使用 Firebase 预测进行用户留存策略实验

您可以使用 Firebase 预测来识别有可能停止使用您的应用的用户,然后向这些用户运用用户留存策略。例如,如果您有一款移动游戏,可以向那些预测会停止使用游戏的用户赠送游戏货币礼物。

本指南将向您展示如何实施这种基于预测的用户留存策略,以及如何创建 Firebase A/B 测试实验来确定此策略相对于以下两种策略的效果:一种策略是不赠送任何礼物,另一种策略是向达成某个目标(如完成第 2 关)的所有用户赠送礼物。

开始之前

在开始根据预测来确定应用的用户留存政策之前,您必须在应用中使用 Google Analytics for Firebase。具体来讲,您必须执行以下操作:

  • Firebase 控制台中启用 Analytics 数据共享
  • 明确记录与您的应用相关但系统未自动记录的 Analytics 事件。通过记录这些事件,您可以提高日后分类操作的准确性。
  • 提供足够的事件数据量,以便 Firebase 做出有意义的预测。通常情况下,10000 名活跃用户(每月)、500 个正例和 500 个负例即可为 Firebase 预测提供足够的数据。

开始预测用户流失

首先,设置您的 Firebase 项目,以开始预测用户何时可能停止使用您的应用。

  1. Firebase 控制台中,打开 Predictions(预测)部分。如果您尚未同意 Firebase 预测服务条款,请确认同意。

    在您同意服务条款后,系统就会为您的项目启用预测功能。Firebase 控制台的“Predictions”(预测)部分允许您创建自定义预测。不过,对于流失预测,您可以利用基于 Analytics 事件汇总数据的内置预测。在您启用 Firebase 预测大约 24 小时并记录了一些基准事件后,才可以使用这些预测。

  2. 添加与 churn 预测相对应的远程配置参数:

    1. 在 Firebase 控制台中,点击远程配置 (Remote Config)。
    2. 添加一个新参数,比如命名为 will_churn。为此参数创建一个在预测结果为 churn 时应用的新条件。然后,将新条件的值设为 true,并将默认值设为 false

创建用户留存策略实验

接下来,创建一项 A/B 测试实验来测试三种用户留存策略:

  • 一律不赠送礼物(对照组)
  • 当玩家达成一定目标时赠送礼物(如完成第 2 关)
  • 在预计玩家会流失时赠送礼物

创建实验的步骤如下:

  1. Firebase 控制台中,打开 Remote Config(远程配置)部分。
  2. 点击 A/B testing(A/B 测试)按钮。
  3. 创建新实验:

    1. 从列表中选择您的应用,并指定您希望纳入实验的用户数量。您还可以选择从实验中排除某些用户类别,例如支出较高的用户。

    2. 定义三个变体:每种用户留存策略各一个。

      然后,创建一个 gift_policy 参数,并为对照组变体指定值 gift_never,为第二个变体指定值 gift_achievement,为基于预测的变体指定值 gift_likelychurn。您的应用将使用此参数确定是否向特定用户赠送礼物以及何时赠送。

    3. 从目标指标列表中选择留存时间(1 天),然后选择要跟踪的其他指标,例如购买交易带来的收入、长期留存时间和每日互动时长。

      最后,在高级选项部分,选择您在应用中明确记录的 gift_policy_set Analytics 事件。请注意,只有在记录过一次之后,此事件才会显示在列表中。

在应用中实施用户留存策略

您已经在 Firebase 控制台中设置了预测和实验,现在需要实施每个实验变体对应的用户留存策略。

  1. 导入 Analytics SDK 和 Remote Config SDK:

    iOS (Swift)

    将这些 SDK 添加到您的 Podfile 中:

    pod 'Firebase/Core'
    pod 'Firebase/RemoteConfig'
    

    然后,导入这些 SDK:

    import Firebase
    

    Android

    implementation 'com.google.firebase:firebase-core:16.0.4'
    implementation 'com.google.firebase:firebase-config:16.0.1'
    
  2. 使用远程配置功能检索适合当前用户的礼物政策。

    iOS (Swift)

    self.remoteConfig = RemoteConfig.remoteConfig()
    self.remoteConfig.setDefaults(["gift_policy": "gift_never"])
    
    // ...
    
    self.remoteConfig.fetch() { (status, error) -> Void in
        if status == .success {
          self.remoteConfig.activateFetched()
        }
    
        // Act on the retrieved parameters
    
        // Execute the gift policy retrieved with Remote Config
        self.executeGiftPolicy()
    
        // ...
    }
    

    Android

    final FirebaseRemoteConfig config = FirebaseRemoteConfig.getInstance();
    
    Map remoteConfigDefaults = new HashMap<String, Object>();
    remoteConfigDefaults.put("gift_policy", "gift_never");
    config.setDefaults(remoteConfigDefaults);
    
    // ...
    
    config.fetch(cacheExpiration)
            .addOnCompleteListener(this, new OnCompleteListener<Void>() {
                @Override
                public void onComplete(@NonNull Task<Void> task) {
                    if (task.isSuccessful()) {
                        config.activateFetched();
                    }
    
                    // Act on the retrieved parameters
                    executeGiftPolicy();
                    // ...
                }
            });
    
  3. 最后,根据您检索到的参数执行应用的礼物政策。此时还要记录 gift_policy_set 事件以指明可以将用户视为正在参加实验。

    iOS (Swift)

    func executeGiftPolicy() {
        let giftPolicy = self.remoteConfig["gift_policy"].stringValue
        let willChurn = self.remoteConfig["will_churn"].booleanValue
    
        if giftPolicy == "gift_achievement" {
            grantGiftOnLevel2()
        } else if (giftPolicy == "gift_likelychurn") && willChurn {
            grantGiftNow()
        }
    
        Analytics.logEvent("gift_policy_set", parameters: nil)
    }
    

    Android

    public void executeGiftPolicy() {
        FirebaseRemoteConfig config = FirebaseRemoteConfig.getInstance();
        String giftPolicy = config.getString("gift_policy");
        boolean willChurn = config.getBoolean("will_churn");
    
        if (giftPolicy.equals("gift_achievement")) {
            grantGiftOnLevel2();
        } else if (giftPolicy.equals("gift_likelychurn") && willChurn) {
            grantGiftNow();
        }
    
        FirebaseAnalytics.getInstance(this).logEvent("gift_policy_set", new Bundle());
    }
    

几天之后,您就会开始看到一些结果,了解向用户赠送礼物是否会影响用户留存情况,并且您可以根据这些数据作出决策。对结果满意时,您可以停止实验并将 gift_policy 参数设置为一个固定值,以针对全部用户实施胜出的留存策略。

发送以下问题的反馈:

此网页
需要帮助?请访问我们的支持页面