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Changement, Synthèse
1 mars 2020
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Synthèse

La check list d’une expérimentation réussie

Considérées comme des galops d’essai indispensables dans la plupart des processus innovants, les expérimentations ouvrent de nombreuses possibilités d’aide à la prise de décision, encore largement inexploitées. Tester une théorie ou le fonctionnement d’un mécanisme, peser le pour et le contre d’une stratégie, évaluer les conséquences d’une décision et même découvrir des pans de connaissances insoupçonnés… ça vous tente ?

Les géants de la tech et du e-commerce usent des expérimentations à tout bout de champ – Google revendique à lui seul 10 000 campagnes de tests pour la seule année 2018. De nombreuses success stories illustrent la portée potentielle de ce type de dispositif : en testant différents formats d’affichage de pubs, Microsoft aurait ainsi boosté de 12 % les revenus publicitaires de son moteur de recherche Bing ; Amazon a vu ses ventes s’envoler grâce à une expérimentation prouvant que mieux valait faire la promotion des offres de paiement au moment de la validation du panier plutôt que sur les pages produits… Au-delà des acteurs de la tech, toute organisation qui émet ou consomme des données peut mener ses propres expérimentations – ce qui fait tout de même beaucoup de monde ! Mais les retours d’expérience sont encore relativement rares. Peut-être parce que, malgré leur apparente simplicité, les expérimentations paraissent trop compliquées ou trop risquées à mettre en place.

Or se poser les bonnes questions pour expérimenter facilite et conforte des décisions plus rapides et moins hasardeuses dans un environnement de plus en plus chaotique.

D’après

The Power of Experiments – Decision-Making in a Data Driven World, de Michael Luca & Max H. Blazerman (MIT Press, 2020), et Experimentation works – The Surprising Power of Business Experiments, de Stefan Thomke (Harvard Business Review Press, 2020).

Vous avez dit expérimentation ?

Quel que soit leur usage final, toutes les expérimentations fonctionnent schématiquement sur le même modèle, connu sous le nom d’AB Testing, qui mesure l’impact des modifications apportées à une variable indépendante (la cause présumée) sur une variable dépendante (l’effet observé) en veillant à ce que tout ce qui pourrait influer sur le comportement de cette dernière demeure constant tout au long de l’expérience. Les tests sont menés simultanément sur deux groupes de participants : un groupe « traitement » et un groupe « témoin ».

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Clémence Thiry
Publié par Clémence Thiry
Clémence est Responsable Digital. Elle est en charge de notre stratégie digitale, de l’animation de notre blog et de notre newsletter. Elle accompagne également nos projets clients sur l’animation de communautés digitales de managers.
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