Les 5 points à valider avant de commencer l’AB testing

L’AB testing est un outil incontournable pour toute entreprise souhaitant valider des hypothèses de croissance. Pourtant, se lancer trop tôt ou sans préparation peut conduire à des résultats biaisés, voire à une perte de temps et d’argent.

Alors avec l’équipe ELLEVATE, nous en avons eu assez de vous voir en difficulté sur ce point. Voilà pourquoi nous avons construit cet article pour mettre en avant les différents points à valider avant de vous lancer tête baissée dans de l’AB testing.

1. Avez-vous suffisamment de données pour réaliser des AB tests ?

C’est LA question à vous poser avant de vous lancer tête la première dans de l’AB test. Comme l’a dit Jeff Bezos, CEO d’Amazon : « Our Success at Amazon is a function of how many experiments we do per year, per month, per week, per day… ».
Notre succès chez Amazon est directement dépendant du nombre d’expérimentations que nous effectuons par an, par mois, par semaine, par jour…

Ce principe souligne l’importance d’une approche expérimentale, mais avant de vous lancer dans l’AB testing, vous devez vous assurer de disposer d’un volume de données suffisant.

Pourquoi c’est important ?

Si vous avez moins de 1000 conversions par mois, vos résultats risquent d’être statistiquement insignifiants. Un échantillon insuffisant peut fausser les conclusions de vos tests et vous induire en erreur. En d’autres termes, sans données solides, impossible de valider des hypothèses fiables.

A lire également dans le blog : les 10 erreurs les plus courantes en AB testing et comment les éviter

2. Modèle ROAR : les phases de l’AB testing en fonction du volume de conversions

Le modèle ROAR est un cadre utile pour déterminer quand et combien de tests AB vous pouvez réaliser selon le volume de vos conversions mensuelles. Ce modèle se divise en quatre phases :

• Phase de risque : si vous dépassez 1000 conversions/mois, vous pouvez envisager un AB test, mais il vous faudra un impact de 15 % pour identifier un gagnant clair.
• Phase d’optimisation : à partir de 10 000 conversions/mois, vous pouvez mener environ 4 tests AB par semaine, soit 200 tests par an, avec un impact de seulement 5 % pour valider un gagnant. Cela marque un tournant pour votre entreprise, car vous aurez besoin d’une équipe dédiée pour gérer les tests.
• Phase d’automatisation : une fois que vos tests sont récurrents, vous intégrez l’optimisation dans l’ADN de votre entreprise, avec une approche systématique des tests AB.
• Phase de réévaluation : quand les résultats stagnent, il est temps de repenser vos stratégies et d’explorer d’autres pistes d’optimisation.

3. Frontière entre optimisation et automatisation

Le passage de l’optimisation à l’automatisation est une étape clé. En dessous de 10 000 conversions par mois, une seule équipe peut gérer vos tests. Au-delà, vous aurez besoin d’un renfort pour assurer que les tests et l’optimisation deviennent une partie intégrante du fonctionnement de l’entreprise.
C’est là que l’AB testing devient une discipline mature et systématique. Il ne s’agit plus de simples tests isolés, mais d’un processus continu, intégré dans votre stratégie de croissance.

4. Puissance statistique et significativité : les bases de l’analyse de vos résultats

La puissance statistique

La puissance statistique est la probabilité qu’un test détecte un effet lorsqu’il y en a un à détecter. Elle dépend principalement de trois éléments :

• La taille de l’échantillon : plus grand échantillon = plus de puissance (différences plus nettes entre les groupes, moins de bruit dans les données
• L’ampleur de l’effet recherché : des tailles d’effet plus importantes = plus de puissance (plus facile à repérer par un test)
• Le niveau de significativité

En dessous d’un certain seuil, un manque de puissance peut vous exposer aux faux négatifs, c’est-à-dire à l’échec de la détection d’un effet réel. Pour des tests AB fiables, il est recommandé de viser un taux de puissance supérieur à 80 %.
Nous ne vous embarrasserons pas ici du calcul pour déterminer cette puissance Sachez uniquement que ces éléments doivent aussi importants que possible pour permettre un test fiable.

La significativité statistique

La significativité statistique détermine si l’effet observé est réel ou dû au hasard. Il est généralement conseillé d’utiliser un niveau de significativité de 95 %, ce qui signifie que vous avez seulement 5 % de chance d’obtenir un faux positif. Si vous choisissez une significativité trop basse, comme 90 %, vous pourriez déclarer des gagnants qui, en réalité, ne le sont pas.

5. Faux positifs vs Faux négatifs : quelle erreur est la pire ?

• Un faux négatif se produit lorsque votre test échoue à détecter un effet réel. C’est la pire des erreurs, car cela peut vous empêcher de capitaliser sur une stratégie réellement efficace. Cette erreur est directement liée à un niveau de puissance insuffisant. Vous n’avez pas suffisamment de données à analyser pour recueillir un résultat fiable.
• Un faux positif, bien que problématique, est moins grave. Il signifie que vous avez déclaré un gagnant à tort, souvent à cause d’un niveau de significativité trop bas.

Pour éviter ces pièges, il est crucial de tester avec des pages ou des éléments à fort impact et de respecter des critères stricts de significativité et de puissance.

L’AB testing est un puissant levier de croissance, mais pour en maximiser l’efficacité, il est crucial de valider plusieurs éléments avant de se lancer. Du volume de conversions à la maîtrise des bases statistiques, en passant par l’optimisation et l’automatisation, ces étapes permettent d’optimiser vos tests tout en réduisant les risques d’erreurs. Suivre cette méthodologie vous garantit une approche data-driven et des résultats solides, pour une croissance durable et mesurable.
Si vous savez que c’est important, mais tout ça vous dépasse et vous semble compliqué, l’équipe ELLEVATE est à même d’auditer votre stratégie pour valider ou non la pertinence de l’AB testing à votre étape de croissance.