Le test A/B consiste à comparer deux versions d'une même page web ou d'un email, la version A (l'originale) et la version B (la modifiée), auprès de groupes d'utilisateurs distincts, afin de voir laquelle obtient les meilleurs résultats (clics, achats, etc. ). Le test multivarié va plus loin en testant plusieurs éléments et combinaisons en même temps (par exemple, titre, image et bouton). Pour mesurer l'impact statistique, il faut analyser les résultats avec des outils comme Google Optimize ou des tests de signification statistique (test du chi carré ou test t). Un impact est considéré comme statistiquement significatif si la probabilité (p-value) que la différence soit due au hasard est inférieure à 5 % (p < 0, 05). Les taux de conversion et la taille de l'échantillon sont essentiels pour valider les résultats. Toutes ces méthodes sont conformes aux pratiques de mesure validées en marketing digital pour 2025.