Firebase & BigQueryでAndroid アプリの成⻑を支える / SupportingAndroidAppGrowthWithFirebaseAndBigQuery

by Sansan

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Firebase & BigQuery で Android アプリの成⻑を⽀える 2020/06/20（⼟） Sansan Android Engineer's Talk Kenichi Tatsuhama

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About me ⾠濱健⼀（Kenichi Tatsuhama） • @tatsuhama50 • Sansan, Inc. Android developer • GDG Shikoku Organizer • 徳島県神⼭町在住

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About me • Sansan が3社⽬（3社とも徳島県内） • リモートワーク6年⽬ • Sansan 事業部 (2014/03 〜) • 海外事業、アプリ内製化 • Eight 事業部(2016/03 〜) • 国内事業、海外事業（インド） • グローバル戦略統括部(2020/01 〜) • 海外向け新規事業展開地⽅からグローバル市場に挑戦中 iOSDC Japan 2018 にて Eight の海外展開の話をしてきました。 https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/iosdcjp2018_tatsuhama

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本⽇お話しすること • リリースしたアプリが、どのように使われているか分析するためのツール、使い⽅を知る • Firebase • BigQuery • Data Portal • 分析結果から、アプリの成⻑のためのアプローチを取る → アプリやビジネスの成功につなげる

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【告知】Android の話はこちらをチェック！

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Agenda • Firebase とは • BigQuery とは • Firebase を BigQuery にリンクする • Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • BigQuery からデータを引いてみる • Data Portal を使う • ユーザにアプローチする

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Firebase とは

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Firebase とは • Google が提供するアプリケーションのバックエンド • 開発⽤ツールだけでなく、品質・分析・拡⼤もサポート https://firebase.google.com/

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Firebase とは • 【品質】クラッシュの発⽣状況や詳細を確認できる

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その他の機能も活⽤していますか？

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Firebase とは • 【分析】Firebase だけでも様々な情報が確認できる • アクティブユーザ • 過去30分のユーザ • 上位のコンバージョンイベント • 1⽇のユーザーエンゲージメント • アプリでの収益源 • アプリの安定性

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Firebase とは • 【分析】Firebase だけでも様々な情報が確認できる • 最新リリースの導⼊状況 • 新規ユーザの獲得⽅法 • ユーザ維持率 • ユーザの詳細データ • プラットフォームの内訳

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Firebase とは • 【分析】Funnels で離脱ポイントを可視化ここでの離脱が⼤きい

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Firebase とは • 【分析】ユーザセグメントを定義でき、変化率を確認できる ←レベル1をクリアしたユーザ

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Firebase とは • 【拡⼤】いわゆるプッシュ通知 • 前述のセグメントに絞って送ることもできる

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Firebase とは • 【拡⼤】アプリ内にポップアップを表⽰ • 前述のセグメントに絞って送ることもできる

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Firebase とは • これらの分析・拡⼤機能を有効活⽤するために、Firebase に可能な限り様々な情報を送っておくことをオススメします。 • 例） • User property • サービス上の UserId （必要に応じて、組織 Id なども） • 有償ユーザかどうか • アプリ上の設定値（暗号化機能の on / off 値、… • Event • ボタンのタップ • ゲームのクリア • プロパティ • テキストメッセージを送信したイベント：⽂字数 • ゲームをクリアしたときのイベント：かかった時間、スコア

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BigQuery とは

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BigQuery とは • Google が提供するペタバイト規模の低料⾦フルマネージドアナリティクスデータウェアハウス • NoOps（管理するインフラストラクチャが存在せず、データベース管理者が必要ない） • 使い慣れた SQL を使⽤してデータから有⽤な情報を⾒つけ出す作業に集中できる https://cloud.google.com/bigquery/docs

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BigQuery とは • 料⾦体系 • ストレージや操作により細かく設定されている • ⼀定の無料枠がある • 定額プランも⽤意されている https://cloud.google.com/bigquery/pricing - pricing_summary

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Firebase を BigQuery にリンクする

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Firebase を BigQuery にリンクする • リンクをすると以下のデータにアクセスできるようになる • Google アナリティクスアプリとアプリ + ウェブプロパティのデータ • Firebase 向け Google アナリティクスのデータ • Crashlytics の致命的なクラッシュイベントと致命的でないクラッシュイベント、およびスタックトレースからの詳細 • Predictions の⽣データ • Cloud Messaging の詳細なデータ • キャプチャされた各パフォーマンスモニタリングイベントの詳細 https://support.google.com/firebase/answer/6318765 ※前述の通り、Firebase だけでも様々な分析は可能です。

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Firebase を BigQuery にリンクする • リンクの⼿順 • プロジェクトの設定＞統合＞ BigQuery のカードの「リンク」

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Firebase を BigQuery にリンクする有効にしたいサービスをチェックプロジェクトに複数のアプリがある場合は、絞り込みが可能

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • Firebase プロジェクトごとに分かれている • プロジェクト内は、Firebase の各サービスごと • Analytics • Crashlytics • … にテーブルが分かれている 1つの Firebase プロジェクト別プロジェクト→

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • テーブルをクリックするとスキーマが確認できる

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • パーティション分割テーブル • クエリの⾼速化やコスト削減につながる • ⽇付等でテーブルが分割されている（横断検索も可能） https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • プレビューをクリックすると実際のデータの⼀部を確認できる

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • RDB のように単純な正規化されたテーブルではない • 各⾏に配列、構造体、構造体の配列なども保持している正規化されたテーブル BigQuery のテーブル https://developers-jp.googleblog.com/2017/04/bigquery-tip-unnest-function.html

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • タイプ • プリミティブな STRING, INTEGER, BOOLEAN, TIMESTAMP, … に加え、構造体の RECORD がある • モード • NULLABLE：null 許容型 • REPEATED：繰り返し https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • REPEATED • いわゆる配列 • 各要素は全て同じ型である必要がある • ⾮正規化しているが、データウェアハウジングでよく⾏われる • テーブルの結合を⾏わない分、⾼速に検索できる • クエリ実⾏時には UNNEST() 関数を使ってアクセスする

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • UNNEST() 関数 • 繰り返しを全て展開して、別々の⾏にする • 展開したテーブルを作成するイメージ UNNEST

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • RECORD • いわゆる構造体 • 1つ以上のフィールドを含めることができる • フィールドのデータ型は同じでなくてもよい

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • RECORD x REPEATED で記録される例 • Firebase に記録するイベントログ • logEvent() 関数でイベント名とプロパティを渡す • プロパティは詳細な情報を key, value の集合で渡す（Android : Bundle） ※プロパティを渡さなくても、⾃動的に付与される情報がありますイベント名プロパティ

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Firebase が BigQuery に出⼒するデータ • event_params は RECORD x REPEATED で記録されている key string_value int_value 繰り返し

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BigQuery からデータを引いてみる

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BigQuery からデータを引いてみる • テーブルを選んで「テーブルをクエリ」をクリックすると、 SELECT ⽂が挿⼊される

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BigQuery からデータを引いてみる • フィールド名をクリックするとカーソル位置にフィールド名が挿⼊される ←クリックカーソル位置にフィールド名が挿⼊される

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BigQuery からデータを引いてみる • 実⾏をクリックすると結果が表⽰される

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BigQuery からデータを引いてみる • 「結果の保存」をクリックすると CSV 等で保存できる

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BigQuery からデータを引いてみる

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BigQuery からデータを引いてみる • いくつかの SQL ⽂の紹介 • とあるクラッシュをユーザが⼀定期間に何度経験したか？ • 背景：⼀定回数経験したユーザには、個別対応を⾏うためユーザを抽出したい • そのユーザはクラッシュが起きる前にどういう⾏動をしていたか？ • 背景：再現⼿順、条件の確認をしたい • UNNEST() を使った検索 • 背景：イベントやユーザのプロパティを抽出や検索条件にする場合は UNNEST() を使う必要がある

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BigQuery からデータを引いてみる • とあるクラッシュをユーザが⼀定期間に何度経験したか？ • クラッシュの issue_id は Firebase Crashlytics で確認する Your firebase_crashlytics table Firebase ダッシュボードだけではわからない情報が得られる

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BigQuery からデータを引いてみる • とあるユーザがクラッシュ前に⾏っていた⾏動を⾒る Your Firebase Analytics table User Id Firebase ダッシュボードだけではわからない情報が得られる

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BigQuery からデータを引いてみる • UNNEST() を使った検索 UNNEST() を使って、 user_property から user_id を引いてみる Your Firebase Analytics table User Id User Id ↑ UNNEST(user_properties) は FROM と⼀緒に使う（繰り返し要素を展開したテーブルになる）

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BigQuery からデータを引いてみる • 実際にやってみて… • Firebase ダッシュボードからでは⾒えない情報が取得できる • → 不具合改修やユーザサポートの効率改善 • ある程度の SQL の知識が必須 • UNNEST() など、BigQuery ならではの知識も必要 • ⾮効率なクエリの実⾏で多額の費⽤が掛からないかちょっと⼼配 • WHERE や LIMIT をかけても安くならない（結果ではなく⾛査対象で課⾦） • 必要な列だけ取得するようにする • SELECT * しなくても、プレビューで具体的なデータはわかる • （効率の良いクエリを考えている時間コストの⽅が⾼いかも？）

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Data Portal を使う

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Data Portal を使う • Data Portal とは、Google が提供する無料の BI ツール • BigQuery 等をデータソースにして、さまざまな⾓度でデータの分析、レポートを作成できる • SQL の知識は不要 https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/data-studio/

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Data Portal を使う • 検索結果のテーブルをデータポータルで調べて可視化ここでは、Event のクエリ結果で「データを探索」してみます。

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Data Portal を使う • 検索結果のテーブルをデータソースにした、Data Portal ドキュメントが作成される ↓イベント名 ↓回数

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Data Portal を使う • ディメンションを変更すると、集計⽅法が変わる event_date event_name

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Data Portal を使う • ディメンジョンは複数指定が可能 ※event_date と event_name が同じ値でないと、同⼀⾏にならない

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Data Portal を使う • さまざまなグラフを追加可能 • 表 • スコアカード • 期間 • 棒 • 円 • 地図 • Google マップ • 折れ線 • ⾯ • …

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Data Portal を使う • ピボットテーブルも作成可能

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Data Portal を使う • 他にも… • Query を定期実⾏すれば、⾃動で更新されるレポートが作成できる • BigQuery でなくとも、様々なサービスをデータソースにできる

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Data Portal を使う • 弊社で分析した例 • 企業ごとの⽉次のアクティブユーザの推移 • アプリバージョンごとのエラー発⽣率 • インストール初⽉のアクティビティ数 • → 少なければ CS コミュニケーション • など… • 弊社の KPI ダッシュボード • ⽇次の主要イベント実⾏数の推移 • ユーザの利⽤国分布 • など…

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Data Portal を使う • テンプレートも⽤意されています Data Portal の学習や、 KPI ダッシュボードの雛形に使えます

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Data Portal を使う ↓[Sample] Crashlytics Sample Data まずはこれで練習！

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Data Portal を使う • 実際にやってみて… • SQL の知識がなくても、アプリの傾向を容易に掴むことができる • 開発者が環境を⽤意すれば、分析は他のメンバーに依頼できる • 様々な⾓度から、アプリのログを分析することができる • アプリの KPI レポートも作成できる → アプリの利⽤状況の変化や問題を容易に⾒つけることができる

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Data Portal を使う（余談） • 個⼈の Eight のデータを CSV 出⼒して、Data Portal で可視化してみた

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ユーザにアプローチする

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ユーザにアプローチする • Firebase, BigQuery, Data Portal を⽤いて、特定のユーザセグメントがあまりコンバージョンしてないことがわかったとする • 例） • 古いアプリを使っているユーザ → アップデートのお知らせ • 特定のキャンペーンから流⼊した Android ユーザ → アプリのユースケースを紹介 • ゲームのレベルが1のまま、3⽇間で10回起動しているユーザ → 攻略のヒントを案内 • そのセグメントに特化した内容でアプローチして、アプリの利⽤を促進していく

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ユーザにアプローチする • セグメントの定義⽅法 • 条件が簡単であれば、Cloud Messaging 等の「ターゲット」で指定 • 複雑であれば Audiences を定義する

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging 等の「ターゲット」で指定

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ユーザにアプローチする • Audiences を定義 • ユーザ⾏動に基づいて定義ができる • 定義後のユーザ⾏動からセグメントに紐付いていく • 過去の⾏動に遡って紐付けられないので注意 Smarter Segmentation with Audiences and Predictions https://www.youtube.com/watch?v=VPLkd_aqKwU

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging と In-App Messaging の違い Cloud Messaging In-App Messaging • アプリを起動していなくても端末に届く • アプリが通知許可をしていないと届かない • ⾔語ごとにメッセージを作成する必要がある • アプリを起動しないと表⽰されない • アプリ内にダイアログを表⽰させる • Cloud Messaging より表現⼒はある • 表⽰のタイミングの制御ができる • 多⾔語対応（1キャンペーンで複数⾔語を扱える）

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging でアプローチする

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging でアプローチする • 通知の本⽂やターゲットを設定

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging でアプローチする • 配信スケジュールを設定 • 海外展開しているなら「受信者のタイムゾーン」での時刻指定がオススメ • 繰り返し設定も可能（1回だけ受け取る設定も可能）

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging でアプローチする • コンバージョンイベントを設定する（任意） • Cloud Messaging によってコンバージョンに⾄ったかが計測可能

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging でアプローチする • 必要に応じて細かな設定もできる

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ユーザにアプローチする • Cloud Messaging でアプローチする • 配信数・開封率等の確認ができる • アプリごとのフィルタも可能

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ユーザにアプローチする • In-App Messaging を使う

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ユーザにアプローチする • In-App Messaging を使う • スタイルと内容（カード、モーダル、画像のみ、トップバナー）カードモーダル画像のみトップバナー

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ユーザにアプローチする • In-App Messaging を使う • 宛先選択（Audiences も選択可能） • ローカライズ

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ユーザにアプローチする • In-App Messaging を使う • スケジュール設定 • ⽇時だけでなく、どのイベントをトリガーに表⽰するかも設定例：「初めてゲームをクリアした」ときに表⽰させる

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ユーザにアプローチする • In-App Messaging を使う • コンバージョンイベントも設定可能

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ユーザにアプローチする • In-App Messaging を使う • その他のオプション

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ユーザにアプローチする • In-App Messaging を使う • インプレッション数、クリック数が確認できる

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ユーザにアプローチする • アプローチ後は数値が改善されているか確認する • 改善できていた • • 改善されていない • 新たな仮説を⽴て、検証、実施、計測を繰り返す

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ユーザにアプローチする • 実際にやってみて • 開発⼯数が少なくて済む • 開発作業は、Firebase SDK の導⼊＆イベント埋め込みだけ • Firebase ダッシュボードの操作だけで運⽤できるので、運⽤チームにバトンタッチできる • Cloud Messaging の開封率はそこまで⾼くない… • 通知許可を外されたら届くことはない • 通知は⽬にはしているが、タップして開封していないケースもあるだろう • In-App Messaging は Activity の構造によってはすぐ消える場合がある • Android で Firebase In-App Messaging が表⽰されない問題の workaround https://qiita.com/tatsuhama/items/d9ed9dc4622169d2e105 • Authentication を使っているなら、メール等でのアプローチも検討を

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まとめ

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まとめ • Firebase を使うと、ダッシュボードでさまざまなアプリの情報を得ることができる • Firebase の情報は BigQuery に出⼒できる • BigQuery でより詳細な分析ができる • Data Portal を使うと、SQL の知識がなくても分析ができる • Firebase にはユーザにアプローチする⽅法も⽤意されている • アプローチしたら効果測定 → データを活⽤して、アプリやビジネスの成功へ！今回のお話が、みなさんの参考になれば幸いです！