Depois de exportar seus dados do Firebase para o BigQuery, é possível consultá-los para públicos-alvo específicos.
Este artigo oferece vários modelos que podem ser usados como base para suas consultas. Lembre-se de modificar as consultas de amostra para considerar seus dados específicos. Por exemplo, mude os nomes das tabelas e altere os períodos.
Essas consultas retornam a quantidade de usuários no público-alvo. Para receber a lista de IDs de usuário no público-alvo, remova a função COUNT() mais externa, por exemplo, COUNT(DISTINCT user_id) --> DISTINCT user_id.
Essas consultas usam o SQL padrão. Portanto, selecione essa opção antes de fazer uma consulta. Em BigQuery > Espaço de trabalho SQL, clique em Mais > Configurações de consulta. Em Outras configurações > Dialeto SQL, selecione Padrão.
Atualmente, esses dados de público-alvo são apenas informativos e não podem ser analisados.
Gostaríamos de saber se você considera esses exemplos de consulta úteis e se há outros tipos de público-alvo que gostaria de consultar. Você pode responder por meio de uma solicitação de recurso com o suporte do Firebase.
Neste artigo:
Compradores
/**
* Calcula o público-alvo de compradores.
*
* Compradores = usuários que registraram um evento in_app_purchase ou
* purchase.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS purchasers_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*`
WHERE
event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180501' AND '20240131';
Usuários ativos em N dias
/**
* Cria um público-alvo de usuários ativos em N dias.
*
* Usuários ativos em N dias = usuários que registraram pelo menos um evento com o parâmetro de evento
* engagement_time_msec > 0 nos últimos N dias.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS n_day_active_users_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
-- Pick events in the last N = 20 days.
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 20 DAY))
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131';
Usuários inativos em N dias
/**
* Cria um público-alvo de usuários inativos em N dias.
*
* Usuários inativos em N dias = usuários nos últimos M dias que não registraram um
* evento com o parâmetro de evento engagement_time_msec > 0 nos últimos N dias,
* em que M > N.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT MDaysUsers.user_id) AS n_day_inactive_users_count
FROM
(
SELECT
user_id
FROM
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME */
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
/* Has engaged in last M = 7 days */
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY))
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE */
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
) AS MDaysUsers
-- EXCEPT ALL is not yet implemented in BigQuery. Use LEFT JOIN in the interim.
LEFT JOIN
(
SELECT
user_id
FROM
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME */
`YOUR_TABLE.events_*`AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
/* Has engaged in last N = 2 days */
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 2 DAY))
/* PLEASE REPLACE WITH YOUR DESIRED DATE RANGE */
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
) AS NDaysUsers
ON MDaysUsers.user_id = NDaysUsers.user_id
WHERE
NDaysUsers.user_id IS NULL;
Usuários ativos com frequência
/**
* Cria um público-alvo de usuários ativos com frequência.
*
* Usuários ativos com frequência = usuários que registraram pelo menos um
* evento com o parâmetro de evento engagement_time_msec > 0 em N dos
* últimos M dias, em que M > N.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS frequent_active_users_count
FROM
(
SELECT
user_id,
COUNT(DISTINCT event_date)
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
event_params.key = 'engagement_time_msec' AND event_params.value.int_value > 0
-- User engagement in the last M = 10 days.
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 10 DAY))
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE. For optimal performance
-- the _TABLE_SUFFIX range should match the INTERVAL value above.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
GROUP BY 1
-- Having engaged in at least N = 4 days.
HAVING COUNT(event_date) >= 4
);
Usuários muito ativos
/**
* Cria um público-alvo de usuários muito ativos.
*
* Usuários muito ativos = usuários que ficaram ativos por mais de N minutos
* nos últimos M dias, sendo que M > N.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS high_active_users_count
FROM
(
SELECT
user_id,
event_params.key,
SUM(event_params.value.int_value)
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*` AS T
CROSS JOIN
T.event_params
WHERE
-- User engagement in the last M = 10 days.
event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 10 DAY))
AND event_params.key = 'engagement_time_msec'
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131'
GROUP BY 1, 2
HAVING
-- Having engaged for more than N = 0.1 minutes.
SUM(event_params.value.int_value) > 0.1 * 60 * 1000000
);
Usuários adquiridos
/**
* Cria um público-alvo de usuários adquiridos.
*
* Usuários adquiridos = usuários que foram adquiridos por alguma origem/mídia/campanha.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS acquired_users_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*`
WHERE
traffic_source.source = 'google'
AND traffic_source.medium = 'cpc'
AND traffic_source.name = 'VTA-Test-Android'
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180521' AND '20240131';
Coortes com filtros
/**
* Cria um público-alvo de usuários adquiridos na semana passada
* por campanhas do Google, ou seja, coortes com filtros.
*
* Uma coorte é definida como usuários adquiridos na semana passada, ou seja, entre 7 e 14
* dias atrás. O filtro de coorte aplica-se a usuários adquiridos por uma campanha
* direta.
*/
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS users_acquired_through_google_count
FROM
-- PLEASE REPLACE WITH YOUR TABLE NAME.
`YOUR_TABLE.events_*`
WHERE
event_name = 'first_open'
-- Cohort: opened app 1-2 weeks ago. One week of cohort, aka. weekly.
AND event_timestamp >
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 14 DAY))
AND event_timestamp <
UNIX_MICROS(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY))
-- Cohort filter: users acquired through 'google' source.
AND traffic_source.source = 'google'
-- PLEASE REPLACE YOUR DESIRED DATE RANGE.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20180501' AND '20240131';