Đây là cách mà @fluentxtz testnet được tối ưu hóa cho phản hồi ứng dụng, cung cấp cho các nhà phát triển một cách tiếp cận có hệ thống để biến dữ liệu phản hồi thành quyết định sản phẩm. Sao chép từ bài viết của tôi để loại bỏ tiếng ồn. Dưới đây là ba chức năng chính của trải nghiệm testnet Fluent: (1) Hiểu nhu cầu (2) Thu thập dữ liệu (3) Phân tích dữ liệu (1) Hiểu nhu cầu chiến lược Nhóm cốt lõi của Fluent làm việc chặt chẽ với @BlendedBldrs để xác định các thành phần của sản phẩm mà họ muốn tối ưu hóa. Bất cứ điều gì từ quy trình đăng ký đến vòng chơi game đến đánh giá rủi ro. Chúng tôi giúp xác định các lĩnh vực chiến lược cần tập trung: - Tính khả dụng & UX (điều gì khiến người dùng cảm thấy bối rối) - Khuyến khích & Gắn kết (điều gì khiến nó thú vị hoặc đáng để tiếp tục) - Hiệu suất & Tải (lỗi, độ trễ, sự cố) - Giá trị cộng hưởng (họ có hiểu ứng dụng nói về điều gì không) (2) Thu thập dữ liệu phản hồi Khi nhu cầu của họ được đánh giá, chúng tôi tạo ra một chiến lược thử nghiệm tùy chỉnh tập trung vào việc thu thập dữ liệu định tính và định lượng trong quy trình sản phẩm của họ, tập trung vào việc ghi lại phản hồi thực từ người dùng của họ. Điều này không chỉ là một mẫu được dán vào cuối một phiên. Hệ thống được thiết kế nhẹ nhàng, linh hoạt và bản địa cho mỗi ứng dụng - gặp người dùng ở nơi họ đã có, mà không làm gián đoạn trải nghiệm của họ. Điều gì làm cho điều này hoạt động là thiết kế phản hồi có chủ đích nhưng cũng là cơ sở hạ tầng bên dưới. Bằng cách sử dụng các công cụ như @get_para, chúng tôi có thể đơn giản hóa việc onboard ví, đơn giản hóa việc lập bản đồ danh tính và ghi lại các tín hiệu hành vi chính ở cấp độ ví và phiên, tất cả mà không yêu cầu người dùng phải vượt qua các rào cản. Nó mượt mà cho người dùng và mạnh mẽ cho nhà phát triển. (3) Cắt xuyên qua tiếng ồn Khi dữ liệu phản hồi được thu thập, nó sẽ vào một hệ thống tự phát triển được xây dựng bởi nhóm cốt lõi của Fluent. Ngày nay, luôn có nguy cơ rằng những thông tin hữu ích bị chìm trong tiếng ồn của AI hoặc việc canh tác không suy nghĩ. Để đi trước điều này, chúng tôi sẽ dựa nhiều vào AI để giúp lọc, sắp xếp và phân nhóm dữ liệu. Chúng tôi cũng đào sâu vào dữ liệu để giúp các nhà phát triển lý luận về những gì có tín hiệu cao và phù hợp với nhu cầu thử nghiệm của họ. Đặc biệt một ứng dụng mỗi ~2 tuần để lấy phản hồi. Ứng dụng đầu tiên nhận được hàng trăm bài gửi chất lượng cao và có tín hiệu cao. Các đội đang lặp lại. Phản hồi > Canh tác. Ở đây để tiêu diệt các chỉ số tự mãn của bạn.