يوفر Firebase أدوات لتخصيص تجربة المستخدم من خلال استهداف مجموعات من المستخدمين من خلال خدمات Firebase مثل Remote Config و Cloud Messaging و In-App Messaging . باستخدام حساب BigQuery مرتبط، يمكنك استيراد الشرائح التي ربما تكون قد حددتها خارج Firebase لإنشاء تجارب مستهدفة مع خدمات Firebase.
إعداد الشرائح المستوردة
يمكنك استيراد البيانات الخاصة بشرائحك إلى Firebase باستخدام Google Cloud BigQuery . يوفر BigQuery عدة طرق لتحميل البيانات ، لذلك لديك الحرية في اختيار ما يناسب تكوينك بشكل أفضل.
بمجرد تمكين التكامل:
- ينشئ Firebase مجموعة بيانات تمتلكها في BigQuery، ولكن يتمتع Firebase بحق الوصول للقراءة.
- يستوعب Firebase البيانات بشكل دوري، مما يجعل شرائحك المحدثة متاحة في وحدة تحكم Firebase للاستهداف.
- يمتلك Firebase حق الوصول للقراءة فقط إلى هذه البيانات. يحتفظ Firebase بنسخة من هذه البيانات في وحدة التخزين الداخلية الخاصة به.
- أي بيانات يتم حذفها من مجموعة بيانات BigQuery يتم حذفها أيضًا من مخزن بيانات Firebase.
تمكين استيراد BigQuery
- انتقل إلى صفحة تكامل BigQuery في وحدة تحكم Firebase.
- إذا لم تكن قد قمت مسبقًا بإعداد تكامل BigQuery، فاتبع التعليمات التي تظهر على الشاشة لتمكين BigQuery.
- تمكين تبديل الشرائح المستوردة .
عند تمكين استيراد الشرائح من BigQuery:
- يقوم Firebase تلقائيًا بإنشاء مجموعة بيانات BigQuery جديدة باسم
firebase_imported_segments. تحتوي مجموعة البيانات هذه على جداول فارغة باسمSegmentMembershipsوSegmentMetadata. - تتم أيضًا مشاركة مجموعة البيانات "firebase_imported_segments" مع حساب خدمة Firebase بالمجال
@gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com. - يقوم Firebase بتشغيل مهمة كل 12 ساعة على الأقل للقراءة من مجموعة البيانات هذه، وقد يستوردها بشكل متكرر أكثر من 12 ساعة.
استيراد البيانات إلى BigQuery
يمكنك استخدام أي آلية مدعومة لتحميل بياناتك إلى BigQuery لملء جدولي SegmentMemberships و SegmentMetadata . يجب أن تتبع البيانات المخطط الموضح أدناه:
عضويات القطاع
[
{
"name": "instance_id",
"type": "STRING"
},
{
"name": "segment_labels",
"type": "STRING",
"mode": "REPEATED"
},
{
"name": "update_time",
"type": "TIMESTAMP"
}
]
example_id : معرف تثبيت Firebase لتثبيت تطبيق معين. ستحتاج إلى استرداد معرف التثبيت لكل عملية تثبيت للتطبيق تريد تضمينها في المقطع، واستخدام هذه القيم لملء هذا الحقل.
section_labels : المقاطع التي يتم تضمين الأجهزة ( "instance_id" ) فيها. ليس من الضروري أن تكون سهلة الاستخدام ويمكن أن تكون قصيرة لتقليل استخدام مساحة تخزين BigQuery. يجب أن يكون هناك إدخال مقابل في جدول SegmentMetadata لكل "segment_labels" المستخدمة هنا. لاحظ أن هذا بصيغة الجمع، في حين أن جدول SegmentMetadata يحتوي على "segment_label" .
update_time : لا يستخدمه Firebase حاليًا، ولكن يمكن استخدامه لحذف عضويات الشرائح القديمة من BigQuery التي لم تعد مستخدمة.
بيانات تعريف القطاع
[
{
"name": "segment_label",
"type": "STRING"
},
{
"name": "display_name",
"type": "STRING"
}
]
section_label : يحدد شريحة معينة. يجب أن يكون هناك إدخال في هذا الجدول لكل شريحة مدرجة في جدول SegmentMemberships . لاحظ أن هذا فردي، في حين أن جدول SegmentMemberships يحتوي على "segment_labels" .
Display_name : اسم قابل للقراءة من قبل الإنسان وسهل الاستخدام لواجهة المستخدم للمقطع. يُستخدم هذا لتسمية الجزء الخاص بك في وحدة تحكم Firebase.
قم بإعداد الفوترة لـ BigQuery
إذا كنت تحاول تجربة الميزة الجديدة لأحد التطبيقات التي تحتوي على عدد قليل جدًا من عمليات التثبيت، فقد تحتاج فقط إلى إعداد وضع الحماية لـ BigQuery .
ومع ذلك، إذا كنت تستخدم هذا لتطبيق إنتاج مع العديد من المستخدمين، فيجب عليك إعداد الفوترة لاستخدام BigQuery للدفع مقابل التخزين بالإضافة إلى الآلية المستخدمة لتحميل البيانات إلى BigQuery. لن يتم تحصيل رسوم منك مقابل أي عمليات قراءة يبدأها Firebase.
تعطيل التكامل
لإلغاء تنشيط هذا التكامل، انتقل إلى صفحة تكامل BigQuery في وحدة تحكم Firebase وقم بإلغاء تنشيط تبديل الشرائح المخصصة .
استخدم المقاطع المستوردة
بمجرد استيعاب البيانات، ستكون متاحة في وحدة تحكم Firebase للاستهداف بخدمات مثل Remote Config أو In-App Messaging. يعمل هذا تمامًا مثل استهداف المواقع أو جماهير Google Analytics.
يمكنك استخدام "الشريحة (الشرائح) المستوردة" حيث ستكون إحدى السمات القابلة للاستهداف والشرائح التي قمت باستيرادها متاحة للاختيار. وتتضمن أيضًا تقديرًا لعدد مثيلات التطبيق التي تنتمي إلى كل شريحة.
يتوفر أيضًا تقدير لعدد الحالات التي تطابق معايير الاستهداف بالكامل. يتم تحديث هذا عند إجراء أي تغييرات على معايير الاستهداف.
استخدم حالات
هناك عدد من الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام الشرائح المستوردة لإنشاء تجارب مستخدم مستهدفة. يوضح هذا القسم بعض السيناريوهات الشائعة التي قد ترغب في استخدام هذه الميزة فيها.
إرسال إشعارات لمجموعة من المستخدمين
تخيل أن لديك تطبيقًا يسمح بعمليات الشراء داخل التطبيق باستخدام عربة التسوق. يمكنك أيضًا استخدام حلول تحليلية مصممة خصيصًا أو تابعة لجهات خارجية (تلك التي لا يدعمها Google Analytics) لجمع المقاييس المختلفة المرتبطة بسلوك المستخدم في تطبيقك. باستخدام هذه المقاييس، يمكنك تحديد مجموعة من المستخدمين الذين أضافوا عناصر إلى سلة التسوق، ولكن لم يكملوا عملية الدفع.
تخيل الآن أنك تريد استخدام Firebase Cloud Messaging لإرسال إشعار إلى هؤلاء المستخدمين لتذكيرهم بأن لديهم عناصر في سلة التسوق الخاصة بهم. يمكنك إنشاء شريحة تسمى "الدفع غير المكتمل" وتضمين هؤلاء المستخدمين، الذين تم تحديدهم بواسطة معرف تثبيت Firebase الخاص بهم، وتحميله إلى BigQuery لمشاركته مع Firebase.
بمجرد أن يستوعب Firebase هذه البيانات، تصبح متاحة في مؤلف الإشعارات حيث يمكنك إنشاء حملة إشعارات جديدة تستهدف "الدفع غير المكتمل" لإرسال رسالة تحث المستخدمين على إكمال الدفع.
قم بتكوين تطبيق لمجموعة فرعية من المستخدمين
لنفترض أنك تستخدم أحد حلول التحليلات الداخلية التي تشير إلى أن بعض المستخدمين يواجهون مشكلة في التنقل في التطبيق. لمساعدة هؤلاء المستخدمين، تحتاج إلى تكوين سلوك التطبيق لهؤلاء المستخدمين ليشمل مقطع فيديو تعليميًا قصيرًا.
يمكنك دمج Remote Config في تطبيقك واستخدام معلمة، تسمى شيئًا مثل "needs_help"، في تطبيقك لعرض الفيديو التعليمي بشكل مشروط .
باستخدام بيانات التحليلات الخاصة بك، أنشئ شريحة باسم "المستخدمون المضطربون" وقم بتضمين المستخدمين المناسبين، الذين تم تحديدهم بواسطة معرف تثبيت Firebase. ثم قم بتحميل هذه الشريحة وأعضائها إلى BigQuery لمشاركتها مع Firebase.
بمجرد أن يستوعب Firebase هذه البيانات، تصبح متاحة في وحدة تحكم Remote Config كمقطع قابل للاستهداف. يمكنك بعد ذلك إنشاء شرط يستهدف "المستخدمين المضطربين" وتعيين المعلمة "needs_help" على "صحيح" لهذا الشرط وعلى "خطأ" افتراضيًا. بمجرد نشر هذا التكوين، يعرض التطبيق الفيديو التعليمي فقط للمستخدمين في فئة "المستخدمين المضطربين".
متابعة رحلات المستخدم عبر الأجهزة
تخيل أنك أنشأت تطبيقًا لمراجعة المطاعم باستخدام Firebase وGoogle Analytics. باستخدام المقاييس التي تم جمعها، تجد أن المستخدمين غالبًا ما يصلون إلى التطبيق من جهاز محمول وجهاز لوحي. تكتشف أيضًا أن المستخدمين يفضلون كتابة التقييمات على الجهاز اللوحي، بينما يمكنهم قراءة التقييمات من أي جهاز.
يبدأ بعض المستخدمين في كتابة مراجعة على هواتفهم ويستسلمون، ربما بسبب عامل الشكل الأصغر. لقد قررت إرسال إشعار إلى هؤلاء المستخدمين على أجهزتهم اللوحية لمطالبتهم بإنهاء مراجعاتهم.
للقيام بذلك، يمكنك تعيين معرف المراجع الذي تم إنشاؤه داخليًا باعتباره معرف المستخدم باستخدام Google Analytics للمستخدمين الذين قاموا بتسجيل الدخول وتشغيل حدث لتحديد المراجعات الملغاة. يمكنك بعد ذلك تصدير بيانات Google Analytics الخاصة بتطبيقك إلى BigQuery.
من خلال تحليل هذه البيانات في BigQuery، يمكنك تحديد معرف تثبيت Firebase للأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين لم ينتهوا من كتابة المراجعة على هواتفهم. يمكنك تسمية هذه المجموعة "الأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين تم إلغاؤهم على الهاتف" وتحميل المقطع إلى BigQuery لمشاركة قائمة الأعضاء مع Firebase.
بمجرد أن يستوعب Firebase هذه البيانات، تصبح متاحة في مؤلف الإشعارات كمقطع قابل للاستهداف. يمكنك بعد ذلك إنشاء حملة إشعارات جديدة تستهدف "الأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين تم إلغاؤهم على الهاتف" لإرسال رسالة تحث هؤلاء المستخدمين على إكمال مراجعتهم على أجهزتهم اللوحية.