Comment choisir (ou créer) le bon framework d’A/B testing ?
Lucia van den Brink travaille dans le domaine du CRO depuis presque 10 ans. Elle a optimisé des sites web à très fort trafic et exerce aujourd’hui en tant que consultante indépendante via son entreprise Increase Conversion Rate.com. Elle est également la fondatrice de la communauté Women In Experimentation.
Il n’existe pas de liste universelle de frameworks à suivre à la lettre. Chaque organisation a ses spécificités, ses objectifs, sa maturité en matière d’expérimentation. L’essentiel est d’adopter une démarche test & learn, d’essayer différents modèles, d’en évaluer l’efficacité, puis de les adapter… ou de les abandonner. Lucia vous présente une sélection de frameworks à explorer, qui ont fait leurs preuves et pourraient enrichir votre propre approche.
S’il reste inutile malgré vos ajustements, abandonnez-le.
Quels frameworks utiliser pour structurer son programme d’expérimentation ?
AVANT LE TEST : Poser les fondations
La première étape avant de lancer un test est de maîtriser les calculs pour définir la bande passante nécessaire à leur réalisation. Ils permettent de déterminer :
- La durée optimale des tests.
- Le nombre de tests réalisables par page.
- L’effet minimum détectable (ou MDE).
Ces données sont clés pour planifier le rythme, la fréquence et le type de tests adaptés à votre site.
💡 Ressources pratiques
Kameleoon propose un calculateur pour AB test gratuit.
IDÉATION : Trouver les bonnes idées
La deuxième étape consiste à générer des idées de tests. Idéalement, elles s’appuient sur des données concrètes, mais laissez aussi place à votre intuition. Prenez une douche ou allez marcher : cela active le “mode par défaut” du cerveau (le fameux Système 1 de Daniel Kahneman), qui favorise les associations d’idées.
💡 Ressources pratiques
Lucia propose un framework d’idéation en deux phases pour vous permettre de laisser toute la place nécessaire à votre créativité puis de rationaliser.
PRIORISATION : Choisir le bon test au bon moment
Quand vous avez une liste d’idées (en impliquant autant de collaborateurs que possible), il faut décider lesquelles tester en priorité. Utilisez, pour cela, un modèle de priorisation. Commencez avec les modèles ICE ou PIE (Impact, Confiance, Facilité).
Vous devriez ainsi être en mesure de déterminer quels tests auront le plus gros impact.
💡 Ressources pratiques
En gagnant en maturité, vous aurez probablement besoin de modèles plus avancés comme le modèle PXL.
ANALYSE : Interpréter les résultats
Une fois les tests menés, vous devez les analyser. Lucia recommande de maîtriser à la fois les approches fréquentistes et bayésiennes et de les utiliser conjointement sur certains tests pour mieux comprendre leurs différences.
💡 Ressources pratiques
Si vous hésitez sur le bon algorithme à employer, voici une fiche récapitulative pour vous aider à choisir le plus adapté en fonction de vos tests.
Un autre point à surveiller est la distribution de votre échantillonnage sur les différentes versions du test. Un déséquilibre peut se produire : le Sample Ratio Mismatch (SRM). Souvent causée par un problème technique ou un mauvais paramétrage, ce type d’erreur peut fausser vos résultats.
💡 Ressources pratiques
Voici comment procéder pour rétablir l’équilibre lors d’un Sample Ratio Mismatch (SRM).
Pourquoi utiliser un framework si j’ai déjà des process de test établis ?
Il faut d’abord distinguer process et framework :
- Un process décrit les étapes chronologiques d’un test, de A à Z : Données/Recherche → Idées → Maquettes → Design → Développement → Analyse → Implémentation ou itération.
- Un framework, lui, structure ces étapes de manière formalisée et visuelle. Il donne une forme concrète à un process abstrait.
Par exemple, dans l’étape "développement" du process décrit ici, on ne mentionne pas forcément l’étape de la QA, alors qu’elle est essentielle. Avoir un framework, c’est transformer un enchaînement de tâches en un modèle clair, documenté et reproductible, adapté à votre entreprise, votre équipe et vos spécificités.
💡 Ressources pratiques
Besoin d’aide pour déterminer quand abandonner, itérer ou implémenter ? Suivez ce framework écrit par Shiva Manjunath.
Quels sont les meilleurs frameworks d’A/B testing ?
En réalité, le concept même d’A/B test est un framework. Plus largement, toutes les méthodes scientifiques en sont aussi. Voici 5 frameworks particulièrement utiles pour structurer un programme d’expérimentation :
1. Le framework “Stratégie”
Il vous aide à poser une stratégie avant de passer à l’action. Pour cela, nous vous invitons à formaliser avant chaque test :
- Un objectif : Formulé sous forme de “Comment pourrions-nous…” (et basé sur la recherche).
- Des KPIs : Liés à l’objectif, alignés sur les objectifs globaux de l’organisation.
- Les solutions possibles : Elles doivent être stratégies et tactiques pour influencer les indicateurs.
- Les sources d’information : Toutes les décisions doivent être basées sur des recherches clients et des données.
2. Le framework “Research XL”
Un classique. Il vous encourage à commencer par la donnée et les insights utilisateurs avant même de penser aux tests.
3. Le framework “Apprentissage/Vitesse/Performance”
Est-ce que l’expérimentation ralentit le développement produit ? Ce framework vous permet de répondre à cette question, et beaucoup d’autres, sur le bon équilibre entre impact sur vos performances, rapidité d’exécution et apprentissage utile.
💡 Ressources pratiques
Lukas Vermeer a formalisé ce framework pour vous aider à définir où placer le curseur.
4. Le framework de “priorisation basé sur des preuves”
Créé par Ruben de Boer, ce framework permet de mieux prioriser, d’éviter les biais et d’augmenter la proportion de tests gagnants. Il est composé de 5 étapes :
- Documenter l’angle psychologique de chaque test (motivation, capacité ou incitation) à l’aide d’un modèle comportemental. Cela augmente le taux de succès des tests et permet une analyse structurée.
- Calculer le taux de réussite et l’impact de chaque page. Ces données vous serviront de base chiffrée pour prioriser objectivement vos tests.
- Utiliser ces scores pour automatiser votre modèle de priorisation et le mettre à jour en continu (première boucle de feedback). Chaque nouvelle expérience ajustera automatiquement les priorités de votre backlog.
- Ajouter des critères spécifiques à votre entreprise (trafic, objectifs business, MDE, revenu, etc.), tout en gardant les scores de succès/impact comme principaux pondérateurs. Cela personnalise le modèle sans l’alourdir ni nuire à sa pertinence.
- Évaluer et améliorer régulièrement votre modèle en analysant l’écart entre score de priorité et impact réel (deuxième boucle de feedback). L’objectif est d’optimiser le modèle lui-même comme vous le feriez pour un test.
💡 Ressources pratiques
Créez le vôtre en 5 étapes en suivant les instructions détaillées dans cet article.
5. Le framework “Méthodes de recherche utilisateur”
En complément du Research XL, cette matrice permet de choisir la bonne méthode UX selon :
- L’objectif du test.
- Le niveau de confiance attendu.
- L’effort requis.
💡 Ressources pratiques
Retrouvez ici plus de détails sur ce framework conçu par Emma Travis.
Comment créer mon propre framework d’A/B testing ?
Voici la méthode de Lucia, en deux étapes :
ÉTAPE 1 : FORMALISER LE RÉCIT
Commencez par vous poser cette question simple : Comment expliquer ce que je veux faire à quelqu’un d’autre ? Structurez ensuite mentalement le processus en étapes avant de laisser infuser pendant quelques heures ou jours afin de prendre le recul nécessaire.
ÉTAPE 2 : LUI DONNER UNE FORME
Il s’agit de rendre concret ce qui est encore abstrait. Demandez-vous : Quel format conviendrait le mieux ? Une pyramide ? Un schéma ? Trois bullet points ? Testez plusieurs formes mentalement ou sur papier, et choisissez celle qui clarifie au mieux l’information.
