Formulation d'hypothèses

La formulation d'hypothèses claires et testables est une étape cruciale dans la conception de tout test A/B réussi. Une hypothèse fournit une affirmation ciblée que vous pouvez évaluer à l'aide des données issues de votre expérience. En test A/B, il est toujours nécessaire de formuler deux hypothèses : l’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative.

L’hypothèse nulle (souvent notée H0) est une affirmation par défaut qui suppose qu'il n'y a aucun effet ou aucune différence entre vos deux groupes (A et B). L’hypothèse alternative (H1 ou Ha) exprime ce que vous attendez si votre modification a un impact.

Une hypothèse bien structurée est :

• Claire et spécifique ;
• Directement testable à l’aide des données que vous allez collecter ;
• Axée sur un seul résultat mesurable.

Supposons que vous souhaitiez tester une nouvelle couleur de bouton "Sign Up" sur votre site web. Voici comment vous pourriez structurer vos hypothèses :

• Hypothèse nulle (H0) : "Changing the 'Sign Up' button color will not change the user sign-up rate."
• Hypothèse alternative (H1) : "Changing the 'Sign Up' button color will increase the user sign-up rate."

Ou, pour une campagne marketing :

• Hypothèse nulle (H0) : "Sending a weekly promotional email does not affect the average purchase value."
• Hypothèse alternative (H1) : "Sending a weekly promotional email increases the average purchase value."

Évitez les affirmations vagues ou non testables, telles que « Le nouveau design est meilleur » ou « Les utilisateurs aimeront la nouvelle fonctionnalité. » Privilégiez plutôt des résultats mesurables comme le taux de conversion, la valeur moyenne de commande ou le taux de clics.