Calculateur de test A/B gratuit

Les tests A/B, parfois appelés tests fractionnés, sont un type de test qui compare deux variantes d'un même produit pour détecter quelle version est préférable. Ils sont souvent utilisés dans le cadre d'une campagne marketing ou d'un projet similaire. Dans les tests A/B, les utilisateurs sont sélectionnés au hasard pour recevoir l'une des deux options, et une analyse statistique est effectuée en fonction de leurs commentaires.

Les tests A/B sont utilisés dans de nombreux secteurs d'activité pour différentes raisons. Les professionnels du marketing et de la publicité utilisent généralement les tests A/B pour déterminer la meilleure option à utiliser dans la conception de sites web, les offres en ligne, les titres, les emails et les descriptions de produits.

Les tests A/B sont calculés en comparant les taux de conversion de deux variantes différentes pour voir si l'une a une signification statistique plus élevée que l'autre. Certains facteurs clés à prendre en compte lors du calcul de votre test A/B sont le score z, la valeur p, la taille de l'échantillon, l'intervalle de confiance et le score de confiance.

La signification statistique de votre test A/B doit idéalement être de 95 % et au moins égale à 90 %. Dans le cas contraire, le test ne sera pas réussi.

La taille d'échantillon requise dépend du test A/B et de ce qu'il mesure. Des calculs doivent être effectués pour déterminer la taille d'échantillon minimale requise pour le test A/B donné.

Dans les tests A/B, la signification statistique garantit que la différence entre les groupes de contrôle et de test de l'expérience n'est pas le résultat du hasard ou d'une erreur. Plus la signification statistique est élevée, plus il est probable que la différence entre vos groupes soit exacte. En bref, la signification statistique est une mesure de la probabilité que votre hypothèse nulle soit vraie.

La formule de signification statistique est :

χ2= ∑(O−E)2/E

Le score z est une mesure statistique qui indique dans quelle mesure une valeur donnée diffère de l'écart type. En termes simples, le score z vous indique à quel point votre point de données testé est éloigné de votre moyenne.

La valeur P est la probabilité qu’il n’y ait aucune différence entre vos groupes de test et que l’amélioration indiquée soit entièrement due au hasard.

L'hypothèse nulle fait référence à l'hypothèse de base selon laquelle il n'existe aucun lien entre deux ensembles de données.

La puissance statistique d'un test est la probabilité que votre test trouve une différence statistique entre les groupes de test, s'écartant ainsi efficacement de l'hypothèse nulle.

Un test unilatéral permet de déterminer si une (et une seule) moyenne est supérieure ou inférieure à une autre moyenne. Un test bilatéral permet de déterminer si deux moyennes sont différentes l'une de l'autre.

Un score de confiance A/B évalue la validité d'un test A/B réussi. En général, un score supérieur à 95 % est idéal.

Vous pouvez exécuter un test A/B en suivant les étapes ci-dessous :

• Saisissez le nombre de visiteurs et de conversions pour votre variante A.
• Saisissez le nombre de visiteurs et de conversions pour votre variante B.
• Déterminez l'intervalle de confiance de votre test.
• Calculez, analysez et partagez vos résultats.

Vous pouvez créer votre propre test A/B avec Jotform en partant de zéro ou en choisissant l'un de nos modèles prêts à l'emploi. Créez et personnalisez différents formulaires de test A/B pour tester vos options et voir laquelle est la plus efficace aux yeux de votre public.

Oui, vous pouvez personnaliser vos formulaires de test A/B avec le générateur par glisser-déposer de Jotform. Ajoutez ou supprimez des champs de formulaire, modifiez le contenu, téléchargez des éléments relatifs à votre identité visuelle ou des images, choisissez des polices et des couleurs, et bien plus encore en fonction de vos besoins.