Remote Config 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 मनमुताबिक बनाने का मतलब है कि अपने-आप होने वाला, हर व्यक्ति के हिसाब से अलग-अलग, लगातार बेहतर होने वाला, और हमेशा चलने वाला A/B टेस्ट करना.
अपने ऐप्लिकेशन में Remote Config मनमुताबिक बनाने की सुविधा का इस्तेमाल करने पर, आपको हर उपयोगकर्ता के लिए ज़्यादा दिलचस्प अनुभव मिलते हैं. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि उन्हें अपने-आप कई उपयोगकर्ता अनुभवों में से कोई एक अनुभव मिलता है. यह अनुभव, आपके चुने गए मकसद के हिसाब से सबसे अच्छा होता है. Remote Config टारगेटिंग की शर्तें का इस्तेमाल करके, अपने हिसाब से बनाए गए Remote Config पैरामीटर को उपयोगकर्ताओं के किसी खास ग्रुप को टारगेट करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.
Google Analytics का इस्तेमाल करके, मेज़र किए जा सकने वाले किसी भी लक्ष्य के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. साथ ही, इवेंट की संख्या या इवेंट पैरामीटर की एग्रीगेट की गई वैल्यू (कुल) के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. इसमें ये बिल्ट-इन मेट्रिक शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता के जुड़ाव का समय. यह उपयोगकर्ता के जुड़ाव के समय के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ होता है
- विज्ञापन पर क्लिक, जो विज्ञापन पर क्लिक करने से जुड़े 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 को किसी टास्क को पूरा करने में मिली सफलता. जैसे, गेम के लेवल पूरे करना
- इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी वाले इवेंट
- ई-कॉमर्स इवेंट, जैसे कि कार्ट में आइटम जोड़ना या चेकआउट शुरू करना या पूरा करना
- इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी और विज्ञापन से मिलने वाला रेवेन्यू
- वर्चुअल करंसी खर्च करना
- लिंक और कॉन्टेंट शेयर करने के साथ-साथ सोशल नेटवर्किंग से जुड़ी गतिविधि
दिलचस्पी के मुताबिक विज्ञापन दिखाने की सुविधा के इस्तेमाल के संभावित उदाहरणों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, मैं Remote Config की मदद से क्या-क्या कर सकता/सकती हूं? 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. यह एल्गोरिदम, अलग-अलग तरह के उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अच्छा अनुभव देने और उस जानकारी का इस्तेमाल करके, आपके लक्ष्य की मेट्रिक को ज़्यादा से ज़्यादा करने के बीच बेहतर तरीके से समझौता करता है. अपने हिसाब से बनाए गए अनुभव के नतीजों की तुलना, उपयोगकर्ताओं के होल्डआउट ग्रुप से अपने-आप की जाती है. इस ग्रुप के उपयोगकर्ताओं को, आपके दिए गए विकल्पों में से लगातार कोई रैंडम अनुभव मिलता है. इस तुलना से पता चलता है कि अपने हिसाब से बनाए गए अनुभव की वजह से, "लिफ़्ट" (इंक्रीमेंटल वैल्यू) कितनी जनरेट हुई.
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 लेख पढ़ें.
लागू करने का तरीका
- उपयोगकर्ताओं के लिए दो या उससे ज़्यादा ऐसे विकल्प लागू करें जो आपको लगता है कि कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर होंगे, लेकिन दूसरों के लिए नहीं.
- इन विकल्पों को रिमोट से कॉन्फ़िगर करने के लिए, Remote Config पैरामीटर का इस्तेमाल करें. Remote Config का इस्तेमाल शुरू करना और Remote Config लोड करने की रणनीतियां देखें.
- पैरामीटर के लिए, मनमुताबिक बनाने की सुविधा चालू करें. Remote Config आपके हर उपयोगकर्ता को वह अनुभव देगा जो उसके लिए सबसे अच्छा होगा. शुरुआती निर्देश 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, लोगों की दिलचस्पी के हिसाब से नतीजे दिखाने की सुविधा सबसे अच्छे नतीजे देती है. हालांकि, A/B टेस्टिंग का इस्तेमाल अब भी किया जा सकता है:
| उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाने की सुविधा को प्राथमिकता दी जाती है | A/B टेस्टिंग का सुझाव दिया गया 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 एक तय समयसीमा में टेस्ट को पूरा करना हो |
| जब आपके ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य को सीधे, अलग-अलग Analytics इवेंट के वेटेज (महत्व) के हिसाब से तय करना हो | जब आपको अपने 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 कोई वर्शन लागू करने से पहले यह पक्का करना हो कि कैसे उसके आंकड़े दूसरे वर्शन से बेहतर हैं |
| जब नतीजों की मैन्युअल तौर पर समीक्षा करने की ज़रूरत न हो | नतीजों की पुष्टि मैन्युअल तौर पर करने की ज़रूरत तब होती है, जब |
उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको Play Store में अपने ऐप्लिकेशन को रेटिंग देने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ानी है. इसके लिए, आपको उपयोगकर्ताओं को रेटिंग देने के लिए प्रॉम्प्ट करना होगा. सफलता पाने के लिए, एक ज़रूरी फ़ैक्टर यह है कि आपने प्रॉम्प्ट कब दिखाया: क्या आपने उसे तब दिखाया, जब उपयोगकर्ता ने पहली, दूसरी या तीसरी बार आपका ऐप्लिकेशन खोला? या क्या कुछ टास्क पूरे करने पर, उन्हें प्रॉम्प्ट किया जाता है? रेटिंग देने का सही समय, उपयोगकर्ता के हिसाब से अलग-अलग हो सकता है: कुछ उपयोगकर्ता तुरंत आपके ऐप्लिकेशन को रेटिंग देने के लिए तैयार हो सकते हैं, जबकि अन्य को ज़्यादा समय लग सकता है.
सुझाव/राय देने या शिकायत करने के लिए प्रॉम्प्ट दिखाने का सही समय तय करना, मनमुताबिक अनुभव देने के लिए एक बेहतरीन तरीका है:
- हर उपयोगकर्ता के लिए सबसे सही सेटिंग अलग-अलग हो सकती है.
- Analytics का इस्तेमाल करके, सफलता को आसानी से मेज़र किया जा सकता है.
- यूज़र एक्सपीरियंस में किए गए बदलाव से जुड़ा जोखिम इतना कम है कि आपको शायद ट्रेड-ऑफ़ पर विचार करने या मैन्युअल समीक्षा करने की ज़रूरत नहीं है.