마케팅 실무에 필요한 최소한의 SQL&빅쿼리 with AI

학습은 최소한으로, 업무 효율은 최대한으로!
복잡한 이론은 걷어내고, 100% 현업 시나리오로 승부합니다.

모든 SQL 문법을 완벽히 외울 필요는 없습니다. 마케터에게 진짜 필요한 것은 데이터를 직접 추출할 수 있는 나만의 업무 비책입니다. 이 책은 마케팅 실무에 최적화된 학습 경로를 제시합니다.

이 책의 특징
1. 철저히 마케터의 시선으로: '테이블'은 '고객 목록 시트'로, '행'은 '개별 고객'으로 비유하여 비전공자도 단번에 이해할 수 있도록 구성했습니다.
2. 생성형 AI와의 완벽한 공조: 오류가 났을 때 당황하지 마세요. 챗GPT와 제미나이를 활용해 쿼리를 교정하고, 복잡한 함수도 척척 만들어내는 AI 활용법을 본문에 녹여냈습니다. 또 생성형 AI를 통해 제대로 학습하고 있는지, 복습하는 코너까지 구성했습니다.
3. GA4에서 루커 스튜디오까지: 단순히 데이터 추출에 그치지 않고, GA4 원본 데이터를 빅쿼리로 가져와 대시보드로 시각화하는 전체 프로세스를 실습합니다.

이런 분들께 강력히 추천합니다!
● 기획안에 느낌 대신 정확한 분석값을 채워 넣고 싶은 마케터
● 수십만 건의 엑셀 데이터가 멈출 때마다 등에서 식은땀이 나는 기획자
● GA4 기본 보고서의 제약을 넘어 자유로운 분석을 꿈꾸는 PM
● SQL 공부를 시작했다가 'Join' 단계에서 포기했던 경험이 있는 모든 분

들어가며

Chapter 01. 시작하기 전에
_Section 1. 데이터베이스와 SQL 이해하기
___1. 데이터베이스와 테이블
___2. SQL이란?
___3. 빅쿼리 소개
_Section 2. 실습 환경 준비하기
___1. 구글 클라우드 설정
___2. 빅쿼리 설정
_Section 3. 샘플 데이터 살펴보기
___1. 사용할 테이블
___2. 쿼리 실행 방법

[Part 1. SQL 기본기 다지기]
Chapter 02. SQL 기초 문법 1
_Section 1. SELECT 문: 데이터 조회 첫걸음
___1. SQL 작성 양식 및 순서
___2. SQL 작성 규칙
_Section 2. 데이터 조회와 필터링(SELECT, FROM, WHERE)
___1. 데이터 추출하기: SELECT, FROM
___[예제] 가상 쇼핑몰 '야채나라 과일공주' 데이터로 배우는 SQL의 기본과 활용
___2. 컬럼 조회하기: 와일드카드 * 활용
___3. 컬럼 별칭 설정하기: AS(Alias)
___4. 원하는 조건 설정하기: WHERE 절
_Section 3. 데이터 그룹화와 집계(GROUP BY, 집계 함수)
___1. 같은 값끼리 모아서 그룹화하기: GROUP BY 절
___2. 집계 함수
___3. 그룹화 후 조건 설정하기: HAVING 절
_Section 4. 데이터 정렬과 제한(ORDER BY, LIMIT)
___1. 결과 정렬하기: ORDER BY
___2. 추출 개수 제한하기: LIMIT

Chapter 03. SQL 기초 문법 2
_Section 1. 연산자
___1. 연산자란?
___2. 산술 연산자
___3. 비교 연산자와 논리 연산자
_Section 2. 테이블 결합하기(JOIN과 UNION)
___1. RDB와 ERD
___2. JOIN
___3. UNION 연산자
_Section 3. 조건식
___1. 조건식이란?
___2. 조건식의 종류
_Section 4. 서브쿼리(Subquery)
___1. 서브쿼리의 개념
___2. 서브쿼리의 종류
___3. WITH 절
_Section 5. 데이터 타입과 유용한 내장 함수
___1. SQL의 주요 데이터 타입
___2. SQL의 함수

[Part 2. 마케터를 위한 SQL 실습]
Chapter 04. 고객 분석하기
_Section 1. RFM 분석
___[예제] RFM 분석을 위한 데이터 추출
_Section 2. 고객 세그멘테이션
___[예제] 야채·과일 판매 온라인 쇼핑몰의 세그멘테이션 생성
_Section 3. 구매 패턴 분석
___[예제 1] 특정 상품을 자주 구매한 고객 조회하기
___[예제 2] 고객 재구매율 분석
_Section 4. 타겟 마케팅을 위한 고객 추출하기
___[예제 1] 고객의 인구통계학적 정보를 활용한 고객군 추출
___[예제 2] 가입 후 구매 이력이 없는 고객군 추출

Chapter 05. 매출 분석하기
_Section 1. 기간별 매출 분석
___[예제1] 월별 매출 분석
___[예제2] 분기별 매출 분석하기
_Section 2. 상품 카테고리별 매출 분석
___[예제] 상품 원산지별 매출 분석
_Section 3. 고객의 인구통계학적 정보를 활용한 매출 분석
___[예제] 성별/연령대별 매출 분석

Chapter 06. 데이터 추출 시 알아두면 좋을 TIP
___1. 자주 발생하는 오류와 해결법
___2. 데이터 결과 검증

[Part 3. 빅쿼리 활용과 GA4]
Chapter 07. GA4 데이터 활용
_Section 1. GA4와 빅쿼리 연동하기
___1. 사전 준비
___2. GA4 데이터 내보내기 설정
___3. 빅쿼리 접근 권한 부여(필요 시)
___4. 연동 후 데이터 확인
_Section 2. 주요 지표 추출하기
___1. 샘플 데이터로 실습하기
___[예제1] 일간 활성 사용자 수(DAU) 추출하기
___[예제2] 월간 활성 사용자 수(MAU) 추출하기
___[예제3] 구매 관련 지표 추출하기
___[예제4] 기기 유형별 방문자 수 추출하기
___[예제5] 트래픽 소스별 신규 획득 사용자 수 추출하기

Chapter 08. 루커 스튜디오로 완성하는 데이터 시각화
_Section 1. 빅쿼리 데이터 연동하기
___1. 루커 스튜디오에서 빅쿼리 연동하기
_Section 2. 대시보드 제작 실습하기
___1. 보고서 전체 내용을 제어할 수 있는 컨트롤 추가
___2. 일별 활성 사용자(DAU) 시계열 차트 만들기
___3. 디바이스/OS별 사용자 비율 원형 차트 만들기
___4. 주요 지표 스코어카드 만들기
___5. 페이지별 방문자 수 테이블 만들기

찾아보기

안효영 고려대학교 경영학과를 졸업하고 롯데멤버스에서 데이터 분석가로 일하며 실무 경험을 쌓았습니다. 현재는 LAH의 대표이사로서 영화 플랫폼 '필름업'을 운영하고 있습니다. 숫자로 가득한 데이터 속에서 단순한 정보 이상의 가치를 발견하며, 데이터를 통해 사람들의 마음을 읽고 더 나은 세상을 만들 수 있다고 믿습니다.