ここでは、テストネット@fluentxtzアプリのフィードバックに合わせて最適化し、フィードバック データを製品の意思決定に変えるための体系的なアプローチをビルダーに提供する方法を紹介します。私の記事からパスタをコピーして、ノイズを取り除きます。 Fluent テストネット エクスペリエンスの 3 つの主な機能を次に示します。 (1)ニーズの把握 (2) データの収集 (3)データの分析 (1)戦略的ニーズの把握 Fluent コア チームは、@BlendedBldrs と緊密に連携して、最適化する製品のコンポーネントを決定します。サインアップフローからゲームループ、リスク評価まで、あらゆるもの。私たちは、以下の中で最も戦略的な重点分野を特定するお手伝いをします。 - ユーザビリティとUX(わかりにくいと感じたもの) - インセンティブとエンゲージメント (楽しかったこと、または継続する価値のあること) - パフォーマンスと負荷 (バグ、遅延、不具合) - 価値の共鳴 (アプリの内容を理解しましたか) (2) フィードバックデータの収集 ユーザーのニーズが評価されたら、ユーザーからの実際のフィードバックの収集を中心に、製品フロー内で定性的および定量的データを収集することに焦点を当てたカスタムテスト戦略を作成します。 これは、セッションの最後に平手打ちされるだけのフォームではありません。このシステムは意図的に軽量で柔軟性があり、各アプリにネイティブであり、ユーザーのエクスペリエンスを損なうことなく、ユーザーがすでにいる場所でユーザーに対応します。 これを機能させるのは、意図的なフィードバック設計だけでなく、基盤となるインフラストラクチャでもあります。@get_para などのツールを使用することで、ユーザーが苦労することなく、ウォレットのオンボーディングを合理化し、ID マッピングを簡素化し、ウォレットとセッション レベルで主要な行動シグナルをキャプチャできます。ユーザーにとってはスムーズで、ビルダーにとっては強力です。 (3)ノイズをカットする フィードバック データが収集されると、Fluent コア チームによって構築された自社開発のシステムに送られます。今日では、有益なインプットが AI のスロップや思慮のない農業によってかき消されるリスクが常にあります。これに先んじるために、データのフィルタリング、並べ替え、クラスタリングを支援するために AI に大きく依存します。また、ビルダーが何が高信号であり、テストのニーズに合致するかを推論できるように、データを掘り下げます。 フィードバックのために~2週間ごとに1つのアプリを備えています。最初のアプリには、何百もの高品質で高信号の送信がありました。チームが反復する。農業>フィードバック。あなたの虚栄心の指標を殺すためにここにいます。