5min
Module 1 : L'Etat d'Esprit Lean Startup
Module 2 : Définir votre Vision
Module 3: Le Build-Measure-Learn Feedback Loop
Module 4: Le Minimum Viable Product (MVP)
Module 5 : Validation avec les Clients
Module 6 : Pivoter ou Persévérer
18/23 Leçons
Contenu
Devoir
5.3 : La Puissance des Tests A/B et de l'Analyse des Cohortes
Dans la méthodologie Lean Startup, nous utilisons une combinaison de données qualitatives et quantitatives pour valider nos idées. Alors que les entretiens vous donnent le « pourquoi » du comportement des clients, des outils comme les tests A/B et l'analyse de cohortes vous fournissent des données objectives sur le « quoi ».
1. La Réponse Directe : Test A/B
Un test A/B est une expérience simple où vous comparez deux versions d'un produit ou d'une page Web pour voir laquelle performe le mieux. C'est un moyen puissant de tester une hypothèse spécifique et d'obtenir une réponse claire, basée sur des données.
Comment Fonctionnent les Tests A/B:
Principe : Vous créez deux versions—la Version A (le contrôle) et la Version B (la variation)—et vous les montrez à différents groupes d'utilisateurs en même temps. L'objectif est de tester une seule variable. Par exemple, si votre Hypothèse Fondamentale (Leap-of-Faith Assumption) est qu'un nouveau titre augmentera les inscriptions, vous enverriez 50 % de votre trafic vers la page avec le titre original et 50 % vers la page avec le nouveau titre.
Vous laissez l'expérience se dérouler pendant une période définie, puis vous analysez quelle version a entraîné le plus d'inscriptions. Le gagnant vous indique quelle hypothèse était correcte.
Voici un exemple :
2. La Vision à Long Terme : Analyse par Cohorte
Une cohorte est un groupe d'utilisateurs qui partagent une caractéristique commune, généralement lorsque ils se sont inscrits pour la première fois ou ont commencé à utiliser votre produit. L'analyse de cohorte consiste à suivre le comportement de ce groupe au fil du temps pour voir si vos changements ont un impact durable.
Comment Fonctionne l'Analyse de Cohortes:
Principe : Imaginez que vous lanciez une nouvelle campagne de marketing par e-mail en janvier. Vous traiteriez tous les nouveaux inscrits de ce mois comme une « cohorte de janvier ». Ensuite, vous suivriez leur rétention et leur engagement au cours des mois suivants pour voir s'ils sont plus actifs que la « cohorte de décembre » qui s'est inscrite avant votre nouvelle campagne.
Cette analyse vous aide à aller au-delà des "pics" d'engagement à court terme et à voir si les améliorations de votre produit entraînent réellement une rétention et une satisfaction des utilisateurs à long terme.
3. Test A/B et Analyse de Cohortes
But
Concentration
Exemple
Test A/B
Pour obtenir une réponse définitive sur un changement unique
Changements comportementaux spécifiques à court terme
Un bouton bleu reçoit-il plus de clics qu'un bouton rouge ?
Analyse de Cohorte
Pour voir si les changements ont un impact durable sur le comportement des utilisateurs
Tendances d'engagement et de rétention à long terme
Les clients qui se sont inscrits après le lancement d'une fonctionnalité sont-ils plus susceptibles de revenir après 3 mois ?