Importer des segments

Firebase fournit des outils pour personnaliser l'expérience utilisateur en ciblant les groupes d'utilisateurs grâce à des services tels que Firebase à distance Config , Nuage de messagerie et de messagerie In-App . L' utilisation d' un lien BigQuery compte, vous pouvez importer des segments que vous avez identifiés en dehors Firebase pour créer des expériences ciblées avec des services Firebase.

Configurer les segments importés

Vous pouvez importer des données pour vos segments dans Firebase en utilisant Google Cloud BigQuery . BigQuery fournit plusieurs façons de charger des données , vous êtes libre de choisir ce qui fonctionne le mieux pour votre configuration.

Flux de données des segments importés

Une fois l'intégration activée :

  • Firebase crée un ensemble de données dans BigQuery qui vous appartient, mais Firebase a un accès en lecture.
  • Firebase ingère périodiquement les données, rendant vos segments mis à jour disponibles dans la console Firebase pour le ciblage.
  • Firebase n'a qu'un accès en lecture à ces données. Firebase conserve une copie de ces données dans son stockage interne.
  • Toutes les données supprimées de l'ensemble de données BigQuery sont également supprimées du stockage de données Firebase.

Activer l'importation BigQuery

  1. Aller à l' intégration BigQuery page dans la console Firebase.
  2. Si vous n'avez pas encore configuré l'intégration de BigQuery, suivez les instructions à l'écran pour activer BigQuery. Écran Intégrations dans la console Firebase
  3. Activer les segments importés bascule. Les segments importés basculent dans l'état inactivé

Lorsque vous activez l'importation de segments depuis BigQuery :

  • Firebase crée automatiquement une nouvelle BigQuery ensemble de données nommé firebase_imported_segments . Cet ensemble de données contient vides tables nommées SegmentMemberships et SegmentMetadata .
  • L'ensemble de données « firebase_imported_segments » est également être partagés avec un compte de service Firebase avec le domaine @gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com .
  • Firebase exécute une tâche au moins toutes les 12 heures pour lire cet ensemble de données et peut importer plus de 12 heures.

Importer des données dans BigQuery

Vous pouvez utiliser tout mécanisme pris en charge pour charger vos données dans BigQuery pour remplir les SegmentMemberships et SegmentMetadata tables. Les données doivent suivre le schéma décrit ci - dessous:

SegmentMembres

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

instance_id: Le Firebase ID d'installation pour une application spécifique d' installation.

segment_labels: Les segments que les dispositifs ( "instance_id" .) sont inclus dans Ceux-ci ne doivent pas être convivial et humain peut être court pour réduire l' utilisation du stockage BigQuery. Il doit y avoir une entrée correspondante dans la SegmentMetadata table pour chaque "segment_labels" utilisés ici. Notez que c'est pluriel, alors que la SegmentMetadata table a "segment_label" .

update_time: Non utilisé actuellement par Firebase, mais peut être utilisé pour supprimer les adhésions des segments plus âgés de BigQuery qui ne sont plus utilisés.

SegmentMétadonnées

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

segment_label: identifie un segment particulier. Il doit y avoir une entrée dans ce tableau pour chaque segment figurant dans la SegmentMemberships table. Notez que c'est singulier, alors que la table a SegmentMemberships "segment_labels" .

display_name: A lisible par l' homme, le nom interface utilisateur conviviale pour le segment. Ceci est utilisé pour étiqueter votre segment dans la console Firebase.

Configurer la facturation pour BigQuery

Si vous essayez la nouvelle fonctionnalité pour une application avec des installations très peu, vous ne devrez peut - être mettre en place le bac à sable BigQuery .

Toutefois, si vous utilisez ce pour une application de production avec de nombreux utilisateurs, vous devez configurer la facturation pour l' utilisation BigQuery à payer pour le stockage ainsi que le mécanisme utilisé pour charger des données dans BigQuery. Vous ne serez pas facturé pour les lectures initiées par Firebase.

Désactiver l'intégration

Pour désactiver cette intégration, allez à l' intégration BigQuery page dans la console Firebase et désactiver la fonction BASCULEMENT segments personnalisés.

Utiliser des segments importés

Une fois les données ingérées, elles seront disponibles dans la console Firebase pour le ciblage avec des services tels que Remote Config ou In-App Messaging. Cela fonctionne comme le ciblage avec des propriétés ou des audiences Google Analytics.

Exemple d'utilisation de segments importés avec le composeur de notification

Vous pouvez utiliser "Segments importés" car l'un des attributs et segments pouvant être ciblés que vous avez importés sera disponible pour la sélection. Ils incluent également une estimation du nombre d'instances d'application appartenant à chaque segment.

Une estimation du nombre d'instances correspondant à l'ensemble des critères de ciblage est également disponible. Celui-ci est mis à jour au fur et à mesure que vous apportez des modifications aux critères de ciblage.

Cas d'utilisation

Vous pouvez utiliser des segments importés de plusieurs manières pour créer des expériences utilisateur ciblées. Cette section décrit certains scénarios courants dans lesquels vous souhaiterez peut-être utiliser cette fonctionnalité.

Envoyer des notifications à un groupe d'utilisateurs

Imaginez que vous ayez une application qui permet des achats intégrés avec un panier. Vous pouvez également utiliser des solutions d'analyse personnalisées ou tierces (non optimisées par Google Analytics) pour collecter diverses métriques associées au comportement des utilisateurs dans votre application. À l'aide de ces métriques, vous pouvez identifier un groupe d'utilisateurs qui ont ajouté des articles au panier, mais n'ont pas terminé le paiement.

Imaginez maintenant que vous souhaitez utiliser Firebase Cloud Messaging pour envoyer une notification à ces utilisateurs pour leur rappeler qu'ils ont des articles dans leur panier. Vous pouvez créer un segment appelé "incomplete-checkout" et inclure ces utilisateurs, identifiés par leur ID d'installation Firebase, et l'importer dans BigQuery pour le partager avec Firebase.

Une fois que Firebase a ingéré ces données, elles sont disponibles dans le compositeur de notifications où vous pouvez créer une nouvelle campagne de notification ciblant le "paiement incomplet" pour envoyer un message incitant les utilisateurs à terminer le paiement.

Configurer une application pour un sous-ensemble d'utilisateurs

Supposons que vous utilisiez une solution d'analyse interne qui indique que certains utilisateurs ont des difficultés à naviguer dans l'application. Pour aider ces utilisateurs, vous souhaitez configurer le comportement de l'application pour ces utilisateurs afin d'inclure un court didacticiel vidéo.

Vous pouvez incorporer Config à distance dans votre application et utiliser un paramètre, appelé quelque chose comme « needs_help », dans votre application pour montrer conditionnellement le tutoriel vidéo.

À l'aide de vos données d'analyse, créez un segment nommé "utilisateurs troublés" et incluez les utilisateurs appropriés, identifiés par l'ID d'installation Firebase. Importez ensuite ce segment et ses membres dans BigQuery pour les partager avec Firebase.

Une fois que Firebase a ingéré ces données, elles sont mises à disposition dans la console Remote Config en tant que segment pouvant être ciblé. Vous pouvez ensuite créer une condition ciblant les « utilisateurs troublés » et définir le paramètre « needs_help » sur vrai pour cette condition et faux par défaut. Une fois cette configuration publiée, l'application ne montre la vidéo du didacticiel qu'aux utilisateurs du segment "utilisateurs troublés".

Suivez les parcours des utilisateurs sur tous les appareils

Imaginez que vous ayez créé une application d'évaluation de restaurants à l'aide de Firebase et de Google Analytics. En utilisant les métriques collectées, vous constatez que les utilisateurs accèdent souvent à l'application à partir d'un appareil mobile et d'une tablette. Vous découvrez également que vos utilisateurs préfèrent écrire des avis sur la tablette, alors qu'ils peuvent lire des avis depuis n'importe quel appareil.

Certains utilisateurs commencent à rédiger une critique sur leur téléphone et abandonnent, peut-être en raison du facteur de forme plus petit. Vous décidez d'envoyer une notification à ces utilisateurs sur leurs tablettes les invitant à terminer leurs évaluations.

Pour ce faire, vous pouvez définir un reviewerId généré en interne comme UserId à l'aide de Google Analytics pour les utilisateurs connectés et déclencher un événement pour identifier les avis annulés. Vous pouvez ensuite exporter les données Google Analytics de votre application vers BigQuery.

En analysant ces données dans BigQuery, vous pouvez identifier l'ID d'installation Firebase des tablettes pour les utilisateurs qui n'ont pas fini de rédiger un avis sur leur téléphone. Vous pouvez nommer ce groupe "tablets-of-users-who-cancelled-on-phone" et importer le segment dans BigQuery pour partager la liste des membres avec Firebase.

Une fois que Firebase a ingéré ces données, elles sont disponibles dans le composeur de notifications en tant que segment pouvant être ciblé. Vous pouvez ensuite créer une nouvelle campagne de notifications ciblant les « tablettes-des-utilisateurs-qui-ont-annulé-sur-le-téléphone » pour envoyer un message invitant ces utilisateurs à terminer leur avis sur leurs tablettes.