Combien de temps un test A/B dure-t-il ?

La durée d'un test A/B dépend du type de test et du trafic de celui-ci.

Imaginons un test impliquant un changement tellement positif que les premiers visiteurs de cette variante réalisent une conversion. Il aura suffit alors peu de temps pour démontrer la significativité de ce test. En réalité ce type de résultat est très rare. 

Le plus souvent, les tests A/B apportent, au lancement, peu de modification sur le taux de conversion. Si vous le laissez en place suffisamment longtemps, la variante sera alors visualisée par des centaines de milliers voire des millions de visiteurs permettant ainsi l'agrégat des données dans votre outil d'analyse. Nous vous conseillons alors de faire appel au z-score, un outil mathématique qui calcule le taux de significativité statistique de votre test A/B. Avec cet outil, vous obtiendrez une métrique précise pour analyser le résultat de votre test. Au fil de son utilisation, vous apprendrez à repérer combien de chance a une variante de mieux performer qu'une autre.

Note : Si vous utilisez Google Analytics ou notre outil de reporting interne comme outil d'analyse, Kameleoon calcule automatiquement la significativité de votre test dans votre back-office par rapport à vos différents objectifs. Pour en savoir, consultez l'article sur la Significativité statistique.

Estimer la durée d'un test A/B avec Kameleoon

Il est possible d'estimer la durée de votre test A/B depuis l'éditeur Kameleoon. Pour cela, cliquez-sur le bouton « Finaliser test » situé en haut à droite de l'éditeur Kameleoon.

Cliquez ensuite sur le bouton « Estimer la durée de mon test » en bas de la fenêtre.

Vous aurez ensuite la possibilité d'indiquer une estimation des données suivantes :

  • Trafic journalier : Le trafic en nombre de visiteurs par jour sur la ou les pages concernées par votre test.
  • Taux de conversion du goal mesuré : Taux de conversion mesuré sur votre site pour l'objectif qui sera utilisé comme objectif de référence sur votre test.
  • Indice de confiance requis : Indice de confiance requis pour considérer le test comme significatif. Par exemple, un niveau de significativité à 95 % signifie que votre variante a 95 % de chances de battre l'original.
  • Taux d'amélioration requis : Taux d'amélioration requis pour votre test, c'est à dire l'amélioration attendue entre le taux de conversion de la référence et le taux de conversion de la variante.

Après avoir rempli les informations ci-dessus, la durée estimée de votre test A/B en jours s'affiche sur la partie de droite.

Vous avez d’autres questions ? Envoyer une demande
Réalisé par Zendesk