Les KPI secondaires (ou secondary metrics) sont des indicateurs suivis pendant un test A/B pour fournir un éclairage complémentaire au KPI principal, sans pour autant déclencher la décision finale ni servir de garde‑fou comme les KPIs de sécurité.
1. Finalité
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Comprendre le « pourquoi » : expliquer les mécanismes derrière le résultat principal (ex. un taux de conversion en hausse peut s’expliquer par plus de clics sur un CTA ou par un panier moyen plus élevé).
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Détecter des effets collatéraux positifs : identifier des opportunités d’optimisation supplémentaires qui n’étaient pas l’objectif initial.
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Nourrir l’idéation future : repérer des signaux faibles pour de futurs tests.
2. Différence avec les autres KPI
| Type de KPI | Rôle | Impact sur la décision |
| Principal | Objectif n°1 à optimiser | Décision de déploiement |
| Sécurité / Guardrail | S’assurer qu’on ne dégrade pas un pilier critique | Peut stopper ou invalider le test |
| Secondaire | Comprendre et explorer | Aide à l’analyse, mais ne pilote pas la décision |
3. Exemples courants
| Contexte | KPI principal | KPI secondaires |
| E‑commerce | Taux d’achats | Panier moyen, pages par session, taux d’ajout au panier |
| SaaS freemium | Taux d’upgrade payant | Taux d’activation, temps passé dans l’app |
| Media | Taux de clic sur article | Temps de lecture, partages sociaux |
4. Bonnes pratiques
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Nombre limité : choisir 2‑4 KPI secondaires pour éviter la dispersion et le risque de faux positifs multiplicatifs.
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Pré‑déclaration : les documenter avant le lancement du test pour éviter le p‑hacking.
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Interprétation prudente : une amélioration d’un KPI secondaire n’est pas suffisante pour déployer ; elle doit être cohérente avec le résultat principal.
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Suivi de la variance : vérifier que les KPI secondaires disposent d’une variance raisonnable pour des conclusions exploitables.
5. Processus analytique
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Collecte : mesurer les KPI secondaires avec le même tracking et la même fenêtre temporelle que le KPI principal.
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Analyse exploratoire : examiner les différences absolues, la significativité statistique et la cohérence directionnelle.
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Storytelling : utiliser les insights pour expliquer le comportement utilisateur et inspirer les prochains tests.
En bref : les KPI secondaires enrichissent la compréhension d’un test A/B en révélant les mécanismes sous‑jacents et les opportunités futures, tout en restant distincts des KPIs principaux (décision) et de sécurité (garde‑fous).