{"id":12230,"date":"2021-08-25T10:09:56","date_gmt":"2021-08-25T10:09:56","guid":{"rendered":"https:\/\/datama.io\/le-vrai-faux-de-la-b-testing\/"},"modified":"2026-01-29T18:37:01","modified_gmt":"2026-01-29T18:37:01","slug":"le-vrai-faux-de-la-b-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datama.io\/fr\/le-vrai-faux-de-la-b-testing\/","title":{"rendered":"Le vrai\/faux de l’A\/B testing"},"content":{"rendered":"\n

Vous \u00eates nouveau dans le domaine ou vous \u00eates un expert, vous allez lancer votre 1er test ou vous r\u00e9alisez des A\/B tests tous les jours ; ou bien vous cherchez encore \u00e0 d\u00e9couvrir de nouvelles choses autour de cette notion\u2026<\/p>\n\n

L\u2019\u00e9quipe DataMa a rassembl\u00e9 pour vous ses experts A\/B tests pour r\u00e9pondre \u00e0 toutes vos questions les plus pointues.<\/strong> Que ce soit sur le nombre, la dur\u00e9e, la m\u00e9thode, le d\u00e9coupage du trafic ou encore la significativit\u00e9 de ces tests, toutes les r\u00e9ponses que vous cherchez sur les A\/B tests sont l\u00e0 ! Guillaume, decision scientist depuis plus de 10 ans et Alex, expert CRO, vous partagent leur expertise.<\/p>\n\n

1. Il est possible de mener plusieurs tests en m\u00eame temps sur une m\u00eame page. VRAI <\/strong><\/h2>\n\n

Cette question revient souvent et beaucoup de gens disent que ce n\u2019est pas possible. Mais math\u00e9matiquement, \u00e9videmment qu\u2019il est possible<\/strong> de mener plusieurs tests en m\u00eame temps sur une m\u00eame page. D\u00e8s lors que l\u2019attribution des visiteurs est totalement r\u00e9alis\u00e9e au hasard<\/strong> (c\u2019est \u00e0 dire si ce n\u2019est pas les visiteurs pairs qui vont sur les pages A et A\u2019 et les visiteurs impairs qui vont sur les pages B et B\u2019), que les deux tests sont ind\u00e9pendants<\/strong> et que le volume est suffisant,<\/strong>alors vous pouvez faire tous les tests d\u00e9sir\u00e9s.<\/p>\n\n

A titre d\u2019exemple, un site comme Homeaway ou Booking r\u00e9alise plus de 200 tests\/mois sur son site internet. Il n\u2019y a pas 200 types de pages diff\u00e9rents sur ces sites.<\/p>\n\n

2. Il est uniquement possible de lancer des tests en 50\/50<\/strong><\/h2>\n\n

On peut choisir sa propre r\u00e9partition !<\/strong><\/p>\n\n

Seulement, en 90\/10 , la dur\u00e9e du test sera contrainte par le trafic minimum (ici 10). Si on n\u2019est pas confiant sur un test ou si on a la volont\u00e9 de tester doucement au d\u00e9but, on peut d\u00e9buter par du 90\/10.<\/p>\n\n

De aussi bien sur on peut faire du parall\u00e8le testing A\/B\/C\/D avec plusieurs variables en m\u00eame temps (ex 25\/25\/25\/25).<\/p>\n\n

3. Le d\u00e9coupage du trafic doit \u00eatre stable sur la dur\u00e9e du test<\/strong><\/h2>\n\n

Oui, id\u00e9alement, le d\u00e9coupage du trafic doit rester stable<\/strong> dans un test A\/B classique. Maintenant il y a quelques exceptions<\/strong> :<\/p>\n\n

    \n
  1. Souvent dans les 2-3 premiers jours du test on lance un \u2018ramp-up\u2019 et on commence \u00e0 1\/99 pour v\u00e9rifier que les donn\u00e9es montent bien et proprement en production avant de passer \u00e0 50\/50. Cette periode de \u2018ramp-up\u2019 ne pourra pas \u00eatre utilis\u00e9e dans la lecture des r\u00e9sultats.<\/li>\n\n
  2. M\u00eame si c\u2019est plus compliqu\u00e9 statistiquement, il existe des approches multi armed-bandit<\/strong> (diff\u00e9rent de multi-variant testing): les soci\u00e9t\u00e9s tr\u00e8s avanc\u00e9es en A\/B testing utilisent cette approche pour faire varier dans le temps leur r\u00e9partition \/ leur trafic split. Il s\u2019agit de partir \u00e0 50\/50 puis au fur et \u00e0 mesure qu\u2019une variante est meilleure, je vais d\u00e9s\u00e9quilibrer le trafic vers celle-ci pour ne pas perdre de trafic. Attention, c\u2019est r\u00e9ellement plus dur \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 lire statistiquement.<\/li>\n<\/ol>\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n

    4.\u00a0 On ne peut avoir la significativit\u00e9 pour une m\u00e9trique au-dessus de 1 – FAUX<\/strong><\/h2>\n\n

    Souvent la question est la suivante : Quelle est la significativit\u00e9 de la variation de mon panier moyen<\/strong> ?<\/p>\n\n

    Si j\u2019ai augment\u00e9 ma conversion de 2%, mon outil d\u2019A\/B testing peut dire si statistiquement<\/strong> c\u2019est parlant.<\/p>\n\n

    En revanche si mon panier moyen passe de 320\u20ac \u00e0 325\u20ac, est-ce significatif ? Pas toujours de r\u00e9ponse des outils d\u2019A\/B testing car ils suivent des approches qui font souvent l\u2019hypoth\u00e8se que la variable suivie est une variable de Bernouilly<\/strong> (la conversion est soit 1 soit 0). Donc pour obtenir la significativit\u00e9 sur le panier moyen ou par exemple sur le revenu\/user, il faut simplement revenir \u00e0 la distribution de base de cette m\u00e9trique l\u00e0.<\/p>\n\n

      \n
    • C\u2019est ce qu\u2019on r\u00e9alise avec notre outil DataMa Impact<\/strong>. On peut donc lire la significativit\u00e9 sur des m\u00e9triques qui ne sont pas classiques.<\/li>\n<\/ul>\n\n

      5. La m\u00e9thode bay\u00e9sienne est mieux que la m\u00e9thode fr\u00e9quentiste – CA DEPEND.<\/strong><\/h2>\n\n

      Le march\u00e9 actuellement a plus tendance \u00e0 proposer les tests bay\u00e9siens,<\/strong> car leur interpr\u00e9tation est plus facile. Pour pr\u00e9senter les r\u00e9sultats \u00e0 son boss, on pourra simplement dire : \u00ab voil\u00e0 le pourcentage de chances que A soit mieux que B \u00bb. Les tests fr\u00e9quentistes<\/strong> sont un peu plus difficile \u00e0 interpr\u00e9ter, car on teste la probabilit\u00e9 que ce que l\u2019on observe soit anormale. C\u2019est donc beaucoup plus difficile \u00e0 expliciter pour un d\u00e9cideur, c\u2019est pourquoi les outils d\u2019A\/B tests d\u00e9laissent un peu cette approche..<\/p>\n\n

        \n
      • Mais d\u2019un point de vue statistique,<\/strong> chez DataMa on est plus \u00e0 l\u2019aise avec l\u2019approche fr\u00e9quentiste pour lire les r\u00e9sultats de significativit\u00e9, donc on fait les deux ! Et d\u2019ailleurs il existe d\u2019autres tests\u2026<\/li>\n<\/ul>\n\n
          \n
        • C\u2019est ce qu\u2019on r\u00e9alise avec notre outil DataMa Impact.<\/strong> On peut donc lire la significativit\u00e9 sur des m\u00e9triques qui ne sont pas classiques.<\/li>\n<\/ul>\n\n

          6. Tous les sites devraient lancer des A\/B tests – FAUX<\/strong><\/h2>\n\n

          En r\u00e9alit\u00e9, pas toujours<\/strong> ! Cela n\u2019a pas vraiment de sens pour les trop petits sites <(<10 000 visiteurs\/mois) car pour avoir une significativit\u00e9 statistique, on a besoin d\u2019un grand volume de trafic et de donn\u00e9es ! Il vaut mieux d\u2019abord faire l\u2019exercice sur les sites de sizing, de dur\u00e9e de test, d\u2019\u00e9valuation de la significativit\u00e9\u2026<\/p>\n\n

          Dans un tel cas, pour les petits sites, il vaut mieux regarder ce que font les autres<\/strong> ou faire du user-testing plut\u00f4t que de mettre un outil d\u2019A\/B test ! Faites de la recherche de march\u00e9, ayez la culture d\u2019exp\u00e9rimentation, collectez de la donn\u00e9e sur vos assets pour voir ce qui marche ou pas\u2026<\/p>\n\n

            \n
          • Par contre pour les sites plus importants, c\u2019est indispensable.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n
            \"\"<\/figure>\n\n

            7. Il faut suivre la significativit\u00e9 m\u00eame si on l\u2019obtient plus t\u00f4t que pr\u00e9vu<\/strong><\/h2>\n\n

            C\u2019est une question difficile : a minima, on ne peut pas tourner un A\/B test pour moins d\u2019une semaine<\/strong> (notamment \u00e0 cause de la saisonnalit\u00e9 hebdomadaire). De plus m\u00eame si les statistiques disent que les r\u00e9sultats sont significatifs, il ne faut pas prendre de d\u00e9cision \u00e0 moins de 100-200 observations de succ\u00e8s<\/strong> (achat \/ conversion) en A et en B. La r\u00e8gle de base est donc de se tenir au sizing r\u00e9alis\u00e9 avant le test.<\/strong><\/p>\n\n

            En revanche il est possible avant le test de poser quelques r\u00e8gles business.<\/strong> Par exemple, si l\u2019\u00e9volution est drastique et tr\u00e8s rapide (ex 20% de chute d\u00e8s le 1er jour), ou prolong\u00e9e (perte significative pendant 5 jours d\u2019affil\u00e9e de conversion), il faut agir pour endiguer cette perte trop importante de business ! Dans ces conditions on peut arr\u00eater le test.<\/p>\n\n

            8. Les A\/A tests sont inutiles. FAUX<\/strong><\/h2>\n\n

            Faux, en r\u00e9alit\u00e9 c\u2019est une des 1\u00e8 \u00e9tapes \u00e0 mettre en place lorsque l\u2019on va tourner des A\/B tests<\/strong>. Il vaut mieux mettre un A\/A test en permanence, ne serait-ce que pour v\u00e9rifier la coh\u00e9rence des chiffres et des r\u00e9sultats et qu\u2019on observe bien le A\/A flat en permanence.<\/p>\n\n

              \n
            • D\u2019ailleurs sur une p\u00e9riode de temps trop courte, on observera r\u00e9guli\u00e8rement un A\/A n\u00e9gatif ou positif<\/strong> (!) cela montre bien la non-pertinence de donn\u00e9es trop peu volumineuses et\/ou sur une p\u00e9riode de temps trop courte (pour tous les sceptiques de la statistique\u2026).<\/li>\n<\/ul>\n\n

              Si on observe sur une p\u00e9riode suffisamment longue des r\u00e9sultats qui seraient significativement \u00e0 la hausse ou \u00e0 la baisse<\/strong>, cela pose la question de l\u2019impl\u00e9mentation des outils, du tracking des cookies, des questions de web analytics\u2026 toutes les questions fondamentales sur lesquelles beaucoup d\u2019acteurs ont de nombreux challenges. Mais dans ces cas-l\u00e0, le 1er r\u00e9flexe doit-\u00eatre de se demander : est-ce que tu as tourn\u00e9 un A\/A test pour v\u00e9rifier que tes web analaytics \u00e9taient bien align\u00e9s ?<\/p>\n\n

              Tourner un A\/A test d\u2019un point de vue technologique permet d\u2019\u00eatre s\u00fbr que les outils technos sont bien align\u00e9s<\/strong>, de voir la diff\u00e9rence entre la connexion donn\u00e9e de leurs outils d\u2019AB test et leurs outils d\u2019analytics\u2026 Lancer un A\/A test devrait \u00eatre obligatoire lorsque tu int\u00e8gres un nouvel outil<\/strong> ou pour r\u00e9aliser un \u00ab health check-up<\/strong> \u00bb, tous les 6 mois pour s\u2019assurer que les outils sont op\u00e9rationnels et align\u00e9s.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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