L’analyse de sous-groupe consiste à examiner les résultats d’un test ou d’une expérimentation pour des segments spécifiques d’utilisateurs plutôt que pour l’échantillon global. Par exemple, on peut isoler les visiteurs selon leur appareil (mobile vs. desktop), leur emplacement géographique, leur historique d’achat, ou d’autres critères pertinents.
Cette approche est cruciale pour comprendre si les résultats globaux masquent des comportements hétérogènes. Imaginons qu’un test A/B global montre une légère amélioration (+2 %) du taux de conversion. En segmentant, on peut découvrir que les utilisateurs mobiles convertissent en réalité beaucoup mieux sur la nouvelle variante (+10 %) tandis que les utilisateurs sur desktop convertissent moins bien (-5 %). Sans analyse de sous-groupe, ces résultats distincts resteraient cachés, ce qui pourrait conduire à des décisions sous-optimales.
Cependant, il est important de noter que la multiplication des sous-groupes peut entraîner des problèmes de significativité statistique, en raison de la hausse du taux de faux positifs (multiplicité des tests). C’est pourquoi il est recommandé d’avoir un plan d’analyse a priori, définissant clairement quels sous-groupes seront étudiés et pourquoi. De plus, des corrections statistiques (telles que la correction de Bonferroni ou la méthode FDR) peuvent être employées pour limiter les erreurs de type I (faux positifs).
En résumé, l’analyse de sous-groupe est un outil de compréhension fine des comportements utilisateurs, permettant d’adapter les changements ou d’identifier les configurations dans lesquelles une variante fonctionne particulièrement bien ou mal. C’est un complément précieux de l’analyse globale, à condition de maîtriser le risque statistique associé.
