Page 1 sur 1

Comment prioriser vos tests A/B ? Notre matrice ICE donne des résultats contradictoires

par hugo_du_31
Publié : dim. janv. 19, 2025 1:54 pm
Hello la commu ! On utilise une matrice ICE (Impact, Confiance, Ease) pour prioriser nos tests, mais on se retrouve avec des notes très similaires sur 10 idées... Comment vous affinez ça ? Exemple : changer le CTA vs. refonte partielle de landing page.

Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre matrice ICE donne des résultats contradictoires

par adam_maker
Publié : dim. janv. 19, 2025 3:54 pm
Classique ! On avait le même souci. Deux solutions : 1) Ajouter un 4e critère type 'Alignement stratégique' 2) Faire des mini-tests qualis (5% du trafic) pour départager. Perso, je privilégie les tests rapides (<1 semaine) en premier.

Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre matrice ICE donne des résultats contradictoires

par zoe13
Publié : dim. janv. 19, 2025 4:54 pm
Totalement d'accord avec @143. Autre astuce : pondérez vos critères. Nous on met 50% sur l'Impact, 30% Confiance, 20% Ease. Et surtout, ne pas hésiter à kill un test si les early results sont mauvais (saves us 3 weeks last quarter!).

Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre matrice ICE donne des résultats contradictoires

par hugo_du_31
Publié : dim. janv. 19, 2025 8:54 pm
Intéressant la pondération ! Vous utilisez quelles métriques pour évaluer l'Impact exactement ? Moi je me base sur une estimation % d'augmentation de conversion, mais c'est très subjectif...

Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre matrice ICE donne des résultats contradictoires

par adam_maker
Publié : lun. janv. 20, 2025 3:54 am
@67 On combine 3 choses : 1) Données historiques (ex : +2% quand on a changé un CTA similaire) 2) Benchmarks industry (merci GrowthHackers.com) 3) Un vote de l'équipe growth. Pas parfait mais mieux que du gut feeling!

Re: Comment prioriser vos tests A/B ? Notre matrice ICE donne des résultats contradictoires

par linkgrowth38
Publié : lun. janv. 20, 2025 1:54 pm
Petit grain de sel : attention à la sur-optimisation locale ! Un test peut avoir un Impact élevé sur une métrique mais nuire au LTV. On l'a vu avec des pop-ups aggressifs qui boostent les signups mais tuent la rétention à J+7...