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Firebase Predictions は、アナリティクス データに機械学習を適用し、予測された行動に基づいて動的にユーザー セグメントを作成します。このような予測は、自動的に Firebase Remote Config、Notifications Composer、Firebase アプリ内メッセージング、A/B テストで使用できるようになります。また、アプリの Predictions データを BigQuery にリンクして、毎日のエクスポートを取得し、さらに分析したり、サードパーティのツールに push したりできます。

Predictions を Remote Config で使用する場合、ユーザーごとに予測されたニーズに基づいてカスタマイズされたエクスペリエンスを提供することでコンバージョンを高めることができます。

Predictions を Notifications Composer で使用すると、1 回限りまたは定期的なキャンペーンを配信できます。たとえば、アプリの使用を中止すると予想されるユーザーに通知を自動的に送信します。

A/B テストでは、さまざまな Notifications Composer のキャンペーンの有効性を比較したり、Remote Config を使用して、予測セグメント内のユーザーのアプリの操作性をカスタマイズするさまざまな方法の結果をテストしたりできます。

使ってみる

主な機能

Google の機械学習機能をデータで利用する Firebase Predictions は、機械学習に関する Google の専門知識をアナリティクス データに適用し、アプリ内のユーザーの予測された行動に基づいて動的にユーザー グループを作成します。Google の強力な機械学習機能により、過去の行動ではなく、予測された行動に基づいて製品に関する意思決定を行えるようになります。
カスタマイズされたユーザー エクスペリエンスによりコンバージョンを大幅に高める Firebase Predictions を Remote Config と Firebase アプリ内メッセージングに統合すると、予測された行動に基づいてユーザー エクスペリエンスをカスタマイズできるようになります。たとえば、購入すると予測されたユーザーに対しては新しいアプリ内購入バンドルを提示し、購入しないと予測されたユーザーに対しては広告掲載の頻度を調整できます。Predictions は毎日動的に更新されるため、常に新しい、パーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供できます。
よりスマートな通知で維持率を高める アプリを使用しなくなったユーザーのエンゲージメントを再度獲得するのは困難です。Predictions を使用すれば、ユーザーがアプリを使用しなくなる前から、チャーンが予測されたユーザーのエンゲージメントを獲得できます。1 回限りのキャンペーンを設定することも、定期的なキャンペーンを使用して特定の予測グループへの通知を自動化することもできます。
カスタム予測を作成する 組み込み予測機能(新しいサービスに乗り換えるかどうか、購入するかどうか)に加え、Firebase Predictions ではアナリティクス データで定義したコンバージョン イベントに基づいて予測を作成することもできます。イベントを定義すると、Predictions により、アプリ内でそのイベントを完了すると予測されたユーザー セグメントが動的に作成されます。
BigQuery にエクスポート さらに分析したり、サードパーティのツールやサービスに push したりするために、アプリの予測データを BigQuery に自動的に毎日 push するようにスケジュール設定できます。

仕組み

Predictions は、アナリティクス SDK が組み込まれた iOS アプリと Android アプリで利用できます。Predictions は、特定のイベントを完了する見込みのあるユーザーのセグメントを動的に作成します。Remote Config と Firebase アプリ内メッセージングでは、これらのセグメントを使用してターゲット ユーザーを設定できます。

Predictions には、デフォルトでチャーン予測と費用予測の 2 種類の予測が用意されています。チャーン予測は、アプリの利用を停止することが予測されるユーザー(アプリやアプリ関連の通知メッセージを開かないユーザー)を特定するのに役立ちます。費用予測は、アプリ内購入を行うことが予測されるユーザーを見つけるのに役立ちます。アプリで収集したカスタム コンバージョン アナリティクス イベントに基づいて、独自の予測を作成することもできます。

Predictions では、予測のリスク許容度を調整して、セグメントのサイズと精度の適切なバランスを決定できます。リスク許容度が低いと、高い精度で少数のユーザーをターゲット設定します。高いリスク許容度設定を使用すると、多くのユーザーをターゲット設定できますが、偽陽性が含まれるリスクが高まります。

アナリティクスで収集されるデータの量と関連性が増し、ユーザー数が増えるほど、アプリの機械学習モデルが向上します。特定のユーザーのモデルの精度は、早ければユーザーが数日間アプリを使用した後に向上します。

Firebase Predictions を使用するには、データを Google と共有する必要がありますか?

Google のプロダクトやサービスの改善に役立つように、Firebase 向け Google アナリティクス データを Google と共有する必要はありません。Firebase コンソールでこれを無効にするには、いつでも必要に応じて [アナリティクス] > [Dashboard] > [Settings] に移動します。

ただし、Firebase でアプリのデータを記録できるよう、Firebase 向け Google アナリティクスを使用する必要はあります。また、Firebase 向け Google アナリティクスのデータを Firebase で使用できることを確認する必要があります(データ共有設定を参照)。

Firebase 向け Google アナリティクスは共有モデルを使用することに注意してください。元イベントデータは安全で、Firebase 内でしか利用できませんが、Predictions を使用するすべてのユーザーのためにモデルの品質が向上します。Predictions のホームページから Predictions に明示的にオプトインする必要があります。Predictions はいつでも無効にでき、データを Firebase の残りの部分で引き続き使用できる場合でも、Predictions では使用できなくなります。

実装パス

Predictions は、1 か月のアクティブ ユーザーが 5,000 人以上のアプリに適しています。また、ゲームなどの使用頻度や購入頻度が高いアプリにも適しています。

アプリにアナリティクスを追加する 予測を行うには、アプリが Firebase 向け Google アナリティクスを使用してイベントを記録する必要があります。
Predictions を有効にして予測の準備状態をモニタリングする Firebase コンソールを使用して、アプリのアナリティクス データを基に予測を開始し、組み込みチャーンおよび購入予測機能で予測を行うのに十分なデータがあるかどうかをモニタリングします。また、Firebase コンソールを使用して、アプリで収集された追加のアナリティクス イベントに基づいて作成した予測を行うのに十分なアナリティクス データがあるかどうかをモニタリングすることもできます。
プログラムによる予測結果にアプリからアクセスする

Firebase コンソールから、特定のユーザーの特定の予測結果を返す Remote Config パラメータを作成します。Remote Config SDK をアプリケーションに統合すると、その Remote Config パラメータをアプリからプログラムによって呼び出して、特定のユーザーの特定の予測結果を知ることができます。

たとえば、購入する可能性の高いユーザーに対して、別の最初の画面が表示されるようにできます。

Notifications Composer または Firebase アプリ内メッセージングを使用して特定の予測セグメント内のユーザーにアプローチする

Notifications Composer または Firebase アプリ内メッセージングを使用して、1 回限りのキャンペーンまたは定期的なキャンペーンを使用して予測されたユーザー セグメント内のユーザーに連絡できます。

たとえば、チャーン予測のリスク許容度を高に設定して、アプリの使用を止める可能性があるユーザーに通知メッセージを送信できます。

次のステップ

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