Lezione dal corso A/B Testing
In realtà le b testing ha come scopo imparare ma imparare cosa? É qua ho messo l'immagine di indovina chi perché secondo me rappresenta realmente quello che è.
Noi quando apriamo un business, un blog, un sito, qualsiasi cosa è come l'indovina chi con tutte le tessere su abbiamo davanti tantissime persone completamente diverse ogni singolo comportamento dei nostri utenti.
Noi siamo in grado con un dito di buttare giu' una uno dei vari tasselli e piano piano raggiungiamo l'immagine che molte volte viene definito Yusef persona.
Ma andiamo a creare la nostra testa e nella testa del nostro team e in generale nostra la l'identikit in un certo senso di chi sono le persone che hanno ottengo il valore del nostro business, che sono le persone che il nostro business vuole raggiungere e con cui noi vogliamo comunicare.
Se capiamo tutto questo ora una persona mi dirà Luca, ma non abbiamo bisogno di b testing per capire tutto questo, perché alla fine dei conti io ho queste informazioni in tanti modi diversi.
Per esempio Google Analytics, google-analytics google-analytics io posso vedere in un secondo che cosa posso andare a vedere? È all'interno per esempio tutta la parte di audience posso vedere esattamente dove lo metto più grande perché magari non lo vedete.
Fatemi sapere se poi si vede.
Però il concetto è che possiamo proprio vedere qua direttamente che tutta la parte di audience che abbiamo tutte le informazioni sappiamo qual è l'età media dei nostri utenti.
Sappiamo da quale città si collegano, Sappiamo tutto quanto, ma tutto questo serve fino a un certo punto.
E per far vedere per far capire esattamente tutto questo elemento, ho fatto un'altra slide, secondo me che spiega molto bene tutto questo concetto google-analytics è come vedere una tigre dietro una gabbia.
Come vedere un animale allo zoo di b testing è come vederlo nel suo habitat naturale.
Quando noi vediamo un animale dietro allo zoo, noi ok, noi sappiamo tutto questo.
Sappiamo il colore della tigre.
Sappiamo che la tigre fa determinati rumori.
Sappiamo che mangia.
Sappiamo che respira.
Sappiamo queste cose, ma non sapremo tantissime cose che ci perdiamo rispetto a una tigre nel suo habitat naturale, perché è come se avessimo una fotografia della tigre.
Sappiamo il suo colore, Sappiamo tutto quanto, ma non sentiamo il suo odore.
Non vediamo come caccia.
Non vediamo la sua strategia.
Non vediamo queste cose.
Questo è invece quello che vediamo durante le B testing, perché con Lewis Testing noi siamo in grado di vedere come l'utente si comporta non semplicemente nel nostro sito, ma come reagisce a determinate strategie, a determinati cambiamenti che non gli mettiamo davanti.
Noi siamo in grado di vedere esattamente come L'utente reagisce determinati input che non gli diamo e sono gli output che ci permettono di comprendere veramente quella persona, quelle i nostri utenti.
In media è come dire è è come dire una ragazza la conosco attraverso semplicemente una fotografia, oppure incomincia a parlare.
È in base quando siamo a cena con un nostro, col nostro fidanzato, con la nostra fidanzata che é.
Ci cominciamo a conoscere, cominciamo a parlare, incominciamo a interagire e lì è l'unione delle due dei due dei due elementi che ci permettono veramente di conoscere a fondo una persona e per essere in grado di conoscere a fondo i nostri utenti.
Dobbiamo fare esattamente questo.
Dobbiamo essere in grado di interagire con loro e vedere come i nostri utenti interagiscono e reagiscono ai nostri cambiamenti che effettuiamo nel nostro business nel nostro sito, ovunque praticamente ora.
Qual è in generale il l'habitat naturale in cui i nostri utenti interagiscono.
Ragazzi, io cerco sempre di renderlo il piu' semplice é il piu' interattivo in un certo senso possibile, perché secondo me, facendo vedere questi esempi sono questi esempi che rimangono nella nostra testa.
Spero che vi stiano piacendo e che non perché so cerca sono capisco che sono molto diversi rispetto a una presentazione in cui magari siamo abituati, ma secondo me, così che io mi piace farlo direttamente.
Qual è l'habitat in cui i nostri utenti si muovono la maggior parte di volte è proprio il concetto di user journey, ovvero il percorso che i nostri utenti fanno all'interno del nostro sito, all'interno, della nostra piattaforma, della nostra app di ovunque, praticamente e di conseguenza, se noi sappiamo questo, sappiamo che sono proprio questi elementi.
È proprio il concetto di user giorni e dei diversi step che i nostri utenti percorrono, che ci permettono di vedere come se noi cambiamo un elemento all'interno del percorso.
Possiamo vedere sia come lui cambia il per il cambiano le interazioni, cambia il comportamento dell'utente all'interno di quel singolo step sia di come quel singolo cambiamento va a influire su tutti gli step successivi che è quello di rimanere sola con Netflix.
Se noi cambiamo il design della nostra pagina cambia soltanto come l'utente interagisce con mettendo le mail o cambierà anche una volta che l'utente ha messo le mail come interagirà all'interno del check-out.
Tutte queste sono domande che dobbiamo porci é che esattamente le b testing e ci permette di rispondere a queste domande.
Ma ora siamo sempre ancora ragazzi nella parte di introduttiva, In un certo senso come va a in un certo senso influire tutti questi test costantemente e qua ho già fatto questo esempio in passato mi piace prendere come esempio Amazon nel millenovecento novantanove questo screenshot che vediamo quello ingrandisco anche è Amazon è la schermata di Amazon nel millenovecento no novantanove e qua possiamo vedere esattamente come l'utente in un certo senso quello che l'utente vedeva nel novantanove.
Questo qui Amazon.
Cioè, vediamo che ci sono, penso non so neanche, ma immagino che ci sia una roba come quaranta o cinquanta link diversi, pochissime immagini, pochissimo visual come Amazon è cambiata nel tempo.
Questo qua è Amazon.
Nel duemila e nove dieci anni dopo abbiamo visto che ci sono meno link, molti più immagini è già più visual come Amazon è cambiato nel duemila diciotto, altri nove anni dopo o è praticamente completamente visual? Non non vedo il link, non sembrano neanche essere link al massimo ci sono pulsanti di una barra di ricerca, ma sono solo immagini e Amazon è andato avanti Amazon nel duemila eventi.
Ora questo qua è un'immagine che ho preso neanche due giorni fa e possiamo vedere come è ancora più visual.
Ancora più elementi ancora sono ancora più immagini.
Ci sono ancora più elementi distintivi in un certo senso che fanno interagire all'utente, non leggendo, ma direttamente d'istinto.
Perché faccio questo esempio e queste immagini molto importanti le abbiamo prese attraverso il concetto.
Un tool gratuito che troviamo su internet che si chiama Way back machine.
Lo vediamo direttamente scritto li' in alto.
Questo qua ci permette di inserire qualsiasi link di qualsiasi sito nel passato e vediamo tutti questi pallini e questo in un certo senso Calenda.
Tutti questi pallini sono tutti i cambiamenti che state effettuati da Amazon ogni giorno vediamo la barra in alto con tutte quelle righe nere che crescono quello lì dal millenovecento novantanove a oggi nel duemila eventi sono tutti i cambiamenti che ogni singolo giorno ha fatto Amazon e che questo tool ha fotografato per noi.
E possiamo vedere come tutti questi linee nere che aumentano è in realtà il processo in un certo senso di siero conversion, rate optimization e b testing e si vede proprio piu' un sito cresce piu' tendenzialmente si fanno i b testing e si fanno cambiamenti, ma questi cambiamenti che sono sicuramente importantissimi, come vedremo fra pochissimo le Big Stig, non si basa unicamente su fare cambiamenti, ma sul capire quali cambiamenti fare.
Se noi capiamo questo potremmo vedere come forse il più grande, incredibile cambiamento che Amazon ha testato e ha fatto è stato in un certo senso non basato sul aggiungere, ma è stato basato sul togliere.
Questo qua è un esempio di come Amazon ha cambiato la sua user journey, il comportamento, il il percorso che gli utenti facevano una volta che avevano già effettuato dei pagamenti dentro Amazon, rimuovendo completamente due step lo step del carrello e lo step del check-out attraverso il Buy Now with one click.
E attraverso questo tool, attraverso una strategia che hanno tra l'altro brevettato con un singolo click l'utente sta salta completamente degli step.
Questo qua è forse il conversion rate Optimization è una conseguenza delle B testing individuare qual è quella strategia che ci permette di aumentare il tasso di conversione e di conseguenza i risultati economici.
In questo caso, ma dipende chiaramente dal gol, scegliamo che i nostri utenti faranno attraverso una versione differente.
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