Вот как тестовая сеть @fluentxtz оптимизирована для обратной связи по приложениям, предоставляя разработчикам систематический подход к преобразованию данных обратной связи в продуктовые решения. Копирую текст из своей статьи, чтобы убрать шум. Ниже приведены три основные функции опыта тестовой сети Fluent: (1) Понимание потребностей (2) Сбор данных (3) Анализ данных (1) Понимание стратегических потребностей Основная команда Fluent тесно сотрудничает с @BlendedBldrs, чтобы определить, какие компоненты их продукта они хотят оптимизировать. Все, начиная от потоков регистрации и заканчивая игровыми циклами и оценками рисков. Мы помогаем определить самые стратегические области фокуса: - Удобство использования и UX (что было непонятно) - Стимулы и вовлеченность (что делало это интересным или стоящим продолжения) - Производительность и нагрузка (ошибки, задержки, сбои) - Резонанс ценности (поняли ли они, о чем приложение) (2) Сбор данных обратной связи После оценки их потребностей мы создаем индивидуальную стратегию тестирования, сосредоточенную на сборе качественных и количественных данных внутри их продуктового потока, ориентированную на захват реальной обратной связи от их пользователей. Это не просто форма, прикрепленная в конце сессии. Система намеренно легкая, гибкая и нативная для каждого приложения - встречая пользователей там, где они уже находятся, не нарушая их опыт. Что делает это возможным, так это целенаправленный дизайн обратной связи, а также основная инфраструктура. Используя такие инструменты, как @get_para, мы можем упростить процесс подключения кошелька, упростить сопоставление идентичности и захватить ключевые поведенческие сигналы на уровне кошелька и сессии, не заставляя пользователя проходить через препятствия. Это удобно для пользователя и мощно для разработчика. (3) Пробивание шума После сбора данных обратной связи они попадают в самодельную систему, созданную основной командой Fluent. В наши дни всегда существует риск, что полезные отзывы затопляются AI-ерундой или неосмысленным сбором. Чтобы опередить это, мы будем активно использовать AI для фильтрации, сортировки и кластеризации данных. Мы также углубляемся в данные, чтобы помочь разработчикам понять, что является высоким сигналом и соответствует их потребностям в тестировании. Каждые ~2 недели представляем одно приложение для обратной связи. Первое приложение получило сотни качественных и высокосигнальных отзывов. Команды итеративно работают. Обратная связь > Сбор. Здесь, чтобы убить ваши метрики тщеславия.