Come fare a testing su Shopify sappiamo quanto sia importante fare i test.

Um, molti team marketing non lo fanno magari abbastanza di frequente, in realtà.

Um nell'ambito e-commerce il tema dell'essere data driven è la base.

Quindi no.

Ogni volta che si implementa una nuova funzionalità, un nuovo slide um un si vuole fare un cambio all'estetica banalmente del sito è fondamentale misurare il cambio che questo um insomma, che questo cambiamento ha portato in positivo e in negativo, proprio perché sicuramente ci sarà un cambiamento e non averlo registrato non ci permette di prendere le decisioni complete.

Um, gli test ci permettono appunto.

Chiara l'ottica l'obiettivo della B test è quello di migliorare le conversioni? No, fa parte un po' dei pilastri della E e fare testing, appunto, significa tenere a mente in un registro tutte le modifiche effettuate, um che però vanno ad incidere in maniera diretta o indiretta sul processo d'acquisto dei nostri clienti.

Quindi dobbiamo effettivamente tenere traccia dei risultati, tenere traccia del del tasso di abbandono del del carrello o delle singole pagine, perché effettivamente questo è uno degli aspetti che può effettivamente, um farci capire che magari un check out più semplice o un'offerta posizionata in un determinato modo, incentiva i clienti a finalizzare l'acquisto.

Al contrario, un processo di acquisto a più step magari rallenta questo tipo di di esperienza, così come l'aumento del ritorno dell'investimento fare testing a tutti gli effetti, cercare di ottenere più risultati con le stesse risorse o per lo meno cercare di indirizzare questi risultati o per lo meno cercare indirizzare questi risultati affinché appunto i benefici vengano massimizzati, eh, ma non solo.

Quando facciamo il testing appunto, andiamo a tutti gli effetti a misurare l'impatto che il le nostre idee, le nostre ipotesi hanno all'interno del del del percorso dell'utente e soprattutto solo facendo i test possiamo effettivamente dare un un metro.

Un paragone di giudizio concreto se ci se diciamo se ci riportiamo solo alla metrica del fatturato um per sapere se effettivamente una decisione è stata positiva o meno, ecco che rischiamo magari di sì, avere un incremento nello sho, ma magari perdere quel tipo di posizionamento nel medio lungo periodo e quindi non fare effettivamente la miglior scelta per il business.

Quindi ecco, fare testing è fondamentale e ci permette appunto di migliorare l'esperienza degli utenti e massimizzare i profitti.

Ho selezionato tre app che andiamo a vedere con cui poter fare appunto testing su shopify.

La prima è um l'omino um l'ome è a mio parere, insomma un'ottima app che ti permette appunto di gestire gli a b test.

Um uno tra tutti è appunto i prezzi, le descrizioni e le immagini dei prodotti.

Quindi banalmente poter vedere se il cambio di un titolo all'interno di un prodotto incide o meno con la performance appunto di quest'ultimo così come i prezzi e così come anche chiaramente qualsiasi sezione del nostro sito no.

Quindi lavorando per peron um un altro un altro grosso diciamo um spunto è testare un tema intero.

Quindi se noi vogliamo fare un upgrade di più sezioni del nostro sito non necessariamente proprio se vogliamo switchare il design, ma anche vogliamo magari fare un un multitest no dire okay attualmente gestiamo um che ne so i il le le le le pagine prodotto sono tutte sono tutte fatte in questo modo vogliamo cambiare non una scheda prodotto, ma tutte insieme possiamo duplicare il tema, lavorare sulla modifica delle schede prodotto su quel tema e fare un test di um appunto un test dei temi um interi che secondo me è una cosa veramente bellissima e di grande valore.

E poi chiaramente andare a prendere le decisioni, come in questo caso della scheda prodotto predefinita versus quella in prova, e vedere effettivamente qual è il tasso di conversione, qual è il numero di carrelli, quali sono state le visite e prendere le decisioni, le decisioni migliori.

Quindi questo è il primo.

Il primo strumento che che propongo il secondo si chiama scout.

E anche questo chiaramente ci insomma ha interesse nel fare tutta la parte di um testing.

Diciamo che qui abbiamo testi più relativi anche alla parte di di pricing e, um, e anche di di di spedizione, quindi possiamo magari mostrare un banner per certi.

Possiamo, per esempio mostrare un banner per certi clienti in cui abbiamo un'offerta dedicata e vedere se la se quell'offerta è valida.

Una cosa che ho fatto un po' di tempo fa è stato quello prima della season, per esempio, prima del Black Friday, testare su un cluster specifico di utenti diverse promozioni, quindi per vedere qual era la promozione che um, era più ricettiva da poi pianificare effettivamente come lancio principale.

Quindi fare testing di promozioni e l'ultimo è intelligence che, um diciamo costa un po' di più, però è forse un po' più user friendly e ci permette di fare split di traffico più avanzati nell'ambito del pricing con analitiche e appli più specifici.

Quindi insomma, anche qui, come sempre, le app che costano un po' di più sono quelle che investono di più nell'ambito delle analitiche, magari in quelle due tre funzionalità extra.

Prima di concludere, ricordiamoci sempre che per prendere decisioni appunto fondamentali, dobbiamo anche saper leggere i dati che raccogliamo.

E questo è un uno strumento che lo stesso Luca ha condiviso all'interno di uno dei suoi dei suoi corsi presenti qui sull' r N, che ti permette effettivamente di capire qual è il minimo necessario per effettivamente prendere una decisione ponderata? No a livello di traffico di utenti, tra la versione di controllo e la versione della variante uno.

Se qui abbiamo dieci conversioni, qui ne abbiamo trenta.

Chiaramente abbiamo un tasso di conversione del trenta percento se è durato, diciamo il test sette giorni.

Noi effettivamente sappiamo che l'incremento è sufficiente per poter fare il tipo di um di di modifica necessaria se al contrario fossero state, diciamo solo um, solo dodici le conversioni sicuramente ci sarebbe stato un lift, però non sarebbe stato diciamo necessa- non sarebbe stato sufficiente.

Avremmo dovuto farlo, insomma, farlo molto più a lungo.

Diciamo questo test per avere una probabilità più schiacciante che la variante effettivamente fosse migliore della del del controllo, quindi effettivamente della situazione originaria.

Quindi, um, per concludere, se inizi a, um ad entrarti nell'ambito delle degli bi test, non dimenticarti mai di questo ottimo tour gratuito di CX di Excel che appunto ti permette in tempo reale di capire qual è l'esito del tuo, del tuo bi test.