L'A/B testing, ou test A/B, est une méthode d'expérimentation utilisée en développement logiciel et en marketing digital pour comparer deux versions d'une application, d'un site web ou d'un élément d'interface utilisateur. L'objectif est de déterminer laquelle des deux versions performe le mieux selon des critères prédéfinis.
Dans le contexte de la programmation, l'A/B testing implique généralement la création de deux variantes d'une fonctionnalité ou d'une interface :
- La version A (contrôle) : la version originale ou actuelle
- La version B (variante) : la nouvelle version à tester
Ces variantes sont présentées aléatoirement à différents groupes d'utilisateurs, et leurs interactions sont mesurées et analysées. Les métriques couramment utilisées incluent le taux de conversion, le temps passé sur la page, ou le nombre de clics.
Exemple pratique :
import random
def show_button(user_id):
if random.random() < 0.5:
return "Version A: Acheter maintenant"
else:
return "Version B: Ajouter au panier"
# Utilisation
user_button = show_button(user_id=12345)L'A/B testing est étroitement lié à d'autres concepts tels que le déploiement progressif, les feature flags, et l'analyse de données. Il est couramment utilisé dans le développement web, mobile et logiciel pour optimiser l'expérience utilisateur, améliorer les performances des applications et prendre des décisions basées sur des données concrètes.
