Pour interpréter les résultats d'un A/B Test, vous pouvez vous fier à ces 6 éléments :
- Significativité statistique : La première chose à vérifier est si les résultats de vos A/B Tests sont statistiquement significatifs. Cela signifie que les différences observées entre les deux variantes ne sont pas dues au hasard, mais sont le résultat d'un véritable effet de la variable testée. Pour vérifier cela, on peut utiliser des tests statistiques comme le test de Student (t-test) ou le test de chi-carré.
- Taille de l'échantillon : Plus la taille de l'échantillon de votre A/B Test est grande, plus la probabilité d'obtenir des résultats significatifs est élevée. Il est important de vérifier que la taille de l'échantillon est suffisante pour obtenir des résultats fiables.
- Indicateurs de performance clés (KPI) : Les KPIs sont les métriques qui ont été choisies pour mesurer l'impact de la variable testée sur les performances. Il est important d'analyser les résultats en fonction de ces KPIs pour déterminer quelle variante a généré les meilleures performances.
- Cohérence avec les hypothèses : Il est important de vérifier si les résultats sont cohérents avec les hypothèses de départ. Si les résultats ne correspondent pas aux hypothèses, il peut être nécessaire de réexaminer les données ou de réviser les hypothèses pour comprendre pourquoi les résultats ont été différents.
- Durée du test : Il est important de s'assurer que le test a été mené pendant une période suffisamment longue pour obtenir des résultats significatifs. Si le test a été trop court, les résultats peuvent ne pas être fiables. Vous devez donc continuer votre A/B Test.
- Connaissance du marché : Enfin, il est important de prendre en compte la connaissance du marché et de la concurrence pour interpréter les résultats. Les résultats peuvent être influencés par des facteurs externes, tels que les tendances du marché ou les actions de la concurrence, qui doivent être pris en compte lors de l'interprétation des résultats.
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