Calculateur A/B Test : Calculez, testez, convertissez.

Le Calculateur A/B Test de Converteo

Notre outil sera votre allié tout au long de votre programme d’expérimentation et se divise en deux catégories :

Planifiez votre A/B test (pré-test) : Déterminez la taille d’échantillon et la durée nécessaires pour atteindre une significativité statistique et détecter une différence minimale (le MDE).
Analysez vos résultats (post-test) : Une fois le test terminé, entrez vos données pour vérifier si la différence observée entre vos variantes est fiable ou si elle est due au simple hasard.

Que vous soyez en phase de planification ou d’analyse, notre calculateur vous fournit des réponses claires et immédiates pour prendre les meilleures décisions.

Pourquoi notre calculateur A/B Test se démarque ?

Cet outil n’est pas nouveau pour nous. Nous l’avons utilisé en interne pendant des années pour accompagner nos clients dans leurs programmes CRO. Nous avons décidé de le rendre public et gratuit pour que la communauté puisse bénéficier d’une planification et d’une analyse fiables, basées sur des pratiques éprouvées.En plus de notre expertise, notre calculateur se distingue par :

Sa double approche statistique : Pour une analyse complète, nous vous proposons une double méthodologie : l’approche fréquentiste et, très bientôt, l’approche bayésienne. Cette dernière vous donnera une lecture en termes de probabilités, plus intuitive pour la prise de décision.
La prise en compte du MDE (Minimum Detectable Effect) : C’est la plus petite amélioration que vous souhaitez détecter. Un élément crucial pour planifier un test efficace, souvent oublié par les outils simplistes.
La lutte contre les biais : Notre calculateur vous aide à éviter les erreurs courantes comme le « peeking » (s’arrêter avant la fin du test). Il garantit que vos conclusions ne soient pas faussées par une analyse prématurée.
Son efficacité sans sacrifier la rigueur : Il offre une interface simple et intuitive tout en se basant sur des modèles statistiques robustes pour vous fournir des résultats précis et fiables.
Une indépendance totale : Contrairement aux outils intégrés des éditeurs d’A/B testing, notre calculateur est complémentaire. Il vous permet de réaliser des analyses avec les données de votre propre outil de web analyse (par exemple, Google Analytics), sans dépendre des calculs intégrés. De plus, nous ne collectons aucune donnée. Vos informations restent confidentielles et sécurisées.

À qui s’adresse un outil A/B Test ?

Ce calculateur est conçu pour toutes les équipes qui utilisent les données pour améliorer les performances de leur site ou application.

Pour les équipes CRO & Expérimentation : C’est l’outil parfait pour planifier vos tests et justifier la pertinence de vos résultats. Il vous aide à professionnaliser votre démarche et à gagner du temps.
Pour les Product Owners et Product Managers : Vous avez une nouvelle fonctionnalité à tester ? Cet outil vous aide à déterminer si l’impact sur le taux de conversion est réel, et à prouver l’efficacité de vos choix produit.
Pour les équipes marketing et growth : Que ce soit pour une landing page ou une campagne, utilisez-le pour valider les performances de vos créatives ou messages. C’est la clé pour optimiser vos investissements.
Pour les Data Analysts et les développeurs : Vous pouvez intégrer nos calculs dans vos propres outils pour automatiser l’analyse, ou simplement l’utiliser pour une vérification rapide de la fiabilité de vos données.

FAQ (foire aux questions)

Qu'est-ce que la significativité statistique ?
Qu'est-ce que le MDE et pourquoi est-il si important ?
Quelle est la différence entre un test fréquentiste et un test bayésien ?
Pourquoi est-il déconseillé de s'arrêter trop tôt (le "peeking") ?
Comment savoir si mon échantillon est représentatif ?
Prêt à optimiser vos conversions avec certitude ?

Qu'est-ce que la significativité statistique ?

La significativité statistique est la probabilité que la différence observée entre deux variantes (par exemple, A et B) ne soit pas le fruit du hasard. Un test est considéré comme statistiquement significatif lorsque cette probabilité est très faible. Par convention, on utilise souvent un seuil de 5 %, ce qui signifie qu'il y a moins de 5 % de chance que le résultat soit un faux positif.

Qu'est-ce que le MDE et pourquoi est-il si important ?

Le MDE (Minimum Detectable Effect) est la plus petite différence de performance que vous jugez utile de détecter. Par exemple, si votre taux de conversion est de 5 %, un MDE de 10 % signifie que vous voulez pouvoir détecter une amélioration d'au moins 0,5 point de pourcentage (passer de 5 % à 5,5 %). Le MDE est crucial car plus vous voulez détecter une petite différence, plus la taille de votre échantillon et la durée de votre test devront être importantes.

Quelle est la différence entre un test fréquentiste et un test bayésien ?

L'approche fréquentiste se concentre sur la question "Est-ce que le résultat observé est statistiquement significatif ?". Elle calcule le p-value pour évaluer la probabilité que les résultats observés soient dus au hasard.
L'approche bayésienne se concentre sur la question "Quelle est la probabilité que la variante B soit meilleure que la variante A ?". Elle vous donne un pourcentage de confiance (par exemple, "il y a 95 % de chances que B soit meilleure que A"). Cette approche est souvent plus intuitive et permet de prendre des décisions plus rapidement, notamment dans les tests à fort trafic.

Pourquoi est-il déconseillé de s'arrêter trop tôt (le "peeking") ?

Le peeking est le fait de regarder les résultats de son A/B test avant d'avoir atteint la taille d'échantillon ou la durée nécessaires. C'est la cause la plus fréquente de résultats non fiables. En regardant les résultats trop souvent, on augmente considérablement le risque de conclure à une différence qui n'existe pas (un faux positif), car les variations aléatoires des données peuvent donner une illusion de gain prématuré.

Comment savoir si mon échantillon est représentatif ?

Un échantillon est considéré comme représentatif s'il reflète fidèlement la population de votre site. Le calculateur vous aide à vous assurer que l'échantillon est suffisamment grand, mais il faut aussi veiller à ce que la durée du test soit suffisante. Par exemple, si votre trafic est influencé par le jour de la semaine ou les campagnes publicitaires, il est essentiel de faire tourner le test sur au moins un cycle complet (une ou deux semaines) pour capturer les comportements variés de vos utilisateurs.

Prêt à optimiser vos conversions avec certitude ?

Vous souhaitez aller plus loin dans votre stratégie CRO ? Nos experts vous accompagnent pour maximiser l'impact de vos tests.