Iată cum @fluentxtz testnet este optimizat pentru feedback-ul aplicației, oferind constructorilor o abordare sistematică pentru a transforma datele de feedback în decizii de produs. Copiați pastele din articolul meu pentru a elimina zgomotul. Mai jos sunt trei funcții principale ale experienței Fluent testnet: (1) Înțelegerea nevoilor (2) Colectarea datelor (3) Analiza datelor (1) Înțelegerea nevoilor strategice Echipa de bază Fluent lucrează îndeaproape cu @BlendedBldrs pentru a determina pentru ce componente ale produsului lor doresc să optimizeze. Orice, de la fluxuri de înscriere la bucle de jocuri și evaluări de risc. Ajutăm la identificarea celor mai strategice domenii de interes în: - Uzabilitate și UX (ceea ce mi s-a părut confuz) - Stimulente și implicare (ce a făcut ca totul să fie distractiv sau să merite continuat) - Performanță și încărcare (erori, întârzieri, erori) - Rezonanță de valoare (au înțeles despre ce este vorba în aplicație) (2) Colectarea datelor de feedback Odată ce nevoile lor sunt evaluate, creăm o strategie de testare personalizată axată pe colectarea de date calitative și cantitative în fluxul lor de produse, centrată pe captarea feedback-ului real de la utilizatorii lor. Acesta nu este doar un formular plasat la sfârșitul unei sesiuni. Sistemul este în mod deliberat ușor, flexibil și nativ pentru fiecare aplicație - întâlnind utilizatorii acolo unde se află deja, fără a le deraia experiența. Ceea ce face ca acest lucru să funcționeze este designul intenționat al feedback-ului, dar și infrastructura de bază. Folosind instrumente precum @get_para putem eficientiza integrarea portofelului, simplifica maparea identității și capta semnale comportamentale cheie la nivel de portofel și sesiune, totul fără a fi nevoie ca utilizatorul să treacă prin cercuri. Este neted pentru utilizator și puternic pentru constructor. (3) Tăierea zgomotului Odată ce datele de feedback sunt colectate, acestea intră într-un sistem intern construit de echipa de bază Fluent. În zilele noastre, există întotdeauna riscul ca inputurile utile să fie înecate de deșeurile AI sau de agricultura nechibzuită. Pentru a avansa acest lucru, ne vom baza foarte mult pe AI pentru a ajuta la filtrarea, sortarea și gruparea datelor. De asemenea, analizăm datele pentru a ajuta constructorii să raționeze în jurul semnalului ridicat și se aliniază cu nevoile lor de testare. Cu o aplicație la fiecare ~2 săptămâni pentru feedback. Prima aplicație a primit sute de trimiteri de înaltă calitate și semnal ridicat. Echipe iterați. Feedback > agricultură. Aici pentru a-ți ucide valorile de vanitate.