Berikut adalah cara testnet @fluentxtz dioptimalkan untuk umpan balik aplikasi, memberikan pendekatan sistematis kepada pembuat untuk mengubah data umpan balik menjadi keputusan produk. Salin pasta dari artikel saya untuk menghilangkan kebisingan. Di bawah ini adalah tiga fungsi utama dari pengalaman testnet Fluent: (1) Memahami kebutuhan (2) Mengumpulkan data (3) Menganalisis data (1) Memahami kebutuhan strategis Tim inti Fluent bekerja sama dengan @BlendedBldrs untuk menentukan komponen produk mana yang ingin mereka optimalkan. Apa pun mulai dari alur pendaftaran hingga loop game hingga penilaian risiko. Kami membantu menentukan area fokus yang paling strategis dalam: - Kegunaan & UX (apa yang terasa membingungkan) - Insentif & Keterlibatan (apa yang membuatnya menyenangkan atau layak untuk dilanjutkan) - Performa & Beban (bug, lag, gangguan) - Resonansi Nilai (apakah mereka mengerti tentang aplikasi itu) (2) Mengumpulkan data umpan balik Setelah kebutuhan mereka dinilai, kami membuat strategi pengujian khusus yang berfokus pada pengumpulan data kualitatif dan kuantitatif di dalam aliran produk mereka, yang berpusat pada menangkap umpan balik nyata dari pengguna mereka. Ini bukan hanya formulir yang ditampar di akhir sesi. Sistem ini sengaja ringan, fleksibel, dan asli untuk setiap aplikasi - bertemu pengguna di tempat mereka sudah berada, tanpa menggagalkan pengalaman mereka. Apa yang membuat ini berhasil adalah desain umpan balik yang disengaja tetapi juga infrastruktur yang mendasarinya. Dengan menggunakan alat seperti @get_para kami dapat merampingkan orientasi dompet, menyederhanakan pemetaan identitas, dan menangkap sinyal perilaku utama di tingkat dompet dan sesi, semuanya tanpa mengharuskan pengguna untuk melewati rintangan. Ini halus untuk pengguna, dan kuat untuk pembuatnya. (3) Memotong kebisingan Setelah data umpan balik dikumpulkan, itu masuk ke sistem buatan sendiri yang dibangun oleh tim inti Fluent. Saat ini, selalu ada risiko bahwa masukan yang bermanfaat akan tenggelam oleh AI slop atau pertanian yang tidak bijaksana. Untuk mengatasi hal ini, kami akan sangat bersandar pada AI untuk membantu memfilter, mengurutkan, dan mengelompokkan data. Kami juga menggali data untuk membantu pembangun bernalar seputar apa yang merupakan sinyal tinggi dan selaras dengan kebutuhan pengujian mereka. Menampilkan satu aplikasi setiap ~2 minggu untuk umpan balik. Aplikasi pertama mendapat ratusan pengiriman kualitas tinggi dan sinyal tinggi. Tim mengulang. Umpan balik > Pertanian. Di sini untuk membunuh metrik kesombongan Anda.