Tests A/B : guide du débutant
Comment exécuter correctement les tests A/B, calculer la signification statistique et éviter les erreurs courantes. Avec des exemples issus du commerce électronique.
Qu''est-ce qu''un test A/B ?
Le test A/B est une expérience dans laquelle vous montrez à deux groupes identiques d''utilisateurs différentes versions de la page (A - contrôle, B - expérimentale) et mesurez laquelle donne le meilleur résultat.
Comment fonctionne la signification statistique ?
Les tests A/B utilisent le test Z (ou chi carré). Nous voulons nous assurer que la différence de conversion n’est pas un hasard.
Règle : L''intervalle de confiance doit être ≥ 95 % pour prendre une décision.
CR(A) = Conversions_A / Visiteurs_A
CR(B) = Conversions_B / Visiteurs_B
Soulèvement = (CR(B) - CR(A)) / CR(A) × 100 % Exemple de calcul
- Option A : 1 000 visiteurs, 80 conversions → CR = 8 %
- Option B : 1 000 visiteurs, 104 conversions → CR = 10,4 %
- Augmentation : +30 %
- Confiance : 97 % ✅ Accepter B
Erreurs courantes
1. Arrêtez le test trop tôt - attendez la signification statistique
2. Test les jours fériés - un trafic anormal fausse les résultats
3. Modifiez trop d''éléments à la fois
Combien de temps attendre ?
Utilisez le [calculateur de taille d''échantillon] (/sample-size) pour calculer le nombre d''utilisateurs nécessaires AVANT d''exécuter le test.
Testez votre test A/B gratuitement avec notre calculateur statistique.