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Firebase Event (打点)

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Firebase Event 功能调研

最近公司在做海外项目需要对Google paly 及亲儿子Firebase做调研

Google Analytics for Firebase 会为你的应用收集使用情况数据和行为数据。SDK 会记录两种主要类型的信息:

事件:你的应用中发生了什么,例如用户操作、系统事件或错误。

用户属性:为描述你的各个细分用户群而定义的属性,例如语言首选项或地理位置。

Analytics 会自动记录某些事件和用户属性,你无需为此添加任何代码。

一、事件

1.1自动收集事件:

自动收集的事件会在用户与你的应用进行基本的互动时触发。只要你使用 Firebase SDK,无需编写任何额外的代码就能收集这些事件。要查看事件报告,请在 Google Analytics(分析)中点击报告导航栏上的事件,或者在 Firebase 控制台中点击事件标签。

例如:first_open,app,app_remove,ad_click,app_updata等

1.2推荐事件:

firebase预设一些推荐事件,例如:join_group 你可以利用此事件跟踪各种群组的受欢迎程度。比如订阅和关注事件,select_content 事件可以用来记录内容阅读点击、点赞、下载等事件有content_type、item_id 参数可选

如何记录推荐的 SELECT_CONTENT 事件:

Bundle bundle = new Bundle();
​
bundle.putString(FirebaseAnalytics.Param.ITEM_ID, id);
​
bundle.putString(FirebaseAnalytics.Param.ITEM_NAME, name);
​
bundle.putString(FirebaseAnalytics.Param.CONTENT_TYPE, "image");
​
mFirebaseAnalytics.logEvent(FirebaseAnalytics.Event.SELECT_CONTENT, bundle);

1.3自定义事件

如果推荐的事件类型未涵盖你的应用的特定需求,则你可以按此例所示方式记录你自己的自定义事件:

Bundle params = new Bundle(); params.putString("image_name", name); params.putString("full_text", text); mFirebaseAnalytics.logEvent("share_image", params);

二、用户属性

用户属性是为描述你的各个细分用户群而定义的属性,例如语言首选项或地理位置。

2.1预定义属性

Analytics 会自动记录一些用户属性;你无需为此添加任何代码。如果你需要收集其他数据,则可以为每个项目设置各种 Analytics 用户属性,最多可达 25 种。

例如

Firebase默认收集用户属性

2.2自定义用户属性

你可以设置 Analytics 用户属性以描述应用的用户。你可以通过将这些属性用作你的报告的过滤条件来分析各个细分受众群的行为。

1.Firebase后台->User Properties->新建用户属性

2. 添加代码以使用 setUserProperty() 方法来设置 Analytics 用户属性。

mFirebaseAnalytics.setUserProperty("favorite_food", mFavoriteFood);

拓展1:WebView 中使用

在 WebView 中触发的要求记录事件或设置用户属性的调用均必须先转到原生代码,然后才可以发送到 Google Analytics for Firebase。

适用场景:激励打点

参考链接

https://firebase.google.com/docs/analytics/android/webview?authuser=0

拓展2:Firebase预测功能:

防止流失:

你可以使用 Firebase 预测来识别有可能停止使用你的应用的用户,然后向这些用户运用用户留存策略。例如,如果你有一款手机游戏,可以向那些预测不再会玩此游戏的用户赠送游戏货币礼物。

本指南将向你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不赠送任何礼物的效果。

如何开始使用预测:

1.在 Firebase 控制台中启用 Analytics 数据共享。

2.明确记录与你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,你可以提高日后分类操作的准确性。

3.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:

Firebase 控制台的“预测”部分允许你创建自定义预测;不过,要预测用户流失情况,你可以利用内置的预测,该预测使用 Analytics 事件的汇总数据来预测用户是否即将停止使用你的应用。在你启用 Firebase 预测并记录了几周的 Analytics 事件后,才可以使用这些预测。

创建用户留存策略实验:

接下来,创建一项 A/B 测试实验来测试赠送礼物对于用户留存的效果

定义两个变体:

1.不赠送留存礼物(对照组)

2.给流失用户赠送礼物

对于对照组,创建一个 grant_retention_gift 参数并将其设置为 (no change)。分配给对照组的用户将获得默认行为,即不赠送礼物。

对于给流失用户赠送礼物变体,将 grant_retention_gift 参数设置为 true,并将用户子集设置为预测:流失(中等风险容忍度)。如果预测分配给此变体的用户会流失,则他们就会获得礼物。

向所有用户发布胜出的变体

在 A/B 测试收集到足够的信息来确定领先变体(在这种情况下是实现最大用户留存率的变体)之后,你就可以决定是否向所有用户发布胜出的变体(或其他变体)。

参考地址

https://firebase.google.com/docs/predictions/risk-profiles?authuser=0

个人邮箱:[email protected] 如有问题欢迎一起探讨

阅读原文...

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