SQL을 사용하여 대상 작성

SQL 대상 확장을 사용하여 기존 차원 엔티티(예: 고객 속성 또는 제품 정보)를 포함하여 데이터 레이크의 데이터로 대상을 작성합니다.

이 SQL 확장을 사용하면 대상 세그먼트를 정의할 때 프로필에 원시 데이터가 필요하지 않으므로 대상을 만들 수 있는 기능이 향상됩니다. 이 방법을 사용하여 만든 대상은 Audience 작업 영역에 자동으로 등록되며, 여기에서 파일 기반 대상으로 추가 타깃팅할 수 있습니다.

이 문서에서는 Adobe Experience Platform의 Data Distiller에서 SQL 대상 확장을 사용하여 SQL 명령을 사용하여 대상을 만들고, 관리하고, 게시하는 방법에 대해 설명합니다.

Data Distiller의 고객 생성 라이프사이클 audience-creation-lifecycle

다음 단계에 따라 대상자를 만들고, 관리하고, 활성화합니다. 생성된 대상은 '대상 흐름'에 원활하게 통합되므로 고객 전달을 위해 기본 대상에서 세그먼트를 작성하고 파일 기반 대상(예: CSV 업로드 또는 클라우드 스토리지 위치)을 타깃팅할 수 있습니다. '대상 흐름'은 대상을 만들고, 관리하고, 활성화하여 대상 간에 매끄러운 통합을 보장하는 전체 프로세스를 의미합니다.

'대상 흐름'의 일부로 다음 SQL 명령을 사용하여 Adobe Experience Platform에서 만들기, 수정 및 삭제대상을 만듭니다.

대상자 만들기 create-audience

CREATE AUDIENCE AS SELECT 명령을 사용하여 새 대상을 정의합니다. 만든 대상은 데이터 집합에 저장되고 Data Distiller의 대상 작업 영역에 등록됩니다.

CREATE AUDIENCE table_name
WITH (primary_identity='IdentitycolName', identity_namespace='Namespace for the identity used', [schema='target_schema_title'])
AS (select_query)

매개 변수

다음 매개 변수를 사용하여 SQL 대상자 만들기 쿼리를 정의합니다.

예:

다음 예제에서는 SQL 대상자 만들기 쿼리를 구성하는 방법을 보여 줍니다.

CREATE Audience aud_test
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId)
AS SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM profile_dim_customer;

이 예제에서 userId 열은 ID 열로 식별되고 적절한 네임스페이스(lumaCrmId)가 할당됩니다. 나머지 열(orders, total_revenue, recency, frequency 및 monetization)은 대상에 대한 추가 컨텍스트를 제공하는 보강된 특성입니다.

제한 사항:

대상 생성을 위해 SQL을 사용할 때 다음 제한 사항에 유의하십시오.

기존 대상자에 프로필 추가 add-profiles-to-audience

INSERT INTO 명령을 사용하여 기존 대상자에 프로필(또는 전체 대상자)을 추가하십시오.

INSERT INTO table_name
SELECT select_query

매개 변수

아래 표에서는 INSERT INTO 명령에 필요한 매개 변수에 대해 설명합니다.

예:

다음 예제에서는 INSERT INTO 명령을 사용하여 기존 대상자에 프로필을 추가하는 방법을 보여 줍니다.

INSERT INTO Audience aud_test
SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM customer_ds;

대상 데이터 바꾸기(삽입: 덮어쓰기) replace-audience

INSERT OVERWRITE INTO 명령을 사용하여 대상에 있는 모든 기존 프로필을 새 SQL 쿼리 결과로 바꿉니다. 이 명령은 한 단계에서 대상자의 콘텐츠를 완전히 새로 고칠 수 있도록 하여 동적 대상자 세그먼트를 관리하는 데 유용합니다.

현재 대상자에 추가하는 INSERT INTO과(와) 달리 INSERT OVERWRITE INTO은(는) 기존 대상자 멤버를 모두 제거하고 쿼리에서 반환된 멤버만 삽입합니다. 이를 통해 자주 업데이트하거나 전체 업데이트가 필요한 대상자를 관리할 때 제어 기능과 유연성을 높일 수 있습니다.

다음 구문 템플릿을 사용하여 대상자를 새 프로필 세트로 덮어씁니다.

INSERT OVERWRITE INTO audience_name
SELECT select_query

매개 변수

아래 표에서는 INSERT OVERWRITE INTO 명령에 필요한 매개 변수에 대해 설명합니다.

예:

이 예제에서는 audience_monthly_refresh 대상자를 쿼리 결과로 완전히 덮어씁니다. 쿼리에서 반환되지 않은 모든 프로필은 대상에서 제거됩니다.

INSERT OVERWRITE INTO audience_monthly_refresh
SELECT user_id FROM latest_transaction_summary WHERE total_spend > 100;

실시간 고객 프로필의 대상 덮어쓰기 동작

대상을 덮어쓰는 경우 실시간 고객 프로필은 다음 논리를 적용하여 프로필 멤버십을 업데이트합니다.

이렇게 하면 대상 업데이트가 다운스트림 시스템 및 워크플로에 정확하게 반영됩니다.

예제 시나리오

대상 A1에 원래 다음이 포함된 경우:

그러면 덮어쓰기 쿼리는 다음을 반환합니다.

그러면 업데이트된 대상자에 다음이 포함됩니다.

프로필 B가 제거되고 프로필 A가 업데이트되며 프로필 C는 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

덮어쓰기 쿼리에 새 프로필이 포함된 경우:

그러면 최종 대상자는 다음과 같습니다.

RFM 모델 대상 예 rfm-model-audience-example

다음 예에서는 RFM(최신성, 빈도 및 수익화) 모델을 사용하여 대상자를 만드는 방법을 보여 줍니다. 이 예제는 최신성, 빈도 및 수익성 점수를 기반으로 고객을 분류하여 단골 고객, 신규 고객 및 고가치 고객과 같은 주요 그룹을 식별합니다.

다음 쿼리는 RFM 대상에 대한 스키마를 만듭니다. 문은 userId, days_since_last_purchase, orders, total_revenue 등과 같은 고객 정보를 포함하는 필드를 설정합니다.

CREATE Audience adls_rfm_profile
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId) AS
SELECT
    cast(NULL AS string) userId,
    cast(NULL AS integer) days_since_last_purchase,
    cast(NULL AS integer) orders,
    cast(NULL AS decimal(18,2)) total_revenue,
    cast(NULL AS integer) recency,
    cast(NULL AS integer) frequency,
    cast(NULL AS integer) monetization,
    cast(NULL AS string) rfm_model
WHERE false;

대상자를 만든 후 고객 데이터로 채우고 RFM 점수를 기반으로 프로필을 세그먼트화합니다. 아래 SQL 문은 NTILE(4) 함수를 사용하여 RFM(최신성, 빈도, 수익화) 점수를 기반으로 고객의 등급을 사분위수로 지정합니다. 이러한 점수는 고객을 '핵심', '충성도', '고래'의 6개 세그먼트로 분류합니다. 그런 다음 세그먼트화된 고객 데이터가 대상 adls_rfm_profile 테이블에 삽입됩니다."

INSERT INTO Audience adls_rfm_profile
SELECT
    userId,
    days_since_last_purchase,
    orders,
    total_revenue,
    recency,
    frequency,
    monetization,
    CASE
        WHEN Recency=1 AND Frequency=1 AND Monetization=1 THEN '1. Core - Your Best Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency=1 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '2. Loyal - Your Most Loyal Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN (1,2,3,4) AND Monetization=1 THEN '3. Whales - Your Highest Paying Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN(1,2,3) AND Monetization IN(2,3,4) THEN '4. Promising - Faithful Customers'
        WHEN Recency=1 AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '5. Rookies - Your Newest Customers'
        WHEN Recency IN (2,3,4) AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '6. Slipping - Once Loyal, Now Gone'
    END AS rfm_model
FROM (
    SELECT
        userId,
        days_since_last_purchase,
        orders,
        total_revenue,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY days_since_last_purchase) AS recency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY orders DESC) AS frequency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY total_revenue DESC) AS monetization
    FROM (
        SELECT
            userid,
            DATEDIFF(current_date, MAX(purchase_date)) AS days_since_last_purchase,
            COUNT(purchaseid) AS orders,
            CAST(SUM(total_revenue) AS double) AS total_revenue
        FROM (
            SELECT DISTINCT
                ENDUSERIDS._EXPERIENCE.EMAILID.ID AS userid,
                commerce.`ORDER`.purchaseid AS purchaseid,
                commerce.`ORDER`.pricetotal AS total_revenue,
                TO_DATE(timestamp) AS purchase_date
            FROM sample_data_for_ootb_templates
            WHERE commerce.`ORDER`.purchaseid IS NOT NULL
        ) AS b
        GROUP BY userId
    )
);

대상자 삭제(대상자 삭제) delete-audience

기존 대상자를 삭제하려면 DROP AUDIENCE 명령을 사용하십시오. 대상이 없는 경우 IF EXISTS을(를) 지정하지 않으면 예외가 발생합니다.

DROP AUDIENCE [IF EXISTS] [db_name.]table_name

매개 변수

테이블에 DROP AUDIENCE 명령에 필요한 매개 변수가 포함되어 있습니다.

예:

다음 예에서는 DROP AUDIENCE 명령을 사용하여 대상을 삭제하는 방법을 보여 줍니다.

DROP AUDIENCE IF EXISTS aud_test;

자동 대상자 등록 및 가용성 registration-and-availability

SQL 확장을 사용하여 만든 대상은 대상 작업 영역의 데이터 Distiller 원본에 자동으로 등록됩니다. 등록되면 이러한 대상을 파일 기반 대상에서 타기팅할 수 있으므로 세그멘테이션 및 타기팅 전략이 향상됩니다. 이 프로세스에서는 추가적인 구성이 필요하지 않으므로 대상자 관리가 간소화됩니다. Experience Platform UI에서 대상을 보고, 관리하고, 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 대상 포털 개요를 참조하십시오.

대상자를 대상으로 활성화 activate-audiences

대상을 Amazon S3, SFTP 또는 Azure Blob과(와) 같은 파일 기반 대상으로 타깃팅하여 활성화하십시오. 보강된 대상 속성을 필요에 따라 세분화하고 필터링할 수 있습니다.

기능 설명 faqs

이 섹션에서는 Data Distiller에서 SQL을 사용하여 외부 대상을 만들고 관리하는 방법에 대한 FAQ를 설명합니다.

질문:

다음 단계

이 문서를 읽은 후에는 Data Distiller에서 SQL 대상 확장을 사용하여 SQL 명령을 사용하여 대상을 효과적으로 만들고, 관리하고, 게시하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 고유한 비즈니스 요구 사항을 기반으로 대상 정의를 사용자 정의하고 다양한 대상에서 활성화하여 마케팅 전략 및 데이터 기반 결정을 최적화할 수 있습니다.

다음으로, 다음 설명서를 읽어 Experience Platform 대상자 관리 전략을 추가로 개발하고 최적화할 수 있습니다.