פלטפורמת Firebase מספקת כלים להתאמה אישית של חוויית המשתמש באמצעות קבוצות של טירגוט משתמשים באמצעות שירותי Firebase כמו הגדרת תצורה מרחוק, העברת הודעות בענן, והעברת הודעות בתוך האפליקציה. באמצעות קישור ב-BigQuery, אפשר לייבא פלחים ייתכן שזיהיתם מחוץ ל-Firebase כדי ליצור חוויות מטורגטות עם שירותי Firebase.
הגדרת פלחים מיובאים
אפשר לייבא נתוני פלחים ל-Firebase באמצעות Google Cloud BigQuery ב-BigQuery יש כמה דרכים כדי לטעון נתונים, כך שאתם פנויים כדי לבחור מה הכי מתאים להגדרה שלך.
אחרי הפעלת השילוב:
- מערכת Firebase יוצרת מערך נתונים ב-BigQuery שבבעלותכם, אבל ל-Firebase יש גישה לקריאה אליו.
- מערכת Firebase מטמיעה את הנתונים מדי פעם, כך שהפלחים המעודכנים יהיו זמינים לטירגוט במסוף Firebase.
- ל-Firebase יש גישת קריאה לנתונים האלה בלבד. ב-Firebase נשמר עותק של הנתונים האלה באחסון הפנימי שלו.
- כל הנתונים שנמחקים ממערך הנתונים של BigQuery נמחקים גם מאחסון הנתונים ב-Firebase.
הפעלת ייבוא מ-BigQuery
- שילוב עם BigQuery במסוף Firebase.
- אם זו הפעם הראשונה שאתם מגדירים שילוב עם BigQuery, פועלים לפי ההוראות במסך.
הוראות להפעלת BigQuery.
מסוף Firebase"> - מפעילים את המתג פלחים מיובאים.
כשמפעילים ייבוא פלחים מ-BigQuery:
- מערכת Firebase יוצרת באופן אוטומטי BigQuery חדש
השם של מערך הנתונים
firebase_imported_segments. מערך הנתונים ריק שמות של טבלאותSegmentMembershipsוגםSegmentMetadata. - מערך הנתונים 'firebase_Imported_segments' משותף גם עם שירות Firebase
חשבון עם הדומיין
@gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com - Firebase יריץ משימה כל 12 שעות לפחות, כדי לקרוא ממערך הנתונים הזה, וייתכן לייבא בתדירות גבוהה יותר מ-12 שעות.
ייבוא נתונים ל-BigQuery
תוכלו להשתמש בכל מנגנון נתמך כדי
לטעון את הנתונים ל-BigQuery כדי
יאכלסו את הטבלאות SegmentMemberships ו-SegmentMetadata. על הנתונים
פועלים לפי הסכימה שמתוארת בהמשך:
חברויות בפלחים
[
{
"name": "instance_id",
"type": "STRING"
},
{
"name": "segment_labels",
"type": "STRING",
"mode": "REPEATED"
},
{
"name": "update_time",
"type": "TIMESTAMP"
}
]
instance_id: מזהה ההתקנה ב-Firebase להתקנה ספציפית של אפליקציה. צריך: לאחזר את מזהה ההתקנה על כל התקנה של אפליקציה שברצונך לכלול בפלח, ולהשתמש בערכים האלה כדי לאכלס את השדה הזה.
segment_labels: הפלחים שמכשירים ("instance_id") הם
כלול ב-. השמות לא חייבים להיות ידידותיים למשתמש, והם יכולים להיות קצרים כדי לצמצם את השימוש בנפח האחסון ב-BigQuery. לכל "segment_labels" שנעשה בו שימוש כאן צריכה להיות רשומה תואמת בטבלה SegmentMetadata. לתשומת ליבכם:
רבים, ואילו בטבלה SegmentMetadata יש "segment_label".
update_time: לא נמצא כרגע בשימוש ב-Firebase, אבל אפשר להשתמש בו כדי למחוק מ-BigQuery חברויות בפילוחים ישנים יותר שלא נמצאים בשימוש.
SegmentMetadata
[
{
"name": "segment_label",
"type": "STRING"
},
{
"name": "display_name",
"type": "STRING"
}
]
segment_label: מזהה פלח מסוים. חייבת להיות
ערך בטבלה זו עבור כל פלח שרשום בSegmentMemberships
טבלה. חשוב לזכור שזוהי עמודה אחת, ואילו הטבלה 'חברות בפלח' כוללת
"segment_labels"
display_name: שם לפלח שקריא לאנשים וידידותי למשתמש. השם הזה משמש לתיוג הפלח במסוף Firebase.
הגדרת חיוב ל-BigQuery
אם ברצונך לנסות את התכונה החדשה באפליקציה עם מעט מאוד התקנות, ייתכן שיהיה צורך רק להגדיר ה-Sandbox של BigQuery.
עם זאת, אם אתם משתמשים באפשרות הזו באפליקציה שפועלת בסביבת הייצור עם הרבה משתמשים, עליכם להגדיר חיוב על השימוש ב-BigQuery כדי לשלם על האחסון ועל המנגנון שבו נעשה שימוש כדי לטעון נתונים ל-BigQuery. לא נחייב אתכם על קריאות לשליחה ב-Firebase.
השבתת השילוב
כדי להשבית את השילוב הזה, צריך לעבור אל שילוב של BigQuery במסוף Firebase ומשביתים את המתג פלחים בהתאמה אישית.
שימוש בפלחים מיובאים
אחרי הטמעת הנתונים, הם יהיו זמינים במסוף Firebase למשך את הטירגוט באמצעות שירותים כמו הגדרת תצורה מרחוק או העברת הודעות בתוך האפליקציה. זה עובד בדיוק כמו טירגוט באמצעות נכסים או Google Analytics קהלים.
אתם יכולים להשתמש ב'פלחים מיובאים'. כאחד מהמאפיינים שניתן לטרגט פלחים שייבאת יהיו זמינים לבחירה. הן כוללות גם אומדן של מספר המופעים של האפליקציה ששייכים לכל פלח.
הערכה של מספר המופעים שתואמים לכל הקריטריונים של הטירגוט גם זמין. המידע הזה מתעדכן כשעורכים שינויים בטירגוט קריטריונים.
תרחישים לדוגמה
יש כמה דרכים שבהן ניתן להשתמש בפלחים מיובאים כדי ליצור למשתמשים מטורגטים. בקטע הזה מתוארים כמה תרחישים נפוצים במקומות שבהם כדאי להשתמש בתכונה הזו.
שליחת התראות לקבוצה של משתמשים
נניח שיש לכם אפליקציה שמאפשרת רכישות מתוך האפליקציה באמצעות עגלת קניות. אפשר גם להשתמש בפתרונות ניתוח נתונים בהתאמה אישית או של צד שלישי (שאינם מבוססים על Google Analytics) כדי לאסוף מדדים שונים שמשויכים להתנהגות המשתמשים באפליקציה. בעזרת המדדים האלה תוכלו לזהות קבוצה של משתמשים שהוסיפו פריטים לעגלת הקניות אבל לא השלימו את התשלום.
עכשיו נניח שאתם רוצים להשתמש באפליקציה Firebase Cloud Messaging כדי לשלוח הודעה אל המשתמשים האלה כדי להזכיר להם שיש להם פריטים בעגלת הקניות. אפשר ליצור קטע שנקרא "incomplete-checkout" וכוללים את המשתמשים האלה, שמזוהים באמצעות את מזהה ההתקנה שלו ב-Firebase, ולהעלות אותו ל-BigQuery כדי לשתף עם Firebase.
אחרי שהנתונים האלה יוטמעו ב-Firebase, הם יהיו זמינים בחלונית 'התראות' שם יכולים ליצור קמפיין התראה חדש שמטרגט רכישה שלא הושלמה לשליחה הודעה שתנחה את המשתמשים להשלים את תהליך התשלום.
הגדרת אפליקציה לקבוצת משנה של משתמשים
נניח שאתם משתמשים בפתרון פנימי לניתוח נתונים, שמציין כי חלק מהמשתמשים בעיה בניווט באפליקציה. כדי לעזור למשתמשים האלה, כדאי להגדיר התנהגות האפליקציה של המשתמשים האלה כדי לכלול סרטון הדרכה קצר.
אפשר לשלב את Remote Config באפליקציה ולהשתמש בפרמטר שנקרא משהו כמו "needs_help" באפליקציה, הצגה מותנית בסרטון ההדרכה.
בעזרת ניתוח הנתונים, יוצרים פלח בשם 'משתמשים בעייתיים' וגם לכלול משתמשים מתאימים שזוהו על ידי מזהה ההתקנה של Firebase. לאחר מכן אפשר להעלות את של הפלח ואת החברים בו ל-BigQuery כדי לשתף אותם עם Firebase.
אחרי שהנתונים האלה יוטמעו ב-Firebase, הם יהיו זמינים בRemote Config כפלח שאפשר לטרגט אליו. לאחר מכן תוכלו ליצור תנאי לטרגוט 'משתמשים במצוקה' ולהגדיר את הפרמטר needs_help לערך true בתנאים האלה ולערך false כברירת מחדל. לאחר פרסום ההגדרה הזו, האפליקציה תציג את המדריך וידאו רק למשתמשים של "משתמשים מטרידים" פלח.
מעקב אחר התהליכים שעוברים המשתמשים במכשירים שונים
נניח שיצרתם אפליקציה של ביקורות על מסעדות באמצעות Firebase ו-Google Analytics. על סמך המדדים שנאספים, לפעמים משתמשים ניגשים ממכשיר נייד וגם מטאבלט. בנוסף, אתם מגלים שהמשתמשים שלכם מעדיפים לכתוב ביקורות בטאבלט, אבל הם יכולים לקרוא ביקורות מכל מכשיר.
חלק מהמשתמשים מתחילים לכתוב ביקורת בטלפון שלהם ומוותרים, כנראה בגלל את גורם הצורה הקטן יותר. אתה מחליט לשלוח הודעה למשתמשים כאלה בתאריך בטאבלטים שלפיהם הם התבקשו לסיים את הבדיקה.
לשם כך, אפשר להגדיר מזהה בודק שנוצר באופן פנימי בתור UserId שימוש ב-Google Analytics למשתמשים מחוברים והפעלה של אירוע לצורך לזהות ביקורות שבוטלו. לאחר מכן תוכלו לייצא את נתונים של Google Analytics ל-BigQuery.
באמצעות ניתוח הנתונים האלה ב-BigQuery, אפשר לזהות את מזהה ההתקנה Firebase של למשתמשים שלא סיימו לכתוב ביקורת בטלפון שלהם. אפשר לתת לקבוצה הזו את השם 'tablets-of-users-who-cancelled-on-phone' ולהעלות את הפלח ל-BigQuery כדי לשתף את רשימת החברים עם Firebase.
אחרי שמערכת Firebase תטמיע את הנתונים האלה, הם יהיו זמינים בכלי ליצירת התראות כפלח שניתן לטרגט. לאחר מכן ניתן ליצור קמפיין חדש שמתמקד בהתראות "טאבלטים-של-משתמשים-מי-ביטול-בטלפון" כדי לשלוח הודעה שדוחפת את המשתמשים האלה כדי להשלים את הבדיקה בטאבלטים שלהם.