Explorar os resultados da sua previsão

Depois de configurar o Firebase Previsões, seus usuários são segmentados dinamicamente em grupos com base no comportamento previsto. O Firebase Previsões tem um amplo espectro de sinais que ele pode usar para fazer essas previsões, incluindo eventos do Google Analytics registrados automaticamente e registrados explicitamente, a configuração do dispositivo do usuário e os atributos básicos do app, como o tamanho binário. No entanto, para qualquer previsão, apenas alguns dos sinais disponíveis são relevantes.

Como exemplo hipotético, ao prever se um usuário provavelmente gastará dinheiro, o comportamento de gasto recente do usuário provavelmente é muito relevante, enquanto que o tamanho binário provavelmente não é. No entanto, na prática, os sinais que realmente têm relevância para as previsões são muitas vezes surpreendentes e podem mudar com o tempo.

Para mais informações sobre exatamente quais dados foram usados ​​para realizar suas previsões, explore as previsões no Console do Firebase.

Abrir a página de detalhes de uma previsão

Para explorar uma previsão:

  1. Abra a seção "Previsões" do Console do Firebase.

  2. Verifique se o app e a plataforma do seu interesse estão selecionados no menu suspenso na parte superior do console.

    Se você tiver previsões configuradas para o app que selecionado, verá uma página que contém cartões com informações sobre as previsões predefinidas e quaisquer previsões personalizadas que você possa ter criado para o app.

  3. No cartão da previsão que você quer explorar, clique em Selecionar uma ação > Explorar esta previsão.

A página de detalhes da previsão é aberta.

O que foi preciso para fazer essa previsão?

Expanda a seção O que foi preciso para fazer essa previsão da página de detalhes da previsão para ver quais dados foram usados ​​para a previsão selecionada disponível no período de 28 dias mais recente (o período de tempo exato é indicado no canto superior direito da página).

Os sinais mostrados nesta seção foram usados ​​para determinar se cada um dos seus usuários ativos nos últimos 28 dias estava previsto para executar a ação em questão. Também são mostrados os valores médios e a faixa de valores desses sinais sobre todos os usuários que executariam a ação segundo a previsão, considerando a tolerância ao risco selecionada. Ao selecionar diferentes níveis de tolerância ao risco, você pode ver como os valores de cada sinal afetaram a confiança da previsão.

Embora esta página liste a maioria dos sinais usados ​​pelos modelos de previsão, os modelos são atualizados e aprimorados com frequência. Por isso, alguns sinais podem não estar incluídos.

Os dados que contribuem para uma previsão pertencem a quatro categorias de alto nível: métricas de engajamento do usuário, frequência do evento, propriedades do usuário e atributos do app. Observe que algumas previsões podem não usar nenhum sinal de uma categoria, caso em que a categoria não terá itens nela.

As seções a seguir descrevem os sinais que podem aparecer em cada categoria.

Métricas de engajamento do usuário

As métricas de engajamento do usuário medem o quanto os usuários usaram seu app em vários períodos de tempo.

Usuários ativos

Se um usuário esteve ativo durante um determinado período de tempo.

Os usuários são considerados ativos quando acionam um evento do Google Analytics que indica a atividade do usuário pelo menos uma vez em um determinado período de tempo. O evento mais comum que indica atividade é user_engagement. Observe que nem todos os eventos indicam a atividade do usuário. Receber uma notificação, por exemplo, não significa necessariamente que o usuário estava ativo no app. Além disso, os eventos personalizados do Google Analytics não são considerados para indicar a atividade do usuário, porque as previsões não podem determinar quais dos seus eventos personalizados podem ser acionados apenas por um usuário ativo.

Clique em Usuários ativos para ver a porcentagem de usuários que estavam ativos em cada um dos vários intervalos de um dia e de uma semana, em relação a todos os usuários que executariam a ação segundo a previsão, com a tolerância ao risco selecionada.

Por exemplo, se você selecionar "not_churn - tolerância ao risco baixa" e o histograma indicar 97% de usuários ativos há uma semana, isso significa que, de todos os usuários que não se desligarão segundo a previsão, 97% estavam ativos na semana passada.

Dias ativos contínuos nos últimos sete dias O número de dias contínuos em que um usuário esteve ativo nos últimos sete dias.
Semanas ativas contínuas nas últimas quatro semanas O número de semanas contínuas em que um usuário esteve ativo nas últimas quatro semanas.
Dias ativos nos últimos sete dias O número de dias em que um usuário esteve ativo nos últimos sete dias.
Semanas ativas nas últimas quatro semanas O número de semanas em que um usuário esteve ativo nas últimas quatro semanas.
Dias inativos contínuos nos últimos sete dias O número de dias contínuos em que um usuário esteve inativo nos últimos sete dias.
Semanas inativas contínuas nas últimas quatro semanas O número de semanas contínuas em que um usuário esteve inativo nas últimas quatro semanas.
Dias inativos nos últimos sete dias O número de dias em que um usuário esteve inativo nos últimos sete dias.
Semanas inativas nas últimas quatro semanas O número de semanas em que um usuário esteve inativo nas últimas quatro semanas.
Dias desde o primeiro dia ativo O número de dias desde que um usuário registrou uma atividade pela primeira vez no seu app.

Frequência de eventos

O Firebase Previsões pode usar qualquer um dos eventos do Google Analytics que seu app registra para fazer previsões, independentemente se o SDK do Firebase registra automaticamente o evento ou se você o registra explicitamente.

Cada um dos eventos do Google Analytics mostrados contribuiu para a previsão. Você pode clicar neles para ver os valores de parâmetro mais comuns registrados com o evento e a porcentagem de usuários que acionaram o evento em cada um dos vários intervalos de um dia e de uma semana, em relação a todos os usuários que executariam a ação segundo a previsão, com a tolerância ao risco selecionada. Se um dos intervalos estiver esmaecido, para esse intervalo de tempo, muito poucos usuários acionaram o evento para que ele seja relevante.

Por exemplo, se você selecionar "not_churn - tolerância ao risco baixa" e o histograma indicar que 77% dos usuários acionaram o evento spend_virtual_currency há uma semana, isso significa que, de todos os usuários que não se desligarão segundo a previsão, 77% acionaram o evento spend_virtual_currency na última semana.

Propriedades do usuário

O Firebase Previsões usa as propriedades do dispositivo do usuário para fazer previsões sobre o comportamento futuro do usuário.

Atualização do SO

A última atualização do sistema operacional no dispositivo do usuário.

A página de detalhes de previsão mostra a média de atualização do SO de todos os usuários na previsão selecionada e no segmento de tolerância ao risco, medida em uma escala de 0,0 a 1,0.

Atualização do app

A última atualização do usuário para uma nova versão do seu app.

A página de detalhes de previsão mostra a média de atualização do app de todos os usuários na previsão selecionada e no segmento de tolerância ao risco, medida em uma escala de 0,0 a 1,0.

Idioma padrão do usuário O idioma padrão configurado no dispositivo do usuário.

Atributos do app

O Firebase Previsões usa atributos estáticos do seu app para fazer previsões sobre o comportamento futuro de um usuário.

Tamanho do app O tamanho do seu app no dispositivo.
Código do app O código exclusivo do seu app.

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