導入段

火力地堡提供工具來量身通過火力的服務,如針對用戶組的用戶體驗遠程配置雲端通訊應用程式消息。使用鏈接的BigQuery帳戶,你可以導入你可能已經確定段火力地堡外創建具有火力地堡服務定位體驗。

設置導入的細分

您可以為細分到火力地堡使用谷歌雲數據導入BigQuery的。 BigQuery的提供了幾種負載數據,你可以自由選擇最適合您的配置。

導入的段數據流

啟用集成後:

  • Firebase 在 BigQuery 中創建一個您擁有的數據集,但 Firebase 具有讀取權限。
  • Firebase 會定期提取數據,從而在 Firebase 控制台中提供更新的細分以進行定位。
  • Firebase 對此數據只有讀取權限。 Firebase 在其內部存儲中保留此數據的副本。
  • 從 BigQuery 數據集中刪除的任何數據也會從 Firebase 數據存儲中刪除。

啟用 BigQuery 導入

  1. 轉至BigQuery整合功能頁面在火力地堡控制台。
  2. 如果您之前未設置 BigQuery 集成,請按照屏幕上的說明啟用 BigQuery。Firebase 控制台中的集成屏幕
  3. 啟用進口段切換。 導入的段在非激活狀態下切換

當您啟用從 BigQuery 導入細分時:

  • 火力地堡自動創建一個新的BigQuery數據集命名firebase_imported_segments 。此數據集包含空命名SegmentMembershipsSegmentMetadata
  • 數據集'firebase_imported_segments'被也可以用與所述結構域的火力地堡服務帳戶共享@gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com
  • Firebase 至少每 12 小時運行一次作業以從此數據集讀取數據,並且導入的頻率可能超過 12 小時。

將數據導入 BigQuery

你可以使用任何支持的機制來加載數據到BigQuery的填充SegmentMembershipsSegmentMetadata表。數據必須遵循的模式如下:

SegmentMemberships

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

INSTANCE_ID:針對特定應用的火力地堡安裝ID安裝。

segment_labels:該裝置(該段"instance_id"都包含在這些不必是人性化和可短,以減少BigQuery的存儲使用。必須有在相應的條目SegmentMetadata表中的每個"segment_labels"用在這裡。請注意,這是複數,而SegmentMetadata表中有"segment_label"

UPDATE_TIME:當前未使用火力地堡,但可以用來刪除年長的BigQuery段成員身份不再使用。

段元數據

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

segment_label:標識的特定段。必須有在此表中所列出的每一個部分的入口SegmentMemberships表。請注意,這是單數,而SegmentMemberships表中有"segment_labels"

DISPLAY_NAME:人類可讀的針對段的用戶界面友好的名稱。這用於在 Firebase 控制台中標記您的細分。

為 BigQuery 設置結算

如果你正在嘗試新功能為應用非常少的安裝,你可能只需要建立BigQuery的沙箱

但是,如果您使用此為生產應用擁有眾多用戶,您必須設置帳單可供BigQuery使用支付存儲以及用於將數據加載到BigQuery的機制。您無需為 Firebase 啟動的任何讀取付費。

停用集成

要停用這種整合,到BigQuery整合功能的火力地堡控制台頁面,然後停用自定義分段切換。

使用導入的段

數據被攝取後,可在 Firebase 控制台中使用,以使用遠程配置或應用內消息等服務進行定位。這就像使用屬性或 Google Analytics 受眾進行定位一樣。

將導入的片段與通知編輯器一起使用的示例

您可以使用“導入的細分”作為可定位屬性之一,您導入的細分將可供選擇。它們還包括對屬於每個細分市場的應用程序實例數量的估計。

還可以估算與整個定位條件匹配的實例數。當您對定位條件進行任何更改時,此信息會更新。

用例

您可以通過多種方式使用導入的細分來創建有針對性的用戶體驗。本節概述了您可能希望使用此功能的一些常見場景。

向一組用戶發送通知

假設您有一個允許使用購物車進行應用內購買的應用。您還可以使用定制的或第三方分析解決方案(不是由 Google Analytics 提供支持的)來收集與您的應用程序中的用戶行為相關的各種指標。使用這些指標,您可以識別已將商品添加到購物車但未完成結賬的一組用戶。

現在假設您想使用 Firebase Cloud Messaging 向這些用戶發送通知,提醒他們購物車中有商品。您可以創建一個名為“incomplete-checkout”的細分,並包含這些用戶(由其 Firebase 安裝 ID 標識),並將其上傳到 BigQuery 以與 Firebase 共享。

Firebase 提取此數據後,它會在通知編輯器中可用,您可以在其中創建一個新的以“不完整結賬”為目標的通知活動,以發送一條消息來提醒用戶完成結賬。

為一部分用戶配置應用程序

假設您使用內部分析解決方案,表明某些用戶在導航應用程序時遇到問題。為了幫助這些用戶,您希望為這些用戶配置應用程序行為以包含一個簡短的教程視頻。

你可以在你的應用程序包括遠程配置和使用參數,名字類似“needs_help”,在您的應用程序有條件地顯示的視頻教程。

使用您的分析數據,創建一個名為“troubled-users”的細分,並包含適當的用戶,由 Firebase 安裝 ID 標識。然後將此細分及其成員上傳到 BigQuery 以與 Firebase 共享。

Firebase 提取此數據後,它會在遠程配置控制台中作為可定位細分提供。然後,您可以創建一個針對“麻煩用戶”的條件,並將“needs_help”參數為此條件設置為 true,默認情況下為 false。發布此配置後,應用程序僅向“麻煩用戶”部分中的用戶顯示教程視頻。

跟踪跨設備的用戶旅程

假設您使用 Firebase 和 Google Analytics 構建了一個餐廳評論應用。使用收集的指標,您會發現用戶經常從移動設備和平板電腦訪問該應用程序。您還發現您的用戶更喜歡在平板電腦上撰寫評論,而他們可能會在任何設備上閱讀評論。

一些用戶開始在他們的手機上撰寫評論並放棄,可能是由於外形尺寸較小。您決定在平板電腦上向此類用戶發送通知,提示他們完成評論。

為此,您可以使用 Google Analytics 將內部生成的 reviewerId 設置為登錄用戶的 UserId,並觸發事件以識別取消的評論。然後,您可以將應用的 Google Analytics 數據導出到 BigQuery。

通過在 BigQuery 中分析這些數據,您可以為未在手機上完成評論的用戶識別平板電腦的 Firebase 安裝 ID。您可以將此組命名為“tablets-of-users-who-cancelled-on-phone”並將該細分上傳到 BigQuery 以與 Firebase 共享成員列表。

一旦 Firebase 攝取了這些數據,它就會在通知編輯器中作為可定位的細分使用。然後,您可以創建一個新的通知活動,以“手機取消用戶的平板電腦”為目標,發送一條消息,促使這些用戶完成他們在平板電腦上的審核。