Aqui está como a testnet @fluentxtz é otimizada para feedback de aplicativos, dando aos construtores uma abordagem sistemática para transformar dados de feedback em decisões de produto. Copie e cole do meu artigo para eliminar o ruído. Abaixo estão três funções principais da experiência da testnet Fluent: (1) Compreender necessidades (2) Coletar dados (3) Analisar dados (1) Compreender necessidades estratégicas A equipe central da Fluent trabalha em estreita colaboração com @BlendedBldrs para determinar quais componentes de seu produto eles desejam otimizar. Qualquer coisa, desde fluxos de inscrição até loops de jogos e avaliações de risco. Ajudamos a identificar as áreas de foco mais estratégicas dentro de: - Usabilidade & UX (o que parecia confuso) - Incentivos & Engajamento (o que tornou divertido ou valeu a pena continuar) - Desempenho & Carga (bugs, lentidão, falhas) - Ressonância de Valor (eles entenderam do que se tratava o aplicativo) (2) Coletando dados de feedback Uma vez que suas necessidades são avaliadas, criamos uma estratégia de teste personalizada focada na coleta de dados qualitativos e quantitativos dentro do fluxo de seu produto, centrada em capturar feedback real de seus usuários. Isso não é apenas um formulário colocado no final de uma sessão. O sistema é deliberadamente leve, flexível e nativo a cada aplicativo - encontrando os usuários onde eles já estão, sem desviar sua experiência. O que faz isso funcionar é o design intencional de feedback, mas também a infraestrutura subjacente. Usando ferramentas como @get_para, conseguimos simplificar a integração de carteiras, simplificar o mapeamento de identidade e capturar sinais comportamentais chave 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 Uma vez que os dados de feedback são coletados, eles vão para um sistema desenvolvido internamente pela equipe central da Fluent. Hoje em dia, sempre há o risco de que entradas úteis sejam ofuscadas por lixo de IA ou agricultura não pensada. Para nos anteciparmos a isso, vamos nos apoiar 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 um sinal forte e se alinha com suas necessidades de teste. Apresentando um aplicativo a cada ~2 semanas para feedback. O primeiro aplicativo recebeu centenas de submissões de alta qualidade e alto sinal. Equipes iterando. Feedback > Agricultura. Aqui para acabar com suas métricas de vaidade.