Firebase מספק כלים להתאמה אישית של חוויית המשתמש על ידי טירגוט קבוצות של משתמשים באמצעות שירותי Firebase כמו הגדרת תצורה מרחוק, העברת הודעות בענן והעברת הודעות בתוך האפליקציה. באמצעות חשבון BigQuery מקושר, אפשר לייבא פלחים שזיהיתם מחוץ ל-Firebase כדי ליצור חוויות טירגוט באמצעות שירותי Firebase.
הגדרת פלחים שיובאו
אפשר לייבא נתונים של פלחים ל-Firebase באמצעות BigQuery של Google Cloud. ב-BigQuery יש כמה דרכים לטעינה של נתונים, כך שתוכלו לבחור את הדרך שמתאימה לכם ביותר.
אחרי שהשילוב יופעל:
- מערכת Firebase יוצרת מערך נתונים ב-BigQuery שבבעלותכם, אבל ל-Firebase יש גישה לקריאה אליו.
- מערכת Firebase מטמיעה את הנתונים מדי פעם, כך שהפלחים המעודכנים יהיו זמינים לטירגוט במסוף Firebase.
- ל-Firebase יש גישה לקריאה בלבד לנתונים האלה. מערכת Firebase שומרת עותק של הנתונים האלה באחסון הפנימי שלה.
- כל נתון שנמחק מקבוצת הנתונים ב-BigQuery נמחק גם מאחסון הנתונים של Firebase.
הפעלת ייבוא מ-BigQuery
- עוברים לדף BigQuery integration במסוף Firebase.
- אם עוד לא הגדרתם שילוב עם BigQuery, פועלים לפי ההוראות במסך כדי להפעיל את BigQuery.
מסוף Firebase"> - מפעילים את המתג פלחים מיובאים.
כשמפעילים ייבוא של פלחים מ-BigQuery:
- מערכת Firebase יוצרת באופן אוטומטי קבוצת נתונים חדשה ב-BigQuery בשם
firebase_imported_segments. מערך הנתונים הזה מכיל טבלאות ריקות בשםSegmentMembershipsו-SegmentMetadata. - מערך הנתונים 'firebase_imported_segments' ישותף גם עם חשבון שירות של Firebase עם הדומיין
@gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com. - מערכת Firebase מפעילה משימה לפחות כל 12 שעות כדי לקרוא ממערך הנתונים הזה, ויכול להיות שהיא תבצע ייבוא בתדירות גבוהה יותר מ-12 שעות.
ייבוא נתונים ל-BigQuery
אפשר להשתמש בכל מנגנון נתמך כדי לטעון את הנתונים ל-BigQuery כדי לאכלס את הטבלאות SegmentMemberships ו-SegmentMetadata. הנתונים חייבים לעמוד בסכימה שמתוארת בהמשך:
SegmentMemberships
[
{
"name": "instance_id",
"type": "STRING"
},
{
"name": "segment_labels",
"type": "STRING",
"mode": "REPEATED"
},
{
"name": "update_time",
"type": "TIMESTAMP"
}
]
instance_id: מזהה ההתקנה ב-Firebase של התקנת אפליקציה ספציפית. תצטרכו לאחזר את מזהה ההתקנה של כל התקנת אפליקציה שרוצים לכלול בפלח, ולהשתמש בערכים האלה כדי לאכלס את השדה הזה.
segment_labels: הפלחים שבהם נכללים המכשירים ("instance_id"). השמות לא חייבים להיות ידידותיים למשתמש, והם יכולים להיות קצרים כדי לצמצם את השימוש בנפח האחסון ב-BigQuery. לכל "segment_labels" שנעשה בו שימוש כאן צריכה להיות רשומה תואמת בטבלה SegmentMetadata. שימו לב שזוהי צורת הרבים, בעוד שבטבלה SegmentMetadata יש "segment_label".
update_time: מערכת Firebase לא משתמשת בו כרגע, אבל אפשר להשתמש בו כדי למחוק מ-BigQuery חברויות ישנות יותר בפלחים שכבר לא בשימוש.
SegmentMetadata
[
{
"name": "segment_label",
"type": "STRING"
},
{
"name": "display_name",
"type": "STRING"
}
]
segment_label: מזהה פלח ספציפי. בטבלה הזו צריכה להיות רשומה לכל פלח שמופיע בטבלה SegmentMemberships. שימו לב שמדובר ביחיד, בעוד שבטבלה SegmentMemberships מופיע הערך "segment_labels".
display_name: שם של הפלח שקריא לבני אדם ומתאים לממשק המשתמש. השם הזה משמש לתיוג הפלח במסוף Firebase.
הגדרת חיוב ב-BigQuery
אם אתם רוצים לנסות את התכונה החדשה באפליקציה עם מעט מאוד התקנות, יכול להיות שתצטרכו להגדיר רק את ארגז החול של BigQuery.
עם זאת, אם אתם משתמשים באפשרות הזו באפליקציה שפועלת בסביבת הייצור עם הרבה משתמשים, עליכם להגדיר חיוב על שימוש ב-BigQuery כדי לשלם על האחסון ועל המנגנון שבו נעשה שימוש כדי לטעון נתונים ל-BigQuery. לא תחויבו על פעולות קריאה שמבוצעות על ידי Firebase.
השבתת השילוב
כדי להשבית את השילוב הזה, עוברים לדף BigQuery integration במסוף Firebase ומבטלים את החלפת המצב של המתג Custom segments.
שימוש בפלחים מיובאים
אחרי הטמעת הנתונים, הם יהיו זמינים במסוף Firebase לטירגוט באמצעות שירותים כמו Remote Config או Messaging In-App. האופן שבו זה פועל זהה לטירגוט באמצעות נכסים או קהלים Google Analytics.
אפשר להשתמש באפשרות 'פלחים מיובאים' כאחד מהמאפיינים שניתן לטרגט, והפלחים שיובאו יהיו זמינים לבחירה. הם כוללים גם אומדן של מספר המופעים של האפליקציה ששייכים לכל פלח.
מוצגת גם הערכה של מספר המופעים שתואמים לכל קריטריוני הטירגוט. הערך הזה מתעדכן בכל פעם שמבצעים שינויים בקריטריונים לטירגוט.
תרחישים לדוגמה
יש כמה דרכים שבהן אפשר להשתמש בפלחים מיובאים כדי ליצור חוויות משתמש ממוקדות. בקטע הזה מפורטים כמה תרחישים נפוצים שבהם כדאי להשתמש בתכונה הזו.
שליחת התראות לקבוצת משתמשים
נניח שיש לכם אפליקציה שמאפשרת לבצע רכישות מתוך האפליקציה באמצעות עגלת קניות. אפשר גם להשתמש בפתרונות ניתוח נתונים בהתאמה אישית או של צד שלישי (שאינם מבוססים על Google Analytics) כדי לאסוף מדדים שונים שמשויכים להתנהגות המשתמשים באפליקציה. בעזרת המדדים האלה תוכלו לזהות קבוצה של משתמשים שהוסיפו פריטים לעגלת הקניות אבל לא השלימו את התשלום.
עכשיו נניח שאתם רוצים להשתמש ב-Firebase Cloud Messaging כדי לשלוח התראה למשתמשים האלה כדי להזכיר להם שיש להם פריטים בעגלת הקניות. אפשר ליצור פלח בשם 'incomplete-checkout' שכולל את המשתמשים האלה, שמזוהים לפי מזהה ההתקנה Firebase, ולהעלות אותו ל-BigQuery כדי לשתף אותו עם Firebase.
אחרי שמערכת Firebase תטמיע את הנתונים האלה, הם יהיו זמינים בכלי ליצירת התראות, שבו תוכלו ליצור קמפיין התראות חדש עם טירגוט ל'תשלום חלקי' כדי לשלוח הודעה שמעודדת את המשתמשים להשלים את התשלום.
הגדרת אפליקציה לקבוצת משנה של משתמשים
נניח שאתם משתמשים בפתרון ניתוח נתונים פנימי שמציין שלחלק מהמשתמשים יש בעיות בניווט באפליקציה. כדי לעזור למשתמשים האלה, אתם רוצים להגדיר את התנהגות האפליקציה עבור המשתמשים האלה כך שתכלול סרטון הדרכה קצר.
אפשר לשלב את Remote Config באפליקציה ולהשתמש בפרמטר, שנקרא למשל 'needs_help', כדי להציג את סרטון ההדרכה באופן מותנה.
על סמך נתוני הניתוח, יוצרים פלח בשם 'משתמשים עם בעיות' וכוללים בו משתמשים מתאימים, שמזוהים לפי מזהה ההתקנה Firebase. לאחר מכן, מעלים את הקטע הזה ואת המשתתפים שלו ל-BigQuery כדי לשתף אותו עם Firebase.
אחרי שמערכת Firebase תטמיע את הנתונים האלה, הם יהיו זמינים במסוף Remote Config בתור פלח שניתן לטרגט. לאחר מכן תוכלו ליצור תנאי לטרגוט 'משתמשים במצוקה' ולהגדיר את הפרמטר needs_help לערך true בתנאים האלה ולערך false כברירת מחדל. אחרי פרסום ההגדרה הזו, סרטון ההדרכה יוצג באפליקציה רק למשתמשים בפלחים 'משתמשים עם בעיות'.
מעקב אחר מסלולי האינטראקציה של המשתמשים במכשירים שונים
נניח שיצרתם אפליקציה של ביקורות על מסעדות באמצעות Firebase ו-Google Analytics. על סמך המדדים שנאספו, אתם מגלים שהמשתמשים ניגשים לאפליקציה לעיתים קרובות גם מהנייד וגם מהטאבלט. בנוסף, אתם מגלים שהמשתמשים שלכם מעדיפים לכתוב ביקורות בטאבלט, אבל הם יכולים לקרוא ביקורות מכל מכשיר.
משתמשים מסוימים מתחילים לכתוב ביקורת בטלפון ומפסיקים, אולי בגלל המימדים הקטנים יותר של הטלפון. אתם מחליטים לשלוח התראה למשתמשים כאלה בטאבלטים שלהם, כדי לבקש מהם לסיים את הביקורות.
כדי לעשות זאת, אפשר להגדיר את המזהה reviewerId שנוצר באופן פנימי בתור UserId באמצעות Google Analytics למשתמשים שמחוברים לחשבון, ולהפעיל אירוע כדי לזהות ביקורות שבוטלו. לאחר מכן תוכלו לייצא את נתוני Google Analytics של האפליקציה ל-BigQuery.
ניתוח הנתונים האלה ב-BigQuery מאפשר לזהות את מזהה ההתקנה Firebase של טאבלטים של משתמשים שלא סיימו לכתוב ביקורת בטלפון. אפשר לקרוא לקבוצה הזו 'tablets-of-users-who-cancelled-on-phone' ולהעלות את הפלח ל-BigQuery כדי לשתף את רשימת החברים עם Firebase.
אחרי שמערכת Firebase תטמיע את הנתונים האלה, הם יהיו זמינים בכלי ליצירת התראות כפלח שניתן לטרגט. לאחר מכן תוכלו ליצור קמפיין חדש של התראות לטרגט 'טאבלטים של משתמשים שביטלו בטלפון' כדי לשלוח הודעה שמעודדת את המשתמשים האלה להשלים את הבדיקה בטאבלטים שלהם.