Hier is hoe @fluentxtz testnet is geoptimaliseerd voor app-feedback, wat bouwers een systematische aanpak biedt om feedbackgegevens om te zetten in productbeslissingen. Kopieer en plak uit mijn artikel om ruis te verwijderen. Hieronder staan drie hoofdfuncties van de Fluent testnet ervaring: (1) Begrijpen van behoeften (2) Gegevens verzamelen (3) Gegevens analyseren (1) Begrijpen van strategische behoeften Het Fluent kernteam werkt nauw samen met @BlendedBldrs om te bepalen welke componenten van hun product ze willen optimaliseren. Van aanmeldflows tot gaming loops tot risicobeoordelingen. We helpen de meest strategische aandachtspunten te pinpointen binnen: - Gebruiksvriendelijkheid & UX (wat verwarrend aanvoelde) - Incentives & Betrokkenheid (wat het leuk of de moeite waard maakte om door te gaan) - Prestaties & Laadvermogen (bugs, vertraging, glitches) - Waarde Resonantie (kregen ze waar de app over ging) (2) Verzamelen van feedbackgegevens Zodra hun behoeften zijn beoordeeld, creëren we een op maat gemaakte teststrategie die gericht is op het verzamelen van kwalitatieve en kwantitatieve gegevens binnen hun productflow, gericht op het vastleggen van echte feedback van hun gebruikers. Dit is niet zomaar een formulier dat aan het einde van een sessie wordt geplakt. Het systeem is opzettelijk lichtgewicht, flexibel en ingebouwd in elke app - het ontmoet gebruikers waar ze al zijn, zonder hun ervaring te verstoren. Wat dit werkt, is opzettelijk feedbackontwerp maar ook de onderliggende infrastructuur. Door tools zoals @get_para te gebruiken, kunnen we de onboarding van wallets stroomlijnen, identiteitsmapping vereenvoudigen en belangrijke gedragsignalen vastleggen op wallet- en sessieniveau, allemaal zonder dat de gebruiker door hoepels hoeft te springen. Het is soepel voor de gebruiker en krachtig voor de bouwer. (3) Door de ruis heen snijden Zodra feedbackgegevens zijn verzameld, gaan ze in een zelfgebouwd systeem dat is ontwikkeld door het Fluent kernteam. Tegenwoordig is er altijd een risico dat nuttige input wordt overschaduwd door AI-rommel of niet-doordacht boeren. Om hierop vooruit te lopen, zullen we zwaar leunen op AI om te helpen filteren, sorteren en clusteren van gegevens. We duiken ook in de gegevens om bouwers te helpen redeneren over wat hoge signalen zijn en aansluit bij hun testbehoeften. Met elke ~2 weken een app voor feedback. De eerste app kreeg honderden hoogwaardige en hoge signaalinzendingen. Teams itereren. Feedback > Boeren. Hier om je vanity metrics te doden.