A/B Testing

Méthode expérimentale qui consiste à comparer deux versions ou plus (A, B, C, etc.) d’un élément numérique – page web, application, algorithme, bannière publicitaire, email, etc. – afin de déterminer quelle version performe le mieux selon un ou plusieurs indicateurs définis (taux de conversion, clics, revenus, engagement...).

Les différentes variantes sont présentées aléatoirement aux utilisateurs, puis analysées via des méthodes statistiques rigoureuses (fréquentistes ou bayésiennes) pour garantir que les résultats observés sont significatifs et fiables.

Contrairement à des analyses corrélatives ou rétrospectives, l’A/B testing permet d’établir une relation de causalité : il isole précisément l’impact d’une modification sur le comportement utilisateur, en contrôlant les variables externes.

L’approche A/B(n) est au cœur des stratégies de Conversion Rate Optimization (CRO), car elle permet :

• d’améliorer en continu les performances d’un site ou d’un produit,
• de limiter les risques liés à des déploiements non testés,
• de prioriser les évolutions qui apportent une valeur mesurable,
• de valider des décisions sur des bases empiriques et chiffrées.

En pratique :

• Un A/B test compare deux variantes (A vs B),
• Un A/B/n test peut comparer trois versions ou plus (A vs B vs C...), tout en maintenant une répartition aléatoire et une analyse statistique cohérente.

Cette méthode est couramment utilisée dans des contextes e-commerce, SaaS, médias ou apps mobiles, et intégrée dans des outils comme AB Tasty, Optimizely, VWO, Google Optimize (ex) ou Dynamic Yield.

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