{"id":112266,"date":"2015-08-28T15:11:40","date_gmt":"2015-08-28T15:11:40","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/avantages-inconvenients-tests-multivaries\/"},"modified":"2015-08-28T15:11:40","modified_gmt":"2015-08-28T15:11:40","slug":"avantages-inconvenients-tests-multivaries","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/fr\/avantages-inconvenients-tests-multivaries\/","title":{"rendered":"Avantages et inconv\u00e9nients des tests multivari\u00e9s"},"content":{"rendered":"<p><span class=\"chapo\">Lors d\u2019un test A\/B, vous ne devez modifier qu\u2019un seul \u00e9l\u00e9ment \u00e0 la fois (ex\u00a0: le libell\u00e9 d\u2019un bouton d\u2019action) pour \u00eatre en mesure d&#8217;en d\u00e9terminer l\u2019impact. Si vous modifiez simultan\u00e9ment le libell\u00e9 et la couleur de ce bouton (ex\u00a0: bouton \u00ab\u00a0Acheter\u00a0\u00bb bleu vs bouton \u00ab\u00a0En profiter\u00a0\u00bb rouge) et constatez une am\u00e9lioration, comment savoir qui du libell\u00e9 ou de la couleur a r\u00e9ellement contribu\u00e9 \u00e0 cette performance\u00a0? L\u2019apport de l\u2019un est peut-\u00eatre n\u00e9gligeable ou les 2 ont peut-\u00eatre contribu\u00e9 \u00e0 parts \u00e9gales.<\/span><\/p>\n<h2>Int\u00e9r\u00eats des tests multivari\u00e9s<\/h2>\n<p>Un test multivari\u00e9 vise \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 cette question. Avec ce type d\u2019exp\u00e9rimentation, vous testez une hypoth\u00e8se pour laquelle plusieurs variables sont modifi\u00e9es et d\u00e9terminez quelle est la meilleure combinaison parmi toutes celles possibles. Si vous modifiez 2 variables et que chacune comporte 3 d\u00e9clinaisons, vous avez donc 9 combinaisons \u00e0 d\u00e9partager (nombre de variantes de la premi\u00e8re variable X nombre de d\u00e9clinaisons de la seconde).<\/p>\n<p>L\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019un test multivari\u00e9 est triple\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00e9viter d\u2019avoir \u00e0 mener de mani\u00e8re s\u00e9quentielle plusieurs tests<\/strong> A\/B et vous faire gagner du temps puisqu\u2019on peut voir un test multivari\u00e9 comme plusieurs tests A\/B men\u00e9s simultan\u00e9ment sur la m\u00eame page,<\/li>\n<li><strong>d\u00e9terminer l\u2019apport de chaque variable <\/strong>dans les gains mesur\u00e9s,<\/li>\n<li><strong>mesurer les effets d\u2019interaction entre plusieurs \u00e9l\u00e9ments<\/strong> suppos\u00e9s ind\u00e9pendants (ex\u00a0: titre de la page et visuel d\u2019illustration).<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Typologie de tests multivari\u00e9s<\/h2>\n<p>Il existe 2 grandes m\u00e9thodes pour mener des tests multivari\u00e9s\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00ab\u00a0Full Factorial\u00a0\u00bb\u00a0<\/strong>: il s\u2019agit de la m\u00e9thode \u00e0 laquelle on fait g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9f\u00e9rence lorsqu\u2019on parle de tests multivari\u00e9s. Avec cette m\u00e9thode, toutes les combinaisons de variables sont design\u00e9es et test\u00e9es sur une part \u00e9quivalente de votre trafic. Si vous testez 2 variantes pour un \u00e9l\u00e9ment et 3 variantes pour un autre, chacune des 6 combinaisons sera donc affect\u00e9e \u00e0 16,66\u00a0% de votre trafic.<\/li>\n<li><strong>\u00ab\u00a0Fractional Factorial\u00a0\u00bb\u00a0<\/strong>: comme son nom le sugg\u00e8re, seule une fraction de toutes les combinaisons est\u00a0effectivement soumis \u00e0 votre trafic. Le taux de conversion des combinaisons non test\u00e9es est d\u00e9duit de mani\u00e8re statistique en se basant sur celui de celles r\u00e9ellement test\u00e9es. Cette m\u00e9thode a l\u2019inconv\u00e9nient d\u2019\u00eatre moins pr\u00e9cise mais de n\u00e9cessiter moins de trafic.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si les tests multivari\u00e9s semblent \u00eatre la panac\u00e9e, il faut avoir conscience de plusieurs limites qui, dans la pratique, en r\u00e9duisent l\u2019attrait \u00e0 des cas de figure sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<h2>Limites des tests multivari\u00e9s<\/h2>\n<p>La 1\u00e8re limite concerne le volume de visiteurs \u00e0 soumettre \u00e0 votre test pour obtenir des r\u00e9sultats exploitables. En multipliant le nombre de variables et de d\u00e9clinaisons test\u00e9es, vous atteignez rapidement un nombre de combinaisons important. M\u00e9caniquement l\u2019\u00e9chantillon affect\u00e9 \u00e0 chaque combinaison sera r\u00e9duit. Si pour un test A\/B classique, vous attribuez 50\u00a0% de votre trafic \u00e0 l\u2019original et \u00e0 la variation, vous n\u2019allez attribuer que 5, 10 ou 15\u00a0% de votre trafic \u00e0 chaque combinaison lors d\u2019un test multivari\u00e9. Dans la pratique, cela se traduit bien souvent par <strong>des tests plus longs et une incapacit\u00e9 \u00e0 atteindre la fiabilit\u00e9 statistique n\u00e9cessaire \u00e0 la prise de d\u00e9cision<\/strong>. C\u2019est d\u2019autant plus vrai si vous testez des pages profondes au trafic plus faible, ce qui est souvent le cas si vous testez des tunnels de commandes ou des landing pages de campagnes d\u2019acquisition de trafic.<\/p>\n<p>Le 2<sup>\u00e8me<\/sup> inconv\u00e9nient est li\u00e9 \u00e0 la fa\u00e7on dont le test multivari\u00e9 est envisag\u00e9. Dans certains cas, il est le r\u00e9sultat d\u2019un aveu de faiblesse\u00a0: les utilisateurs ne savent pas pr\u00e9cis\u00e9ment quoi tester et pensent qu\u2019en testant plusieurs choses \u00e0 la fois, ils trouveront forc\u00e9ment une piste \u00e0 exploiter. On retrouve ainsi souvent de petites modifications \u00e0 l\u2019\u0153uvre durant ces tests. L\u2019A\/B testing, \u00e0 l\u2019inverse, impose une plus grande rigueur et de mieux identifier ses hypoth\u00e8ses de tests, ce qui am\u00e8ne g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 des tests plus cr\u00e9atifs, appuy\u00e9s par des donn\u00e9es, avec de meilleurs r\u00e9sultats.<\/p>\n<p>Le 3<sup>\u00e8me<\/sup> inconv\u00e9nient est li\u00e9 \u00e0 la complexit\u00e9. Mener un test A\/B est bien plus simple, surtout dans l\u2019analyse des r\u00e9sultats. Vous n\u2019avez pas besoin de vous imposer une gymnastique complexe de l\u2019esprit pour essayer de comprendre pourquoi tel \u00e9l\u00e9ment interagit positivement avec tel autre dans un cas et pas dans un autre. Garder un process simple et rapide \u00e0 ex\u00e9cuter permet d\u2019\u00eatre plus confiant et de r\u00e9it\u00e9rer rapidement ses id\u00e9es d\u2019optimisation.<\/p>\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Si sur le papier, les tests multivari\u00e9s sont attirants, on ne peut que constater que mener des tests trop longtemps avec une forte incertitude sur l\u2019obtention d\u2019une fiabilit\u00e9 statistique repr\u00e9sente un co\u00fbt d\u2019opportunit\u00e9 qui limite son int\u00e9r\u00eat. Pour obtenir des r\u00e9sultats exploitables et sur lesquels rapidement acter, <strong>mieux vaut s\u2019en tenir \u00e0 90\u00a0% des cas \u00e0 des tests A\/B classiques <\/strong>(ou A\/B\/C\/D). C\u2019est d\u2019ailleurs le ratio constat\u00e9 parmi nos clients, y compris chez ceux\u00a0ayant une audience de plusieurs centaines de milliers voire millions de visiteurs. Les 10\u00a0% restants sont plus r\u00e9serv\u00e9s aux tests de \u00ab\u00a0fine-tuning\u00a0\u00bb quand vous avez \u00eates \u00e0 l\u2019aise avec la pratique du testing, avez obtenu des gains significatifs gr\u00e2ce \u00e0 vos tests A\/B et cherchez \u00e0 d\u00e9passer certains seuils de conversion ou \u00e0 gagner quelques incr\u00e9ments.<\/p>\n<p>Enfin, il est toujours utile de rappeler que, plus que la typologie de tests (A\/B vs multivari\u00e9s), c\u2019est bien la <a href=\"https:\/\/wingify.com\/fr\/blog\/hypotheses-ab-tests-efficaces\/\">qualit\u00e9 de vos hypoth\u00e8ses<\/a> \u2013 et par extension celle de votre travail de compr\u00e9hension des probl\u00e8mes de conversion \u2013 qui sera l\u2019\u00e9l\u00e9ment diff\u00e9renciateur permettant d\u2019obtenir des up lifts et des r\u00e9sultats probants de votre activit\u00e9 de testing.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avec les tests multivari\u00e9s, vous testez une hypoth\u00e8se pour laquelle plusieurs variables sont modifi\u00e9es et d\u00e9terminez quelle est la meilleure combinaison parmi toutes celles possibles.<\/p>\n","protected":false},"author":1435,"featured_media":115643,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"post_read_time":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[10786],"feature":[],"industry-type":[],"product":[],"role":[],"region":[],"class_list":["post-112266","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-unlisted","tag-experimentation-fr"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - 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