Remote Config सुविधा को उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से बनाने की सुविधा की मदद से, हर उपयोगकर्ता के लिए Remote Config पैरामीटर अपने-आप चुने जा सकते हैं, ताकि किसी लक्ष्य को पूरा करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सके. किसी पैरामीटर को उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से बनाने का मतलब है कि A/B टेस्ट अपने-आप, हर उपयोगकर्ता के लिए अलग-अलग, लगातार बेहतर होने वाले, और हमेशा चलने वाले तरीके से किया जा रहा है.
अपने ऐप्लिकेशन में, Remote Config की सुविधा को उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से बनाने की सुविधा का इस्तेमाल करने पर, हर उपयोगकर्ता के लिए ज़्यादा दिलचस्प अनुभव तैयार किए जा सकते हैं. इसके लिए, उन्हें उपयोगकर्ता के कई वैकल्पिक अनुभवों में से कोई एक अनुभव अपने-आप दिया जाता है. यह विकल्प, आपके चुने गए लक्ष्य के लिए ऑप्टिमाइज़ होता है. टारगेटिंग की शर्तों का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाए गए Remote Config पैरामीटर को खास उपयोगकर्ता ग्रुप के लिए टारगेट किया जा सकता है Remote Config.
Google Analytics का इस्तेमाल करके, किसी भी ऐसे लक्ष्य के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है जिसे मेज़र किया जा सकता है Google Analytics. साथ ही, इवेंट की संख्या या इवेंट पैरामीटर की कुल वैल्यू (सम) के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. इसमें ये इन-बिल्ट मेट्रिक शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता के जुड़ाव का समय. यह उपयोगकर्ता के जुड़ाव के समय के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ होता है
- विज्ञापन पर मिले क्लिक. यह विज्ञापन पर मिले क्लिक वाले इवेंट की कुल संख्या के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ होता है
- विज्ञापन इंप्रेशन. यह विज्ञापन इंप्रेशन की संख्या के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ होता है
इसके अलावा, किसी भी Analytics इवेंट के आधार पर, कस्टम मेट्रिक के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
- Play Store या App Store पर रेटिंग सबमिट करना
- उपयोगकर्ता का खास टास्क पूरे करना, जैसे कि 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 होने वाली आय
- वर्चुअल करंसी खर्च करना
- लिंक और कॉन्टेंट शेयर करना, और सोशल नेटवर्किंग गतिविधि
उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा के संभावित इस्तेमाल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा का इस्तेमाल करके क्या किया जा सकता है लेख पढ़ें.Remote Config
यह कैसे काम करता है?
उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा, हर उपयोगकर्ता के लिए सबसे अच्छा अनुभव तय करने के लिए, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करती है. एल्गोरिदम, अलग-अलग तरह के उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अच्छा अनुभव सीखने और आपके लक्ष्य की मेट्रिक को ज़्यादा से ज़्यादा बढ़ाने के लिए, उस जानकारी का इस्तेमाल करने के बीच बेहतर तरीके से ट्रेड-ऑफ़ करता है. उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा के नतीजों की तुलना, ऐसे उपयोगकर्ताओं के होल्डआउट ग्रुप से अपने-आप की जाती है जिन्हें आपके दिए गए विकल्पों में से, लगातार कोई रैंडम अनुभव मिलता है. इस तुलना से पता चलता है कि उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा से, कितना "लिफ़्ट" (इंक्रीमेंटल वैल्यू) जनरेट होता है.
रिमोट कॉन्फ़िगरेशन की सुविधा को उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से बनाने की सुविधा के एल्गोरिदम और कॉन्सेप्ट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, देखें रिमोट कॉन्फ़िगरेशन की सुविधा को उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से बनाने की सुविधा के बारे में लेख.
लागू करने का तरीका
- उपयोगकर्ता के दो या उससे ज़्यादा ऐसे वैकल्पिक अनुभव लागू करें जिनके बारे में आपको लगता है कि वे कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अच्छे होंगे, लेकिन दूसरों के लिए नहीं.
- इन विकल्पों को Remote Config पैरामीटर की मदद से, दूर से कॉन्फ़िगर किया जा सकने वाला बनाएं. शुरू करना Remote Config और Remote Config लोड करने की रणनीतियां देखें.
- पैरामीटर के लिए, उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा चालू करें. Remote Config हर उपयोगकर्ता को वह अनुभव देगा जो उसके लिए सबसे अच्छा होगा. शुरू करने के लिए गाइड देखें.
उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा 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 की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा सबसे अच्छे नतीजे देती है. हालांकि, A/B टेस्टिंग का भी अपना महत्व है:
| उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा को प्राथमिकता देना | A/B टेस्टिंग को प्राथमिकता देना |
|---|---|
| जब हर उपयोगकर्ता को, उसकी ज़रूरत के हिसाब से बनाए गए उपयोगकर्ता अनुभव से फ़ायदा मिल सकता हो | जब आपको सभी उपयोगकर्ताओं या उपयोगकर्ताओं के तय सबसेट के लिए, एक सबसे अच्छा अनुभव चाहिए |
| जब आपको उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने के मॉडल को लगातार ऑप्टिमाइज़ करना हो | जब आपको तय समय के दौरान टेस्ट करने हों |
| जब अपने ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य को सीधे, अलग-अलग Analytics इवेंट के वेटेज (महत्व) के हिसाब से तय करना हो | जब अपने ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य के लिए, अलग-अलग प्रतिस्पर्धी मेट्रिक का सोच-समझकर आकलन करना 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 पुष्टि करने की ज़रूरत न हो | जब 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 उन्हें रेटिंग देने के लिए कहना होगा. इस लक्ष्य को हासिल करने में, रेटिंग के लिए कहने का समय अहम भूमिका निभा सकता है. क्या आपको उपयोगकर्ता के पहली, दूसरी या तीसरी बार ऐप्लिकेशन खोलने पर रेटिंग के लिए कहना चाहिए? या आपको उनसे तब रेटिंग के लिए कहना चाहिए, जब वे कुछ टास्क पूरे कर लेते हैं? रेटिंग के लिए कहने का सही समय, हर उपयोगकर्ता के हिसाब से अलग-अलग हो सकता है. कुछ उपयोगकर्ता तुरंत रेटिंग दे सकते हैं, जबकि कुछ को ज़्यादा समय लग सकता है.
फ़ीडबैक के लिए कहने के समय को ऑप्टिमाइज़ करना, उपयोगकर्ता की ज़रूरत के हिसाब से अनुभव बनाने की सुविधा का सबसे अच्छा इस्तेमाल है:
- सबसे अच्छी सेटिंग, हर उपयोगकर्ता के लिए अलग-अलग हो सकती है.
- Analytics का इस्तेमाल करके, सफलता को आसानी से मेज़र किया जा सकता है.
- यूएक्स में होने वाला बदलाव, कम जोखिम वाला है. इसलिए, आपको ट्रेड-ऑफ़ पर विचार करने या मैन्युअल तौर पर समीक्षा करने की ज़रूरत नहीं है.