Le Multivariate Test (MVT) est une méthodologie d’expérimentation qui permet d’évaluer simultanément plusieurs variations de plusieurs éléments d’une même page ou d’un même parcours, afin de mesurer l’impact individuel de chaque élément et leurs interactions combinées sur un KPI principal.
1. Principe de base
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Facteurs et niveaux : on définit plusieurs facteurs (éléments à tester) et, pour chacun, plusieurs niveaux (variations). Par exemple : couleur d’un bouton (rouge/vert) et accroche (« Acheter »/ »Ajouter au panier »).
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Combinaisons : chaque combinaison unique de niveaux forme une variante ; un MVT complet (“full factorial”) teste toutes les combinaisons possibles (ex. 2×2 = 4 variantes).
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Effets mesurés : le design décompose les résultats en :
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Effets principaux (influence propre de chaque facteur),
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Effets d’interaction (impact additionnel lorsque deux facteurs agissent ensemble).
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2. Différences avec le test A/B
| Point | Test A/B | MVT |
| Nombre d’éléments modifiés | 1 facteur principal | Plusieurs facteurs |
| Objectif | Choisir la variante gagnante | Identifier quels éléments influencent le KPI et comment ils interagissent |
| Taille d’échantillon | Modérée | Beaucoup plus élevée (trafic réparti sur plus de variantes) |
| Complexité analytique | Faible | Élevée (analyse factorielle, ANOVA, modèles linéaires) |
3. Types de design
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Full factorial : teste toutes les combinaisons, mesure tous les effets mais exige un gros trafic.
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Fractional factorial : teste un sous-ensemble planifié permettant d’estimer les effets principaux et les interactions critiques avec moins de trafic.
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Taguchi / L‑array : approche orthogonale dérivée du design industriel pour réduire davantage les variantes à tester.
4. Conditions d’usage
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Trafic élevé : disposer d’un volume de visiteurs suffisant pour alimenter chaque combinaison.
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Hypothèses multiples : besoin d’identifier quel(s) élément(s) exact(s) drive(nt) la performance.
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Capacité analytique : compétences en statistique factorielle pour interpréter les effets.
5. Étapes de mise en œuvre
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Sélection des facteurs : choisir 2 à 4 éléments clés (au-delà, l’explosion combinatoire devient ingérable).
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Définition des niveaux : 2‑3 variations pertinentes par facteur.
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Choix du design : full vs. fractional selon le trafic et le nombre de combinaisons.
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Plan d’analyse : définir les tests (ANOVA, régressions) et corrections multiples (Bonferroni, Holm) si nécessaire.
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Lancement & collecte : répartir uniformément le trafic initial, surveiller l’erreur SRM.
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Interprétation : identifier les facteurs significatifs et les interactions ; combiner les meilleurs niveaux pour créer une variante optimisée.
6. Avantages et limites
| Avantages | Limites |
| Identifie précisément quel élément influence le KPI | Nécessite beaucoup plus de trafic |
| Détecte les interactions entre éléments | Analyse complexe à mettre en place |
| Peut générer une version « best-of » optimisée | Durée de test plus longue ; risque de dilution du trafic |
En bref : un MVT est l’outil de choix lorsque plusieurs éléments d’interface sont susceptibles d’influer conjointement sur un KPI et que l’on dispose du trafic et des ressources analytiques pour modéliser effets principaux et interactions. Employé au bon moment, il permet d’aller au‑delà du simple choix de variante pour comprendre la mécanique fine de la conversion.