Le test A/B, également connu sous le nom de test fractionné, est une méthode utilisée en analyse web pour comparer deux versions d'un site web ou d'une application et déterminer laquelle est la plus performante en termes d'objectif de conversion spécifique. Cela se fait en montrant les deux versions (A et B) à des visiteurs similaires en même temps, puis en analysant statistiquement quelle version est meilleure sur des métriques prédéfinies telles que le taux de clics, les complétions de formulaires ou les achats.
Par exemple, un site web pourrait tester deux designs différents de page d'atterrissage pour voir lequel mène à plus d'inscriptions à une newsletter. En utilisant des outils comme Pirsch Analytics, le propriétaire du site peut mesurer quelle version a un taux d'inscription plus élevé, puis mettre en œuvre le design le plus efficace pour tous les visiteurs.
Le test A/B est un outil essentiel pour l'optimisation des sites web car il permet de prendre des décisions basées sur les données, réduit les suppositions et améliore l'engagement des utilisateurs en optimisant les éléments en fonction du comportement réel des utilisateurs.
