Suivre l’usage dans la durée

Original anglais

One caution about A/B testing tools is that for all their ease of implementation, the data they provide is somewhat limited, because these tools rely on surface-level metrics, such as which button gets more clicks, rather than whether the people clicking the button ultimately become lasting users. Anyone who has clicked on an irresistible news headline only to be disappointed by the article can understand how a “click” is a poor indicator of long-term customer loyalty. In order to solve this problem, it’s essential that your data analytics can track the participants in any given A/B test from click-through to long-term use.

Traduction française

Une réserve concernant les outils de test A/B : malgré leur facilité de mise en œuvre, leurs données sont quelque peu limitées, car ils reposent sur des indicateurs de surface, comme le bouton qui reçoit le plus de clics, plutôt que sur le fait de savoir si les personnes qui cliquent deviennent des utilisateurs durables. Quiconque a cliqué sur un titre de presse irrésistible pour être déçu par l’article comprend qu’un « clic » indique mal la fidélité à long terme. Pour résoudre ce problème, il est essentiel que votre analyse des données puisse suivre les participants à tout test A/B, du clic jusqu’à l’utilisation à long terme.