B2C 에디션용 Real-time Customer Data Platform 인사이트 데이터 모델은 다양한 프로필, 대상 및 세그멘테이션 위젯에 대한 인사이트를 제공하는 데이터 모델과 SQL을 노출합니다. 이러한 SQL 쿼리 템플릿을 사용자 정의하여 마케팅 및 주요 성능 지표(KPI) 사용 사례에 대한 Real-Time CDP 보고서를 만들 수 있습니다. 그런 다음 이러한 인사이트를 사용자 정의 대시보드에 대한 사용자 정의 위젯으로 사용할 수 있습니다. 가속화된 저장소 데이터 및 사용자 정의 대시보드와 함께 사용할 수 있도록 쿼리 서비스를 통해 보고 인사이트 데이터 모델을 만드는 방법을 알아보려면 쿼리 가속화된 저장소 보고 인사이트 설명서를 참조하십시오.
NOTE
"세그먼트"라는 용어가 Adobe Experience Platform 시스템에서 "대상"으로 업데이트되었습니다. 세그먼트에 대한 일부 참조는 파일 경로 및 데이터 세트 이름 지정 규칙에 계속 사용됩니다.
전제 조건
이 안내서를 사용하려면 사용자 정의 대시보드 기능에 대한 작업 이해가 필요합니다. 이 안내서를 계속하기 전에 설명서를 읽어 보십시오.
Real-Time CDP 인사이트 보고서 및 사용 사례
Real-Time CDP 보고에서는 프로필 데이터와 대상 및 대상과의 관계에 대한 통찰력을 제공합니다. 다양한 일반적인 마케팅 활용 사례에 답변할 수 있도록 다양한 스타 스키마 모델을 개발하였으며, 각 데이터 모델은 여러 활용 사례를 지원할 수 있다.
IMPORTANT
Real-Time CDP 보고에 사용된 데이터는 선택한 병합 정책 및 가장 최근 일별 스냅샷에서 정확합니다.
프로필 모델 profile-model
프로필 모델은 다음 세 개의 데이터 세트로 구성됩니다.
adwh_dim_date
adwh_fact_profile
adwh_dim_merge_policies
아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.
프로필 개수 사용 사례 profile-count
프로필 개수 위젯에 사용된 논리는 스냅숏을 만들 때 프로필 저장소 내에 병합된 프로필의 총 수를 반환합니다. 자세한 내용은 프로필 개수 위젯 설명서를 참조하세요.
프로필 개수 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_profiles) CNT
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_id=adwh_fact_profile.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.date_key='2024-01-10'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.merge_policy_id = 2027892989
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name;
단일 ID 프로필 사용 사례 single-identity-profiles
단일 ID 프로필 위젯에 사용되는 논리는 해당 ID를 만드는 한 가지 유형의 ID만 있는 조직의 프로필 수를 제공합니다. 자세한 내용은 단일 ID 프로필 위젯 설명서를 참조하십시오.
단일 ID 프로필 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_Single_Identity_profiles) CNT
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_id=adwh_fact_profile.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.date_key='2024-01-10'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.merge_policy_id = 2027892989
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name;
네임스페이스 모델 namespace-model
네임스페이스 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.
adwh_dim_date
adwh_fact_profile_by_namespace
adwh_dim_merge_policies
adwh_dim_namespaces
아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.
ID별 프로필 사용 사례 profiles-by-identity
ID별 프로필 위젯은 프로필 스토어에 있는 병합된 모든 프로필의 ID 분류를 표시합니다. 자세한 내용은 ID별 프로필 위젯 설명서를 참조하십시오.
ID별 프로필 위젯을 생성하는 SQL은 아래의 축소 가능 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id,
qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
ORDER BY count_of_profiles DESC;
ID 사용 사례별 단일 ID 프로필 single-identity-profiles-by-identity
ID별 단일 ID 프로필 위젯에 사용되는 로직은 하나의 고유 식별자로만 식별되는 총 프로필 수를 보여 줍니다. 자세한 내용은 ID 위젯별 단일 ID 프로필 설명서를 참조하십시오.
ID별 단일 ID 프로필 위젯을 생성하는 SQL은 아래의 축소 가능 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.count_of_Single_Identity_profiles) count_of_Single_Identity_profiles
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id,
qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description;
대상 모델 audience-model
대상 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.
adwh_dim_date
adwh_fact_profile_by_segment
adwh_dim_merge_policies
adwh_dim_segments
adwh_dim_br_segment_destinations
adwh_dim_destination
adwh_dim_destination_platform
아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.
대상자 크기 사용 사례 audience-size
대상 크기 위젯에 사용된 논리는 가장 최근 스냅숏이 만들어졌을 때 선택한 대상 내에서 병합된 프로필의 총 수를 반환합니다. 자세한 내용은 대상 크기 위젯 설명서를 참조하세요.
대상 크기 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT
sum(
qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.count_of_profiles
) count_of_profiles
FROM
qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_id
WHERE
qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = -1323307941
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 1914917902
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-12';
대상자 크기 변경 트렌드 사용 사례 audience-size-change-trend
대상 크기 변경 트렌드 위젯에 사용되는 논리는 최신 일별 스냅숏 간에 지정된 대상에 대해 자격이 되는 총 프로필 수의 차이에 대한 선 그래프 일러스트레이션을 제공합니다. 자세한 내용은 대상 크기 변경 트렌드 위젯 설명서를 참조하십시오.
대상 크기 변경 트렌드 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT date_key,
Profiles_added
FROM
(SELECT rn_num,
date_key,
(count_of_profiles-lag(count_of_profiles, 1, 0) over(
ORDER BY date_key))Profiles_added
FROM
(SELECT date_key,
sum(x.count_of_profiles)count_of_profiles,
row_number() OVER (
ORDER BY date_key) rn_num
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines x
INNER JOIN
(SELECT MAX(process_date) last_process_date,
merge_policy_id
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_lkup_process_delta_log
WHERE process_name = 'FACT_TABLES_PROCESSING'
AND process_status = 'SUCCESSFUL'
GROUP BY merge_policy_id) y ON x.merge_policy_id = y.merge_policy_id
WHERE segment_id = 1333234510
AND x.date_key >= dateadd(DAY, -30 -1, y.last_process_date)
GROUP BY x.date_key) a)b
WHERE rn_num > 1;
가장 많이 사용되는 대상 사용 사례 most-used-destinations
가장 많이 사용되는 대상 위젯에서 사용되는 로직은 매핑된 대상자 수에 따라 조직에서 가장 많이 사용되는 대상을 나열합니다. 이 순위는 어떤 대상이 활용되고 있는지에 대한 통찰력을 제공하는 동시에 활용도가 낮을 수 있는 대상을 잠재적으로 보여 줍니다. 자세한 내용은 가장 많이 사용되는 대상 위젯에 대한 설명서를 참조하십시오.
가장 많이 사용되는 대상 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name,
qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id,
qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination,
count(DISTINCT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations.segment_id) segment_count
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination
JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations.destination_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name IS NOT NULL
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name,
qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination,
qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id
ORDER BY segment_count DESC
LIMIT 20;
최근에 활성화된 대상자 사용 사례 recently-activated-audiences
최근에 활성화된 대상 위젯에 대한 논리는 대상에 가장 최근에 매핑된 대상 목록을 제공합니다. 이 목록은 시스템에서 사용 중인 대상 및 대상의 스냅샷을 제공하며 잘못된 매핑을 해결하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 최근에 활성화된 대상자 위젯 설명서를 참조하십시오.
최근에 활성화된 대상 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT
segment_name,
segment,
destination_name,
a.create_time create_time
FROM
qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations a
INNER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments b ON a.segment_id = b.segment_id
INNER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination c ON a.destination_id = c.destination_id
ORDER BY
create_time DESC,
segment
LIMIT
20;
네임스페이스-대상 모델 namespace-audience-model
네임스페이스-대상 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.
adwh_dim_date
adwh_dim_namespaces
adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace
adwh_dim_merge_policies
adwh_dim_segments
adwh_dim_br_segment_destinations
adwh_dim_destination
adwh_dim_destination_platform
아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.
대상자 사용 사례에 대한 ID별 프로필 audience-profiles-by-identity
ID별 프로필 위젯에서 사용되는 논리는 지정된 대상에 대해 프로필 저장소에 있는 병합된 모든 프로필의 ID에 대한 분류를 제공합니다. 자세한 내용은 ID별 프로필 위젯 설명서를 참조하십시오.
ID별 프로필 위젯을 생성하는 SQL은 아래의 축소 가능 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
ORDER BY count_of_profiles DESC;
네임스페이스 모델 겹치기
중첩 네임스페이스 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.
adwh_dim_date
adwh_dim_overlap_namespaces
adwh_fact_profile_overlap_of_namespace
adwh_dim_merge_policies
아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.
ID 중복(프로필) 사용 사례 profiles-identity-overlap
ID 겹치기 위젯에 사용되는 로직은 프로필 저장소 에 선택한 두 ID가 포함된 프로필이 겹치는 것을 표시합니다. 자세한 내용은 프로필 대시보드 설명서🔗의 ID 중복 위젯 섹션을 참조하십시오.
ID 겹치기 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
Sum(overlap_col2) overlap_col2,
coalesce(Sum(overlap_count), 0) overlap_count
FROM
(SELECT 0 overlap_col1,
0 overlap_col2,
Sum(count_of_profiles) overlap_count
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.merge_policy_id = 2027892989
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.date_key = '2024-01-10'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.overlap_id IN
(SELECT a.overlap_id
FROM
(SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id overlap_id,
count(*) cnt_num
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.merge_policy_id = 2027892989
AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_namespaces in ('avid',
'crmid')
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id)a
WHERE a.cnt_num>1 )
UNION ALL SELECT count_of_profiles overlap_col1,
0 overlap_col2,
0 overlap_count
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'avid'
UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
count_of_profiles overlap_col2,
0 Overlap_count
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'crmid' )a;
대상 모델별 Overlap Namespace overlap-namespace-by-audience-model
대상 모델별 중복 네임스페이스는 다음 데이터 세트로 구성됩니다.
adwh_dim_date
adwh_dim_overlap_namespaces
adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment
adwh_dim_merge_policies
adwh_dim_segments
adwh_dim_br_segment_destinations
adwh_dim_destination
adwh_dim_destination_platform
아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.
ID 중복(대상) 사용 사례 audiences-identity-overlap
대상 대시보드 ID 겹치기 위젯에서 사용되는 논리는 특정 대상에 대해 선택한 두 ID를 포함하는 프로필의 겹침을 보여 줍니다. 자세한 내용은 대상 대시보드 설명서🔗의 ID 중복 위젯 섹션을 참조하십시오.
ID 겹치기 위젯을 생성하는 SQL이 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.
SQL 쿼리
code language-sql
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
Sum(overlap_col2) overlap_col2,
Sum(overlap_count) Overlap_count
FROM
(SELECT 0 overlap_col1,
0 overlap_col2,
Sum(count_of_profiles) Overlap_count
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.segment_id = 1333234510
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.merge_policy_id = 1709997014
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.date_key = '2024-01-10'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.overlap_id IN
(SELECT a.overlap_id
FROM
(SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id overlap_id,
count(*) cnt_num
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.merge_policy_id = 1709997014
AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_namespaces in ('crmid',
'email')
GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id)a
WHERE a.cnt_num>1 )
UNION ALL SELECT count_of_profiles overlap_col1,
0 overlap_col2,
0 Overlap_count
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'crmid'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
count_of_profiles overlap_col2,
0 Overlap_count
FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'email'
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10' ) a;
