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La méthode des tests A/B — hypothèses, significativité, pièges statistiques et culture du test
Marketing Digital & Influence · séance 7 · ≈ 39 min d’écoute
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Au programme
- Fondations du test A/B : logique expérimentale et formulation d'hypothèses
- Du tâtonnement à l'expérimentation contrôlée
- Formuler une hypothèse testable et causalité vs corrélation
- Architecturer un test : variables, groupes et randomisation
- Significativité statistique, taille d'échantillon et interprétation des résultats
- Comprendre la p-valeur et le seuil α
- Calculer la taille d'échantillon et la puissance statistique
- Lire et interpréter les résultats d'un test A/B
- Pièges statistiques, gouvernance et culture du test
- Les biais et erreurs classiques en A/B testing
- Gouvernance d'un programme de tests : priorisation et roadmap
- Installer une culture du test dans une organisation
Notions clés du cours
- Test A/B (ou expérience contrôlée randomisée)
- Un test A/B est une expérience dans laquelle deux versions d'un élément (page, email, annonce, prix) sont exposées simultanément à des groupes d'utilisateurs assignés aléatoirement, afin de mesurer l'effet causal d'une m…
- Hypothèse testable (au sens de Popper)
- Une hypothèse testable est une proposition falsifiable qui prédit un effet mesurable d'une modification identifiée sur une métrique cible, dans des conditions expérimentales spécifiées.
- P-valeur
- La p-valeur est la probabilité d'observer un résultat au moins aussi extrême que celui mesuré, en supposant que l'hypothèse nulle (absence d'effet) est vraie.
Questions fréquentes
Combien de temps dure « La méthode des tests A/B — hypothèses, significativité, pièges statistiques et culture du test » ?
Environ 39 min d’écoute, réparties sur 52 écrans avec voix-off et 1 quiz d’auto-évaluation.
Faut-il un compte ou payer ?
Non : ce cours est accessible sans inscription, et il peut être téléchargé pour l’écouter hors-ligne.
Puis-je lire au lieu d’écouter ?
Oui : choisis « Lire » (texte seul), « Suivre » (voix et texte qui défile), « Écouter » (audio seul) ou « Slides ».
Sources citées dans le cours
- Fisher R.A., The Design of Experiments, Oliver & Boyd, 1935
- Kohavi R., Tang D., Xu Y., Trustworthy Online Controlled Experiments, Cambridge University Press, 2020
- Popper K., La Logique de la découverte scientifique, Payot, 1973 (édition française)
- CNIL, Lignes directrices relatives aux cookies et autres traceurs, cnil.fr, 2020 mis à jour 2022
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Cours conçu par le Groupe École de Commerce de Lyon. Contenu pédagogique de formation, sans valeur de diplôme.