Impostazioni predefinite di ordinamento delle pagine categoria che bilanciano nuovi arrivi e bestseller, con test A/B per i cataloghi moda, beauty ed elettronica.
L'ordinamento non è una preferenza secondaria. Decide cosa i clienti vedono per primo, cosa non vedranno mai e quale immagine hanno del tuo store in quel momento. Lo stesso catalogo può sembrare fresco, premium o orientato agli sconti a seconda dei primi 8–12 prodotti mostrati.
Ecco perché il sort predefinito su una pagina categoria è una decisione di conversione. Cambiando l'ordine cambi quali articoli ricevono clic, visualizzazioni di pagina prodotto, aggiunte al carrello e acquisti.
Il compromesso centrale è scoperta vs prova sociale. “New” aiuta a trovare quello che è fresco e può aumentare visite ripetute. “Bestsellers” riduce il rischio mettendo davanti articoli con validazione sociale. La maggior parte dei negozi ha bisogno di entrambi, ma non ovunque.
L'obiettivo guida il predefinito. Se il target è fatturato, guida con articoli che vendono bene e hanno margine sano. Se è il tasso di conversione, riduci lo sforzo decisionale con vincitori provati. Se è l'AOV, porta in evidenza articoli che si abbinano bene o hanno prezzi più alti. Se i resi sono un problema, evita di mettere davanti prodotti che deludono dopo la consegna.
La dimensione del catalogo e il ciclo d'acquisto determinano quanto intensa sia la tensione “nuovo vs provato”. La moda con drop settimanali spesso beneficia di “New arrivals” nelle categorie con visite ripetute. Un piccolo catalogo elettronico solitamente converte meglio guidando con “Best selling” perché i clienti fanno ricerche mirate.
Una categoria beauty con 2.000 SKU può seppellire i lanci se il predefinito è sempre bestseller. Ma un predefinito “New” può anche sovraesporre articoli non recensiti e danneggiare la fiducia. Il miglior predefinito corrisponde a come i clienti comprano in quella categoria, ed è qualcosa che puoi misurare e aggiustare senza indovinare.
L'ordinamento non è solo un controllo. È una promessa. L'ordine predefinito dice ai clienti cosa conta di più in quel momento: freschezza, popolarità, risparmio o aderenza al budget.
Opzioni comuni e l'aspettativa che generano:
I predefiniti contano di più quando i clienti sono indecisi. Se sanno già cosa vogliono (una shade specifica, una taglia o una capacità), ignoreranno l'ordinamento e andranno direttamente ai filtri. Nel beauty la shade e il tipo di pelle spesso battono qualsiasi ordinamento. In moda, la disponibilità di taglia può contare più della novità. In elettronica, capacità, dimensione dello schermo e compatibilità di solito decidono la short list.
Una regola semplice: dovresti poter spiegare il predefinito in una frase chiara, come “Articoli più recenti prima” o “Più acquistati questa settimana prima”. Se non puoi spiegarlo senza qualifiche, è troppo complesso per essere un predefinito e dovrebbe essere un ordinamento opzionale.
“New” e “Bestseller” suonano ovvi, ma i team cambiano silenziosamente cosa significano nel tempo. Scegli una definizione, documentala e rispettala.
Per “New”, la definizione più pulita è di solito la data del primo arrivo a stock (la prima volta in cui poteva essere acquistato). Usa la data di pubblicazione solo se lanci spesso pagine prodotto prima che l'inventario sia disponibile.
Per “Bestseller”, scegli una metrica che combaci con il modo in cui gestisci il business: unità vendute (equo tra fasce di prezzo), ordini (utile quando le quantità variano) o ricavo (migliore quando margine e AOV contano). Poi fissa una finestra di lookback così l'etichetta riflette la domanda recente.
Un punto di partenza semplice:
Aggiungi guardrail così uno SKU virale non prende il controllo. Pensa a righe e varietà. Limita quante volte uno SKU può apparire, limita la predominanza di un brand e raggruppa varianti simili così la prima schermata non sembra ripetitiva.
Definisci esclusioni così la lista resta utile. La maggior parte dei team esclude articoli esauriti, bundle che confondono i confronti e gli sconti pesanti di clearance se l'obiettivo è “ciò che vende realmente”, non “ciò che viene liquidato”.
La moda è visiva, guidata dalle tendenze e sensibile alla vestibilità. Un predefinito pratico è spesso un ranking blended: guida con i bestseller provati per ridurre il rischio, ma mantieni un flusso costante di novità così la pagina non sembri stantia. Questo funziona meglio quando è basato su regole, non su curatela manuale.
Un buon punto di partenza è “Bestsellers first, con slot protetti per i New.” Pensa in righe, non in singoli articoli. Riserva 1 riquadro ogni 4–8 prodotti per una new arrival, purché sia effettivamente acquistabile nelle taglie comuni.
Mantieni la logica semplice e misurabile: ranka per vendite recenti (spesso 14–28 giorni), applica un piccolo boost agli articoli nuovi e boosta solo quando la copertura taglie è sana (per esempio 60–70% delle taglie core in stock). Abbassa il rank degli SKU con alti tassi di reso nelle categorie sensibili alla vestibilità e fai rispettare la varietà (colori, silhouette e fasce di prezzo) così la prima schermata non diventi near-duplicate.
Esempio: un cliente apre “Vestiti estivi”. La prima riga mostra i top seller, ma un posto è occupato da un nuovo drop che ha ancora S, M e L disponibili. Le righe successive restano varie, così non ci sono cinque midi dress beige di fila.
Non tutte le categorie moda si comportano allo stesso modo. Abiti, outerwear e capi per occasioni beneficiano di segnali bestseller più forti e di una declassifica più marcata per i resi. Le basi (tee, calzini, intimo) spesso funzionano meglio con regole orientate alla disponibilità perché i clienti vogliono trovare la loro taglia subito.
Se stai costruendo la logica di ordinamento nella tua app storefront, tieni le regole in un unico posto e registra il “perché” di ogni posizionamento. I test e le correzioni diventano molto più semplici dopo.
Chi compra beauty spesso arriva con un obiettivo: sostituire un preferito, risolvere un problema o provare ciò di cui tutti parlano. Un buon predefinito premia i prodotti provati ma dà comunque una possibilità ai lanci.
Un punto di partenza pratico è bestsellers first, ma solo quando superano una soglia di valutazione (per esempio 4.2+ con un numero di recensioni significativo). Questo evita che la cima della pagina sia guidata da sconti o hype a breve termine.
I lanci nuovi meritano un boost, ma non per sempre. Boost per una finestra breve (spesso 7–14 giorni), poi lascia che vendite, tassi di aggiunta al carrello e resi determinino la posizione.
Le varianti possono rompere silenziosamente il ranking. Se ogni shade è un articolo separato, le recensioni si diluiscono e i vincitori vengono sepolti. Raggruppa le shade sotto una scheda prodotto e mostra come default la shade migliore (in base a vendite e bassi resi), non la prima shade inserita nel catalogo.
I segnali di qualità contano. Se tracci ragioni di reclamo come mismatch di shade o danni in consegna, usali per declassare leggermente articoli che creano delusione ripetuta, anche se vendono bene.
Quando i clienti filtrano, sposta l'ordinamento verso l'intento. Se qualcuno filtra skincare per una preoccupazione (acne, secchezza, sensibilità), boosta prodotti fortemente taggati per quella preoccupazione e con buone valutazioni.
Chi compra elettronica cerca fiducia e compatibilità. Un buon predefinito riduce il rischio di comprare l'articolo sbagliato, non solo lo sforzo di scorrere. Il predefinito dovrebbe corrispondere a quanto “a rischio” è l'acquisto.
Per categorie ad alto prezzo e alto rischio di rimpianto (laptop, TV, fotocamere), parti da segnali di qualità. “Top rated” spesso funziona meglio di “Bestsellers” perché i clienti temono difetti, mancanza di feature e resi. Per articoli a basso prezzo e basso rischio (cavi, caricatori, cover), “Bestsellers” tende a vincere perché la gente vuole la scelta popolare e sicura.
Un set semplice di predefiniti:
La disponibilità conta. Se un articolo è in backorder o ha tempi di spedizione lunghi, declassalo leggermente così emergano prima gli articoli “in stock, spedizione rapida”. Mantieni la cosa sottile: non nascondere articoli desiderabili, ma non lasciare che prodotti esauriti riempiano la prima riga.
Gli accessori sono delicati. Mostra accessori compatibili dopo che la lista principale è stabile (per esempio dopo i primi 12–24 prodotti) o in un modulo separato. Eviti così che un caricabatterie scalzi un laptop solo perché è economico e si vende tanto.
Infine, evita lo “spec spam”. Avere più specifiche non dovrebbe equivalere a rank più alto. Usa risultati che le persone si fidano (rating, resi, compatibilità verificata), non il conteggio grezzo di specifiche.
Un predefinito funziona solo se puoi spiegarlo, mantenerlo aggiornato e prevenire risultati strani quando i dati si incasinano. Trattalo come una piccola policy: un proprietario, input chiari, aggiornamenti prevedibili.
Esempio tie-breaker: se due articoli hanno lo stesso punteggio bestseller, mostra quello con più taglie in stock. Se la disponibilità è uguale, preferisci valutazioni più alte, poi data di lancio più recente.
I team discutono su “new arrivals vs bestsellers” perché entrambi possono funzionare. I test A/B risolvono la questione, purché la regola sia semplice e misuri gli stessi risultati ogni volta (ricavo per visitatore, add-to-cart rate e tasso di reso).
Inizia testando il predefinito stesso: pure bestsellers vs bestsellers con boost controllato per nuovi articoli. Mantieni il boost limitato così i clienti vedono comunque prodotti provati per primi.
Test rapidi da eseguire uno alla volta:
Mantieni i test puliti: escludi articoli esauriti dagli slot boostati, evita di miscelare sorgenti di traffico con comportamenti diversi (paid vs organic) e corri abbastanza a lungo da coprire giorni feriali e weekend.
Se implementi questa logica in uno strumento come Koder.ai, tieni la regola in un solo posto e registra quale versione ha visto ogni visitatore. Così i win sono più facili da replicare tra categorie.
Molti team impostano un predefinito una volta, poi lo correggono continuamente finché smette di avere senso. Fai attenzione a questi tranelli.
Paragonare “new” e “bestseller” su scale temporali diverse è un fallimento comune. Se “new” significa ultimi 7 giorni ma “bestseller” usa 12 mesi, la lista dei bestseller cambierà pochissimo mentre “new” ruoterà. Mantieni le finestre comparabili (per esempio 14 o 28 giorni) o normalizza per esposizione giornaliera così i vecchi articoli non vincono per inerzia.
Un altro killer silenzioso è boostare nuovi articoli che i clienti non possono comprare. In moda mancano le taglie core; in beauty resta solo una shade; in elettronica è esaurito o con spedizione lunga. “New” dovrebbe essere eleggibile solo se vendibile ora.
I pin manuali e le posizioni sponsorizzate possono anche rompere la logica. Un paio di card pinned va bene, ma se i pin ignorano i filtri, bypassano le regole out-of-stock o soffocano l'algoritmo, l'ordinamento diventa rumore. Limita i pin e fagli rispettare le regole.
Le etichette bestseller diventano fuorvianti se non sottrai resi, cancellazioni o frodi. Questo fa sì che un articolo con alti resi resti in classifica anche quando i clienti non lo trattengono.
Non cambiare troppe cose insieme. Se cambi il sort predefinito, modifichi i filtri e aggiungi un nuovo badge nello stesso rilascio, non capirai cosa ha mosso la conversione.
Prima di cambiare un predefinito, fai un controllo di realtà. Il predefinito è una promessa su cosa i clienti vedranno per primi e deve restare coerente attraverso dispositivi, regioni e settimane intense.
Checklist:
Esempio: se “bestsellers” guida la categoria sneaker ma la prima riga è per metà esaurita nelle taglie comuni, i clienti abbandonano. Un predefinito migliore potrebbe essere “bestselling, in stock” con un piccolo boost per i new drops così la pagina resta fresca.
Annota il piano per i casi limite in un solo posto. Per categorie low-data usa “newest” finché non hai abbastanza vendite. Per i lanci, pinna temporaneamente un piccolo set di nuovi articoli. Per i picchi promozionali, limita quanto lo sconto può dominare la prima pagina così non nascondi i prodotti core.
Immagina un negozio online di media dimensione con tre reparti: moda (drop stagionali e taglie), beauty (riacquisti e bundle) ed elettronica (prezzi più alti, meno SKU, specifiche chiare). L'inventario è misto: alcuni articoli sono sempre in stock, altri limitati e alcuni con disponibilità incostante.
Un piano semplice è impostare predefiniti per reparto e poi applicare guardrail condivisi così i risultati non deviano. Questo mantiene l'esperienza prevedibile per i clienti e gestibile per il team.
Inizia con questi predefiniti e lascia che i clienti cambino ordinamento (prezzo, rating) quando vogliono.
Questi guardrail sono importanti perché “New” può accidentalmente diventare “nuovo riassortito” e “Bestseller” può restare bloccato su vecchi vincitori che non convertono più.
Esegui qualche esperimento che risponda a domande chiare:
Se i risultati confliggono (la conversione sale ma il margine scende), scegli una regola a priori. Una scelta comune è margine di contribuzione per sessione, non solo conversione. Se i dati di margine arrivano in ritardo, usa un tie-breaker temporaneo come AOV e tasso di rimborso/resi, poi ripeti il test più a lungo.
Passi successivi: scrivi le regole in un'unica pagina, rivedi settimanalmente con una dashboard snella e cambia una leva per volta.
Quando un predefinito funziona, il rischio successivo è la deriva. Qualcuno aggiunge un boost “temporaneo”, un tie-breaker nascosto o un nuovo badge, e tre mesi dopo nessuno sa perché la pagina appare diversa. Una specifica breve mantiene il predefinito stabile lasciando spazio al miglioramento.
Mantieni la spec in una pagina:
Imposta una cadenza di revisione in base alla velocità della categoria. Aree veloci (drop moda, set beauty stagionali) spesso richiedono controlli settimanali. Le categorie lente possono essere mensili. La chiave è la coerenza: usa lo stesso piccolo set di metriche ogni volta così le “migliorie” non diventano modifiche casuali.
Per i test, usa un calendario degli esperimenti e registra ogni cambiamento, anche piccoli come l'estensione della finestra bestseller da 7 a 14 giorni. Evita test sovrapposti sulla stessa pagina categoria e annota promo importanti e nuove collezioni perché possono mascherare i risultati.
Se vuoi prototipare più velocemente, Koder.ai può aiutare a generare i pezzi necessari dalla chat: una vista admin in React, un backend in Go con PostgreSQL per memorizzare regole e assegnazioni, e funzionalità di piattaforma come snapshot e rollback. Questo mantiene versioning e meccaniche di sperimentazione sotto controllo mentre il team si concentra sulle decisioni di merchandising.
L'ordinamento predefinito decide cosa i clienti vedono per primi, quindi sposta clic, aggiunte al carrello e acquisti. Se il primo schermo sembra troppo rischioso (prodotti sconosciuti) o troppo stantio (sempre gli stessi vincitori), le persone abbandonano o smettono di esplorare.
Un buon predefinito riduce lo sforzo decisionale per chi è indeciso e fa sentire la categoria “giusta” per l'obiettivo del visitatore.
Usa New arrivals quando la categoria è guidata dalla freschezza e dalle visite ripetute (come drop di moda trend o lanci di brand). Usa Bestsellers/Popular quando i clienti cercano una scelta sicura e collaudata (come prodotti di bellezza da riacquistare o accessori a basso rischio).
Se non sei sicuro, inizia con Bestsellers con un piccolo boost controllato per New così la pagina resta fresca senza sacrificare la fiducia.
Definisci una volta e non lasciare che il significato derivi nel tempo.
Poi aggiorna con una cadenza prevedibile (spesso giornaliera) così “nuovo” e “popolare” restano veritieri.
Inizia con una finestra di lookback semplice che corrisponda alla velocità d'acquisto:
Mantieni la finestra coerente tra i test così confronti la logica di ordinamento, non “recente” contro “di sempre”.
Usa guardrail così un singolo SKU non prenda il controllo della prima schermata:
Pensa a righe: “Questa riga deve sembrare varia” è più semplice da mantenere rispetto a regole perfette item-per-item.
Boostare i nuovi solo se sono effettivamente acquistabili ora.
Se i clienti cliccano su “new” e trovano pagine esaurite, la fiducia cala rapidamente.
Usa Top rated solo quando le recensioni sono significative.
Regola pratica: richiedi un conteggio minimo di recensioni (così un prodotto con tre 5 stelle non batte un favorito collaudato). Poi usa un filtro di rating (per esempio 4.2+) quando combini segnali di bestseller e top rated.
Se non hai recensioni sufficienti, preferisci Bestsellers con guardrail di disponibilità.
Se ogni shade è uno SKU separato, recensioni e vendite si frammentano e il ranking diventa rumoroso. La soluzione pulita è raggruppare le varianti sotto una scheda prodotto e scegliere una variante visibile predefinita (spesso la migliore per vendite e basse return).
Questo evita la prima schermata con 8 elementi quasi identici e rende le valutazioni più affidabili.
Esegui un test pulito alla volta e misura pochi risultati chiave.
Buoni test iniziali:
Centralizza e versiona le regole, e registra perché ogni prodotto si è posizionato in quel modo (input + tie-breaker). Così il debug, i test e i rollback sono semplici.
In Koder.ai puoi prototipare velocemente (admin UI, storage regole e assegnazioni) e usare snapshot/rollback così gli esperimenti non diventano modifiche disordinate permanenti.
Misura ricavo per visitatore, add-to-cart rate e tasso di reso così non “vinci” in conversione ma perdi su rimborsi.
