En bref : Le test A/B compare des versions présentées à des audiences comparables afin d’estimer l’effet d’un changement unique.
Comment j’utilise les tests A/B en pratique
Je définis une hypothèse, une métrique principale, une audience, un échantillon et une règle de décision avant le lancement. Je maintiens stables les autres conditions importantes et je consigne la période du test.
Points de vigilance
Arrêter trop tôt, modifier plusieurs éléments ou tester un trafic insuffisant crée une fausse confiance. La signification statistique ne garantit pas la pertinence commerciale.
Questions pour les décisions
- Quel changement unique est testé ?
- L’échantillon est-il suffisant ?
- Quel résultat justifierait un déploiement ?
- L’effet pourrait-il être saisonnier ou accidentel ?