Personalização da Configuração remota

Com a personalização do Remote Config, você pode selecionar automaticamente os parâmetros do Remote Config para que cada usuário otimize de acordo com um objetivo. Personalizar um parâmetro é como realizar um teste A/B automático, individualizado, de melhoria contínua e perpétuo.

Ao usar a personalização da Configuração remota em seus aplicativos, você cria experiências mais envolventes para cada um dos usuários, fornecendo-lhes automaticamente uma das diversas experiências de usuário alternativas, a alternativa que otimiza para o objetivo escolhido. Você pode direcionar seus parâmetros personalizados da Configuração remota para grupos de usuários específicos usando as condições de segmentação da Configuração remota .

Você pode otimizar para qualquer objetivo mensurável usando o Google Analytics e otimizar por número de eventos ou pelo valor agregado (soma) de um parâmetro de evento. Isso inclui as seguintes métricas integradas:

  • Tempo de envolvimento do usuário, que é otimizado de acordo com o tempo de envolvimento do usuário
  • Cliques em anúncios, que otimizam pelo número total de eventos de cliques em anúncios
  • Impressões de anúncios, que otimizam pelo número de impressões de anúncios

Ou você pode otimizar métricas personalizadas com base em qualquer evento do Analytics. Algumas possibilidades incluem:

  • Envios de classificação da Play Store ou App Store
  • Sucesso do usuário em tarefas específicas, como completar níveis de jogo
  • Eventos de compra no aplicativo
  • Eventos de comércio eletrônico, como adicionar itens a um carrinho ou iniciar ou concluir a compra
  • Compra no aplicativo e receita de anúncios
  • Gasto em moeda virtual
  • Compartilhamento de links e conteúdo e atividade em redes sociais

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

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Como funciona?

A personalização usa aprendizado de máquina para determinar a experiência ideal para cada um de seus usuários. O algoritmo compensa de forma eficiente entre aprender a melhor experiência para diferentes tipos de usuários e usar esse conhecimento para maximizar sua métrica objetiva. Os resultados da personalização são automaticamente comparados a um grupo de usuários que recebem uma experiência aleatória persistente extraída das alternativas fornecidas. Essa comparação mostra quanto "aumento" (valor incremental) é gerado pelo sistema de personalização.

Para obter mais informações sobre o algoritmo e os conceitos de personalização do Configuração remota, consulte Sobre a personalização da Configuração remota .

Caminho de implementação

  1. Implemente duas ou mais experiências de usuário alternativas que você espera que sejam ideais para alguns usuários, mas não para outros.
  2. Torne essas alternativas configuráveis ​​remotamente com um parâmetro Configuração remota. Consulte Primeiros passos com a Configuração remota e estratégias de carregamento da Configuração remota .
  3. Ative a personalização para o parâmetro. A Configuração remota atribuirá a cada um dos seus usuários a experiência ideal para eles. Consulte o guia de primeiros passos .

Personalização vs. teste A/B

Ao contrário dos testes A/B, que são projetados para encontrar uma experiência de usuário única com melhor desempenho, a personalização tenta maximizar um objetivo escolhendo dinamicamente uma experiência de usuário ideal para cada usuário. Para muitos tipos de problemas, a personalização produz os melhores resultados, mas o teste A/B ainda tem sua utilidade:

Personalização preferida Teste A/B preferido
Quando cada usuário pode se beneficiar de uma experiência de usuário personalizada Quando você deseja uma experiência única e ideal para todos os usuários ou para um subconjunto definido de usuários
Quando você deseja otimizar continuamente o modelo de personalização Quando você deseja realizar testes durante uma janela de tempo fixa
Quando sua meta de otimização pode ser expressa simplesmente como uma soma ponderada de eventos analíticos Quando sua meta de otimização exige uma avaliação criteriosa de diversas métricas concorrentes diferentes
Quando você deseja otimizar para um objetivo, independentemente de quaisquer compensações Quando você deseja determinar se uma variante mostra uma melhoria estatisticamente significativa em relação a outra antes de implementá-la
Quando a revisão manual dos resultados não é necessária ou desejada Quando a revisão manual dos resultados é desejável

Por exemplo, suponha que você queira maximizar o número de usuários que avaliam seu aplicativo na Play Store quando você solicita. Um fator que pode contribuir para o sucesso é o momento do seu prompt: você o mostra quando o usuário abre seu aplicativo pela primeira, segunda ou terceira vez? Ou você os avisa quando eles concluem determinadas tarefas com êxito? O momento ideal provavelmente depende de cada usuário: alguns usuários podem estar prontos para avaliar seu aplicativo imediatamente, enquanto outros podem precisar de mais tempo.

Otimizar o tempo de sua solicitação de feedback é um caso de uso ideal para personalização:

  • A configuração ideal provavelmente é diferente para cada usuário.
  • O sucesso é facilmente mensurável usando Analytics.
  • A mudança de UX em questão é de baixo risco o suficiente para que você provavelmente não precise considerar compensações ou realizar uma revisão manual.

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