Qu'est-ce qu'un test A/B ?

A/B Testing en Python

Moe Lotfy, PhD

Principal Data Science Manager

Intro aux tests A/B

  • Un test A/B, c'est…

     
    • une expérience pour déterminer quelle version est la meilleure
    • basée sur des métriques : taux d'inscription, ventes moyennes par utilisateur, etc.
    • avec assignation aléatoire et analyse des résultats
A/B Testing en Python

Faut-il tester en A/B ?

Bonnes utilisations des tests A/B :

  • Optimiser les taux de conversion
  • Lancer de nouvelles fonctionnalités d'app
  • Évaluer les effets incrémentaux des pubs
  • Mesurer l'impact d'essais cliniques

N'utilisez pas de test A/B si :

  • Trafic insuffisant/échantillon « petit »
  • Pas d'hypothèse claire et logique
  • Contraintes éthiques
  • Coût d'opportunité élevé
A/B Testing en Python

Étapes clés d'un test A/B

  1. Définir l'objectif et les designs/expériences
  2. Échantillonner aléatoirement les utilisateurs à inscrire
  3. Les affecter aléatoirement à :
    • variante contrôle : état actuel
    • variante(s) test : nouveau design
  4. Tracer les actions et calculer les métriques
  5. Tester les différences statistiquement significatives

Étapes d'un test A/B

A/B Testing en Python

Valeur de la randomisation

  • Généralisation et représentativité
  • Minimiser les biais entre groupes
  • Établir la causalité en isolant l'effet du traitement

 

Illustration : échantillonnage et assignation aléatoires

1 https://www.statology.org/random-selection-vs-random-assignment/
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Exemple Python d'assignation aléatoire

checkout.info()

RangeIndex: 9000 entries, 0 to 8999
Data columns (total 6 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype  
 0   user_id        9000 non-null   int64  
 1   checkout_page  9000 non-null   object 
 2   order_value    7605 non-null   float64
 3   purchased      9000 non-null   float64
 4   gender         9000 non-null   object 
 5   browser        9000 non-null   object 
dtypes: float64(2), int64(1), object(3)
memory usage: 422.0+ KB
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Exemple Python d'assignation aléatoire

checkout['gender'].value_counts(normalize=True)

F    0.507556
M    0.492444
Name: gender, dtype: float64

sample_df = checkout.sample(n=3000)
sample_df['gender'].value_counts(normalize=True)

M    0.506333
F    0.493667
Name: gender, dtype: float64
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Exemple Python d'assignation aléatoire

checkout.groupby('checkout_page')['gender'].value_counts(normalize=True)

checkout_page  gender
A              M         0.505000
               F         0.495000
B              F         0.507333
               M         0.492667
C              F         0.520333
               M         0.479667
Name: gender, dtype: float64
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Passons à la pratique !

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