Ecco come il testnet di @fluentxtz è ottimizzato per il feedback delle app, offrendo ai costruttori un approccio sistematico per trasformare i dati di feedback in decisioni di prodotto. Copia e incolla dal mio articolo per eliminare il rumore. Di seguito sono riportate tre funzioni principali dell'esperienza del testnet Fluent: (1) Comprendere le esigenze (2) Raccogliere dati (3) Analizzare i dati (1) Comprendere le esigenze strategiche Il team centrale di Fluent lavora a stretto contatto con @BlendedBldrs per determinare quali componenti del loro prodotto vogliono ottimizzare. Qualsiasi cosa, dai flussi di registrazione ai loop di gioco fino alle valutazioni del rischio. Aiutiamo a individuare le aree strategiche di maggiore interesse all'interno di: - Usabilità e UX (cosa è sembrato confuso) - Incentivi e Coinvolgimento (cosa lo ha reso divertente o degno di continuare) - Prestazioni e Carico (bug, ritardi, glitch) - Risonanza del Valore (hanno capito di cosa trattava l'app) (2) Raccogliere dati di feedback Una volta valutate le loro esigenze, creiamo una strategia di test personalizzata focalizzata sulla raccolta di dati qualitativi e quantitativi all'interno del loro flusso di prodotto, incentrata sulla cattura di feedback reale dai loro utenti. Questo non è solo un modulo attaccato alla fine di una sessione. Il sistema è deliberatamente leggero, flessibile e nativo per ogni app - incontra gli utenti dove si trovano già, senza compromettere la loro esperienza. Ciò che rende questo lavoro è il design del feedback intenzionale ma anche l'infrastruttura sottostante. Utilizzando strumenti come @get_para siamo in grado di semplificare l'onboarding del wallet, semplificare la mappatura dell'identità e catturare segnali comportamentali chiave a livello di wallet e sessione, il tutto senza richiedere all'utente di passare attraverso ostacoli. È fluido per l'utente e potente per il costruttore. (3) Tagliare attraverso il rumore Una volta raccolti i dati di feedback, questi vengono inseriti in un sistema sviluppato internamente dal team centrale di Fluent. Oggi c'è sempre il rischio che input utili vengano sommersi da spazzatura AI o da farming non riflessivo. Per anticipare questo, ci affideremo fortemente all'AI per aiutare a filtrare, ordinare e raggruppare i dati. Ci immergiamo anche nei dati per aiutare i costruttori a ragionare su ciò che è un segnale forte e si allinea con le loro esigenze di test. Presentando un'app ogni ~2 settimane per il feedback. La prima app ha ricevuto centinaia di invii di alta qualità e alto segnale. Team in iterazione. Feedback > Farming. Qui per uccidere le tue metriche di vanità.