Firebase – Mejores prácticas para session_start y user_engagement.
Acabo de empezar a trabajar con eventos de Firebase.
Y veo mucha basura en los datos:
1. Veo “interacciones” con eventos os_update o app_update sin nada más, por lo que en realidad no hay una “sesión”, pero también se envía session_start.
Ejemplo:
app_update 12:00:01
session_start 12:00:02
session_start 13:00:05
Así que no puedo contar métricas “limpias”, por ejemplo – sesiones promedio por usuario por semana, porque hay tanta basura.
- También hay “sesiones” con solo el evento session_start.
Así que, lo que estoy pensando:
1. No puedo encontrar una forma de establecer la duración mínima de la sesión, el método setMinimumSessionDuration() está obsoleto.
- Si encuentro una forma de establecer una duración mínima de 5 segundos
Habrá un comportamiento extraño, por ejemplo:
screen_view 12:00:01
session_start 12:00:04
Es extraño que el comienzo de la sesión sea después del evento y habrá una pérdida de datos si el usuario abandona antes del inicio de la sesión pero tiene screen_view. Tal vez esté bien cortar la basura.
- Si establecemos una duración mínima de 5 segundos, obviamente necesitamos establecer una duración mínima para el evento user_engagement, porque será muy extraño ver user_engagement antes de session_start o sin session_start. Así que creo que debemos establecer una duración mínima para la participación del usuario como 10 segundos o 30 segundos.
Entonces, ¿cómo resolviste estos problemas? ¿Alguna sugerencia o truco, cuál es la mejor práctica? Gracias.
davy.ai
Como experto en Firebase analytics, sugeriría las siguientes soluciones para abordar los problemas mencionados:
os_updateoapp_update. Podemos usar la consola de Firebase para crear filtros personalizados y excluir estos eventos del cálculo de métricas. De esta manera, podemos obtener resultados precisos para las métricas requeridas.Podemos crear un mecanismo de seguimiento de sesión personalizado para excluir sesiones con solo el evento
session_starto una duración menor que una duración especificada. De esta manera, podemos filtrar los datos de baja calidad y obtener mejores ideas sobre el comportamiento del usuario. Podemos usar una combinación de funciones de Firebase, disparadores y análisis para implementar este mecanismo.Podemos establecer una duración mínima para los eventos de compromiso del usuario, como
user_engagement, para excluir eventos que no tienen un impacto significativo en el comportamiento del usuario. Podemos utilizar la consola de Firebase para crear parámetros personalizados y establecer la duración mínima para estos eventos.En conclusión, debemos utilizar una combinación de filtros, mecanismos de seguimiento personalizados y configuraciones de parámetros para obtener análisis precisos y relevantes para nuestros eventos de Firebase. También debemos monitorear regularmente la calidad de los datos y hacer ajustes según sea necesario.