In questo video voglio parlare di Edith Stein collegato al prezzo.

Infatti il prezzo è chiaramente qualcosa che noi decidiamo in un certo senso tavolino basato sul valore che i nostri utenti ricevono e il valore che noi, il valore percepito dai nostri utenti del nostro prodotto servizio e di conseguenza decidiamo il prezzo.

Chiaramente è una cosa molte volte che parte da un punto di presupposti noi preso presumiamo che in un certo senso questo qua sia il prezzo giusto.

Ma la verità è che se noi avessimo voluto decidere veramente il prezzo, avremmo dovuto fare a Big Stick.

Questo qua è l'unico modo per comprendere veramente qual è il prezzo adeguato.

Il nostro prodotto servizio, chiaramente partendo in un raggiunge adeguato ora, proprio riguardo a questo, qualche anno fa ho fatto proprio l'ottimizzazione del pricing di un prodotto che era un prodotto online che tra L'altro veniva venduto anche attraverso un bundle.

Successivamente un bundle aveva questo prodotto principale e poi c'era anche un upgrading offer.

Ora, quello che io e mio figlio abbiamo fatto è stato proprio fare i b testing e vedere come questo prodotto quale fosse il raggiunge di prezzo adeguato per questo prodotto.

Per massimizzare il risultato economico.

Prima faccio vedere un paio di esempi di come abbiamo fatto questo test e poi parlo di che cosa vuol dire realmente massimizzare il risultato economico.

Prima cosa che abbiamo fatto il prodotto costava diciassette euro.

Quello che abbiamo fatto è stato fare un test con tre variabili diverse perché abbiamo abbastanza traffico.

Dove mette? Avevamo il prodotto di sette euro nella versione del controllo che era quello normale.

Poi un test con una versione a con il prezzo euro e l'ultimo con un prezzo a trenta a ventisette euro.

Quindi avevamo tre prezzi diversi sette, diciassette, ventisette per lo stesso prodotto.

Ora non stiamo Questo quadro non era un okay.

Vendiamo a un utente il prezzo.

Il prodotto Ventisette euro a un altro utente prezzo è sette euro.

Questo qua è un test.

Che cosa vuol dire? Una B test è semplicemente un test dove noi, per un piccolo, per un periodo di tempo breve, andiamo a mostrare a una frazione dei nostri utenti diverse opzioni per vedere com'é.

Le diverse statistiche, le diverse conversioni, eccetera vanno a cambiare in base a quanto aumento diminuisca il prezzo.

Questo qui abbiamo già detto, è il perfetto test per verificare l'elasticità della domanda e dell'offerta in base al prezzo.

Quindi quello che noi vogliamo vedere quale di questi prezzi per questo prodotto digitale, in questo caso specifico, è in grado di generare il maggior risultato economico in termini di profitto in termini di fatturato? Qui come bisogna subito partire da il presupposto che ok, quello che vogliamo vedere è quindi l'utente.

Troviamo cento utenti che entrano nelle tre versioni diverse.

Primo primo gruppo di utenti da cento, cento utenti vedono l'offerta di cento euro quanti la comprano prima statistiche vogliamo capire subito è qual è il tasso di conversione? Quanti di quegli utenti comprano il prodotto su cento per dire chiaramente in termini percentuali e quant'è il valore generato da quell'utente su quel prodotto specifico.

Quindi cosa vuol dire questo? Se su cento utenti dieci compra un produttore di sette euro, questo vuol dire che abbiamo un tasso di conversione il dieci per cento e abbiamo un conseguente valore, visto che il prodotto diciotto euro di centosettanta euro per questo pricing molto semplice che se poi lo dividessimo per singolo utente che ha visto la pagina che un'altra statistica estremamente importante vuole dire che abbiamo un valore di una punto sette euro per ogni utente che ha visto la pagina giusto.

Cento utenti hanno visto la pagina di vendita, dieci hanno comprato dieci, quindi hanno prodotto il valore di centosettanta euro centosettanta euro diviso cento uno e settanta per ogni utente che vede la nostra pagina teoricamente noi abbiamo una punto sette euro ora cosa succede invece quando cosa ci possiamo aspettare? Che può succedere? Può succedere quando cento utenti vedono la pagina sette euro bene, qua dipende in base alla storia del prezzo in base al valore percepito in base ad altre cose.

Ma diciamo pure che il tasso di conversione potrebbe essere più alto, potrebbe essere più alto che invece di dieci utenti su cento e compra il prodotto sette euro lo comprano che ne so tredici.

Ok, quindi in questo caso qua abbiamo un trenta percento in più di testo di conversione abbiamo un tredici percento totale di utenti che comprano il prodotto da sette euro e di conseguenza tredici utenti e comprerò sette euro.

Dobbiamo moltiplicare sette per tredici che fa settanta per dieci più ventuno fa novantuno.

Abbiamo quindi novantuno euro generati dal prezzo da sette euro, mentre invece ne abbiamo centosettanta generati dal prezzo da diciassette euro.

Abbastanza classico no.

Ora, se fosse veramente così, vorrebbe dire che il prodotto era realmente non è elastico perché abbiamo diminuito il prezzo di tanto di oltre il cinquanta quasi sessanta percento.

Quindi avremmo dovuto registrare un sessanta percento in piu' di vendite per avere il pro prodotto almeno elastico.

Le vendite del prodotto sette euro dovrebbero essere state molte di più invece di è dieci dovrebbero essere state almeno ventidue circa e avremmo dovuto registrare almeno un più almeno centosettanta se non più di euro prodotti di fatturato.

E ancora una volta un'altra statistica fondamentale di andare a vedere è prendere il fatturato.

Quindi novantuno euro prodotti dall'offerta sette euro dividerlo per il numero di utenti che hanno visto l'offerta quindi diviso cento e noi sappiamo che abbiamo esattamente no zero punto novantuno centesimi prodotti per ogni sessione di utenti che hanno visto quella offerta.

Ok, sto parlando lo so che è difficile tenere molte volte d'occhio tutti i numeri, ma è abbastanza per me abbastanza classico ragionare in questo modo.

Poi ci ha offerto da ventisette euro cento utenti arrivano sulla landing da ventisette euro e ci possiamo aspettare generalmente, visto che il prezzo è più alto che meno utenti comprino l'offerta.

Diciamo che invece di dieci otto la comprano.

Quindi abbiamo una diminuzione del venti percento di conversione.

Abbiamo un tasso di conversione dell'otto percento invece che il dieci percento.

Rispetto chiaramente l'offerta dei sette euro.

E se la pensiamo in quest'ottica, dobbiamo moltiplicare otto per ventisette e lo faccio qua velocemente, otto per ventisette.

Avremo due centosedici euro, in questo caso qui.

Se fosse così il caso specifico avremo quindi che abbiamo una diminuzione del venti per cento del tasso di conversione.

Ma la quantità del del abbiamo minuti.

Abbiamo un aumento del prezzo in questo caso qua di sostanziale del sessanta ventisette, che potrebbe essere tranquillamente il quaranta percento.

Ma abbiamo in questo caso qui una diminuzione degli acquisti soltanto del venti percento e di conseguenza, abbiamo un valore totale di due centosedici euro che è più alto di centosettanta prodotti dell'offerta da diciassette euro.

Sto parlando di statistiche a caso, ma molte volte sono molto simili le statistiche che io poi noto all'interno dei miei vari funnel solo possono essere tranquillamente così.

Quindi ragione parlo del ragionamento mentale che è la cosa più fondamentale da conoscere.

Quando poi dobbiamo andare ad applicare queste cose qui ai vari e b test che vogliamo fare surprising una volta che abbiamo compreso questo, quindi abbiamo che due centosedici euro prodotti diviso ancora i cento utenti che l'hanno visto questo vuol dire che ogni utente che vede proprio la nostra pagina produce in media due punto sedici euro.

Quindi ricordandoci come prima abbiamo l'offerta diciassette e mezzo che ogni utente lo che compra ogni utente che vede la pagina spende in media una punto sette euro dall'altra parte ventisette euro abbiamo due punto sedici e l'ultima parte abbiamo invece è zero punto novantuno centesimi che sono in realtà zero punto novantuno euro che sono in realtà quello che vengono prodotti da ogni utente che vede la pagina di per l'offerta di sette euro.

Quest'ultima statistica è la singola statistica.

Dobbiamo considerare fran trend per valutare questo test quando dobbiamo considerare veramente quale test vince, perché il tasso di conversione non vuol dire niente se non calcoliamo esattamente che cosa il valore per sessione ho valore per june chiuse il valore per singolo utente e in questo caso vincerebbe assolutamente a mani basse l' offerta da ventisette qui però andiamo a complicare un po' le cose.

Immaginiamoci che una volta che l'utente ha comprato noi come axel come offerta nella pagina di ringraziamento, gli offriamo un prodotto da trentasette euro.

Ok, ora cambia tutto.

Perché? Perché oltre a il valore frontend sul primo sulla prima offerta settecento ventisette dobbiamo vedere il tasso di conversione e ricalcolare il tasso monetario prodotto dalle tre diverse offerte.

Immaginiamoci che il numero di utenti che abbiamo detto in precedenza che comprava un'offerta da sette euro invece di essere dieci otto come le altre due sono tredici.

Ok ora più utenti il trenta percento in più di utenti hanno visto la pagina di ringraziamento.

Pensiamo se pensiamo a cosa succederebbe se il tasso di conversione del prodotto trentasette euro sia identico per tutte e tre le offerte, capiamo che automaticamente a i novantuno euro prodotti da quei cento utenti che hanno visto la pagina da sette euro dobbiamo aggiungerci poi il valore monetario.

Mettiamo caso che il cinquanta per cento degli utenti che hanno visto che arrivato sulla pagina di ringraziamento in tutte e tre le offerte comprano anche procurato nel sette euro.

Bene, da una parte abbiamo tredici utenti tredici dobbiamo fare in questo caso qua tredici utenti che dall'offerta da sette euro anno sono andato sulla pagina di ringraziamento dobbiamo fare diviso due che fa sei punto cinque e dobbiamo moltiplicare per trentasette che fa duecento quaranta è duecento quaranta euro prodotti in piu' dall'offerta da trentasette nella versione da sette euro e dobbiamo aggiungere questi duecento quaranta euro novantuno che sono quelli che sono i prodotti ancora una volta dagli utenti che hanno comprato il prodotto sette euro.

Ora abbiamo trecento trentuno euro.

Dobbiamo dividere questi trecento trentuno per gli utenti totali che hanno visto l'offerta per sessione e quindi diventerebbe che ora il valore monetario dell'offerta da sette euro non è più novanta novantuno centesimi, ma è tre trin do tre tre euro e tre.

Ora dobbiamo fare questo esatto identico calcolo per tutte le altre offerte, per esempio il quella del diciassette euro.

Abbiamo detto che il valore monetario centosettanta euro dieci utenti la compravano, quindi dobbiamo fare che ci dieci utenti diviso due quindi il cinquanta percento di quei dieci utenti comprano anche l'offerta trentasette.

Quindi dobbiamo moltiplicare cinque per trentasette che facendo ottantacinque e dobbiamo aggiungere questi cento ottantacinque euro ha i centosettanta dell'offerta che fa trecentocinquanta cinque.

Quindi ora l'offerta da trentasei offerta da diciassette euro non produce piu' centosettanta euro, ma produce trecentocinquanta cinque euro e di conseguenza il valore per ogni singolo utente dei cento che sono entrati in questo tunnel che hanno visto questa opzione è tre euro e cinquantacinque.

L'ultimo invece è quello da duecento era quello scusatemi da era quello da ventisette, quindi dobbiamo fare ventisette.

Avevamo detto che otto persone la compravano, quindi erano due centosedici euro prodotti da questa prima offerta, ma poi dobbiamo prendere otto diviso due perché il cinquanta per cento comprano anche quella da venti da trentasette e quindi dobbiamo fare quattro moltiplicato per trentasette e aggiungerci che facendo quarantotto e aggiungerci i due centosedici euro della parte iniziale fa trecento sessantaquattro.

Anche in questo caso qui possiamo capire come in realtà sempre pensando a il valore prodotto per ogni singola sessione dell'utente le cento sessioni nelle tre diverse variabili.

Ancora una volta vince il prodotto da ventisette euro e quindi vuol dire che il prezzo più alto, quello da ventisette, sarebbe quello più funzionale.

Ma immaginiamo un attimo se la domanda fosse stata elastica e quindi se l'utente che comprava quello da sette euro invece di comprare semplicemente invece che soltanto tredici utenti l'hanno comprato invece che dieci lo comprassero molti di più, ancora più elastica e quindi magari te lo compravano venticinque utenti.

Più che il doppio li' avremmo visto che dopo nel front end magari vinceva quella, ma vinceva ancora di più dopo nel back-end, quando più utenti venivano messi a gli veniva proposto l'acquisto del prodotto da trentasette euro.

Quello che voglio dire è che quando noi ragioniamo su una baby test, ma in generale in tutto sul prezzo e qualche altra cosa dobbiamo fare due cose la prima cosa ragionare sempre su non soltanto il valore monetario in termini assoluti, ma il valore monetario in termini della sessione o del singolo utente.

Qual è l'offerta che mi produce il maggior valore a livello monetario per singolo utente che vede l'offerta prima cosa andiamo a ragionare e la seconda cosa crediamo a ragionare è come il prezzo, come il cambio di prezzo si ripercuote poi sul nostro intero business, perché se noi mettiamo un'offerta iniziale da sette euro, ma questa offerta poi ci va, ci permette di portare più utenti a vedere un'altra offerta successivamente da un valore molto maggiore e essendo l'utente che ha comprato piu' incline a comprare ancora.

Magari potremmo tranquillamente decidere di perdere front-end, perderne l'offerta iniziale, perché dopo il tasso di conversione e il relativo valore monetario assoluto sarà molto maggiore alla fine del nostro percorso.

E quando facciamo una B test, è fondamentale ragionare in quest'ottica.

Per quanto possiamo non guardare semplicemente come il cambiamento impatta la sezione specifica su cui stiamo facendo le B test.

Ma come quel cambiamento va a impattare l'intero nostro percorso del business.

E secondo me è un test sul pricing chiaramente ristretto a una piccola frazione dei nostri utenti che potrebbe essere il cinque dieci per cento se abbiamo molto traffico o il venti trenta percento se ne abbiamo di meno.

È qualcosa che dobbiamo assolutamente fare per essere in grado di comprendere qual è il prezzo che genera il valore, ma il maggior valore monetario per noi nel breve periodo, ma anche nel lungo periodo.