เมื่อใช้การปรับเปลี่ยนRemote Configในแบบของคุณ คุณจะเลือกพารามิเตอร์Remote Configให้ผู้ใช้แต่ละรายโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตามวัตถุประสงค์ได้ การปรับแต่งพารามิเตอร์ก็เหมือนกับการทําการทดสอบ A/B แบบอัตโนมัติ ปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคล ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และทําอย่างต่อเนื่อง
เมื่อใช้Remote Configการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ในแอป คุณจะสร้างประสบการณ์การใช้งานที่น่าสนใจมากขึ้นให้กับผู้ใช้แต่ละรายโดยอัตโนมัติด้วยการแสดงประสบการณ์การใช้งานทางเลือกแบบใดแบบหนึ่ง ซึ่งก็คือทางเลือกที่เพิ่มประสิทธิภาพให้วัตถุประสงค์ที่คุณเลือก คุณสามารถกําหนดเป้าหมายRemote Configตัวแปรที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลไปยังกลุ่มผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงได้โดยใช้เงื่อนไขการกําหนดเป้าหมายRemote Config
คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับวัตถุประสงค์ใดก็ได้ที่วัดได้โดยใช้ Google Analytics และเพิ่มประสิทธิภาพตามจํานวนเหตุการณ์หรือตามค่ารวม (ผลรวม) ของพารามิเตอร์เหตุการณ์ ซึ่งรวมถึงเมตริกในตัวต่อไปนี้
- เวลาในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพตามเวลาในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
- การคลิกโฆษณา ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพตามจํานวนเหตุการณ์การคลิกโฆษณาทั้งหมด
- การแสดงโฆษณา ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพตามจํานวนการแสดงโฆษณา
หรือจะเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับเมตริกที่กําหนดเองตามเหตุการณ์ Analytics รายการใดก็ได้ ตัวอย่างสาเหตุที่เป็นไปได้มีดังนี้
- การส่งข้อมูลการจัดประเภทใน Play Store หรือ App Store
- ผู้ใช้ประสบความสําเร็จในงานหนึ่งๆ เช่น ผ่านด่านในเกม
- กิจกรรมการซื้อในแอป
- เหตุการณ์อีคอมเมิร์ซ เช่น การเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น หรือเริ่มหรือดําเนินการชําระเงินจนเสร็จสมบูรณ์
- การซื้อในแอปและรายได้จากโฆษณา
- การใช้จ่ายด้วยสกุลเงินเสมือน
- การแชร์ลิงก์และเนื้อหา รวมถึงกิจกรรมในโซเชียลเน็ตเวิร์ก
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้ที่ฉันจะทําอะไรได้บ้างกับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณของ Remote Config
วิธีการทำงาน
การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อกำหนดประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้แต่ละราย อัลกอริทึมจะหาจุดสมดุลระหว่างการเรียนรู้ประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดสําหรับผู้ใช้ประเภทต่างๆ กับการใช้ความรู้นั้นเพื่อเพิ่มเมตริกวัตถุประสงค์ให้สูงสุด ระบบจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณกับกลุ่มผู้ใช้กลุ่มควบคุมที่ได้รับประสบการณ์แบบสุ่มอย่างต่อเนื่องซึ่งดึงมาจากทางเลือกที่คุณระบุไว้โดยอัตโนมัติ การเปรียบเทียบนี้แสดงให้เห็นว่าระบบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณสร้าง "การเพิ่มขึ้น" (มูลค่าที่เพิ่มขึ้น) เท่าใด
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมและแนวคิดการปรับการกำหนดค่าระยะไกลตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ได้ที่เกี่ยวกับการปรับเปลี่ยนการกำหนดค่าระยะไกลตามโปรไฟล์ของผู้ใช้
เส้นทางการใช้งาน
- ใช้ประสบการณ์การใช้งานทางเลือกอย่างน้อย 2 รายการที่คุณคาดว่าจะเหมาะกับผู้ใช้บางราย แต่ไม่ใช่ผู้ใช้รายอื่นๆ
- ทำให้กำหนดค่าทางเลือกเหล่านี้จากระยะไกลได้โดยใช้พารามิเตอร์ Remote Config โปรดดูหัวข้อเริ่มต้นใช้งานRemote Configและกลยุทธ์การโหลดRemote Config
- เปิดใช้การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้สําหรับพารามิเตอร์ Remote Config จะกำหนดประสบการณ์การใช้งานที่เหมาะสมที่สุดให้กับผู้ใช้แต่ละราย โปรดดูคู่มือการเริ่มต้นใช้งาน
การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเทียบกับการทดสอบ A/B
การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้จะพยายามบรรลุวัตถุประสงค์ให้ได้หลากหลายแบบที่สุดโดยการเลือกประสบการณ์การใช้งานที่เหมาะสมให้กับผู้ใช้แต่ละรายแบบไดนามิก ซึ่งแตกต่างจากการทดสอบ A/B ที่ออกแบบมาเพื่อหาประสบการณ์ใช้งานที่ดีที่สุดของผู้ใช้เพียงแบบเดียว การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้จะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสําหรับปัญหาหลายประเภท แต่การทดสอบ A/B ยังคงมีประโยชน์อยู่
| เหมาะกับการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ | แนะนำให้ใช้การทดสอบ A/B |
|---|---|
| เมื่อผู้ใช้แต่ละรายได้รับประโยชน์จากประสบการณ์การใช้งานที่ปรับเปลี่ยนในแบบของตน | เมื่อคุณต้องการประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดแบบเดียวสําหรับผู้ใช้ทั้งหมดหรือผู้ใช้กลุ่มย่อยที่กําหนด |
| เมื่อคุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพรูปแบบการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง | เมื่อคุณต้องการทำการทดสอบในช่วงระยะเวลาที่กําหนด |
| เมื่อเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถแสดงเป็นยอดรวมถ่วงน้ำหนักของเหตุการณ์ Analytics | เมื่อเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณต้องใช้การประเมินอย่างรอบคอบเกี่ยวกับเมตริกต่างๆ ที่แข่งขันกัน |
| เมื่อต้องการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อวัตถุประสงค์หนึ่งๆ โดยไม่คำนึงถึงข้อเสีย | เมื่อคุณต้องการระบุว่าตัวแปรหนึ่งแสดงการปรับปรุงที่นัยสำคัญทางสถิติมากกว่าตัวแปรอื่นหรือไม่ก่อนที่จะเปิดตัว |
| กรณีที่ไม่จําเป็นหรือต้องการการตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยตนเอง | กรณีที่ควรตรวจสอบผลด้วยตนเอง |
เช่น สมมติว่าคุณต้องการเพิ่มจำนวนผู้ใช้ให้มากที่สุดที่ให้คะแนนแอปของคุณใน Play Store เมื่อคุณแจ้งให้ผู้ใช้ดำเนินการ ปัจจัยหนึ่งที่อาจส่งผลต่อความสำเร็จคือช่วงเวลาที่แสดงพรอมต์ เช่น คุณแสดงพรอมต์เมื่อผู้ใช้เปิดแอปเป็นครั้งแรก ครั้งที่สอง หรือครั้งที่สาม หรือคุณแจ้งให้ผู้ใช้ทราบเมื่อทำบางงานเสร็จเรียบร้อยแล้ว ช่วงเวลาที่เหมาะสมอาจขึ้นอยู่กับผู้ใช้แต่ละราย ผู้ใช้บางรายอาจพร้อมให้คะแนนแอปทันที ขณะที่ผู้ใช้รายอื่นอาจต้องการเวลาเพิ่มเติม
การเพิ่มประสิทธิภาพช่วงเวลาของพรอมต์ความคิดเห็นเป็นกรณีการใช้งานที่เหมาะสําหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
- การตั้งค่าที่เหมาะสมอาจแตกต่างกันไปสำหรับผู้ใช้แต่ละราย
- คุณสามารถวัดความสําเร็จได้ง่ายๆ โดยใช้ Analytics
- การเปลี่ยนแปลง UX ที่เป็นปัญหามีความเสี่ยงต่ำมาก คุณจึงอาจไม่จำเป็นต้องพิจารณาข้อดีข้อเสียหรือทำการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่