Voici comment le testnet @fluentxtz est optimisé pour les retours d'applications, offrant aux développeurs une approche systématique pour transformer les données de feedback en décisions produit. Copie de mon article pour éliminer le bruit. Voici les trois principales fonctions de l'expérience du testnet Fluent : (1) Comprendre les besoins (2) Collecter des données (3) Analyser les données (1) Comprendre les besoins stratégiques L'équipe centrale de Fluent travaille en étroite collaboration avec @BlendedBldrs pour déterminer quels composants de leur produit ils souhaitent optimiser. Tout, des flux d'inscription aux boucles de jeu en passant par les évaluations de risque. Nous aidons à identifier les domaines stratégiques les plus importants dans : - Utilisabilité & UX (ce qui était déroutant) - Incitations & Engagement (ce qui était amusant ou valait la peine de continuer) - Performance & Charge (bugs, latence, glitches) - Résonance de valeur (ont-ils compris de quoi parlait l'application) (2) Collecter des données de feedback Une fois leurs besoins évalués, nous créons une stratégie de test personnalisée axée sur la collecte de données qualitatives et quantitatives au sein de leur flux de produit, centrée sur la capture de retours réels de leurs utilisateurs. Ce n'est pas juste un formulaire collé à la fin d'une session. Le système est délibérément léger, flexible et natif à chaque application - rencontrant les utilisateurs là où ils se trouvent déjà, sans perturber leur expérience. Ce qui rend cela efficace, c'est la conception intentionnelle des retours, mais aussi l'infrastructure sous-jacente. En utilisant des outils comme @get_para, nous sommes capables de rationaliser l'intégration des portefeuilles, de simplifier la cartographie des identités et de capturer des signaux comportementaux clés au niveau du portefeuille et de la session, le tout sans exiger que l'utilisateur passe par des obstacles. C'est fluide pour l'utilisateur et puissant pour le développeur. (3) Éliminer le bruit Une fois les données de feedback collectées, elles entrent dans un système maison construit par l'équipe centrale de Fluent. De nos jours, il y a toujours un risque que des contributions utiles soient noyées dans le bruit de l'IA ou dans une exploitation non réfléchie. Pour devancer cela, nous nous appuierons fortement sur l'IA pour aider à filtrer, trier et regrouper les données. Nous plongeons également dans les données pour aider les développeurs à raisonner sur ce qui est un signal fort et qui s'aligne avec leurs besoins de test. Mettant en avant une application tous les ~2 semaines pour des retours. La première application a reçu des centaines de soumissions de haute qualité et de fort signal. Équipes en itération. Feedback > Exploitation. Ici pour tuer vos métriques de vanité.