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Importer des segments

Firebase fournit des outils pour personnaliser l'expérience d'un utilisateur en ciblant des groupes d'utilisateurs via des services Firebase tels que Remote Config , Cloud Messaging et In-App Messaging . À l'aide d'un compte BigQuery associé, vous pouvez importer des segments que vous avez peut-être identifiés en dehors de Firebase pour créer des expériences ciblées avec les services Firebase.

Configurer les segments importés

Vous pouvez importer les données de vos segments dans Firebase à l'aide de Google Cloud BigQuery . BigQuery propose plusieurs façons de charger des données , vous êtes libre de choisir ce qui convient le mieux à 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 dispose d'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 sa mémoire interne.
  • Toutes les données supprimées de l'ensemble de données BigQuery sont également supprimées du stockage de données Firebase.

Activer l'importation BigQuery

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

Lorsque vous activez l'importation de segments depuis BigQuery:

  • Firebase crée automatiquement un nouvel ensemble de données firebase_imported_segments nommé firebase_imported_segments . Cet ensemble de données contient des tables vides nommées SegmentMemberships et SegmentMetadata .
  • L'ensemble de données «firebase_imported_segments» est également partagé 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 à partir de cet ensemble de données et peut importer plus de 12 heures.

Importer des données dans BigQuery

Vous pouvez utiliser n'importe quel mécanisme compatible pour charger vos données dans BigQuery afin de renseigner les tables SegmentMemberships et SegmentMetadata . Les données doivent suivre le schéma décrit ci-dessous:

SegmentMemberships

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

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

segment_labels : les segments dans lesquels les appareils ( "instance_id" ) sont inclus. Ils n'ont pas besoin d'être conviviaux et peuvent être courts pour réduire l'utilisation du stockage BigQuery. Il doit y avoir une entrée correspondante dans la table SegmentMetadata pour chaque "segment_labels" utilisé ici. Notez que c'est au pluriel, alors que la table SegmentMetadata a "segment_label" .

update_time : actuellement non utilisé par Firebase, mais peut être utilisé pour supprimer les anciennes appartenances aux segments de BigQuery qui ne sont plus utilisées.

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 répertorié dans le tableau SegmentMemberships . Notez que c'est singulier, alors que la table SegmentMemberships a "segment_labels" .

display_name : nom du segment, lisible par l'homme et convivial. 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 très peu d'installations, vous n'aurez peut-être qu'à configurer le bac à sable BigQuery .

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

Désactiver l'intégration

Pour désactiver cette intégration, accédez à la page d' intégration BigQuery dans la console Firebase et désactivez la bascule 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 l'éditeur de notification

Vous pouvez utiliser "Segment (s) importé (s)" car l'un des attributs ciblables et les segments que vous avez importés pourront être sélectionnés. 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. Il est mis à jour lorsque vous modifiez les critères de ciblage.

Cas d'utilisation

Il existe plusieurs façons d'utiliser des segments importés pour créer des expériences utilisateur ciblées. Cette section décrit certains scénarios courants dans lesquels vous pourriez souhaiter utiliser cette fonctionnalité.

Envoyer des notifications à un groupe d'utilisateurs

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

Imaginez maintenant que vous souhaitiez utiliser Firebase Cloud Messaging pour envoyer une notification à ces utilisateurs afin de leur rappeler qu'ils ont des articles dans leur panier. Vous pouvez créer un segment appelé "paiement incomplet" 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 l'éditeur de notifications où vous pouvez créer une nouvelle campagne de notification ciblant "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 que ces utilisateurs incluent une courte vidéo de didacticiel.

Vous pouvez incorporer Remote Config dans votre application et utiliser un paramètre, appelé quelque chose comme "needs_help", dans votre application pour afficher la vidéo du didacticiel sous condition .

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 true pour cette condition et false par défaut. Une fois cette configuration publiée, l'application montre la vidéo du didacticiel uniquement aux utilisateurs du segment "utilisateurs en difficulté".

Suivez les parcours des utilisateurs sur tous les appareils

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

Certains utilisateurs commencent à rédiger un avis 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 avis.

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 "tablettes-d'utilisateurs-qui-ont-annulé-sur-téléphone" 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 l'éditeur de notifications en tant que segment pouvant être ciblé. Vous pouvez ensuite créer une nouvelle campagne de notifications ciblant "tablettes-d'utilisateurs-qui-ont-annulé-sur-téléphone" pour envoyer un message incitant ces utilisateurs à terminer leur examen sur leurs tablettes.