POST /v1/qrcodes/{id}/rotation
{
  "variants": [
    {"url": "https://exemple.com/menu-a", "weight": 50},
    {"url": "https://exemple.com/menu-b", "weight": 50}
  ]
}

Le taux de scan brut, c'est la métrique la plus facile à lire et la moins utile pour décider quoi que ce soit. Si votre variante A scanne plus mais convertit moins derrière, vous venez de choisir un perdant en croyant choisir un gagnant.

Ce que je regarde, dans l'ordre :

• Taux de scan : volume brut, utile seulement pour vérifier que l'échantillon grossit normalement
• Taux de conversion post-scan : combien de scanneurs complètent l'action visée (commande, formulaire, inscription)
• Heure du scan : un pic à midi n'a pas le même comportement qu'un pic à 20h
• Device et OS : iOS et Android n'ouvrent pas le scanneur natif de la même façon, et ça change le comportement de clic

Le taux de conversion post-scan est celui qui m'a le plus souvent fait changer d'avis en cours de test. Sur une campagne pour un client en immobilier, la variante avec photo du condo scannait mieux, mais la variante avec plan d'étage convertissait deux fois plus en prises de rendez-vous. Sans tracker la conversion, on aurait déclaré le mauvais gagnant.

L'heure et le device comptent aussi parce qu'ils révèlent des patterns cachés. Un QR sur une affiche de bar scanné majoritairement après 22h sur Android a un comportement différent d'un scan de 14h sur iPhone. Si une variante gagne surtout le soir et perd le jour, la moyenne globale peut masquer un signal utile : peut-être que vous avez besoin de deux messages différents selon le moment, pas d'une seule variante universelle.

Le mot-clé ici, c'est tracker les scans qr avec assez de granularité pour voir ces découpages, pas juste un compteur qui monte. Un générateur qui donne uniquement le total de scans sans segmentation par device, pays ou heure ne permet pas de faire de l'A/B testing sérieux, seulement de compter des clics.

Ce genre de granularité s'applique aussi à d'autres cas d'usage que j'ai déjà couverts. Sur un QR multilingue par exemple, la répartition par langue suit une logique similaire de segmentation fine, j'en parle dans cet article sur la redirection auto par langue. Le principe de fond est le même : ne jamais juger une performance sur un seul chiffre agrégé.

Taille d'échantillon et durée

C'est ici que la plupart des tests A/B sur QR code partent en vrille. Les gens regardent les chiffres après 48 heures, voient un écart de 15 points de pourcentage, et déclarent un gagnant. Sauf que sur un échantillon de 40 scans, un écart de 15 points ne veut rien dire statistiquement.

Ma règle personnelle : je ne regarde même pas les résultats avant d'avoir au moins 100 scans par variante. En bas de ce seuil, chaque scan individuel pèse trop lourd dans le pourcentage final, et une poignée de scans d'origine bizarre (un bot, un partage sur un forum) peut fausser toute la lecture.

Au-delà du volume, la durée minimale compte aussi. Un test lancé un lundi et arrêté un mercredi capture un pattern de comportement de semaine, pas de weekend. J'ai fait cette erreur sur une campagne de resto : le test tournait bien du lundi au jeudi, mais le vendredi soir, tout le comportement changeait parce que la clientèle changeait. Il faut couvrir au minimum un cycle complet de sept jours pour capturer les variations naturelles de trafic, sinon vous optimisez pour un jour de la semaine en particulier sans le savoir.

Pour la significativité statistique proprement dite, je n'ai pas besoin d'un doctorat en stats, juste d'une règle simple : l'écart entre les deux variantes doit être stable sur au moins trois jours consécutifs, et pas juste un pic isolé. Si le classement des variantes s'inverse d'un jour à l'autre, le test n'est pas fini, peu importe le volume cumulé.

Un tableau simple que j'utilise pour décider si je peux clore un test :

Critère	Seuil minimum
Scans par variante	100+
Durée du test	7 jours minimum
Stabilité du classement	3 jours consécutifs sans inversion
Écart de conversion	Supérieur à 5 points de pourcentage

Si un de ces quatre critères manque, je continue le test. Pas d'exception, même si le client presse pour une réponse rapide.

Automatiser sans perdre le contrôle

Une fois qu'un test tourne régulièrement, la tentation est d'automatiser la bascule vers la variante gagnante via l'api qr code dynamique. C'est faisable, et ça vaut la peine sur des campagnes à volume élevé, mais je le fais avec un filet de sécurité.

Mon script d'automatisation ne bascule jamais à 100 % d'un coup. Il passe la variante gagnante à 80 % et garde 20 % sur l'autre pendant encore une semaine, en cas de retournement de tendance saisonnier ou d'erreur de calcul en amont. J'ai vu des cas où la variante « gagnante » après deux semaines devenait perdante après un mois, simplement parce que la nouveauté de la variante B s'estompait avec le temps.

Le webhook qui notifie le changement de statut mérite aussi une vraie signature de sécurité, pas juste un HMAC basique sans horodatage. Un webhook trafiqué qui déclenche une fausse bascule de variante peut saboter une campagne entière sans que vous le voyiez venir avant d'avoir perdu des jours de données propres.

D'ailleurs, ce genre d'attention à la sécurité de la redirection rejoint des enjeux que j'ai déjà traités ailleurs, notamment sur les risques de détournement de destination. Si le sujet vous intéresse, j'ai écrit sur les réflexes anti-quishing qui s'appliquent aussi bien à la protection d'un test A/B qu'à la sécurité générale d'un QR public, à lire ici.

L'action à prendre maintenant

Arrêtez de tester deux QR codes physiques distincts. Configurez une rotation de destination sur un seul code, laissez tourner sept jours minimum sans toucher aux poids, et ne déclarez un gagnant que si le classement reste stable trois jours d'affilée avec au moins 100 scans par variante.

Le reste, c'est du bruit habillé en donnée. Et le bruit coûte plus cher qu'un test qui prend une semaine de plus.

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