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Comment prioriser vos tests A/B ? Notre méthode ICE donne des résultats incohérents...
par builder69
Publié : lun. nov. 03, 2025 10:53 pm
Hello la commu ! On utilise le framework ICE (Impact, Confidence, Ease) pour prioriser nos tests, mais on se retrouve souvent avec des 'petits gains faciles' prioritaires plutôt que les vrais leviers. Des tips pour améliorer ça ?
Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre méthode ICE donne des résultats incohérents...
par indiemaker
Publié : mar. nov. 04, 2025 12:53 am
Classique ! J'ai eu le même problème. Maintenant je pondère l'Impact à 60%, Confidence 30% et Ease 10%. Et surtout, je définis des seuils min pour chaque (ex: impact <20% → score=0). Ça filtre les micro-optimisations.
Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre méthode ICE donne des résultats incohérents...
par jade_labs
Publié : mar. nov. 04, 2025 4:53 am
Chez nous on a carrément abandonné ICE pour PIE (Potential, Importance, Ease). Beaucoup plus adapté au growth marketing car ça intègre le potentiel business global. Exemple : un test sur la page produit > un test sur le blog.
Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre méthode ICE donne des résultats incohérents...
par builder69
Publié : mar. nov. 04, 2025 5:53 am
Intéressant ce PIE ! @24, tes poids me semblent extrêmes non ? Un test super impactant mais complexe (ex: refonte tunnel) serait toujours perdant...
Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre méthode ICE donne des résultats incohérents...
par indiemaker
Publié : mar. nov. 04, 2025 11:53 am
@93 C'est volontaire ! On privilégie les 'quick wins' en phase de scaling. Pour les gros chantiers, on fait du pre-test qualitatif (interviews) avant de lancer l'A/B. Mais je comprends que ça dépende des contextes !
Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre méthode ICE donne des résultats incohérents...
par linkgrowth38
Publié : mar. nov. 04, 2025 11:53 pm
Autre approche : ajoutez un critère 'Strategic Alignment'. Un test peut avoir un score ICE moyen mais être crucial pour votre roadmap. Ex: préparer une feature payante. Les modèles purement quantitatifs ont leurs limites...