Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.
Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

Определить динамический
группы пользователей на основе
по прогнозируемому поведению

Firebase Predictions применяет мощь машинного обучения Google к данным аналитики вашего приложения для создания пользовательских сегментов на основе прогнозируемого поведения. Не требуя, чтобы кто-либо из вашей команды разработчиков обладал опытом машинного обучения, Predictions может дать вам представление о том, какие сегменты пользователей, вероятно, откажутся или потратят (или завершат другое событие конверсии), чтобы вы могли принимать обоснованные решения о продукте.


Диаграмма, показывающая прогнозы пользователей

Прогнозы интегрированы с Remote Config, поэтому вы можете настраивать и изменять работу приложения для пользователей из разных сегментов. Например, вы можете показывать рекламу пользователям, которые вряд ли совершат покупку в приложении, в качестве альтернативной стратегии монетизации.

При определении удаленной конфигурации вы можете комбинировать прогнозы с другими параметрами таргетинга, включая аудитории, свойства пользователей, язык устройства, тип ОС, версию приложения и страну.


Отправляйте более умные уведомления

Predictions создает группы пользователей, которые можно использовать для таргетинга с помощью уведомлений и обмена сообщениями в приложении прямо из консоли Firebase. Таким образом, вы можете привлечь пользователей до того, как они уйдут, подтолкнуть пользователей, которые могут совершать покупки в приложении, и многое другое.


Иллюстрация с настраиваемыми уведомлениями

Данные прогнозов можно экспортировать в BigQuery для более глубокого анализа или использовать в сторонних сервисах.


Иллюстрация с разными группами риска

У вас есть видимость факторов, которые учитывает модель машинного обучения (например, события, устройство, пользовательские данные и т. Д.) Для создания каждого прогнозного сегмента. Вы также можете увидеть показатели производительности, которые помогут вам понять, насколько точен каждый прогноз. Благодаря этим сведениям вы сможете лучше откалибровать настройки допустимости риска.