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Segmente importieren

Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Firebase bietet Tools zum Anpassen der Benutzererfahrung, indem Benutzergruppen über Firebase-Dienste wie Remote Config , Cloud Messaging und In-App-Messaging angesprochen werden. Mit einem verknüpften BigQuery- Konto können Sie Segmente importieren, die Sie möglicherweise außerhalb von Firebase identifiziert haben, um gezielte Erfahrungen mit Firebase-Diensten zu erstellen.

Richten Sie importierte Segmente ein

Sie können Daten für Ihre Segmente mit Google Cloud BigQuery in Firebase importieren. BigQuery bietet mehrere Möglichkeiten zum Laden von Daten . Sie können frei wählen, was für Ihre Konfiguration am besten geeignet ist.

Datenfluss für importierte Segmente

Sobald die Integration aktiviert ist:

  • Firebase erstellt ein Dataset in BigQuery, das Ihnen gehört, auf das Firebase jedoch Lesezugriff hat.
  • Firebase nimmt die Daten regelmäßig auf und stellt Ihre aktualisierten Segmente in der Firebase-Konsole für das Targeting zur Verfügung.
  • Firebase hat nur Lesezugriff auf diese Daten. Firebase bewahrt eine Kopie dieser Daten in seinem internen Speicher auf.
  • Alle Daten, die aus dem BigQuery-Datensatz gelöscht werden, werden auch aus dem Firebase-Datenspeicher gelöscht.

Aktivieren Sie den BigQuery-Import

  1. Rufen Sie in der Firebase-Konsole die BigQuery-Integrationsseite auf.
  2. Wenn Sie die BigQuery-Integration noch nicht eingerichtet haben, befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um BigQuery zu aktivieren. Integrationsbildschirm in der Firebase-Konsole
  3. Aktivieren Sie den Schalter „Importierte Segmente “. Die importierten Segmente wechseln in den inaktivierten Zustand

Wenn Sie den Import von Segmenten aus BigQuery aktivieren:

  • Firebase erstellt automatisch ein neues BigQuery-Dataset mit dem Namen firebase_imported_segments . Dieses Dataset enthält leere Tabellen namens SegmentMemberships und SegmentMetadata .
  • Das Dataset „firebase_imported_segments“ wird auch mit einem Firebase-Dienstkonto mit der Domäne @gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com .
  • Firebase führt mindestens alle 12 Stunden einen Job aus, um aus diesem Dataset zu lesen, und importiert möglicherweise häufiger als 12 Stunden.

Importieren Sie Daten in BigQuery

Sie können jeden unterstützten Mechanismus verwenden, um Ihre Daten in BigQuery zu laden, um die SegmentMemberships und SegmentMetadata Tabellen zu füllen. Die Daten müssen dem nachfolgend beschriebenen Schema folgen:

SegmentMitgliedschaften

[
  {
    "name": "instance_id",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "name": "segment_labels",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "update_time",
    "type": "TIMESTAMP"
   }
]

instance_id : Die Firebase-Installations-ID für eine bestimmte App-Installation.

segment_labels : Die Segmente, in denen Geräte ( "instance_id" ) enthalten sind. Diese müssen nicht benutzerfreundlich sein und können kurz sein, um die BigQuery-Speichernutzung zu reduzieren. Für jedes hier verwendete "segment_labels" muss ein entsprechender Eintrag in der Tabelle SegmentMetadata vorhanden sein. Beachten Sie, dass dies Plural ist, während die SegmentMetadata Tabelle "segment_label" hat.

update_time : Wird derzeit nicht von Firebase verwendet, kann aber verwendet werden, um ältere Segmentmitgliedschaften aus BigQuery zu löschen, die nicht mehr verwendet werden.

SegmentMetadaten

[
   {
      "name": "segment_label",
      "type": "STRING"
   },
   {
      "name": "display_name",
      "type": "STRING"
   }
]

segment_label : Identifiziert ein bestimmtes Segment. In dieser Tabelle muss für jedes in der SegmentMemberships Tabelle aufgeführte Segment ein Eintrag vorhanden sein. Beachten Sie, dass dies ein Singular ist, während die SegmentMemberships-Tabelle "segment_labels" .

display_name : Ein für Menschen lesbarer, UI-freundlicher Name für das Segment. Dies wird verwendet, um Ihr Segment in der Firebase-Konsole zu kennzeichnen.

Richten Sie die Abrechnung für BigQuery ein

Wenn Sie die neue Funktion für eine App mit sehr wenigen Installationen ausprobieren, müssen Sie möglicherweise nur die BigQuery-Sandbox einrichten .

Wenn Sie dies jedoch für eine Produktionsanwendung mit vielen Benutzern verwenden, müssen Sie die Abrechnung für die BigQuery-Nutzung einrichten , um sowohl für den Speicherplatz als auch für den Mechanismus zum Laden von Daten in BigQuery zu bezahlen. Von Firebase initiierte Lesevorgänge werden Ihnen nicht in Rechnung gestellt.

Deaktivieren Sie die Integration

Um diese Integration zu deaktivieren, gehen Sie zur BigQuery-Integrationsseite in der Firebase-Konsole und deaktivieren Sie den Schalter für benutzerdefinierte Segmente .

Verwenden Sie importierte Segmente

Sobald die Daten aufgenommen wurden, stehen sie in der Firebase-Konsole für das Targeting mit Diensten wie Remote Config oder In-App Messaging zur Verfügung. Dies funktioniert genauso wie das Targeting mit Eigenschaften oder Google Analytics-Zielgruppen.

Beispiel für die Verwendung importierter Segmente mit dem Notification Composer

Sie können "Importierte(s) Segment(e)" als eines der Targeting-Attribute verwenden und importierte Segmente stehen zur Auswahl zur Verfügung. Sie enthalten auch eine Schätzung der Anzahl der App-Instanzen, die zu jedem Segment gehören.

Eine Schätzung der Anzahl der Instanzen, die alle Targeting-Kriterien erfüllen, ist ebenfalls verfügbar. Dies wird aktualisiert, wenn Sie Änderungen an den Targeting-Kriterien vornehmen.

Anwendungsfälle

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie Sie importierte Segmente verwenden können, um zielgerichtete Benutzererlebnisse zu schaffen. In diesem Abschnitt werden einige gängige Szenarien beschrieben, in denen Sie diese Funktion möglicherweise verwenden möchten.

Senden Sie Benachrichtigungen an eine Gruppe von Benutzern

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine App, die In-App-Käufe mit einem Warenkorb ermöglicht. Sie können auch benutzerdefinierte Analyselösungen oder Analyselösungen von Drittanbietern (die nicht von Google Analytics unterstützt werden) verwenden, um verschiedene Metriken zu sammeln, die mit dem Benutzerverhalten in Ihrer App verbunden sind. Anhand dieser Metriken können Sie eine Gruppe von Benutzern identifizieren, die Artikel in den Warenkorb gelegt, aber die Kasse nicht abgeschlossen haben.

Stellen Sie sich nun vor, Sie möchten Firebase Cloud Messaging verwenden, um diesen Benutzern eine Benachrichtigung zu senden, um sie daran zu erinnern, dass sich Artikel in ihrem Einkaufswagen befinden. Sie können ein Segment mit dem Namen „incomplete-checkout“ erstellen und diese Nutzer, identifiziert durch ihre Firebase-Installations-ID, einbeziehen und es in BigQuery hochladen, um es mit Firebase zu teilen.

Sobald Firebase diese Daten erfasst, sind sie im Benachrichtigungs-Composer verfügbar, wo Sie eine neue Benachrichtigungskampagne erstellen können, die auf „unvollständige Kasse“ abzielt, um eine Nachricht zu senden, die die Benutzer dazu anregt, die Kasse abzuschließen.

Konfigurieren Sie eine App für eine Untergruppe von Benutzern

Angenommen, Sie verwenden eine interne Analyselösung, die anzeigt, dass einige Benutzer Probleme beim Navigieren in der App haben. Um diesen Benutzern zu helfen, möchten Sie das App-Verhalten für diese Benutzer so konfigurieren, dass ein kurzes Tutorial-Video enthalten ist.

Sie können Remote Config in Ihre App integrieren und einen Parameter mit dem Namen "needs_help" in Ihrer App verwenden, um das Tutorial-Video bedingt anzuzeigen.

Erstellen Sie anhand Ihrer Analysedaten ein Segment mit dem Namen „troubled-users“ und schließen Sie die entsprechenden Benutzer ein, die durch die Firebase-Installations-ID identifiziert werden. Laden Sie dann dieses Segment und seine Mitglieder in BigQuery hoch, um es mit Firebase zu teilen.

Sobald Firebase diese Daten aufnimmt, werden sie in der Remote Config-Konsole als zielgerichtetes Segment verfügbar gemacht. Sie können dann eine Bedingung erstellen, die auf „unruhige Benutzer“ abzielt, und den Parameter „needs_help“ für diese Bedingung auf „true“ und standardmäßig auf „false“ setzen. Sobald diese Konfiguration veröffentlicht wurde, zeigt die App das Tutorial-Video nur noch Benutzern im Segment „unruhige Benutzer“ an.

Verfolgen Sie User Journeys auf allen Geräten

Stellen Sie sich vor, Sie haben mit Firebase und Google Analytics eine App für Restaurantbewertungen erstellt. Anhand der gesammelten Metriken stellen Sie fest, dass Benutzer häufig sowohl von einem Mobilgerät als auch von einem Tablet aus auf die App zugreifen. Sie stellen auch fest, dass Ihre Benutzer Rezensionen lieber auf dem Tablet schreiben, während sie Rezensionen von jedem Gerät aus lesen können.

Einige Benutzer beginnen mit dem Schreiben einer Bewertung auf ihrem Telefon und geben auf, möglicherweise aufgrund des kleineren Formfaktors. Sie beschließen, diesen Benutzern auf ihren Tablets eine Benachrichtigung zu senden, in der sie aufgefordert werden, ihre Überprüfungen abzuschließen.

Dazu könnten Sie eine intern generierte reviewerId als UserId mit Google Analytics für angemeldete Benutzer festlegen und ein Ereignis auslösen, um stornierte Bewertungen zu identifizieren. Anschließend können Sie die Google Analytics-Daten Ihrer App nach BigQuery exportieren.

Durch Analysieren dieser Daten in BigQuery können Sie die Firebase-Installations-ID von Tablets für Nutzer ermitteln, die eine Rezension auf ihrem Telefon nicht fertig geschrieben haben. Sie können diese Gruppe "tablets-of-users-who-cancelled-on-phone" nennen und das Segment in BigQuery hochladen, um die Liste der Mitglieder mit Firebase zu teilen.

Sobald Firebase diese Daten aufnimmt, sind sie im Benachrichtigungs-Composer als zielgerichtetes Segment verfügbar. Sie können dann eine neue Benachrichtigungskampagne erstellen, die auf „Tablets-von-Nutzern-die-am-Telefon-abgemeldet-haben“ abzielt, um eine Nachricht zu senden, in der diese Nutzer aufgefordert werden, ihre Bewertung auf ihren Tablets abzuschließen.