Optimisation produit par les tests A/B

Pourquoi se former à tests a/b et optimisation produit

une nouvelle fonctionnalité est mise en ligne, son impact réel sur le comportement utilisateur reste incertain. des modifications incrémentales sont appliquées sans mesure objective de leur efficacité. l'équipe produit s'interroge sur la priorisation des prochaines évolutions. l'optimisation continue du produit manque de données probantes pour guider les décisions.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

concevoir et planifier un test A/B pertinent pour une problématique produit donnée
sélectionner les métriques clés et définir les hypothèses statistiques appropriées
analyser les résultats d'un test A/B en utilisant des outils statistiques adaptés
interpréter les conclusions statistiques pour prendre des décisions d'optimisation produit
mettre en place un processus d'expérimentation continu pour l'amélioration du produit

Public concerné

chefs de produit
product owners
data analysts
responsables acquisition
UX/UI designers

Programme type

Introduction aux tests A/B et expérimentation produit

comprendre les principes fondamentaux des tests A/B et leurs applications
distinguer les types de tests (A/B, A/B/n, multivariés) et leurs cas d'usage
définir le rôle des tests dans le cycle de vie du produit
identifier les erreurs courantes et les biais à éviter

Conception et mise en œuvre d'un test A/B

formuler des hypothèses claires et des métriques d'évaluation pertinentes
calculer la taille d'échantillon nécessaire et gérer la segmentation des utilisateurs
choisir les outils techniques pour l'implémentation (ex: Optimizely, VWO, Google Optimize)
rédiger un plan d'expérimentation détaillé

Analyse statistique et interprétation des résultats

appliquer les tests statistiques (t-test, chi-2) et comprendre la signification statistique
interpréter les intervalles de confiance et la puissance statistique
détecter les effets de réseau et les interactions indésirables
synthétiser les résultats pour une prise de décision basée sur les données

Optimisation continue et culture de l'expérimentation

intégrer les tests A/B dans un framework d'amélioration produit (OKR, boucles de feedback)
documenter les apprentissages et partager les meilleures pratiques
mettre en place une roadmap d'expérimentations
gérer les échecs et apprendre des tests non concluants

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Prérequis

compréhension des principes fondamentaux de la gestion de produit ou du marketing digital
maîtrise des outils bureautiques de base (tableur)
notions de base en statistiques descriptives souhaitables

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 500 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: cette formation peut être éligible à un financement via votre OPCO ou le Compte Personnel de Formation (CPF). une attestation de fin de formation sera délivrée, validant les compétences acquises.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils seront abordés durant la formation ?

la formation présentera les principes généraux applicables à divers outils et pourra aborder des exemples concrets sur des plateformes comme Optimizely, VWO ou Google Optimize.

›faut-il avoir des compétences en développement informatique ?

non, cette formation est axée sur la méthodologie et l'analyse des tests A/B, sans nécessiter de compétences techniques en développement.

›la formation inclut-elle des cas pratiques ?

oui, des exercices et études de cas basés sur des situations réelles d'optimisation produit seront proposés pour appliquer les concepts théoriques.

›comment s'assurer de la validité des résultats d'un test A/B ?

la formation détaillera les étapes de calcul de la puissance statistique, de la taille d'échantillon et de l'analyse des biais pour garantir la robustesse des conclusions.

Comment on sélectionne les organismes tests a/b et optimisation produit

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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