A/B পরীক্ষার মাধ্যমে অ্যাপ-মধ্যস্থ মেসেজিং পরীক্ষা তৈরি করুন

যখন আপনি আপনার ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছান বা একটি নতুন মার্কেটিং ক্যাম্পেইন শুরু করেন, তখন আপনি নিশ্চিত করতে চান যে সবকিছু যেন সঠিক হয়। এ/বি টেস্টিং আপনার ব্যবহারকারী গোষ্ঠীর নির্বাচিত অংশের উপর বার্তার বিভিন্ন সংস্করণ পরীক্ষা করার মাধ্যমে সর্বোত্তম শব্দচয়ন এবং উপস্থাপনা খুঁজে পেতে সাহায্য করতে পারে। আপনার লক্ষ্য কোনো অফারে গ্রাহক ধরে রাখা বা রূপান্তর ঘটানো, যা-ই হোক না কেন, এ/বি টেস্টিং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করে নির্ধারণ করতে পারে যে বার্তার কোনো একটি সংস্করণ আপনার নির্বাচিত উদ্দেশ্যের জন্য নির্ধারিত মানের চেয়ে ভালো ফল দিচ্ছে কি না।

একটি বেসলাইনের সাথে ফিচার ভ্যারিয়েন্টগুলোর A/B টেস্ট করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলো অনুসরণ করুন:

  1. আপনার পরীক্ষাটি তৈরি করুন।
  2. একটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসে আপনার পরীক্ষাটি যাচাই করুন।
  3. আপনার পরীক্ষাটি পরিচালনা করুন।

একটি পরীক্ষা তৈরি করুন

Firebase In-App Messaging ব্যবহার করে এমন একটি এক্সপেরিমেন্ট আপনাকে একটিমাত্র ইন-অ্যাপ মেসেজের একাধিক সংস্করণ মূল্যায়ন করার সুযোগ দেয়।

  1. Firebase কনসোলে সাইন ইন করুন এবং যাচাই করুন যে আপনার প্রোজেক্টে Google Analytics সক্রিয় করা আছে, যাতে এক্সপেরিমেন্টটি Analytics ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে।

    প্রজেক্ট তৈরি করার সময় আপনি যদি Google Analytics চালু না করে থাকেন, তাহলে Firebase কনসোলের > প্রজেক্ট সেটিংস- এ গিয়ে ইন্টিগ্রেশন ট্যাব থেকে এটি চালু করতে পারেন।

  2. Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর DevOps & Engagement সেকশনে, A/B Testing ক্লিক করুন।

  3. 'Create experiment'-এ ক্লিক করুন, এবং তারপরে আপনি যে পরিষেবাটি নিয়ে পরীক্ষা করতে চান তার জন্য অনুরোধ করা হলে 'In-App Messaging' নির্বাচন করুন।

  4. বিকল্পভাবে, Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে, Engage প্রসারিত করুন, তারপর In-App Messaging ক্লিক করুন। এরপর New experiment-এ ক্লিক করুন।

  5. আপনার পরীক্ষার জন্য একটি নাম এবং ঐচ্ছিক বিবরণ লিখুন, এবং পরবর্তী বোতামে ক্লিক করুন।

  6. টার্গেটিং ফিল্ডগুলো পূরণ করুন, প্রথমে সেই অ্যাপটি বেছে নিন যেটি আপনার এক্সপেরিমেন্টটি ব্যবহার করে। এছাড়াও, আপনি নিম্নলিখিত বিকল্পগুলো বেছে নিয়ে আপনার ব্যবহারকারীদের একটি উপগোষ্ঠীকে এক্সপেরিমেন্টে অংশগ্রহণের জন্য টার্গেট করতে পারেন:

    • সংস্করণ: আপনার অ্যাপের এক বা একাধিক সংস্করণ
    • ব্যবহারকারী অডিয়েন্স: Analytics অডিয়েন্স, যা এমন ব্যবহারকারীদের টার্গেট করতে ব্যবহৃত হয় যারা এই পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারেন।
    • ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক Analytics ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য।
    • দেশ/অঞ্চল: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারী নির্বাচনের জন্য এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চল।
    • ডিভাইসের ভাষা: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য ব্যবহৃত এক বা একাধিক ভাষা এবং লোকেল।
    • প্রথমবার খোলা: ব্যবহারকারীরা প্রথমবারের মতো আপনার অ্যাপটি খোলার উপর ভিত্তি করে তাদের লক্ষ্য করুন।
    • সর্বশেষ অ্যাপ এনগেজমেন্ট: ব্যবহারকারীরা শেষবার আপনার অ্যাপ ব্যবহার করার সময়ের উপর ভিত্তি করে তাদের টার্গেট করুন।

  7. টার্গেট ব্যবহারকারীদের শতাংশ নির্ধারণ করুন: আপনার অ্যাপের ব্যবহারকারী গোষ্ঠীর যে শতাংশ ‘টার্গেট ব্যবহারকারী’- এর অধীনে নির্ধারিত মানদণ্ডের সাথে মেলে, তা নির্বাচন করুন, যাতে আপনি আপনার এক্সপেরিমেন্টে বেসলাইন এবং এক বা একাধিক ভ্যারিয়েন্টের মধ্যে সেই শতাংশকে সমানভাবে ভাগ করতে পারেন। এই শতাংশ ০.০১% থেকে ১০০%-এর মধ্যে যেকোনো পরিমাণ হতে পারে। ডুপ্লিকেট এক্সপেরিমেন্ট সহ প্রতিটি এক্সপেরিমেন্টের জন্য ব্যবহারকারীদের মধ্যে শতাংশগুলো এলোমেলোভাবে পুনরায় বরাদ্দ করা হয়।

  8. ভ্যারিয়েন্টস সেকশনে, একটি সাধারণ ইন-অ্যাপ মেসেজিং ক্যাম্পেইনের জন্য আপনি যে মেসেজ ডিজাইন ইন্টারফেসটি ব্যবহার করেন, সেটি কাজে লাগিয়ে বেসলাইন গ্রুপে পাঠানোর জন্য একটি বেসলাইন ইন-অ্যাপ মেসেজ কনফিগার করুন।

  9. আপনার এক্সপেরিমেন্টে একটি ভ্যারিয়েন্ট যোগ করতে, 'অ্যাড ভ্যারিয়েন্ট' (Add Variant) এ ক্লিক করুন। ডিফল্টরূপে, এক্সপেরিমেন্টগুলোতে একটি বেসলাইন এবং একটি ভ্যারিয়েন্ট থাকে।

  10. (ঐচ্ছিক) প্রতিটি ভ্যারিয়েন্টের জন্য আরও বর্ণনামূলক একটি নাম লিখুন।

  11. (ঐচ্ছিক) ভ্যারিয়েন্টস সেকশনের শীর্ষে, বেসলাইন মেসেজের সাথে এক বা একাধিক মেসেজ ভ্যারিয়েন্ট পাশাপাশি তুলনা করার জন্য ' কম্পেয়ার ভ্যারিয়েন্টস' বাটনে ক্লিক করুন।

  12. আপনার এক্সপেরিমেন্টের বিভিন্ন সংস্করণ মূল্যায়ন করার জন্য একটি লক্ষ্য মেট্রিক নির্ধারণ করুন এবং এর সাথে তালিকা থেকে আপনার পছন্দের যেকোনো অতিরিক্ত মেট্রিকও যোগ করুন। এই মেট্রিকগুলোর মধ্যে রয়েছে অন্তর্নির্মিত উদ্দেশ্যসমূহ (এনগেজমেন্ট, পারচেজ, রেভিনিউ, রিটেনশন, ইত্যাদি), Analytics কনভার্সন ইভেন্ট এবং অন্যান্য Analytics ইভেন্ট।

  13. পরীক্ষার জন্য সময়সূচী নির্ধারণ করুন:

    • পরীক্ষাটির জন্য একটি শুরু এবং শেষ তারিখ নির্ধারণ করুন।
    • সকল ভ্যারিয়েন্টে ইন-অ্যাপ মেসেজগুলো কীভাবে ট্রিগার হবে তা সেট করুন।

  14. আপনার পরীক্ষাটি সংরক্ষণ করতে 'রিভিউ' ক্লিক করুন।

প্রতিটি প্রকল্পের জন্য আপনাকে সর্বোচ্চ ৩০০টি পরীক্ষা করার অনুমতি দেওয়া হয়েছে, যার মধ্যে সর্বোচ্চ ২৪টি চলমান পরীক্ষা থাকতে পারে এবং বাকিগুলো খসড়া বা সম্পন্ন অবস্থায় থাকবে।

একটি পরীক্ষামূলক ডিভাইসে আপনার পরীক্ষাটি যাচাই করুন।

প্রতিটি Firebase ইনস্টলেশনের জন্য, আপনি এর সাথে যুক্ত ইনস্টলেশন অথ টোকেনটি সংগ্রহ করতে পারেন। আপনার অ্যাপ ইনস্টল করা আছে এমন একটি টেস্ট ডিভাইসে নির্দিষ্ট এক্সপেরিমেন্ট ভ্যারিয়েন্ট পরীক্ষা করার জন্য আপনি এই টোকেনটি ব্যবহার করতে পারেন। একটি টেস্ট ডিভাইসে আপনার এক্সপেরিমেন্টটি ভ্যালিডেট করতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:

  1. নিম্নলিখিতভাবে ইনস্টলেশন অথোরাইজেশন টোকেনটি সংগ্রহ করুন:

    সুইফট 

    do {
  let result = try await Installations.installations()
    .authTokenForcingRefresh(true)
  print("Installation auth token: \(result.authToken)")
} catch {
  print("Error fetching token: \(error)")
}

    উদ্দেশ্য-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");
        }
    }
});
    MainActivity.java

    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")
        }
    }
    MainActivity.kt

    ওয়েব 

          import { getInstallations, getToken } from "firebase/installations";

      const installations = getInstallations(app);
      const installationAuthToken = getToken(installations);
  2. Firebase কনসোলের নেভিগেশন বারে, A/B Testing-এ ক্লিক করুন।
  3. Draft-এ ক্লিক করুন (এবং/অথবা Remote Config এক্সপেরিমেন্টের জন্য Running-এ ), আপনার এক্সপেরিমেন্টের উপর মাউস রাখুন, কনটেক্সট মেনুতে ( ) ক্লিক করুন, এবং তারপর Manage test devices-এ ক্লিক করুন।
  4. একটি টেস্ট ডিভাইসের জন্য ইনস্টলেশন অথোরাইজেশন টোকেনটি প্রবেশ করান এবং সেই টেস্ট ডিভাইসে পাঠানোর জন্য এক্সপেরিমেন্ট ভ্যারিয়েন্টটি বেছে নিন।
  5. অ্যাপটি চালান এবং নিশ্চিত করুন যে নির্বাচিত ভ্যারিয়েন্টটি টেস্ট ডিভাইসে পাওয়া যাচ্ছে।

Firebase ইনস্টলেশন সম্পর্কে আরও জানতে, Firebase ইনস্টলেশন পরিচালনা দেখুন।

আপনার পরীক্ষাটি পরিচালনা করুন

আপনি Remote Config , নোটিফিকেশন কম্পোজার, বা Firebase In-App Messaging ব্যবহার করে কোনো এক্সপেরিমেন্ট তৈরি করুন না কেন, এরপর আপনি আপনার এক্সপেরিমেন্টটি ভ্যালিডেট ও চালু করতে, চলার সময় তা মনিটর করতে, এবং আপনার চলমান এক্সপেরিমেন্টে অন্তর্ভুক্ত ব্যবহারকারীর সংখ্যা বাড়াতে পারবেন।

আপনার পরীক্ষাটি সম্পন্ন হলে, আপনি বিজয়ী ভ্যারিয়েন্টটির ব্যবহৃত সেটিংসগুলো নোট করে নিতে পারেন এবং তারপর সেই সেটিংসগুলো সকল ব্যবহারকারীর জন্য চালু করে দিতে পারেন। অথবা, আপনি আরেকটি পরীক্ষা চালাতে পারেন।

একটি পরীক্ষা শুরু করুন

  1. Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর DevOps & Engagement সেকশনে, A/B Testing ক্লিক করুন।
  2. ড্রাফট-এ ক্লিক করুন, এবং তারপরে আপনার পরীক্ষার শিরোনামে ক্লিক করুন।
  3. আপনার অ্যাপে এমন ব্যবহারকারী আছেন কিনা যারা আপনার এক্সপেরিমেন্টে অন্তর্ভুক্ত হবেন, তা যাচাই করতে, ড্রাফটের বিবরণ প্রসারিত করুন এবং 'টার্গেটিং এবং ডিস্ট্রিবিউশন' বিভাগে 0% এর চেয়ে বড় কোনো সংখ্যা আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন (উদাহরণস্বরূপ, মানদণ্ডের সাথে মিলে যাওয়া ব্যবহারকারীদের 1% )।
  4. আপনার পরীক্ষাটি পরিবর্তন করতে, সম্পাদনা-তে ক্লিক করুন।
  5. আপনার পরীক্ষা শুরু করতে, 'স্টার্ট এক্সপেরিমেন্ট'-এ ক্লিক করুন। আপনি প্রতি প্রকল্পে একবারে সর্বোচ্চ ২৪টি পরীক্ষা চালাতে পারবেন।

একটি পরীক্ষা পর্যবেক্ষণ করুন

একটি পরীক্ষা কিছুক্ষণ চলার পর, আপনি এর অগ্রগতি যাচাই করতে পারেন এবং এখন পর্যন্ত আপনার পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারী ব্যবহারকারীদের জন্য ফলাফল কেমন দেখাচ্ছে তা দেখতে পারেন।

  1. Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর DevOps & Engagement সেকশনে, A/B Testing ক্লিক করুন।

  2. 'Running'-এ ক্লিক করুন, এবং তারপর আপনার এক্সপেরিমেন্টের শিরোনামে ক্লিক করুন বা অনুসন্ধান করুন। এই পৃষ্ঠায়, আপনি আপনার চলমান এক্সপেরিমেন্ট সম্পর্কিত বিভিন্ন পর্যবেক্ষণকৃত এবং মডেলকৃত পরিসংখ্যান দেখতে পারবেন, যার মধ্যে নিম্নলিখিতগুলো অন্তর্ভুক্ত:

    • বেসলাইন থেকে শতাংশ পার্থক্য : বেসলাইনের তুলনায় কোনো প্রদত্ত ভ্যারিয়েন্টের জন্য একটি মেট্রিকের উন্নতির পরিমাপ। ভ্যারিয়েন্টটির মান পরিসরকে বেসলাইনের মান পরিসরের সাথে তুলনা করে এটি গণনা করা হয়।
    • বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা : নির্বাচিত মেট্রিকের ক্ষেত্রে কোনো প্রদত্ত ভ্যারিয়েন্টের বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাওয়ার আনুমানিক সম্ভাবনা।
    • প্রতি ব্যবহারকারীর observed_metric : পরীক্ষার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, এটি হলো সেই পূর্বাভাসিত পরিসর যার মধ্যে সময়ের সাথে সাথে মেট্রিকের মানটি থাকবে।
    • মোট observed_metric : বেসলাইন বা ভ্যারিয়েন্টের জন্য পর্যবেক্ষণকৃত ক্রমবর্ধমান মান। প্রতিটি এক্সপেরিমেন্ট ভ্যারিয়েন্ট কতটা ভালো পারফর্ম করে তা পরিমাপ করতে এবং উন্নতি , মানের পরিসর , বেসলাইনকে হারানোর সম্ভাবনা , ও সেরা ভ্যারিয়েন্ট হওয়ার সম্ভাবনা গণনা করতে এই মানটি ব্যবহৃত হয়। পরিমাপ করা মেট্রিকের উপর নির্ভর করে, এই কলামটির লেবেল "ব্যবহারকারী প্রতি সময়কাল," "ব্যবহারকারী প্রতি আয়," "রিটেনশন রেট," বা "কনভার্সন রেট" হতে পারে।

  3. আপনার এক্সপেরিমেন্টটি কিছু সময় চলার পর ( FCM এবং In-App Messaging জন্য কমপক্ষে ৭ দিন অথবা Remote Config এর জন্য ১৪ দিন), এই পৃষ্ঠার ডেটা থেকে জানা যায় যে, কোন ভ্যারিয়েন্টটি (যদি থাকে) "লিডার"। কিছু পরিমাপের সাথে একটি বার চার্ট থাকে যা ডেটাগুলোকে একটি ভিজ্যুয়াল ফরম্যাটে উপস্থাপন করে।

সকল ব্যবহারকারীর জন্য একটি পরীক্ষা চালু করুন

একটি পরীক্ষা যথেষ্ট সময় ধরে চলার পর যখন আপনার কাঙ্ক্ষিত মেট্রিকের জন্য একটি 'লিডার' বা বিজয়ী ভ্যারিয়েন্ট পাওয়া যায়, তখন আপনি পরীক্ষাটি ১০০% ব্যবহারকারীর জন্য প্রকাশ করতে পারেন। এর মাধ্যমে আপনি ভবিষ্যতে সকল ব্যবহারকারীর জন্য প্রকাশ করার মতো একটি ভ্যারিয়েন্ট বেছে নিতে পারেন। এমনকি যদি আপনার পরীক্ষাটি কোনো সুস্পষ্ট বিজয়ী তৈরি না করে, তবুও আপনি আপনার সকল ব্যবহারকারীর জন্য একটি ভ্যারিয়েন্ট প্রকাশ করার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।

  1. Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর DevOps & Engagement সেকশনে, A/B Testing ক্লিক করুন।
  2. Completed বা Running-এ ক্লিক করুন, যে এক্সপেরিমেন্টটি আপনি সকল ব্যবহারকারীর জন্য রিলিজ করতে চান সেটিতে ক্লিক করুন, এরপর কনটেক্সট মেনু ( ) থেকে Roll out variant-এ ক্লিক করুন।

  3. নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে যেকোনো একটি করে আপনার পরীক্ষাটি সকল ব্যবহারকারীর জন্য চালু করুন:

    • যে এক্সপেরিমেন্টে নোটিফিকেশন কম্পোজার ব্যবহার করা হয়, সেটির ক্ষেত্রে এক্সপেরিমেন্টের অংশ না থাকা অবশিষ্ট টার্গেটেড ব্যবহারকারীদের কাছে মেসেজটি পাঠাতে রোল আউট মেসেজ ডায়ালগটি ব্যবহার করুন।
    • একটি Remote Config এক্সপেরিমেন্টের জন্য, কোন Remote Config প্যারামিটার ভ্যালুগুলো আপডেট করতে হবে তা নির্ধারণ করতে একটি ভ্যারিয়েন্ট নির্বাচন করুন। এক্সপেরিমেন্টটি তৈরি করার সময় সংজ্ঞায়িত টার্গেটিং ক্রাইটেরিয়া আপনার টেমপ্লেটে একটি নতুন শর্ত হিসাবে যুক্ত করা হয়, যাতে রোলআউটটি শুধুমাত্র এক্সপেরিমেন্ট দ্বারা টার্গেট করা ব্যবহারকারীদের প্রভাবিত করে। পরিবর্তনগুলো পর্যালোচনা করতে 'রিমোট কনফিগ-এ রিভিউ' ক্লিক করার পর, রোলআউটটি সম্পূর্ণ করতে 'পাবলিশ চেঞ্জেস'-এ ক্লিক করুন।
    • In-App Messaging এক্সপেরিমেন্টের জন্য, কোন ভ্যারিয়েন্টটিকে একটি স্বতন্ত্র In-App Messaging ক্যাম্পেইন হিসেবে চালু করতে হবে তা নির্ধারণ করতে ডায়ালগটি ব্যবহার করুন। একবার নির্বাচিত হলে, পাবলিশ করার আগে (প্রয়োজন হলে) কোনো পরিবর্তন করার জন্য আপনাকে FIAM কম্পোজ স্ক্রিনে রিডাইরেক্ট করা হবে।

একটি পরীক্ষা প্রসারিত করুন

যদি আপনি দেখেন যে কোনো একটি পরীক্ষা থেকে সেরাটিকে ঘোষণা করার জন্য A/B Testing উদ্দেশ্যে যথেষ্ট ব্যবহারকারী আসছে না, তাহলে আপনি অ্যাপটির ব্যবহারকারী গোষ্ঠীর একটি বৃহত্তর অংশের কাছে পৌঁছানোর জন্য আপনার পরীক্ষাটির পরিধি বাড়াতে পারেন।

  1. Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর DevOps & Engagement সেকশনে, A/B Testing ক্লিক করুন।
  2. যে চলমান পরীক্ষাটি আপনি সম্পাদনা করতে চান, সেটি নির্বাচন করুন।
  3. এক্সপেরিমেন্ট ওভারভিউ- তে, কনটেক্সট মেনুতে ( ) ক্লিক করুন এবং তারপরে 'Edit running experiment'-এ ক্লিক করুন।
  4. টার্গেটিং ডায়ালগটি চলমান এক্সপেরিমেন্টে থাকা ব্যবহারকারীদের শতাংশ বাড়ানোর একটি অপশন দেখায়। বর্তমান শতাংশের চেয়ে বেশি একটি সংখ্যা নির্বাচন করুন এবং পাবলিশ-এ ক্লিক করুন। আপনার নির্দিষ্ট করা ব্যবহারকারীদের শতাংশের কাছে এক্সপেরিমেন্টটি পৌঁছে দেওয়া হবে।

একটি পরীক্ষা নকল করুন বা বন্ধ করুন

  1. Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর DevOps & Engagement সেকশনে, A/B Testing ক্লিক করুন।
  2. Completed বা Running-এ ক্লিক করুন, আপনার এক্সপেরিমেন্টের উপর পয়েন্টারটি ধরে রাখুন, কনটেক্সট মেনুতে ( ) ক্লিক করুন, এবং তারপরে Duplicate experiment বা Stop experiment-এ ক্লিক করুন।

ব্যবহারকারী টার্গেটিং

নিম্নলিখিত ব্যবহারকারী-লক্ষ্য নির্ধারণের মানদণ্ড ব্যবহার করে আপনি আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে পারেন।

লক্ষ্য নির্ধারণের মানদণ্ড অপারেটর(গণ) মান(গুলি) দ্রষ্টব্য
সংস্করণ ধারণ করে,
ধারণ করে না,
হুবহু মিলে যায়,
রেজেক্স ধারণ করে		 পরীক্ষণে অন্তর্ভুক্ত করতে চান এমন এক বা একাধিক অ্যাপ সংস্করণের জন্য একটি মান লিখুন।

` contains` , `does not contain` , বা `matches exactly` অপারেটরগুলোর যেকোনো একটি ব্যবহার করার সময়, আপনি কমা দিয়ে আলাদা করা মানগুলোর একটি তালিকা প্রদান করতে পারেন।

`contains` রেজেক্স অপারেটর ব্যবহার করে আপনি RE2 ফরম্যাটে রেগুলার এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার রেগুলার এক্সপ্রেশনটি টার্গেট ভার্সন স্ট্রিং-এর সম্পূর্ণ বা আংশিক অংশের সাথে মিলতে পারে। এছাড়াও, আপনি টার্গেট স্ট্রিং-এর শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণ অংশের সাথে মেলানোর জন্য ` ^` এবং `$` অ্যাঙ্কর ব্যবহার করতে পারেন।

ব্যবহারকারী দর্শক(গণ) এর মধ্যে সব অন্তর্ভুক্ত,
এর মধ্যে অন্তত একটি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে,
সবগুলো অন্তর্ভুক্ত নয়,
এর মধ্যে অন্তত একটি অন্তর্ভুক্ত নয়		 আপনার এক্সপেরিমেন্টে অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের টার্গেট করতে এক বা একাধিক Analytics অডিয়েন্স নির্বাচন করুন। Google Analytics অডিয়েন্সকে লক্ষ্য করে করা কিছু এক্সপেরিমেন্টের ডেটা সংগ্রহ করতে কয়েক দিন সময় লাগতে পারে, কারণ এগুলো Analytics ডেটা প্রসেসিং ল্যাটেন্সির অধীন। এই বিলম্বের সম্মুখীন হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি নতুন ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে, যাদের সাধারণত তৈরির ২৪-৪৮ ঘণ্টা পর কোয়ালিফাইং অডিয়েন্সে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, অথবা সদ্য তৈরি করা অডিয়েন্সের ক্ষেত্রে।
ব্যবহারকারীর সম্পত্তি পাঠ্যের জন্য:
ধারণ করে,
ধারণ করে না,
হুবহু মিলে যায়,
রেজেক্স ধারণ করে

সংখ্যার জন্য:
<, ≤, =, ≥, >		 কোনো এক্সপেরিমেন্টে অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য একটি Analytics ইউজার প্রপার্টি ব্যবহার করা হয়, যেখানে ইউজার প্রপার্টির ভ্যালু বেছে নেওয়ার জন্য বিভিন্ন অপশন থাকে।

ক্লায়েন্ট পর্যায়ে, আপনি ইউজার প্রপার্টিগুলোর জন্য শুধুমাত্র স্ট্রিং ভ্যালু সেট করতে পারেন। যেসব কন্ডিশনে নিউমেরিক অপারেটর ব্যবহৃত হয়, সেগুলোর ক্ষেত্রে Remote Config সার্ভিস সংশ্লিষ্ট ইউজার প্রপার্টির ভ্যালুকে একটি ইন্টিজার/ফ্লোটে রূপান্তর করে।		 `contains` রেজেক্স অপারেটর ব্যবহার করে আপনি RE2 ফরম্যাটে রেগুলার এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার রেগুলার এক্সপ্রেশনটি টার্গেট ভার্সন স্ট্রিং-এর সম্পূর্ণ বা আংশিক অংশের সাথে মিলতে পারে। এছাড়াও, আপনি টার্গেট স্ট্রিং-এর শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণ অংশের সাথে মেলানোর জন্য ` ^` এবং `$` অ্যাঙ্কর ব্যবহার করতে পারেন।
দেশ/অঞ্চল প্রযোজ্য নয় পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চল ব্যবহার করা হতো।
ভাষা প্রযোজ্য নয় পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক ভাষা ও অঞ্চল ব্যবহার করা হয়।
প্রথম খোলা এর চেয়ে বেশি
এর চেয়ে কম
মধ্যে		 আপনার অ্যাপটি প্রথমবার খোলার দিনের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের টার্গেট করুন।
শেষ অ্যাপ এনগেজমেন্ট এর চেয়ে বেশি
এর চেয়ে কম
মধ্যে		 আপনার অ্যাপের সাথে ব্যবহারকারীদের শেষ যোগাযোগের দিনের সংখ্যার ভিত্তিতে তাদের টার্গেট করুন।

A/B Testing মেট্রিক্স

যখন আপনি আপনার এক্সপেরিমেন্ট তৈরি করেন, তখন আপনি একটি প্রাথমিক বা লক্ষ্য মেট্রিক বেছে নেন, যা বিজয়ী ভ্যারিয়েন্ট নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি এক্সপেরিমেন্ট ভ্যারিয়েন্টের পারফরম্যান্স আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং প্রতিটি ভ্যারিয়েন্টের জন্য ভিন্ন হতে পারে এমন গুরুত্বপূর্ণ ট্রেন্ডগুলো ট্র্যাক করতে আপনার অন্যান্য মেট্রিকগুলোও ট্র্যাক করা উচিত, যেমন ব্যবহারকারী ধরে রাখা, অ্যাপের স্থিতিশীলতা এবং ইন-অ্যাপ পারচেজ থেকে আয়। আপনি আপনার এক্সপেরিমেন্টে সর্বোচ্চ পাঁচটি অ-লক্ষ্য মেট্রিক ট্র্যাক করতে পারেন।

উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি আপনার অ্যাপে নতুন ইন-অ্যাপ পারচেজ যুক্ত করেছেন এবং দুটি ভিন্ন "নাজ" মেসেজের কার্যকারিতা তুলনা করতে চান। এক্ষেত্রে, আপনি পারচেজ রেভিনিউ -কে আপনার গোল মেট্রিক হিসেবে সেট করার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন, কারণ আপনি চান যে বিজয়ী ভ্যারিয়েন্টটি সেই নোটিফিকেশনটিকে প্রতিনিধিত্ব করুক যার ফলে সর্বোচ্চ ইন-অ্যাপ পারচেজ রেভিনিউ এসেছে। এবং যেহেতু আপনি এটাও ট্র্যাক করতে চান যে কোন ভ্যারিয়েন্টটি ভবিষ্যতে বেশি কনভার্সন এনেছে এবং ইউজার ধরে রেখেছে, তাই আপনি 'Other metrics to track'- এ নিম্নলিখিত বিষয়গুলো যোগ করতে পারেন:

  • দুটি ভ্যারিয়েন্টের মধ্যে আপনার সম্মিলিত ইন-অ্যাপ পারচেজ এবং বিজ্ঞাপন থেকে আয়ের পার্থক্য দেখতে আনুমানিক মোট আয়।
  • আপনার দৈনিক/সাপ্তাহিক ব্যবহারকারী ধরে রাখার হার ট্র্যাক করতে রিটেনশন (১ দিন) , রিটেনশন (২-৩ দিন) , রিটেনশন (৪-৭ দিন) বিকল্পগুলো ব্যবহার করুন।

নিম্নলিখিত সারণিগুলোতে লক্ষ্যমাত্রা মেট্রিক এবং অন্যান্য মেট্রিকগুলো কীভাবে গণনা করা হয়, সে সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য দেওয়া হয়েছে।

লক্ষ্য মেট্রিক্স

মেট্রিক বর্ণনা
ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারীরা পরীক্ষার সময় Firebase Crashlytics SDK দ্বারা শনাক্ত হওয়া ত্রুটিগুলো আপনার অ্যাপে পাননি এমন ব্যবহারকারীর শতকরা হার।

দ্রষ্টব্য: ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের জন্য Firebase Crashlytics সমর্থিত নয়।

আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয় আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয়।
আনুমানিক মোট রাজস্ব ক্রয়মূল্য এবং আনুমানিক বিজ্ঞাপন রাজস্বের সম্মিলিত মান।
ক্রয় রাজস্ব সমস্ত purchase এবং in_app_purchase ইভেন্টের সম্মিলিত মান।
ধরে রাখা (১ দিন) যেসব ব্যবহারকারী প্রতিদিন আপনার অ্যাপে ফিরে আসেন, তাদের সংখ্যা।
ধরে রাখার হার (২-৩ দিন) যেসব ব্যবহারকারী ২-৩ দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসেন, তাদের সংখ্যা।
ধরে রাখার হার (৪-৭ দিন) যেসব ব্যবহারকারী ৪-৭ দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসেন, তাদের সংখ্যা।
ধরে রাখার হার (৮-১৪ দিন) যেসব ব্যবহারকারী ৮-১৪ দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসেন, তাদের সংখ্যা।
ধরে রাখা (১৫+ দিন) যেসব ব্যবহারকারী শেষবার অ্যাপটি ব্যবহার করার ১৫ বা তার বেশি দিন পর আবার ফিরে আসেন, তাদের সংখ্যা।
প্রথম_খোলা একটি Analytics ইভেন্ট যা কোনো ব্যবহারকারী অ্যাপটি ইনস্টল বা রিইনস্টল করার পর প্রথমবার খুললে ট্রিগার হয়। এটি কনভার্সন ফানেলের অংশ হিসেবে ব্যবহৃত হয়।

অন্যান্য মেট্রিক

মেট্রিক বর্ণনা
বিজ্ঞপ্তি_বাতিল করুন একটি Analytics ইভেন্ট যা নোটিফিকেশন কম্পোজার দ্বারা প্রেরিত কোনো নোটিফিকেশন খারিজ করা হলে ট্রিগার হয় (শুধুমাত্র অ্যান্ড্রয়েডের জন্য)।
বিজ্ঞপ্তি_গ্রহণ একটি Analytics ইভেন্ট যা তখন ট্রিগার হয় যখন অ্যাপটি ব্যাকগ্রাউন্ডে থাকা অবস্থায় নোটিফিকেশন কম্পোজার দ্বারা পাঠানো কোনো নোটিফিকেশন পাওয়া যায় (শুধুমাত্র অ্যান্ড্রয়েডের জন্য)।
ওএস_আপডেট একটি Analytics ইভেন্ট যা ট্র্যাক করে কখন ডিভাইসের অপারেটিং সিস্টেম একটি নতুন সংস্করণে আপডেট করা হয়। আরও জানতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্টসমূহ দেখুন।

এই মেট্রিকটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সমর্থিত নয়।

স্ক্রিন_ভিউ একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপের মধ্যে দেখা স্ক্রিনগুলো ট্র্যাক করে। আরও জানতে, ‘স্ক্রিনভিউ ট্র্যাক করুন’ দেখুন।
সেশন_শুরু একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপে ব্যবহারকারীর সেশন গণনা করে। আরও জানতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্টসমূহ দেখুন।