Une hypothèse d’optimisation est une affirmation vérifiable qui relie une modification précise (interface, message, offre) à un public ciblé en formulant un résultat attendu mesurable sur un KPI, étayé par un insight data ou UX. Elle sert de fondation à tout test A/B : si la donnée future confirme le résultat attendu, l’hypothèse est validée ; sinon, elle est réfutée.
Structure minimale
En nous basant sur [types de données], nous croyons que [condition] encouragera [types d’utilisateurs] à ce [comportement].
Nous le saurons quand nous verrons que [effets] se produiront sur [métriques].
Ce sera bon pour les clients, les partenaires et notre entreprise parce que [la motivation].
Exemple : En nous basant sur [les enregistrements de sessions et les données analytics], nous croyons que [supprimer l’étape de création de compte de la wishlist] encouragera [les nouveaux utilisateurs] à [créer plus de wishlist]. Nous le saurons quand nous verrons [une augmentation] se produire sur [le taux de création de la wishlist]. Ce sera bon pour les clients, les partenaires et notre entreprise parce que [les utilisateurs accéderont plus rapidement aux produits recherchés].
Pourquoi c’est crucial
- Cadre scientifique : rend l’expérience falsifiable.
- Priorisation : compare les idées via leur impact potentiel et l’effort requis.
- Apprentissage : chaque test accepte ou rejette l’affirmation, enrichissant la connaissance produit.
Bonnes pratiques
- Rédiger l’hypothèse avant de développer la variante.
- Utiliser des données solides pour l’observation (analytics, interviews, heatmaps).
- Fixer un KPI unique et un MDE réaliste.
- Partager et archiver chaque hypothèse pour capitaliser les enseignements.
⚡ En résumé
Une hypothèse d’optimisation transforme une intuition en un énoncé clair : Observation ➜ Interprétation ➜ Action ➜ Effet escompté. Bien formulée, elle aligne les équipes, sécurise la mesure et accélère l’amélioration continue.