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Et dans cet article, vous allez découvrir de quelle page il s'agit... et comment vous pouvez facilement en ajouter une à votre site.
Introduction aux tests multivariés
Les tests multivariés sont une méthode statistique permettant d'analyser l'effet de plusieurs variables indépendantes sur une variable dépendante. Ils sont utiles pour optimiser les sites web, applications ou tout autre produit numérique.
Comprendre les bases
Tests multivariés : méthode statistique évaluant l'effet combiné de multiples variables indépendantes sur une variable dépendante.
Variables : facteurs que l'on fait varier dans une expérience. On distingue les variables indépendantes que l'on contrôle, et la variable dépendante que l'on mesure.
Groupes de contrôle : sous-groupes sur lesquels on teste différentes combinaisons de variables indépendantes. Permet de comparer les effets.
Contrairement aux tests A/B simples, les tests multivariés permettent de tester de nombreuses variables et leurs interactions potentielles.
Conditions préalables pour effectuer des tests multivariés
Données : avoir suffisamment de données historiques sur le trafic et les conversions. Définir les variables pertinentes à tester selon vos objectifs.
Outils : utiliser des outils d'expérimentation comme Optimizely ou Google Optimize. Ils simplifient la création et l'analyse des tests.
Objectifs : définir clairement l'objectif (ventes, inscriptions à la newsletter...). Les tests multivariés demandent du temps et des ressources, il est donc essentiel de cibler des gains potentiels importants.
Guide étape par étape pour configurer un test multivarié
Étape 1 : Définissez votre hypothèse
Formulez une hypothèse claire et précise qui peut être validée ou invalidée par le test. Par exemple :
"La combinaison d'une bannière rouge en haut de page et d'un call to action vert en bas à droite générera plus de conversions que les autres combinaisons de couleurs."
Une bonne hypothèse identifie les variables à tester (couleurs de bannière et CTA), définit des valeurs précises (rouge et vert) et énonce un résultat attendu (plus de conversions).
Étape 2 : Choisissez vos variables
Sélectionnez les variables indépendantes (couleurs, placements, formulaires...) que vous allez faire varier dans le test.
Choisissez aussi votre variable dépendante à optimiser (inscriptions, ventes...). Elle doit être quantifiable.
Limitez-vous à 4-5 variables indépendantes maximum pour que le test reste interprétable.
Étape 3 : Concevez votre expérience
Structurez votre test en créant des groupes de contrôle qui verront différentes combinaisons de variables indépendantes.
Par exemple, groupe A voit la bannière rouge et le CTA vert, groupe B voit la bannière bleue et le CTA orange, etc.
Équilibrez la taille des groupes et prévoyez un groupe de contrôle voyant la version originale.
Étape 4 : Exécutez le test
Lancez le test lorsque vous avez suffisamment de trafic sur une période donnée pour que les résultats soient statistiquement significatifs.
Vérifiez régulièrement que tout fonctionne (pas de bugs...).
Respectez la durée prévue pour obtenir des résultats fiables.
Étape 5 : Analysez les résultats
Comparez les résultats de chaque combinaison de variables sur votre variable dépendante.
Identifiez les combinaisons gagnantes ainsi que les variables ayant le plus d'influence.
Validez ou invalidez vos hypothèses initiales en vous basant sur des critères statistiques et votre jugement.
N'hésitez pas à recommencer le processus pour continuer à optimiser !
Méthodes de test multivarié courantes
Les méthodes de test multivarié peuvent être divisées en deux catégories : les méthodes descriptives et les méthodes explicatives.
Méthodes descriptives
Les méthodes descriptives permettent de résumer et visualiser les relations entre les variables. Elles incluent :
- Analyse en composantes principales (ACP) : réduit le nombre de dimensions des données pour faciliter la visualisation des similarités entre observations.
- Partitionnement de données (clustering) : classe les observations en groupes homogènes selon leur proximité.
- Positionnement multidimensionnel (MDS) : représente les distances entre observations sous forme graphique.
Ces méthodes sont utiles en préliminaire pour explorer les structures dans les données.
Méthodes explicatives
Les méthodes explicatives visent à modéliser les relations de causalité entre variables. Parmi les plus utilisées :
- Régression : estime l'effet de variables explicatives sur une variable à expliquer.
- Arbres de décision : modèle graphique pour prédire une variable cible selon des règles de décision.
- Réseaux de neurones : modèles inspirés du fonctionnement des neurones biologiques, capables d'apprendre à partir des données.
Ces méthodes permettent de construire des modèles prédictifs et d'identifier les variables influentes.
Le choix de la méthode dépend des objectifs, du type de données et du contexte. Une combinaison de méthodes est souvent la meilleure approche en pratique.
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Exemples de tests multivariés dans différents domaines
Voici quelques exemples concrets de l'utilisation de tests multivariés dans divers domaines :
Marketing
Une entreprise e-commerce teste différentes combinaisons de couleurs et de formulations pour ses boutons d'appel à l'action afin d'augmenter le taux de conversion dans son tunnel d'achat.
Les variables testées sont :
- Couleur du bouton (rouge, vert, bleu)
- Formulation (« Acheter maintenant », « Ajouter au panier », « Passer la commande »)
La variable mesurée est le taux de conversion à chaque étape du tunnel d'achat.
Développement de produits
Une startup teste différentes options de conception pour son application mobile :
- Nombre d'étapes dans le processus d'inscription (2 ou 3 étapes)
- Demander la photo de profil (oui/non)
- Activer les notifications push par défaut (oui/non)
La variable mesurée est le taux de rétention des utilisateurs après 1 semaine.
Finance
Une société de courtage teste des combinaisons de frais et de services pour déterminer le package optimal :
- Frais de transactions (fixe ou pourcentage)
- Accès aux analyses financières (oui/non)
- Service client prioritaire (oui/non)
La variable suivie est le chiffre d'affaires généré sur 6 mois.
Transport
Une compagnie de VTC expérimente avec sa page de commande de courses :
- Couleur de fond (noir, gris, blanc)
- Photo du chauffeur (oui/non)
- Texte incitatif (3 formulations)
Les métriques sont le taux de conversion en course et le panier moyen.
Résolution des problèmes courants
Il peut arriver que votre test multivarié ne se déroule pas comme prévu. Voici quelques conseils pour résoudre les problèmes les plus fréquents :
Résultats non concluants
Si vos résultats ne sont pas statistiquement significatifs, cela peut être dû à :
-
Taille d'échantillon insuffisante : vous n'avez pas eu assez de visiteurs et de conversions durant la période de test. Augmentez la durée ou ciblez plus de trafic.
-
Effet trop faible : les changements testés ont peu ou pas d'impact réel. Essayez des variations plus importantes.
-
Trop de variables : avec trop de paramètres, il devient difficile d'isoler les effets de chaque variable. Réduisez le nombre de variables testées simultanément.
Problèmes techniques
Des bugs peuvent fausser les résultats du test. Pour les éviter :
-
Faites un test de fumée au début pour détecter les problèmes techniques.
-
Surveillez le bon déroulement pendant la phase active, et corrigez rapidement tout dysfonctionnement.
-
Vérifiez la cohérence des données avant l'analyse (pas de valeurs aberrantes).
Biais statistiques
Certains biais comme l'effet de nouveauté peuvent fausser l'interprétation :
-
Mettez en place un groupe de contrôle pour prendre en compte les fluctuations naturelles.
-
Faites des tests sur une période représentative (éviter les pics d'activité exceptionnels).
-
Randomisez correctement les visiteurs dans les groupes de test.
En suivant une méthodologie rigoureuse et ces conseils, vous maximiserez vos chances d’obtenir des résultats de test multivarié fiables et actionnables !
Conclusion
Les tests multivariés sont une technique statistique puissante pour optimiser les performances d'un site web ou d'un produit numérique. Ils permettent de prendre en compte les interactions complexes entre de multiples variables, afin d'identifier les combinaisons gagnantes.
Cependant, la mise en place de tels tests requiert méthodologie et rigueur. Voici un rappel des points clés :
- Formuler des hypothèses précises basées sur vos objectifs business
- Sélectionner judicieusement un petit nombre de variables pertinentes
- Dimensionner correctement les groupes de test et la durée de l'expérience
- Surveiller le déroulement et détecter rapidement les problèmes techniques
- Analyser les résultats de façon objective, en s'appuyant sur des critères statistiques
Bien utilisés, les tests multivariés permettent d'optimiser de façon significative les performances, que ce soit pour du marketing digital, le développement de produits ou d'autres activités.
Nous vous encourageons à tester leur application dans vos propres scénarios, en suivant les bonnes pratiques présentées dans cet article. N'hésitez pas à recommencer le processus de test de façon itérative.
C'est en expérimentant que vous récolterez les fruits de cette technique puissante !
Related Questions
Quelle est l'utilité d'une analyse multivariée ?
L'analyse multivariée permet d'étudier simultanément l'effet de plusieurs variables explicatives sur une ou plusieurs variables à expliquer. Elle est utile notamment pour :
- Identifier des facteurs de risque ou prédictifs de maladies, d'événements, etc.
- Comprendre les interactions complexes entre de multiples facteurs.
- Construire des modèles prédictifs plus performants.
En résumé, l'analyse multivariée apporte une vision plus complète que les analyses univariées ou bivariées.
C'est quoi l'AB testing ?
L'A/B testing (ou test AB) consiste à comparer deux versions d'une page web ou d'une application (A et B) afin de déterminer laquelle optimise le mieux une métrique donnée (taux de conversion, panier moyen, etc.).
Il permet ainsi de prendre des décisions basées sur des données pour améliorer l'expérience utilisateur et les performances business.
Comment savoir quel test statistique utilisé ?
Le choix du test statistique dépend du type de données (quantitatives, qualitatives, normalité de la distribution) et de l'objectif (comparaison de moyennes, recherche de corrélation, prédiction, etc.).
Quelques règles simples :
- Données normales => tests paramétriques (Student, ANOVA)
- Données non normales ou ordinales => tests non paramétriques (Wilcoxon, Kruskal-Wallis)
- Comparaison de moyennes => Tests de Student ou Wilcoxon
- Comparaison de plusieurs groupes => ANOVA ou Kruskal-Wallis
- Recherche de corrélation => Coefficient de corrélation de Pearson ou Spearman
Comment fonctionne AB Tasty ?
AB Tasty permet de tester facilement différentes versions d'une page web en dirigeant aléatoirement les visiteurs vers la version A ou B et en analysant les taux de conversion.
On peut ainsi tester des changements de design, de formulaires, d'appels à l'action, de contenus, etc. pour optimiser l'UX et les performances.
AB Tasty offre aussi des fonctionnalités avancées comme le ciblage automatique, la segmentation ou les tests multivariés.
