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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
Le sample size (ou taille d’échantillon) désigne le nombre d’observations ou d’utilisateurs nécessaires pour qu’un test A/B, un MVT ou toute expérimentation statistique puisse détecter
La saisonnalité dans les tests A/B désigne les variations périodiques et prévisibles d’une métrique au fil du temps, dues à des facteurs récurrents tels que
L’hypothèse nulle, notée H0, est l’énoncé statistique de référence qui affirme qu’aucune différence véritable n’existe entre les groupes comparés ou qu’il n’y a pas d’effet
La segmentation consiste à diviser la population en groupes homogènes (par ex. par source de trafic, par type d’appareil, par région) pour analyser ou cibler
Un Split Test est une méthode d’expérimentation qui consiste à partager le trafic entre deux ou plusieurs versions distinctes d’un même élément (page, email, parcours,
L’hypothèse alternative, notée H1 (ou Hₐ), est l’énoncé statistique qui postule l’existence d’un effet réel entre les groupes comparés. Dans le cadre d’un test A/B
Un test A/A est une expérimentation où l’on sert exactement la même version d’une page ou d’un parcours à deux groupes aléatoires distincts (souvent appelés A1
Le test A/B est l’une des techniques phares de l’optimisation du taux de conversion. Il consiste à comparer deux versions d’une page ou d’un élément
Un intervalle de confiance (IC) est une plage de valeurs dans laquelle on estime que la véritable valeur d’un paramètre (moyenne, proportion, différence d’effet) se
Mathieu Fauveaux consultant indépendant spécialisé en expérimentation (CRO). J’aide les entreprises à mettre en place un programme d’expérimentation dans le produit ou le marketing et à le rendre plus performant.