[TIL/24-01-22]

 

매출 분석

SUM(SALES)와 같이 그냥 매출을 모두 합하고

오~ 매출이 늘었구나 -> X

 

매출을 쪼개서 분석할 필요가 있음

매출 = 활성 사용자 수 X 구매 고객 비율 X 1인당 평균 구매액

 

구매 고객 비율과 1인당 평균 구매액인 그대로이지만 활성 사용자 수가 늘어서 매출이 증가하는 경우

활성 사용자 수는 그대로이지만 구매 고객 비율이 증가해서 매출이 증가하는 경우

다른 원인은 모두 그대로이지만 1인당 평균 구매익이 늘어서 매출이 증가하는 경우

 

이렇게 각각 쪼개서 보게 되면 어떠한 원인으로 매출이 증가되었는지 파악할 수 있다.

 

이 외에도 매출이 증가하고 감소하는데 영향을 주는 여러 가지 요소가 있다.

서비스 내 가격 변동, 마케팅

천재지변, 결제 수단 장애 등등

 

활성 사용자는 서비스마다 정의가 다르다.

페이스북 : 로그인을 한 사용자 -> 로그인을 하지 않고 페북이나 인스타를 하면 활성 사용자에 집계 X

트위터 : 로그인이나 기타 인증 방식을 통하여 광고를 볼 수 있는 사용자

-> 로그인을 하지 않았더라도 광고를 보여줄 수 있다면 활성 사용자로 집계한다는 점에서 페이스북과 차이가 있음

 

 

SELECT COUNT(DISTINCT CUSTOMER_id) AS au
    FROM ORDERS
        WHERE ORDER_DATE BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 31 DAY)) 
        AND FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 DAY))

아직 직접 해보지는 않았지만 활성 사용자 수를 구하는 쿼리는 대충 이런 식인 것 같다.

ORDER_DATE가 현재 날짜에서 31일을 뺀 날짜와 현재 날짜에서 하루를 뺀 날 사이의 유저 수를 카운트하는 흐름인 것 같다.