Parcours de lecture

Lire les résultats de test sans vous tromper

Savoir quand un résultat est réel et quoi décider.

Pour qui

Toute personne qui lit ou présente des résultats de tests A/B.

Ce que vous saurez faire

• Expliquer la significativité, la puissance et les intervalles de confiance
• Repérer le peeking, le sample ratio mismatch et les effets de nouveauté
• Protéger le revenu avec des métriques garde-fous
• Mesurer l’incrémentalité avec des groupes témoins

Les étapes

1. Statistiques des tests A/B pour les marketeurs : les modèles, quand utiliser chacun et comment l'IA peut aider
2. Podcast
3. 10 erreurs de test A/B qui faussent un résultat (et comment les repérer)
4. Métriques garde-fous en test A/B : comment les choisir et quand arrêter un test
5. Mesurer le ROI de la personnalisation : groupes témoins, incrémentalité et attribution honnête