Comment calculer la taille de votre échantillon de test A/B en 5 étapes faciles
Publié: 2022-12-22Les tests A/B sont un processus fondamental qui vous permet de tester des zones de divers éléments de votre site Web pour voir quelles techniques ou conceptions génèrent les meilleurs résultats pour votre entreprise.
Mais pour effectuer un test qui vous permet de collecter les données dont vous avez besoin pour effectuer des optimisations génératrices de revenus, vous devrez choisir la meilleure taille d'échantillon de test A/B.
Heureusement pour vous, nous allons voir comment calculer la taille de l'échantillon pour vos tests A/B dans cet article de blog, alors continuez à lire !
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Comprendre la taille et les délais des échantillons de test A/B
Perfectionner votre plan de test A/B n'est pas une mince affaire. Ainsi, avant de nous plonger dans la façon de calculer la taille de votre échantillon de test A/B, nous décomposerons le fonctionnement du processus de test.
Lorsque vous effectuez un test A/B, vous testez essentiellement un domaine de votre site Web ou de votre stratégie marketing.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez tester deux versions de la ligne d'objet de votre e-mail pour voir celle qui génère le taux d'ouverture le plus élevé.
Dans ce cas, vous afficherez la première ligne d'objet d'une partie de votre liste de diffusion intitulée "A". Ensuite, vous enverrez la deuxième ligne d'objet à une autre partie de votre liste de diffusion intitulée "B".
Après le test, vous enverrez la ligne d'objet avec le taux d'ouverture le plus élevé au reste de votre liste d'abonnés.
Une fois que vous avez décidé ce que vous voulez tester, votre prochaine étape consiste à déterminer la taille et la durée de votre échantillon.
Quelle est la taille d'un échantillon de test A/B ?
La taille de l'échantillon de test A/B est le nombre de personnes qui verront l'élément que vous souhaitez tester. À partir de l'exemple de ligne d'objet ci-dessus, la taille de votre échantillon correspond au nombre d'abonnés par e-mail auxquels vous enverrez les deux variantes de votre ligne d'objet.
La taille de l'échantillon peut varier en fonction de l'élément que vous souhaitez tester. Par exemple, vous pouvez disposer d'un échantillon plus important lorsque vous testez des éléments de votre site Web, tels que des graphiques d'appel à l'action (CTA) ou des titres.
D'autre part, si vous testez la ligne d'objet de votre e-mail, vous souhaiterez peut-être que la taille de votre échantillon soit plus petite afin que la ligne d'objet avec le taux d'ouverture le plus élevé soit diffusée à la majorité de vos abonnés.
Qu'est-ce qu'un délai de test A/B ?
Le délai d'exécution des tests A/B correspond à la durée d'exécution de votre test. Comme la taille de votre échantillon, le délai peut également varier en fonction de l'élément que vous souhaitez tester.
Par exemple, vous pouvez tester une nouvelle couleur pour votre bouton CTA pendant un mois ou plus. D'un autre côté, vous n'exécuterez probablement votre test de ligne d'objet que pendant une heure ou deux avant d'envoyer le gagnant au reste de vos abonnés.
Comment calculer la taille de l'échantillon de test A/B
Comme nous l'avons mentionné ci-dessus, une taille d'échantillon ou une période de temps ne conviendra pas à tous les tests que vous exécutez. Voyons donc comment vous pouvez réellement déterminer la meilleure taille d'échantillon et la meilleure période.
Voici comment calculer la taille de l'échantillon de test A/B :
- Déterminez si vous disposez d'une liste de contacts suffisamment importante pour un échantillon
- Utiliser un calculateur de taille d'échantillon de test A/B
- Entrez votre taux de conversion et l'effet détectable minimal dans la calculatrice
- Visualisez vos résultats
- Calculez le pourcentage de la taille de votre échantillon si nécessaire
1. Déterminez si vous disposez d'une liste de contacts suffisamment importante pour un échantillon
La clé pour réussir un test A/B est d'obtenir des résultats statistiquement significatifs qui vous permettent de recueillir des informations approfondies.
En d'autres termes, si vous effectuez un test sur un très petit nombre de visiteurs du site Web ou d'abonnés par e-mail, vous ne pourrez pas collecter suffisamment de données significatives pour déterminer quelle version du test a été la plus réussie.
Il est également essentiel de tester la plus petite partie de votre liste de diffusion totale ou de vos visiteurs Web pour obtenir des résultats significatifs afin que vous puissiez mettre en œuvre le test gagnant auprès de la majorité de votre public.
Ainsi, pour tester A / B un échantillon de votre liste ou des visiteurs de votre site Web qui vous donneront des résultats significatifs, vous aurez besoin d'une liste de diffusion ou d'une quantité de trafic Web de taille décente.
Nous vous recommandons d'avoir au moins 1000 spectateurs pour effectuer votre test A/B. Pour tout ce qui est plus petit que cela, la taille de votre échantillon devrait être la majorité de votre public total pour vous donner suffisamment de résultats significatifs.
Et si tel est le cas, le nombre restant de membres du public qui verront l'élément gagnant de votre test sera si petit que vous pourriez aussi bien avoir mis en œuvre le nouveau changement sur votre site Web pour que tout votre public puisse voir ce qui se passe.
2. Utilisez un calculateur de taille d'échantillon de test A/B
Votre prochaine étape dans le calcul de la taille de l'échantillon de votre test A/B consiste à trouver un calculateur de taille d'échantillon de test A/B. Au lieu d'apprendre une formule de taille d'échantillon de test A/B, il est beaucoup plus facile d'utiliser une calculatrice gratuite pour faire le travail à votre place.
Il existe une pléthore de calculatrices pratiques qui facilitent la détermination de la taille de votre échantillon, comme celle-ci d'Optimizely.
Certaines calculatrices vous aideront également à déterminer le délai idéal pour votre test. Une fois que vous avez trouvé une calculatrice que vous aimez, il est temps d'entrer quelques détails pour obtenir la taille de votre échantillon.
3. Entrez votre taux de conversion et l'effet minimum détectable dans la calculatrice
Si vous utilisez le calculateur de taille d'échantillon de test A/B d'Optimizely, vous devrez saisir deux détails avant de pouvoir déterminer la meilleure taille d'échantillon pour votre test :
- Taux de conversion de base : le taux de conversion de base est le taux de conversion attendu de votre groupe de contrôle. Votre groupe de contrôle est le nombre de personnes qui verront l'élément actuel qui se trouve sur votre site ou votre message marketing.
- Effet détectable minimum : L'effet détectable minimum est le changement relatif minimum du taux de conversion que vous aimeriez pouvoir détecter à partir du nouvel élément que vous testez.
4. Visualisez vos résultats
La prochaine étape pour calculer la taille de l'échantillon de test A/B consiste à afficher vos résultats.
Une fois que vous avez entré tous les éléments nécessaires dans la calculatrice de votre choix, celle-ci révélera la taille d'échantillon optimale pour votre test.
Il s'agit du nombre total de membres de l'audience sur lesquels vous souhaiterez tester votre nouvel élément pour obtenir des résultats significatifs qui vous permettront d'optimiser vos stratégies pour l'avenir.
5. Calculez le pourcentage de la taille de votre échantillon si nécessaire
En fonction de votre test A/B et de la calculatrice que vous utilisez, vous devrez peut-être calculer le pourcentage de la taille de votre échantillon de test A/B.
Par exemple, si vous souhaitez exécuter un test de ligne d'objet d'e-mail, vous devrez peut-être choisir le pourcentage de vos abonnés e-mail totaux sur lesquels vous souhaitez exécuter le test.
Pour calculer ce nombre, utilisez cette formule de pourcentage de taille d'échantillon de test A/B :
Taille de l'échantillon / 1000 = Pourcentage de la taille de l'échantillon
Ta-da ! Vous avez maintenant votre taille d'échantillon et pouvez commencer votre test A/B pour commencer à optimiser votre site Web et vos stratégies marketing pour plus de prospects et de conversions !
Comment choisir le meilleur délai pour votre test A/B
Maintenant que vous savez comment déterminer la meilleure taille d'échantillon pour votre test, comment pouvez-vous trouver le délai idéal pour la durée de votre test ?
Les délais de test A/B peuvent varier en fonction de l'élément que vous souhaitez tester ainsi que de vos propres objectifs commerciaux.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez implémenter un nouveau bouton CTA sur votre site Web d'ici le début de la nouvelle année. Dans ce cas, vous souhaiterez probablement terminer votre test A/B d'ici octobre ou novembre afin de pouvoir implémenter la version gagnante sur votre site Web à temps.
Si vous envoyez un test A/B par e-mail, c'est généralement une bonne idée d'examiner vos données d'e-mails passées pour trouver le meilleur délai pour votre test. Examinez vos données pour déterminer à quelle heure vos clics et vos ouvertures commencent à diminuer.
Ensuite, assurez-vous d'exécuter votre test et d'envoyer la version d'e-mail gagnante à l'ensemble de votre liste d'abonnés quelques heures avant cette heure afin de maximiser vos clics et vos ouvertures.
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