Tester proprement les hypothèses — statistiques, tailles d'échantillon, lessons. Outils : GrowthBook, Statsig, Optimizely.
Catégorie · Données & Analytics
Des hypothèses plutôt que de l'intuition.
Un test A/B répartit les utilisateurs au hasard entre des variantes et mesure laquelle fait mieux bouger un indicateur défini à l'avance. L'expérimentation est le cadre qui l'entoure : hypothèse propre, échantillon suffisant, seuil de signification clair. Des outils comme GrowthBook, Statsig et Optimizely fournissent l'infrastructure.
L'objectif n'est pas d'avoir raison, mais de pouvoir réfuter des hypothèses avant qu'elles ne partent en production sous forme de fonctionnalité.
Comment nous mettons en place les tests.
Nous calculons la taille d'échantillon nécessaire avant le démarrage et fixons la date de fin avant de voir les données. Nous utilisons volontiers GrowthBook quand l'analyse doit se brancher sur notre propre warehouse — les données restent alors dans notre stack.
Quand un test ne vaut rien.
Avec trop peu de trafic, un test valide prend des mois — on décide alors mieux par jugement et retours qualitatifs. Et qui arrête le test dès que les chiffres semblent bons un instant mesure du hasard, pas un effet. Un test interrompu est pire qu'aucun test, car il crée une fausse certitude.