Quelles sont les principales erreurs des ab testing à éviter ?

Quelles sont les principales erreurs des ab testing à éviter ?

Les tests A/B sont essentiels pour le succès des programmes d’optimisation du marketing digital. Ils offrent aux spécialistes du marketing la possibilité de présenter des contenus ciblés et optimisés. Cependant, il existe des pièges fréquents qui peuvent compromettre ces tests. Découvrons-les et mettons en avant des stratégies efficaces pour les éviter, afin que vos ab testing renforcent le retour sur investissement et la confiance envers les résultats.

Ne pas tenir compte du niveau de pertinence 

Il faut savoir qu’ignorer les effets du niveau de pertinence peut conduire à des faux positifs. Ce niveau détermine la probabilité d’accepter une expérience comme meilleure, même si la différence est insignifiante. Vous devez établir le compromis entre :

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  • Faux positifs 
  • Faux négatifs

Pour cela, il est important de tenir compte de la taille de l’échantillon.

L’approche du degré de confiance est préférable. Cela représente la probabilité de ne pas commettre d’erreur. Les niveaux de confiance et de pertinence sont liés, et choisir 95 % de confiance est souvent un compromis raisonnable pour les marketeurs, malgré les défis potentiels de la segmentation post-test et des tests de plusieurs offres. Sachez que vous pouvez utiliser kameleoon pour un a/b testing efficace.

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Affirmer que certaines expériences sont gagnantes sans qu’il y ait de différence claire

Dans les tests de plusieurs offres, déclarer un gagnant sans différence statistiquement significative peut conduire à des décisions précipitées. L’effet de chevauchement des intervalles de confiance entre les offres nécessite une approche plus nuancée. Accepter la possibilité de plusieurs gagnants est important. Cela permet d’élargir les perspectives de développement du site.

Ne pas tenir compte de l’efficacité statistique

L’efficacité statistique est souvent négligée. Elle détermine la probabilité qu’un test détecte une réelle différence de taux de conversion. Il faut comprendre que :

  • Sous-estimer la taille de l’échantillon risque de générer des faux négatifs
  • Cela va alors entraîner la mise en œuvre de changements inutiles ou néfastes

Un test bien conçu vise un degré de confiance de 95 % et une efficacité statistique de 80 %. Cela minimise les faux positifs et négatifs, et assure des résultats fiables pour guider les décisions marketing.

Faire des tests unilatéraux 

Les tests unilatéraux sont bien prometteurs pour déclarer rapidement un gagnant. Ils ont toutefois des inconvénients. Leur orientation préalable compromet la fiabilité des intervalles de confiance. Les tests A/B bilatéraux restent la norme. Cela permet d’offrir :

  • Une évaluation équilibrée 
  • Une évaluation objective des performances

Réserver les tests unilatéraux aux situations spécifiques où la comparaison directe importe est importante pour éviter des résultats biaisés.

Faire une surveillance continue des tests

La tentation de surveiller constamment les tests peut impacter négativement leur signification statistique, de la manière suivante :

  • Observer fréquemment les résultats augmente le risque de faux positifs
  • Cela va compromettre la fiabilité des intervalles de confiance

Une approche préconisée consiste à définir une durée de test adéquate avant le lancement. Ainsi, vous pourrez faire une évaluation juste sans la distorsion de la surveillance constante.

Faire une interruption précoce des tests

Interrompre un test prématurément en cas de performances exceptionnelles ou médiocres dans les premiers jours peut conduire à des conclusions erronées :

  • Les variations initiales peuvent être dues au hasard
  • Les taux de conversion convergent vers leurs valeurs réelles avec plus d’observations

Établir un nombre de visiteurs adéquat avant d’interrompre un test assure une évaluation plus fiable des performances.

Ne pas maintenir la consistance dans l’affectation du trafic

Modifier les pourcentages d’affectation du trafic au cours du test peut biaiser les résultats avant la normalisation des données. Une planification minutieuse de la répartition du trafic est essentielle pour obtenir des résultats justes et significatifs. Éviter les changements fréquents dans l’affectation du trafic garantit :

  • La stabilité des tests 
  • La crédibilité des résultats.

Ne pas gérer l’effet de nouveauté

Les visiteurs réagissent souvent différemment face à une nouveauté, et cela peut affecter temporairement les performances. Identifier si une baisse initiale est due à l’effet de nouveauté ou à une réelle infériorité nécessite la segmentation des visiteurs en nouveaux et récurrents. En ce sens, il faut surveiller attentivement les changements dans le taux de conversion pour permettre de distinguer l’impact de l’effet de nouveauté.

Ne pas considérer le délai de réflexion

Le délai de réflexion, de la présentation de l’offre à la conversion, peut varier. Les offres avec des échéances courtes peuvent sembler plus performantes si le test est interrompu avant la normalisation des données. Tenir compte du délai de réflexion dans la durée du test assure une évaluation précise de l’impact des offres sur la conversion.