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A/B Testing

L'A/B Testing est une méthode d'expérimentation qui consiste à montrer deux versions d'une même page, d'un email ou d'une fonctionnalité à des utilisateurs différents, afin de mesurer laquelle performe le mieux.
Il permet de prendre des décisions basées sur des données réelles plutôt que sur des intuitions, pour optimiser la conversion, l'engagement ou la rétention.

Services associés

Termes associés

L'A/B testing en pratique

Cas d'usage typiques

  • Optimiser un parcours d'achat ou d'inscription.
  • Tester un nouveau pricing.
  • Comparer deux formulations d'un message ou d'un call-to-action.
  • Tester une nouvelle fonctionnalité auprès d'un sous-ensemble d'utilisateurs.

Méthodologie

  • Une seule variable testée à la fois.
  • Hypothèse écrite et critère de succès défini en amont.
  • Volume statistique suffisant pour conclure (calculer la taille d'échantillon nécessaire).
  • Durée minimale (1 à 2 cycles complets) pour éviter les biais hebdomadaires.

Outils

  • Plateformes dédiées : Optimizely, AB Tasty, Kameleoon, VWO.
  • Solutions accessibles : GrowthBook, Statsig, PostHog.
  • Backend custom pour les SaaS — feature flags + analytics.

Points de vigilance

  • Risque de p-hacking — ne pas regarder les résultats trop tôt.
  • Effets de saisonnalité — tenir compte des variations naturelles.
  • Une victoire en A/B test ne fait pas une stratégie produit.

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