Remote Config उपयोगकर्ता के मनमुताबिक अनुभव देने की सुविधा की मदद से, हर उपयोगकर्ता के लिए Remote Config पैरामीटर अपने-आप चुने जा सकते हैं, ताकि किसी लक्ष्य को ऑप्टिमाइज़ किया जा सके. किसी पैरामीटर को मनमुताबिक बनाने का मतलब है कि अपने-आप होने वाला, हर व्यक्ति के हिसाब से अलग-अलग, लगातार बेहतर होने वाला, और हमेशा चलने वाला A/B टेस्ट करना.
अपने ऐप्लिकेशन में Remote Config सुविधा का इस्तेमाल करने पर, आपको हर उपयोगकर्ता के लिए ज़्यादा दिलचस्प अनुभव बनाने का मौका मिलता है. ऐसा इसलिए, क्योंकि इस सुविधा के तहत उपयोगकर्ताओं को अपने-आप कई विकल्पों में से एक विकल्प मिलता है. यह विकल्प, आपके चुने गए मकसद के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ होता है. Remote Config टारगेटिंग की शर्तों का इस्तेमाल करके, अपने हिसाब से बनाए गए Remote Config पैरामीटर को उपयोगकर्ताओं के किसी ग्रुप को टारगेट करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.
Google Analytics का इस्तेमाल करके, मेज़र किए जा सकने वाले किसी भी लक्ष्य के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. साथ ही, इवेंट की संख्या या इवेंट पैरामीटर की एग्रीगेट की गई वैल्यू (कुल) के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. इसमें ये बिल्ट-इन मेट्रिक शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता के जुड़ाव का समय. यह उपयोगकर्ता के जुड़ाव के समय के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ होता है
- विज्ञापन पर क्लिक, जो विज्ञापन पर क्लिक करने से जुड़े इवेंट की कुल संख्या के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ होता है
- विज्ञापन इंप्रेशन, जो विज्ञापन इंप्रेशन की संख्या के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ करता है
इसके अलावा, किसी भी Analytics इवेंट के आधार पर कस्टम मेट्रिक के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है. इसकी ये वजहें हो सकती हैं:
- Play Store या App Store पर रेटिंग सबमिट करना
- किसी खास टास्क में उपयोगकर्ता की सफलता. जैसे, गेम के लेवल पूरे करना
- इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी के इवेंट
- ई-कॉमर्स इवेंट, जैसे कि कार्ट में आइटम जोड़ना या चेकआउट शुरू करना या पूरा करना
- इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी और विज्ञापन से मिलने वाला रेवेन्यू
- वर्चुअल करंसी खर्च करना
- लिंक और कॉन्टेंट शेयर करने के साथ-साथ सोशल नेटवर्किंग से जुड़ी गतिविधि
दिलचस्पी के मुताबिक अनुभव देने की सुविधा के इस्तेमाल के संभावित उदाहरणों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Remote Config की मदद से, दिलचस्पी के मुताबिक अनुभव देने की सुविधा का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है? लेख पढ़ें
यह कैसे काम करता है?
मनमुताबिक बनाने की सुविधा, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके आपके हर उपयोगकर्ता के लिए सबसे अच्छा अनुभव तय करती है. यह एल्गोरिदम, अलग-अलग तरह के उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अच्छा अनुभव देने और उस जानकारी का इस्तेमाल करके, आपकी ऑब्जेक्टिव मेट्रिक को ज़्यादा से ज़्यादा करने के बीच बेहतर तरीके से समझौता करता है. अपने हिसाब से बनाए गए नतीजों की तुलना, उपयोगकर्ताओं के होल्डआउट ग्रुप से अपने-आप की जाती है. इस ग्रुप के उपयोगकर्ताओं को, आपके दिए गए विकल्पों में से लगातार कोई रैंडम विकल्प दिखाया जाता है. इस तुलना से पता चलता है कि लोगों के हिसाब से बनाए गए नतीजों से कितना "लिफ़्ट" (इंक्रीमेंटल वैल्यू) जनरेट हुई है.
Remote Config मनमुताबिक बनाने के एल्गोरिदम और कॉन्सेप्ट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Remote Config मनमुताबिक बनाने की सुविधा के बारे में जानकारी लेख पढ़ें.
लागू करने का पाथ
- उपयोगकर्ता अनुभव के दो या उससे ज़्यादा विकल्प लागू करें. ऐसा हो सकता है कि ये विकल्प कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे सही हों, लेकिन दूसरों के लिए नहीं.
- इन विकल्पों को Remote Configपैरामीटर की मदद से, रिमोटली कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. Remote Config का इस्तेमाल शुरू करना और Remote Config लोड करने की रणनीतियां देखें.
- पैरामीटर के लिए, मनमुताबिक बनाने की सुविधा चालू करें. Remote Config आपके हर उपयोगकर्ता को वह अनुभव देगा जो उसके लिए सबसे सही होगा. शुरुआती निर्देश वाली गाइड देखें.
उपयोगकर्ता के हिसाब से ऐप्लिकेशन को मनमुताबिक बनाने की सुविधा बनाम A/B टेस्टिंग
A/B टेस्ट की मदद से एक ऐसे उपयोगकर्ता अनुभव की पहचान होती है जो सबसे बेहतरीन हो. वहीं, उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाए जाने की सुविधा अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की ज़रूरत के हिसाब से सबसे अच्छा उपयोगकर्ता अनुभव चुनती है. कई तरह की समस्याओं के लिए, खोज के नतीजों को मनमुताबिक बनाने की सुविधा सबसे अच्छे नतीजे देती है. हालांकि, A/B टेस्टिंग का इस्तेमाल अब भी किया जा सकता है:
| मनमुताबिक बनाने की सेटिंग चालू है | A/B Testing पसंदीदा |
|---|---|
| जब हर उपयोगकर्ता को उसकी पसंद के मुताबिक अनुभव से फ़ायदा मिल सके | जब आपको उपयोगकर्ताओं के किसी सेट या सभी उपयोगकर्ताओं को एक जैसा अनुभव देना हो |
| जब आपको ऐप्लिकेशन के अनुभव को उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाने वाले मॉडल को लगातार बेहतर बनाना हो | जब आपको एक तय समयसीमा में टेस्ट पूरे करने हों |
| जब आपके ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य को अलग-अलग Analytics इवेंट के वेटेज (महत्व) के हिसाब से तय करना हो | जब आपको अपने ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य के लिए, अलग-अलग मेट्रिक की तुलना करनी हो |
| जब आपको किसी भी कीमत पर, किसी मकसद के लिए ऑप्टिमाइज़ करना हो | जब आपको कोई वैरिएंट लागू करने से पहले यह पक्का करना हो कि कैसे उसके आंकड़े दूसरे वैरिएंट से सांख्यिकीय तौर पर अहम बढ़ोतरी दिखाते हैं |
| नतीजों की मैन्युअल तरीके से समीक्षा कब नहीं करनी चाहिए | नतीजों की मैन्युअल तरीके से समीक्षा कब करनी चाहिए |
उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको Play Store में अपने ऐप्लिकेशन को रेटिंग देने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ानी है. इसके लिए, आपको उपयोगकर्ताओं को रेटिंग देने के लिए कहना होगा. सफलता पाने के लिए, प्रॉम्प्ट दिखाने का सही समय चुनना ज़रूरी है. क्या आपको प्रॉम्प्ट तब दिखाना है, जब उपयोगकर्ता पहली, दूसरी या तीसरी बार आपका ऐप्लिकेशन खोलता है? या क्या कुछ टास्क पूरे होने पर, उन्हें प्रॉम्प्ट किया जाता है? रेटिंग के लिए सही समय, हर उपयोगकर्ता के हिसाब से अलग-अलग हो सकता है. कुछ उपयोगकर्ता, ऐप्लिकेशन को तुरंत रेटिंग देने के लिए तैयार हो सकते हैं. वहीं, कुछ उपयोगकर्ताओं को रेटिंग देने में ज़्यादा समय लग सकता है.
सुझाव/राय देने या शिकायत करने के लिए प्रॉम्प्ट दिखाने का सही समय तय करना, मनमुताबिक अनुभव देने के लिए एक बेहतरीन तरीका है:
- हर उपयोगकर्ता के लिए सबसे सही सेटिंग अलग-अलग हो सकती है.
- Analytics का इस्तेमाल करके, सफलता को मेज़र किया जा सकता है.
- यूज़र एक्सपीरियंस में किए गए बदलाव से जुड़ा जोखिम इतना कम है कि आपको शायद ट्रेड-ऑफ़ पर विचार करने या मैन्युअल समीक्षा करने की ज़रूरत नहीं है.