Donuts et A/B tests : un trou dans la logique de vos évolutions produit

Les données statistiques, et les AB tests en particulier, sont au cœur de nos décisions techniques et produit. Pourtant, ces tests peuvent aussi nous induire en erreur. Que faire lorsque des analyses pointent dans des directions opposées, ou que plusieurs AB tests interagissent dans un enchevêtrement complexe ?Cette session explore :Les subtilités des statistiques appliquées au produit. Nous aborderons le paradoxe de Simpson, et verrons comment comprendre et contourner les biais.Les défis d’une optimisation locale à travers des tests successifs et leur impact à long terme.Stratégies de maximisation des résultats et minimisation des risques appliqués aux AB tests : Segmentation des populationsStratification des variants Identification des facteurs de confusionExploration de nouvelles branches d'optimisationApproches fréquentistes vs bayésiennesParallèle avec le problème de bandit manchotCas pratiques rencontrés chez Gens de Confiance.Si vous avez déjà douté d’un choix basé sur vos métriques ou hésité face à des décisions contradictoires, rejoignez-moi pour démystifier ces questions et renforcer vos prises de décision.