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Firebase 预测plat_iosplat_androidplat_cppplat_unity

Firebase 预测会将机器学习应用于您的分析数据,从而根据应用中预测的用户行为创建动态用户细分。这些预测结果可自动与 Firebase 远程配置、通知编辑器、Firebase 应用内消息以及 A/B 测试搭配使用。您还可以将应用的预测数据关联到 BigQuery,以便每日导出数据,用于进一步分析或推送到第三方工具。

当您将 Firebase 预测与远程配置搭配使用时,可以根据每个用户的预期需求来提供定制化的体验,从而增加转化次数。

您还可以将 Firebase 预测与通知编辑器搭配使用,以推送一次性或周期性广告系列。例如,向预计会停止使用您的应用的用户自动发送通知。

借助 A/B 测试,您可以比较不同通知编辑器广告系列之间的效果,或使用远程配置来测试不同方法的结果,以便为预测细分中的用户定制应用内体验。

开始使用

主要功能

在您的数据中引入 Google 强大的机器学习技术 Firebase 预测会将 Google 在机器学习方面的专业知识应用于您的分析数据,从而根据应用中预测的用户行为创建动态用户细分。借助 Google 强大的机器学习技术,您可以根据预测的行为(而不是历史行为)来做出产品决策。
通过定制的用户体验来增加转化次数 Firebase 预测已与远程配置和 Firebase 应用内消息集成,从而让您能够根据预测的用户行为来定制该用户的体验。例如,对于预测很可能会花钱的用户,您可以展示一个新的应用内购买套餐;而对于预测很可能不会花钱的用户,您可以调整广告投放的频率。预测每天都会动态更新,因此您始终可以为用户提供新的个性化体验。
通过更智能的通知来提高留存率 要想重新吸引已停止使用您的应用的用户,这是非常困难的。对于那些预计会流失的用户,您可以利用 Firebase 预测,在他们停止使用您的应用之前吸引他们。您可以设置一次性广告系列,也可以通过周期性广告系列向特定预测组自动发送通知。
创建自定义的预测 除了内置的预测(“会流失”、“不会流失”、“会支出”和“不会支出”)之外,您还可以使用 Firebase 预测根据您在分析数据中定义的任何转化事件来创建预测。在您定义好事件后,Firebase 预测会创建一个动态用户细分,其中包含预测在近期内会在您的应用中完成该事件的用户。
导出到 BigQuery 您可以安排将应用的预测数据每天自动推送到 BigQuery 以供进一步分析,或者将数据推送到第三方工具和服务中。

工作原理

包含 Analytics SDK 的 iOS、Android、Unity 和 C++ 应用都可以使用 Firebase 预测。Firebase 预测会为很可能完成某一特定事件的用户创建动态用户细分。您可以使用这些细分,通过远程配置、Firebase 应用内消息和通知编辑器来定位用户。

默认情况下,Firebase 预测提供两种类型的预测:“流失”,该选项有助于您识别很可能会停止使用您的应用的用户(即他们将不会打开该应用或相关的通知消息);“支出”,该选项有助于您找到很可能会在您的应用中消费的用户。您也可以根据您在应用中收集的 Analytics 自定义转化事件来创建自己的预测。

借助 Firebase 预测,您可以调整预测的“风险容忍度”,以便能够在用户细分规模和准确度之间进行适当的权衡。对于“低风险容忍度”,您可以定位到的用户数量较少但准确度较高;您也可以使用“高风险容忍度”设置以定位到更多用户,但这可能会纳入更多假正例。

随着使用 Analytics 收集的数据在数量和相关性方面不断提升以及您的用户数量不断增加,应用的机器学习模型也会不断完善。此外,在特定用户使用应用至少几天时间后,模型在预测该用户的行为时也会更加准确。

我需要与 Google 共享我的数据才能使用 Firebase 预测吗?

您可以选择与 Google 共享 Google Analytics(分析)数据,从而帮助我们改善 Google 的产品和服务。我们不会强制您这么做。您可以随时在 Firebase 控制台中转到“Analytics”->“信息中心”->“设置”,关闭这一设置。

不过,您需要使用 Google Analytics(分析)将应用数据记录到 Firebase 中。您还需要确保您的 Google Analytics(分析)数据可以在 Firebase 中使用(请参阅数据共享设置)。

请注意,Google Analytics(分析)使用共享的模型。虽然您的原始事件数据是安全的,并且只有您才能在 Firebase 内使用这些数据,但其带来的模型质量提升确实会让所有 Firebase 预测用户都受益。您需要从“预测”首页中明确选择启用 Firebase 预测。您可以随时停用 Firebase 预测,这样,您的数据将不会再用于 Firebase 预测(即使这些数据仍可用于其他 Firebase 服务)。

实现方法

Firebase 预测最适合每月活跃用户数达到或超过五千的应用,它也非常适合用户经常使用且频繁消费的应用(例如游戏)。

将 Analytics 添加到您的应用 为了进行预测,您的应用需要使用 Google Analytics(分析)来记录事件。
启用 Firebase 预测并监控预测就绪情况 使用 Firebase 控制台根据您的应用分析数据开始进行预测,并监控 Firebase 预测是否有足够的数据用于进行内置的流失和支出预测。如果根据您的应用收集的其他 Analytics 事件创建了预测,您也可以使用 Firebase 控制台来监控是否有足够的 Analytics 数据来进行此类预测。
从您的应用中以编程方式访问预测结果

在 Firebase 控制台中,创建一个远程配置参数,该参数将返回针对给定用户的特定预测结果。将 Remote Config SDK 集成到您的应用中后,您可以从应用中以编程方式调用该远程配置参数,以了解针对特定用户的具体预测结果。

例如,您可以为更有可能花钱的用户提供不同的首屏体验。

使用通知编辑器或 Firebase 应用内消息覆盖特定预测细分中的用户

您可以使用通知编辑器或 Firebase 应用内消息来(通过一次性或周期性广告系列)与预测用户细分中的用户联系。

例如,您可以根据高风险容忍度的流失预测结果,向很可能流失或停止使用您应用的新用户自动发送通知消息。

后续步骤