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프로필 인사이트

Last update: Mon May 05 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

작성 대상:

  • 개발자
  • 사용자

데이터 모델 분석을 통해 얻은 인사이트를 통해 Adobe Real-Time CDP 데이터에 보다 쉽게 액세스하고, 이해할 수 있으며, 의사 결정에 영향을 줄 수 있습니다.

프로필을 구동하는 SQL에 액세스하여 프로필 인사이트를 파악한 다음 고유한 인사이트를 생성하여 프로필을 구성하는 고객 및 소비자 경험을 더욱 탐색합니다. 기존 Real-Time CDP 데이터 모델 SQL을 영감으로 사용하여 원시 데이터를 새로운 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞는 쿼리를 만듭니다.

Experience Platform UI를 통해 인사이트의 SQL을 직접 조정하는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL 보기 설명서를 참조하십시오.

다음 인사이트는 모두 프로필 대시보드 또는 사용자 지정 사용자 정의 대시보드의 일부로 사용할 수 있습니다. 위젯 라이브러리 및 사용자 정의 대시보드에서 대시보드를 사용자 정의하거나 새 위젯을 만들고 편집하는 방법에 대한 지침은 사용자 정의 개요를 참조하세요.

병합 정책별 대상자 중복 audience-overlap-by-merge-policy

이 insight에서 답변한 질문:

  • 두 대상에 공통되는 프로필은 무엇입니까?
  • 중복은 참여 또는 전환율에 어떤 영향을 줍니까?
  • 겹치는 세그먼트에 맞게 마케팅 전략을 어떻게 조정할 수 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
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_overlap)Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.date_key = '2024-01-10'
      AND ((qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment1=1333234510
            AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment2=1559754729)
            OR (qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment1=1559754729
                AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment2=1333234510))
    UNION ALL SELECT sum(count_of_profiles) overlap_col1,
                      0 overlap_col2,
                      0 overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    LEFT 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.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_Id = 1333234510
    UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
                      sum(count_of_profiles) overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    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.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_Id = 1559754729 ) a;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 병합 정책 위젯별 대상 겹치기 설명서를 참조하십시오.

대상자 오버랩 보고서 audience-overlap-report

이 insight에서 답변한 질문:

  • 가장 겹치는 50명의 대상은 무엇입니까?
  • 가장 중복이 적은 50명의 대상은 무엇입니까?
  • 병합 정책별로 중복 패턴은 어떻게 변경됩니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT source_segment_name,
        source_segment_id,
        overlap_segment_name,
        overlap_segment_id,
        max(source_segment_audience_count) source_segment_audience_count,
        max(overlap_segment_audience_count) overlap_segment_audience_count,
        max(overlap_audience_count) overlap_audience_count,
        CASE
            WHEN (max(source_segment_audience_count) + max(overlap_segment_audience_count) - max(overlap_audience_count)) > 0 THEN (cast(max(overlap_audience_count) AS DECIMAL(18, 2)) / cast((max(source_segment_audience_count) + max(overlap_segment_audience_count) - max(overlap_audience_count)) AS DECIMAL(18, 2))) * 100::DECIMAL(9, 2)
            ELSE 100.00
        END overlapping_percentage
  FROM
    (SELECT adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment1 source_segment_id,
            adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment2 overlap_segment_id,
            Sum(count_of_overlap) overlap_audience_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.date_key = '2024-01-10'
    GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment2 ,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment1) a
  INNER JOIN
    (SELECT sum(count_of_profiles) source_segment_audience_count,
            adwh_dim_segments.segment_name source_segment_name,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id segment1
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_id = qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
    GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_name,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id) b ON a.source_segment_id = b.segment1
  INNER JOIN
    (SELECT sum(count_of_profiles) overlap_segment_audience_count,
            adwh_dim_segments.segment_name overlap_segment_name,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id segment2
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON adwh_dim_segments.segment_id = adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
    GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_name,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id) c ON a.overlap_segment_id = c.segment2
  GROUP BY source_segment_name,
          source_segment_id,
          overlap_segment_name,
          overlap_segment_id
  ORDER BY overlapping_percentage DESC
  LIMIT 5;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 대상 중복 보고서 위젯 설명서를 참조하십시오.

대상자(수) audiences

이 insight에서 답변한 질문:

  • 주로 세그먼테이션에 사용되는 병합 정책은 무엇입니까?
  • 병합 정책 간 대상 분포는 무엇입니까?
  • 시간이 지남에 따라 특정 병합 정책에 대한 대상 수에 중요한 변화가 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT count(DISTINCT a.segment_id) count_of_segments
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines a
  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) b ON a.merge_policy_id= b.merge_policy_id
  AND a.date_key = b.last_process_date
  WHERE a.merge_policy_id= 2027892989;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 대상 위젯 설명서를 참조하세요.

대상 상태에 매핑된 대상자 그룹 audiences-mapped-to-destination-status

이 insight에서 답변한 질문:

  • 매핑된 대상과 매핑되지 않은 대상 간의 전체 대상자 분포는 어떻게 됩니까?
  • 매핑된 대상자 수가 가장 많은 특정 대상은 무엇입니까?
  • 매핑되지 않은 상태로 남아 있는 전체 대상의 비율은 얼마입니까?
  • 매핑되지 않은 이러한 대상자 중 패턴이나 관련 트렌드가 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT COUNT(DISTINCT (y.segment_id)) AS count_mapped_segments,
        COUNT(DISTINCT (x.segment_id)) - COUNT(DISTINCT (y.segment_id)) AS count_unmapped_segments,
        COUNT(DISTINCT (x.segment_id)) AS total_segments
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines x
  LEFT JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations y ON x.segment_id = y.segment_id
  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) z ON x.merge_policy_id = z.merge_policy_id
  AND x.date_key = z.last_process_date
  WHERE x.merge_policy_id = 2027892989;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 대상 상태 위젯에 매핑된 대상 설명서를 참조하십시오.

대상자 크기 audiences-size

이 insight에서 답변한 질문:

  • 가장 큰 크기를 갖는 대상 세그먼트는 무엇입니까?
  • 가장 많은 5명의 대상자는 어디입니까?
  • 최상위 대상의 대상 크기 분포는 시간에 따라 어떻게 변경됩니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key,
        qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
        qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment,
        qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_name,
        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
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id=adwh_dim_merge_policies.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id= 2027892989
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key,
          qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
          qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment,
          qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_name
  ORDER BY count_of_profiles DESC
  LIMIT 20;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 대상 크기 위젯 설명서를 참조하세요.

고객 AI 점수 분포 customer-ai-distribution-of-scores

이 insight에서 답변한 질문:

  • 각 고객 AI 모델에 대한 버킷 간 점수 분포는 무엇입니까?
  • 고, 중, 저점수별 점수의 분포는 어떠한가?
  • 병합 정책별 채점 분포의 분류는 무엇입니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT b.model_name,
     b.model_type,
     CASE
         WHEN score >= 0
              AND score < 25 THEN 'LOW'
         WHEN score >= 25
              AND score < 75 THEN 'MEDIUM'
         WHEN score >= 75
              AND score <= 100 THEN 'HIGH'
     END bucket_name,
     CASE
         WHEN score >= 0
              AND score < 5 THEN '02.50'
         WHEN score >= 5
              AND score < 10 THEN '07.50'
         WHEN score >= 10
              AND score < 15 THEN '12.50'
         WHEN score >= 15
              AND score < 20 THEN '17.50'
         WHEN score >= 20
              AND score < 25 THEN '22.50'
         WHEN score >= 25
              AND score < 30 THEN '27.50'
         WHEN score >= 30
              AND score < 35 THEN '32.50'
         WHEN score >= 35
              AND score < 40 THEN '37.50'
         WHEN score >= 40
              AND score < 45 THEN '42.50'
         WHEN score >= 45
              AND score < 50 THEN '47.50'
         WHEN score >= 50
              AND score < 55 THEN '52.50'
         WHEN score >= 55
              AND score < 60 THEN '57.50'
         WHEN score >= 60
              AND score < 65 THEN '62.50'
         WHEN score >= 65
              AND score < 70 THEN '67.50'
         WHEN score >= 70
              AND score < 75 THEN '72.50'
         WHEN score >= 75
              AND score < 80 THEN '77.50'
         WHEN score >= 80
              AND score < 85 THEN '82.50'
         WHEN score >= 85
              AND score < 90 THEN '87.50'
         WHEN score >= 90
              AND score < 95 THEN '92.50'
         WHEN score >= 95
              AND score <= 100 THEN '97.50'
     END score_bins,
     Sum(CASE
             WHEN score >= 0
                  AND score < 25 THEN count_of_profiles
             WHEN score >= 25
                  AND score < 75 THEN count_of_profiles
             WHEN score >= 75
                  AND score <= 100 THEN count_of_profiles
         END) count_of_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_ai_models a
  JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_ai_models b ON a.merge_policy_id = b.merge_policy_id
  AND a.model_id = b.model_id
  WHERE a.merge_policy_id = 2027892989
    AND a.model_id = 1829081696
    AND score_date =
      (SELECT Max(score_date)
       FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_ai_models d
       WHERE d.model_id = a.model_id) GROUP  BY b.model_name,
          model_type,
          CASE
              WHEN score >= 0
                   AND score < 25 THEN 'LOW'
              WHEN score >= 25
                   AND score < 75 THEN 'MEDIUM'
              WHEN score >= 75
                   AND score <= 100 THEN 'HIGH'
          END,
          CASE
              WHEN score >= 0
                   AND score < 5 THEN '02.50'
              WHEN score >= 5
                   AND score < 10 THEN '07.50'
              WHEN score >= 10
                   AND score < 15 THEN '12.50'
              WHEN score >= 15
                   AND score < 20 THEN '17.50'
              WHEN score >= 20
                   AND score < 25 THEN '22.50'
              WHEN score >= 25
                   AND score < 30 THEN '27.50'
              WHEN score >= 30
                   AND score < 35 THEN '32.50'
              WHEN score >= 35
                   AND score < 40 THEN '37.50'
              WHEN score >= 40
                   AND score < 45 THEN '42.50'
              WHEN score >= 45
                   AND score < 50 THEN '47.50'
              WHEN score >= 50
                   AND score < 55 THEN '52.50'
              WHEN score >= 55
                   AND score < 60 THEN '57.50'
              WHEN score >= 60
                   AND score < 65 THEN '62.50'
              WHEN score >= 65
                   AND score < 70 THEN '67.50'
              WHEN score >= 70
                   AND score < 75 THEN '72.50'
              WHEN score >= 75
                   AND score < 80 THEN '77.50'
              WHEN score >= 80
                   AND score < 85 THEN '82.50'
              WHEN score >= 85
                   AND score < 90 THEN '87.50'
              WHEN score >= 90
                   AND score < 95 THEN '92.50'
              WHEN score >= 95
                   AND score <= 100 THEN '97.50'
          END;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 점수 위젯의 고객 AI 배포 설명서를 참조하십시오.

고객 AI 점수 요약 customer-ai-scoring-summary

이 insight에서 답변한 질문:

  • 각 고객 AI 모델에 대한 점수 요약은 무엇입니까?
  • 다양한 대상에 대해 내 고객 AI 성향 점수는 어떻게 변경됩니까?
  • 프로필 개요에서 다른 KPI와 비교하여 채점 요약은 어떻게 변경됩니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT model_name,
         model_type,
         CASE
             WHEN score BETWEEN 0 AND 24 THEN 'LOW'
             WHEN score BETWEEN 25 AND 74 THEN 'MEDIUM'
             WHEN score BETWEEN 75 AND 100 THEN 'HIGH'
         END score_buckets,
         sum(count_of_profiles) count_of_profiles
  FROM QSAccel.profile_agg.adwh_fact_profile_ai_models a
  JOIN QSAccel.profile_agg.adwh_dim_ai_models b ON a.merge_policy_id=b.merge_policy_id
  AND a.model_id=b.model_id
  WHERE a.merge_policy_id=2027892989
    AND a.model_id =1829081696
    AND score_date=
      (SELECT max(score_date)
       FROM QSAccel.profile_agg.adwh_fact_profile_ai_models d
       WHERE d.model_id=a.model_id)
  GROUP BY model_name,
           model_type,
           CASE
               WHEN score BETWEEN 0 AND 24 THEN 'LOW'
               WHEN score BETWEEN 25 AND 74 THEN 'MEDIUM'
               WHEN score BETWEEN 75 AND 100 THEN 'HIGH'
           END;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 Customer AI 채점 요약 위젯 설명서를 참조하십시오.

ID 중첩 identity-overlap

이 insight에서 답변한 질문:

  • ID 유형 A과(와) ID 유형 B 간의 일반적인 교집합은 무엇입니까?
  • 특정 ID 유형의 중복을 기반으로 고객 대상을 세분화하여 타깃팅된 마케팅 전략을 향상하려면 어떻게 해야 합니까?
  • 교차하는 영역 내에서 캠페인 성과를 평가함으로써 얻을 수 있는 통찰력은 무엇입니까?
  • 이 캠페인 성과 insight을 사용하여 향후 마케팅 노력을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
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;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 Identity Overlap Widget 설명서를 참조하십시오.

프로필 개수 profile-count

이 insight에서 답변한 질문:

  • Adobe Real-Time Customer Data Platform의 전체 프로필 수는 얼마입니까?
  • 병합 정책을 기반으로 프로필이 배포되는 방법은 무엇입니까?
  • 프로필 수가 가장 많은 병합 정책은 무엇입니까?

이러한 통찰력을 생성하는 SQl은 다음과 같습니다.

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;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 전체 정보는 프로필 개수 위젯 안내서에서 확인할 수 있습니다.

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 프로필 개수 위젯 설명서를 참조하세요.

프로필 개수 변경 profile-count-change

이 insight에서 답변한 질문:

  • 전체 프로필 수 변경의 트렌드는 무엇입니까?
  • 프로필 수가 크게 증가 또는 감소한 원인은 무엇입니까?
  • 프로필 개수 변경을 유도하는 특정 병합 정책이 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT (sum(count_of_profiles) - sum(count_of_profiles_days_ago)) profiles_added
  FROM
    (SELECT sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_profiles) count_of_profiles,
            0 count_of_profiles_days_ago
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.date_key = '2024-01-10'
    UNION ALL SELECT 0 count_of_profiles,
                      CASE
                          WHEN sum(cntondatediff) =0 THEN sum(cntmin)
                          ELSE sum(cntondatediff)
                      END AS count_of_profiles_days_ago
    FROM
      (SELECT coalesce(sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.count_of_profiles), 0) cntondatediff,
              0 cntmin
        FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines
        WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.merge_policy_id =2027892989
          AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key =dateadd(DAY, - 30, '2024-01-10')
        UNION ALL SELECT 0 cntondatediff,
                        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.count_of_profiles) countMin
        FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines
        WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
          AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key =
            (SELECT min(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key) col
            FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines
            WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.merge_policy_id =2027892989
              AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key >= dateadd(DAY, - 30, '2024-01-10')
              AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.count_of_profiles IS NOT NULL) )b) a;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 프로필 개수 변경 위젯 설명서를 참조하세요.

프로필 개수 변경 트렌드 profile-count-change-trend

이 insight에서 답변한 질문:

  • 병합 정책을 기준으로 지난 12개월 동안 프로필 개수 변경의 전체 트렌드는 무엇입니까?
  • 지난 30일 이내에 주의가 필요한 프로필 개수 변경에 특정 패턴이나 변동이 있습니까?
  • 지난 90일 동안의 프로필 수는 전체 추세와 비교하여 어떻게 변경됩니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT date_key,
         profiles_count_change
  FROM
    (SELECT rn_num,
            date_key,
            (count_of_profiles-lag(count_of_profiles, 1, 0) over(
                                                            ORDER BY date_key))profiles_count_change
    FROM
      (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key,
              sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles,
              row_number() OVER (
                              ORDER BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key) rn_num
      FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key >=dateadd(DAY, - 30 -1, '2024-01-10')
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key)a)b
  WHERE rn_num > 1;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 프로필 개수 변경 트렌드 위젯 설명서를 참조하세요.

프로필 개수 트렌드 profile-count-trend

이 insight에서 답변한 질문:

  • 지난 30일 동안의 병합 정책을 기반으로 하는 프로필 수의 전반적인 트렌드는 무엇입니까?
  • 이 트렌드를 기반으로 장기 트렌드(예: 90일 및 12개월)와 어떻게 비교합니까?
  • 지정된 기간(30일, 90일 및 12개월) 동안 프로필 수 증감에 가장 큰 기여를 하는 병합 정책은 무엇입니까?
  • 30일 기간 내에 특정 이벤트 또는 기간과 상호 작용하는 프로필 수에 특정 스파이크나 드롭이 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT date_key,
       sum(count_of_profiles) AS count_of_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_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 date_key >= dateadd(DAY, -365, y.last_process_date)
    AND x.merge_policy_id = 2027892989
  GROUP BY date_key;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 프로필 개수 트렌드 위젯 설명서를 참조하세요.

ID별 프로필 profiles-by-identity

이 insight에서 답변한 질문:

  • 전체 프로필 수 중에서 어떤 ID 유형이 더 높은 비율을 차지합니까?
  • 정체성 유형 간에 상당한 차이가 있습니까?
  • ID 유형의 전체 분포는 무엇입니까?
  • ID 수에 중요한 차이점이나 예외 항목이 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
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;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 ID 위젯별 프로필 설명서를 참조하십시오.

프로필 개수 변경 트렌드 profiles-count-change-trend

이 insight에서 답변한 질문:

  • 병합 정책을 기반으로 지난 12개월 동안 프로필 수 변경의 전반적인 트렌드는 무엇입니까?
  • 지난 30일 동안 주의가 필요한 프로필 수의 변화에 특정 패턴 또는 변동이 있습니까?
  • 지난 90일 동안의 프로필 개수 변경은 전체 추세와 어떻게 비교됩니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT date_key,
         profiles_count_change
  FROM
    (SELECT rn_num,
            date_key,
            (count_of_profiles-lag(count_of_profiles, 1, 0) over(
                                                            ORDER BY date_key))profiles_count_change
    FROM
      (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key,
              sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles,
              row_number() OVER (
                              ORDER BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key) rn_num
      FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key >=dateadd(DAY, - 30 -1, '2024-01-10')
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_trendlines.date_key)a)b
  WHERE rn_num > 1;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 프로필 개수 변경 트렌드 위젯 설명서를 참조하세요.

ID별 프로필 개수 변경 트렌드 profiles-count-change-trend-by-identity

이 insight에서 답변한 질문:

  • 지난 12개월 동안 다른 ID에서 프로필 수가 변경된 전반적인 트렌드는 무엇입니까?
  • 지난 30일 이내에 중요한 변경 사항을 보여주는 특정 ID 트렌드가 있습니까?
  • 특정 ID에 대한 30일, 90일 및 12개월 트렌드를 비교할 때 프로필 수의 변경 사항은 어떻게 다릅니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT date_key,
        namespace_description,
        profiles_count_change
  FROM
    (SELECT rn_num,
            date_key,
            namespace_description,
            (count_of_profiles - lag(count_of_profiles, 1, 0) over(PARTITION BY namespace_description
                                                                  ORDER BY date_key)) profiles_count_change
    FROM
      (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
              qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
              sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles,
              row_number() OVER (PARTITION BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
                                  ORDER BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key) rn_num
        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.namespace_id= -1042977439
          AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key >= dateadd(DAY, - 30 -1, '2024-01-10')
        GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
                adwh_dim_namespaces.namespace_description)a)b
  WHERE rn_num > 1;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 ID 위젯 설명서별 프로필 개수 변경 트렌드를 참조하십시오.

단일 ID 프로필 single-identity-profiles

이 insight에서 답변한 질문:

  • 내 고객 ID 데이터가 일관되게 단일 ID로 표시됩니까?
  • 단일 ID 유형만 있는 프로필로 구성된 사용자 베이스의 비율은 얼마입니까?
  • 단일 ID 유형만 있는 프로필 중 이러한 프로필의 완성도는 어떻게 영향을 줍니까?
  • 가장 일반적인 ID 유형과 단일 ID 프로필 수 간에 상관 관계가 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
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;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 단일 ID 프로필 위젯 설명서를 참조하세요.

ID별 단일 ID 프로필 single-identity-profiles-by-identity

이 insight에서 답변한 질문:

  • 단일 ID(예: 이메일 또는 전화번호)로 등록한 고유 고객은 몇 명입니까?
  • 이메일 또는 전화번호와 같은 다양한 ID 유형 간에 단일 ID 프로필의 분포는 무엇입니까?
  • 단일 ID 프로필 내에 새로운 ID 패턴 또는 이동이 있습니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
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;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 ID 위젯별 단일 ID 프로필 설명서를 참조하십시오.

분할되지 않은 프로필 unsegmented-profiles

이 insight에서 답변한 질문:

  • 대상자에 포함되지 않는 프로필은 몇 개입니까?
  • 세분화되지 않은 프로필로 표현되는 대상자 비율은 얼마입니까?
  • 병합 정책이 세그먼트화되지 않은 프로필 수에 기여합니까?
이 insight을 생성하는 SQL을 표시하려면 선택하십시오.
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
       sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_Orphan_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;

이 insight의 모양 및 기능에 대한 자세한 내용은 세그먼테이션되지 않은 프로필 위젯 설명서를 참조하십시오.

다음 단계

이제 이 문서를 읽고 대시보드 인사이트를 생성하는 SQL과 이 분석이 해결하는 일반적인 질문을 이해합니다. 이제 SQL을 편집하고 반복하여 고유한 인사이트를 생성할 수 있습니다.

PLatform UI를 통해 직접 인사이트의 SQL을 조정하는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL 보기 설명서를 참조하십시오.

대상, 계정 프로필 및 대상 대시보드에 대한 인사이트를 생성하는 SQL을 읽고 이해할 수도 있습니다.

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