Un test A/B/C/…/n est une extension du test A/B classique : au lieu de comparer deux versions (A et B), on évalue plusieurs variantes d’un même élément ou d’un même parcours dans un seul cadre expérimental. Chaque utilisateur est aléatoirement assigné à une seule des n versions, et la performance de chaque variante est mesurée sur le même KPI principal.
1. Quand l’utiliser ?
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Alternative unique : plusieurs idées concurrentes pour résoudre le même problème (ex. 4 accroches possibles pour une bannière).
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Trafic suffisant : le volume de visiteurs doit permettre de diviser l’audience sans trop diluer la puissance statistique.
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Cycle d’itération rapide : tester plusieurs hypothèses en parallèle plutôt que séquentiellement pour gagner du temps.
2. Différence avec MVT
| Point | A/B/C/…/n | MVT |
| Éléments modifiés | Un seul facteur (ex. texte, couleur, image) | Plusieurs facteurs simultanément |
| Objectif | Trouver la meilleure variante parmi n | Identifier effets et interactions des facteurs |
| Analyse | Comparaisons multiples (tests proportion ou ANOVA) | Analyse factorielle, interactions |
| Échantillon | Trafic ÷ n | Trafic ÷ (produit niveaux) |
3. Planification statistique
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Allocation égalitaire : par défaut, chaque variante reçoit 1/n du trafic total.
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Taille d’échantillon : augmente linéairement avec n pour conserver le même MDE par comparaison.
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Correction multiplicité : contrôle du taux d’erreur global via Bonferroni, Holm ou méthode bayésienne (probabilité de supériorité > 95 %).
4. Analyse & décision
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Test global : ANOVA ou χ² global pour déterminer si au moins une variante diffère significativement.
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Tests post‑hoc : comparaisons paire‑à‑paire (A vs C, B vs D…) avec correction adéquate.
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Choix final : déployer la meilleure variante si elle surpasse la contrôle avec significativité et ROI satisfaisants.
5. Avantages et limites
| Avantages | Limites |
| Teste plusieurs idées en parallèle → temps de décision réduit | Trafic nécessaire augmente avec n |
| Simplicité de mise en œuvre (semblable à A/B) | Risque de faux positifs sans correction |
| Convient pour optimiser un seul élément clé | N’identifie pas les interactions entre plusieurs éléments |
En bref : un test A/B/C/…/n est idéal pour départager rapidement plusieurs versions d’un même élément quand le trafic le permet. Il combine la simplicité d’un A/B et la capacité d’explorer plusieurs pistes, à condition de prévoir la taille d’échantillon nécessaire et de gérer correctement la multiplicité statistique.