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https://www.youtube.com/watch?v=QxX9-JHPLkE&feature=youtu.be
Firebase Meetup#12 Growth Day @Google
Firebase Japan User Group(FJUG)主催のFirebaseのGrowthをテーマにしたTechTalkイベントです。
FJUGはFirebaseに興味をもつ全ての人を歓迎いたします。
登壇者
Firebase for Grow
WebとかAndroidとかセキュリティやってます
Growth向けのプロダクトリスト
GoogleAnalitics
モバイル向け
ユーザー行動分析
ユーザー属性を設定、行動(購買など)からセグメンテーションできる
BigQueryにデータインポートできる
→使いやすいデータ分析ツール
DataStudioとかスプレッドシートに
Firebase Cloud Messaging
モバイル・Web向けPush通知サービス
Remote Config
アプリケーションの設定を共有するためのサービス
Key-Valueペアで管理
ユーザーごとに設定変えることも
Android・iOSむけとか
プロダクションモードだと設定は即時ではない
A/B Testing(Beta)
あとの話で詳しく
Predictions
アナリティクスのデータをもとに自動でいくつかの予測をする
購買気配
Churn/Spend
予測結果は他の分析サービスで利用可能
Dynamic Links
URLをユーザーがクリックした際にアプリインストール動線を作るサービス
カスタムドメインでも利用可能
招待リンクのようなやり方もできる
Apple Indexing
Google検索にアプリ内コンテンツを表示できるサービズ
公開・パーソナルを分けることも(Androidのみ)
Universal/App Linkしっかり設定しよう
Invites(廃止予定)
Dynamyc Linksへ
Firebase Predictionsで始める1歩先を読むグロース戦略
https://speakerd.s3.amazonaws.com/presentations/67b7d99997eb45ce9d0e418133ef654c/slide_0.jpg
Voicyのデータストラテジスト
Firebase
低コストでアプリ作れるのいい
Predictions使いましょう!
Voicy
音声×テクノロジー
Voiceメディア Voicy − アプリ
パーソナリティとして色々言った内容を配信できる
VoicyとFirebase
色々使ってる
アプリのグロースって?
継続率は重要←よくある話
サービスを使い続けてくれる土台作りが大事
穴あきバケツは良くない
離脱したユーザーは戻ってこない
離脱をしないコミュニケーション
従来のユーザー分析
過去の行動からアクションを予測
離脱したユーザーのことはわからない
未来の新規ユーザーって同じなの?
→Predictionsなら「今の」行動分析
Predictions
Voicyでは去年から使っている
マーケティング施策の実行はまだ
動画みる
過去のユーザーの行動分析から、今のユーザーが離脱しようとする可能性を把握
事前にゲームなら難易度調整かけたりとか
アプリ利用者の翌7日の行動を予測する
離脱の気配(起動してない)のあるユーザーにPush通知
起動してる人は通知しなくてもいい
購入しそうな人だけに広告通知
他サービスとの関係図
Analyticsと密結合
予測データをBigdataにExport
Actionsに色々
明日から使うための準備
Activate
MAU10,000以上かつFirebase Analyticsで計測中
無償
仕組みを理解する
ブラックボックスを排除して、正しく利用する
翌7日間の予測、過去28日間のAnalyticsのデータもとに機械学習
データ精度のリスク許容度を設定出来る
施策に応じて設定しよう
精度を取るか施策対象を取るか
モデルパフォーマンスは日毎に違う
予測精度が低いと自動でオーディエンスが解除される
ほかサービスの設定
AnalyticsにユーザーIDをセット
RemoteConfigを施策ごとに
施策を打ってみる
デモ
CloudMessaging
離脱しそうなユーザーにPush通知を送る
in-App Messaging
アプリを開いているユーザーにPush通知を送る
Remote-Config
Twitter経由でDLしてきた離脱しそうなユーザーにレコメンド頻度を設定
予測データをもとにさらに分析を加える
Big Queryに投げたデータを分析
アプリに予測を取り入れるのが簡単
今後もガシガシ使うので情報発信していきます
参考
Firebase A/B Testing使ってサービス改善をする
https://speakerd.s3.amazonaws.com/presentations/b5c65062ea7e47f2b817dc4604b98f64/slide_0.jpg
Firebaseは2016年ごろから
Komerco
料理が楽しくなるマルシェアプリ
料理の道具を販売する
裏側は全てFirebase
A/Bテスト?
Firebase A/Bテスティングって?
Remote Configを活用してテスト
アプリの動作や外観の変更
Notificationsを使ったテスト
手順
ターゲッティング
高速にA/Bテストを回すことが出来る
コンソールで行うのでエンジニアでなくても行える
UIもわかりやすくなってきた
対象ユーザーを指定できる
Predictionsとかも
事前の準備は必要
A/Bを分けるということ自体難しい
ユーザーIDが偶数、奇数みたいな方法が難しい
外部DBとかつかう
画面デモ
名前とDescription決めて
ターゲット・割合を決める
目標・指標の設定(何が良い・悪いを設定)
バリアント(A/BあるいはCのパターンの設定)
→公開 修正はできないので、やり直す場合は設定をコピーしてやり直し
結果の確認
テストのあとの施策
少なくて影響わかんないなぁとか→テスト対象の拡大
「配信数を増加」とかできる
効果が良いので全面展開
「バリアントのロールアウト」を行う
もとに戻したい
テスト止めるだけではダメ、値をちゃんと戻す
Komercoの事例
検索枠を上部にだしてみた
検索する?購入増える?
優位性はなし
より活用するために
RemoteConfigの設定をすぐに反映させたい
RemoteConfigをリアルタイムに伝搬する仕組みの資料がある
テスト結果の分析
BigQueryに結果データが放り込まれる
クエリが自動生成されるのでスプレッドシートとかでみて
参考
参考書籍
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/513i%2BG2GDPL._SX404_BO1,204,203,200_.jpg
メモの記録者について
ギークハウス新丸子の管理人で、フリーランスのソフトウェアエンジニア。
このメモが何かの役に立ったとか、ギークハウス新丸子のパーティ・イベントをもっとやってほしいので支援がしたい等があればこちらの欲しいものリストからプレゼントをお願いします。
こちらは僕が個人的に欲しいものです。