En quoi les tests d'incrémentalité diffèrent-ils des tests A/B ?
Ils mesurent l'efficacité relative des différentes versions d'une campagne marketing.
Ils déterminent l'impact des annonces sur la décision d'un consommateur d'effectuer une conversion ou non.
En général, ils nécessitent une taille d'échantillon plus petite et une analyse statistique moins sophistiquée.
Ces deux types de tests nécessitent un groupe non exposé à l'annonce pour déterminer la version de l'annonce la plus performante.
Explication
Les tests d'incrémentalité et les tests A/B ont des objectifs distincts en matière de mesure marketing.
Analyse de la bonne réponse
- Ils déterminent l'impact des annonces sur la décision d'un consommateur d'effectuer une conversion ou non. Les tests d'incrémentalité (ou tests d'impact causal) mesurent la valeur additionnelle réelle (l'uplift) qu'une campagne publicitaire apporte. Ils répondent à la question : "Les annonces ont-elles causé la conversion, ou celle-ci aurait-elle eu lieu de toute façon ?" Pour ce faire, ils comparent un groupe exposé à l'annonce à un groupe de contrôle non exposé (ou traité différemment) afin d'isoler l'impact causal direct de la publicité sur le comportement du consommateur (la conversion).
Analyse des mauvaises options
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Ils mesurent l'efficacité relative des différentes versions d'une campagne marketing. Cette description correspond aux tests A/B. Un test A/B compare deux (ou plusieurs) versions d'un élément (créatif d'annonce, page de destination, etc.) pour voir laquelle est la plus performante parmi les utilisateurs exposés. Il ne mesure pas l'impact causal global de la publicité elle-même, mais quelle version est "meilleure".
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Ces deux types de tests nécessitent un groupe non exposé à l'annonce pour déterminer la version de l'annonce la plus performante. Les tests d'incrémentalité nécessitent effectivement un groupe non exposé pour mesurer l'impact causal. Cependant, les tests A/B, pour déterminer la version la plus performante, comparent généralement des groupes exposés à des versions différentes (A vs. B), plutôt qu'un groupe exposé à un groupe complètement non exposé.
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En général, ils nécessitent une taille d'échantillon plus petite et une analyse statistique moins sophistiquée. C'est l'inverse. Les tests d'incrémentalité sont souvent plus complexes que les tests A/B. Ils exigent généralement une taille d'échantillon plus importante et une analyse statistique plus sophistiquée pour détecter des effets incrémentaux souvent plus subtils et pour contrôler les biais potentiels.