Remote Config को उपयोगकर्ता के मनमुताबिक बनाने की सुविधा की मदद से, किसी लक्ष्य को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, हर उपयोगकर्ता के लिए Remote Config पैरामीटर अपने-आप चुने जा सकते हैं. किसी पैरामीटर को उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाना, अपने-आप होने वाला, उपयोगकर्ता के हिसाब से, लगातार बेहतर होता रहने वाला, और हमेशा चलने वाला A/B टेस्ट करने जैसा है.
अपने ऐप्लिकेशन में Remote Config उपयोगकर्ता के मनमुताबिक बनाने की सुविधा का इस्तेमाल करने पर, आपके हर उपयोगकर्ता के लिए ज़्यादा दिलचस्प अनुभव बनाए जा सकते हैं. इसके लिए, उपयोगकर्ता को कई विकल्पों में से अपने-आप एक विकल्प मिलता है. यह विकल्प, आपके चुने गए मकसद के लिए ऑप्टिमाइज़ होता है. Remote Config टारगेटिंग की शर्तों का इस्तेमाल करके, अपने हिसाब से बनाए गए Remote Config पैरामीटर को उपयोगकर्ताओं के खास ग्रुप के हिसाब से टारगेट किया जा सकता है.
Google Analytics का इस्तेमाल करके, किसी भी ऐसे लक्ष्य के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है जिसे मेज़र किया जा सकता है. साथ ही, इवेंट की संख्या या किसी इवेंट पैरामीटर की एग्रीगेट की गई वैल्यू (योग) के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. इसमें ये पहले से मौजूद मेट्रिक शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता के जुड़ाव का समय, जो उपयोगकर्ता के जुड़ाव के समय के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ करता है
- विज्ञापन पर मिले क्लिक, जो विज्ञापन पर मिले क्लिक इवेंट की कुल संख्या के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ करता है
- विज्ञापन इंप्रेशन, जो विज्ञापन इंप्रेशन की संख्या के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ करता है
इसके अलावा, किसी भी Analytics इवेंट के आधार पर कस्टम मेट्रिक के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. इसके कुछ संभावित कारण ये हो सकते हैं:
- Play Store या App Store पर रेटिंग सबमिट करना
- उपयोगकर्ता के किसी खास टास्क को पूरा करने पर, जैसे कि गेम के लेवल पूरा करना
- इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी से जुड़े इवेंट
- ई-कॉमर्स इवेंट, जैसे कि कार्ट में आइटम जोड़ना या चेकआउट शुरू करना या पूरा करना
- इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी और विज्ञापन से होने वाली आय
- वर्चुअल करंसी का खर्च
- लिंक और कॉन्टेंट शेयर करने की सुविधा और सोशल नेटवर्किंग गतिविधि
मनमुताबिक बनाने की सुविधा के इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Remote Config को मनमुताबिक बनाने की सुविधा का इस्तेमाल करके क्या किया जा सकता है? लेख पढ़ें
यह कैसे काम करता है?
मनमुताबिक बनाने की सुविधा, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके आपके हर उपयोगकर्ता के लिए सबसे अच्छा अनुभव तय करती है. एल्गोरिदम, अलग-अलग तरह के उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अच्छा अनुभव देने के साथ-साथ, आपके लक्ष्य की मेट्रिक को बढ़ाने के लिए उस जानकारी का इस्तेमाल करता है. उपयोगकर्ताओं के हिसाब से कॉन्टेंट दिखाने की सुविधा के नतीजों की तुलना, उपयोगकर्ताओं के एक ऐसे ग्रुप से अपने-आप की जाती है जो आपके दिए गए विकल्पों में से, लगातार अलग-अलग कॉन्टेंट देखता है. इस तुलना से पता चलता है कि उपयोगकर्ताओं के हिसाब से कॉन्टेंट दिखाने की सुविधा से कितनी "लिफ़्ट" (बढ़ी हुई वैल्यू) जनरेट होती है.
रिमोट कॉन्फ़िगरेशन की सुविधा को उपयोगकर्ता की ज़रूरत के मुताबिक बनाने के एल्गोरिदम और कॉन्सेप्ट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, रिमोट कॉन्फ़िगरेशन की सुविधा को उपयोगकर्ता की ज़रूरत के मुताबिक बनाने के बारे में जानकारी देखें.
लागू करने का पाथ
- उपयोगकर्ता अनुभव के दो या उससे ज़्यादा विकल्प लागू करें. ऐसा हो सकता है कि इनमें से कुछ विकल्प कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए ऑप्टिमाइज़ हों, लेकिन अन्य उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं.
- Remote Config पैरामीटर की मदद से, इन विकल्पों को किसी दूसरी जगह से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. Remote Config और Remote Config लोडिंग की रणनीतियों का इस्तेमाल शुरू करने के बारे में जानें.
- पैरामीटर के लिए, कॉन्टेंट को मनमुताबिक बनाने की सुविधा चालू करें. Remote Config आपके हर उपयोगकर्ता को सबसे बेहतर अनुभव देगा. शुरू करने के लिए गाइड देखें.
उपयोगकर्ता के मनमुताबिक बनाना बनाम A/B टेस्टिंग
A/B टेस्ट की मदद से एक ऐसे उपयोगकर्ता अनुभव की पहचान होती है जो सबसे बेहतरीन हो. वहीं, उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाए जाने की सुविधा अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की ज़रूरत के हिसाब से सबसे अच्छा उपयोगकर्ता अनुभव चुनती है. कई तरह की समस्याओं के लिए, उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाए जाने की सुविधा से सबसे अच्छे नतीजे मिलते हैं. हालांकि, A/B टेस्टिंग का भी इस्तेमाल किया जा सकता है:
| उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाने की सुविधा को प्राथमिकता दी जाती है | A/B टेस्टिंग का सुझाव दिया जाता है |
|---|---|
| जब हर उपयोगकर्ता को उसके हिसाब से बनाए गए उपयोगकर्ता अनुभव से फ़ायदा मिल सके | जब आपको उपयोगकर्ताओं के किसी सेट या सभी उपयोगकर्ताओं को एक जैसा अनुभव देना हो |
| जब आपको ऐप्लिकेशन के अनुभव को उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाने वाले मॉडल को लगातार बेहतर बनाना हो | जब आपको तय समयसीमा के दौरान टेस्ट करना हो |
| जब आपके ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य को सीधे, अलग-अलग Analytics इवेंट के वेटेज (महत्व) के हिसाब से तय किया जा सकता हो | जब आपके ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य के लिए, अलग-अलग मेट्रिक की तुलना करनी हो |
| जब आपको किसी भी कीमत पर, किसी मकसद के लिए ऑप्टिमाइज़ करना हो | जब आपको यह पता करना हो कि किसी वैरिएशन को रोल आउट करने से पहले, उसके आंकड़े दूसरे वैरिएशन से बेहतर हैं या नहीं |
| नतीजों की मैन्युअल तौर पर पुष्टि करने की ज़रूरत न हो | नतीजों की मैन्युअल तौर पर समीक्षा करने की ज़रूरत तब होती है, जब |
उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको उन उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ानी है जो आपके ऐप्लिकेशन को रेटिंग देते हैं. प्रॉम्प्ट दिखाने का समय, सफलता में अहम भूमिका निभा सकता है: क्या इसे उपयोगकर्ता के ऐप्लिकेशन को पहली, दूसरी या तीसरी बार खोलने पर दिखाया जाता है? क्या आप उन्हें कुछ टास्क पूरे करने पर, इनाम देते हैं? ऐप्लिकेशन को रेटिंग देने के लिए सही समय, उपयोगकर्ता के हिसाब से तय होता है: हो सकता है कि कुछ उपयोगकर्ता आपके ऐप्लिकेशन को तुरंत रेटिंग देना चाहें, जबकि कुछ को ज़्यादा समय चाहिए.
सुझाव, राय या शिकायत करने के लिए प्रॉम्प्ट दिखाने के समय को ऑप्टिमाइज़ करना, मनमुताबिक बनाने के लिए इस्तेमाल करने का एक आदर्श उदाहरण है:
- हर उपयोगकर्ता के लिए, सबसे सही सेटिंग अलग-अलग हो सकती है.
- Analytics का इस्तेमाल करके, आसानी से सफलता का आकलन किया जा सकता है.
- यूज़र एक्सपीरियंस में किया गया बदलाव इतना कम जोखिम भरा है कि आपको इसके लिए, किसी तरह के समझौते करने या मैन्युअल समीक्षा करने की ज़रूरत नहीं है.