Så här är @fluentxtz testnätet optimerat för appfeedback, vilket ger byggare ett systematiskt tillvägagångssätt för att omvandla feedbackdata till produktbeslut. Kopiera pasta från min artikel för att ta bort brus. Nedan följer tre huvudfunktioner i Fluent testnet-upplevelsen: (1) Att förstå behoven (2) Insamling av data (3) Analysera data (1) Förstå strategiska behov Fluent core-teamet har ett nära samarbete med @BlendedBldrs för att avgöra vilka komponenter i deras produkt de vill optimera för. Allt från registreringsflöden till spelloopar till riskbedömningar. Vi hjälper till att identifiera de mest strategiska fokusområdena inom: - Användbarhet och UX (det som kändes förvirrande) - Incitament och Engagemang (vad gjorde det roligt eller värt att fortsätta) - Prestanda och belastning (buggar, fördröjning, buggar) - Värderesonans (förstod de vad appen handlade om) (2) Insamling av återkopplingsdata När deras behov har bedömts skapar vi en anpassad teststrategi med fokus på att samla in kvalitativ och kvantitativ data i deras produktflöde, centrerat kring att fånga verklig feedback från deras användare. Det här är inte bara ett formulär som sätts i slutet av en session. Systemet är medvetet lätt, flexibelt och inbyggt i varje app - och möter användarna där de redan är, utan att deras upplevelse spårar ur. Det som gör att detta fungerar är avsiktlig feedbackdesign men också den underliggande infrastrukturen. Genom att använda verktyg som @get_para kan vi effektivisera introduktionen av plånböcker, förenkla identitetsmappning och fånga upp viktiga beteendesignaler på plånboks- och sessionsnivå, allt utan att användaren behöver gå igenom några hinder. Det är smidigt för användaren och kraftfullt för byggaren. (3) Skär igenom bullret När feedbackdata har samlats in går de in i ett hemutvecklat system som byggts av Fluent-kärnteamet. Nuförtiden finns det alltid en risk att användbar input drunknar av AI-slask eller ogenomtänkt jordbruk. För att ligga steget före kommer vi att förlita oss mycket på AI för att filtrera, sortera och klustra data. Vi gräver också i data för att hjälpa byggare att resonera kring vad som är hög signal och stämmer överens med deras testbehov. Med en app var ~2:e vecka för feedback. Första appen fick hundratals högkvalitativa och höga signalinlämningar. Itererande team. Feedback > Farming. Här för att döda dina fåfänga mätvärden.