Bonnes pratiques relatives à Journey Optimizer Experimentation Accelerator content-experiment-best-practices
Que sont les tests A/B ?
Les tests A/B sont le processus consistant à comparer plusieurs versions d’un élément afin de déterminer laquelle est la plus performante par rapport à un objectif défini.
Les participants et participantes sont affectés de manière aléatoire à une version, connue sous le nom de variante, et leur comportement fait l’objet d’un suivi. Les résultats montrent si une version est statistiquement plus performante que les autres.
Terminologie clé
Bonnes pratiques relatives à l’exécution d’expériences
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Commencer par une hypothèse claire
Une hypothèse solide comprend les changements que vous effectuez, les résultats que vous prévoyez et pourquoi.
Exemple : nous pensons que la modification de X augmentera Y en raison de Z. -
Définir une mesure de succès significative
Choisissez une mesure qui correspond à vos objectifs généraux. Évitez les mesures de « vanité » qui semblent positives, mais ne reflètent pas l’impact réel.
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Tester un changement à la fois (si possible)
Isoler les variables permet une interprétation précise des résultats. Si vous testez plusieurs changements à la fois, vous ne saurez peut-être pas ce qui a provoqué l’effet.
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Laisser le test se dérouler suffisamment longtemps
Les conclusions prématurées peuvent être trompeuses. Attendez que la taille de l’échantillon soit statistiquement significative avant d’agir.
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Tenir compte des facteurs externes
La saisonnalité, les jours fériés et d’autres changements dans votre environnement peuvent fausser les résultats. Documentez tout ce qui peut influencer le comportement pendant votre test.
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Utiliser la segmentation judicieusement
La répartition des résultats par segment d’audience peut révéler des tendances cachées, mais évitez de surinterpréter les petits échantillons.
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Documenter et partager les enseignements
Conservez une trace claire de ce qui a été testé, pourquoi et ce que vous avez appris. Cela permet de renforcer les connaissances institutionnelles et d’éviter de refaire les mêmes erreurs.
Mesures courantes
Qu’est-ce qui fait une bonne expérience ?
Une bonne expérience ne produit pas seulement un résultat positif, elle apporte aussi un enseignement clair et exploitable.
Voici ce qu’il faut rechercher :
✓ Fiabilité statistique : il est peu probable que la différence entre les variantes soit due au hasard.
✓ Alignement sur les objectifs : la mesure principale reflète les progrès significatifs accomplis vers un objectif commercial.
✓ Impact secondaire : aucun effet secondaire négatif significatif sur les mesures associées.
✓ Évolutivité : le résultat peut éclairer les décisions futures ou être généralisé à d’autres domaines.
✓ Clarté : la cause du résultat est raisonnablement identifiée et comprise.
L’expérimentation ne consiste pas seulement à trouver la « meilleure » version, mais également à acquérir des connaissances par le biais de tests et d’itérations. Lorsqu’elles sont bien menées, les expériences révèlent des informations qui permettent de prendre des décisions plus intelligentes, d’offrir des expériences utilisateur optimisées et d’obtenir de meilleurs résultats.
Exemple :
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Entreprise : chaîne hôtelière.
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Hypothèse : si nous utilisons un langage plus urgent sur la page d’accueil, cela entraînera davantage de réservations.
- Contrôle : version d’origine.
- Variante : nouvelle version avec un ton plus urgent.
- Mesure principale : taux de réservation.
- Mesures secondaires : taux de rebond, temps passé sur le site.
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Résultat : la variante a entraîné une augmentation de 14 % du taux de réservation, sans impact négatif sur les autres mesures.
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Action : envisagez de déployer la variante et d’exécuter des expériences de suivi pour tester des approches similaires dans d’autres domaines.