timestamp <
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY))
-- Cohort filter: users acquired through 'google' source.
AND traffic_source.source = 'google'
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180501' AND '20240131';