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KPIs growth et A/B testing

Explorez les workflows Make, Zapier et n8n, les pipelines de données et leurs contrôles. Testez une automatisation limitée avant de l’étendre.

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Section 12.4.3 : KPIs growth et A/B testing

🎯 Objectif pédagogique

Maîtriser les KPIs essentiels du growth et mettre en place des A/B tests rigoureux pour optimiser chaque étape du funnel.


Les KPIs qui comptent

Acquisition : CAC (coût d'acquisition client), CPC, CTR, trafic par canal. Activation : taux d'inscription, time-to-value, taux de complétion onboarding. Rétention : DAU/MAU, churn rate, cohort retention. Revenue : MRR, ARPU, LTV, LTV/CAC ratio. Referral : NPS, taux de parrainage, coefficient viral.

A/B Testing : la science de l'optimisation

Un A/B test compare deux versions (A et B) pour déterminer laquelle performe mieux sur une métrique donnée.

Processus rigoureux :

  1. →Hypothèse : "Changer le bouton CTA de bleu à vert augmentera le taux de conversion de 5%"
  2. →Setup : 50% des visiteurs voient A (bleu), 50% voient B (vert)
  3. →Durée : minimum 2 semaines OU 1000 conversions par variante
  4. →Analyse : la différence est-elle statistiquement significative ? (p < 0.05)
  5. →Décision : si B gagne → implémenter. Si pas de différence → pas de changement.

Les erreurs classiques de l'A/B testing

  • →Arrêter le test trop tôt (quand les résultats "semblent" bons)
  • →Tester trop de variables à la fois
  • →Ne pas calculer la taille d'échantillon nécessaire AVANT le test
  • →Ignorer la segmentation (le résultat global peut masquer des différences par segment)
Vérification rapide

Quelle est la durée minimum recommandée pour un A/B test ?

Votre progression

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