콘솔로 이동

Firebase 예측plat_iosplat_androidplat_cppplat_unity

Firebase 예측은 머신러닝을 애널리틱스 데이터에 적용하여 사용자의 예측된 행동을 기준으로 동적 사용자 세그먼트를 만듭니다. 이러한 예측은 Firebase 원격 구성, 알림 작성기, Firebase 인앱 메시지, A/B 테스팅에서 자동으로 제공됩니다. 앱의 예측 데이터를 BigQuery로 내보내서 추가로 분석하거나 타사 도구에 푸시할 수도 있습니다.

원격 구성과 함께 예측을 사용하면 각 사용자의 예상되는 요구사항에 따라 맞춤화된 경험을 제공하여 전환을 늘릴 수 있습니다.

또한 알림 작성기와 함께 예측을 사용하여 일회성 캠페인이나 반복 캠페인을 진행할 수 있습니다. 예를 들어 앱 사용을 중지할 것으로 예측되는 사용자에게 자동으로 알림을 보낼 수 있습니다.

A/B 테스팅을 사용하면 서로 다른 알림 작성기 캠페인의 효과를 비교하거나 원격 구성을 통해 예측 세그먼트에 속한 사용자의 인앱 경험을 맞춤설정하는 여러 방식의 결과를 테스트할 수 있습니다.

시작하기

주요 기능

Google의 머신러닝을 데이터에 활용 Firebase 예측은 Google의 최첨단 머신러닝 기술을 애널리틱스 데이터에 적용하여 앱 사용자의 예측된 행동을 기준으로 동적 사용자 세그먼트를 만듭니다. 이 기능을 통해 이전의 행동이 아닌 예측된 행동을 기준으로 제품에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
맞춤화된 사용자 환경을 통해 전환 늘리기 Firebase 예측은 원격 구성, FCM, Firebase 인앱 메시지와 통합되므로 예측된 행동을 기준으로 사용자의 경험을 맞춤설정할 수 있습니다. 예를 들어 지출이 예측되는 사용자에게는 새 인앱 구매 번들을 표시하고 지출하지 않을 것으로 예측되는 사용자에게는 표시되는 광고 빈도를 조절할 수 있습니다.
스마트한 알림으로 유지 늘리기 이미 앱 사용을 중단한 사용자의 재사용을 유도하는 것은 쉽지 않습니다. 예측을 사용하면 앱 사용을 완전히 중단하기 전에 앱에 재방문하지 않을 것으로 예측되는 사용자의 참여를 유도할 수 있습니다. 일회성 캠페인을 설정할 수도 있고, 반복 캠페인을 통해 특정한 예측 그룹에 자동으로 알림을 보낼 수도 있습니다.
커스텀 예측 만들기 Firebase 예측에서는 앱 제거 가능성 및 지출 가능성 등의 기본 예측 외에도 애널리틱스 데이터에 정의된 임의의 전환 이벤트를 기준으로 예측을 만들 수 있습니다. 이벤트를 정의하면 앱에서 조만간 해당 이벤트를 완료할 것으로 예측되는 사용자로 구성된 동적 사용자 세그먼트가 생성됩니다.
BigQuery로 내보내기 자동 일일 내보내기를 예약하여 앱의 예측 데이터를 BigQuery로 내보내서 추가로 분석하거나 데이터를 타사 도구 및 서비스에 푸시할 수 있습니다.

기본 원리

애널리틱스 SDK가 포함된 iOS, Android, Unity, C++ 앱에서 예측을 사용할 수 있습니다. 예측은 특정 이벤트를 완료할 가능성이 높은 사용자의 동적 세그먼트를 만듭니다. 원격 구성, Firebase 인앱 메시지, 알림 작성기에서 이러한 세그먼트로 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.

Firebase 예측에는 사용자가 앱에 재방문하지 않을(앱 또는 앱 관련 알림 메시지를 열지 않을) 가능성인 앱 제거와 사용자가 인앱 구매를 수행할 가능성인 지출이라는 사전 정의된 예측 2가지가 있습니다.

앱에서 수집하는 커스텀 전환 애널리틱스 이벤트를 기반으로 직접 예측을 만들 수도 있습니다.

애널리틱스를 사용하여 수집되는 데이터의 양과 관련성 및 사용자 수가 증가함에 따라 앱의 머신러닝 모델이 개선됩니다. 또한 특정 사용자가 최소한 며칠 동안 앱을 사용하면 해당 사용자에 대한 모델의 정확도가 향상됩니다.

Firebase 예측을 사용하려면 내 데이터를 Google과 공유해야 하나요?

Google 애널리틱스 데이터를 Google과 공유하면 Google의 제품과 서비스를 개선하는 데 도움이 되지만 필수사항은 아닙니다. Firebase Console에서 애널리틱스 > 대시보드 > 설정으로 이동하여 언제든지 이 기능을 해제할 수 있습니다.

단, 앱 데이터를 Firebase에 로깅하려면 Google 애널리틱스를 사용해야 합니다. 또한 Google 애널리틱스 데이터를 Firebase에서 사용할 수 있어야 합니다. 데이터 공유 설정을 참조하세요.

Google 애널리틱스는 공유 모델을 사용합니다. 원시 이벤트 데이터는 Firebase 내에 안전하게 보관되며 사용자 본인만 사용할 수 있지만, 모델 품질은 예측을 사용하는 모든 사용자를 대상으로 개선됩니다. 예측 홈페이지에서 명시적으로 예측 기능을 선택해야 합니다. 언제든지 예측을 사용 중지할 수 있으며, 사용 중지할 경우 사용자 데이터가 나머지 Firebase 기능에서는 여전히 사용 가능하더라도 더 이상 예측용으로 제공되지 않습니다.

구현 경로

예측은 월간 활성 사용자가 5천 명 이상인 앱 및 게임과 같이 사용 및 지출이 잦은 앱에서 가장 효과적입니다.

앱에 애널리틱스 추가 예측을 하려면 앱에서 Google 애널리틱스를 사용하여 이벤트를 기록해야 합니다.
예측 사용 설정 및 예측 준비 상태 모니터링 Firebase Console을 사용하여 앱의 애널리틱스 데이터를 기준으로 예측을 시작하고 기본적으로 제공되는 앱 제거지출 예측에 대한 데이터가 충분히 모였는지 모니터링합니다. 또한 앱에서 수집하는 추가 애널리틱스 이벤트를 기반으로 생성한 예측에 대한 애널리틱스 데이터가 충분히 모였는지 Firebase Console에서 모니터링할 수 있습니다.
앱에서 원격 구성으로 예측 결과 액세스

앱에서 예측을 사용하려면 우선 Firebase Console을 사용해 사용자 세그먼트를 정의합니다. 사용자 세그먼트에는 자신이 지정한 백분위수 범위에 속하는 사용자가 포함됩니다.

그런 다음 원격 구성을 구성해 사용자 세그먼트의 구성원에 대한 원격 매개변수를 설정합니다. 앱에 원격 구성 SDK를 통합한 후 원격 구성 매개변수를 가져오고 그에 맞춰 앱 동작을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 지출 가능성이 높은 사용자에게 색다른 시작 화면 경험을 제공할 수 있습니다.

알림 작성기 또는 Firebase 인앱 메시지를 사용하여 특정 예측 세그먼트에 속하는 사용자에게 도달

알림 작성기 또는 Firebase 인앱 메시지를 사용하여 예측 사용자 세그먼트에 속하는 사용자에게 일회성 캠페인이나 반복 캠페인을 통해 알림을 보낼 수 있습니다.

예를 들어 높은 위험 허용 범위로 앱 제거 예측을 사용하여, 앱을 제거하거나 사용을 중지할 가능성이 높은 신규 사용자에게 자동으로 알림 메시지를 보낼 수 있습니다.

다음 단계