يوفر Firebase أدوات لتخصيص تجربة المستخدم من خلال استهداف مجموعات المستخدمين من خلال خدمات Firebase مثل Remote Config و Cloud Messaging و In-App Messaging . باستخدام حساب BigQuery مرتبط ، يمكنك استيراد شرائح ربما تكون قد حددتها خارج Firebase لإنشاء تجارب مستهدفة مع خدمات Firebase.
قم بإعداد الشرائح المستوردة
يمكنك استيراد البيانات لشرائحك إلى Firebase باستخدام Google Cloud BigQuery . يوفر BigQuery عدة طرق لتحميل البيانات ، ولك مطلق الحرية في اختيار أفضل ما يناسب تهيئتك.
بمجرد تمكين التكامل:
- يُنشئ Firebase مجموعة بيانات في BigQuery تملكها ، لكن Firebase لديه حق الوصول للقراءة.
- يستوعب Firebase البيانات بشكل دوري ، مما يجعل الشرائح المحدثة متاحة في وحدة تحكم Firebase للاستهداف.
- Firebase لديه حق الوصول للقراءة فقط إلى هذه البيانات. يحتفظ Firebase بنسخة من هذه البيانات في وحدة التخزين الداخلية.
- يتم أيضًا حذف أي بيانات يتم حذفها من مجموعة بيانات BigQuery من تخزين بيانات Firebase.
تفعيل استيراد BigQuery
- انتقل إلى صفحة تكامل BigQuery في وحدة تحكم Firebase.
- إذا لم تكن قد أعددت سابقًا تكامل BigQuery ، فاتبع الإرشادات التي تظهر على الشاشة لتمكين BigQuery.
- تفعيل تبديل الشرائح المستوردة .
عند تمكين استيراد شرائح من BigQuery:
- يُنشئ Firebase تلقائيًا مجموعة بيانات BigQuery جديدة باسم
firebase_imported_segments. تحتوي مجموعة البيانات هذه على جداول فارغة تسمىSegmentMembershipsوSegmentMetadata. - تتم أيضًا مشاركة مجموعة البيانات "firebase_imported_segments" مع حساب خدمة Firebase مع النطاق
@gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com. - يدير Firebase 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 في BigQuery لتعبئة جداول SegmentMemberships و SegmentMetadata . يجب أن تتبع البيانات المخطط الموضح أدناه:
العضوية
[
{
"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.
Sector_labels : المقاطع التي تم تضمينها في الأجهزة ( "instance_id" ). لا يجب أن تكون هذه الأجزاء ملائمة للإنسان ويمكن أن تكون قصيرة لتقليل استخدام مساحة تخزين BigQuery. يجب أن يكون هناك إدخال مطابق في جدول SegmentMetadata لكل "segment_labels" مستخدمة هنا. لاحظ أن هذا هو صيغة الجمع ، بينما يحتوي جدول SegmentMetadata على "segment_label" .
update_time : لا يستخدمه Firebase حاليًا ، ولكن يمكن استخدامه لحذف عضويات الشرائح القديمة من BigQuery التي لم تعد مستخدمة.
البيانات الوصفية
[
{
"name": "segment_label",
"type": "STRING"
},
{
"name": "display_name",
"type": "STRING"
}
]
Sector_label : يحدد شريحة معينة. يجب أن يكون هناك إدخال في هذا الجدول لكل شريحة مدرجة في جدول SegmentMemberships . لاحظ أن هذا مفرد ، بينما يحتوي جدول SegmentMemberships على "segment_labels" .
display_name : اسم للقطاع يمكن قراءته وملائم لواجهة المستخدم. يستخدم هذا لتسمية شريحتك في وحدة تحكم Firebase.
إعداد الفوترة لـ BigQuery
إذا كنت تحاول تجربة الميزة الجديدة لتطبيق ما باستخدام عدد قليل جدًا من عمليات التثبيت ، فقد تحتاج فقط إلى إعداد وضع الحماية في BigQuery .
ومع ذلك ، إذا كنت تستخدم هذا لتطبيق الإنتاج مع العديد من المستخدمين ، فيجب عليك إعداد الفوترة لاستخدام BigQuery للدفع مقابل التخزين بالإضافة إلى الآلية المستخدمة لتحميل البيانات في BigQuery. لن يتم تحصيل رسوم منك مقابل أي قراءات بدأها Firebase.
قم بإلغاء تنشيط الدمج
لإلغاء تنشيط هذا التكامل ، انتقل إلى صفحة تكامل BigQuery في وحدة تحكم Firebase وقم بإلغاء تنشيط تبديل الشرائح المخصصة .
استخدم الشرائح المستوردة
بمجرد استيعاب البيانات ، ستكون متاحة في وحدة تحكم Firebase للاستهداف بخدمات مثل التكوين عن بُعد أو المراسلة داخل التطبيق. يعمل هذا تمامًا مثل الاستهداف بالمواقع أو جماهير Google Analytics.
يمكنك استخدام "الشريحة (الشرائح) المستوردة" كإحدى السمات القابلة للاستهداف وستكون الشرائح التي قمت باستيرادها متاحة للاختيار. وتتضمن أيضًا تقديرًا لعدد مثيلات التطبيق التي تنتمي إلى كل شريحة.
يتوفر أيضًا تقدير لعدد المثيلات التي تتطابق مع معايير الاستهداف بأكملها. 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 حيث قد ترغب في استخدام هذه الميزة.
إرسال الإخطارات إلى مجموعة من المستخدمين
تخيل أن لديك تطبيقًا يتيح عمليات الشراء داخل التطبيق باستخدام عربة التسوق. يمكنك أيضًا استخدام حلول تحليلات مخصصة أو من جهات خارجية (تلك التي لا تدعمها Google Analytics) لجمع مقاييس مختلفة مرتبطة بسلوك المستخدم في تطبيقك. باستخدام هذه المقاييس ، يمكنك تحديد مجموعة من المستخدمين الذين أضافوا عناصر إلى سلة التسوق ، لكنهم 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 الكامل" وتضمين هؤلاء المستخدمين ، الذين تم تحديدهم بواسطة معرف تثبيت Firebase ، وتحميله إلى BigQuery لمشاركته مع Firebase.
بمجرد أن يستوعب Firebase هذه البيانات ، فإنها تكون متاحة في منشئ الإشعارات حيث يمكنك إنشاء حملة إشعارات جديدة تستهدف "الدفع غير الكامل" لإرسال رسالة تحث المستخدمين على إكمال عملية الدفع.
تكوين تطبيق لمجموعة فرعية من المستخدمين
لنفترض أنك تستخدم حل تحليلات داخلي يشير إلى أن بعض المستخدمين يواجهون مشكلة في التنقل في التطبيق. لمساعدة هؤلاء المستخدمين ، تريد تكوين سلوك التطبيق لهؤلاء المستخدمين لتضمين مقطع فيديو تعليمي قصير.
يمكنك دمج Remote Config في تطبيقك واستخدام معلمة ، تسمى شيئًا مثل "needs_help" ، في تطبيقك لعرض مقطع الفيديو التعليمي بشكل مشروط .
باستخدام بيانات التحليلات الخاصة بك ، قم بإنشاء شريحة باسم "المستخدمين المضطربين" وتضمين المستخدمين المناسبين ، الذين تم تحديدهم بواسطة معرف تثبيت Firebase. ثم حمِّل هذه الشريحة وأعضائها إلى BigQuery لمشاركتها مع Firebase.
بمجرد أن يستوعب Firebase هذه البيانات ، يتم إتاحتها في وحدة التحكم عن بعد كقطعة قابلة للاستهداف. يمكنك بعد ذلك إنشاء شرط يستهدف "المستخدمين المضطربين" وتعيين معلمة "needs_help" على صواب لهذا الشرط وخطأ افتراضيًا. بمجرد نشر هذا التكوين ، يعرض التطبيق الفيديو التعليمي فقط للمستخدمين في قسم "المستخدمين المضطربين".
تابع رحلات المستخدم عبر الأجهزة
تخيل أنك أنشأت تطبيق مراجعة مطعم باستخدام Firebase و Google Analytics. باستخدام المقاييس التي تم جمعها ، تجد أن المستخدمين غالبًا ما يصلون إلى التطبيق من جهاز محمول وجهاز لوحي. تكتشف أيضًا أن المستخدمين لديك يفضلون كتابة التعليقات على الجهاز اللوحي ، بينما يمكنهم قراءة التعليقات من أي جهاز.
يبدأ بعض المستخدمين في كتابة مراجعة على هواتفهم ويستسلمون ، ربما بسبب عامل الشكل الأصغر. قررت إرسال إشعار إلى هؤلاء المستخدمين على أجهزتهم اللوحية لمطالبتهم بإنهاء مراجعاتهم.
للقيام بذلك ، يمكنك تعيين reviewerId تم إنشاؤه داخليًا باعتباره UserId باستخدام Google Analytics للمستخدمين الذين سجلوا الدخول وتشغيل حدث لتحديد المراجعات الملغاة. يمكنك بعد ذلك تصدير بيانات Google Analytics لتطبيقك إلى BigQuery.
من خلال تحليل هذه البيانات في BigQuery ، يمكنك تحديد معرف تثبيت Firebase للأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين لم ينتهوا من كتابة مراجعة على هواتفهم. يمكنك تسمية هذه المجموعة "الأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين ألغوا على الهاتف" وتحميل الشريحة إلى BigQuery لمشاركة قائمة الأعضاء مع Firebase.
بمجرد أن يستوعب Firebase هذه البيانات ، تصبح متاحة في منشئ الإشعارات كقطعة قابلة للاستهداف. يمكنك بعد ذلك إنشاء حملة إشعارات جديدة تستهدف "الأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين ألغوا على الهاتف" لإرسال رسالة تحث هؤلاء المستخدمين على إكمال المراجعة على أجهزتهم اللوحية.