Veja como @fluentxtz rede de teste é otimizada para feedback de aplicativos, oferecendo aos criadores uma abordagem sistemática para transformar dados de feedback em decisões de produtos. Copie o macarrão do meu artigo para eliminar o ruído. Abaixo estão três funções principais da experiência da rede de teste Fluent: (1) Entendendo as necessidades (2) Coleta de dados (3) Análise de dados (1) Entendendo as necessidades estratégicas A equipe principal da Fluent trabalha em estreita colaboração com @BlendedBldrs para determinar quais componentes de seu produto eles desejam otimizar. Qualquer coisa, desde fluxos de inscrição a loops de jogos e avaliações de risco. Ajudamos a identificar as áreas de foco mais estratégicas em: - Usabilidade e UX (o que parecia confuso) - Incentivos e engajamento (o que o tornou divertido ou vale a pena continuar) - Desempenho e carga (bugs, lag, glitches) - Ressonância de valor (eles entenderam do que se tratava o aplicativo) (2) Coleta de dados de feedback Depois que suas necessidades são avaliadas, criamos uma estratégia de teste personalizada focada na coleta de dados qualitativos e quantitativos dentro do fluxo de produtos, centrada na captura de feedback real de seus usuários. Este não é apenas um formulário colocado no final de uma sessão. O sistema é deliberadamente leve, flexível e nativo de cada aplicativo - encontrando os usuários onde eles já estão, sem atrapalhar sua experiência. O que faz este trabalho é o design de feedback intencional, mas também a infraestrutura subjacente. Ao usar ferramentas como @get_para podemos agilizar a integração da carteira, simplificar o mapeamento de identidade e capturar os principais sinais comportamentais no nível da carteira e da sessão, tudo sem exigir que o usuário passe por obstáculos. É suave para o usuário e poderoso para o construtor. (3) Cortando o ruído Depois que os dados de feedback são coletados, eles vão para um sistema interno criado pela equipe principal da Fluent. Hoje em dia, sempre existe o risco de que a contribuição útil seja abafada por lixo de IA ou agricultura não cuidadosa. Para nos anteciparmos a isso, nos apoiaremos fortemente na IA para ajudar a filtrar, classificar e agrupar dados. Também analisamos os dados para ajudar os construtores a raciocinar sobre o que é sinal alto e se alinha com suas necessidades de teste. Apresentando um aplicativo a cada ~ 2 semanas para feedback. O primeiro aplicativo recebeu centenas de envios de alta qualidade e alto sinal. Equipes iterando. Feedback > agricultura. Aqui para matar suas métricas de vaidade.