Lezione dal corso A/B Testing
Come si fa? Eviteresti ora qua abbiamo già detto vogliamo prima affrontarlo da un punto di vista teorico, ma non è teorico.
Semplicemente non voglio mostrare tool in quest'area perché una volta che esco dallo schermo chissà cosa succederà.
Quindi facciamo vedere prima le slide, come tutti gli elementi diversi delle considerazioni degli step che dobbiamo fare per fare una b testing e vi faccio vedere direttamente aprendo google optimum x e facendo vedere proprio con mano come si fa un test proprio per renderlo ancora piu' facile concreto.
Fatemi sapere comunque se avete già fatto in vita vostra degli dei test nei commenti così anche più facile orientarmi.
E se li avete già fatti? A volte sì, a volte no dipende, ma è comunque qualcosa di veramente semplice nel momento in cui capiamo come farli, allora come si fa a b testing, cioè un singolo step? Tutti quanti partono dal b testing, dobbiamo creare un'ipotesi e partire sbagliato.
Si parte sempre, sempre, sempre dal analizzare Google Maps.
Scusatemi Google-analytics google del manager oh you're sono in realtà potremmo anche togliere Google top manager perché in realtà è il tool che viene usato per installare in questo caso specifico gli altri due ma google-analytics oh you're sono per me il tool gratuiti più facili da usare e che ci possono dare piu' informazioni in assoluto proprio per essere in grado di analizzare tutto quello che ci serve a livello di e B testing.
Sia che facciamo i b testing con email marketing sia che lo facciamo in altro modo, possiamo usare anche li' google-analytics per vedere tutto quanto, ma veramente si deve si deve partire sempre se si puo' da analizzare, analizzare come si comportano i nostri utenti, analizzare le statistiche e analizzare tutto quanto è veramente importantissimo.
Un esempio semplicissimo Schermata comportamento big ore su analytics Vediamo questo vediamo le singole pagine del nostro business come i le cascate rosse in un certo senso sono i drop off sono dove gli utenti lasciano.
Partiamo da quello partiamo da capire dove i nostri utenti lasciano il nostro business, dove i nostri utenti lasciano il nostro sito e partendo da Li' siamo in grado veramente in fretta di individuare da dove partire e fare i B testing.
Do già un suggerimento partiamo sempre a fare i b testing.
Scegliamo sempre i test, ma lo vedremo dopo nella parte di Priority Izz azione dalla fitta.
Più siamo vicini alla conversione, più è facile che un cambiamento produca dei risultati su quella singola conversione.
Se abbiamo un e-commerce cerchiamo sempre di per non sempre, ma se possiamo partiamo dall'ultimo step del check out, perché se siamo in grado di cambiare anche solo un elemento li', potremmo cambiare completamente il conversion rate, il fatturato per click, tutto quanto, molto più in fretta.
Se invece facciamo un test sulla home page del nostro commercio è molto più difficile che quel cambiamento si vada a trasmettere attraverso tutti gli step del nostro funnel, fino ad arrivare al tasso di conversione.
Ma non è solo quello, e anche proprio i gol, le statistiche che ci servono per validare.
Se un test veramente sta producendo un risvolto positivo oppure no è molto ma molto più facile che stare questo cambiamento quando siamo vicini.
Perché in ogni caso abbiamo un gol diretto che magari potrebbe essere il numero di transazioni o potrebbe essere fatturato per sessione.
Decidiamo dopo lo vedremo diversi elementi tutto questo, ma è molto più facile che siamo in grado di vedere tutto questo e abbiamo più gol rispetto invece vederlo dall'inizio dove invece potremmo avere molti meno utenti che arrivano nella fase finale.
Andiamo avanti e qui andiamo proprio analizzare.
Quindi prima cosa, step uno se possiamo, analizziamo sempre.
Analizziamo inizialmente, se possiamo, da dati tangibili, dati qualitativi e quantitativi.
Ho già google-analytics.
Se non abbiamo questi dati, cerchiamo di realizzare anche soltanto il comportamento dei nostri utenti a livello proprio di sensazione.
Lo so che è completamente sbagliato.
Lo so che le B testing si basa sul è in un certo senso guardare dati, ma in realtà non è analizzare è osservare.
Noi qua non stiamo analizzando, ma stiamo osservando.
Che cosa? Come i nostri utenti interagiscono con le nostre pagine su Google Analytics e social, non abbiamo questi dati.
Pensiamo a qui, alla nostra esperienza diretta di quello che abbiamo osservato di ci sono i nostri utenti.
Come si comportano sui nostri canali social tutto quello che noi sappiamo e cerchiamo di fare.
Che cosa? In base a questo di creare delle ipotesi.
Ideare ipotesi è fondamentale.
Tantissime volte Lewis testing non è altro che una soluzione a un problema identificato.
Quindi noi dobbiamo sempre pensare dando la gerarchia, individuiamo il problema.
La maggior parte delle volte lo analizzi, lo individui proprio con l'osservazione di Google Analytics ho già e tantissime altre cose, ma parti sempre da un problema, un problema che in questo caso abbiamo noi.
Per esempio potrebbe essere i nostri utenti mettono qualcosa nel carrello e poi non comprano.
E questo è un problema, perché noi vogliamo che tutti i nostri utenti che mettono qualcosa nel carrello effettuano l'acquisto problema soluzione.
Qual è la soluzione che possiamo dare? Quale possiamo dare? Diverse? La soluzione al problema che l'utente mette qualcosa nel carrello e che non compra l'unione tra problema e soluzione formula l'ipotesi E adesso vediamo esattamente proprio la formula delle ipotesi e una volta che abbiamo l'ipotesi noi possiamo fare multipli test per andare a validare l'ipotesi cos'è un'ipotesi che è importantissimo.
L'ipotesi si compone di tre elementi dati previsione, valutazione per.
É proprio una frase che possiamo comporre perché abbiamo visto dati o perché abbiamo osservato questo.
Se non abbiamo i dati ci aspettiamo che cambiando cambiamento ora lo rendo concreto.
Tranquilli, otterremo un impatto e lo misureremo attraverso metrica Esempio super banale perché abbiamo visto che pochi utenti arrivano in fondo alla Selex Page è un esempio.
Ci aspettiamo che rendendola cells page più corta otterremo un aumento di almeno il venti per cento di visitatori al check out, perché magari il nostro pulsante per andare al check out era in fondo alla pagina.
Nella più corta più utenti arrivano in fondo, vedono il pulsante cliccano, quindi aspettiamo che più utenti arrivano al check out e lo misureremo attraverso visite al check out super semplice.
Altro esempio di tutto questo perché abbiamo visto che molti utenti mettono qualcosa nel carrello e non completano l'acquisto.
Ci aspettiamo che rendendo il carrello più visuale mettendo piu' immagine nel carrello, otterremo un aumento di almeno il dieci percento di acquisti di prodotti messi nel carrello e lo misureremo attraverso il numero di acquisti.
Questo qua è un esempio, ma capite, abbiamo l'ipotesi.
Questa è l'ipotesi ed è una è un qualcosa che tantissime volte gli test falliscono perché non abbiamo creato un'ipo.
Ora falliscono perché non abbiamo verificato un problema.
Non abbiamo identificato una soluzione al problema, ma non abbiamo creato un'ipotesi che risponde al problema e la soluzione é nell'ipotesi che non abbiamo identificato.
Non abbiamo dato dei numeri chiari di quello che noi ci aspettiamo l'intestino e la maggior parte di volte è veramente l' opinione dell'osservatore di quello che succede se cambia nella versione in una versione cambia un elemento.
Cosa l'osservatore il test? Io in questo caso, che sto parlando.
Cosa? Io voi cosa ci si aspetta la persona nel cambiare questo? Cosa succederà? E in questo caso qua, quando io dico aumento di almeno il venti percento.
È una mia supposizione basata sul a volte completo caso sensazione.
Ma quello che mi dice il mio fegato, il mio feeling si dice Vabbè, insomma, quello che è è questo è la mia esperienza diretta su come i miei utenti si sono comportati in altri casi.
Ed è tutto questo è l'unione di tutto questo, vero? È veramente questo? Ed è per questo che è importante le B testing, perché ci permette sempre di piu', di conoscere sempre di più i nostri utenti e di fare previsioni, ipotesi sempre più vicine alla realtà.
E quando le previsioni non sono veritiere non sono vicini alla realtà.
È in realtà un insegnamento incredibile per noi, per capire che cosa fare.
Vi faccio un esempio.
Perché secondo, se non me lo dimentico perché dico veramente che il fallimento è in realtà positivo? Vi faccio un esempio molto banale.
Potrebbe tranquillamente essere che io vado a vado a faccio un test dove io dico ok il link scritto un link scritto con proprio scritto sottolineato come potrebbe essere un qualche link sottolineato lo voglio rimpiazzare con un'immagine perché penso che i miei utenti rispondono di più al cambiamento da scritto avviso e di conseguenza che clicchi erano di più su un'immagine che dentro contiene un link rispetto a un link proprio testuale con sottolineato faccio di testa penso che aumenterà del quindici percento per dirne una é quello che succede è che alla fine l'esperimento in realtà vince il versione controllo esattamente come ad esempio di netflix di prima.
Bene, non mi arrendo però e dico no magari era l'immagine che è sbagliata invece dell'immagine metto un'icona sempre visual fallisce anche questo.
Bene è chiaro che il testo un paio di volte ma alla fine di questo io che cosa imparo? Imparo che probabilmente quando io vado a ottimizzare per click su rate ctr tasso di click l'utente il mio utente.
Il mio ricordiamoci sempre non è mai una cosa assoluta e relativa relativa ai miei utenti.
I miei utenti reagiscono maggiormente a un link sottolineato testuale rispetto a un'immagine un'icona e qua allora io mi dico bene, Luca, che cosa? Come questo apprendimento mi può far creare nuovi test che vadano a ottimizzare il mio sito.
Magari vi dico ma sai una cosa? Io in realtà ho altri luoghi dove invece avevo delle immagini al posto di link che magari potrebbe essere all'interno del mio della mia home page o un clown page del mio e-commerce molto bisbal con molte immagini che cosa potrei fare? Potrei sotto l'immagine aggiungere un link che quindi l'utente può cliccare sia l'immagine che il link, magari da questa tipologia di b test aumento il clic su rete del quindici venti percento perché ho reso più concreta piu' facile é intuibile di quello lì è un link e l'utente clicca da un fallimento.
Abbiamo in realtà che non è un fallimento.
Abbiamo in realtà ha imparato qualcosa che ci permette di creare nuovi test.
Perché? Perché abbiamo capito una cosa che prima non sapevamo dei nostri utenti.
Ragazzi, questa cosa se voi capite questa cosa ne sapete probabilmente di piu' di testing del novantanove percento della popolazione mondiale.
Quello sicuramente quello già lo sapete di più.
Ma il novantanove percento di persone che lavorano in marketing e che molte volte fanno i b testing perché io vedo veramente tanto tanto non comprensione di cosa sia veramente vi testing e di aziende che lo fanno completamente a caso non vi posso dire nomi, ma una delle top dieci aziende al mondo il reparto italiano e di questa azienda fai b testing e loro stessi mi dicono non lo facciamo come come lo faresti tu dentro aziende come l'ho fatto io e rocket internet e altre cose non lo fanno così vi posso garantire che poche persone fanno i b testing in maniera secondo me corretta e anch'io non lo faccio i livelli che lo potrebbero fare altre aziende.
Ho parlato con tanti cross hacker anche a londra l'ultima ciotola non lo faccio a livello scientifico perfetto come lo farebbero altre persone.
Ma perché raggiunge quei livelli di essere scientifico quando hai veramente city con volumi di traffico enormi che ti permettono di fare questo.
E adesso vedremo anche questo.
Però secondo me è veramente importante comprendere questo elemento che è veramente importante.
Ok, vado avanti e non mi fermo qua
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