La personnalisation Remote Config vous permet de sélectionner automatiquement des paramètres Remote Config pour chaque utilisateur afin d'optimiser un objectif. La personnalisation d'un paramètre revient à effectuer un test A/B automatique, individualisé, en amélioration continue et perpétuel.
Lorsque vous utilisez la personnalisation Remote Config dans vos applications, vous créez des expériences plus attrayantes pour chacun de vos utilisateurs en leur proposant automatiquement l'une des différentes expériences utilisateur alternatives, celle qui optimise l'objectif que vous avez choisi. Vous pouvez cibler des groupes d'utilisateurs spécifiques avec vos paramètres Remote Config personnalisés à l'aide des conditions de ciblage Remote Config.
Vous pouvez optimiser pour n'importe quel objectif mesurable à l'aide de Google Analytics, et optimiser en fonction du nombre d'événements ou de la valeur agrégée (somme) d'un paramètre d'événement. Cela inclut les métriques intégrées suivantes :
- Durée d'engagement utilisateur, qui optimise en fonction de la durée d'engagement utilisateur
- Clics sur une annonce, qui optimise en fonction du nombre total d'événements de clic sur l'annonce
- "Impressions d'annonces", qui optimise en fonction du nombre d'impressions d'annonces
Vous pouvez également optimiser vos campagnes pour des métriques personnalisées basées sur n'importe quel événement Analytics. Les raisons peuvent être multiples :
- Envoi de notes sur le Play Store ou l'App Store
- Réussite de l'utilisateur dans des tâches spécifiques, comme terminer des niveaux de jeu
- Événements d'achat via une application
- Événements d'e-commerce, comme l'ajout d'articles à un panier, ou le début ou la fin du processus de paiement
- Revenus publicitaires et issus des achats via une application
- Dépenses en monnaie virtuelle
- Partage de liens et de contenus, et activité sur les réseaux sociaux
Pour en savoir plus sur les cas d'utilisation potentiels de la personnalisation, consultez Que puis-je faire avec la personnalisation Remote Config ?
Fonctionnement
La personnalisation utilise le machine learning pour déterminer l'expérience optimale pour chacun de vos utilisateurs. L'algorithme trouve un compromis efficace entre l'apprentissage de la meilleure expérience pour différents types d'utilisateurs et l'utilisation de ces connaissances pour maximiser votre métrique d'objectif. Les résultats de la personnalisation sont automatiquement comparés à un groupe d'exclusion d'utilisateurs qui reçoivent une expérience aléatoire persistante tirée des alternatives que vous avez fournies. Cette comparaison montre l'augmentation (valeur incrémentielle) générée par le système de personnalisation.
Pour en savoir plus sur l'algorithme et les concepts de personnalisation Remote Config, consultez À propos de la personnalisation Remote Config.
Chemin d'accès de l'exécution
- Implémentez au moins deux expériences utilisateur alternatives qui, selon vous, seront optimales pour certains utilisateurs, mais pas pour d'autres.
- Rendez ces alternatives configurables à distance avec un paramètre Remote Config. Consultez Premiers pas avec Remote Config et Stratégies de chargement de Remote Config.
- Activez la personnalisation pour le paramètre. Remote Config attribuera à chacun de vos utilisateurs l'expérience qui lui convient le mieux. Consultez le guide de démarrage.
Différences entre la personnalisation et les tests A/B
Contrairement aux tests A/B, qui sont conçus pour identifier l'expérience utilisateur la plus performante, la personnalisation tente de maximiser un objectif en choisissant dynamiquement une expérience optimale pour chaque utilisateur. Pour de nombreux types de problèmes, la personnalisation produit les meilleurs résultats, mais les tests A/B ont toujours leur utilité :
| Personnalisation préférée | A/B Testing préféré |
|---|---|
| lorsque chaque utilisateur pourrait bénéficier d'une expérience personnalisée. | Lorsque vous souhaitez une expérience commune et optimale pour tous les utilisateurs ou un sous-ensemble défini d'utilisateurs |
| vous souhaitez optimiser le modèle de personnalisation en continu. | vous souhaitez effectuer des tests sur une période déterminée. |
| Lorsque votre objectif d'optimisation peut être exprimé comme une somme pondérée d'événements analytiques | Lorsque votre objectif d'optimisation nécessite une évaluation réfléchie de plusieurs métriques concurrentes |
| Vous souhaitez optimiser un objectif sans tenir compte des compromis possibles. | Lorsque vous souhaitez déterminer si une variante présente une amélioration statistiquement pertinente par rapport à une autre avant de la déployer |
| Lorsque l'examen manuel des résultats n'est pas requis | Lorsque l'examen manuel des résultats est préférable |
Par exemple, supposons que vous souhaitiez maximiser le nombre d'utilisateurs qui évaluent votre application sur le Play Store lorsque vous les y invitez. Le moment où vous affichez l'invite peut contribuer à son succès : l'affiche-t-elle lorsque l'utilisateur ouvre votre application pour la première, la deuxième ou la troisième fois ? Ou les invitez-vous à le faire lorsqu'ils ont terminé certaines tâches ? Le moment idéal dépend probablement de l'utilisateur : certains utilisateurs peuvent être prêts à évaluer votre application immédiatement, tandis que d'autres peuvent avoir besoin de plus de temps.
L'optimisation du moment où vous affichez l'invite de commentaires est un cas d'utilisation idéal pour la personnalisation :
- Le paramètre optimal est probablement différent pour chaque utilisateur.
- La réussite est mesurable à l'aide de Analytics.
- La modification de l'expérience utilisateur en question présente un risque suffisamment faible pour que vous n'ayez probablement pas besoin d'envisager des compromis ni d'effectuer un examen manuel.