Le coût d’une expérimentation correspond à l’ensemble des ressources nécessaires pour concevoir, mettre en place, exécuter et analyser un test A/B. Ce coût englobe plusieurs dimensions :
- Coût humain : temps consacré par les équipes impliquées dans l’expérimentation (conception, développement technique, suivi opérationnel, analyse statistique et interprétation des résultats).
- Coût technologique : utilisation ou acquisition d’outils spécialisés pour l’exécution et l’analyse des tests A/B.
- Coût d’opportunité : perte potentielle de gains ou d’améliorations liés au temps passé à réaliser l’expérimentation plutôt qu’à implémenter directement des améliorations connues ou présumées efficaces.
- Coût d’erreur : risques associés à une mauvaise interprétation des résultats ou à la mise en place d’expérimentations mal conçues, pouvant entraîner des pertes financières ou stratégiques.
Pour optimiser le coût d’une expérimentation, il est conseillé de :
- Prioriser les tests selon leur impact potentiel sur les objectifs business.
- Utiliser une méthodologie rigoureuse pour limiter les erreurs et les biais.
- Automatiser autant que possible le processus de test et d’analyse pour réduire le temps humain nécessaire.
- Capitaliser sur les enseignements de chaque expérimentation pour améliorer l’efficacité globale des futures démarches expérimentales.
Ainsi, bien maîtriser les coûts liés aux expérimentations permet aux organisations de maximiser leur retour sur investissement tout en limitant les risques associés.