भविष्यवाणियों
गतिशील परिभाषित करें
उपयोगकर्ता समूह आधारित
पूर्वानुमानित व्यवहार पर
Google की मशीन लर्निंग के साथ अपना ऐप बढ़ाएं
फायरबेस भविष्यवाणी भविष्यवाणियों के आधार पर उपयोगकर्ता सेगमेंट बनाने के लिए आपके ऐप एनालिटिक्स डेटा के लिए Google की मशीन सीखने की शक्ति को लागू करती है। एमएल विशेषज्ञता रखने के लिए आपकी ऐप टीम पर किसी की आवश्यकता के बिना, भविष्यवाणियां आपको यह जानकारी दे सकती हैं कि उपयोगकर्ताओं के किस सेगमेंट में मंथन या खर्च (या किसी अन्य रूपांतरण घटना को पूरा करने) की संभावना है ताकि आप सूचित उत्पाद निर्णय ले सकें।
राजस्व और प्रतिधारण को बढ़ावा देने के लिए अपने ऐप के अनुभव को निजीकृत करें
भविष्यवाणियों को दूरस्थ कॉन्फ़िगरेशन के साथ एकीकृत किया जाता है ताकि आप विभिन्न क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं के लिए अपने ऐप के अनुभव को अनुकूलित और बदल सकें। उदाहरण के लिए, आप उन उपयोगकर्ताओं को विज्ञापन दिखा सकते हैं जो वैकल्पिक मुद्रीकरण रणनीति के रूप में इन-ऐप खरीदारी करने की संभावना नहीं रखते हैं।
दूरस्थ कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करते समय, आप ऑडियंस, उपयोगकर्ता गुण, डिवाइस भाषा, OS प्रकार, ऐप संस्करण और देश सहित अन्य लक्षित विकल्पों के साथ भविष्यवाणियों को जोड़ सकते हैं।
अधिक परिष्कृत संदेश अभियान चलाएं
भविष्यवाणियाँ उपयोगकर्ता समूह बनाती हैं जिनका उपयोग सूचना के साथ और इन-ऐप मैसेजिंग के साथ किया जा सकता है, फायरबेस कंसोल से सही। इस तरह, आप उपयोगकर्ताओं को मंथन करने से पहले संलग्न कर सकते हैं, उन उपयोगकर्ताओं को धोखा दे सकते हैं जो इन-ऐप खरीदारी करने की संभावना रखते हैं, और बहुत कुछ।
BigQuery के लिए अपनी भविष्यवाणियों को निर्यात करें
तृतीय पक्ष सेवाओं में गहन विश्लेषण या उपयोग के लिए पूर्वानुमान डेटा BigQuery को निर्यात किया जा सकता है।
भविष्यवाणी इनपुट्स और प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि
आपके पास उन कारकों में दृश्यता है जिन्हें प्रत्येक अनुमानित खंड बनाने के लिए एमएल मॉडल मानता है (जैसे घटनाओं, उपकरण, उपयोगकर्ता डेटा, आदि)। आप प्रदर्शन मीट्रिक भी देख सकते हैं, जो आपको यह समझने में मदद करती है कि प्रत्येक भविष्यवाणी कितनी सटीक है। इन जानकारियों के साथ, आप अपनी जोखिम सहिष्णुता सेटिंग्स को बेहतर ढंग से जांच सकते हैं।