Oto jak testnet @fluentxtz jest zoptymalizowany pod kątem opinii użytkowników, dając twórcom systematyczne podejście do przekształcania danych zwrotnych w decyzje produktowe. Kopiuj i wklej z mojego artykułu, aby usunąć szum. Poniżej znajdują się trzy główne funkcje doświadczenia testnetu Fluent: (1) Zrozumienie potrzeb (2) Zbieranie danych (3) Analiza danych (1) Zrozumienie strategicznych potrzeb Zespół rdzeniowy Fluent ściśle współpracuje z @BlendedBldrs, aby określić, które komponenty ich produktu chcą zoptymalizować. Cokolwiek, od procesów rejestracji po pętle gier i oceny ryzyka. Pomagamy wskazać najbardziej strategiczne obszary do skoncentrowania się na: - Użyteczności i UX (co było mylące) - Zachętach i zaangażowaniu (co sprawiło, że było to zabawne lub warte kontynuacji) - Wydajności i obciążeniu (błędy, opóźnienia, usterki) - Wartości rezonansu (czy zrozumieli, o co chodzi w aplikacji) (2) Zbieranie danych zwrotnych Gdy ich potrzeby są oceniane, tworzymy niestandardową strategię testowania skoncentrowaną na zbieraniu danych jakościowych i ilościowych w ramach ich przepływu produktu, skupioną na uchwyceniu prawdziwych opinii od ich użytkowników. To nie jest tylko formularz na końcu sesji. System jest celowo lekki, elastyczny i natywny dla każdej aplikacji - spotykając użytkowników tam, gdzie już są, bez zakłócania ich doświadczenia. Co sprawia, że to działa, to celowe projektowanie opinii, ale także podstawowa infrastruktura. Używając narzędzi takich jak @get_para, możemy uprościć proces wprowadzania portfela, uprościć mapowanie tożsamości i uchwycić kluczowe sygnały behawioralne na poziomie portfela i sesji, wszystko bez konieczności przeskakiwania przez przeszkody przez użytkownika. To jest płynne dla użytkownika i potężne dla twórcy. (3) Przebijanie się przez szum Gdy dane zwrotne są zbierane, trafiają do systemu stworzonego przez zespół rdzeniowy Fluent. W dzisiejszych czasach zawsze istnieje ryzyko, że pomocne informacje zostaną zagłuszone przez AI lub nieprzemyślane farmienie. Aby wyprzedzić to, będziemy mocno polegać na AI, aby pomóc w filtrowaniu, sortowaniu i grupowaniu danych. Zgłębiamy również dane, aby pomóc twórcom zrozumieć, co jest wysokim sygnałem i odpowiada ich potrzebom testowym. Prezentując jedną aplikację co ~2 tygodnie w celu uzyskania opinii. Pierwsza aplikacja otrzymała setki wysokiej jakości i wysokiego sygnału zgłoszeń. Zespoły iterują. Opinie > Farmienie. Jesteśmy tutaj, aby zabić twoje metryki próżności.