Summary  
This chapter explains how to implement controlled experiments (A/B tests) by randomly serving two code variations, isolating a single variable, and using statistical analysis to determine which version performs better.  

General domain of usage  
Marketing campaigns

**Le test A/B** compare deux versions d’un même élément, comme une publicité, une page d’atterrissage ou un objet d’e-mail, afin de déterminer laquelle obtient les meilleures performances.

### Comment concevoir un bon test A/B

1. **Isoler une variable** : modifier un seul élément : un titre, la couleur d’un bouton, un appel à l’action, une image ou une mise en page ;
2. **Randomiser votre audience** : s’assurer que les groupes A et B sont similaires pour éviter les biais ;
3. **Faire durer le test suffisamment longtemps** : laisser le temps d’atteindre la signification statistique ;
4. **Analyser les résultats objectivement** : l’objectif n’est pas de gagner, mais de comprendre ce qui suscite la réaction des utilisateurs.

Acquérir la capacité de mesurer ce qui compte et de transformer les données en informations exploitables. Apprendre à suivre la performance sur différents canaux, interpréter les indicateurs clés, créer des tableaux de bord et utiliser l'expérimentation pour optimiser les campagnes et prendre des décisions marketing plus intelligentes.

Expérimentation et tests A/B

Comment concevoir un bon test A/B