수식, 연산자 및 계산된 인사이트

계산된 인사이트를 사용하면 보기를 사용하여 대규모 동작 데이터를 이해하고 세분화를 향상하기 위해 보기를 재사용할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 도구에서 인사이트를 찾을 수도 있습니다. 데이터 변환을 수행하기 위해 사용하는 옵션은 사용 사례 및 데이터 유형에 따라 다릅니다.

수식

수식은 다양한 데이터 유형을 계산하는데 적합하지만 고급 지식이 필요합니다. 수식은 다른 소스 필드에서 파생되지만 하드 코딩된 값을 사용할 수 있습니다.

사용자가 세분화 시간에 소비 및 사용할 수 있는 논리를 추상화하기 위해 간단한 행 기반 작업을 사용할 경우 수식을 사용하는 것이 좋습니다. 행 기반 계산은 행을 집계하는 대신 독립 행에 논리를 적용합니다. 예를 들어 "신발(단수)"를 "신발(복수)"로 변경하는 IF 수식은 결과가 정적이므로 올바르게 작동합니다. 그러나 일 수는 시간이 경과함에 따라 변하기 때문에 1월 1일 이후의 일 수를 찾는 것은 불가능합니다. 계산은 수집 시간에만 발생하며 런타임 계산이 아닌 저장된 계산입니다. 수식은 자동으로 업데이트되지 않습니다.

이 표에는 수식을 사용하는 사례가 요약되어 있습니다.

사용 사례	수식
행 기반 작업의 간단한 논리
간편한 사용 및 셀프 서비스
재사용 가능성이 높은 콘텐츠
정기적으로 업데이트되는 특성

세분화 연산자

세분화 연산자가 사용 사례를 완전히 지원하지 않는 경우 대신 계산된 인사이트를 사용합니다. 예를 들어 날짜에 대한 최대 연산자는 계산된 인사이트에서만 사용할 수 있습니다(예: 신발의 마지막 구매 날짜 찾기). 세그먼트 간에 재사용되거나 필터 컨테이너의 일부로 긴 기타 특성 목록이 있을 경우 숫자의 최대, 최소, 평균, 합계 집계에 대해 계산된 인사이트를 사용합니다.

이 표에는 세분화 연산자를 사용하는 사례가 요약되어 있습니다.

사용 사례	세분화 연산자
간편한 사용 및 셀프 서비스
재사용 가능성이 높은 콘텐츠
정기적으로 업데이트되는 특성

계산된 인사이트의 함수

고객 동작을 이해하려면 고객 수준에서 또는 고객, 채널, 제품 특성과 같은 여러 치수를 사용하여 전체 집단 수준에서 계산된 인사이트를 사용합니다. 최근성, 주기, RFM(통화 가치), 고객 생애 가치(CLV)와 같은 다차원 메트릭을 정의하고 계산합니다. 메트릭이 계산된 후 매일 자동으로 새로 고쳐질 수 있으므로 채널, 고객 또는 제품에 대한 가장 최신 정보로 작업할 수 있습니다.

이 표에는 계산된 인사이트를 사용하는 사례가 요약되어 있습니다.

사용 사례	계산된 인사이트
행 기반 작업의 간단한 논리
간편한 사용, 셀프 서비스
재사용 가능성이 높은 콘텐츠
정기적으로 업데이트되는 특성