Con la personalizzazione Remote Config, puoi selezionare automaticamente i parametri Remote Config per ogni utente in modo da ottimizzare per un obiettivo. La personalizzazione di un parametro è come eseguire un test A/B automatico, individualizzato, in continuo miglioramento e perpetuo.
Quando utilizzi la personalizzazione Remote Config nelle tue app, crei esperienze più coinvolgenti per ciascuno dei tuoi utenti fornendo automaticamente una delle diverse esperienze utente alternative, ovvero quella che ottimizza l'obiettivo che scegli. Puoi scegliere come target i parametri Remote Config personalizzati per gruppi di utenti specifici utilizzando Remote Configcondizioni di targeting.
Puoi eseguire l'ottimizzazione per qualsiasi obiettivo misurabile utilizzando Google Analytics e ottimizzare in base al numero di eventi o al valore aggregato (somma) di un parametro evento. Sono incluse le seguenti metriche integrate:
- Durata del coinvolgimento degli utenti, che esegue l'ottimizzazione in base alla durata del coinvolgimento degli utenti
- Clic sugli annunci, che esegue l'ottimizzazione in base al numero totale di eventi di clic sugli annunci
- Impressioni annuncio, che ottimizza in base al numero di impressioni annuncio
In alternativa, puoi ottimizzare le metriche personalizzate in base a qualsiasi evento Analytics. Ecco alcune possibilità:
- Invii di valutazioni sul Play Store o sull'App Store
- Riuscita dell'utente in attività particolari, come il completamento dei livelli di gioco
- Eventi di acquisto in-app
- Eventi e-commerce, come l'aggiunta di articoli a un carrello o l'inizio o il completamento della procedura di pagamento
- Entrate pubblicitarie e da acquisti in-app
- Spesa di valuta virtuale
- Condivisione di link e contenuti e attività sui social network
Per ulteriori informazioni sui potenziali casi d'uso della personalizzazione, consulta la sezione Che cosa posso fare con la personalizzazione di Remote Config?
Come funziona?
La personalizzazione utilizza il machine learning per determinare l'esperienza ottimale per ciascuno dei tuoi utenti. L'algoritmo trova un compromesso efficiente tra l'apprendimento dell'esperienza migliore per diversi tipi di utenti e l'utilizzo di queste conoscenze per massimizzare la metrica dell'obiettivo. I risultati della personalizzazione vengono confrontati automaticamente con un gruppo di controllo di utenti che ricevono un'esperienza casuale persistente estratta dalle alternative fornite. Questo confronto mostra quanto "incremento" (valore incrementale) viene generato dal sistema di personalizzazione.
Per saperne di più sull'algoritmo e sui concetti di personalizzazione di Remote Config, consulta Informazioni sulla personalizzazione di Remote Config.
Percorso di implementazione
- Implementa due o più esperienze utente alternative che prevedi saranno ottimali per alcuni utenti, ma non per altri.
- Rendi queste alternative configurabili da remoto con un parametro Remote Config. Consulta Inizia a utilizzare Remote Config e le strategie di caricamento di Remote Config.
- Attiva la personalizzazione per il parametro. Remote Config assegnerà a ciascuno dei tuoi utenti l'esperienza ottimale. Consulta la guida Guida introduttiva.
Personalizzazione e test A/B
A differenza dei test A/B, che sono progettati per trovare una singola esperienza utente con il rendimento migliore, la personalizzazione tenta di massimizzare un obiettivo scegliendo in modo dinamico un'esperienza utente ottimale per ciascun utente. Per molti tipi di problemi, la personalizzazione produce i risultati migliori, ma i test A/B sono comunque utili:
| Personalizzazione preferita | A/B Testing preferito |
|---|---|
| Quando ogni utente potrebbe trarre vantaggio da un'esperienza utente personalizzata | Quando vuoi un'unica esperienza ottimale per tutti gli utenti o un sottoinsieme definito di utenti |
| Se vuoi ottimizzare continuamente il modello di personalizzazione | Quando vuoi eseguire test durante un periodo di tempo fisso |
| Quando l'obiettivo di ottimizzazione può essere espresso come somma ponderata di eventi Analytics | Quando l'obiettivo di ottimizzazione richiede una valutazione ponderata di diverse metriche concorrenti |
| Quando vuoi ottimizzare per un obiettivo indipendentemente da eventuali compromessi | Quando vuoi determinare se una variante mostra un miglioramento statisticamente significativo rispetto a un'altra prima di implementarla |
| Quando non è richiesta la revisione manuale dei risultati | Quando è preferibile la revisione manuale dei risultati |
Ad esempio, supponiamo che tu voglia massimizzare il numero di utenti che valutano la tua app nel Play Store quando viene richiesto. Un fattore che potrebbe contribuire al successo è la tempistica del prompt: lo mostri quando l'utente apre la tua app per la prima, la seconda o la terza volta? Oppure li inviti a farlo quando completano determinate attività? Il momento ideale dipende probabilmente dal singolo utente: alcuni potrebbero essere pronti a valutare la tua app subito, mentre altri potrebbero aver bisogno di più tempo.
L'ottimizzazione della tempistica del prompt di feedback è un caso d'uso ideale per la personalizzazione:
- L'impostazione ottimale è probabilmente diversa per ogni utente.
- Il successo è misurabile utilizzando Analytics.
- La modifica dell'esperienza utente in questione è a basso rischio, quindi probabilmente non devi valutare compromessi o condurre una revisione manuale.