Personalização da Configuração remota

Com a personalização da Configuração remota, é possível selecionar automaticamente os parâmetros desse recurso para cada usuário de modo a otimizar para um objetivo. Personalizar um parâmetro é como realizar um teste A/B automático, individualizado, permanente e que melhora continuamente.

Ao usar a personalização da Configuração remota nos seus apps, você cria experiências mais envolventes para cada um dos usuários ao fornecer automaticamente uma entre várias experiências de usuário alternativas. No caso, será selecionada a opção que otimiza o objetivo que você escolheu. Para segmentar os parâmetros personalizados da Configuração remota para alcançar grupos de usuários específicos, use as condições de segmentação.

É possível otimizar qualquer objetivo mensurável com o Google Analytics, seja por número de eventos ou pelo valor agregado (soma) de um parâmetro de evento. Isso inclui as seguintes métricas integradas:

  • Tempo de engajamento do usuário
  • Cliques nos anúncio, otimizados pelo número total de eventos de clique no anúncio
  • Impressões de anúncios, otimizadas pelo número de impressões de anúncios

Também é possível otimizar para métricas personalizadas com base em qualquer evento do Analytics. Vejamos algumas possibilidades:

  • Envios de avaliações na Play Store ou na App Store
  • O sucesso do usuário em tarefas específicas, como completar níveis do jogo
  • Eventos de compra no app
  • Eventos de e-commerce, como adicionar itens ao carrinho ou iniciar ou concluir a finalização da compra
  • Compra no app e receita de publicidade
  • Gastos em moeda virtual
  • Compartilhamento de link e de conteúdo e atividades nas redes sociais

Para mais informações sobre possíveis casos de uso de personalização, consulte O que posso fazer com a personalização da Configuração remota?

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Como funciona?

A personalização usa o machine learning para determinar a experiência ideal para cada um dos seus usuários. O algoritmo aprende qual é a melhor experiência para diferentes tipos de usuários e usa esse conhecimento para maximizar sua métrica escolhida. Os resultados da personalização são comparados automaticamente a um grupo de validação de usuários que recebem uma experiência aleatória com base nas suas alternativas fornecidas. Essa comparação mostra o aumento no valor incremental gerado pelo sistema de personalização.

Para mais informações sobre o algoritmo e os conceitos de personalização da Configuração remota, consulte este link.

Caminho de implementação

  1. Implemente duas ou mais experiências do usuário alternativas que você acredita que serão ideais para alguns usuários, mas não para outros.
  2. Torne essas alternativas configuráveis remotamente usando um parâmetro da Configuração remota. Veja as Primeiras etapas com a Configuração remota e as Estratégias de carregamento desse recurso.
  3. Ative a personalização do parâmetro. A Configuração remota vai atribuir a cada um dos usuários a experiência ideal para eles. Consulte o guia Primeiros passos.

Personalização x Teste A/B

Diferente dos testes A/B, que são projetados para encontrar uma única experiência com o melhor desempenho para todos os usuários, a personalização tenta maximizar um objetivo escolhendo dinamicamente uma experiência ideal para cada usuário. A personalização produz os melhores resultados para muitos tipos de problemas, mas os testes A/B ainda tem os seguintes usos:

A personalização é melhor Os testes A/B são melhores
Quando cada usuário pode se beneficiar de uma experiência personalizada. Quando você quer uma única experiência otimizada para todos os usuários ou para um subconjunto definido.
Quando você quer otimizar continuamente o modelo de personalização. Quando você quer realizar testes durante um período fixo.
Quando sua meta de otimização pode ser expressa simplesmente como uma soma ponderada dos eventos do Analytics. Quando sua meta de otimização requer uma avaliação cuidadosa de várias métricas diferentes e concorrentes.
Quando você quer otimizar para um objetivo independentemente de qualquer situação. Quando você quer determinar se uma variante mostra uma melhoria estatisticamente significativa em relação a outra antes de implantá-la.
Quando a revisão manual dos resultados não é necessária ou desejada. Quando a revisão manual dos resultados é desejada.

Por exemplo, suponha que você queira maximizar o número de usuários que enviam avaliações do seu app na Play Store quando solicitados a fazer isso. Um fator que contribui para o sucesso é o momento da solicitação: você pede isso quando o usuário abre o app pela primeira, segunda ou terceira vez? Ou as solicitações são feitas quando eles concluem algumas tarefas específicas? O momento ideal provavelmente depende do usuário em questão: alguns estão prontos para classificar seu app imediatamente, enquanto outros podem precisar de mais tempo.

Otimizar a exibição da sua mensagem para pedir feedback é um caso de uso ideal para a personalização:

  • A configuração ideal provavelmente é diferente para cada usuário.
  • É fácil medir o sucesso usando o Analytics.
  • A mudança de UX em questão é de baixo risco, então você provavelmente não precisa considerar avaliações manuais ou realocações de recursos.

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