Google अश्वेत समुदायों के लिए नस्लीय इक्विटी को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है। देखो कैसे।
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गतिशील परिभाषित करें
उपयोगकर्ता समूह आधारित
पूर्वानुमानित व्यवहार पर

फायरबेस भविष्यवाणी भविष्यवाणियों के आधार पर उपयोगकर्ता सेगमेंट बनाने के लिए आपके ऐप एनालिटिक्स डेटा के लिए Google की मशीन सीखने की शक्ति को लागू करती है। एमएल विशेषज्ञता रखने के लिए आपकी ऐप टीम पर किसी की आवश्यकता के बिना, भविष्यवाणियां आपको यह जानकारी दे सकती हैं कि उपयोगकर्ताओं के किस सेगमेंट में मंथन या खर्च (या किसी अन्य रूपांतरण घटना को पूरा करने) की संभावना है ताकि आप सूचित उत्पाद निर्णय ले सकें।

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उपयोगकर्ता की भविष्यवाणियों को दर्शाने वाला चार्ट

भविष्यवाणियों को दूरस्थ कॉन्फ़िगरेशन के साथ एकीकृत किया जाता है ताकि आप विभिन्न क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं के लिए अपने ऐप के अनुभव को अनुकूलित और बदल सकें। उदाहरण के लिए, आप उन उपयोगकर्ताओं को विज्ञापन दिखा सकते हैं, जो वैकल्पिक मुद्रीकरण रणनीति के रूप में इन-ऐप खरीदारी करने की संभावना नहीं रखते हैं।

दूरस्थ कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करते समय, आप ऑडियंस, उपयोगकर्ता गुण, डिवाइस भाषा, OS प्रकार, ऐप संस्करण और देश सहित अन्य लक्ष्यीकरण विकल्पों के साथ भविष्यवाणियों को जोड़ सकते हैं।


होशियार सूचनाएं भेजें

भविष्यवाणियाँ उपयोगकर्ता समूह बनाती हैं जिनका उपयोग सूचना के साथ और इन-ऐप मैसेजिंग के साथ किया जा सकता है, फायरबेस कंसोल से सही। इस तरह, आप उपयोगकर्ताओं को मंथन करने से पहले संलग्न कर सकते हैं, उन उपयोगकर्ताओं को धोखा दे सकते हैं जो इन-ऐप खरीदारी करने की संभावना रखते हैं, और बहुत कुछ।


कस्टम सूचनाओं के साथ चित्रण

तृतीय पक्ष सेवाओं में गहन विश्लेषण या उपयोग के लिए बिग डेटा को भविष्यवाणी डेटा निर्यात किया जा सकता है।


विभिन्न जोखिम समूहों के साथ चित्रण

आपके पास उन कारकों में दृश्यता है जिन्हें प्रत्येक अनुमानित खंड बनाने के लिए एमएल मॉडल मानता है (जैसे घटनाओं, उपकरण, उपयोगकर्ता डेटा, आदि)। आप प्रदर्शन मीट्रिक भी देख सकते हैं, जो आपको यह समझने में मदद करती है कि प्रत्येक भविष्यवाणी कितनी सटीक है। इन जानकारियों के साथ, आप अपनी जोखिम सहिष्णुता सेटिंग्स को बेहतर ढंग से जांच सकते हैं।