在 中，我们提到 Firebase A/B Test 在提升用户质量的进程中扮演着非常重要的角色。关于如何正确使用这个功能，这次我们会详细介绍，此外还会介绍 Firebase 在提高用户基数当中非常重要的亮点功能 —— GA（Google Analytics）。
设置 A/B Test
下图直观的展示了 Firebase 中设置 A/B Test 的几大具体步骤，主要分为四步，根据步骤进行设置即可。Firebase支持多种平台，在第二个步骤中，我们设置此次实验针对的目标用户及激活事件之后，
一旦发生某一个事件，该用户就会被激活，即参与到此次 test 中。第三个步骤中，我们需要此次 test 目标进行设置，A/B Test 可以针对多种目标进行设置，比如产品开发者希望产品的流程通过 A/B Test 变得更好，页面访问量变得更多，或是某个功能的使用量再增加一些，都可以在第三个步骤中进行针对性的设置。此外，A/B Test 还支持一些 Firebase 固有的留存和崩溃事件，以及诸如购买交易带来的收入这类固定指标。
除了上面说到的这些指标之外，开发者还可以根据自定义事件来设置指标，Firebase 还会根据事件发生数告诉开发者此次测试之后，该事件是否真的有所提升。
第四步是最重要的一步 —— 根据需要控制的变量来设置变体，一般会设置一个对照组和多个变体。在此次的案例中，通过远程配置来做 A/B Test ，这里的变体（也叫参数）是根据远程配置的开关来决定的。比如说，在这个功能里，希望一部分用户展示A页面，另外一部分用户展示B页面，进而看两部分用户之间的比较，这就是把变体分为两部分用户。一般情况下，通过这四个步骤，我们就可以把 A/B Test 完成。
所以， 对于不管是中小型还是用户量较大的开发者来说，A/B Test 可以帮助用户轻松地与运行分析，并大规模开展产品和营销的一个有效可行的方法。
A/B Test 的优点
Test and improve your product experience
通过远程配置来创建实验，然后在实验的变体中更改所应用的外观，比如界面的显示、应用的行为或者按钮的点击跳转，可以更快更好地来测试哪一种产品使用体验能够给应用带来更有效的关注或者能够达成各项目标。
Safely roll out new features
对于开发者来说，在正式推出某项新功能之前，最好可以先在一小部分用户群体上进行测试，以便了解用户对于新功能的真实反馈。A/B Test 恰好可以帮助开发者在测试的时候不去影响大部分的用户，等到测试的结果可以满足预期之后，再向全部用户迭代新功能。
Target "predicted" user groups
A/B Test 可以帮助开发者准确定位预测用户群体，在设置完成实验之后，Firebase会根据实验跑出来的数据对最后的实验结果进行预测，这个功能是 Firebase 独有的。比如当用户群体不足以支撑完成一个完整的实验时， A/B Test 依然能够利用 Firebase 的预测功能，帮助开发者计算出哪部分的用户或是哪些配置对于开发者而言是有利的。这样开发者就可以借助 Firebase 的预测结果选择、更改应用功能，或是执行在分析上进行的其他转化事件，A/B Test 可以通过实时的数据变化来指导开发者下一步的行为。
Find ways to re-engage your users by using the Notifications composer
可以通过“通知”来寻找再次吸引用户的办法，除了通过远程配置， 还可以通过“FCM”帮助开发者使用应用消息的触达。使用 A/B Test 可以找到更容易吸引用户活跃的信息推送类型，包括信息内容、格式排版等等。
当我们得到 A/B Test 的实验数据之后，如何让这些数据更好的帮助我们做出决策呢？这个时候需要使用到谷歌云上一个免费且强大的功能 —— Google Analytics（谷歌分析，以下简称 GA ）。
数据驱动决策—— Google Analytics
在 Firebase 的“提升用户基数” 板块中，GA 是一个非常重要且亮点的功能。
举个例子，运营、投放或是市场的小伙伴们会比较关注 DAU，如何定义DAU？卸载率是怎样的？用户留存情况如何？这些指标在 GA 上都可以有一个非常直观的展示。那么，GA 到底有哪些特点呢？
不限制用量
GA 的用量不会被限制，可以按需进行数据分析。当然这里有一点需要说明， Firebase 可以对全部数据进行采集，但是在特殊情境下可能会出现展示不全的情况，这个时候需要引入谷歌云的另外一款数据分析产品 —— BigQuery ，BigQuery 算力强大，可以对海量数据集进行处理，因此可以将 Firebase 采集到的数据全部展示在看板。
丰富全面的事件用例
GA 可以提供一个非常全面的事件用例，包含约500种事件类型，每一种事件类型有多达25种属性。比如，某项事件需要采集安装应用的设备信息，系统是 Android 还是 iOS ？生产厂商是？以及一些其他相关属性。通过 GA 事件类型，可以直观的观察哪一款设备产生了怎样的数据。
Dashboard
通过 Dashboard 可以看到所有的东西，哪怕是跨网络的一些数据都可以在这里汇总，比如关于人口细分包括年龄、性别这些都会直接在上面做一个展示。大家知道，在做用户分析的时候，用户特征是非常重要的，比如我们现在需要统计某家企业的员工的手机锁屏壁纸是什么风格，这个是有几种明显的分类的，男性和女性就有很大的不同，年龄段不一样，风格又不太一样。而这些属性指标在 GA 上面都可以得到一个非常直观的展示。
开始使用 GA
简单来说， GA 在设置过程中主要由四个要素 —— 事件、转化、用户属性、受众群体。
事件
即上文我们常说到的 Firebase 会帮助我们手机统计事件，虽然这一点与其他平台相差不大，但是 Firsbase 的时间存储是无限的。
转化
转化实施对于业务来面来说比较重要。在使用中，我们可以将上文中已经定义好的某些事件设置为转化事件，当这些事件被标记为转化之后，这些转化指标会发送到你的手中。举个例子，当我们使用 Google AdMob 获取流量时，我们可以将这些转化标记，在接下来的工作中进一步的帮助实现精准投放。
用户属性
即用户特征。Firebase 会捕获几个默认的用户属性，也可以创建自己的用户属性，比如你希望看到用户喜欢什么样的页面，喜欢什么样的行为颜色，喜欢什么样的操作，可以通过这些在应用内的事件行为对这些用户属性进行标记，或者可以通过代码直接去标记这些用户属性。这是 Firebase 相较于其他的一些统计平台来说相对灵活的一个特性。
用户受众群体
受众群体其实是细分的用户群，用户属性是一个很大的范类，受众群体就是将事件和用户属性结合起来的定义，比如你可能只想查看美国某一个用户指标，某一个界面上点击按钮的情况，那么可以将用户属性和事件结合起来，形成特有的受众群体来做分析。
设置用户群体
上方图是 Firebase 是里面最简单的设置受众群体的一个界面。
我们可以直接使用该功能，也可以根据自身的业务对用户进行细分。可以按事件，比如 Section Start 或者 Level Up 之类的购买事件和用户属性。用户属性可能包括收集到的年龄、性别或者是语言国家地区做细分，也可以将事件参数和属性组合使用，当然也可以根据需求随心所欲地将用户分为不同的群组。
设置完受众群体之后，我们可以把它用在过滤报告，如上图所示，点开精准细分之后左上角会有一个过滤器，我们设置的受众群体可以自定义过滤器里面的内容，也可以以受众群体为单位来推送通知。
Firebase 有一个比较重要的功能 FCM，它可以针对建好的受众群体推送通知，比如想发送给新用户营销方面的内容，可以针对打开 App 的用户发送一次通知；也可以针对有购买行为的用户发送一些再次参与的特定消息。
另外，你还可以针对不同的受众群体提供不同的体验，可以和远程配置相配合，比如印度人民可能比较喜欢黄色，阿拉伯地区人民可能喜欢绿色多一点，那么可以通过地区或者一些行为特征来将这些用户群体划分开，然后利用远程配置给不同地区的用户不同的界面显示。
此外，在 Firebase 的每个项目里，最多可以创建50个受众群体，不过可能因为一些隐私的原因，可能无法包含年龄、性别或者用户群数据的受众群体，但是这些可以通过事件的自定义打点上传，我们还可以通过媒体资源的数据维度指标或者事件数值来设置这些条件，创建受众群体之后所有符合条件的用户都会进入到已创建的受众群体中，也就是说一旦创建这个受众群体之后，后面再发生此类行为的用户都会进入到这个群体中，那我们就可以自动地针对不同的群体做更精细化的运营。
此篇文章较长，谢谢大家读到这里。
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