Dans un monde axé sur les données et qui s'accélère de plus en plus, vous ne pouvez pas vous fier à votre intuition ou à vos conjectures pour prendre une décision concernant un changement de prospect sur le site Web. Vous pouvez simplement « ne pas penser » et « tout savoir » à moins que des mesures basées sur les données ne vous incitent à faire le pas. Par conséquent, de nombreuses organisations utilisent une technique statistique connue sous le nom de test A/B pour vérifier au préalable si le changement apportera ou non un bénéfice à l’entreprise.

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Il est défini comme moyen de comparer deux versions d'un même variable (produit ou site Web), généralement en testant la réponse d'un sujet à la variante A par rapport à la variante B, et en déterminant laquelle des deux variantes est la plus efficace ou la plus performante. Que vous soyez spécialiste du marketing, chef de produit ou analyste de données, comprendre les tests A/B est essentiel pour prendre des décisions basées sur les données.

En bref, le test A/B est une méthodologie de recherche sur l'expérience utilisateur utilisée pour une expérience contrôlée randomisée afin de surveiller la réponse des utilisateurs et l'efficacité du changement.

Le test A/B trouve principalement son utilité pour améliorer l’engagement et l’affinité des utilisateurs envers une nouvelle fonctionnalité ou un nouveau produit. De nombreuses sociétés de médias sociaux, comme LinkedIn et Facebook, l'utilisent pour améliorer l'expérience utilisateur en comprenant l'impact d'un nouveau produit ou d'une nouvelle fonctionnalité.

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Les tests A/B soutiennent la prise de décision statistique et trouvent ainsi des applications dans de nombreux secteurs et secteurs verticaux avec les cas d'utilisation indiqués ci-dessous.

• Améliorer la stratégie de lancement de produits: Il permet aux organisations de comparer différentes versions d'un produit et de déterminer laquelle est la plus performante, ce qui peut conduire à des améliorations de l'engagement client, des taux de conversion et des performances globales.
• Prendre des décisions basées sur les données: Les organisations reçoivent des informations basées sur des données qu'elles peuvent utiliser pour prendre des décisions éclairées, plutôt que de se fier à des hypothèses ou à l'intuition.
• Identifier les opportunités cachées: Cela peut révéler des opportunités d’amélioration cachées dont les organisations n’auraient peut-être pas conscience autrement.
• Optimisation des stratégies marketing: Il permet d'optimiser les stratégies marketing en comparant différentes campagnes, titres et messages pour identifier les plus efficaces.
• Réduire les risques: Les tests A/B permettent aux organisations de tester de nouvelles idées et changements de manière contrôlée et sûre, réduisant ainsi le risque d'introduire des changements ayant un impact négatif – également appelé rayon d'explosion.
• Rentable: Il s'agit d'un moyen rentable (surtout lorsque vous comparez le lancement complet d'un produit) d'expérimenter différentes options pour un produit ou un service et peut fournir des informations précieuses sur le comportement des clients, les taux de conversion, etc., sans payer un coût énorme d'un produit défaillant.
• Personnalisation: Personnaliser l'expérience utilisateur en testant différentes variantes de contenu, de mise en page ou de fonctionnalités, et en fournissant la meilleure version à un public ou un segment spécifique est l'un des plus grands avantages de l'utilisation des tests A/B.
• AMÉLIORATION CONTINUE: Il s’agit d’un processus continu que les organisations peuvent utiliser en permanence pour améliorer leurs offres.

J'ai récemment terminé un cours de remise à niveau gratuit « Tests A/B par Google » sur Udacity et j'aimerais partager un aperçu de ce que couvre le cours et des raisons pour lesquelles vous devriez l'ajouter à votre liste de tâches. Ce cours aide les individus à apprendre le processus de test A/B et constitue une ressource incontournable sur des sujets tels que la planification et l'exécution d'un test A/B, ainsi qu'un ensemble d'études de cas réels.

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Il explique comment concevoir une expérience qui capture le changement dans un site Web ou une application mobile. Différents utilisateurs voient l'application avec et sans le changement pour évaluer leur réponse et, par conséquent, l'amélioration potentielle attendue du lancement du changement.

Si votre travail implique des données (ce qui est très probable compte tenu de leur nature omniprésente) et génère des informations exploitables pour guider les décisions dans votre organisation, ce cours est fait pour vous. En termes plus simples, vous bénéficierez de ce cours si votre profil entre dans ces grandes catégories : analystes de données, spécialistes du marketing, chefs de produits et scientifiques des données.

Comme indiqué sur la page d'accueil du cours, il est divisé en cinq chapitres et couvre les éléments suivants qui font partie intégrante de la réalisation d'un test A/B.

1. Présentation du cadre de test A/B
2. Politique et éthique des expériences
3. Choisir et caractériser les métriques
4. Concevoir une expérience
5. Analyse des résultats

Si vous êtes un professionnel en activité et souhaitez apprendre les bases du test A/B pendant votre temps libre, alors ce cours à votre rythme est une ressource appropriée pour vous aider à démarrer. Si vous êtes en mesure de contribuer environ 8 heures par semaine, vous terminerez ce cours dans un délai de deux mois.

Quelques indicateurs clés qui pourraient vous aider à décider s'il s'agit du cours pour apprendre les principes fondamentaux des concepts A/B sont répertoriés ci-dessous :

• Le cours donne un aperçu du processus de test A/B : la définition, qu'essayez-vous d'atteindre, c'est-à-dire les objectifs, et les différents types d'expériences qui peuvent être menées à l'aide des tests A/B.
• Ensuite, vous devez comprendre le processus de planification d'un test A/B, comme trouver et aligner les bonnes mesures qui déterminent les critères de réussite, établir une hypothèse, etc. Comment procéder pour déterminer la bonne taille d'échantillon requise pour mener le test A/B. Le test est l’un des éléments essentiels de l’expérience.
• Une fois que vous avez défini l'hypothèse, le cours vous présente le processus d'exécution d'un test A/B qui est généralement centré sur la façon de mettre en œuvre l'expérience, d'analyser les données et d'interpréter les résultats.
• La lecture de la théorie ne suffit pas pour préparer à mener une expérience. Il existe de nombreux endroits où des erreurs peuvent s’infiltrer et conduire à des conclusions erronées. Le cours explique certaines des erreurs courantes et comment les éviter.
• Le cours va au-delà de la théorie et partage plusieurs exemples concrets et études de cas pour donner un aperçu de la façon dont les tests A/B sont appliqués dans différents secteurs et contextes.
• Il couvre également des sujets plus avancés tels que les tests multivariés, les tests A/B pour les applications mobiles et les tests A/B pour la personnalisation.

Afin de mieux équiper les apprenants des pièges courants et des sujets avancés, le cours comprend un projet visant à internaliser les concepts en réalisant leurs propres tests A/B et en analysant les résultats.

Le cours est structuré sous forme de discussion qui explique les concepts sous forme de questions-réponses. C'est un peu non conventionnel par rapport à un cours de type présentation. Si vous souhaitez lire les notes récapitulatives détaillées du cours, reportez-vous aux liens ci-dessous :

 
 
Vidhi Chugh est un stratège de l'IA et un leader de la transformation numérique travaillant à l'intersection des produits, des sciences et de l'ingénierie pour créer des systèmes d'apprentissage automatique évolutifs. Elle est une leader de l'innovation primée, une auteure et une conférencière internationale. Elle a pour mission de démocratiser l'apprentissage automatique et de casser le jargon pour que chacun fasse partie de cette transformation.

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• Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• La source: https://www.kdnuggets.com/2023/02/essential-ab-testing-course-data-science.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=essential-a-b-testing-course-for-data-science