> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aftersell.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # A/B test al checkout > Scopri come configurare, gestire e analizzare gli A/B test per i tuoi widget del checkout in Aftersell
# A/B test al checkout
L'A/B testing (noto anche come split testing) ti permette di confrontare due versioni di un widget del checkout per determinare quale performa meglio. L'A/B testing è attualmente disponibile solo per i widget standalone e non è ancora supportato per le pagine. Ogni versione viene mostrata a una parte del tuo traffico al checkout e le performance vengono monitorate separatamente, così puoi identificare la versione con i risultati migliori. Testando variazioni delle tue offerte, puoi migliorare i tassi di conversione, aumentare il fatturato e prendere decisioni basate sui dati per la tua strategia di upsell. Questa pagina riguarda solo l'A/B testing per i widget del checkout. Se vuoi testare le tue offerte post-acquisto, consulta [A/B test per le offerte post-acquisto](/it/aftersell/post_purchase_a_b_testing). I widget del checkout sono disponibili solo per i merchant Shopify Plus a causa delle restrizioni dell'API Checkout Extensibility di Shopify.
## Come funziona l'A/B testing al checkout
I widget standalone del checkout supportano due versioni all'interno di un singolo blocco. Quando entrambe le versioni sono attive, il traffico viene suddiviso 50/50 tra di esse, etichettate come **Version A** e **Version B** nella vista analytics. Ogni versione viene mostrata a una parte separata di clienti e le sue performance vengono monitorate in modo indipendente, così puoi confrontare i risultati e identificare la versione vincente. Ogni versione ha la propria configurazione e le proprie impostazioni, rendendo possibile testare differenze significative tra le offerte. L'A/B testing è attualmente disponibile solo per i widget standalone. Le pagine non supportano ancora l'A/B testing.
### Cosa puoi testare
L'A/B testing è supportato sia sui **widget di upsell** sia sui **widget di contenuto**. **Widget di upsell** - Puoi testare: * **Prodotti**: prodotti diversi, tipi di prodotto diversi o strategie di raccomandazione diverse (prodotto specifico vs. raccomandazioni AI vs. prodotto più costoso) * **Sconti**: importi o tipi di sconto diversi (percentuale vs. importo fisso) * **Modalità widget**: upsell a prodotto singolo, upsell multi-prodotto o upsell con checkmark * **Blank (Skip)**: usa una versione vuota come controllo per misurare se mostrare un upsell aiuta o danneggia la conversione al checkout **Widget di contenuto** (trust badge, testimonianze, controlli del carrello, note, testo, immagini, barra premi) - Puoi testare: * Contenuti diversi per badge o testimonianze * Messaggi o testi diversi * Mostrare vs. non mostrare un widget di contenuto (usando Blank/Skip come controllo)
## Tipi di test
Quando aggiungi una nuova versione a un widget standalone, scegli uno di tre tipi di test:
### Duplicate content
Duplicate content crea una nuova versione che è una copia di una versione esistente. Usa questa opzione quando vuoi testare una piccola modifica - come un importo di sconto diverso o un prodotto diverso - mantenendo tutto il resto invariato. Poiché il punto di partenza è identico, qualsiasi differenza di performance è più probabilmente causata dall'unica modifica che hai fatto. Questo è il punto di partenza più comune per gli A/B test perché riduce al minimo le variabili e rende i risultati più facili da interpretare.
### New content
New content crea una versione vuota che configuri da zero. Usa questa opzione quando vuoi testare un'offerta fondamentalmente diversa - come una modalità widget diversa, una categoria di prodotto completamente diversa o una strategia di trigger diversa. Le versioni New content ti danno piena flessibilità ma richiedono più tempo di configurazione. Questo tipo è più adatto a test più ampi in cui vuoi confrontare due approcci distinti anziché una singola modifica incrementale.
### Blank (Skip)
Blank (Skip) crea una versione vuota che non mostra nulla ai clienti a cui viene assegnata. Usala come gruppo di controllo per misurare il valore di riferimento - cosa succede quando non viene mostrato alcun widget. Confrontare una versione Blank con un'offerta attiva ti aiuta a capire se il tuo widget sta aiutando o danneggiando la conversione al checkout. Questo è particolarmente utile se temi che mostrare un widget possa aumentare l'abbandono del checkout per determinati segmenti di clienti.
## Configurare un A/B test al checkout
### Passaggio 1: apri o crea un widget standalone
1. Apri l'app Aftersell dal tuo pannello di controllo Shopify 2. Vai a **Checkout** nella barra laterale sinistra 3. Scorri fino alla sezione **Standalone widgets** 4. Apri un widget standalone esistente cliccando l'icona a matita (modifica), oppure clicca **Create widget** per crearne uno nuovo
### Passaggio 2: aggiungi una versione
1. All'interno dell'editor del widget, aggiungi una nuova versione 2. Scegli uno dei tre tipi di test: **Duplicate content**, **New content** o **Blank (Skip)** 3. Configura la nuova versione - imposta il prodotto, lo sconto, la modalità widget e tutte le altre impostazioni che vuoi testare
### Passaggio 3: controlla i tuoi trigger
I trigger appartengono al widget, non a una singola versione — la scheda **Select triggers** si trova sopra le schede delle versioni, e sia la Version A che la Version B vengono mostrate alle stesse condizioni. Non c'è nulla da configurare per singola versione e il targeting stesso non può essere sottoposto ad A/B test. Per un elenco completo delle opzioni di trigger disponibili, consulta [Trigger del checkout](/it/aftersell/checkout_triggers).
### Passaggio 4: verifica il posizionamento nell'editor del checkout di Shopify
1. Apri l'editor del checkout di Shopify dal tuo pannello di controllo Shopify 2. Conferma che il blocco app di questo widget standalone sia posizionato nel punto desiderato 3. Il widget non verrà mostrato ai clienti finché non sarà stato posizionato Il tuo A/B test è ora attivo.
## Come viene suddiviso il traffico
Gli A/B test al checkout usano una **suddivisione 50/50** tra due versioni attive (Version A e Version B). Il traffico viene distribuito equamente tra le versioni in modo automatico e non può essere regolato manualmente. Se metti in pausa una versione, tutto il traffico va alla versione rimanente. Per eseguire un A/B test valido, lascia entrambe le versioni in esecuzione.
## Gestire il tuo test
Una volta avviato l'A/B test, puoi gestirlo in qualsiasi momento dall'editor del widget.
### Mettere in pausa una versione
Apri il menu **Manage A/B test** e scegli **Pause version A** o **Pause version B**. La versione in pausa smette di ricevere traffico e la versione rimanente lo riceve tutto. Scegli **Reactivate split test** per tornare alla suddivisione 50/50. Non esiste un interruttore di attivazione per singola versione — l'interruttore **Active** nell'intestazione del widget governa l'intero widget, entrambe le versioni insieme.
### Modificare una versione
Apri la versione e apporta le modifiche direttamente. Per risultati accurati, evita di apportare modifiche significative a una versione mentre il test è in corso, perché questo può rendere più difficile interpretare cosa abbia determinato eventuali differenze di performance.
### Eliminare una versione
Elimina una versione per rimuoverla definitivamente dal widget. Una volta eliminata, la versione e i suoi dati non possono essere recuperati. Tutto il traffico andrà alla versione attiva rimanente.
### Selezionare una versione vincente
Quando sei pronto a terminare il test e a scegliere una versione: 1. Identifica la versione con le performance migliori in base alle sue analytics 2. Metti in pausa o elimina la versione perdente 3. La versione vincente riceverà ora il 100% del traffico
## Comprendere i risultati del tuo A/B test
Quando un A/B test è in corso, puoi visualizzare le performance di Version A e Version B cliccando l'icona a grafico a barre accanto al widget nella dashboard Checkout. Le metriche mostrate dipendono dal tipo di widget - i widget di upsell e i widget di contenuto mostrano metriche diverse. Per una panoramica completa di tutte le metriche a livello di widget, delle analytics per versione e dei grafici della scheda Analytics Checkout, consulta [Analytics del checkout](/it/aftersell/checkout_analytics).
## Limitazioni
### L'A/B testing è possibile solo all'interno dello stesso tipo di widget
L'A/B testing in Aftersell confronta due versioni dello **stesso tipo di widget**. Ad esempio, puoi testare due diverse configurazioni di trust badge l'una contro l'altra, oppure testare un'offerta di upsell contro Blank (Skip). Non puoi eseguire A/B test tra tipi di widget diversi - ad esempio, non puoi testare un widget trust badge contro un widget immagine nello stesso A/B test.
### L'A/B testing non è disponibile per le pagine
L'A/B testing è attualmente disponibile solo per i widget standalone. Le pagine non supportano ancora l'A/B testing.
### Il test del posizionamento non è supportato
Non puoi eseguire A/B test su posizionamenti diversi del widget (ad esempio, testare se un upsell performa meglio nel riepilogo dell'ordine vs. sopra la sezione di pagamento). L'A/B testing confronta il contenuto all'interno di un singolo widget in un posizionamento fisso.
## Best practice
### Testa un elemento alla volta
Quando cambi più elementi contemporaneamente, diventa difficile capire quale modifica abbia determinato il risultato. Isola una variabile per test per ottenere insight chiari e utilizzabili. **Bene**: testare sconto del 10% vs. sconto del 20% (una variabile cambiata) **Da evitare**: testare sconto del 10% + Prodotto A vs. sconto del 20% + Prodotto B (due variabili cambiate contemporaneamente)
### Usa Blank (Skip) come controllo
Eseguire una versione Blank (Skip) contro un widget attivo è uno dei test più preziosi che puoi fare. Ti dice se mostrare il widget stia aiutando o danneggiando il tuo tasso di conversione al checkout. Se la versione Blank performa meglio sul completamento del checkout, potrebbe valere la pena riconsiderare completamente l'offerta o modificare il tuo targeting.
### Monitora l'abbandono del checkout
Un tasso di conversione degli upsell più alto è positivo, ma assicurati che non avvenga a scapito di un aumento dell'abbandono del checkout. Controlla regolarmente il **Checkout abandonment rate** nella scheda Analytics > Checkout mentre esegui A/B test. Per i widget di contenuto, la vista analytics per versione include anche una metrica di tasso di abbandono del checkout.
### Idee di test comuni
**Test per widget di upsell** * Prodotto specifico vs. raccomandazioni AI vs. prodotto più costoso * Prodotto complementare vs. stesso prodotto (riacquisto) * 10% di sconto vs. 20% di sconto * Sconto percentuale vs. importo fisso * Sconto vs. nessuno sconto * Upsell a prodotto singolo vs. upsell con checkmark * Upsell multi-prodotto vs. upsell a prodotto singolo * Offerta attiva vs. Blank (Skip) per misurare l'impatto netto di mostrare un upsell **Test per widget di contenuto** * Trust badge con vs. senza badge specifici * Contenuti di testimonianze diversi * Messaggi diversi per note o testo * Contenuto attivo vs. Blank (Skip) per misurare l'impatto di mostrare il widget di contenuto
## Domande frequenti
### Gli A/B test si fermano automaticamente dopo aver raggiunto la significatività statistica?
No. Un A/B test al checkout continua a essere eseguito finché non lo termini tu — non esiste un arresto automatico quando un risultato raggiunge la significatività statistica. Esamina le performance di ciascuna versione nelle analytics e, quando sei sicuro della versione vincente, termina il test manualmente disattivando o eliminando la versione perdente (vedi [Selezionare una versione vincente](#selecting-a-winner)). Aftersell non ferma mai un test né sceglie una versione vincente al posto tuo. ***
## Hai bisogno di aiuto?
Se hai domande sulla configurazione o sull'analisi dei tuoi A/B test al checkout, contatta il nostro team di supporto usando la chat dal vivo in basso a destra nell'app.