속도는 10배, 비용은 1/10 – 빅쿼리 최적화 비법
BigQuery는 방대한 데이터를 분석할 수 있는 강력한 플랫폼이지만, 최적화 없이 사용하면 비용 증가와 성능 저하 위험이 큽니다. 이번 글에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 비용 절감과 속도 개선 최적화 방법을 소개합니다.
클러스터링
TAM 세그먼트 생성 시, 어떤 과정으로 데이터를 추출할까?
세그먼틀릿 입력 값은 크게 2가지 종류로 분류하고 있습니다. 숫자형 데이터는 숫자형 데이터를 입력 받아 조건에 사용합니다. 또한, 연산자, 범위식 사용이 가능합니다. 문자형 데이터는 문자형 데이터를 입력 혹은 선택하여 조건에 사용하고, 연산자 사용이 가능합니다.
Google Cloud BigQuery를 이용한 RFM 분석
RFM 분석기법을 활용해 고객 데이터를 추출하면 우리가 집중해야하는 타겟 그룹을 추출할 수 있습니다. 최근성/빈도/금액 데이터를 활용하여 잠재 고객을 그룹화하는 RFM 분석기법을 바탕으로, 성과 데이터/대상기간 동안 RFM 데이터 등 다양한 데이터를 생성할 수 있는 쿼리문을 알아봅시다.
BizSpring Growth Platform™️을 자세히 알아보자 – TAM (2)
클러스터링과 RFM 분석기법을 활용한 Discovery 세그먼트 생성에 대해 소개드리고자 합니다. 세그먼트를 직접 생성하는 것에 어려움을 겪는 사용자들을 위한 Discovery 세그먼트는 머신러닝을 통해 세그먼트를 자동으로 정의 및 생성하여 보다 편리하게 사용할 수 있습니다.