Comment équilibrez-vous le compromis entre la signification statistique et la pertinence commerciale dans les tests A / B?

1 Qu’est-ce que la signification statistique?

La signification statistique est une mesure de votre degré de confiance que la différence entre deux variations n’est pas due au hasard. Il est généralement exprimé sous forme de valeur p, qui est la probabilité d’observer des résultats identiques ou plus extrêmes s’il n’y avait pas de différence réelle. Plus la valeur de p est faible, plus la signification statistique est élevée. Un seuil commun pour la signification statistique est de 0,05, ce qui signifie qu’il n’y a que 5% de chances d’un faux positif.

2 Qu’est-ce que la pertinence pour les entreprises?

La pertinence commerciale est une mesure de l’importance et de l’impact de la différence entre deux variations pour votre résultat net. Il est généralement exprimé sous forme de métrique, telle que le chiffre d’affaires, le taux de conversion ou la satisfaction client. Plus la métrique est élevée, plus la pertinence commerciale est élevée. Une façon courante de mesurer la pertinence commerciale consiste à calculer l’effet détectable minimal (MDE), ce qui est la plus petite différence qui apporterait un changement significatif à votre métrique.

3 Pourquoi avez-vous besoin de les équilibrer?

Vous devez équilibrer la signification statistique et la pertinence commerciale, car elles ont des effets opposés sur la durée et la validité de votre test A / B. Si vous visez une signification statistique élevée, vous devez exécuter votre test plus longtemps et collecter plus de données, ce qui augmente le risque que des facteurs externes influencent vos résultats, tels que la saisonnalité, la concurrence ou les changements de comportement des utilisateurs. Si vous visez une pertinence commerciale élevée, vous devez exécuter votre test plus rapidement et collecter moins de données, ce qui augmente le risque que des facteurs internes influencent vos résultats, tels que le bruit aléatoire, l’erreur d’échantillonnage ou l’erreur de mesure.

4 Comment trouvez-vous le compromis optimal?

Trouver le compromis optimal entre la signification statistique et la pertinence commerciale n’est pas une solution universelle, mais dépend plutôt de votre contexte, de vos objectifs et de vos ressources. Pour prendre une décision éclairée, vous devez d’abord définir votre métrique principale et votre MDE en fonction de vos objectifs et attentes commerciaux. Ensuite, calculez la taille et la durée de votre échantillon en fonction de la métrique, de l’EDO et du niveau de signification statistique souhaité. Surveillez les résultats de vos tests pour vous assurer qu’ils répondent aux critères de signification statistique et de pertinence commerciale. Si c’est le cas, terminez le test et mettez en œuvre la variante gagnante. Si ce n’est pas le cas, évaluez les compromis et les risques liés à la poursuite ou à l’arrêt du test. En outre, tenez compte d’autres facteurs tels que les implications éthiques, les commentaires des utilisateurs ou les coûts d’opportunité qui peuvent influencer votre décision.

6 Comment améliorez-vous vos compétences?

Il n’est pas facile d’équilibrer la signification statistique et la pertinence commerciale dans les tests A / B, nécessitant une combinaison de compétences analytiques, techniques et commerciales. Pour améliorer ces compétences, vous devez apprendre les bases des statistiques et les outils et plates-formes utilisés pour les tests A / B. De plus, vous pouvez apprendre d’experts et de pairs expérimentés dans les tests A / B via des blogs, des podcasts, des livres ou des cours. Pratiquer vos compétences en exécutant vos propres tests A / B ou en analysant des études de cas d’autres détaillants de commerce électronique peut également aider. Enfin, expérimentez différentes variations, métriques, MDE et niveaux de signification pour mieux comprendre leurs effets sur vos résultats et vos décisions.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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