Importer des segments

Firebase fournit des outils pour personnaliser l'expérience utilisateur en ciblant des groupes les utilisateurs via des services Firebase tels que Remote Config ; Cloud Messaging, et Messagerie dans l'application. À l'aide d'un lien BigQuery, vous pouvez importer des segments vous avez peut-être identifié en dehors de Firebase pour créer des expériences ciblées avec Services Firebase.

Configurer les segments importés

Vous pouvez importer les données de vos segments dans Firebase à l'aide de BigQuery de Google Cloud. BigQuery propose plusieurs méthodes pour charger des données, ce qui vous laisse libre pour choisir ce qui convient le mieux à votre configuration.

Flux de données des segments importés

Une fois l'intégration activée:

  • Firebase crée dans BigQuery un ensemble de données qui vous appartient, un accès en lecture.
  • Firebase ingère périodiquement les données, ce qui rend vos segments mis à jour disponibles dans la console Firebase pour le ciblage.
  • Firebase dispose uniquement d'un accès en lecture à ces données. Firebase conserve une copie de ces données dans sa mémoire de stockage interne.
  • Toutes les données supprimées de l'ensemble de données BigQuery le sont également. depuis Firebase Data Storage.

Activer l'importation BigQuery

  1. Accédez à l'intégration BigQuery. de la console Firebase.
  2. Si vous n'avez pas encore configuré l'intégration BigQuery, suivez les instructions à l'écran pour activer BigQuery. Écran Intégrations dans <span class=Console Firebase">
  3. Activez l'option Segments importés. Les segments importés sont désactivés.

Lorsque vous activez l'importation de segments depuis BigQuery:

  • Firebase crée automatiquement un objet ensemble de données nommé firebase_imported_segments Cet ensemble de données contient tables nommées SegmentMemberships et SegmentMetadata.
  • L'ensemble de données "firebase_imported_segments" est également partagé avec un service Firebase. compte avec le domaine @gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com
  • Firebase exécute un job au moins toutes les 12 heures pour lire cet ensemble de données, et peut importent plus souvent des données pendant 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 suivez 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: valeur ID d'installation Firebase pour une installation d'application spécifique. Vous devrez récupérer l'ID d'installation. pour chaque installation d'application à inclure dans un segment, et utilisez ces valeurs pour renseigner ce champ.

segment_labels: segments correspondant aux appareils ("instance_id") y compris. Celles-ci n'ont pas besoin d'être conviviales et peuvent être courtes Utilisation de l'espace de stockage BigQuery. Il doit y avoir une entrée correspondante dans Table SegmentMetadata pour chaque "segment_labels" utilisé ici. Notez qu'il s'agit le pluriel, alors que le tableau SegmentMetadata en contient "segment_label".

update_time: n'est actuellement pas utilisé par Firebase, mais peut être utilisé pour supprimer de BigQuery les anciens membres de segment qui ne sont plus utilisés.

SegmentMetadata

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

segment_label: identifie un segment particulier. Une entrée doit figurer dans ce tableau pour chaque segment listé dans le tableau SegmentMemberships. Notez qu'il s'agit du singulier, alors que la table SegmentMemberships comporte "segment_labels"

display_name: nom du segment lisible et convivial. Ce est utilisé pour ajouter un libellé à 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, il vous suffira peut-être de configurer Bac à sable BigQuery.

Toutefois, si vous l'utilisez pour une application en 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. Les lectures lancées par Firebase ne vous seront pas facturées.

Désactiver l'intégration

Pour désactiver cette intégration, accédez à Intégration de BigQuery de la console Firebase et désactivez l'option Segments personnalisés.

Utiliser les segments importés

Une fois les données ingérées, elles sont disponibles dans la console Firebase pour à l'aide de services comme Remote Config ou la messagerie dans l'application. Cela fonctionne tout comme le ciblage avec des propriétés ou des audiences Google Analytics.

Exemple d&#39;utilisation de segments importés avec le compositeur de notifications

Vous pouvez utiliser "Segment(s)" importé(s). comme l'un des attributs pouvant être ciblés. 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 à disposition. Elle est mise à jour à mesure que vous modifiez le ciblage. critères.

Cas d'utilisation

Il existe plusieurs façons d'utiliser les segments importés pour créer des expériences utilisateur ciblées. Cette section décrit quelques scénarios courants où vous pourriez vouloir utiliser cette fonctionnalité.

Envoyer des notifications à un groupe d'utilisateurs

Imaginez que vous avez une application qui permet les achats via l'application avec un panier. Toi peuvent également utiliser des solutions d'analyse tierces ou personnalisées (celles qui n'ont pas par Google Analytics) pour collecter diverses métriques associées aux dans votre application. Ces métriques vous permettent d'identifier un groupe d'utilisateurs ayant ajouté des articles à leur panier, mais n'ayant pas finalisé le règlement.

Imaginons 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 intitulé "incomplete-checkout" et inclure ces utilisateurs, identifiés par son 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'outil de création de notifications, où vous Vous pouvez créer une campagne de notification ciblant "incomplete-checkout". pour envoyer un message invitant les utilisateurs à finaliser leur achat.

Configurer une application pour un sous-ensemble d'utilisateurs

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

Vous pouvez intégrer Remote Config dans votre application et utiliser un paramètre nommé quelque chose comme « needs_help », dans votre application pour afficher de manière conditionnelle le tutoriel vidéo.

À l'aide de vos données d'analyse, créez un segment nommé "utilisateurs-détectés". et inclure les utilisateurs appropriés, identifiés par l'ID d'installation Firebase. Ensuite, importez ce et ses membres à BigQuery pour le partager avec Firebase.

Une fois que Firebase a ingéré ces données, elles sont disponibles dans Remote Config console en tant que segment pouvant être ciblé. Vous pouvez ensuite créer une condition de ciblage "utilisateurs-détectés" et définissez le paramètre "needs_help" sur "true" pour cette condition et "false" par défaut. Une fois cette configuration publiée, l'application affiche le tutoriel vidéo uniquement aux utilisateurs de la catégorie "troubled-users" segment.

Suivez les parcours utilisateur sur tous les appareils

Imaginez que vous avez créé une application d'avis sur les restaurants à l'aide de Firebase et Google Analytics Grâce aux métriques collectées, vous constatez que les utilisateurs accèdent souvent à partir d'un appareil mobile et d'une tablette. Vous découvrez également que vos utilisateurs préfèrent rédiger des avis sur la tablette, mais qu'ils peuvent lire les avis sur n'importe quel appareil.

Certains utilisateurs commencent à rédiger un avis sur leur téléphone et abandonnent, peut-être en raison le facteur de forme plus petit. Vous décidez d'envoyer une notification à ces utilisateurs sur leur tablette, les invitant à terminer leurs examens.

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 vers BigQuery.

En analysant ces données dans BigQuery, vous pouvez identifier l'ID d'installation Firebase de des tablettes pour les utilisateurs qui n'ont pas fini de rédiger un avis sur leur téléphone. Vous pouvez Nommez ce groupe "tablettes-des-utilisateurs-qui-annulent-sur-le-téléphone" et importez le fichier et le segment à BigQuery pour partager la liste des membres avec Firebase.

Une fois que Firebase a ingéré ces données, elles sont disponibles dans l'outil de création de notifications en tant que que vous pouvez cibler. Vous pouvez ensuite créer une campagne de notifications ciblant "tablets-of-users-who-cancelled-on-phone" pour envoyer un message invitant ces utilisateurs à finaliser leur avis sur leur tablette.