Com a personalização do Remote Config, você pode selecionar automaticamente os parâmetros do Remote Config para cada usuário otimizar para um objetivo. Personalizar um parâmetro é como realizar um teste A/B automático, individualizado, de melhoria contínua e perpétuo.
Ao usar a personalização do Configuração remota em seus aplicativos, você cria experiências mais envolventes para cada um de seus usuários, fornecendo-lhes automaticamente uma das várias experiências de usuário alternativas, a alternativa que otimiza o objetivo que você escolher. Você pode segmentar seus parâmetros personalizados do Configuração remota para grupos de usuários específicos usando as condições de segmentação do 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 engajamento do usuário, que é otimizado pelo tempo de engajamento do usuário
- Cliques no anúncio, que são otimizados pelo número total de eventos de clique no anúncio
- Impressões de anúncios, que são otimizadas pelo número de impressões de anúncios
Ou você pode otimizar para métricas personalizadas com base em qualquer evento do Analytics. Algumas possibilidades incluem:
- Submissões de classificação da Play Store ou da 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 o checkout
- Compra no aplicativo e receita de anúncios
- Gastos em moeda virtual
- Link e compartilhamento de conteúdo e atividade de rede social
Para obter mais informações sobre possíveis casos de uso de personalização, consulte O que posso fazer com a personalização do Configuração remota?
Como funciona?
A personalização usa o aprendizado de máquina para determinar a experiência ideal para cada um de seus usuários. O algoritmo troca eficientemente entre aprender a melhor experiência para diferentes tipos de usuários e fazer uso desse conhecimento para maximizar sua métrica objetiva. Os resultados da personalização são comparados automaticamente a um grupo de usuários que recebem uma experiência aleatória persistente extraída de suas 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 Remote Config, consulte Sobre a personalização do Remote Config .
Caminho de implementação
- Implemente duas ou mais experiências de usuário alternativas que você espera que sejam ideais para alguns usuários, mas não para outros.
- Torne essas alternativas configuráveis remotamente com um parâmetro Remote Config. Consulte Introdução às estratégias de carregamento do Configuração remota e do Configuração remota.
- Habilite a personalização para o parâmetro. O Configuração remota atribuirá a cada um de seus usuários a experiência ideal para eles. Consulte o guia de introdução .
Personalização x teste A/B
Ao contrário dos testes A/B, que são projetados para encontrar uma única experiência de usuário 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 seus usos:
| Personalização preferida | Teste A/B preferido |
|---|---|
| Quando cada usuário pode se beneficiar de uma experiência de usuário personalizada | Quando você deseja uma única experiência ideal para todos os usuários ou 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 de análise | Quando sua meta de otimização requer uma avaliação cuidadosa de várias 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 lançá-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 solicitado. Um fator que pode contribuir para o sucesso é o tempo do seu prompt: você o mostra quando o usuário abre seu aplicativo pela primeira, segunda ou terceira vez? Ou você os solicita quando concluem com êxito determinadas tarefas? O momento ideal provavelmente depende do usuário individual: alguns usuários podem estar prontos para avaliar seu aplicativo imediatamente, enquanto outros podem precisar de mais tempo.
Otimizar o tempo do seu prompt 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 o 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.