Formation A/B testing & expérimentation
Ce qu’il faut savoir sur l’A/B testing avant de se lancer
L’A/B testing est une pratique qui nécessite un process précis et une certaine période d’apprentissage. Quelles sont les conditions à réunir pour mener un test A/B fiable ? Et quelles sont les différentes déclinaisons possibles d’un test A/B ? Dans cet article, nous revenons sur les notions essentielles et les grands principes à connaître pour initier des expérimentations pertinentes et réussir votre stratégie d’A/B testing.
Comprendre la valeur statistique d'un test A/B
Développer une compréhension solide des indicateurs de significativité statistiques de vos A/B tests est un prérequis indispensable pour savoir décrypter les résultats de vos expérimentations et orienter judicieusement votre stratégie. A ce titre, l’indice de confiance livre des informations précieuses sur vos A/B tests, encore faut-il savoir les interpréter.
Statistiques bayésiennes vs fréquentistes : quelle méthode adopter pour vos A/B tests ?
Quels sont les mérites et les inconvénients de chacune de ces approches statistiques pour calculer l’indice de confiance de vos tests A/B ? Faut-il vraiment choisir entre les statistiques bayésiennes ou fréquentistes ? Le débat est toujours d’actualité et dans cet article, nous vous donnons un éclairage sur la question.
Test A/A : comment ça marche ?
Les tests A/A vous permettent de tester deux versions identiques d'un élément. Ainsi, le trafic de votre site est divisé en deux et chaque groupe est exposé à la même variante. A terme, vous pouvez alors identifier si les taux de conversion sont similaires et valider le bon fonctionnement de votre solution.
Multivariate testing : gagnez du temps et affinez votre analyse
Un multivariate test est une forme de test A/B où chaque variante inclut plusieurs modifications à la fois. Le principe est de tester en simultané toutes les combinaisons possibles de plusieurs éléments d’une même page, afin de déterminer quelle combinaison a le meilleur impact sur vos taux de conversion.
A/B testing : Quel trafic pour un résultat fiable ?
Pour obtenir des résultats fiables, il est essentiel d’allouer le bon niveau de trafic à vos tests A/B. Le trafic minimum requis pour une expérimentation significative peut varier, selon les objectifs de conversion et les seuils de confiance que vous avez déterminé. Comment calculer le niveau de trafic nécessaire pour obtenir un test A/B significatif ?
Comment optimiser vos A/B tests avec l'allocation dynamique de trafic ?
L’allocation dynamique de trafic est parfois présentée comme une alternative révolutionnaire à l’A/B testing. Elle permet de modifier la répartition du trafic en fonction des premiers résultats observés lors de la période de test. Comment, quand et pourquoi l'utiliser dans votre stratégie d'expérimentation ?
Quand arrêter un test A/B ?
Arrêter un test A/B trop tôt est sans doute l’une des erreurs les plus courantes et les plus préjudiciables. En stoppant un processus d’expérimentation prématurément, vous prenez le risque de ne pas obtenir de résultat probant. Quels sont les éléments à prendre en compte pour arrêter vos tests A/B au bon moment ? Dans cet article, nous revenons sur les quatre paramètres à observer pour définir la durée optimale pour vos tests.
Comment bien analyser et interpreter les résultats de vos tests A/B ?
L’A/B testing repose sur l’apprentissage et la prise de décisions basées sur l’analyse de vos expérimentations. Dans cet article nous nous intéressons à 4 réflexes à adopter absolument lorsque vous analysez les résultats de vos tests A/B.
A/B testing : 7 erreurs fréquentes (et comment les éviter)
L’A/B testing suit des lois mathématiques précises et chaque étape du processus demande une rigueur particulière, au point qu’en omettre une peut rendre vos résultats invalides. Quelles sont donc les erreurs à éviter pour obtenir des résultats de tests fiables et comment les éviter ?
Client-side, Server-side : quelle approche technique favoriser pour vos stratégies d'expérimentation ?
Selon la structure de votre entreprise, les ressources dont vous disposez ou bien encore la complexité des expériences que vous souhaitez mener, il existe deux approches techniques pour réaliser vos A/B tests et personnalisations : client-side ou server-side. Dans cet article, découvrez les possibilités qu'offrent chacune de ces solutions et quelle est la plus adaptée à vos besoins.
L'impact de l'Intelligent Tracking Prevention (ITP) sur les tests A/B, et comment contourner ses restrictions
L'Intelligent Tracking Prevention d'Apple présent sur Safari, introduit des restrictions majeures sur le fonctionnement des navigateurs et applications utilisant JavaScript. Comment cela affecte-t-il les outils d'A/B testing et quelles sont les solutions qui s'offrent à vous ?
4 étapes pour créer une roadmap de tests A/B
"Par où commencer ?" C'est sans doute la première question que vous allez vous poser une fois que vous aurez décidé de démarrer vos campagnes d’optimisation de la conversion. Dans cet article, nous détaillons 4 étapes essentielles pour créer une roadmap de tests A/B efficace.
Checklist : comment choisir sa solution d'A/B testing
Dans cet article, retrouvez la checklist des critères à prendre en compte pour choisir votre solution d’A/B testing et trouver le bon partenaire technologique qui vous accompagnera dans vos projets d’optimisation de la conversion digitale, avec à la clé une augmentation des revenus online et de l’engagement client.
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Rakuten
Claudie Pierlot
