Así es como @fluentxtz red de prueba está optimizada para los comentarios de la aplicación, lo que brinda a los creadores un enfoque sistemático para convertir los datos de comentarios en decisiones de productos. Copie la pasta de mi artículo para eliminar el ruido. A continuación se muestran tres funciones principales de la experiencia de la red de prueba de Fluent: (1) Comprender las necesidades (2) Recopilación de datos (3) Análisis de datos (1) Comprender las necesidades estratégicas El equipo central de Fluent trabaja en estrecha colaboración con @BlendedBldrs para determinar qué componentes de su producto desean optimizar. Cualquier cosa, desde flujos de registro hasta bucles de juego y evaluaciones de riesgos. Ayudamos a identificar las áreas de enfoque más estratégicas dentro de: - Usabilidad y UX (lo que se sintió confuso) - Incentivos y compromiso (lo que lo hizo divertido o valió la pena continuar) - Rendimiento y carga (errores, retrasos, fallas) - Resonancia de valor (entendieron de qué se trataba la aplicación) (2) Recopilación de datos de retroalimentación Una vez que se evalúan sus necesidades, creamos una estrategia de prueba personalizada centrada en recopilar datos cualitativos y cuantitativos dentro de su flujo de productos, centrada en capturar comentarios reales de sus usuarios. Esto no es solo un formulario abofeteado al final de una sesión. El sistema es deliberadamente liviano, flexible y nativo de cada aplicación, reuniéndose con los usuarios donde ya están, sin descarrilar su experiencia. Lo que hace que esto funcione es el diseño de retroalimentación intencional, pero también la infraestructura subyacente. Mediante el uso de herramientas como @get_para podemos agilizar la incorporación de la billetera, simplificar el mapeo de identidad y capturar señales de comportamiento clave a nivel de billetera y sesión, todo sin necesidad de que el usuario pase por el aro. Es suave para el usuario y potente para el constructor. (3) Cortar el ruido Una vez que se recopilan los datos de retroalimentación, pasan a un sistema propio creado por el equipo central de Fluent. Hoy en día, siempre existe el riesgo de que la información útil sea ahogada por la basura de la IA o la agricultura no reflexiva. Para adelantarnos a esto, nos apoyaremos en gran medida en la IA para ayudar a filtrar, ordenar y agrupar datos. También profundizamos en los datos para ayudar a los constructores a razonar sobre lo que es una señal alta y se alinea con sus necesidades de prueba. Presentando una aplicación cada ~ 2 semanas para recibir comentarios. La primera aplicación obtuvo cientos de envíos de alta calidad y alta señal. Equipos iterando. Comentarios > la agricultura. Aquí para matar tus métricas de vanidad.