So optimiert das @fluentxtz Testnetz das Feedback von Apps und bietet Entwicklern einen systematischen Ansatz, um Feedbackdaten in Produktentscheidungen umzuwandeln. Kopiere und füge aus meinem Artikel ein, um Lärm zu beseitigen. Im Folgenden sind drei Hauptfunktionen der Fluent-Testnet-Erfahrung aufgeführt: (1) Bedürfnisse verstehen (2) Daten sammeln (3) Daten analysieren (1) Strategische Bedürfnisse verstehen Das Kernteam von Fluent arbeitet eng mit @BlendedBldrs zusammen, um zu bestimmen, welche Komponenten ihres Produkts sie optimieren möchten. Alles von Anmeldeflüssen über Spielschleifen bis hin zu Risikoanalysen. Wir helfen dabei, die strategisch wichtigsten Bereiche innerhalb von: - Benutzerfreundlichkeit & UX (was verwirrend war) - Anreize & Engagement (was es unterhaltsam oder lohnenswert machte, weiterzumachen) - Leistung & Last (Fehler, Verzögerungen, Störungen) - Wertresonanz (haben sie verstanden, worum es bei der App ging) (2) Feedbackdaten sammeln Sobald ihre Bedürfnisse bewertet sind, erstellen wir eine maßgeschneiderte Teststrategie, die sich auf die Sammlung qualitativer und quantitativer Daten innerhalb ihres Produktflusses konzentriert, um echtes Feedback von ihren Nutzern zu erfassen. Das ist nicht einfach ein Formular, das am Ende einer Sitzung angeheftet wird. Das System ist absichtlich leichtgewichtig, flexibel und nativ für jede App - es trifft die Nutzer dort, wo sie bereits sind, ohne ihre Erfahrung zu stören. Was dies funktioniert, ist das gezielte Feedbackdesign, aber auch die zugrunde liegende Infrastruktur. Durch die Verwendung von Tools wie @get_para können wir das Wallet-Onboarding optimieren, die Identitätszuordnung vereinfachen und wichtige Verhaltenssignale auf Wallet- und Sitzungsebene erfassen, ohne dass der Nutzer durch Hindernisse springen muss. Es ist reibungslos für den Nutzer und leistungsstark für den Entwickler. (3) Den Lärm durchdringen Sobald die Feedbackdaten gesammelt sind, gelangen sie in ein selbstgebautes System, das vom Kernteam von Fluent entwickelt wurde. Heutzutage besteht immer das Risiko, dass hilfreiche Eingaben von AI-Müll oder unüberlegtem Farming übertönt werden. Um dem zuvorzukommen, werden wir stark auf AI setzen, um Daten zu filtern, zu sortieren und zu clustern. Wir tauchen auch in die Daten ein, um Entwicklern zu helfen, zu verstehen, was ein hohes Signal hat und mit ihren Testbedürfnissen übereinstimmt. Jede ~2 Wochen wird eine App für Feedback vorgestellt. Die erste App erhielt Hunderte von hochwertigen und hochsignifikanten Einsendungen. Teams iterieren. Feedback > Farming. Hier, um deine Vanity-Metriken zu killen.