설명서 Journey Optimizer B2B Journey Optimizer B2B Edition 설명서

데이터 세트 쿼리

마지막 업데이트: 2026년 10월 13일

주제:
데이터 관리

작성 대상:

숙련자
Admin
Developer

Adobe Journey Optimizer B2B Edition이(가) Adobe Experience Platform에 내보내는 계정, 개인, 구매 그룹 및 여정 데이터를 분석하기 위해 바로 사용할 수 있는 SQL 쿼리 예제를 찾으십시오. 계정, 구매 그룹, 전자 메일 참여 및 여정 활동에 대해 보고하려면 Query Service에서 쿼리를 실행하십시오.

이러한 쿼리에 사용되는 데이터 세트 및 필드에 대한 설명은 내보낸 데이터 세트를 참조하십시오.

필요 조건 prerequisites

이 페이지에서 쿼리를 실행하기 전에 다음 사항이 있는지 확인하십시오.

Query Service에 액세스: Experience Platform 샌드박스에서 쿼리 서비스에 액세스할 수 있어야 합니다.
사용 가능한 데이터 세트: 쿼리는 내보낸 Journey Optimizer B2B Edition개 데이터 세트를 대상으로 합니다. 샌드박스에서 데이터 세트(으)로 이동하여 데이터 세트가 존재하며 데이터를 포함하는지 확인하십시오.
스키마 필드 값: 쿼리의 필드에 해당 스키마의 값이 있는지 확인하십시오. 빈 필드는 결과를 반환하지 않으며 오류를 생성하지 않습니다.

NOTE

이 예제에서는 account_table 및 person_activity_table과(와) 같은 짧은 테이블 이름을 사용합니다. 각 테이블 이름을 샌드박스의 해당 데이터 세트 이름으로 바꿉니다. 데이터 세트 이름에 하이픈이 있으면 큰따옴표로 묶습니다. Example Company 및 PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE과(와) 같은 자리 표시자 값을 환경의 값으로 바꿉니다.

쿼리 실행 run

이 페이지에서 예제를 실행하려면:

Experience Platform에서 쿼리 서비스 > 쿼리를 선택합니다.
예제를 쿼리 편집기에 붙여 넣은 다음 테이블 이름 및 자리 표시자 값을 바꿉니다.
실행을 선택합니다.

날짜별로 필터링하는 예제는 지난 30일을 사용합니다. 시간 범위를 변경하려면 INTERVAL '30' DAY 값을 편집하십시오.

쿼리 선택

다음 표를 사용하여 보고 작업에 대한 쿼리를 선택합니다.

다음을 원합니다.

다음으로 이동

계정 이름, 업계 및 위치 검토

계약별 구매 그룹 비교

계정과 연결된 사람 찾기

구매 그룹 상태 변경 추적

이메일을 클릭한 사람 찾기

유형별 최근 활동 비교

크기별 계정 여정 비교

여정 내 계정 나열

일일 계정 여정 활동 추적

여정 내 계정 내역 조사

크기 및 상태별 개인 여정 비교

여정에 있는 사람 나열

여정 내 사람 위치 확인

단계별로 사용자 수 비교

최근 개인 여정 활동 추적

최근 여정 활동 추적

여정에 있는 사람의 내역 조사

개인 여정 타임라인 검토

계정 및 구매 그룹 쿼리

이러한 쿼리를 사용하여 계정, 구매 그룹 및 보고에 사용할 수 있는 사람을 검토하십시오.

계정 세부 정보 검토 account-details

계정 이름, 업종, 위치 및 회사 규모를 검토하여 보고에 사용할 수 있는 계정을 파악합니다.

SELECT
a._id AS accountID,
a.accountName,
a.industry,
a.country,
a.numberOfEmployees
FROM account_table a
WHERE a.isDeleted = FALSE
ORDER BY a.accountName
LIMIT 100;

구매 그룹 참여 비교 buying-group-engagement

완전성 및 솔루션 흥미와 함께 기록된 참여 점수별로 구매 그룹을 비교합니다.

SELECT
bg._id AS buyingGroupID,
bg.buyingGroupName,
bg.engagementScore,
bg.completenessScore,
bg.solutionInterest,
bg.buyingGroupStatus
FROM buying_group_table bg
WHERE bg.isDeleted = FALSE
ORDER BY bg.engagementScore DESC NULLS LAST, bg.buyingGroupName
LIMIT 100;

계정에서 사람 찾기 account-people

계정과 연결된 직원과 직책을 찾아 연락처를 파악합니다. Example Company을(를) 샌드박스의 계정 이름으로 바꾸십시오.

SELECT DISTINCT
a._id AS accountID,
a.accountName,
p._id AS personID,
p.firstName,
p.lastName,
p.email,
p.jobTitle
FROM account_member_table m
JOIN account_table a ON m.accountID = a._id
JOIN person_table p ON m.personID = p._id
WHERE m.isDeleted = FALSE
AND a.isDeleted = FALSE
AND p.isDeleted = FALSE
AND a.accountName = 'Example Company'
ORDER BY p.lastName, p.firstName
LIMIT 100;

구매 그룹 상태 변경 검토 buying-group-status-changes

지난 30일 동안의 구매 그룹 상태 변경 사항을 검토하여 시간이 지남에 따라 그룹이 어떻게 변경되는지 파악합니다.

SELECT
bg._id AS buyingGroupID,
bg.buyingGroupName,
e.timestamp AS changedAt,
e.newStatus
FROM buying_group_event_table e
JOIN buying_group_table bg ON e.buyingGroupID = bg._id
WHERE bg.isDeleted = FALSE
AND e.eventType = 'buyingGroup.changeStatus'
AND e.timestamp >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
AND e.timestamp < CURRENT_TIMESTAMP
ORDER BY e.timestamp DESC
LIMIT 100;

개인 참여 쿼리

이러한 쿼리를 사용하여 이메일 참여 및 기타 기록된 개인 활동을 검토하십시오.

이메일을 클릭한 사람 찾기 email-clicks

최근 이메일 참여를 검토하려면 지난 30일 동안 기록된 이메일 클릭으로 사용자를 식별합니다.

SELECT DISTINCT
p._id AS personID,
p.firstName,
p.lastName,
p.email
FROM person_activity_table e
JOIN person_table p ON e.personID = p._id
WHERE e.isDeleted = FALSE
AND p.isDeleted = FALSE
AND e.eventType = 'directMarketing.emailClicked'
AND e.timestamp >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
AND e.timestamp < CURRENT_TIMESTAMP
ORDER BY p.lastName, p.firstName
LIMIT 100;

최근 개인 활동 비교 person-activity

기록된 활동 유형과 관련된 사람 수를 비교하여 최근 참여를 파악합니다.

SELECT
e.eventType,
COUNT(*) AS recordedRows,
COUNT(DISTINCT e.personID) AS distinctPeople
FROM person_activity_table e
WHERE e.isDeleted = FALSE
AND e.personID IS NOT NULL
AND e.personID <> ''
AND e.timestamp >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
AND e.timestamp < CURRENT_TIMESTAMP
GROUP BY e.eventType
ORDER BY recordedRows DESC
LIMIT 100;

계정 여정 쿼리

이러한 쿼리를 사용하여 계정 여정을 분석합니다. PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE을(를) 계정 여정의 _id 값으로 바꾸고 PASTE_COMPLETE_ACCOUNT_ID_HERE을(를) 계정의 _id 값으로 바꿉니다.

계정별 여정 수 비교 account-journey-counts

상태 및 기록된 멤버십 카운트별로 계정 여정을 비교하여 계정 인구가 가장 많은 여정을 확인합니다.

SELECT
j._id AS journeyID,
j.accountJourneyName,
j.accountJourneyStatus,
COUNT(DISTINCT m.accountID) AS accountsWithRecordedMembership
FROM account_journey_table j
LEFT JOIN account_journey_member_table m
ON m.journeyID = j._id
AND m.isDeleted = FALSE
AND m.accountID <> ''
WHERE j.isDeleted = FALSE
GROUP BY j._id, j.accountJourneyName, j.accountJourneyStatus
ORDER BY accountsWithRecordedMembership DESC, j.accountJourneyName
LIMIT 100;

여정 내 계정 나열 journey-accounts

해당 업계 및 국가를 포함하여 특정 여정과 관련된 계정을 검토합니다.

SELECT DISTINCT
a._id AS accountID,
a.accountName,
a.industry,
a.country
FROM account_journey_member_table m
JOIN account_table a ON m.accountID = a._id
WHERE m.isDeleted = FALSE
AND a.isDeleted = FALSE
AND m.journeyID = 'PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE'
ORDER BY a.accountName, accountID
LIMIT 100;

일일 계정 활동 추적 account-daily-activity

일별 계정 추가, 제거 및 단계 변경을 추적하여 지난 30일 동안의 여정 내 활동을 파악합니다.

SELECT
CAST(e.timestamp AS DATE) AS activityDate,
e.eventType,
COUNT(*) AS recordedRows,
COUNT(DISTINCT e.accountID) AS distinctAccounts
FROM account_activity_table e
WHERE e.journeyID = 'PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE'
AND e.accountID IS NOT NULL
AND e.accountID <> ''
AND e.eventType IN (
'account.addAccountToJourney',
'account.removeAccountFromJourney',
'account.changeAccountJourneyNode'
)
AND e.timestamp >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
AND e.timestamp < CURRENT_TIMESTAMP
GROUP BY CAST(e.timestamp AS DATE), e.eventType
ORDER BY activityDate DESC, e.eventType
LIMIT 100;

계정 여정 타임라인 검토 account-timeline

기록된 이벤트 및 여정 단계를 검토하여 계정의 최근 여정 내역을 조사합니다.

SELECT
e.timestamp AS activityAt,
e.eventType,
e.journeyNodeID,
n.nodeType,
e.previousJourneyNodeID,
e.buyingGroupID
FROM account_activity_table e
LEFT JOIN account_journey_node_table n
ON e.journeyNodeID = n._id
AND e.journeyID = n.accountJourneyID
AND n.isDeleted = FALSE
WHERE e.accountID = 'PASTE_COMPLETE_ACCOUNT_ID_HERE'
AND e.journeyID = 'PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE'
AND e.timestamp >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
AND e.timestamp < CURRENT_TIMESTAMP
ORDER BY e.timestamp DESC
LIMIT 100;

개인 여정 쿼리

이러한 쿼리를 사용하여 개인 여정을 분석합니다. PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE을(를) 사용자 여정의 _id 값으로 바꾸고 PASTE_COMPLETE_PERSON_ID_HERE을(를) 사용자 _id 값으로 바꿉니다.

여정으로 개인 수 비교 person-journey-counts

기록된 멤버십 수, 상태 및 날짜별로 개인 여정을 비교하여 크기 및 라이프사이클을 파악합니다.

SELECT
j._id AS journeyID,
j.personJourneyName,
j.personJourneyStatus,
j.startDate,
j.endDate,
COUNT(DISTINCT m.personID) AS peopleWithRecordedMembership
FROM person_journey_table j
LEFT JOIN person_journey_member_table m
ON m.journeyID = j._id
AND m.isDeleted = FALSE
AND m.personID <> ''
WHERE j.isDeleted = FALSE
GROUP BY
j._id,
j.personJourneyName,
j.personJourneyStatus,
j.startDate,
j.endDate
ORDER BY peopleWithRecordedMembership DESC, j.personJourneyName
LIMIT 100;

여정에 사람 나열 journey-people

여정과 연관된 사용자, 마지막으로 입력한 시기 및 입력한 빈도를 검토합니다.

SELECT DISTINCT
m.personID,
p.firstName,
p.lastName,
p.email,
m.membershipDate,
m.lastEntryDate,
m.entryCount,
m.reentryOpensAt,
m.journeyNodeID
FROM person_journey_member_table m
LEFT JOIN person_table p
ON m.personID = p._id
AND p.isDeleted = FALSE
WHERE m.isDeleted = FALSE
AND m.personID IS NOT NULL
AND m.personID <> ''
AND m.journeyID = 'PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE'
ORDER BY m.lastEntryDate DESC NULLS LAST, m.personID
LIMIT 100;

단계별로 개인 수 비교 person-step-counts

사람들이 여정 멤버십에 기록된 단계를 가로질러 어떻게 분배되는지 확인하십시오.

SELECT
m.journeyNodeID,
n.nodeType,
COUNT(DISTINCT m.personID) AS peopleWithRecordedStep
FROM person_journey_member_table m
LEFT JOIN person_journey_node_table n
ON m.journeyNodeID = n._id
AND m.journeyID = n.personJourneyID
AND n.isDeleted = FALSE
WHERE m.isDeleted = FALSE
AND m.personID IS NOT NULL
AND m.personID <> ''
AND m.journeyID = 'PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE'
GROUP BY m.journeyNodeID, n.nodeType
ORDER BY peopleWithRecordedStep DESC, m.journeyNodeID
LIMIT 100;

최근 여정 활동 추적 person-journey-activity

기록된 여정 시작, 종료 및 전환을 비교하여 지난 30일 동안 여정의 개인 활동을 이해합니다.

SELECT
e.eventType,
COUNT(*) AS recordedRows,
COUNT(DISTINCT e.personID) AS distinctPeople
FROM person_activity_table e
WHERE e.isDeleted = FALSE
AND e.journeyID = 'PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE'
AND e.personID IS NOT NULL
AND e.personID <> ''
AND e.eventType IN (
'person.journeyAdd',
'person.journeyRemove',
'person.journeyStart',
'person.journeyEnd',
'person.journeyNodeTransition',
'person.journeySplitNode'
)
AND e.timestamp >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
AND e.timestamp < CURRENT_TIMESTAMP
GROUP BY e.eventType
ORDER BY recordedRows DESC, e.eventType
LIMIT 100;

개인 여정 타임라인 검토 person-timeline

단계 전환, 분할 선택 사항 및 여정 속성 프로필 업데이트를 포함하여 개인의 최근 여정 내역을 조사합니다.

SELECT
e.timestamp AS activityAt,
e.eventType,
e.journeyNodeID,
e.previousJourneyNodeID,
e.newJourneyNodeID,
e.journeyChoiceNumber,
e.journeyEntryCount,
e.attributeName,
e.attributeOldValue,
e.attributeNewValue
FROM person_activity_table e
WHERE e.isDeleted = FALSE
AND e.personID = 'PASTE_COMPLETE_PERSON_ID_HERE'
AND e.journeyID = 'PASTE_COMPLETE_JOURNEY_ID_HERE'
AND e.timestamp >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
AND e.timestamp < CURRENT_TIMESTAMP
ORDER BY e.timestamp DESC
LIMIT 100;

recommendation-more-help

journey-optimizer-b2b-help-user