týdenní příliv zde vypadá dobře

Zde je návod, jak je @fluentxtz testnet optimalizován pro zpětnou vazbu aplikace, což tvůrcům poskytuje systematický přístup k přeměně dat zpětné vazby na rozhodnutí o produktu. Zkopírujte těstoviny z mého článku, abyste odstranili šum. Níže jsou uvedeny tři hlavní funkce prostředí testovací sítě Fluent: (1) Porozumění potřebám (2) Shromažďování údajů (3) Analýza dat (1) Pochopení strategických potřeb Základní tým Fluent úzce spolupracuje se @BlendedBldrs na určení, pro které komponenty jejich produktu chtějí optimalizovat. Cokoli od registračních toků přes herní smyčky až po hodnocení rizik. Pomáháme určit nejstrategičtější oblasti zaměření v rámci: - Použitelnost a UX (co mi připadalo matoucí) - Pobídky a angažovanost (díky čemu to bylo zábavné nebo stálo za to v tom pokračovat) - Výkon a zatížení (chyby, zpoždění, závady) - Rezonance hodnoty (pochopili, o čem aplikace je) (2) Shromažďování údajů o zpětné vazbě Jakmile jsou jejich potřeby vyhodnoceny, vytvoříme vlastní testovací strategii zaměřenou na sběr kvalitativních a kvantitativních dat uvnitř jejich produktového toku, zaměřenou na zachycení skutečné zpětné vazby od jejich uživatelů. Nejedná se pouze o formulář naplácaný na konec relace. Systém je záměrně odlehčený, flexibilní a nativní pro každou aplikaci – setkává se s uživateli tam, kde už jsou, aniž by to narušilo jejich zážitek. To, co dělá tuto práci, je záměrný design zpětné vazby, ale také základní infrastruktura. Pomocí nástrojů, jako je @get_para jsme schopni zefektivnit onboarding peněženky, zjednodušit mapování identity a zachytit klíčové signály chování na úrovni peněženky a relace, a to vše bez toho, aby uživatel musel skákat přes obruče. Je plynulý pro uživatele a výkonný pro stavitele. (3) Prořezání hluku Jakmile jsou data zpětné vazby shromážděna, jsou odeslána do domácího systému vytvořeného základním týmem Fluent. V dnešní době vždy existuje riziko, že užitečné vstupy přehluší flákače umělé inteligence nebo nepromyšlené zemědělství. Abychom tomu předcházeli, budeme se hodně opírat o umělou inteligenci, která nám pomůže filtrovat, třídit a klastrovat data. Zkoumáme také data, abychom stavitelům pomohli uvažovat o tom, co je vysoký signál a co je v souladu s jejich testovacími potřebami. Obsahuje jednu aplikaci každé ~2 týdny pro zpětnou vazbu. První aplikace získala stovky vysoce kvalitních a vysoce signálních odeslání. Iterace týmů. Zpětná vazba > farmaření. Tady zabít vaše metriky ješitnosti.