इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमतों को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट चलाना

आपको Play Console में, कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट चलाने की सुविधा मिलती है. इससे, उभरते हुए बाज़ारों के लिए अपने इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट (ऐप्लिकेशन में खरीदने के लिए उपलब्ध प्रॉडक्ट) की अलग-अलग कीमत तय की जा सकती है. इसके अलावा, जिन देशों/इलाकों में आपका ऐप्लिकेशन ज़्यादा इस्तेमाल होता है वहां अलग-अलग प्राइस पॉइंट आज़माकर अपना रेवेन्यू भी बढ़ाया जा सकता है.

खास जानकारी

कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट चलाकर, Play Console में A/B टेस्ट किए जा सकते हैं. इन टेस्ट के नतीजों के आधार पर, दुनिया भर के अलग-अलग बाज़ारों में लोगों की खरीदारी क्षमता के मुताबिक, अपने ऐप्लिकेशन की कीमत में बदलाव किए जा सकते हैं. जिन देशों/इलाकों में आपका ऐप्लिकेशन ज़्यादा इस्तेमाल होता है वहां अपना रेवेन्यू बढ़ाने के लिए भी कीमत से जुड़े ऐक्सपेरिमेंट चलाए जा सकते हैं. इसके लिए, पहले अपने प्रॉडक्ट की एक औसत कीमत तय करें फिर अलग-अलग प्राइस पॉइंट को टेस्ट करें. अलग-अलग देशों/इलाकों को ध्यान में रखते हुए अपने इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट के लिए, सबसे सही कीमतों के सेट बना लें. इससे आपको ऐप्लिकेशन की कीमत तय करने के लिए सबसे अच्छी रणनीति चुनने में मदद मिलेगी. इस तरह आपका रेवेन्यू भी बढ़ेगा और नए उपयोगकर्ताओं का ध्यान भी खींचा जा सकता है. यह सुविधा, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमत तय करने और उसकी बिक्री से जुड़ी है. इस वजह से, इसका इस्तेमाल करने के लिए ज़रूरी है कि आप एक मर्चेंट डेवलपर हों.

कीमत से जुड़ा एक्सपेरिमेंट तैयार करना और चलाना

नीचे दिए गए सेक्शन में, कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट तैयार करने, उन्हें चलाने, और उनके नतीजों को समझने के लिए दिशा-निर्देश और ज़रूरी जानकारी दी गई है.

शुरू करने से पहले

Play Console में कीमत से जुड़ा एक्सपेरिमेंट सेट अप करने से पहले, यहां दिए गए हर सेक्शन को बड़ा करके पढ़ें.

ज़रूरी बातें
  • एक्सपेरिमेंट के लिए, सिर्फ़ ऐसे इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट इस्तेमाल किए जा सकते हैं जो खरीदने के लिए उपलब्ध हों.
  • कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट का इस्तेमाल करने के लिए, उपयोगकर्ताओं के पास स्टोर पेज मैनेज करने और वित्तीय डेटा देखने की अनुमतियां होनी चाहिए.
अहम जानकारी

सामान्य जानकारी

  • एक्सपेरिमेंट, सिर्फ़ एक ऐप्लिकेशन के लिए चलाए जा सकते हैं, एक से ज़्यादा ऐप्लिकेशन के लिए नहीं.
  • एक्सपेरिमेंट, ज़्यादा से ज़्यादा छह महीनों तक चलाया जा सकता है. इसके बाद, कीमतें वापस मूल कीमत पर सेट हो जाती हैं. आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजा मिलने के 14 दिनों बाद भी, कीमतें वापस मूल कीमत पर सेट हो जाएंगी.
  • किसी एक एक्सपेरिमेंट में, ज़्यादा से ज़्यादा 1,000 इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट का टेस्ट किया जा सकता है.
  • ओरिजनल एक्सपेरिमेंट के खत्म होने के 30 दिनों बाद ही, किसी देश और इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट के लिए उस एक्सपेरिमेंट को दोबारा चलाया जा सकता है.
  • एक्सपेरिमेंट रोके नहीं जा सकते. उन्हें या तो चलाया जा सकता है या फिर पूरी तरह से बंद किया जा सकता है. किसी एक्सपेरिमेंट को बंद करने के बाद, दोबारा नहीं चलाया जा सकता.

देश/इलाके से जुड़ी पाबंदियां

  • किसी भी देश/इलाके में, एक समय पर सिर्फ़ एक एक्सपेरिमेंट चलाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, अगर नॉर्वे में पहले से ही आपका कोई एक्सपेरिमेंट चल रहा है, तो अलग-अलग प्रॉडक्ट के लिए वहां कोई दूसरा एक्सपेरिमेंट तब तक नहीं चलाया जा सकता, जब तक पहले एक्सपेरिमेंट को बंद न कर दिया जाए.
  • जिस कीमत के लिए एक्सपेरिमेंट किया जा रहा है वह इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी के लिए, कीमत की तय की गई सीमाओं के अंदर होनी चाहिए. अगर एक्सपेरिमेंट के लिए चुनी गई कीमत का प्रतिशत, किसी देश/इलाके के लिए तय की गई कीमत सीमा के अंदर नहीं है, तो वह अपने-आप, तय की गई सीमा के हिसाब से सेट हो जाएगा.
  • हर एक्सपेरिमेंट में कीमतों के ज़्यादा से ज़्यादा दो वैरिएंट इस्तेमाल किए जा सकते हैं, जबकि कंट्रोल एक से ज़्यादा नहीं होना चाहिए.
  • एक्सपेरिमेंट सिर्फ़ चुने हुए देश/इलाके में चलाए जा सकते हैं. उन जगहों पर नहीं चलाए जा सकते जहां टैक्स दर मुख्य देश में लागू होने वाली दर से अलग है. उदाहरण के लिए, अगर आपने फ़्रांस में कोई एक्सपेरिमेंट चलाया है, तो फ़्रांस के अधीन आने वाले इलाकों, फ़्रेंच गियाना, फ़्रेंच पॉलिनेशिया, गुआडलूप, मार्टिनीक, मायोट, न्यू कैलेडोनिया, रीयूनियन, सेंट बार्तलमी, सेंट मार्टिन, सेंट पियरे और मिकलॉन, और वॉलिस और फ़्यूचूना में इसे अलग से नहीं चलाया जा सकता.

इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमतों में बदलाव

  • जो एक्सपेरिमेंट चल रहा है उसमें शामिल इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमत नहीं बदली जा सकती. कीमत बदलने के लिए, आपको एक्सपेरिमेंट बंद करना होगा. इन बातों का भी ध्यान रखें:
    • ऐसा करने की छूट सिर्फ़ तब दी जा सकती है, जब आपके दो एक्सपेरिमेंट चल रहे हों और पहले एक्सपेरिमेंट के नतीजे आपको लागू करने हों. इसके अलावा, अगर आपका इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट, कीमत तय करने के टेंप्लेट से लिंक किया गया है, तो उसकी कीमतों को सिर्फ़ उन देशों के लिए बदला जा सकता है जहां एक्सपेरिमेंट नहीं चल रहा.
    • अगर किसी चालू एक्सपेरिमेंट के दौरान, कोई नया इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट कॉन्फ़िगर किया जाता है, तो उसे एक्सपेरिमेंट में शामिल नहीं किया जाएगा.

एक्सपेरिमेंट चलाना और नतीजे लागू करना

  • एक्सपेरिमेंट की कीमतें किसी भी समय लागू की जा सकती हैं. हालांकि, हमारा सुझाव है कि जब तक आपको आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे न मिल जाएं, तब तक इंतज़ार करें. साथ ही, सिर्फ़ उन बदली हुई कीमतों को लागू करें जिनकी परफ़ॉर्मेंस, आपके कंट्रोल ग्रुप की परफ़ॉर्मेंस से बेहतर हो.
  • जो एक्सपेरिमेंट अभी चल रहा है उसमें नए देश/इलाके या इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट नहीं जोड़े जा सकते.
  • अगर आपके एक या एक से ज़्यादा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट, कीमत तय करने के टेंप्लेट से लिंक किए गए हैं, तो कीमतें लागू करने पर, आपके एक्सपेरिमेंट में शामिल देश या इलाके के हिसाब से कीमतें अपडेट हो जाएंगी. साथ ही, ये इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट, टेंप्लेट से अनलिंक कर दिए जाएंगे.
एक्सपेरिमेंट की शब्दावली

एक्सपेरिमेंट में आंकड़ों से जुड़े शब्दों का काफ़ी ज़्यादा इस्तेमाल किया जाता है. अगर आपको इन शब्दों के बारे में पता नहीं है, तो नीचे दी गई शब्दावली देखें.

शब्द परिभाषा अहम जानकारी
कॉन्फ़िडेंस इंटरवल

यह वैल्यू की सीमा होती है. इसकी मदद से, यह पता लगाया जा सकता है कि नतीजा, आंकड़ों के हिसाब से अहम है या नहीं.

एक्सपेरिमेंट के नतीजों को समझने के लिए, यह एक अहम सिग्नल के तौर पर काम करता है. नतीजे को आंकड़ों के हिसाब से तब अहम माना जाता है, जब कॉन्फ़िडेंस इंटरवल की वैल्यू 0 न हो.

डेटा कम होने की वजह से, शायद यह शुरुआत के कुछ दिनों तक न दिखे.

कॉन्फ़िडेंस लेवल

वह संभावना जिसके लिए, वैरिएंट और कंट्रोल के बीच का अब्ज़र्व्ड डिफ़रेंस सही हो.

उदाहरण: कॉन्फ़िडेंस लेवल का 90% होना, इस बात की संभावना को दिखाता है कि 10% मामलों में अब्ज़र्व्ड डिफ़रेंस किसी खास स्थिति की वजह से है. दूसरे शब्दों में, कंट्रोल और वैरिएंट के बीच कोई फ़र्क़ न होने पर, इस बात की 10% से भी कम संभावना होती कि जिस डेटा को टेस्ट किया जा रहा है वह मौजूद होता.
  • हम कॉन्फ़िडेंस इंटरवल का हिसाब लगाने के लिए, जैकनाइफ़ का इस्तेमाल करते हैं. इसके बाद, हम मिक्स्चर सिक्वेंशल प्रॉबेबलिटी टेस्टिंग का इस्तेमाल करते हैं, ताकि बढ़ा-चढ़ाकर पेश किए जाने वाले फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट को कंट्रोल कर पाते हैं. जैकनाइफ़, आंकड़ों के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला टूल है, जिसमें रीसैंपलिंग की मदद से वैरियंस का अनुमान लगाया जाता है.
  • डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िडेंस लेवल 90% होता है. हालांकि, इसके लिए 70% से 99% के बीच की कोई वैल्यू चुनी जा सकती है. एक्सपेरिमेंट को सेटअप करते समय लेवल चुनने के बाद, इसे एक्सपेरिमेंट चलने के दौरान नहीं बदला जा सकता.
  • एक्सपेरिमेंट शुरू होने के बाद, कॉन्फ़िडेंस लेवल नहीं बदला जा सकता.
  • आम तौर पर, ज़्यादातर मामलों में कॉन्फ़िडेंस लेवल 95%, 90%, और 99% होता है. कॉन्फ़िडेंस लेवल की वैल्यू जितनी ज़्यादा होगी डेटा की ज़रूरत भी उतनी ही ज़्यादा होगी. साथ ही, डेटा जितना ज़्यादा होगा नतीजे के भरोसेमंद होने की संभावना उतनी ही ज़्यादा होगी.
  • कॉन्फ़िडेंस लेवल के 50% होने का मतलब है कि नतीजे के सही होने की संभावना 50:50 होगी (जिस तरह सिक्का उछाले जाने के मामले में होता है).
कंट्रोल यह एक्सपेरिमेंट ग्रुप में शामिल वह ओरिजनल वैरिएबल होता है जिसे टेस्ट किया जाता है. इसमें मूल कीमत वाली इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी शामिल होती है. कंट्रोल वाली कीमत, सेटअप करने के दौरान एक्सपेरिमेंट के लिए टारगेट की गई कुछ ऑडियंस को दिखती है. इसके अलावा, यह उन सभी उपयोगकर्ताओं को भी दिखती है जिन्हें एक्सपेरिमेंट के लिए टारगेट न किया गया हो.
एक्सपेरिमेंट का नतीजा यह आपके एक्सपेरिमेंट का नतीजा होता है. यहां दिए गए सेक्शन में, एक्सपेरिमेंट के संभावित नतीजों की जानकारी दी गई है.
फ़ॉल्स पॉज़िटिव जब किसी नेगेटिव इवेंट को, गलत तरीके से 'पॉज़िटिव' कैटगरी में रखा जाता है.

जब हमें यह पता चलता है कि कंट्रोल और टेस्ट किए गए वैरिएंट के बीच का स्पेंड डिफ़रेंस, आंकड़ों के हिसाब से अहम (पॉज़िटिव) है, लेकिन यह वास्तव में आंकड़ों के हिसाब से अहम (नेगेटिव) नहीं होता, तो इसे फ़ॉल्स पॉज़िटिव माना जाता है.

फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट, फ़ॉल्स पॉज़िटिव और असल नेगेटिव इवेंट की कुल संख्या का अनुपात होता है.

इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट

वे आइटम जिनके लिए उपयोगकर्ताओं से एक बार शुल्क लिया जाता है.

इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट में, Google Play पर मौजूद आपके ऐप्लिकेशन में उपलब्ध वर्चुअल चीज़ें (जैसे कि गेम के लेवल या जादुई ड्रिंक) और प्रीमियम सेवाएं शामिल हो सकती हैं.

एक्सपेरिमेंट के लिए, एक या अलग-अलग तरह के कई इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को चुना जा सकता है. हालांकि, उनमें से किसी की भी संख्या 2,000 से ज़्यादा नहीं होनी चाहिए. आम तौर पर, जितना ज़्यादा डेटा होगा, कंट्रोल और वैरिएंट के बीच का फ़र्क़ पता लगाने में उतना ही कम समय लगेगा.

कई प्रॉडक्ट की कीमत बदल-बदलकर एक्सपेरिमेंट करने से, कैनिबलाइज़ेशन (किसी नए प्रॉडक्ट के आने से, पहले से मौजूद उससे मिलते-जुलते प्रॉडक्ट की बिक्री में गिरावट आना) की संभावना कम हो जाती है.

मिनिमम डिटेक्टेबल इफ़ेक्ट (एमडीई)

यह ऐसी वैल्यू होती है जिसे आपको एक्सपेरिमेंट सेट अप करते समय चुनना पड़ता है. इससे पता चलता है कि आपको एक्सपेरिमेंट से किस हद तक सुधार का पता लगाना है. इसे एक्सपेरिमेंट की संवेदनशीलता तय करने का पैमाना भी माना जा सकता है. इसका असर, आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे मिलने में लगने वाले अनुमानित समय पर पड़ता है. एमडीई चुनने के बाद, आपके चुने गए पुराने डेटा के आधार पर, आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे मिलने में लगने वाले समय का अनुमान दिखेगा.

उदाहरण के लिए, एमडीई की वैल्यू कम होने का मतलब, एक्सपेरिमेंट का ज़्यादा संवेदनशील होना है. ऐसे में, आंकड़ों के महत्व का हिसाब लगाने का अनुमानित समय ज़्यादा हो सकता है.

  • एमडीई की डिफ़ॉल्ट वैल्यू 30% होती है. हालांकि, इसकी वैल्यू के तौर पर 5%, 10%, 15%, 20%, 25%, 30%, 35%, 40%, 45% या 50% चुना जा सकता है.
  • एक्सपेरिमेंट शुरू करने के बाद, एमडीई नहीं बदला जा सकता.
  • एमडीई का असर, अनुमानित समय पर सिर्फ़ तब पड़ता है, जब पुराने डेटा के आधार पर आंकड़ों के महत्व का हिसाब लगाया जाता है या जब हम यह तय करते हैं कि किसी एक्सपेरिमेंट के वैरिएंट और कंट्रोल एक जैसे हैं या नहीं. ज़्यादा जानकारी के लिए, एक्सपेरिमेंट के संभावित नतीजे देखें.
  • अगर किसी ऐसे नए प्रॉडक्ट को टेस्ट किया जा रहा है जिनमें पुराना डेटा मौजूद नहीं है, तो आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे मिलने में लगने वाला अनुमानित समय सही नहीं होगा.

नॉवल्टी इफ़ेक्ट यह ऐसा मामला होता है जिसमें इस बात की संभावना होती है कि मौका मिलने पर, उपयोगकर्ता नई चीज़ों (जैसे, कोई नया प्रॉडक्ट या कीमत) को आज़मा सकते हैं. भले ही, नई चीज़ उनके पास पहले से मौजूद चीज़ के मुकाबले बेहतर या आकर्षक न हो. इस तरह के मामले में, नई चीज़ों का आकर्षण समय गुज़रने के साथ कम हो जाता है. जल्दी खत्म होने वाले एक्सपेरिमेंट पर नॉवल्टी इफ़ेक्ट देखने को मिल सकता है. हमारा सुझाव है कि आंकड़ों के महत्व का हिसाब लगाए जाने तक, अनुमानित हफ़्तों तक इस इफ़ेक्ट पर गौर करें.
आंकड़ों का महत्व A/B टेस्ट में, इससे यह तय होता है कि कंट्रोल और वैरिएंट के बीच फ़र्क़ सही है या किसी खास स्थिति की वजह से है.

अगर इस इफ़ेक्ट में, कॉन्फ़िडेंस इंटरवल की वैल्यू 0 नहीं है, तो हम इसे आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे के तौर पर देखते हैं. हमारे मामले में, कंट्रोल और वैरिएंट स्पेंड के बीच का फ़र्क़, इफ़ेक्ट है.

नीचे अक्सर पूछे जाने वाले सवाल सेक्शन में, कॉन्फ़िडेंस इंटरवल के कुछ विज़ुअल उदाहरण देखे जा सकते हैं.

वैरिएंट यह, एक्सपेरिमेंट ग्रुप में शामिल, टेस्ट किए जाने वाले ओरिजनल वैरिएबल का कोई वैरिएशन होता है. वैरिएंट का मतलब, इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी की ओरिजनल कीमत को बढ़ाना या घटाना होता है.

एक्सपेरिमेंट सेट अप करना

हमारा सुझाव है कि एक्सपेरिमेंट सेट अप करते समय, उन सभी इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को अपने ऐप्लिकेशन में शामिल करें जिन्हें आपस में एक-दूसरे से बदला जा सकता है. उदाहरण के लिए, वीडियो गेम में इस्तेमाल की जाने वाली वर्चुअल मुद्रा. इससे, कैनिबलाइज़ेशन की समस्या को कम किया जा सकता है.

आगे बढ़ने से पहले ध्यान दें: डेटा का वॉल्यूम कम होना

अगर आपके पास कम वॉल्यूम में डेटा है, तो शायद आपके पास एक्सपेरिमेंट से नतीजा निकालने के लिए ज़रूरी डेटा न हो. उदाहरण के लिए, अगर आपने किसी नए प्रॉडक्ट का एक्सपेरिमेंट चलाया, तो हो सकता है कि एक्सपेरिमेंट की समयसीमा को लेकर हमारा अनुमान और सूचनाएं ठीक साबित न हों. इस मामले में, शायद आपको Play Console में एक चेतावनी दिखे. उसमें बताया जाएगा कि आपने जो समयसीमा चुनी है उसके हिसाब से, अनुमान के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले डेटा का वॉल्यूम बहुत कम है. अगर आपको डेटा का वॉल्यूम कम होने का मैसेज मिलता है, तो शायद आपके पास एक्सपेरिमेंट चलाने के लिए ज़रूरी डेटा न हो या फिर आपको एक्सपेरिमेंट के पैरामीटर में कुछ बदलाव करना पड़े. कम डेटा वॉल्यूम से जुड़ी समस्याओं को हल करने के लिए सुझाई गई कुछ कार्रवाइयां, इस तरह से हैं.

इसके उलट, अगर आपको कोई एक्सपेरिमेंट लंबे समय तक चलाना है, तो यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि समय के साथ दुनिया भर की मुद्रा में होने वाले उतार-चढ़ाव जैसे आर्थिक फ़ैक्टर से नतीजों पर असर पड़ सकता है.

पहला चरण: जानकारी जोड़ना

एक्सपेरिमेंट की जानकारी जोड़ने के लिए, यह तरीका आज़माएं:

  1. Play Console खोलें और कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट पेज (कमाई करना > कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट) पर जाएं.
  2. एक्सपेरिमेंट बनाएं पर क्लिक करें.
  3. "जानकारी जोड़ें" सेक्शन में, एक्सपेरिमेंट का नाम और कम शब्दों में अपने एक्सपेरिमेंट की जानकारी डालें (ज़रूरी नहीं).
    • ध्यान दें: उपयोगकर्ताओं को आपके एक्सपेरिमेंट का नाम और कम शब्दों में लिखी जानकारी नहीं दिखती.
  4. वे देश/इलाके चुनें जिनके लिए आपको एक्सपेरिमेंट करना है.
    • अहम जानकारी: कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट सिर्फ़ चुने हुए देशों/इलाकों में चलाए जा सकते हैं. उन जगहों पर नहीं चलाए जा सकते जो इन देशों/इलाकों के दायरे में हों. उदाहरण के लिए, अगर आपने फ़्रांस चुना, तो कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट सिर्फ़ फ़्रांस में लागू होंगे. उसके अधीन देश/इलाके, जैसे कि फ़्रेंच गियाना में नहीं.
  5. प्रॉडक्ट ड्रॉप-डाउन का इस्तेमाल करके, उन इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को चुनें जिनके लिए आपको एक्सपेरिमेंट करना है. ड्रॉप-डाउन सूची में, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट के नाम, आईडी, और कीमत दिखती है.
    • अहम जानकारी: अगर आपने कीमत तय करने के टेंप्लेट से लिंक किया गया कोई इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट चुना है, तो कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट के दौरान, इस टेंप्लेट को लॉक कर दिया जाएगा.
  6. एक्सपेरिमेंट के शुरू होने की तारीख चुनें. आपका एक्सपेरिमेंट, चुनी गई तारीख को रात 12 बजे पीटी से शुरू हो जाएगा. आपके एक्सपेरिमेंट को आने वाले समय में लॉन्च करने के लिए शेड्यूल किया जा सकता है.
  7. वैरिएंट जोड़कर, अपने एक्सपेरिमेंट को सेट अप करने की प्रोसेस जारी रखने के लिए, आगे बढ़ें पर क्लिक करें.

अगर आपके एक्सपेरिमेंट को सेटअप करने के दौरान इस्तेमाल किए गए इनपुट के आधार पर, हमें लगता है कि आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजा पाने के लिए, डेटा का वॉल्यूम बहुत कम है, तो आपको चेतावनी दिखेगी. ऐसे मामले में, हमारा सुझाव है कि आप इनपुट में बदलाव करें. इससे, आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजा पाने के लिए, आपको ज़रूरी डेटा मिल जाएगा. आगे कौनसे और तरीके अपनाए जा सकते हैं, यह देखने के लिए कम वॉल्यूम वाले डेटा के लिए सुझाई गई कार्रवाइयां देखें.

कम वॉल्यूम वाले डेटा के लिए सुझाई गई कार्रवाइयां

नीचे दिए गए सुझावों से, आपको आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजा पाने के लिए, डेटा के वॉल्यूम को बदलने में मदद मिलेगी. इससे, एक्सपेरिमेंट की अवधि को कम किया जा सकेगा.

एक्सपेरिमेंट सेटअप करने का तरीका

सुझाई गई कार्रवाई
पहला चरण: जानकारी जोड़ना एक्सपेरिमेंट में देशों/इलाकों की संख्या बढ़ाएं.
पहला चरण: जानकारी जोड़ना सभी इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की टेस्टिंग करें या उनकी संख्या बढ़ाएं.
दूसरा चरण: वैरिएंट जोड़ना वैरिएंट की संख्या दो से घटाकर एक करें.
दूसरा चरण: वैरिएंट जोड़ना

कीमत को ज़्यादा प्रतिशत तक कम करके एक्सपेरिमेंट करें (कीमत कम करना).

ध्यान दें: इससे शुरुआती अनुमान पर कोई असर नहीं पड़ेगा. हालांकि, इससे लाइव एक्सपेरिमेंट के दौरान मदद मिलेगी.
तीसरा चरण: सेटिंग मैनेज करना हर वैरिएंट के लिए ऑडियंस साइज़ बढ़ाएं (उदाहरण के लिए, 50% कंट्रोल और 50% ट्रीटमेंट).
तीसरा चरण: सेटिंग मैनेज करना

मिनिमम डिटेक्टेबल इफ़ेक्ट की वैल्यू बढ़ाएं.

ध्यान दें: इससे सिर्फ़ उन एक्सपेरिमेंट पर असर पड़ता है जिनमें वैरिएंट और कंट्रोल की परफ़ॉर्मेंस एक जैसी हो.

तीसरा चरण: सेटिंग मैनेज करना कॉन्फ़िडेंस लेवल की वैल्यू घटाएं.

दूसरा चरण: वैरिएंट जोड़ना

"वैरिएंट जोड़ना" सेक्शन में, कीमत वाले वैरिएंट जोड़े और हटाए जा सकते हैं. कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट में, कम से कम एक वैरिएंट होना चाहिए. वैरिएंट जोड़ने के लिए:

  1. ड्रॉप-डाउन का इस्तेमाल करके, कीमत बढ़ाएं या कीमत घटाएं चुनें. इसके बाद, आपको कीमत को जितना प्रतिशत बढ़ाना या घटाना है वह डालें. यहां दी गई बातों का ध्यान रखें:
    • आपको बिना दशमलव वाली कोई संख्या डालनी होगी.
    • अगर आपने कीमत घटाएं विकल्प चुना, तो आपको 1 से 99 के बीच की कोई संख्या डालनी होगी.
    • अगर आपने कीमत बढ़ाएं चुना, तो आपको 1 से 999 के बीच की कोई संख्या डालनी होगी.
  2. वैरिएंट जोड़ने के बाद, आपके कंट्रोल की कीमत सीमा और वैरिएंट की कीमत सीमा, पेज पर दिखेगी. ज़्यादा जानकारी के लिए, प्रॉडक्ट की कीमतें देखें पर क्लिक करें. इसमें, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट के नाम और आईडी, ऐसी जगहों के नाम जहां टैक्स दर मुख्य देश में लागू होने वाली दर से अलग है (अगर लागू हो), और टैक्स की जानकारी शामिल है. यहां एक्सचेंज रेट और देश के हिसाब से, कीमत तय करने के पैटर्न का इस्तेमाल करके, यह देखा जा सकता है कि असल में, कीमत में कितना प्रतिशत बदलाव हुआ है.
  3. अगर आपको अपने एक्सपेरिमेंट में एक से ज़्यादा वैरिएंट शामिल करने हैं, तो + अन्य वैरिएंट जोड़ें पर क्लिक करें और ऊपर दिया गया तरीका दोहराएं. कंट्रोल की कीमत सीमा और वैरिएंट की कीमत सीमा, एक्सपेरिमेंट पेज पर भी दी गई है.
  4. एक्सपेरिमेंट की सेटिंग को बेहतर करके, अपने एक्सपेरिमेंट को सेट अप करने की प्रोसेस जारी रखने के लिए, आगे बढ़ें पर क्लिक करें.

तीसरा चरण: सेटिंग मैनेज करना

"सेटिंग मैनेज करें" सेक्शन में, टारगेटिंग के पैरामीटर को सेट करके, अपने एक्सपेरिमेंट को बेहतर बनाया जा सकता है. एक्सपेरिमेंट की सेटिंग मैनेज करने के लिए:

  1. एक्सपेरिमेंट के लिए टारगेट ऑडियंस की जानकारी डालें. यह एक्सपेरिमेंट में शामिल होने वाले उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत है. आपके सभी वैरिएंट और कंट्रोल के लिए, इन लोगों की संख्या को बराबर-बराबर बांटा जाएगा. ध्यान दें कि एक्सपेरिमेंट में शामिल नहीं किए गए उपयोगकर्ताओं को ओरिजनल (कंट्रोल वाली) कीमत भी दिखेगी, लेकिन उसे एक्सपेरिमेंट के विश्लेषण में शामिल नहीं किया जाएगा.
    • ज़रूरी जानकारी: आपको 1 से 100 के बीच की कोई संख्या डालनी होगी. यह संख्या, बिना दशमलव वाली होनी चाहिए.
  2. कॉन्फ़िडेंस लेवल की वैल्यू डालें. कॉन्फ़िडेंस लेवल को कम करने से, फ़ॉल्स पॉज़िटिव की संभावना बढ़ जाएगी. हालांकि, इससे एक्सपेरिमेंट का रनटाइम भी कम हो जाएगा.
  3. मिनिमम डिटेक्टेबल इफ़ेक्ट की वैल्यू डालें. इससे पता चलता है कि आपको एक्सपेरिमेंट से किस हद तक सुधार का पता लगाना है. इसे एक ऐसे पैरामीटर के तौर पर चुनना होगा जिससे यह तय होगा कि आपका एक्सपेरिमेंट कितना संवेदनशील हो. इससे, आंकड़ों के महत्व का हिसाब लगाने तक, आपके अनुमानित समय में बदलाव होता रहेगा.
  4. अपने एक्सपेरिमेंट को बेहतर बनाने के लिए, टारगेटिंग के पैरामीटर में बदलाव करें. एक्सपेरिमेंट सेटअप करने के दौरान दिए गए इनपुट के आधार पर, मिनिमम डिटेक्टेबल इफ़ेक्ट को दिशा-निर्देश के तौर पर इस्तेमाल करके, यह देखा जा सकता है कि आंकड़ों के महत्व का हिसाब लगाने में कितना समय लग सकता है.

चौथा चरण: एक्सपेरिमेंट लॉन्च करना

अब आपका एक्सपेरिमेंट लॉन्च के लिए तैयार है. एक्सपेरिमेंट के दौरान, चुने हुए इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट और देशों/इलाकों के हिसाब से कीमतें बदल जाएंगी. एक्सपेरिमेंट को किसी भी समय खत्म किया जा सकता है.

  1. एक्सपेरिमेंट को लॉन्च करने से पहले, पुष्टि करें कि आपने इन बातों को समझ लिया है:
    • इस एक्सपेरिमेंट से, आपके ऐप्लिकेशन के रेवेन्यू पर असर पड़ सकता है. ध्यान दें कि आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे के बिना, हो सकता है कि रेवेन्यू का नेगेटिव या पॉज़िटिव नतीजा किसी काम का न हो. इसलिए, हमारा सुझाव है कि आप आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजा आने तक इंतज़ार करें.
    • जब तक एक्सपेरिमेंट लाइव रहेगा, तब तक चुने गए इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमतें नहीं बदली जा सकतीं.
    • एक्सपेरिमेंट के नतीजों को लागू करने से, एक्सपेरिमेंट शामिल किए गए सभी देशों/इलाकों और इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट पर असर पड़ेगा.
  2. पुष्टि करें और लॉन्च करें पर क्लिक करें.

ज़रूरी नहीं: एक्सपेरिमेंट खत्म करना

एक्सपेरिमेंट को किसी भी समय खत्म किया जा सकता है.

  1. Play Console खोलें और कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट पेज (कमाई करें > कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट) पर जाएं.
  2. वह एक्सपेरिमेंट खोलें जिसे खत्म करना है.
  3. एक्सपेरिमेंट खत्म करें पर क्लिक करें.

एक्सपेरिमेंट खत्म होने के बाद, उसमें शामिल देशों/इलाकों और इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमतें, वापस मूल कीमत पर सेट हो जाएंगी. इसके बाद, विश्लेषण करने की सुविधा और एक्सपेरिमेंट चालू नहीं रहेगा.

अगर आपने आगे के लिए कोई एक्सपेरिमेंट शेड्यूल किया है, तो उसे रद्द करने के लिए ऊपर दिया गया तरीका अपनाएं. शुरू होने की शेड्यूल की गई तारीख के 24 घंटों के अंदर रद्द किए जाने वाले एक्सपेरिमेंट, कभी-कभी कुछ समय के लिए लाइव हो जाते हैं.

एक्सपेरिमेंट के नतीजे देखना और वैरिएंट लागू करना

आपको एक्सपेरिमेंट के अलग-अलग संभावित नतीजों के बारे में पता होना चाहिए. साथ ही, आपको अपने ऐप्लिकेशन और इसकी कीमत से जुड़ी रणनीति के बारे में जानकारी भी होनी चाहिए. अपने नतीजों को लागू करने से पहले, इस सेक्शन को ध्यान से पढ़ें.

अपने एक्सपेरिमेंट के नतीजे देखना और उनका विश्लेषण करना

अगर आपके नतीजों को आंकड़ों के हिसाब से अहम माना जाता है, तो उन्हें आपके एक्सपेरिमेंट के विश्लेषण पेज पर उपलब्ध कराया जाएगा. साथ ही, आपको इनबॉक्स में मैसेज भेजकर सूचना दी जाएगी.

नतीजा देखना

नतीजे और विश्लेषण देखने के लिए अपने एक्सपेरिमेंट पर जाएं. कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट पेज (कमाई करना > कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट) पर जाएं और अपने एक्सपेरिमेंट के बगल में मौजूद, राइट ऐरो पर क्लिक करके, एक्सपेरिमेंट का विश्लेषण पेज देखें.

नतीजा, एक्सपेरिमेंट पेज के सबसे ऊपर दिखाया जाता है. अलग-अलग नतीजे और उनका मतलब देखने के लिए, एक्सपेरिमेंट के संभावित नतीजे सेक्शन को बड़ा करें. एक्सपेरिमेंट के नतीजे के नीचे, आपको नतीजे के बारे में कम शब्दों में जानकारी दिखेगी. उदाहरण के लिए, आपको एक्सपेरिमेंट के नतीजे के ऊपर, "वैरिएंट [X] की परफ़ॉर्मेंस सबसे अच्छी रही" नतीजा दिखेगा. इसमें कुछ ऐसा कहा जा सकता है, जैसे कि "वैरिएंट [X] से सबसे ज़्यादा रेवेन्यू मिला है." इस मामले में, अगर वैरिएंट की परफ़ॉर्मेंस, कंट्रोल की परफ़ॉर्मेंस जैसी रही या उससे बेहतर रही, तो वैरिएंट लागू करने के लिए, वैरिएंट [X] लागू करें पर क्लिक करें. इसके बाद, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमत को उसी हिसाब से अपडेट करें. ज़्यादा जानने के लिए, वैरिएंट लागू करने का तरीका देखें.

ध्यान दें: नतीजे तय होने के 14 दिन बाद, एक्सपेरिमेंट अपने-आप खत्म हो जाता है. हालांकि, इसे एक्सपेरिमेंट खत्म करें पर क्लिक करके, पहले भी खत्म किया जा सकता है.

अहम जानकारी: एक्सपेरिमेंट में शामिल कीमतों को किसी भी समय लागू किया जा सकता है. हालांकि, हमारा सुझाव है कि जब तक आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे न मिल जाएं, तब तक इंतज़ार करें. साथ ही, कीमत में सिर्फ़ ऐसे बदलाव लागू करें जिनकी परफ़ॉर्मेंस आपके कंट्रोल ग्रुप से बेहतर हो.

अन्य ज़रूरी डेटा

नतीजे के नीचे, टेबल में वह डेटा दिखता है जिस पर आंकड़ों वाला नतीजा आधारित होता है. इस टेबल में, वैरिएंट, रेवेन्यू, रेवेन्यू बनाम कंट्रोल, और प्रतिशत के तौर पर रेवेन्यू बनाम कंट्रोल की जानकारी शामिल होती है. साथ ही, इसमें आपके वैरिएंट का कॉन्फ़िडेंस इंटरवल भी दिया होता है. अगर आपको अपने एक्सपेरिमेंट के विश्लेषण पेज पर दिखने वाले, अलग-अलग मेट्रिक को समझना है, तो मेट्रिक की परिभाषाएं सेक्शन को बड़ा करें.

टेबल के नीचे, "अन्य ज़रूरी डेटा" सेक्शन में, आपको ज़्यादा जानकारी वाला डेटा दिख सकता है. चार्ट में डिफ़ॉल्ट रूप से, सबसे हाल की तारीख तक के लिए उपलब्ध, रेवेन्यू बनाम कंट्रोल की जानकारी दिखती है. इस व्यू में, शेड किया गया एरिया कॉन्फ़िडेंस इंटरवल दिखाता है. इस चार्ट की मदद से, यह देखा जा सकता है कि समय के साथ कॉन्फ़िडेंस इंटरवल में कैसे बदलाव हुआ. चार्ट के सबसे ऊपर दाईं ओर, अवधि और तारीख के फ़िल्टर इस्तेमाल करके, चुनी गई अवधि और तारीखें बदली जा सकती हैं.

चार्ट में सबसे ऊपर बाईं ओर मौजूद फ़िल्टर का इस्तेमाल करके भी इन मेट्रिक को देखा जा सकता है: रेवेन्यू, ऑर्डर, खरीदार, खरीदारों का प्रतिशत, एआरपीपीयू. इन मेट्रिक के बारे में मेट्रिक की परिभाषाएं सेक्शन में भी बताया गया है. अगर आपने कोई दूसरी मेट्रिक चुनी, तो चार्ट में कॉन्फ़िडेंस इंटरवल नहीं दिखेगा. ऐसा इसलिए, क्योंकि यह रेवेन्यू पर आधारित है.

प्रॉडक्ट-लेवल की ज़्यादा जानकारी देखने के लिए, अपने एक्सपेरिमेंट के नतीजों को CSV फ़ाइल के तौर पर भी एक्सपोर्ट किया जा सकता है. मेट्रिक की परिभाषाएं (CSV एक्सपोर्ट) सेक्शन को बड़ा करके, CSV एक्सपोर्ट के फ़ील्ड, फ़ॉर्मैट, और उदाहरण देखे जा सकते हैं.

अहम जानकारी: एक्सपेरिमेंट के सेटअप की जानकारी देखने के लिए, एक्सपेरिमेंट का सेटअप देखें पर क्लिक करें. इसे वैरिएंट और देश/इलाके के हिसाब से भी फ़िल्टर किया जा सकता है. इससे, आपको एक्सपेरिमेंट के पैरामीटर को तेज़ी से याद करने में मदद मिल सकती है.

वैरिएंट लागू करना

अपना वैरिएंट लागू करने से पहले, इन बातों का ध्यान रखें:

  • अगर आपके एक या एक से ज़्यादा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट, कीमत तय करने के टेंप्लेट से लिंक किए गए हैं, तो वैरिएंट लागू करने पर, आपके एक्सपेरिमेंट में शामिल देश या इलाके के हिसाब से कीमतें अपडेट हो जाएंगी. साथ ही, ये इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट, टेंप्लेट से अनलिंक कर दिए जाएंगे.
  • आपको अपने एक्सपेरिमेंट में शामिल, सभी इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट और देशों/इलाकों पर वैरिएंट को लागू करना होगा. हम पूरे सेटअप के लिए आंकड़ों के महत्व का हिसाब लगाते हैं. इसलिए, अगर एक्सपेरिमेंट सेटअप करने के दौरान, सिर्फ़ कुछ इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट और देशों/इलाकों के लिए वैरिएंट लागू किए जाते हैं, तो एक ही तरह के नतीजे मिलने और असर होने की गारंटी नहीं दी जा सकती.

अगर आपके वैरिएंट और कंट्रोल की परफ़ॉर्मेंस एक जैसी होती है या वैरिएंट की परफ़ॉर्मेंस, कंट्रोल की परफ़ॉर्मेंस से बेहतर होती है, तो वैरिएंट लागू करने और कीमत को अपडेट करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

  1. Play Console खोलें और कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट पेज (कमाई करना > कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट) पर जाएं.
  2. जिस वैरिएंट को लागू करना है उसके बगल में, वैरिएंट लागू करें पर क्लिक करें.

वैरिएंट को लागू किए जाने के बाद, आपके ऐप्लिकेशन में कीमतों को अपडेट कर दिया जाएगा. नतीजा तय होने के 14 दिनों बाद, आपका एक्सपेरिमेंट अपने-आप खत्म हो जाएगा. इसके अलावा, एक्सपेरिमेंट खत्म करें पर क्लिक करके इसे तय समय से पहले भी खत्म किया जा सकता है.

एक्सपेरिमेंट के संभावित नतीजे

किसी एक्सपेरिमेंट के कई संभावित नतीजे हो सकते हैं. आपके एक्सपेरिमेंट के नतीजे से यह तय होता है कि आपको आगे क्या करना चाहिए.

एक्सपेरिमेंट का नतीजा मतलब अहम जानकारी/सुझाव
वैरिएंट [X] की परफ़ॉर्मेंस सबसे अच्छी रही वैरिएंट [X], काम के नतीजे उपलब्ध कराकर आंकड़ों के हिसाब से अहम साबित हुआ है. इससे, रेवेन्यू में सबसे ज़्यादा बढ़ोतरी हुई है. वैरिएंट [X] को लागू करें, क्योंकि इसकी परफ़ॉर्मेंस आपके कंट्रोल और दूसरे वैरिएंट की परफ़ॉर्मेंस से बेहतर रही है.
दोनों वैरिएंट ने कंट्रोल ग्रुप की तुलना में बेहतर परफ़ॉर्म किया कंट्रोल ग्रुप की तुलना में, दोनों वैरिएंट से ज़्यादा रेवेन्यू मिला. नतीजों की समीक्षा करें और तय करें कि कौनसा वैरिएंट लागू करना है. यह आपको तय करना है कि कौनसा वैरिएंट लागू करें.
वैरिएंट और कंट्रोल ग्रुप की परफ़ॉर्मेंस एक जैसी है किसी भी वैरिएंट को कंट्रोल ग्रुप से ज़्यादा रेवेन्यू नहीं मिला. आपके एक्सपेरिमेंट में काफ़ी डेटा इकट्ठा किया गया है. इसलिए, वैरिएंट और कंट्रोल की परफ़ॉर्मेंस एक जैसी रही.
कंट्रोल ग्रुप की परफ़ॉर्मेंस सबसे अच्छी रही दोनों वैरिएंट की तुलना में, कंट्रोल ग्रुप को ज़्यादा रेवेन्यू मिला. इससे पता चलता है कि एक्सपेरिमेंट में शामिल देशों और प्रॉडक्ट के लिए, आपके मौजूदा प्राइस पॉइंट पहले से ही ऑप्टिमाइज़ किए जा चुके हैं. एक्सपेरिमेंट में शामिल प्रॉडक्ट और देशों के लिए, कंट्रोल वाली कीमत का इस्तेमाल जारी रखें.
ज़्यादा डेटा चाहिए आपका एक्सपेरिमेंट चल रहा है. आंकड़ों के हिसाब से नतीजा अहम है या नहीं, यह तय करने के लिए ज़्यादा डेटा की ज़रूरत है. आगे कौनसा तरीका अपनाया जाए, यह तय करने के लिए कम डेटा वॉल्यूम के लिए सुझाई गई कार्रवाइयां पर जाएं.
अधूरा नतीजा आपका एक्सपेरिमेंट, समय से पहले बंद कर दिया गया है या एक्सपेरिमेंट के लिए तय, ज़्यादा से ज़्यादा छह महीने की समयावधि पूरी हो गई है. आंकड़ों के हिसाब से नतीजा अहम है या नहीं, यह तय करने के लिए ज़्यादा डेटा की ज़रूरत है. आप चाहें, तो किसी दूसरे सेटअप को इस्तेमाल करके एक्सपेरिमेंट चलाएं. आगे कौनसा तरीका अपनाया जाए, यह तय करने के लिए कम डेटा वॉल्यूम के लिए सुझाई गई कार्रवाइयां पर जाएं. यह इस बात का संकेत हो सकता है कि एक्सपेरिमेंट में शामिल देशों/इलाकों में, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की कीमतों में खरीदारों की दिलचस्पी नहीं है.
मेट्रिक की परिभाषाएं

इस टेबल में, आपके एक्सपेरिमेंट के विश्लेषण वाले पेज की मेट्रिक शामिल होती हैं.

मेट्रिक परिभाषा
सभी प्रॉडक्ट से मिलने वाला रेवेन्यू चुनिंदा समयावधि के दौरान, एक्सपेरिमेंट में शामिल उन उपयोगकर्ताओं से मिला कुल रेवेन्यू जिन्होंने एक्सपेरिमेंट में और उसके बाहर, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की खरीदारी की.
पैसे चुकाने वाले हर उपयोगकर्ता से मिला औसत रेवेन्यू (एआरपीपीयू) इसकी वैल्यू, एक्सपेरिमेंट के दौरान चुनिंदा समयावधि में, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट से मिलने वाले कुल रेवेन्यू को यूनीक उपयोगकर्ताओं की संख्या से भाग देने पर मिलती है. इसमें, वे उपयोगकर्ता शामिल हैं जो एक्सपेरिमेंट में और एक्सपेरिमेंट के बाहर, कम से कम एक इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की खरीदारी करते हैं. इस मेट्रिक से, आपको अपने कारोबार के लिए खरीदारों की वैल्यू समझने में मदद मिलेगी.
खरीदारों का प्रतिशत (28-दिन)

हर महीने के हिसाब से, उन सक्रिय उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत जिन्होंने एक्सपेरिमेंट के दौरान, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को कम से कम एक बार खरीदा है. इसमें, एक्सपेरिमेंट में शामिल नहीं किए गए इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट भी शामिल हैं.

ध्यान दें: इस मेट्रिक की मदद से, खरीदारों के कन्वर्ज़न को समझने में मदद मिलती है. साथ ही, यह पैसे चुकाकर सेवाएं इस्तेमाल करने वाले लोगों की संख्या बढ़ाने में भी मदद करती है.

खरीदार ऐसे यूनीक उपयोगकर्ता जिन्होंने चुनिंदा समयावधि के दौरान, कम से कम एक इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की खरीदारी, एक्सपेरिमेंट में शामिल कीमत पर की.
इंस्टॉल करने वाले नए लोगों से मिलने वाला रेवेन्यू उन उपयोगकर्ताओं से मिलने वाला कुल रेवेन्यू जिन्होंने एक्सपेरिमेंट शुरू होने की तारीख के बाद, आपके ऐप्लिकेशन को किसी डिवाइस पर पहली बार इंस्टॉल किया. साथ ही, पहली बार एक्सपेरिमेंट वाली कीमत को देखा. ध्यान दें कि कुछ उपयोगकर्ता, Google के साथ यह डेटा शेयर करने की सुविधा से ऑप्ट आउट करते हैं.
ऑर्डर यह एक्सपेरिमेंट में शामिल इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की खरीदारी की संख्या होती है. इसमें, ऐसी खरीदारी को शामिल किया जाता है जो एक्सपेरिमेंट के दौरान, चुनिंदा समयावधि में की जाती है.
रेवेन्यू चुनिंदा समयावधि के दौरान, एक्सपेरिमेंट में शामिल उन उपयोगकर्ताओं से मिलने वाला कुल रेवेन्यू जिन्होंने एक्सपेरिमेंट में इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट की खरीदारी की.
मेट्रिक की परिभाषाएं (CSV एक्सपोर्ट)

इस टेबल में, मेट्रिक की परिभाषाओं के फ़ील्ड, फ़ॉर्मैट, और उदाहरण मौजूद हैं. इन्हें, CSV फ़ाइल फ़ॉर्मैट में एक्सपोर्ट किया जा सकता है.

फ़ील्ड

फ़ॉर्मैट उदाहरण और अहम जानकारी
तारीख स्ट्रिंग

23 मार्च, 2023

पैसिफ़िक टाइम ज़ोन के हिसाब से ऑर्डर की तारीख (MMM, DD, YYYY फ़ॉर्मैट में).

SKU आईडी स्ट्रिंग

treasure_chest_for_new_users

इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट के लिए डेवलपर का तय किया गया यूनीक आईडी.

प्रॉडक्ट का टाइटल स्ट्रिंग

कॉइन, हर महीने की सदस्यता वगैरह.

इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट के लिए डेवलपर का तय किया गया नाम.

देश स्ट्रिंग

BR, US, FR वगैरह.

इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट से जुड़ी मेट्रिक के लिए देश का यूनीक कोड.

एक्सपेरिमेंट ग्रुप स्ट्रिंग

CONTROL, A, B

इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट से जुड़ी मेट्रिक के लिए एक्सपेरिमेंट ग्रुप.

डेवलपर की मुद्रा

स्ट्रिंग

USD, EUR, THB वगैरह.

जिस मुद्रा में ऑर्डर की कीमतों को बदला जाता है. इस स्थानीय मुद्रा में आपको पेमेंट किया जाता है.

रेवेन्यू अंकों में

2794.60

चुनिंदा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट (तारीख, देश, और एक्सपेरिमेंट ग्रुप के हिसाब से) से मिलने वाला कुल रेवेन्यू.

इंस्टॉल करने वाले नए लोगों से मिलने वाला रेवेन्यू अंकों में

577.20

उन उपयोगकर्ताओं से मिलने वाला कुल रेवेन्यू जिन्होंने एक्सपेरिमेंट शुरू होने की तारीख के बाद, आपके ऐप्लिकेशन को किसी डिवाइस पर पहली बार इंस्टॉल किया. साथ ही, पहली बार कीमत को देखा. इसमें, तारीख, देश, और एक्सपेरिमेंट ग्रुप के हिसाब से, चुनिंदा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट से मिलने वाला कुल रेवेन्यू शामिल है. ध्यान दें कि कुछ उपयोगकर्ता, Google के साथ यह डेटा शेयर करने की सुविधा से ऑप्ट आउट करते हैं.

ऑर्डर अंकों में

240

चुनिंदा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट (तारीख, देश, और एक्सपेरिमेंट ग्रुप के हिसाब से) के कुल ऑर्डर.

खरीदार अंकों में

197

चुनिंदा प्रॉडक्ट (तारीख, देश, और एक्सपेरिमेंट ग्रुप के हिसाब से) के लिए कुल खरीदार. खरीदार ऐसे उपयोगकर्ता होते हैं जिन्होंने एक्सपेरिमेंट के दौरान, कोई खास इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट खरीदा हो.

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

सभी को छोटा करें सभी को बड़ा करें

किन देशों/इलाकों में मुझे एक्सपेरिमेंट चलाने की अनुमति है?

उन देशों/इलाकों में कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट चलाए जा सकते हैं जो इन शर्तों को पूरा करते हैं:

मुझे अपने एक्सपेरिमेंट के विश्लेषण पेज पर, कोई डेटा क्यों नहीं दिख रहा है?

अगर डेटा के वॉल्यूम बहुत कम हैं, तो कोई डेटा उपलब्ध नहीं होगा. इसके अलावा, कुछ डेटा को आपके एक्सपेरिमेंट के विश्लेषण पेज पर दिखने में, सात दिन तक की देरी हो सकती है.

क्या कीमत तय करने के टेंप्लेट से लिंक किए गए इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट इस्तेमाल किए जा सकते हैं?

हां. ध्यान दें कि अगर आपने कोई ऐसा एक्सपेरिमेंट चलाया जिसमें कीमत वाले टेंप्लेट से लिंक किया गया कोई इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट मौजूद है, तो एक्सपेरिमेंट में शामिल देश/इलाके के लिए तय कीमतों को एक्सपेरिमेंट के दौरान लॉक कर दिया जाता है. हालांकि, इसके बाद भी अन्य देशों/इलाकों के लिए कीमतों में बदलाव किया जा सकता है.

अगर एक्सपेरिमेंट के आखिर में नई कीमतें लागू करने का विकल्प चुना जाता है, तो सभी इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट, कीमत तय करने के टेंप्लेट से अलग कर दिए जाएंगे और कीमत तय करने के टेंप्लेट में कोई बदलाव नहीं किया जाएगा. अगर आपको कीमत तय करने के टेंप्लेट से, इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट अलग किए बिना, एक्सपेरिमेंट के नतीजे लागू करने हैं, तो सीधे कीमत तय करने के टेंप्लेट पेज (सेटअप > कीमत तय करने के टेंप्लेट) पर जाएं और कीमतें अपडेट करें.

ज़्यादा जानने के लिए, कीमत तय करने के टेंप्लेट देखें.

क्या हर देश के लिए कीमत की मौजूदा तय सीमा से, कीमत को बहुत कम या ज़्यादा रखकर टेस्ट किया जा सकता है?

नहीं, कीमत की कम से कम और ज़्यादा से ज़्यादा सीमा के अंदर ही, एक्सपेरिमेंट में कीमतों को रखकर टेस्ट किया जा सकता है. एक्सपेरिमेंट सेटअप करने के दौरान कीमत में बदलाव करने पर, अगर एक्सपेरिमेंट के लिए चुनी गई कीमत का प्रतिशत, किसी देश/इलाके के लिए तय की गई कम से कम कीमत के प्रतिशत से कम है, तो यह प्रतिशत अपने-आप उस कम से कम प्रतिशत पर सेट हो जाएगा. इसी तरह, अगर एक्सपेरिमेंट वाली कीमत का प्रतिशत, तय की गई ज़्यादा से ज़्यादा कीमत के प्रतिशत से ज़्यादा रखा गया है, तो यह ज़्यादा से ज़्यादा तय प्रतिशत पर ही सेट हो जाएगा. जिन मुद्राओं और कीमत सीमाओं की अनुमति दी गई है उन्हें देश के हिसाब से देखने के लिए, ऐसे देश/इलाके जहां Google Play उपयोगकर्ताओं के लिए, आपके ऐप्लिकेशन उपलब्ध कराए जा सकते हैं पेज पर जाएं.

कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट चलाने के लिए, क्या मुझे Google Play Billing Library 5 इस्तेमाल करना ज़रूरी है?

नहीं, अगर आपने Google Play के बिलिंग सिस्टम के किसी भी वर्शन को इंटिग्रेट कर लिया है, तो कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट चलाए जा सकते हैं.

यह कैसे देखा जा सकता है कि क्या उपयोगकर्ता ने कंट्रोल के बजाय, वैरिएंट वाली कीमत में खरीदारी की है?

एक्सपेरिमेंट के सभी ऑर्डर, डाउनलोड की जा सकने वाली, हर महीने की वित्तीय रिपोर्ट (अनुमानित बिक्री की रिपोर्ट और आय की रिपोर्ट) में दिखते हैं. यह देखा जा सकता है कि जिन देशों/इलाकों के लिए आपने एक्सपेरिमेंट चलाया है वहां कौनसे इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट, कंट्रोल वाली कीमतों पर खरीदे गए हैं और कौनसे वैरिएंट वाली कीमतों पर.

क्या एक ही समय पर, कोई अन्य A/B टेस्टिंग और कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट भी चलाए जा सकते हैं?

हमारा सुझाव है कि सही नतीजे पाने के लिए, आप एक साथ कई A/B एक्सपेरिमेंट न चलाएं. उदाहरण के लिए, Play Console में कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट के साथ, Firebase स्वतंत्र तौर पर काम करता है और किसी इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट में रुकावट आने से, एक्सपेरिमेंट के नतीजों की विश्वसनीयता पर असर पड़ सकता है.

आंकड़ों का महत्व तय करने के लिए, कौनसा तरीका इस्तेमाल किया जाता है?

हम कॉन्फ़िडेंस इंटरवल का हिसाब लगाने के लिए, जैकनाइफ़ का इस्तेमाल करते हैं. इसके बाद, हम मिक्स्चर सिक्वेंशल प्रॉबेबलिटी टेस्टिंग का इस्तेमाल करते हैं. इससे, हम लगातार निगरानी करके, बढ़ा-चढ़ाकर पेश किए जाने वाले फ़ॉल्स पॉज़िटिव रेट को कंट्रोल कर पाते हैं. जैकनाइफ़, आंकड़ों के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला टूल है. इसमें रीसैंपलिंग की मदद से, वैरियंस का अनुमान लगाया जाता है. नतीजे को आंकड़ों के हिसाब से तब अहम माना जाता है, जब कॉन्फ़िडेंस इंटरवल की वैल्यू 0 न हो.

कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट वाले टूल का इस्तेमाल करने के लिए, मुझे किन अनुमतियों की ज़रूरत होगी?

कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट का इस्तेमाल करने के लिए, आपके पास स्टोर पेज मैनेज करने और वित्तीय डेटा देखने की अनुमति होनी चाहिए.

मेरा एक्सपेरिमेंट बंद क्यों हो गया?

आंकड़ों के हिसाब से अहम डेटा मिलने के 14 दिनों बाद, एक्सपेरिमेंट अपने-आप बंद हो जाता है या ज़्यादा से ज़्यादा छह महीनों तक चलता है. सेटअप करने के दौरान बताए गए अनुमानित समय पर, हम एक्सपेरिमेंट को बंद नहीं करते. इसके बजाय, हम एक्सपेरिमेंट को तब बंद करते हैं, जब हमें आंकड़ों के हिसाब से अहम फ़र्क़ का पता चलता है. नई कीमतों को लागू करने के लिए 14 दिन दिए जाते हैं. इसके बाद, एक्सपेरिमेंट वाली कीमतें, मूल कीमतों पर वापस आ जाती हैं.

क्या यह भी हो सकता है कि एक्सपेरिमेंट शुरू होने के बाद, उपयोगकर्ता (एक ही खाते और एक ही डिवाइस इस्तेमाल करने वाला) एक ही दिन में अलग-अलग कीमतें देख पाए?

नहीं, ऐसा नहीं किया जा सकता. एक्सपेरिमेंट के दौरान, उपयोगकर्ता को सिर्फ़ एक कीमत दिखेगी.

क्या लाइव एक्सपेरिमेंट में और देशों/इलाकों को जोड़ा जा सकता है?

नहीं, ऐसा नहीं हो सकता. इसकी वजह यह है कि आपने शुरू में जो पैरामीटर चुने हैं उनके हिसाब से, एक्सपेरिमेंट नतीजे इकट्ठा करना शुरू कर देता है. हालांकि, अन्य देशों/इलाकों के लिए, एक अन्य एक्सपेरिमेंट चलाया जा सकता है. इसके अलावा, एक विकल्प यह है कि आप मौजूदा एक्सपेरिमेंट को खत्म करके, कोई नया एक्सपेरिमेंट सेट अप करें. ध्यान रखें कि अगर किसी ऐसे इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट और देश/इलाके के लिए नया एक्सपेरिमेंट चलाना है जहां के लिए पहले से कोई एक्सपेरिमेंट चल रहा है, तो आपको 30 दिनों का इंतज़ार करना होगा. इसके बाद ही कोई नया एक्सपेरिमेंट सेट अप किया जा सकता है.

कीमत से जुड़े एक्सपेरिमेंट के नतीजे और असली नतीजे एक जैसे क्यों नहीं हैं?

किसी एक्सपेरिमेंट में शामिल, प्रॉडक्ट और देशों/इलाकों के सभी कॉम्बिनेशन के लिए आंकड़ों के महत्व का हिसाब एक साथ लगाया जाता है, न कि हर कॉम्बिनेशन के लिए अलग-अलग. अगर आपको किसी खास देश/इलाके के लिए कीमत में बदलाव करना है, तो हमारा सुझाव है कि एक्सपेरिमेंट सेटअप करते समय सिर्फ़ उस देश/इलाके को चुनें.

क्या एक्सपेरिमेंट के बंद या खत्म होने के बाद भी वैरिएंट लागू किया जा सकता है?

हां, कीमतों को मूल कीमत पर वापस लाने के बाद भी वैरिएंट को लागू किया जा सकता है.

कुछ एक्सपेरिमेंट से अधूरा नतीजा क्यों मिलता है?

अगर आपके एक्सपेरिमेंट में शामिल इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट के मुकाबले, आपके कंट्रोल से मिलने वाला रेवेन्यू बहुत कम या ज़्यादा नहीं है या जितने डेटा की ज़रूरत है उतना डेटा नहीं मिलता, तो माना जाता है कि नतीजा अधूरा है. इस नतीजे से पता चलता है कि, यह संभव है कि खरीदारों की दिलचस्पी दोनों कीमतों में नहीं है.

आम तौर पर, एक बार में सिर्फ़ एक इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट वाला एक्सपेरिमेंट चलाना अच्छा है या एक से ज़्यादा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट वाला एक्सपेरिमेंट?

आम तौर पर, सैंपल साइज़ का बड़ा होना ज़्यादा अच्छा होता है. अगर आपको जिस इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को टेस्ट करना है वह कई खरीदारों के बीच सबसे लोकप्रिय प्रॉडक्ट में से एक है, तो सिर्फ़ उस इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को टेस्ट करना सही रहेगा. इसके अलावा, हमारा सुझाव है कि एक से ज़्यादा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को एक साथ टेस्ट करें, ताकि आपका एक्सपेरिमेंट ज़्यादा असरदार बन सके.

अगर आपके पास ऐसे एक से ज़्यादा इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट हैं जिन्हें कुछ हद तक, आपस में एक-दूसरे से बदला जा सकता है, तो हमारा सुझाव है कि आप दोनों इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को एक साथ टेस्ट करें. उदाहरण के लिए, 60 इन-ऐप्लिकेशन करंसी यूनिट के बदले 0.99 डॉलर और 300 इन-ऐप्लिकेशन करंसी यूनिट के बदले 4.99 डॉलर. इससे, कैनिबलाइज़ेशन की समस्या को कम किया जा सकता है.

मुझे कितने वैरिएंट के साथ एक्सपेरिमेंट चलाना चाहिए, एक या दो?

आम तौर पर, हमारा सुझाव है कि आप एक वैरिएंट वाला एक्सपेरिमेंट करें. उसमें, असल कीमत वाले इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को कंट्रोल के तौर पर शामिल करें और छूट वाले इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को वैरिएंट के तौर पर. दो वैरिएंट वाले एक्सपेरिमेंट में, असल कीमत वाले इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को कंट्रोल के तौर पर शामिल करें और उसी इन-ऐप्लिकेशन प्रॉडक्ट को दो अलग-अलग प्राइस पॉइंट पर टेस्ट करें. ऐसे एक्सपेरिमेंट के नतीजों को समझना मुश्किल हो सकता है. साथ ही, दो वैरिएंट वाले एक्सपेरिमेंट को, आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजा पाने के लिए ज़्यादा समय लगता है.

मैं अपने एक्सपेरिमेंट के कॉन्फ़िडेंस इंटरवल का पता कैसे लगाऊं?

अगर इस इफ़ेक्ट में, कॉन्फ़िडेंस इंटरवल की वैल्यू 0 नहीं है, तो हम इसे आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे के तौर पर देखते हैं. हमारे मामले में, कंट्रोल और वैरिएंट स्पेंड के बीच का फ़र्क़, इफ़ेक्ट है.

यहां दिए गए उदाहरण से पता चलता है कि जब नतीजा ठोस और अनुमान से बेहतर हो, तो कॉन्फ़िडेंस इंटरवल कैसा दिखता है:

CI_conclusive_positive

यहां दिए गए उदाहरण से पता चलता है कि जब नतीजा ठोस हो, लेकिन अनुमान से बेहतर न हो, तो कॉन्फ़िडेंस इंटरवल कैसा दिखता है:

CI_conclusive_negative

यहां दिए गए उदाहरण से पता चलता है कि जब नतीजा अधूरा हो और ज़्यादा डेटा चाहिए, तो कॉन्फ़िडेंस इंटरवल कैसा दिखता है:

CI_not_conclusive

क्या Google, डेवलपर को प्राइसिंग आर्बिट्रेज (दो बाज़ारों में अलग-अलग कीमत होने पर, कम कीमत वाले बाज़ार से खरीदकर ज़्यादा कीमत वाले बाज़ार में बेचकर फ़ायदा उठाना) से सुरक्षा उपलब्ध कराता है?

हां, हम उपयोगकर्ताओं की जगह के झूठे नाम से मेल भेजने की गतिविधि पर लगातार नज़र रखते हैं. साथ ही, अपने डेवलपर और उनके प्रॉडक्ट पर पड़ने वाले असर को कम करने के लिए कदम उठाते हैं.

मिलता-जुलता कॉन्टेंट

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