{"id":112520,"date":"2019-12-12T07:00:56","date_gmt":"2019-12-12T07:00:56","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/le-probleme-cest-le-choix-les-limites-de-la-b-testing\/"},"modified":"2019-12-12T07:00:56","modified_gmt":"2019-12-12T07:00:56","slug":"le-probleme-cest-le-choix-les-limites-de-la-b-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/fr\/le-probleme-cest-le-choix-les-limites-de-la-b-testing\/","title":{"rendered":"Le probl\u00e8me, c\u2019est le choix : les limites de l\u2019A\/B testing"},"content":{"rendered":"<p><strong>Qu\u2019est-ce que la m\u00e9thode d\u2019A\/B testing ? Il s\u2019agit de comparer deux versions d\u2019une m\u00eame page web ou d\u2019une application entre elles dans le but de d\u00e9terminer la plus performante. Le principe de fonctionnement repose sur l\u2019analyse statistique qui permet alors de d\u00e9finir quelle version est plus efficace selon l\u2019objectif de conversion fix\u00e9. \u00c0 quoi sert pr\u00e9cis\u00e9ment l\u2019A\/B testing ? Dans quels cas particuliers l\u2019appliquer ? Et pour quels r\u00e9sultats ? Tour d\u2019horizon.<\/strong><\/p>\n<p>\u00c0 qui s\u2019adresse plus particuli\u00e8rement l\u2019A\/B testing ? La m\u00e9thode est principalement utilis\u00e9e au sein des directions marketing des entreprises de toutes tailles, et de tous secteurs, en tant que technique d\u2019optimisation du taux de conversion (<strong><a href=\"https:\/\/wingify.com\/blog\/conversion-rate-optimization-guide\/\">Conversion Rate Optimization &#8211; CRO<\/a><\/strong>). Toutefois, la m\u00e9thodologie n\u2019est pas sans poser probl\u00e8me : en effet, <strong>les limites des analyses statistiques utilis\u00e9es se retranscrivent sous forme de limites marketing.<\/strong><\/p>\n<p>Pour mieux comprendre, il est important de plonger dans les subtilit\u00e9s de l\u2019A\/B testing.<\/p>\n<h2>Le graal des sp\u00e9cialistes marketing : les d\u00e9cisions business bas\u00e9es sur l\u2019A\/B testing<\/h2>\n<p>Pour les directeurs Marketing, la prise de d\u00e9cisions a pour objectif d\u2019accro\u00eetre le chiffre d\u2019affaires. R\u00e9sultat, une majorit\u00e9 d\u2019entre eux se creusent la t\u00eate pour r\u00e9pondre \u00e0 ces questions :<\/p>\n<ul>\n<li>Est-il n\u00e9cessaire de diminuer le prix pour vendre plus ?<\/li>\n<li>Ou, au contraire, les augmenter pour am\u00e9liorer le panier moyen, au risque d\u2019obtenir un taux de conversion inf\u00e9rieur ?<\/li>\n<li>Les produits doivent-ils \u00eatre class\u00e9s par ordre de prix croissants ? Ou d\u00e9croissants ?<\/li>\n<li>Devez-vous \u00e9largir votre gamme de produits ou la restreindre ? Ou les deux ? Ou ne rien changer ?<\/li>\n<li>Les promos de type \u00ab 3 produits achet\u00e9s pour le prix de 2 \u00bb sont-elles un bon moyen d\u2019augmenter votre panier moyen ?<\/li>\n<li>Est-il pr\u00e9f\u00e9rable de proposer la livraison gratuite sans condition de d\u00e9penses ou \u00e0 partir d\u2019une certaine valeur de panier ?<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Et si vous pouviez tester vos hypoth\u00e8ses business pour prendre la bonne d\u00e9cision ? <\/strong><br \/>\nMalheureusement, les analyses statistiques utilis\u00e9es aujourd\u2019hui sont tr\u00e8s limit\u00e9es en termes d\u2019interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats.<\/p>\n<h3>Le principe de base de l\u2019A\/B testing<\/h3>\n<p>Pour rappel, le test consiste \u00e0 exposer deux variantes de la m\u00eame page (nomm\u00e9es A et B) \u00e0 deux populations homog\u00e8nes en s\u00e9parant de fa\u00e7on al\u00e9atoire les visiteurs du site. Pour chaque variation, les donn\u00e9s suivantes sont collect\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li>Le nombre de visiteurs<\/li>\n<li>Le nombre d\u2019achats<\/li>\n<li>La valeur du panier d\u2019achat<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sur le papier, il devrait \u00eatre relativement simple de d\u00e9finir quelle variation a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 le plus de revenus et, par cons\u00e9quent, de d\u00e9terminer quelle version est la plus performante. N\u00e9anmoins, comme n\u2019importe quelle exp\u00e9rience sur le comportement humain, les donn\u00e9es sont soumises au hasard. R\u00e9sultat : si la variation B g\u00e9n\u00e8re un panier moyen plus important que la variation A, cela ne signifie pas pour autant que B sera toujours meilleur que A.<\/p>\n<p>La raison ? Difficile d\u2019affirmer que la diff\u00e9rence observ\u00e9e pendant un test sera r\u00e9p\u00e9t\u00e9e dans le futur. <strong>Voil\u00e0 pourquoi les outils d\u2019A\/B testing utilisent des analyses statistiques pour qualifier les diff\u00e9rences observ\u00e9es et identifier la variation la plus pertinente.<\/strong> Objectif : aider \u00e0 s\u00e9parer les donn\u00e9es significatives des fluctuations al\u00e9atoires et impr\u00e9visibles qui ne sont pas corr\u00e9l\u00e9es aux diff\u00e9rences entre les variations.<\/p>\n<h2>\u00ab Le probl\u00e8me, c\u2019est le choix \u00bb<\/h2>\n<p>En e-commerce, la variation B peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme la meilleure si elle g\u00e9n\u00e8re :<\/p>\n<ul>\n<li>Un gain de conversions : la variation am\u00e8ne \u00e0 convertir plus d\u2019achats<\/li>\n<li>Un gain au niveau du panier d\u2019achat moyen : le panier moyen de la variation B est sup\u00e9rieur \u00e0 celui de la variation A<\/li>\n<li>Un gain \u00ab mixte \u00bb : la variation B g\u00e9n\u00e8re \u00e0 la fois plus de conversions et un panier moyen plus \u00e9lev\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Le gain de conversions<\/h3>\n<p>C\u2019est la donn\u00e9e la plus simple \u00e0 analyser dans la m\u00e9thode d\u2019A\/B testing. L\u2019outil statistique utilis\u00e9 : <a href=\"https:\/\/docs.abtasty.com\/reporting-and-performances\/reporting\/understand-the-statistics-behind-your-reports\/statistics-for-the-reporting\">le test Bay\u00e9sien<\/a>. La caract\u00e9ristique fonctionnelle la plus importante de ce test repose sur l&#8217;intervalle de confiance du gain de conversion mesur\u00e9.<\/p>\n<p>Par exemple : on peut dire que la variation B produit un gain de 5 \u00e0 10 % &#8211; ce qui signifie que la variation B g\u00e9n\u00e9rerait entre 5 et 10 % d&#8217;achats suppl\u00e9mentaires par rapport \u00e0 la variation A. Dans ce cas, il est facile de d\u00e9terminer que la variation B est plus performante. Vous pouvez alors la valider en tant que \u00ab meilleure variation \u00bb et la proposer \u00e0 l\u2019ensemble de votre audience\u2026<\/p>\n<p>\u2026 Mais est-ce vraiment suffisant pour d\u00e9finir de fa\u00e7on d\u00e9finitive quelle est la variation la plus pertinente ? C\u2019est ce que nous allons voir dans la suite de cet article.<\/p>\n<h3>Le gain de panier moyen<\/h3>\n<p>Cet indicateur est bien plus complexe \u00e0 analyser. Les outils d\u2019A\/B testing utilisent <a href=\"https:\/\/docs.abtasty.com\/reporting-and-performances\/reporting\/understand-the-statistics-behind-your-reports\/statistical-metrics\">le test Mann-Whitney U<\/a>, \u00e9galement appel\u00e9 Wilcoxon. Contrairement au test Bay\u00e9sien, cette analyse ne fournit qu\u2019une simple probabilit\u00e9 de gain sans pr\u00e9ciser l\u2019importance du gain. Par exemple, vous mesurez une diff\u00e9rence de +5\u20ac dans le panier moyen relatif \u00e0 la variation B, ainsi qu\u2019une probabilit\u00e9 de gain (donn\u00e9 par le test Mann-Whitney) \u00e0 98 %. Vous pourriez croire que ce gain de 5\u20ac est s\u00fbr \u00e0 98 %, mais en r\u00e9alit\u00e9, il se peut que vous n\u2019obteniez qu\u2019un gain de +0,1\u20ac. L\u2019analyse statistique a toujours raison : c\u2019est un gain ! C\u2019est simplement que le test Mann-Whitney ne pr\u00e9dit que l\u2019existence du gain, pas de quel montant il sera !<\/p>\n<p>Mais le pire est qu\u2019une variation \u00ab gagnante \u00bb en termes de taille de panier moyen selon le test de Mann-Whitney pourrait en r\u00e9alit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rer moins de revenus, en raison de la pr\u00e9sence de valeurs extr\u00eames qui faussent l\u2019analyse. Comment l\u2019\u00e9viter ? Une option pourrait \u00eatre de supprimer ces valeurs avant d\u2019analyser les r\u00e9sultats. Toutefois, il est \u00e0 noter que cette solution n\u2019en reste pas moins in\u00e9vitablement biais\u00e9e : la variation la plus performante ne d\u00e9pend que de la ligne \u00ab valeurs extr\u00eames \u00bb que vous aurez artificiellement d\u00e9finies.<\/p>\n<p><strong>Le gain mixte<\/strong><\/p>\n<p>Le moyen le plus efficace d\u2019identifier la meilleure variation est de d\u00e9terminer un gain significatif \u00e0 la fois en termes de conversion et de panier moyen. En r\u00e9alit\u00e9, c\u2019est m\u00eame le seul cas o\u00f9 une d\u00e9cision peut \u00eatre prise sans le moindre doute !<\/p>\n<ul>\n<li>Vous observez un certain gain de conversion mais une perte de panier moyen \u2192 impossible de prendre une d\u00e9cision avis\u00e9e car vous ne connaissez pas le montant de la perte, et ignorez si le gain obtenu va compenser cette perte.<\/li>\n<li>L\u2019analyse d\u00e9montre une perte de conversions et un gain dans le panier d\u2019achat moyen \u2192 m\u00eame constat.<\/li>\n<li>Perte ou gain ind\u00e9fini dans le panier moyen \u2192 si vous ne connaissez pas l\u2019\u00e9volution du panier moyen, impossible d\u2019\u00eatre s\u00fbr de la pertinence de la variation.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ce dernier sc\u00e9nario repr\u00e9sente la situation le plus courante.<\/strong> En effet, les statistiques li\u00e9es au panier moyen n\u00e9cessitent g\u00e9n\u00e9ralement plus d\u2019informations que le taux de conversion afin de proposer une analyse pertinente.<\/p>\n<p>Comme vous pouvez le constater, la majorit\u00e9 de tests A\/B concluent \u00e0 la certitude d\u2019un gain de conversion. Mais sans information sur l\u2019\u00e9volution du panier moyen, ces conclusions doivent \u00eatre remises en question. On pourrait alors argumenter que c\u2019est la raison pour laquelle on parle \u00ab d\u2019optimisation du taux de conversion \u00bb plut\u00f4t que \u00ab d\u2019optimisation business \u00bb.<\/p>\n<p>Faut-il alors en conclure que l\u2019A\/B testing ne sert \u00e0 rien ? <strong>Heureusement non !<\/strong> Aujourd\u2019hui, la plupart des tests A\/B se concentrent sur l\u2019exp\u00e9rience utilisateur, l\u2019interface utilisateur et le design : couleurs, formulation, visuels, mise en pages d\u2019un produit\u2026 En marketing, on parle de \u00ab r\u00e9duire la friction du parcours d\u2019achat \u00bb, en d\u2019autres termes, limiter le nombre de visiteurs insatisfaits et qui quittent le site sans avoir effectu\u00e9 le moindre achat.<\/p>\n<p>Mais pour pouvoir aller plus loin que les tests bas\u00e9s sur l&#8217;ergonomie et s&#8217;attaquer aux vraies questions de marketing, nous avons besoin d\u2019inventer le prochain test Mann-Whitney qui sera capable d\u2019estimer la taille du gain ou de la perte g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l\u2019exp\u00e9rimentation. Voil\u00e0 qui donnera d\u00e9finitivement un second souffle \u00e0 l\u2019A\/B testing.<\/p>\n<p>Revoir l\u2019intervention de notre Chief Data Scientist, Hubert Wassner, et d\u2019Aur\u00e9lie Bastian, Manager Web Analytics et Conversion de Sutter Mills, \u00e0 l\u2019occasion de Digital Innovation 2019.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Campagnes d&amp;apos;optimisation : comprendre les mod\u00e8les statistiques de fiabilit\u00e9 de r\u00e9sultats\" width=\"690\" height=\"388\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/WGR_AYVTzO8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Qu\u2019est-ce que la m\u00e9thode d\u2019A\/B testing ? 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