A/B Testing : La compétence en vogue des data analysts de demain?
#21 Parce qu’on n’a pas besoin des analystes juste pour coder.
Hello les passionnés de la data 👋 !
Bienvenue dans cette 21e édition de la newsletter ! Nous sommes désormais 1880 personnes à suivre ce contenu toutes les deux semaines, et je ne pourrais pas être plus reconnaissante de votre fidélité.
A/B testing, c’est juste un test de Student.
J’ai entendu cette phrase tellement de fois que je ne les compte plus.
Mais… est-ce vraiment aussi simple ? Une ligne de code Python et c’est réglé ?
L’A/B testing reste un outil encore peu connu parmi les professionnels de la Data. Si vous travaillez dans la Data sans être spécialisé dans l’expérimentation, il est probable que vous ne l’ayez jamais encore utilisé.
Lors d’un meetup Data, j’ai abordé le sujet et constaté que 90 % de l’audience ne savait pas comment fonctionnait un A/B test. Pourtant, c’est un outil à l’impact business énorme, et un must-have pour les analystes des grandes entreprises tech, notamment aux USA.
Avec la maturité croissante de la culture data dans les entreprises françaises, je suis convaincue que les besoins en A/B testing vont exploser.
Êtes-vous prêt à découvrir cette compétence et à préparer votre carrière de demain ?
Le mythe autour de l’A/B testing
Beaucoup pensent que l’A/B testing est un simple exercice académique.
Un test Student rapide, comme on en ferait en cours.
Le problème ?
Avec cette approche, on oublie toute la préparation nécessaire pour obtenir des résultats fiables et exploitables.
Un test A/B peut durer des semaines, voire des mois.
Vous imaginez faire perdre tout ce temps à votre équipe pour des résultats inutilisables, simplement parce que le processus n’a pas été bien pensé ?
La réalité est tout autre. Un bon A/B test commence bien avant la moindre ligne de code.
C’est avant tout :
Comprendre ce que vous voulez améliorer dans votre produit.
Poser les bonnes questions.
Concevoir un test qui isole les variables pertinentes, celles qui comptent vraiment pour votre business.
Voyons ensemble ce qui fait réellement la différence : le processus de conception. Parce que oui, l’A/B testing, ce n’est pas un raccourci magique.
C’est une démarche rigoureuse qui commence bien avant d’ouvrir un notebook Python.
Comment se déroule un A/B test?
1 - Discussion avec les parties prenantes
Tout commence par une discussion avec le business.
Imaginez que votre entreprise est une boutique en ligne de vêtements. Voilà comment la conversation pourrait se dérouler :
Objectifs business : Qu’est-ce qu’on veut améliorer précisément ?
Exemple : Le business veut augmenter le taux de conversion des pages produits et la valeur moyenne du panier
Idées de test : Quels changements pourraient faire la différence ?
Exemple : Redessiner la page produit avec :
Des images produits améliorées
Des avis clients bien visibles
Un bouton “Acheter maintenant” plus accrocheur
👉 Objectif : renforcer la confiance et fluidifier le processus d’achat.
Métriques de succès : Comment va-t-on mesurer l’amélioration et quel est le seuil de succès ?
Exemple :
Comparer le taux de conversion entre la nouvelle version et l’actuelle
Suivre la valeur moyenne du panier
Analyser le taux de rebond sur les pages produits
Observer le temps passé par les utilisateurs sur la page
On veut que le taux de conversion augmente de 10% et la valeur moyenne du panier de 15%.
Bref, on ne teste pas au hasard : on définit ce qui compte avant même de coder.
À ce stade, les analystes apportent une vraie valeur en fournissant des insights quantitatifs pour guider le choix des idées à tester.
2 - Définir les métriques… et anticiper les risques
Maintenant que les objectifs sont clairs, on pense aux pièges potentiels: Et si le test se retournait contre nous ?
Exemple : Vous intégrez un guide des tailles dynamique pour booster la conversion. Mais s’il est mal conçu ou imprécis, les clients commanderont les mauvaises tailles. Conséquence : hausse des retours, frustration client, baisse des ventes. 😬
Le cas très courant est: Et si le test impactait d’autres métriques?
Exemple : Vous ajoutez des éléments interactifs (avis en temps réel, recommandations dynamiques). Ça alourdit la page et augmente le temps de chargement. Résultat : expérience dégradée sur d’autres pages clés (accueil, recherche) et conversions en chute libres sur l’ensemble du site.
À retenir : Un bon A/B test ne se limite pas à “lancer le test”. Il faut penser à l’ensemble du produit.
3 - Un process itératif
Quand j’ai expliqué à un public que la plupart des A/B tests durent plusieurs mois, ils ont été surpris. Oui, ce n’est clairement pas un sprint.
Après la conception du test, il faut mobiliser designers, développeurs et product managers pour l’implémenter. C’est un investissement équivalent à celui du développement d’une fonctionnalité… sans certitude de la conserver.
C’est souvent ce qui bloque les équipes : elles hésitent à expérimenter, car elles se disent "Si je mets autant d’effort, autant le lancer directement sans test."
Après l’exécution du test, plusieurs scénarios sont possibles :
Le test est concluant ➝ On déploie la nouveauté.
Le test est neutre ➝ On ajuste et on reteste.
Le test a des résultats négatifs ➝ On revient à l’ancienne version.
À retenir: Un A/B test est un processus itératif. Il ne s’arrête pas aux résultats bruts.
Ça ne se passe pas toujours comme prévu
“Faire un A/B test, c’est pour obtenir un résultat positif ou négatif à la fin.”
En réalité, tout ne se passe pas toujours comme prévu.
Aujourd’hui, je vous partage quelques anecdotes issues de mon expérience pour illustrer la complexité de la conception d’un test et souligner l'importance de s’aligner avec les parties prenantes avant de le lancer.
Le mauvais alignement
Lors d’un A/B test sur une application, nous avons constaté une augmentation du nombre de conversions. Mais il y avait un hic : le montant moyen des transactions a chuté, tout comme le revenu par client. Pourquoi ? Parce que nous avions attiré le mauvais type de clients.
Côté Growth – ceux qui travaillent dur pour acquérir plus de clients :
“On a plus de conversions, c’est top, on déploie !”
Côté contrôle de gestion :
“Attendez… si le panier moyen baisse, on gagne moins. Ce n’est pas rentable !”
Résultat : des semaines de débats entre les équipes, sans parvenir à trancher. Cet exemple montre que sans un alignement préalable et une planification minutieuse des différents scénarios possibles, les discussions interminables peuvent bloquer la décision finale. Bref, plus de négociations que de code Python.
Ignorer les parties prenantes
Autre cas : l’équipe marketing décide de lancer un test A/B en offrant une prime de parrainage à 50 % de la base utilisateurs. Mais l’équipe data n’a pas été consultée pour définir les métriques permettant de mesurer le succès.
Le test a généré l’effet viral attendu : plus de visiteurs, plus de clients… mais la rétention à long terme était quasi nulle. La prime de parrainage a attiré du monde, mais ces nouveaux utilisateurs ne sont pas restés. Et on ne s’en est rendu compte que plusieurs semaines plus tard.
La leçon à retenir ? Un A/B test est un travail collaboratif. La data team seule ne suffit pas, car elle manque de vision business. La business team seule non plus, car elle risque de mal interpréter les résultats. La réussite d’un test repose sur une culture data mature au sein de l’entreprise. Dans une organisation novice en A/B testing, ce type d’erreur peut facilement se produire.
Penser à tous les scénarios
Nous voulions tester une bannière promotionnelle sur une page produit pour augmenter la valeur moyenne du panier.
En tant que data analyst, j’ai évalué le temps nécessaire pour obtenir des résultats significatifs. Problème : avec notre trafic actuel, il aurait fallu plusieurs mois pour atteindre une significativité statistique. Ce n’était pas viable.
Impossible d’annoncer à l’équipe business que le test était irréalisable sans proposer une alternative. Nous avons donc envisagé plusieurs solutions :
Déploiement progressif avec monitoring en temps réel : en cas de problème, on pouvait rapidement revenir en arrière.
Lancement direct sans test formel : une option plus risquée, mais avec un suivi renforcé permettant d'intervenir immédiatement si besoin.
A/B test en mode "garde-fou" : on poursuivait le test tant que la métrique principale ne tombait pas en dessous d’un seuil critique.
Un bon A/B test repose avant tout sur l’anticipation des risques. Quels impacts inattendus pourraient survenir ? Comment éviter de perdre du temps (et de l’argent) ? Qui doit être impliqué dès le départ ?
Conclusion : Ce n’est jamais juste une ligne de code
On en revient toujours à la même chose : la ligne de code n’est que la partie visible de l’iceberg.
Ce qui fait la différence, c’est tout ce qu’il y a en amont : définir le bon problème, aligner les équipes sur les objectifs, choisir les bonnes métriques.
C’est pourquoi le rôle du Data Analyst ne se limite pas à écrire du Python. Il s’agit de poser les bonnes questions, d’aligner les parties prenantes et de trouver le bon équilibre entre contraintes techniques et enjeux stratégiques.
Tout le monde peut lancer un script.
Mais seuls les bons analystes savent pourquoi ce test est important, quoi mesurer et comment interpréter les résultats pour générer un impact réel.
J’espère que cette édition vous a fait découvrir, ou redécouvrir, une des compétences clés des analystes dans les entreprises tech.
Si vous trouvez ce guide utile, un petit cœur me fera très plaisir. 😊
Très informatif ! Wow ! Merci !