Faux négatif en A/B testing

Le A/B testing ou le test MVT (split multivariable) est un procédé couramment utilisé en marketing pour comparer différentes alternatives et obtenir des informations sur la façon dont les clients réagissent aux produits ou services proposés. Cependant, ce procédé peut également présenter des risques liés à la notion de faux négatif. Un faux négatif se produit lorsqu'aucune variante n'est déclarée gagnante alors qu'une autre l'est en fait dans la réalité. Dans ce cas, les conséquences peuvent être désastreuses en termes d'opportunité manquée.

Les faux négatifs s'expliquent de la même manière que les faux positifs. Une erreur statistique peut être commise si, par exemple, le test est effectué sur une population trop petite pour obtenir des résultats significatifs. Dans ce cas, l'erreur peut être plus grande que le seuil de signification et, par conséquent, aucun résultat ne sera déclaré gagnant. C'est pourquoi il est important de bien comprendre les notions de faux négatifs et de faux positifs avant d'effectuer des tests MVT ou A/B.

Un exemple typique de faux négatif en A/B testing est le suivant : supposons qu'une entreprise veuille tester le taux de conversion d'un nouveau design de page web. Après avoir effectué le test, aucune différence significative n'est observée entre les versions A et B, mais en réalité, un léger avantage est donné à la version B. Dans ce cas, si l'entreprise décide de ne pas mettre en œuvre la version B du site web, elle s'expose à un risque de perte d'opportunité.

Il est important de comprendre le concept de faux négatif en A/B testing car il peut conduire à des erreurs coûteuses dans l’interprétation des résultats obtenus. Il est essentiel que les entreprises prennent en compte l’importance des tests A/B et des tests MVT pour éviter les faux négatifs et toute autre erreur statistique qui pourrait compromettre leurs efforts marketing. Pour cela, il existe plusieurs bonnes pratiques qui peuvent être mises en œuvre pour s’assurer que les tests sont effectués correctement et avec succès :

• Utilisation d’un échantillon suffisamment grand pour obtenir des résultats significatifs à partir des tests
• Évaluation poussée des hypothèses avant le test
• Suivi précis des performances du test
• Utilisation adéquate du temps pour analyser les résultats du test
• Utilisation d’outils et plateformes spécialisés pour effectuer les tests
• Consultation d’experts spécialisés dans le domaine du marketing numérique et du testing pour obtenir un feedback supplémentaire.

Les expert·e·s européen·ne·s du A/B testing comprennent notamment :
• Nicolas Malo: spécialiste français du marketing numérique et ancien directeur chez Microsoft ;
• Paul Rouke : expert britannique du split-testing et fondateur de PRWD ;
• Andrea Koslowski : experte allemande en web analytics et fondatrice de Akavio ;
• Katarzyna Wieczorek : experte polonaise en marketing numérique et fondatrice de Marketing4eCommerce ;
• Bernardo Mariano : spécialiste portugais en UX Design et fondateur de UX-Republik.

Le coût d’un test A/B ou MVT varie généralement selon le type de produit ou service à tester, mais il peut aller jusqu’à plusieurs milliers de dollars. En outre, il y a souvent des frais supplémentaires liés à l’utilisation d’outils spécialisés ou à la consultation d’experts spécialisés.

En conclusion, connaître le concept de faux négatif en A/B testing est essentiel pour une entreprise qui souhaite optimiser sa stratégie marketing et maximiser ses résultats. Les bonnes pratiques doivent être appliquées afin d’obtenir une interprétation correcte des tests et d’identifier rapidement tout faux négatif potentiel avant qu’il ne cause trop de dégâts.