Итак, последовательно по пунктам:
1. Мотив перехода
Google активно продвигает Firebase, как замену GA и в своих апдейтах для Android Studio Firebase становиться неотъемлемой частью среды. Если переходить на последнее SDK, то там по умолчанию есть Firebase (как и Play Services а также и последняя Admob с новейшими функциями нативной и ревардер рекламы), а GA как отдельного пакета уже нет.
Таким образом, обновить старый Андроид проект, например, на последнее рекламное SDK(Admob) от Google без отказа от GA уже не получится.
Вопрос изучения Firebase стал ребром.
2. Преимущества Firebase над GA
Основной интерес, который представляет Firebase в плане аналитики — это поддержка автоматического экспорта сырых данных в BigQuery (условно-бесплатный!) и отсутствие сэмплирования.
Что ещё:
— Поддержка аудиторий, аттрибуций более продвинутыми механизмами (+ пуши и более точный прогноз демографии) для работы с таргетированной аудиторией — это по части маркетинга.
— Некоторые готовые метрики типа ARPU, ARPPU.
— Встроенные базовые события типа first_open, app_remove, app_update, которые отследить вручную не всегда удобно.
— Есть даже относительно неплохие воронки.
Все основные функции Firebase вполне неплохо описаны в документации — достаточно легко найти.
3. А теперь недостатки
В контексте сравнения с GA:
— Отсутствие риалтайма.
— Ограниченный функционал сегментирования.
— Слишком утрированная информация по метрикам. В GA можно гораздо более детально смотреть какую угодно статистику.
— Нет фильтрации (например по IP, чтобы отфильтровать сетку тестеров, город, страну).
— Нет API для доступа к данным, чтобы генерить супер крутые и очень разнообразные отчёты как в GA (если только не лезть сразу в BigQuery).
Т.е. если интересуют отчёты — то придётся делать всё руками через запросы в BiqQuery.
4. Итого
Таким образом вердикт следующий: если вы начинаете с нуля или у вас нет готовых наработок с GA (и тем более рабочей связки GA c BigQuery, что стоит 100К в год в Премиум Аккаунте), то можно сразу садиться за внедрение Firebase (особенно это будет просто если вы используете свежие SDK/Play Services от Гугла).
Если наработки есть и не готовы потратить кучу времени на перенастройку отчётов и перепостроение системы аналитики в вашем проекте (не только на базе GA), то стоит повременить и подождать когда Firebase наберёт мощь с гугловыми апдейтами.
Ремарка
Если вы строите систему аналитики, то в идеале она должна в себя включать все шаги на расчета краеугольного камня игровой аналитики: формулы отношения затрат на привлечение пользователя (CPI) и доходов с этого пользователя (ARPU).
Вариантов расчётов данных показателей масса, но цель одна: доходы должны превышать расходы. Аналитическая система должна уметь получать и обрабатывать данные от маркетинговых аккаунтов для построения прогнозов затрат, должна знать кто был закуплен и должна уметь получать данные о доходах с этих привлечённых пользователей. Вычисляя CPI, ARPDAU можно построить прогноз по эффективности данных закупок и либо остановить их или продолжить. И конечно предоставлять любые расчёты в удобоваримом виде. Это минимум. Ведь есть ещё очень много заинтересованных в аналитике лиц: гд (нужны проверки баланса, показатели новых фич), тестры (статистика отказов, ошибок), менеджеры (показатели продукта и его обновлений), маркетологи (а/б-тесты промо-картинок).
Всё это достаточно не сложно делается с помощью GA+Google Spreadsheets+BigQuery+Система Закупок (например Adwords или даже Facebook Ads) с построением красивых автоматизированных отчётов (плагин Google Ananlytics для Google Spreadsheets).
В случае с Firebase это будет Google Spreadsheets+BigQuery+Система Закупок. В сам Firebase даже не зачем будет смотреть, если расчёты все вас интересующих метрик вы сделаете с помощью запросов в BigQuery, где будут лежать все необходимые данные по событиям. Стоит также заметить, что схема событий для BiqQuery отличается в GA и Firebase (просто так портануть систему запросов к БД не получится).
Само по себе разбирательство в этих системах уже плюс в опыт и карму будущего аналитика.
Комментарии (0)