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오늘도 보고서에 넣을 데이터 한 줄 때문에 개발팀에 메일을 보내고 기다리고 있나요? 엑셀로는 감당 안 되는 대용량 데이터 앞에서 막막함을 느낀 적은 없나요? 데이터 시대의 마케터에게 SQL은 더 이상 선택이 아닌, 업무에 필요한 필수 스펙입니다. SQL을 배운다는 것은 개발자가 된다는 뜻이 아니라, 데이터와 직접 대화할 수 있는 능력을 갖추는 것이기 때문입니다.

이 책은 SQL의 모든 걸 담은 기술 서적은 아닙니다. 문과 출신으로 데이터 분석가로 활약한 저자가, 실제 업무 현장에서 마케터가 실무에서 마주하는 진짜 고민이 바탕으로 꼭 필요한 최소한의 SQL 지식만을 담아냈습니다. 가장 기초가 되는 SQL 기초 문법부터 마케팅 업무에 빈번하게 사용하는 JOIN과 서브쿼리, 나아가 RFM 분석과 고객 세그멘테이션, 대시보드 제작 등의 실전 활용 방안까지. 철저히 마케터에게 필요한 내용만 엄선하여 소개합니다.

어려운 개발 용어는 덜어내고, 마케터가 매일 사용하는 익숙한 용어들로 SQL을 풀어냈습니다. 그리고 고객 추출이나 매출 분석 등 현업 밀착형 예제를 통해 SQL이 어려운 프로그래밍 언어가 아닌 실질적인 마케팅 도구임을 체감할 수 있게 구성했습니다. 여기에 챗GPT, 제미나이 등 생성형 AI를 활용한 실전 팁까지 담아, 방대한 양의 문법 공부에 시간을 쏟지 않고도 데이터 추출부터 분석까지 한 번에 끝내는 노하우를 제공합니다.

단 한 줄의 쿼리문을 써본 적 없어도 괜찮습니다. 이 책과 함께라면 데이터 보물창고를 여는 열쇠, SQL을 내 것으로 만들고 숫자로 성과를 증명하는 ‘일 잘하는 마케터’로 거듭날 수 있습니다.

들어가며

Chapter 01. 시작하기 전에
_Section 1. 데이터베이스와 SQL 이해하기
___1. 데이터베이스와 테이블
___2. SQL이란?
___3. 빅쿼리 소개
_Section 2. 실습 환경 준비하기
___1. 구글 클라우드 설정
___2. 빅쿼리 설정
_Section 3. 샘플 데이터 살펴보기
___1. 사용할 테이블
___2. 쿼리 실행 방법

[Part 1. SQL 기본기 다지기]
Chapter 02. SQL 기초 문법 1
_Section 1. SELECT 문: 데이터 조회 첫걸음
___1. SQL 작성 양식 및 순서
___2. SQL 작성 규칙
_Section 2. 데이터 조회와 필터링(SELECT, FROM, WHERE)
___1. 데이터 추출하기: SELECT, FROM
___[예제] 가상 쇼핑몰 ‘야채나라 과일공주’ 데이터로 배우는 SQL의 기본과 활용
___2. 컬럼 조회하기: 와일드카드 * 활용
___3. 컬럼 별칭 설정하기: AS(Alias)
___4. 원하는 조건 설정하기: WHERE 절
_Section 3. 데이터 그룹화와 집계(GROUP BY, 집계 함수)
___1. 같은 값끼리 모아서 그룹화하기: GROUP BY 절
___2. 집계 함수
___3. 그룹화 후 조건 설정하기: HAVING 절
_Section 4. 데이터 정렬과 제한(ORDER BY, LIMIT)
___1. 결과 정렬하기: ORDER BY
___2. 추출 개수 제한하기: LIMIT

Chapter 03. SQL 기초 문법 2
_Section 1. 연산자
___1. 연산자란?
___2. 산술 연산자
___3. 비교 연산자와 논리 연산자
_Section 2. 테이블 결합하기(JOIN과 UNION)
___1. RDB와 ERD
___2. JOIN
___3. UNION 연산자
_Section 3. 조건식
___1. 조건식이란?
___2. 조건식의 종류
_Section 4. 서브쿼리(Subquery)
___1. 서브쿼리의 개념
___2. 서브쿼리의 종류
___3. WITH 절
_Section 5. 데이터 타입과 유용한 내장 함수
___1. SQL의 주요 데이터 타입
___2. SQL의 함수

[Part 2. 마케터를 위한 SQL 실습]
Chapter 04. 고객 분석하기
_Section 1. RFM 분석
___[예제] RFM 분석을 위한 데이터 추출
_Section 2. 고객 세그멘테이션
___[예제] 야채·과일 판매 온라인 쇼핑몰의 세그멘테이션 생성
_Section 3. 구매 패턴 분석
___[예제 1] 특정 상품을 자주 구매한 고객 조회하기
___[예제 2] 고객 재구매율 분석
_Section 4. 타겟 마케팅을 위한 고객 추출하기
___[예제 1] 고객의 인구통계학적 정보를 활용한 고객군 추출
___[예제 2] 가입 후 구매 이력이 없는 고객군 추출

Chapter 05. 매출 분석하기
_Section 1. 기간별 매출 분석
___[예제1] 월별 매출 분석
___[예제2] 분기별 매출 분석하기
_Section 2. 상품 카테고리별 매출 분석
___[예제] 상품 원산지별 매출 분석
_Section 3. 고객의 인구통계학적 정보를 활용한 매출 분석
___[예제] 성별/연령대별 매출 분석

Chapter 06. 데이터 추출 시 알아두면 좋을 TIP
___1. 자주 발생하는 오류와 해결법
___2. 데이터 결과 검증

[Part 3. 빅쿼리 활용과 GA4]
Chapter 07. GA4 데이터 활용
_Section 1. GA4와 빅쿼리 연동하기
___1. 사전 준비
___2. GA4 데이터 내보내기 설정
___3. 빅쿼리 접근 권한 부여(필요 시)
___4. 연동 후 데이터 확인
_Section 2. 주요 지표 추출하기
___1. 샘플 데이터로 실습하기
___[예제1] 일간 활성 사용자 수(DAU) 추출하기
___[예제2] 월간 활성 사용자 수(MAU) 추출하기
___[예제3] 구매 관련 지표 추출하기
___[예제4] 기기 유형별 방문자 수 추출하기
___[예제5] 트래픽 소스별 신규 획득 사용자 수 추출하기

Chapter 08. 루커 스튜디오로 완성하는 데이터 시각화
_Section 1. 빅쿼리 데이터 연동하기
___1. 루커 스튜디오에서 빅쿼리 연동하기
_Section 2. 대시보드 제작 실습하기
___1. 보고서 전체 내용을 제어할 수 있는 컨트롤 추가
___2. 일별 활성 사용자(DAU) 시계열 차트 만들기
___3. 디바이스/OS별 사용자 비율 원형 차트 만들기
___4. 주요 지표 스코어카드 만들기
___5. 페이지별 방문자 수 테이블 만들기

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