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NPR 通过 Google Analytics for Firebase 获得了对于用户行为的宝贵数据洞见

简介

National Public Radio 开发了 NPR One 应用, 以吸引新受众,并提供出色的听众体验。这款应用还 为他们提供了用户行为数据洞见, 这对于帮助产品团队了解其受众并打造出色内容至关重要。


挑战

NPR One 需要应对一些独特的问题, 比如用户如何通过耳机、免提外放模式和蓝牙设备收听节目, 他们都会通过这些不同的设备收听哪些内容。为了回答这些问题, NPR One 需要将通过某种分析工具获得的事件数据 与其自己服务器的侦听数据交叉参照。这有助于他们了解 听众在应用中的导航方式, 并收集一些关键互动度指标,如总收听时长等。

产品团队还需要获得 用户历程的整体状况, 以了解哪些功能、内容和途径的效果最好, 从而了解用户背景环境,并确定能让客户受益最大的产品功能的优先级。

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解决方案

NPR 选择 Google Analytics for Firebase, 原因是它与其他 Firebase 工具集成,提供无限的事件跟踪, 并且支持免费导出到 Google BigQuery,NPR 可以 使用后者来运行自定义分析。通过 BigQuery, 他们将数据合并到一处, 并为每个应用用户创建一个通用 ID。这使他们能够 将来自 Google Analytics for Firebase 的 前端行为数据与其后端监听器数据进行匹配, 以提高对重要互动度和留存率指标的理解。

NPR 还使用 Firebase Remote Config 运行 A/B 测试, 以确定哪些特性和功能效果最好。现在, 他们对于听众的收听环境有了更好的认识, 也了解到大多数听众均通过免提外放模式使用设备。了解听众 如何浏览故事会影响他们构建 NPR One 应用的方式。 凭借超快的实施速度,他们迅速将 Firebase 与 Google Ads 连接起来, 投放通用应用广告系列 (UAC),从而吸引新听众 并增加应用安装量。在短短几天内,NPR 就发现,能让 Firebase 发挥出 最强大力量的方式就是将其集成到整体工具集。而且, 其开发者只需要一个库来执行 用户集成,因此开销更少。


成果

通过展示更加契合听众兴趣和行为方式 的内容来提高用户互动度。

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“Firebase 是一个强大的工具集...提供了如此丰富的功能。它让我们能轻松编写集成代码,而且我们确信,无论是在 iOS 设备还是 Android 设备中的都会持续得到更新。这是一项巨大的成功。”

- Tejas Mistry,NPR 产品经理