استيراد الشرائح

يوفر Firebase أدوات لتخصيص تجربة المستخدم عن طريق مجموعات استهداف من المستخدمين من خلال خدمات Firebase مثل الإعداد عن بُعد المراسلة عبر السحابة الإلكترونية، والمراسلة داخل التطبيق باستخدام ملف مرتبط BigQuery، يمكنك استيراد الشرائح ربما تكون قد حدّدتها خارج Firebase لإنشاء تجارب مستهدَفة باستخدام خدمات Firebase.

إعداد الشرائح التي تم استيرادها

يمكنك استيراد بيانات شرائحك إلى Firebase باستخدام Google Cloud BigQuery. يوفر BigQuery عدة طرق تحميل البيانات، إذًا لا تتردد في لاختيار أفضل ما يناسب الإعدادات.

تدفق بيانات شرائح الجمهور المستورَدة

بعد تفعيل الدمج:

  • يُنشئ Firebase مجموعة بيانات في BigQuery تملكها، ولكن تتوفّر لها إذن الوصول للقراءة.
  • وينقل Firebase البيانات بشكلٍ دوري، ما يؤدي إلى إنشاء شرائحك المعدّلة. المتوفرة في وحدة تحكّم Firebase للاستهداف.
  • يملك Firebase الإذن بالقراءة فقط في هذه البيانات. يحتفظ Firebase بنسخة من هذه البيانات في وحدة التخزين الداخلية.
  • يتم أيضًا حذف أي بيانات محذوفة من مجموعة بيانات BigQuery من تخزين بيانات Firebase.

تفعيل الاستيراد من BigQuery

  1. انتقِل إلى دمج BigQuery. في وحدة تحكُّم Firebase.
  2. إذا لم يسبق لك إعداد دمج BigQuery، اتّبِع الخطوات التي تظهر على الشاشة. تعليمات لتمكين BigQuery. شاشة عمليات الدمج في <span class=وحدة تحكم Firebase">
  3. فعِّل زر الشرائح المستورَدة. تبديل الشرائح المستورَدة في الحالة غير مفعَّلة

عند تفعيل استيراد الشرائح من BigQuery:

  • ينشئ Firebase أداة BigQuery جديدة تلقائيًا مجموعة البيانات باسم firebase_imported_segments تحتوي مجموعة البيانات هذه على الجداول باسم SegmentMemberships وSegmentMetadata
  • مجموعة البيانات "firebase_Imported_segments" تتم مشاركتها أيضًا مع خدمة Firebase باستخدام النطاق @gcp-sa-firebasesegmentation.iam.gserviceaccount.com
  • تشغل منصة Firebase مهمة كل 12 ساعة على الأقل للقراءة من مجموعة البيانات هذه، أكثر من 12 ساعة.

استيراد البيانات إلى BigQuery

يمكنك استخدام أي آلية متوافقة تحميل بياناتك في BigQuery من أجل لتعبئة الجدولين SegmentMemberships وSegmentMetadata. يجب أن يتم اتبع المخطط الموضح أدناه:

العضويات في الشرائح

[
  {
    "name": "instance_id",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "name": "segment_labels",
    "type": "STRING",
    "mode": "REPEATED"
  },
  {
    "name": "update_time",
    "type": "TIMESTAMP"
   }
]

instance_id: مَعلمة رقم تعريف تثبيت Firebase عند تثبيت تطبيق معيّن عليك إجراء ما يلي: استرداد معرّف التثبيت لكل عملية تثبيت تطبيق تريد تضمينها في شريحة، واستخدِم ��ذه القيم لتعبئة هذا الحقل

segment_labels: الشرائح التي تتضمّنها الأجهزة ("instance_id") فيها. ليس من الضروري أن تكون هذه التطبيقات ملائمة للإنسان، ويمكن أن تكون قصيرة لتقليل سعة التخزين المطلوب استخدامها في BigQuery. يجب أن يكون هناك إدخال مطابق في تم استخدام جدول SegmentMetadata هنا لكل "segment_labels". لاحظ أن هذا الجمع، بينما يحتوي الجدول SegmentMetadata على "segment_label".

update_time: لا يُستخدم حاليًا في Firebase، ولكن يمكن استخدامه حذف اشتراكات الشرائح القديمة من BigQuery التي لم تعُد مستخدَمة

البيانات الوصفية للشرائح

[
   {
      "name": "segment_label",
      "type": "STRING"
   },
   {
      "name": "display_name",
      "type": "STRING"
   }
]

segment_label: لتحديد شريحة معيّنة. يجب أن يكون هناك الإدخال في هذا الجدول لكل شريحة مُدرَجة في SegmentMemberships. المؤقت. تجدر الإشارة إلى أنّ هذا الجدول فردي، في حين أنّ الجدول SegmentMemberships يحتوي على "segment_labels"

display_name: اسم لشريحة الجمهور، ويمكن للمستخدمين قراءته بسهولة. هذا النمط تُستخدم لتصنيف شريحتك في وحدة تحكُّم "Firebase".

إعداد الفوترة في BigQuery

إذا كنت تجرّب الميزة الجديدة لتطبيق لا يتضمن سوى عدد قليل جدًا من عمليات التثبيت، قد تحتاج فقط إلى إعداد وضع الحماية في BigQuery.

ومع ذلك، إذا كنت تستخدم هذه الطريقة في تطبيق إنتاجي يضم العديد من المستخدمين، يجب: إعداد الفوترة لاستخدام BigQuery الدفع مقابل التخزين بالإضافة إلى الآلية المستخدمة لتحميل البيانات إلى BigQuery. لن يتم تحصيل رسوم منك مقابل أي عمليات قراءة يجريها Firebase.

إيقاف عملية الدمج

لإيقاف عملية الدمج هذه، يُرجى الانتقال إلى دمج BigQuery في وحدة تحكّم Firebase ثمّ أوقِف زر الإيقاف/التفعيل الشرائح المخصّصة.

استخدام الشرائح المستورَدة

بعد نقل البيانات، ستكون متاحة في وحدة تحكّم Firebase الاستهداف باستخدام خدمات مثل "الإعداد عن بُعد" أو "المراسلة داخل التطبيق". يعمل هذا الإجراء تمامًا مثل الاستهداف باستخدام المواقع أو شرائح جمهور Google Analytics.

مثال على استخدام الشرائح المستورَدة مع منشئ الإشعار

يمكنك استخدام "الشرائح المستورَدة" كإحدى السمات القابلة للاستهداف ستكون الشرائح التي استوردتها متاحة للاختيار. كما أنها تتضمن لتقدير عدد نُسخ التطبيق التي تنتمي إلى كل شريحة.

تقدير لعدد الحالات التي تتطابق مع معايير الاستهداف بالكامل متاح أيضًا. يتم تعديل المعلومات عند إجراء أي تغييرات على الاستهداف. المعايير.

حالات الاستخدام

هناك عدد من الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام الشرائح المستورَدة لإنشاء تجارب المستخدم المستهدفة. يوضح هذا القسم بعض السيناريوهات الشائعة الأماكن التي قد ترغب في استخدام هذه الميزة فيها.

إرسال الإشعارات إلى مجموعة من المستخدمين

تخيل أن لديك تطبيقًا يسمح بعمليات الشراء داخل التطبيق باستخدام سلة تسوق. إِنْتَ أيضًا حلول تحليلات مخصصة أو حلول تحليلية تابعة لجهات خارجية (تلك التي لا تتوفر Google Analytics) لجمع المقاييس المختلفة المرتبطة بالمستخدم السلوك في تطبيقك. باستخدام هذه المقاييس، يمكنك تحديد مجموعة من المستخدمين الذين أضافوا سلعًا إلى سلة التسوّق، ولكن لم يكملوا عملية الدفع

لنفترض الآن أنّك تريد استخدام Firebase Cloud Messaging لإرسال إشعار إلى. هؤلاء المستخدمين لتذكيرهم بأن لديهم عناصر في عربة التسوق الخاصة بهم. يمكنك إنشاء شريحة باسم "الدفع غير المكتمل" وتضمين هؤلاء المستخدمين، الذين تم تحديدهم بواسطة رقم تعريف تثبيت "Firebase" الخاص به، وتحميله على BigQuery لمشاركته مع Firebase

بعد نقل Firebase لهذه البيانات، تصبح متوفرة في منشئ "الإشعارات" حيث إنشاء حملة إشعارات جديدة تستهدف "عمليات الدفع غير المكتملة" للإرسال رس��لة تحث المستخدمين على إكمال عملية الدفع.

إعداد تطبيق لمجموعة فرعية من المستخدمين

لنفترض أنك تستخدم حل تحليلات داخليًا يشير إلى أن بعض المستخدمين تواجه مشكلة في التنقل في التطبيق. ولمساعدة هؤلاء المستخدمين، تحتاج إلى تهيئة سلوك التطبيق لهؤلاء المستخدمين من أجل تضمين مقطع فيديو تعليمي قصير.

يمكنك دمج Remote Config في تطبيقك واستخدام مَعلمة باسم شيء مثل "needs_help"، في تطبيقك عرض مشروط مقطع الفيديو التعليمي.

باستخدام بيانات الإحصاءات، أنشِئ شريحة باسم "المستخدمون المتأثرون بالمشكلة". أو تضمين المستخدمين المناسبين، الذين تم تحديدهم من خلال معرّف تثبيت Firebase. ثم حمّل هذا تقسيمه وأعضائه إلى BigQuery لمشاركتها مع Firebase.

بعد أن يستوعب Firebase هذه البيانات، تصبح متوفّرة في Remote Config. وحدة التحكم كشريحة قابلة للاستهداف. يمكنك بعد ذلك إنشاء استهداف شرط "المستخدمون المضطرون" وتعيين "needs_help" المعلمة إلى true لهذا الشرط وfalse افتراضيًا. بعد نشر هذه الإعدادات، سيعرض التطبيق الدليل التوجيهي. الفيديو فقط للمستخدمين في حالة "المستخدمين المضطربين" .

متابعة تجارب المستخدمين على جميع الأجهزة

تخيل أن�� أنشأت تطبيقًا لمراجعة المطعم باستخدام Firebase Google Analytics وباستخدام المقاييس التي تم جمعها، ستجد أن المستخدمين غالبًا ما يصلون إلى التطبيق من كل من الجهاز المحمول والجهاز اللوحي. تكتشف أيضًا أن المستخدمين أو يفضلون كتابة مراجعات على الجهاز اللوحي، بينما قد يقرأون مراجعات من أي جهاز.

يبدأ بعض المستخدمين في كتابة مراجعة على هواتفهم ثم يستسلمون، ربما بسبب عامل الشكل الأصغر. إذا قرّرت إرسال إشعار إلى هؤلاء المستخدمين في أجهزتهم اللوحية تطلب منهم إنهاء مراجعاتهم.

لإجراء ذلك، يمكنك ضبط رقم تعريف مُراجع تمّ إنشاؤه داخليًا، مثل UserId. استخدام Google Analytics للمستخدمين الذين سجّلوا الدخو�� وتشغيل حدث إلى لتحديد المراجعات الملغاة. يمكنك بعد ذلك تصدير بيانات بيانات Google Analytics إلى BigQuery

من خلال تحليل هذه البيانات في BigQuery، يمكنك تحديد رقم تعريف تثبيت "Firebase" الخاص بـ الأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين لم ينتهوا من كتابة مراجعة على هواتفهم. يمكنك تسمية هذه المجموعة باسم "الأجهزة اللوحية للمستخدمين الذين ألغوا اشتراكهم على الهاتف" وحمِّل تقسيم إلى BigQuery لمشاركة قائمة الأعضاء مع Firebase.

بعد نقل Firebase لهذه البيانات، تصبح متوفرة في مُنشئ إرسال الإشعارات قابلة للاستهداف. يمكنك بعد ذلك إنشاء حملة إشعارات جديدة تستهدف العملاء. "أجهزة لوحية للمستخدمين الذين ألغوا اشتراكهم على الهاتف" لإرسال رسالة تنبيه لهؤلاء المستخدمين لإكمال مراجعته على الأجهزة اللوحية.