การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ Remote Config ช่วยให้คุณเลือกพารามิเตอร์ Remote Config สำหรับผู้ใช้แต่ละรายโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตามวัตถุประสงค์ การปรับพารามิเตอร์ตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ก็เหมือนกับการทำการทดสอบ A/B แบบอัตโนมัติ เฉพาะบุคคล ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และถาวร
เมื่อใช้Remote Configการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในแอป คุณจะสร้างประสบการณ์ที่น่าสนใจยิ่งขึ้น สำหรับผู้ใช้แต่ละรายโดยมอบประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้แบบต่างๆ ให้แก่ผู้ใช้โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นประสบการณ์ที่เพิ่มประสิทธิภาพ ตามวัตถุประสงค์ที่คุณเลือก คุณสามารถกำหนดเป้าหมายRemote Config พารามิเตอร์ที่ปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ไปยังกลุ่มผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงได้โดยใช้ Remote Configเงื่อนไขการกำหนดเป้าหมาย
คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพตามวัตถุประสงค์ใดก็ได้ที่วัดได้โดยใช้ Google Analytics และเพิ่มประสิทธิภาพตามจำนวนเหตุการณ์หรือตาม มูลค่ารวม (ผลรวม) ของพารามิเตอร์เหตุการณ์ ซึ่งรวมถึงเมตริกในตัวต่อไปนี้
- เวลาในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพตามเวลาในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
- การคลิกโฆษณา ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพตามจำนวนเหตุการณ์การคลิกโฆษณาทั้งหมด
- การแสดงผลโฆษณา ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพตามจำนวนการแสดงผลโฆษณา
หรือคุณจะเพิ่มประสิทธิภาพตามเมตริกที่กำหนดเองโดยอิงตามเหตุการณ์ Analytics ใดก็ได้ ตัวอย่างเช่น
- การส่งคะแนนใน Play Store หรือ App Store
- ความสำเร็จของผู้ใช้ในการทำภารกิจบางอย่าง เช่น การเล่นเกมผ่านด่าน
- เหตุการณ์การซื้อในแอป
- เหตุการณ์อีคอมเมิร์ซ เช่น การเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น หรือการเริ่มหรือดำเนินการชำระเงินจนเสร็จสมบูรณ์
- รายได้จากการซื้อในแอปและรายได้จากโฆษณา
- การใช้สกุลเงินเสมือน
- การแชร์ลิงก์และเนื้อหา รวมถึงกิจกรรมในโซเชียลเน็ตเวิร์ก
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกรณีการใช้งานการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ที่อาจเกิดขึ้นได้ที่ ฉันจะทำอะไรได้บ้างด้วยการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้Remote Config
วิธีการทำงาน
การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อกำหนดประสบการณ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ใช้แต่ละราย อัลกอริทึมจะประนีประนอมอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างการเรียนรู้ประสบการณ์ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ประเภทต่างๆ กับการใช้ความรู้นั้นเพื่อเพิ่มเมตริกวัตถุประสงค์ให้ได้มากที่สุด ระบบจะเปรียบเทียบผลการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้กับกลุ่มผู้ใช้ที่ถูกกันออกไป ซึ่งได้รับประสบการณ์แบบสุ่มอย่างต่อเนื่องจากตัวเลือกที่คุณให้ไว้โดยอัตโนมัติ การเปรียบเทียบนี้จะแสดง "Lift" (มูลค่าที่เพิ่มขึ้น) ที่ระบบการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้สร้างขึ้น
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมและแนวคิดของการปรับการกำหนดค่าระยะไกลตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ได้ที่ ดู เกี่ยวกับการปรับการกำหนดค่าระยะไกลตามโปรไฟล์ของผู้ใช้
เส้นทางการติดตั้งใช้งาน
- ติดตั้งใช้งานประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้แบบต่างๆ 2 แบบขึ้นไปที่คุณคาดว่าจะเหมาะสมกับผู้ใช้บางรายแต่ไม่เหมาะกับผู้ใช้รายอื่นๆ
- ทำให้ตัวเลือกเหล่านี้กำหนดค่าจากระยะไกลได้ด้วยRemote Config พารามิเตอร์ ดู เริ่มต้นใช้งานRemote Config และRemote Configกลยุทธ์การโหลด
- เปิดใช้การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้สำหรับพารามิเตอร์ Remote Config จะมอบประสบการณ์ที่เหมาะสมที่สุดให้กับผู้ใช้แต่ละราย ดูคู่มือ เริ่มต้นใช้งาน
การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้เทียบกับการทดสอบ A/B
การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้จะพยายามบรรลุวัตถุประสงค์ให้ได้หลากหลายแบบที่สุดโดยการเลือกประสบการณ์ใช้งานที่เหมาะสมให้กับผู้ใช้แต่ละรายแบบไดนามิก ซึ่งแตกต่างจากการทดสอบ A/B ที่ออกแบบมาเพื่อหาประสบการณ์ใช้งานที่ดีที่สุดของผู้ใช้เพียงแบบเดียว การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาหลายประเภท แต่การทดสอบ A/B ก็ยังมีประโยชน์ดังนี้
| แนะนำให้ใช้การปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ | แนะนำให้ใช้การทดสอบ A/B |
|---|---|
| เมื่อผู้ใช้แต่ละรายจะได้รับประโยชน์จากประสบการณ์ใช้งานที่ปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ | เมื่อคุณต้องการประสบการณ์ที่เหมาะสมที่สุดเพียงแบบเดียวสำหรับผู้ใช้ทั้งหมดหรือผู้ใช้บางส่วนที่กำหนดไว้ |
| เมื่อคุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง | เมื่อคุณต้องการทำการทดสอบในช่วงเวลาที่กำหนด |
| เมื่อเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถแสดงเป็นผลรวมแบบถ่วงน้ำหนักของเหตุการณ์ Analytics ได้อย่างง่ายดาย | เมื่อเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพต้องมีการประเมินอย่างรอบคอบเกี่ยวกับเมตริกที่แตกต่างกันหลายรายการที่แข่งขันกัน |
| เมื่อคุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพตามวัตถุประสงค์โดยไม่คำนึงถึงการประนีประนอมใดๆ | เมื่อคุณต้องการพิจารณาว่าตัวเลือกหนึ่งแสดงการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเมื่อเทียบกับตัวเลือกอื่นก่อนที่จะเปิดตัว |
| เมื่อไม่จำเป็นหรือต้องการการตรวจสอบผลลัพธ์โดยเจ้าหน้าที่ | เมื่อต้องการการตรวจสอบผลลัพธ์โดยเจ้าหน้าที่ |
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณต้องการเพิ่มจำนวนผู้ใช้ที่ให้คะแนนแอปใน Play Store ให้ได้มากที่สุดเมื่อคุณแจ้งให้ผู้ใช้ให้คะแนน ปัจจัยหนึ่งที่อาจช่วยให้ประสบความสำเร็จคือเวลาที่แจ้งให้ผู้ใช้ให้คะแนน คุณจะแสดงข้อความแจ้งเมื่อผู้ใช้เปิดแอปเป็นครั้งแรก ครั้งที่ 2 หรือครั้งที่ 3 หรือคุณจะแจ้งให้ผู้ใช้ให้คะแนนเมื่อผู้ใช้ทำภารกิจบางอย่างสำเร็จ เวลาที่เหมาะสมอาจขึ้นอยู่กับผู้ใช้แต่ละราย ผู้ใช้บางรายอาจพร้อมให้คะแนนแอปทันที ในขณะที่ผู้ใช้บางรายอาจต้องใช้เวลามากขึ้น
การเพิ่มประสิทธิภาพเวลาที่แสดงข้อความแจ้งให้แสดงความคิดเห็นเป็นกรณีการใช้งานที่เหมาะสำหรับการปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้
- การตั้งค่าที่เหมาะสมอาจแตกต่างกันไปในแต่ละผู้ใช้
- วัดความสำเร็จได้ง่ายๆ โดยใช้ Analytics
- การเปลี่ยนแปลง UX ที่พิจารณาอยู่นั้นมีความเสี่ยงต่ำมากจนคุณอาจไม่จำเป็นต้องพิจารณาการประนีประนอมหรือทำการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่