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アプリデータの分析を楽に効果的に!FirebaseAnalyticsとお友達になると良い3つの理由

t-kurimura
December 02, 2019

 アプリデータの分析を楽に効果的に!FirebaseAnalyticsとお友達になると良い3つの理由

Data Platform Meetup #2
2019/12/02
https://data-platform-meetup.connpass.com/event/155073

文字が色褪せる!!

t-kurimura

December 02, 2019
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Transcript

  1. 自己紹介 Takahisa Kurimura - Eureka Inc. - BI (Business intelligence)

    チーム所属 - Mobile apps/ Matching / SharingEconomy - Football (主にJリーグ) / Motorbike / other sports... t-kurimura t_kurimura
  2. お仕事遍歴 データアナリスト・整備人 アプリエンジニア Androidアプリ開発 SMSログイン機能の導入 設計変更 ABテストなどの実装グロースハック Scrum Master アジャイル開発の推進

    プロダクトチームの進捗管理 PdMのサポート Pairs事業部(日本版) PairsGlobal(台湾/韓国版) Androidアプリ開発 お相手を探す画面フルスクラッチ サーバーサイド開発 不正ユーザー登録阻止機能企画実装 アクティベーションキャンペーン実装 データ抽出・分析 有料会員の UXの現状課題分析 各種効果測定設計・実施 BI Team In-App Chat機能の分析 ユーザー向けコンテンツのための分析 効果測定フロー整備 DataPlatform業 CloudComposerによるAirflowの新規フロー実 装・リファクタリング DigDagのETL管理 Tableauデータソース管理 BQ内データセット・テーブル整理 受託開発会社 Androidアプリ開発 iOSでリリースされた トークアプリの実装
  3. 実体は Googleアナリティクス Google のアプリ デベロッパー向け統合プラットフォームである Firebase と連 動する最新のアプリレポート。 FirebaseというiOS/Andoridアプリ開発ツールの一部 Google

    アナリティクスか Firebase コンソールかを問わず、アプリレポートを使 用するには、アプリに Firebase SDK を導入しておく必要があります。 Firebase SDK では、独自にコードを追加しなくても、基本的なアプリ使用状況 データが自動的に収集されます。 とはなにか 簡単に言えばGoogleAnalyticsのアプリ版
  4. 導入・運用の簡単さ の良さ データの人 「こんなデータ取りたいので ここ と ここ と ここ に

    ログいれてくれませんか?」 「わかりました(チョット嫌そう」 「来月やります...」 「ホントに必要なんですか...」 アプリケーション エンジニア
  5. の良さ セッション関連データ インストール毎のアプリの初回起動 セッションの開始 アプリのフォアグラウンドでの動作 自動で収集される データ アプリ特有データ OSのアップデート アプリのアップデート

    Push通知関連データ(FCM) プッシュ通知の受信 プッシュ通知の開封 プッシュ通知の削除(Androidのみ) アプリ内での動作 各画面遷移データ IAP購入データ これだけのイベントがSDKを導入するのみで収集できる
  6. の良さ 自動で収集される データ 端末のカテゴリ(モバイル、タブレット、 PC) 端末のブランド名 端末のモデル名 端末のマーケティング名 OS から直接取得した端末のモデル情報

    端末の OS OS のバージョン IDFV(IDFA を収集していない場合にのみ使用) 広告 ID / IDFA OS の言語 ユーザーの位置情報を格納するレコード イベントが報告された大陸( IP アドレス ベース) イベントが報告された亜大陸( IP アドレスベース) イベントが報告された国( IP アドレス ベース) イベントが報告された地域( IP アドレス ベース) イベントが報告された大都市圏( IP アドレスベース) イベントが報告された都市 (IP アドレス ベース)
  7. での活用事例 セッションデータ データをほぼ そのまま保存しているDB 分析用の下処理を施したDB ビジネス観点で整備したDB Firebase event table Userデータ

    統合セッションデータ (Daily Partition Table) 3ヶ月分のデータ (1/10の無作為抽出) 1週間分のデータ (全データ) 膨大なデータ量なのでDataMartを作る段階で工夫
  8. での活用事例 データ Firebase event table Userデータ PVデータ (Daily Partition Table)

    ※不要なログを除外 分析用データ 分析者が利用しやすいようにアプリエンジニアに対応表を管理を協力してもらう アプリのClass名の対応表
  9. Product manager / Product owner プロジェクトの立案や各種ヘルスチェック、効果測定や仮 説の検証に利用 での活用事例 の利用者 Sessionデータ

    PageViewデータ Engineer バグ調査のために、クラッシュが起きた時点でのユーザー のステータスや再現条件の確認など Customer care お客様の使い方のフォローや特殊な状況の救済
  10. リンク集 もう少し具体的な FirebaseAnalyticsの扱い方・やや特殊なテーブル構造などについて (Blog) https://medium.com/eureka-engineering/firebase-analytics-bigquery-484e23534b5a FirebaseAnalytics紹介動画(Google公式) https://www.youtube.com/watch?v=8iZpH7O6zXo FirebaseAnalyticsの自動送信イベントの説明 (Firebase 向け

    Google アナリティクス) https://support.google.com/firebase/answer/6317485?hl=ja イベントとパラメータの詳細( Firebase 向け Google アナリティクス) https://support.google.com/firebase/answer/7061705?hl=ja エウレカのDataPlatformについて https://speakerdeck.com/tamakitetsumoto/data-platformgou-zhu-puroziekutotui-jin-falseshi-li-toxue-bi