J'ai A/B testé mon choix de croissants. Les résultats sont sans appel.

J’ai A/B testé mon choix de croissants. Les résultats sont sans appel.

Ce matin à la boulangerie, face à un choix cornélien – croissant ordinaire ou croissant au beurre – j’ai refusé de laisser le hasard dicter ma viennoiserie. J’ai décidé d’appliquer une méthodologie rigoureuse d’A/B testing.

Hypothèse : L’un des deux croissants générera un “taux de satisfaction matinale” significativement plus élevé.

Protocole :

• Groupe A (Contrôle) : Moi, lundi, mangeant un croissant ordinaire.
• Groupe B (Variante) : Moi, mardi, mangeant un croissant au beurre.
• KPI (Indicateur Clé de Performance) : Nombre de soupirs de contentement par minute (SPM).

Résultats : Le croissant au beurre (Groupe B) a généré un pic de 4 SPM, contre un modeste 1 SPM pour le croissant ordinaire. L’analyse statistique est claire : la variante “au beurre” a un impact de +300% sur l’engagement gustatif.

J’ai bien sûr envisagé les biais potentiels. Le fait que mardi était ensoleillé alors que lundi était pluvieux a-t-il pu affecter les résultats ? Faut-il lancer une étude longitudinale sur plusieurs mois pour lisser les variations saisonnières de l’humeur ?

Nous pouivons être obsédés par la data. Nous disposons désormais d’outils si puissants pour mesurer et optimiser que nous essayons de les appliquer à l’extrême, y compris parfois aux petits plaisirs qui devraient échapper à l’optimisation.

Reconnaissons les questions qui ne valent pas la peine d’être posées. La meilleure décision n’est pas systématiquement basée sur les données, mais souvent sur l’envie.

Demain, j’achète un pain au chocolat. Sans protocole. Juste pour voir.