যখন আপনি একটি সক্রিয় ব্যবহারকারী বেস সহ একটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সেটিংস স্থাপন করতে Firebase Remote Config ব্যবহার করেন, তখন আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনি এটি সঠিকভাবে করছেন। নিম্নলিখিতগুলি সর্বোত্তমভাবে নির্ধারণ করতে আপনি A/B Testing পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করতে পারেন:
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করার জন্য কোনও বৈশিষ্ট্য বাস্তবায়নের সর্বোত্তম উপায়। প্রায়শই, অ্যাপ ডেভেলপাররা জানতে পারেন না যে তাদের ব্যবহারকারীরা কোনও নতুন বৈশিষ্ট্য বা আপডেট করা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপছন্দ করেন যতক্ষণ না অ্যাপ স্টোরে তাদের অ্যাপের রেটিং হ্রাস পায়। A/B পরীক্ষা আপনার ব্যবহারকারীরা নতুন বৈশিষ্ট্যের ধরণ পছন্দ করেন কিনা, অথবা তারা অ্যাপটিকে যেমন বিদ্যমান তেমন পছন্দ করেন কিনা তা পরিমাপ করতে সাহায্য করতে পারে। এছাড়াও, আপনার বেশিরভাগ ব্যবহারকারীকে একটি বেসলাইন গ্রুপে রাখার মাধ্যমে নিশ্চিত করা যায় যে আপনার ব্যবহারকারী বেসের বেশিরভাগই পরীক্ষা শেষ না হওয়া পর্যন্ত এর আচরণ বা চেহারায় কোনও পরিবর্তন না দেখেই আপনার অ্যাপ ব্যবহার চালিয়ে যেতে পারে।
- ব্যবসায়িক লক্ষ্যের জন্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করার সর্বোত্তম উপায়। কখনও কখনও আপনি আয় বা ধরে রাখার মতো মেট্রিক সর্বাধিক করার জন্য পণ্য পরিবর্তনগুলি বাস্তবায়ন করেন। A/B পরীক্ষার মাধ্যমে, আপনি আপনার ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য নির্ধারণ করেন এবং Firebase পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করে নির্ধারণ করে যে কোনও বৈকল্পিক আপনার নির্বাচিত উদ্দেশ্যের জন্য বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে কিনা।
বেসলাইন সহ A/B পরীক্ষা বৈশিষ্ট্য ভেরিয়েন্টের জন্য, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
- তোমার পরীক্ষা তৈরি করো।
- একটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসে আপনার পরীক্ষাটি যাচাই করুন।
- তোমার পরীক্ষা পরিচালনা করো।
একটি পরীক্ষা তৈরি করুন
একটি Remote Config পরীক্ষা আপনাকে এক বা একাধিক Remote Config প্যারামিটারে একাধিক ভেরিয়েন্ট মূল্যায়ন করতে দেয়।
Firebase কনসোলে সাইন ইন করুন এবং যাচাই করুন যে আপনার প্রোজেক্টে Google Analytics সক্ষম করা আছে যাতে পরীক্ষাটি Analytics ডেটাতে অ্যাক্সেস পেতে পারে।
যদি আপনি আপনার প্রকল্প তৈরি করার সময় Google Analytics সক্ষম না করে থাকেন, তাহলে আপনি এটি ইন্টিগ্রেশন ট্যাবে সক্ষম করতে পারেন, যা আপনি Firebase কনসোলে > প্রকল্প সেটিংস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করতে পারেন।
Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
পরীক্ষা তৈরি করুন ক্লিক করুন, এবং তারপর আপনি যে পরিষেবাটি নিয়ে পরীক্ষা করতে চান তার জন্য অনুরোধ করা হলে Remote Config নির্বাচন করুন।
আপনার পরীক্ষার জন্য একটি নাম এবং ঐচ্ছিক বিবরণ লিখুন, এবং পরবর্তী ক্লিক করুন।
টার্গেটিং ফিল্ডগুলি পূরণ করুন, প্রথমে আপনার পরীক্ষাটি ব্যবহার করে এমন অ্যাপটি বেছে নিন। আপনি "এবং" এ ক্লিক করে, তারপর নিম্নলিখিত তালিকা থেকে বিকল্পগুলি বেছে নিয়ে আপনার ব্যবহারকারীদের একটি উপসেটকে আপনার পরীক্ষায় অংশগ্রহণের জন্য টার্গেট করতে পারেন:
- সংস্করণ: আপনার অ্যাপের এক বা একাধিক সংস্করণ
- বিল্ড নম্বর: অ্যাপটির ভার্সন কোড
- ভাষা: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করতে ব্যবহৃত এক বা একাধিক ভাষা এবং স্থানীয় ভাষা
- দেশ/অঞ্চল: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা উচিত এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চল
- ব্যবহারকারীর শ্রোতা: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করার জন্য Analytics শ্রোতাদের ব্যবহার করা হয়েছিল
- ব্যবহারকারীর সম্পত্তি: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক Analytics ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য
প্রথমবার খোলা: ব্যবহারকারীরা আপনার অ্যাপটি প্রথমবার খোলার উপর ভিত্তি করে তাদের লক্ষ্য করুন
প্রথম খোলার সময় অনুসারে ব্যবহারকারীর টার্গেটিং একটি Android বা iOS অ্যাপ নির্বাচন করার পরে উপলব্ধ। এটি নিম্নলিখিত Remote Config SDK সংস্করণ দ্বারা সমর্থিত: Apple প্ল্যাটফর্ম SDK v9.0.0+ এবং Android SDK v21.1.1+ ( Firebase BoM v30.3.0+)।
প্রথম উন্মুক্ত ইভেন্টের সময় ক্লায়েন্টে Analytics সক্রিয় থাকতে হবে।
লক্ষ্য ব্যবহারকারীর শতাংশ নির্ধারণ করুন: আপনার অ্যাপের ব্যবহারকারী বেসের শতাংশ লিখুন যা লক্ষ্য ব্যবহারকারীর অধীনে সেট করা মানদণ্ডের সাথে মিলে যায়, যা আপনি আপনার পরীক্ষায় বেসলাইন এবং এক বা একাধিক ভেরিয়েন্টের মধ্যে সমানভাবে ভাগ করতে চান। এটি 0.01% থেকে 100% এর মধ্যে যেকোনো শতাংশ হতে পারে। ব্যবহারকারীদের প্রতিটি পরীক্ষায় এলোমেলোভাবে বরাদ্দ করা হয়, যার মধ্যে ডুপ্লিকেট পরীক্ষাও অন্তর্ভুক্ত।
ঐচ্ছিকভাবে, একটি অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট সেট করুন যাতে নিশ্চিত করা যায় যে শুধুমাত্র সেই ব্যবহারকারীদের ডেটা যারা প্রথমে কিছু Analytics ইভেন্ট ট্রিগার করেছেন তাদের ডেটা আপনার পরীক্ষায় গণনা করা হয়। মনে রাখবেন যে আপনার টার্গেটিং প্যারামিটারের সাথে মেলে এমন সমস্ত ব্যবহারকারী Remote Config পরীক্ষামূলক মান পাবেন, তবে যারা একটি অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট ট্রিগার করবেন কেবল তাদেরই আপনার পরীক্ষার ফলাফলে অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
একটি বৈধ পরীক্ষা নিশ্চিত করার জন্য, নিশ্চিত করুন যে আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি ফেচ করা কনফিগারেশন মান সক্রিয় করার পরে আপনার চয়ন করা ইভেন্টটি ঘটে। এছাড়াও, নিম্নলিখিত ইভেন্টগুলি ব্যবহার করা যাবে না কারণ ফেচ করা মান সক্রিয় করার আগে এগুলি সর্বদা ঘটে:
-
app_install -
app_remove -
app_update
অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট হিসেবে আপনার নির্বাচিত Analytics ইভেন্টটি একই পরীক্ষায় প্রাথমিক মেট্রিক (অথবা অতিরিক্ত মেট্রিক হিসেবে) হিসেবে ব্যবহার করা উচিত নয়। এটি করলে Firebase কনসোলে একটি বৈধতা ত্রুটি দেখা দেবে এবং আপনার পরীক্ষাটি শুরু হতে বাধা দেবে।
-
পরীক্ষার লক্ষ্যগুলির জন্য, ট্র্যাক করার জন্য প্রাথমিক মেট্রিক নির্বাচন করুন এবং তালিকা থেকে আপনি যে কোনও অতিরিক্ত মেট্রিক ট্র্যাক করতে চান তা যোগ করুন। এর মধ্যে অন্তর্নির্মিত উদ্দেশ্য (ক্রয়, রাজস্ব, ধারণ, ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারী, ইত্যাদি), Analytics রূপান্তর ইভেন্ট এবং অন্যান্য Analytics ইভেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। শেষ হয়ে গেলে, পরবর্তী ক্লিক করুন।
"ভেরিয়েন্টস" বিভাগে, পরীক্ষার জন্য একটি বেসলাইন এবং কমপক্ষে একটি ভেরিয়েন্ট বেছে নিন। পরীক্ষা করার জন্য এক বা একাধিক প্যারামিটার যোগ করতে "বাছুন বা নতুন তৈরি করুন" তালিকা ব্যবহার করুন। আপনি এমন একটি প্যারামিটার তৈরি করতে পারেন যা আগে Firebase কনসোলে ব্যবহার করা হয়নি, তবে এটির কোনও প্রভাব ফেলতে আপনার অ্যাপে এটি থাকা আবশ্যক। আপনার পরীক্ষায় একাধিক প্যারামিটার যোগ করতে আপনি এই ধাপটি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন।
(ঐচ্ছিক) আপনার পরীক্ষায় একাধিক ভেরিয়েন্ট যোগ করতে, "অন্য ভেরিয়েন্ট যোগ করুন" এ ক্লিক করুন।
নির্দিষ্ট ভেরিয়েন্টের জন্য এক বা একাধিক প্যারামিটার পরিবর্তন করুন। পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত নয় এমন ব্যবহারকারীদের জন্য যেকোনো অপরিবর্তিত প্যারামিটার একই থাকবে।
পরীক্ষার জন্য ভেরিয়েন্টের ওজন দেখতে বা পরিবর্তন করতে ভেরিয়েন্টের ওজন প্রসারিত করুন। ডিফল্টরূপে, প্রতিটি ভেরিয়েন্টের ওজন সমানভাবে করা হয়। মনে রাখবেন যে অসম ওজন ডেটা সংগ্রহের সময় বাড়িয়ে দিতে পারে এবং পরীক্ষা শুরু হওয়ার পরে ওজন পরিবর্তন করা যাবে না ।
আপনার পরীক্ষা সংরক্ষণ করতে পর্যালোচনাতে ক্লিক করুন।
প্রতিটি প্রকল্পে সর্বোচ্চ ৩০০টি পরীক্ষা-নিরীক্ষার অনুমতি রয়েছে, যার মধ্যে সর্বোচ্চ ২৪টি চলমান পরীক্ষা-নিরীক্ষা থাকতে পারে, বাকিগুলো খসড়া বা সম্পূর্ণ হিসেবে থাকবে।
একটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসে আপনার পরীক্ষা যাচাই করুন
প্রতিটি Firebase ইনস্টলেশনের জন্য, আপনি এর সাথে সম্পর্কিত ইনস্টলেশন প্রমাণীকরণ টোকেনটি পুনরুদ্ধার করতে পারেন। আপনার অ্যাপ ইনস্টল থাকা একটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসে নির্দিষ্ট পরীক্ষার ধরণগুলি পরীক্ষা করার জন্য আপনি এই টোকেনটি ব্যবহার করতে পারেন। একটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসে আপনার পরীক্ষা যাচাই করতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
- ইনস্টলেশন প্রমাণীকরণ টোকেনটি নিম্নরূপ পান:
সুইফট
do { let result = try await Installations.installations() .authTokenForcingRefresh(true) print("Installation auth token: \(result.authToken)") } catch { print("Error fetching token: \(error)") }
অবজেক্টিভ-সি
[[FIRInstallations installations] authTokenForcingRefresh:true completion:^(FIRInstallationsAuthTokenResult *result, NSError *error) { if (error != nil) { NSLog(@"Error fetching Installation token %@", error); return; } NSLog(@"Installation auth token: %@", [result authToken]); }];
Java
FirebaseInstallations.getInstance().getToken(/* forceRefresh */true) .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<InstallationTokenResult>() { @Override public void onComplete(@NonNull Task<InstallationTokenResult> task) { if (task.isSuccessful() && task.getResult() != null) { Log.d("Installations", "Installation auth token: " + task.getResult().getToken()); } else { Log.e("Installations", "Unable to get Installation auth token"); } } });
Kotlin
val forceRefresh = true FirebaseInstallations.getInstance().getToken(forceRefresh) .addOnCompleteListener { task -> if (task.isSuccessful) { Log.d("Installations", "Installation auth token: " + task.result?.token) } else { Log.e("Installations", "Unable to get Installation auth token") } }
সি++
firebase::InitResult init_result; auto* installations_object = firebase::installations::Installations::GetInstance( firebase::App::GetInstance(), &init_result); installations_object->GetToken().OnCompletion( [](const firebase::Future<std::string>& future) { if (future.status() == kFutureStatusComplete && future.error() == firebase::installations::kErrorNone) { printf("Installations Auth Token %s\n", future.result()->c_str()); } });
ঐক্য
Firebase.Installations.FirebaseInstallations.DefaultInstance.GetTokenAsync(forceRefresh: true).ContinueWith( task => { if (!(task.IsCanceled || task.IsFaulted) && task.IsCompleted) { UnityEngine.Debug.Log(System.String.Format("Installations token {0}", task.Result)); } });
- Firebase কনসোল নেভিগেশন বারে, A/B টেস্টিং এ ক্লিক করুন।
- Draft (এবং/অথবা Running for Remote Config experiments) এ ক্লিক করুন, আপনার experiment এর উপর কার্সার রাখুন, context menu ( more_vert ) এ ক্লিক করুন, এবং তারপর Manage test devices এ ক্লিক করুন।
- একটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসের জন্য ইনস্টলেশন প্রমাণীকরণ টোকেন লিখুন এবং সেই পরীক্ষামূলক ডিভাইসে পাঠানোর জন্য পরীক্ষামূলক রূপটি নির্বাচন করুন।
- অ্যাপটি চালান এবং নিশ্চিত করুন যে নির্বাচিত ভেরিয়েন্টটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসে গৃহীত হচ্ছে।
Firebase ইনস্টলেশন সম্পর্কে আরও জানতে, ফায়ারবেস ইনস্টলেশন পরিচালনা করুন দেখুন।
আপনার পরীক্ষা পরিচালনা করুন
আপনি Remote Config , নোটিফিকেশন কম্পোজার, অথবা Firebase In-App Messaging দিয়ে কোনও পরীক্ষা তৈরি করুন না কেন, আপনি তারপরে আপনার পরীক্ষাটি যাচাই করতে এবং শুরু করতে পারেন, এটি চলমান থাকাকালীন আপনার পরীক্ষাটি পর্যবেক্ষণ করতে পারেন এবং আপনার চলমান পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত ব্যবহারকারীর সংখ্যা বাড়াতে পারেন।
আপনার পরীক্ষা সম্পন্ন হলে, আপনি বিজয়ী ভেরিয়েন্ট দ্বারা ব্যবহৃত সেটিংস নোট করতে পারেন এবং তারপর সেই সেটিংসগুলি সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে রোল আউট করতে পারেন। অথবা, আপনি অন্য একটি পরীক্ষা চালাতে পারেন।
একটি পরীক্ষা শুরু করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- খসড়া ক্লিক করুন, এবং তারপর আপনার পরীক্ষার শিরোনামে ক্লিক করুন।
- আপনার অ্যাপে এমন ব্যবহারকারী আছে কিনা তা যাচাই করতে, খসড়ার বিবরণ প্রসারিত করুন এবং টার্গেটিং এবং বিতরণ বিভাগে 0% এর বেশি সংখ্যা পরীক্ষা করুন (উদাহরণস্বরূপ, মানদণ্ডের সাথে মেলে এমন 1% ব্যবহারকারী )।
- আপনার পরীক্ষা পরিবর্তন করতে, সম্পাদনা করুন এ ক্লিক করুন।
- আপনার পরীক্ষা শুরু করতে, পরীক্ষা শুরু করুন ক্লিক করুন। আপনি একবারে প্রতিটি প্রকল্পে সর্বোচ্চ ২৪টি পরীক্ষা চালাতে পারবেন।
একটি পরীক্ষা পর্যবেক্ষণ করুন
একবার কোনও পরীক্ষা কিছুক্ষণ ধরে চলার পর, আপনি তার অগ্রগতি পরীক্ষা করতে পারেন এবং আপনার পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারী ব্যবহারকারীদের জন্য আপনার ফলাফল কেমন দেখাচ্ছে তা দেখতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
Running এ ক্লিক করুন, এবং তারপর আপনার পরীক্ষার শিরোনামে ক্লিক করুন, অথবা অনুসন্ধান করুন। এই পৃষ্ঠায়, আপনি আপনার চলমান পরীক্ষার বিভিন্ন পর্যবেক্ষণ এবং মডেল করা পরিসংখ্যান দেখতে পারবেন, যার মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:
- বেসলাইন থেকে % পার্থক্য : বেসলাইনের তুলনায় একটি প্রদত্ত ভ্যারিয়েন্টের জন্য একটি মেট্রিকের উন্নতির একটি পরিমাপ। ভ্যারিয়েন্টের মান পরিসরের সাথে বেসলাইনের মান পরিসরের তুলনা করে গণনা করা হয়।
- বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা : নির্বাচিত মেট্রিকের জন্য একটি প্রদত্ত ভেরিয়েন্ট বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাওয়ার আনুমানিক সম্ভাবনা।
- প্রতি ব্যবহারকারীর জন্য observed_metric : পরীক্ষার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, এটি হল পূর্বাভাসিত পরিসর যার মধ্যে মেট্রিক মান সময়ের সাথে সাথে পড়বে।
- Total observed_metric : বেসলাইন বা ভ্যারিয়েন্টের জন্য পর্যবেক্ষণকৃত ক্রমবর্ধমান মান। প্রতিটি এক্সপেরিমেন্ট ভ্যারিয়েন্ট কতটা ভালো পারফর্ম করে তা পরিমাপ করার জন্য এই মান ব্যবহার করা হয় এবং উন্নতি , মান পরিসর , বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা এবং সেরা ভ্যারিয়েন্ট হওয়ার সম্ভাবনা গণনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। পরিমাপ করা মেট্রিকের উপর নির্ভর করে, এই কলামটিকে "প্রতি ব্যবহারকারীর সময়কাল," "প্রতি ব্যবহারকারীর রাজস্ব," "ধারণ হার," অথবা "রূপান্তর হার" লেবেল করা যেতে পারে।
আপনার পরীক্ষাটি কিছুক্ষণ চলার পরে ( FCM এবং In-App Messaging জন্য কমপক্ষে 7 দিন বা Remote Config জন্য 14 দিন), এই পৃষ্ঠার ডেটা নির্দেশ করে যে কোন রূপটি, যদি থাকে, "লিডার"। কিছু পরিমাপের সাথে একটি বার চার্ট থাকে যা একটি ভিজ্যুয়াল ফর্ম্যাটে ডেটা উপস্থাপন করে।
সকল ব্যবহারকারীর জন্য একটি পরীক্ষা শুরু করুন
একটি পরীক্ষা এত দীর্ঘ সময় ধরে চলার পর যে আপনার লক্ষ্য মেট্রিকের জন্য একটি "নেতৃস্থানীয়" বা বিজয়ী রূপ আছে, আপনি পরীক্ষাটি ১০০% ব্যবহারকারীর কাছে প্রকাশ করতে পারেন। এর ফলে আপনি ভবিষ্যতে সকল ব্যবহারকারীর কাছে প্রকাশ করার জন্য একটি রূপ নির্বাচন করতে পারবেন। এমনকি যদি আপনার পরীক্ষাটি স্পষ্টভাবে বিজয়ী নাও হয়, তবুও আপনি আপনার সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে একটি রূপ প্রকাশ করতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- Completed অথবা Running এ ক্লিক করুন, এমন একটি পরীক্ষায় ক্লিক করুন যা আপনি সকল ব্যবহারকারীর জন্য প্রকাশ করতে চান, প্রসঙ্গ মেনুতে ক্লিক করুন ( ) রোল আউট ভেরিয়েন্ট ।
নিম্নলিখিত যেকোনো একটি করে আপনার পরীক্ষাটি সকল ব্যবহারকারীর কাছে পৌঁছে দিন:
- নোটিফিকেশন কম্পোজার ব্যবহার করে এমন একটি পরীক্ষার জন্য, রোল আউট মেসেজ ডায়ালগ ব্যবহার করে বাকি লক্ষ্যবস্তু ব্যবহারকারীদের কাছে বার্তাটি পাঠান যারা পরীক্ষার অংশ ছিলেন না।
- একটি Remote Config পরীক্ষার জন্য, কোন Remote Config প্যারামিটার মান আপডেট করতে হবে তা নির্ধারণ করতে একটি বৈকল্পিক নির্বাচন করুন। পরীক্ষা তৈরি করার সময় সংজ্ঞায়িত টার্গেটিং মানদণ্ডটি আপনার টেমপ্লেটে একটি নতুন শর্ত হিসাবে যোগ করা হয়েছে, যাতে রোলআউট শুধুমাত্র পরীক্ষা দ্বারা লক্ষ্যবস্তু করা ব্যবহারকারীদের উপর প্রভাব ফেলে। পরিবর্তনগুলি পর্যালোচনা করতে রিমোট কনফিগ-এ পর্যালোচনা ক্লিক করার পরে, রোলআউট সম্পূর্ণ করতে পরিবর্তনগুলি প্রকাশ করুন- এ ক্লিক করুন।
- In-App Messaging পরীক্ষার জন্য, কোন ভেরিয়েন্টটি একটি স্বতন্ত্র In-App Messaging প্রচারণা হিসেবে চালু করা প্রয়োজন তা নির্ধারণ করতে ডায়ালগটি ব্যবহার করুন। একবার নির্বাচিত হয়ে গেলে, প্রকাশের আগে কোনও পরিবর্তন (যদি প্রয়োজন হয়) করার জন্য আপনাকে FIAM কম্পোজ স্ক্রিনে পুনঃনির্দেশিত করা হবে।
একটি পরীক্ষা প্রসারিত করুন
যদি আপনি দেখেন যে কোনও পরীক্ষা A/B Testing জন্য পর্যাপ্ত ব্যবহারকারী আনছে না যা তাদের শীর্ষস্থানীয় ঘোষণা করতে পারে, তাহলে আপনি অ্যাপটির ব্যবহারকারী বেসের একটি বৃহত্তর শতাংশে পৌঁছানোর জন্য আপনার পরীক্ষার বিতরণ বৃদ্ধি করতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- আপনি যে চলমান পরীক্ষাটি সম্পাদনা করতে চান তা নির্বাচন করুন।
- এক্সপেরিমেন্টের ওভারভিউতে , কনটেক্সট মেনুতে ( ) ক্লিক করুন, এবং তারপর Edit running experiment এ ক্লিক করুন।
- টার্গেটিং ডায়ালগে চলমান পরীক্ষায় থাকা ব্যবহারকারীদের শতাংশ বাড়ানোর একটি বিকল্প দেখানো হবে। বর্তমান শতাংশের চেয়ে বড় একটি সংখ্যা নির্বাচন করুন এবং প্রকাশ করুন ক্লিক করুন। পরীক্ষাটি আপনার নির্দিষ্ট করা ব্যবহারকারীদের শতাংশে পুশ করা হবে।
কোনও পরীক্ষা ডুপ্লিকেট করুন বা বন্ধ করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- Completed অথবা Running এ ক্লিক করুন, আপনার পরীক্ষার উপর পয়েন্টারটি ধরে রাখুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ক্লিক করুন ( ), এবং তারপর Duplicate experiment অথবা Stop experiment এ ক্লিক করুন।
ব্যবহারকারীর টার্গেটিং
নিম্নলিখিত ব্যবহারকারী-লক্ষ্যকরণ মানদণ্ড ব্যবহার করে আপনি আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে পারেন।
| লক্ষ্য নির্ধারণের মানদণ্ড | অপারেটর(গুলি) | মান(গুলি) | দ্রষ্টব্য | |
|---|---|---|---|---|
| সংস্করণ | ধারণ করে, থাকে না, হুবহু মিলে যায়, রেজেক্স আছে | পরীক্ষায় আপনি যে এক বা একাধিক অ্যাপ ভার্সন অন্তর্ভুক্ত করতে চান তার একটি মান লিখুন। | যখন contains , does not contain , অথবা হুবহু অপারেটরের সাথে মেলে , তখন আপনি কমা দ্বারা পৃথক করা মানগুলির একটি তালিকা প্রদান করতে পারেন। contains regex অপারেটর ব্যবহার করার সময়, আপনি RE2 ফর্ম্যাটে রেগুলার এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার রেগুলার এক্সপ্রেশনটি টার্গেট ভার্সন স্ট্রিংয়ের সম্পূর্ণ বা আংশিক মিলাতে পারে। আপনি ^ এবং $ অ্যাঙ্কর ব্যবহার করে একটি টার্গেট স্ট্রিংয়ের শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণতা মেলাতে পারেন। | |
| ব্যবহারকারীর দর্শক(রা) | সবগুলো অন্তর্ভুক্ত, অন্তত একটি অন্তর্ভুক্ত, সবগুলো অন্তর্ভুক্ত নয়, অন্তত একটি অন্তর্ভুক্ত নয় | আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করে এক বা একাধিক Analytics দর্শক নির্বাচন করুন। | Google Analytics দর্শকদের লক্ষ্য করে তৈরি কিছু পরীক্ষা-নিরীক্ষার ক্ষেত্রে ডেটা সংগ্রহ করতে কয়েক দিন সময় লাগতে পারে কারণ সেগুলিতে Analytics ডেটা প্রক্রিয়াকরণের বিলম্ব ঘটে। নতুন ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে, যারা সাধারণত তৈরির 24-48 ঘন্টা পরে যোগ্য দর্শকদের তালিকায় নাম নথিভুক্ত হন, অথবা সম্প্রতি তৈরি করা দর্শকদের ক্ষেত্রে, এই বিলম্বের সম্মুখীন হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি। Remote Config ক্ষেত্রে, এর অর্থ হল, যদি কোনও ব্যবহারকারী প্রযুক্তিগতভাবে কোনও অডিয়েন্সের জন্য যোগ্যতা অর্জন করে, তবুও যদি `fetchAndActivate()` কার্যকর করার সময় Analytics এখনও ব্যবহারকারীকে অডিয়েন্সে যোগ না করে, তাহলে ব্যবহারকারীকে পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা হবে না। | |
| ব্যবহারকারীর সম্পত্তি | টেক্সটের জন্য: ধারণ করে, থাকে না, হুবহু মিলে যায়, রেজেক্স আছে সংখ্যার জন্য: <, ≤, =, ≥, > | একটি Analytics ব্যবহারকারীর সম্পত্তি ব্যবহার করা হয় এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করতে যাদের একটি পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা হতে পারে, ব্যবহারকারীর সম্পত্তির মান নির্বাচন করার জন্য বিভিন্ন বিকল্প সহ। ক্লায়েন্টে, আপনি শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যের জন্য স্ট্রিং মান সেট করতে পারেন। সংখ্যাসূচক অপারেটর ব্যবহার করে এমন শর্তগুলির জন্য, Remote Config পরিষেবা সংশ্লিষ্ট ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যের মানকে একটি পূর্ণসংখ্যা/ফ্লোটে রূপান্তর করে। | contains regex অপারেটর ব্যবহার করার সময়, আপনি RE2 ফর্ম্যাটে রেগুলার এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার রেগুলার এক্সপ্রেশনটি টার্গেট ভার্সন স্ট্রিংয়ের সম্পূর্ণ বা আংশিক মিলাতে পারে। আপনি ^ এবং $ অ্যাঙ্কর ব্যবহার করে একটি টার্গেট স্ট্রিংয়ের শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণতা মেলাতে পারেন। | |
| দেশ/অঞ্চল | নিষিদ্ধ | এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চল পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করত। | ||
| ভাষাসমূহ | নিষিদ্ধ | পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করতে এক বা একাধিক ভাষা এবং স্থানীয় ভাষা ব্যবহার করা হয়েছিল। | ||
| প্রথম খোলা | আগে পরে | প্রথমবার আপনার অ্যাপ খোলার উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করুন:
| অ্যান্ড্রয়েড বা iOS অ্যাপ নির্বাচন করার পরে প্রথমে খোলার মাধ্যমে ব্যবহারকারীর টার্গেটিং উপলব্ধ। বর্তমানে এটি নিম্নলিখিত Remote Config SDK সংস্করণ দ্বারা সমর্থিত: অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম SDK v9.0.0+ এবং অ্যান্ড্রয়েড SDK v21.1.1+ ( Firebase BoM v30.3.0+)। প্রথম উন্মুক্ত ইভেন্টের সময় ক্লায়েন্টে Analytics সক্রিয় থাকতে হবে। |
A/B Testing মেট্রিক্স
যখন আপনি আপনার পরীক্ষা তৈরি করেন, তখন আপনি একটি প্রাথমিক বা লক্ষ্য মেট্রিক বেছে নেন, যা বিজয়ী ভেরিয়েন্ট নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি পরীক্ষার ভেরিয়েন্টের পারফর্ম্যান্স আরও ভালভাবে বুঝতে এবং ব্যবহারকারীর ধরে রাখা, অ্যাপের স্থিতিশীলতা এবং অ্যাপ-মধ্যস্থ কেনাকাটার আয়ের মতো গুরুত্বপূর্ণ ট্রেন্ডগুলি ট্র্যাক করার জন্য আপনার অন্যান্য মেট্রিকগুলিও ট্র্যাক করা উচিত। আপনি আপনার পরীক্ষায় পাঁচটি পর্যন্ত লক্ষ্য-বহির্ভূত মেট্রিক ট্র্যাক করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি আপনার অ্যাপে দুটি ভিন্ন গেম ফ্লো চালু করার জন্য Remote Config ব্যবহার করছেন এবং অ্যাপ-মধ্যস্থ কেনাকাটা এবং বিজ্ঞাপনের আয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করতে চান, তবে আপনি প্রতিটি ভেরিয়েন্টের স্থিতিশীলতা এবং ব্যবহারকারীর ধারণও ট্র্যাক করতে চান। এই ক্ষেত্রে, আপনি আপনার লক্ষ্য মেট্রিক হিসাবে আনুমানিক মোট রাজস্ব বেছে নেওয়ার কথা বিবেচনা করতে পারেন কারণ এতে অ্যাপ-মধ্যস্থ কেনাকাটার আয় এবং বিজ্ঞাপনের আয় অন্তর্ভুক্ত থাকে, এবং তারপরে, অন্যান্য মেট্রিক্স ট্র্যাক করার জন্য, আপনি নিম্নলিখিতগুলি যোগ করতে পারেন:
- আপনার দৈনিক এবং সাপ্তাহিক ব্যবহারকারী ধরে রাখার পরিমাণ ট্র্যাক করতে, ধরে রাখার পরিমাণ (২-৩ দিন) এবং ধরে রাখার পরিমাণ (৪-৭ দিন) যোগ করুন।
- দুটি গেম ফ্লোর মধ্যে স্থিতিশীলতার তুলনা করতে, ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারীদের যোগ করুন।
- প্রতিটি ধরণের রাজস্বের আরও বিস্তারিত ভিউ দেখতে, ক্রয় আয় এবং আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয় যোগ করুন।
লক্ষ্য মেট্রিক্স এবং অন্যান্য মেট্রিক্স কীভাবে গণনা করা হয় তার বিশদ বিবরণ নিম্নলিখিত সারণীতে দেওয়া হয়েছে।
লক্ষ্য মেট্রিক্স
| মেট্রিক | বিবরণ |
|---|---|
| ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারীরা | পরীক্ষার সময় Firebase Crashlytics SDK দ্বারা সনাক্ত করা আপনার অ্যাপে ত্রুটির সম্মুখীন না হওয়া ব্যবহারকারীর শতাংশ। |
| আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয় | আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয়। |
| আনুমানিক মোট আয় | ক্রয়ের সম্মিলিত মূল্য এবং আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয়। |
| ক্রয় আয় | সমস্ত purchase এবং in_app_purchase ইভেন্টের সম্মিলিত মূল্য। |
| ধরে রাখা (১ দিন) | প্রতিদিন আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (২-৩ দিন) | ২-৩ দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধারণ (৪-৭ দিন) | ৪-৭ দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধারণ (৮-১৪ দিন) | ৮-১৪ দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (১৫+ দিন) | আপনার অ্যাপটি শেষবার ব্যবহারের ১৫ দিন বা তার বেশি সময় পরে আবার কতজন ব্যবহারকারী অ্যাপটিতে ফিরে এসেছেন। |
| প্রথম_খোলা | একটি Analytics ইভেন্ট যা ব্যবহারকারী যখন কোনও অ্যাপ ইনস্টল বা পুনরায় ইনস্টল করার পরে প্রথমবার খোলেন তখন ট্রিগার হয়। একটি রূপান্তর ফানেলের অংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। |
অন্যান্য মেট্রিক্স
| মেট্রিক | বিবরণ |
|---|---|
| বিজ্ঞপ্তি_খারিজ | একটি Analytics ইভেন্ট যা নোটিফিকেশন কম্পোজার কর্তৃক প্রেরিত একটি বিজ্ঞপ্তি খারিজ করা হলে ট্রিগার হয় (শুধুমাত্র Android)। |
| বিজ্ঞপ্তি_গ্রহণ | একটি Analytics ইভেন্ট যা অ্যাপটি ব্যাকগ্রাউন্ডে থাকা অবস্থায় (শুধুমাত্র অ্যান্ড্রয়েডে) নোটিফিকেশন কম্পোজার কর্তৃক প্রেরিত একটি বিজ্ঞপ্তি পেলে ট্রিগার হয়। |
| ওএস_আপডেট | একটি Analytics ইভেন্ট যা ডিভাইস অপারেটিং সিস্টেমটি নতুন সংস্করণে আপডেট করা হলে তা ট্র্যাক করে। আরও জানতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্টগুলি দেখুন। |
| স্ক্রিন_ভিউ | একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপের মধ্যে দেখা স্ক্রিনগুলি ট্র্যাক করে। আরও জানতে, ট্র্যাক স্ক্রিনভিউ দেখুন। |
| সেশন_স্টার্ট | একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপে ব্যবহারকারীর সেশন গণনা করে। আরও জানতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্ট দেখুন। |
BigQuery ডেটা এক্সপোর্ট
Firebase কনসোলে A/B Testing পরীক্ষার ডেটা দেখার পাশাপাশি, আপনি BigQuery তে পরীক্ষার ডেটা পরিদর্শন এবং বিশ্লেষণ করতে পারেন। যদিও A/B Testing আলাদা BigQuery টেবিল নেই, তবুও Experiment এবং Variant সদস্যপদগুলি Analytics ইভেন্ট টেবিলের মধ্যে প্রতিটি Google Analytics ইভেন্টে সংরক্ষণ করা হয়।
যেসব ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যে পরীক্ষামূলক তথ্য থাকে, সেগুলো userProperty.key like "firebase_exp_%" অথবা userProperty.key = "firebase_exp_01" যেখানে 01 হল পরীক্ষামূলক আইডি, এবং userProperty.value.string_value পরীক্ষামূলক ভেরিয়েন্টের (শূন্য-ভিত্তিক) সূচক থাকে।
আপনি এই পরীক্ষামূলক ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে পরীক্ষার তথ্য বের করতে পারেন। এটি আপনাকে বিভিন্ন উপায়ে আপনার পরীক্ষার ফলাফলগুলি স্লাইস করার এবং A/B Testing ফলাফলগুলি স্বাধীনভাবে যাচাই করার ক্ষমতা দেয়।
শুরু করতে, এই নির্দেশিকায় বর্ণিত নিম্নলিখিতগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- Firebase কনসোলে Google Analytics এর জন্য BigQuery এক্সপোর্ট সক্ষম করুন
- BigQuery ব্যবহার করে A/B Testing ডেটা অ্যাক্সেস করুন
- উদাহরণ কোয়েরিগুলি অন্বেষণ করুন
Firebase কনসোলে Google Analytics এর জন্য BigQuery এক্সপোর্ট সক্ষম করুন
যদি আপনি Spark প্ল্যানে থাকেন, তাহলে আপনি BigQuery স্যান্ডবক্স ব্যবহার করে বিনামূল্যে BigQuery অ্যাক্সেস করতে পারেন, স্যান্ডবক্স সীমা সাপেক্ষে। আরও তথ্যের জন্য মূল্য নির্ধারণ এবং BigQuery স্যান্ডবক্স দেখুন।
প্রথমে, নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার Analytics ডেটা BigQuery তে রপ্তানি করছেন:
- ইন্টিগ্রেশন ট্যাবটি খুলুন, যা আপনি Firebase কনসোলে > প্রজেক্ট সেটিংস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করতে পারবেন।
- যদি আপনি ইতিমধ্যেই অন্যান্য Firebase পরিষেবার সাথে BigQuery ব্যবহার করে থাকেন, তাহলে Manage এ ক্লিক করুন। অন্যথায়, Link এ ক্লিক করুন।
- BigQuery এর সাথে Firebase লিঙ্ক করার বিষয়ে পর্যালোচনা করুন, তারপর Next-এ ক্লিক করুন।
- কনফিগার ইন্টিগ্রেশন বিভাগে, Google Analytics টগল সক্ষম করুন।
একটি অঞ্চল নির্বাচন করুন এবং রপ্তানি সেটিংস নির্বাচন করুন।
BigQuery এর লিঙ্কে ক্লিক করুন।
আপনি কীভাবে ডেটা রপ্তানি করতে চান তার উপর নির্ভর করে, টেবিলগুলি উপলব্ধ হতে এক দিন পর্যন্ত সময় লাগতে পারে। BigQuery তে প্রকল্পের ডেটা রপ্তানি করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, BigQuery তে প্রকল্পের ডেটা রপ্তানি করুন দেখুন।
BigQuery তে A/B Testing ডেটা অ্যাক্সেস করুন
কোনও নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য ডেটা অনুসন্ধান করার আগে, আপনার কোয়েরিতে ব্যবহার করার জন্য আপনাকে নিম্নলিখিতগুলির কিছু বা সমস্ত তথ্য পেতে হবে:
- এক্সপেরিমেন্ট আইডি: আপনি এক্সপেরিমেন্ট ওভারভিউ পৃষ্ঠার URL থেকে এটি পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার URL
https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25এর মতো দেখায়, তাহলে এক্সপেরিমেন্ট আইডি হল 25 । - Google Analytics প্রপার্টি আইডি : এটি আপনার ৯-সংখ্যার Google Analytics প্রপার্টি আইডি। আপনি এটি Google Analytics মধ্যে খুঁজে পেতে পারেন; যখন আপনি আপনার প্রোজেক্টের নামটি প্রসারিত করে আপনার Google Analytics ইভেন্ট টেবিলের নাম (
project_name.analytics_000000000.events) দেখান তখন এটি BigQuery তেও প্রদর্শিত হয়। - পরীক্ষার তারিখ: দ্রুত এবং আরও কার্যকর কোয়েরি তৈরি করার জন্য, আপনার কোয়েরিগুলিকে Google Analytics দৈনিক ইভেন্ট টেবিল পার্টিশনের মধ্যে সীমাবদ্ধ রাখা ভালো, যেখানে আপনার পরীক্ষার ডেটা থাকে—একটি
YYYYMMDDসাফিক্স দিয়ে চিহ্নিত টেবিল। সুতরাং, যদি আপনার পরীক্ষাটি ২রা ফেব্রুয়ারী, ২০২৪ থেকে ২রা মে, ২০২৪ পর্যন্ত চলে, তাহলে আপনাকে_TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502'নির্দিষ্ট করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার মান নির্বাচন করুন দেখুন। - ইভেন্টের নাম: সাধারণত, এগুলি আপনার পরীক্ষায় কনফিগার করা লক্ষ্য মেট্রিক্সের সাথে মিলে যায়। উদাহরণস্বরূপ,
in_app_purchaseইভেন্ট,ad_impression, অথবাuser_retentionইভেন্ট।
তথ্য সংগ্রহ করার পর আপনার কোয়েরি তৈরি করার জন্য আপনার প্রয়োজনীয় তথ্য:
- Google Cloud কনসোলে BigQuery খুলুন।
- আপনার প্রকল্প নির্বাচন করুন, তারপর SQL কোয়েরি তৈরি করুন নির্বাচন করুন।
- আপনার কোয়েরি যোগ করুন। উদাহরণস্বরূপ কোয়েরি চালানোর জন্য, Explore example queries দেখুন।
- রান ক্লিক করুন।
Firebase কনসোলের স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হওয়া কোয়েরি ব্যবহার করে পরীক্ষামূলক ডেটা কোয়েরি করুন
যদি আপনি Blaze প্ল্যান ব্যবহার করেন, তাহলে Experiment overview পৃষ্ঠাটি একটি নমুনা কোয়েরি প্রদান করে যা Experiment এর নাম, ভেরিয়েন্ট, ইভেন্টের নাম এবং আপনি যে Experiment দেখছেন তার ইভেন্টের সংখ্যা প্রদান করে।
স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হওয়া কোয়েরিটি পেতে এবং চালাতে:
- Firebase কনসোল থেকে, A/B Testing খুলুন এবং Experiment ওভারভিউ খুলতে আপনি যে A/B Testing পরীক্ষাটি জিজ্ঞাসা করতে চান তা নির্বাচন করুন।
- বিকল্প মেনু থেকে, BigQuery ইন্টিগ্রেশনের নীচে, Query experiment data নির্বাচন করুন। এটি Google Cloud console কনসোলের মধ্যে BigQuery তে আপনার প্রকল্পটি খুলবে এবং একটি মৌলিক প্রশ্ন প্রদান করবে যা আপনি আপনার পরীক্ষার ডেটা অনুসন্ধান করতে ব্যবহার করতে পারেন।
নিম্নলিখিত উদাহরণে "শীতকালীন স্বাগত পরীক্ষা" নামক তিনটি ভেরিয়েন্ট (বেসলাইন সহ) সহ একটি পরীক্ষার জন্য একটি জেনারেট করা কোয়েরি দেখানো হয়েছে। এটি প্রতিটি ইভেন্টের জন্য সক্রিয় পরীক্ষার নাম, ভেরিয়েন্টের নাম, অনন্য ইভেন্ট এবং ইভেন্টের সংখ্যা প্রদান করে। মনে রাখবেন যে কোয়েরি নির্মাতা আপনার প্রকল্পের নাম টেবিলের নামে নির্দিষ্ট করে না, কারণ এটি সরাসরি আপনার প্রকল্পের মধ্যেই খোলে।
/*
This query is auto-generated by Firebase A/B Testing for your
experiment "Winter welcome experiment".
It demonstrates how you can get event counts for all Analytics
events logged by each variant of this experiment's population.
*/
SELECT
'Winter welcome experiment' AS experimentName,
CASE userProperty.value.string_value
WHEN '0' THEN 'Baseline'
WHEN '1' THEN 'Welcome message (1)'
WHEN '2' THEN 'Welcome message (2)'
END AS experimentVariant,
event_name AS eventName,
COUNT(*) AS count
FROM
`analytics_000000000.events_*`,
UNNEST(user_properties) AS userProperty
WHERE
(_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240202' AND '20240502')
AND userProperty.key = 'firebase_exp_25'
GROUP BY
experimentVariant, eventName
অতিরিক্ত কোয়েরি উদাহরণের জন্য, Explore example queries এ যান।
উদাহরণ কোয়েরিগুলি অন্বেষণ করুন
নিম্নলিখিত বিভাগগুলিতে Google Analytics ইভেন্ট টেবিল থেকে A/B Testing পরীক্ষার ডেটা বের করার জন্য আপনি যে কোয়েরিগুলি ব্যবহার করতে পারেন তার উদাহরণ দেওয়া হয়েছে।
সকল পরীক্ষা-নিরীক্ষা থেকে ক্রয় এবং পরীক্ষামূলক মান বিচ্যুতির মান বের করুন
Firebase A/B Testing ফলাফল স্বাধীনভাবে যাচাই করার জন্য আপনি পরীক্ষার ফলাফলের ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। নিম্নলিখিত BigQuery SQL স্টেটমেন্টটি পরীক্ষার ভেরিয়েন্ট, প্রতিটি ভেরিয়েন্টে অনন্য ব্যবহারকারীর সংখ্যা এবং in_app_purchase এবং ecommerce_purchase ইভেন্ট থেকে মোট আয় এবং _TABLE_SUFFIX শুরু এবং শেষ তারিখ হিসাবে নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে সমস্ত পরীক্ষার জন্য স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের যোগফল বের করে। Firebase যে ফলাফলগুলি সরবরাহ করে তা আপনার নিজস্ব বিশ্লেষণের সাথে মেলে কিনা তা যাচাই করতে আপনি এই কোয়েরি থেকে প্রাপ্ত ডেটা ওয়ান-টেইলড টি-টেস্টের জন্য একটি পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য জেনারেটরের সাথে ব্যবহার করতে পারেন।
A/B Testing কীভাবে অনুমান গণনা করে সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, পরীক্ষার ফলাফল ব্যাখ্যা করুন দেখুন।
/*
This query returns all experiment variants, number of unique users,
the average USD spent per user, and the standard deviation for all
experiments within the date range specified for _TABLE_SUFFIX.
*/
SELECT
experimentNumber,
experimentVariant,
COUNT(*) AS unique_users,
AVG(usd_value) AS usd_value_per_user,
STDDEV(usd_value) AS std_dev
FROM
(
SELECT
userProperty.key AS experimentNumber,
userProperty.value.string_value AS experimentVariant,
user_pseudo_id,
SUM(
CASE
WHEN event_name IN ('in_app_purchase', 'ecommerce_purchase')
THEN event_value_in_usd
ELSE 0
END) AS usd_value
FROM `PROJECT_NAME.analytics_ANALYTICS_ID.events_*`
CROSS JOIN UNNEST(user_properties) AS userProperty
WHERE
userProperty.key LIKE 'firebase_exp_%'
AND event_name IN ('in_app_purchase', 'ecommerce_purchase')
AND (_TABLE_SUFFIX BETWEEN 'YYYYMMDD' AND 'YYYMMDD')
GROUP BY 1, 2, 3
)
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;
একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার মান নির্বাচন করুন
নিচের উদাহরণ কোয়েরিটি BigQuery তে একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য ডেটা কীভাবে সংগ্রহ করতে হয় তা ব্যাখ্যা করে। এই নমুনা কোয়েরিটি পরীক্ষার নাম, ভেরিয়েন্টের নাম (বেসলাইন সহ), ইভেন্টের নাম এবং ইভেন্টের সংখ্যা প্রদান করে।
SELECT
'EXPERIMENT_NAME' AS experimentName,
CASE userProperty.value.string_value
WHEN '0' THEN 'Baseline'
WHEN '1' THEN 'VARIANT_1_NAME'
WHEN '2' THEN 'VARIANT_2_NAME'
END AS experimentVariant,
event_name AS eventName,
COUNT(*) AS count
FROM
`analytics_ANALYTICS_PROPERTY.events_*`,
UNNEST(user_properties) AS userProperty
WHERE
(_TABLE_SUFFIX BETWEEN 'YYYMMDD' AND 'YYYMMDD')
AND userProperty.key = 'firebase_exp_EXPERIMENT_NUMBER'
GROUP BY
experimentVariant, eventName