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Testez vos hypothèses
Sans prendre le risque d'investir dans des projets UX et IT coûteux
Optimisez chaque clic
via l'A/B testing et maximisez vos taux de conversions
Transformez vos visiteurs
en clients fidèles en testant des stratégies de personnalisation
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Boostez vos performances gâce à une agence A/B testing
Saviez-vous que de petits changements peuvent avoir un grand impact sur vos conversions ?
C’est exactement ce que permet l’A/B testing, et chez Welyft, c’est notre spécialité !
Un A/B test, c’est quoi ?
Imaginez que vous ayez deux versions d’une page web, d’un bouton ou d’un message publicitaire :
• Version A : votre design ou texte actuel
• Version B : une version légèrement modifiée
Nous testons ces variations en conditions réelles sur vos audiences. Ensuite, nous analysons précisément laquelle génère le plus de clics, d’achats ou d’engagement.
Les offres Agences A/B testing
Nos équipes de consultants vous accompagnent sur l'ensemble de vos besoins en A/B testing
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Audit CRO & Conversion
Nous analysons l’ensemble de vos sources de données quantitatives, que nous croisons avec notre expertise UX, afin d’identifier les points de friction impactant vos utilisateurs et de définir une feuille de route d’optimisation pour les corriger.
Optimisation de vos landing pages
Les landing pages médias constituent des éléments stratégiques de votre expérience digitale, car elles représentent à la fois le premier point de contact avec vos futurs clients et influencent directement le ROI de vos investissements publicitaires.
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Mise en place d'A/B tests
Nos experts vous guident dans l’élaboration et la mise en œuvre de vos campagnes d’A/B testing, afin de valider vos hypothèses auprès de vos utilisateurs tout en garantissant une qualité optimale et une exécution rapide.
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Expérimenter pour comprendre ses utilisateurs
Notre méthode cherche à comprendre ce qui motive ou freine un utilisateur dans le processus d’achat ou d’accomplissement d’une action spécifique sur votre site web.
Une fois que nous avons identifié les points de friction de vos utilisateurs, nous utilisons l’AB testing pour déterminer les meilleures solutions qui favorisent une augmentation des conversions, des revenus et des profits à long terme.
Comprendre
Identifier les points de friction dans vos parcours
Corriger
Concevoir les hypothèses d'optimisation
Expérimenter
Valider l’impact de nos optimisations via A/B tests ou User tests
Comprendre
Identifier les points de friction dans vos parcours
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Le succès de nos clients
“La capacité des équipes Welyft à comprendre nos métiers, l’écosystème et nos enjeux, tout ça avec une organisation d’équipe très performante, a transformé notre façon de collaborer depuis plusieurs années !”
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“La capacité des équipes Welyft à comprendre nos métiers, l’écosystème et nos enjeux, tout ça avec une organisation d’équipe très performante, a transformé notre façon de collaborer depuis plusieurs années !”
“La capacité des équipes Welyft à comprendre nos métiers, l’écosystème et nos enjeux, tout ça avec une organisation d’équipe très performante, a transformé notre façon de collaborer depuis plusieurs années !”
Mise en place de campagne d'A/B tests
Un A/B test suit un processus en cinq étapes : la construction de l’hypothèse, la validation du plan de test et des maquettes, le développement, la mise en place et le suivi du test, puis l’analyse des résultats et la prise de décision.
Construction de l’hypothèse
Tout test A/B commence par une hypothèse claire et mesurable :
- Quel problème cherche-t-on à résoudre ? (ex : “Un CTA plus visible augmente-t-il le taux de clics ?”)
- Quelle amélioration tester ? (ex : modifier la couleur, le texte, la position d’un bouton)
-Quels KPIs mesurer ? (taux de clics, taux de conversion, temps passé sur la page…)
Exemple:
_“Si nous [modification apportée], alors nous observerons une amélioration de [KPI principal, ’] de __%.”
Validation du plan de test et des maquettes
Avant de lancer l’expérimentation, nous validons :
- Le plan de test, détaillant les variantes à tester et la méthodologie
- Les maquettes, pour s’assurer que les nouvelles versions respectent l’expérience utilisateur et les contraintes techniques
- Les règles de répartition, définissant comment le trafic sera distribué entre les versions A et B
Une validation rigoureuse garantit que le test sera fiable, exploitable et conforme aux objectifs business.
Développement et intégration
Une fois les maquettes validées, nous passons à la mise en œuvre technique du test :
- Développement des variantes sur l’outil de test choisi (AB Tasty, Google Optimize, Kameleoon…)
- Intégration des scripts de suivi et vérification du bon fonctionnement
-Tests et recette pour s’assurer qu’aucun bug ne viendra fausser les résultats
Cette phase permet de garantir que l’expérience utilisateur reste fluide et homogène, quelles que soient les variantes affichées.
Lancement et suivi du test
Le test est mis en ligne ! 🚀
Nous activons l’expérimentation et surveillons en temps réel :
✔ La bonne répartition du trafic entre les versions A et B
✔ Le suivi des KPIs définis en amont
✔ L’absence de biais pouvant fausser les résultats
Un suivi rigoureux permet d’ajuster rapidement le test si nécessaire et d’assurer une expérimentation fiable et représentative.
Analyse des résultats et prise de décision
Une fois l'A/B test terminé, nous analysons les performances de chaque variante :
- Quelle version a obtenu les meilleurs résultats ?
- Les différences sont-elles statistiquement significatives ?
- La variante gagnante doit-elle être déployée définitivement ?
Si une amélioration est prouvée, elle est mise en production sur l’ensemble du site. Dans le cas contraire, une nouvelle itération peut être envisagée pour approfondir l’apprentissage et affiner l’optimisation.
Sur quels KPI's un A/B test peut agir ?
Grâce à l'A/B testing nous expérimentons afin de vous aider à atteindre vos objectifs business.
Taux de conversion
Augmenter la part de vos utilisateurs arrivant sur vos sites et réalisant une transaction.
Taux d'engagement
Augmenter la durée moyenne de visite ainsi que le nombre d'écrans ou de pages vues moyens par session.
Taux de rebond
Baisser la part d’utilisateurs arrivant sur votre site sans effectuer d’interaction significative.
Customer lifetime value
Augmenter la durée et la fréquence des interactions des clients avec votre marque pour maximiser leur valeur sur le long terme.
Taux d'opt-in
Augmenter le nombre d’utilisateurs qui s’inscrivent ou donnent leur consentement à vos communications.
Comment se déroulent nos A/B tests ?
Nos missions CRO en amont de l'A/B testing sont structurées pour maximiser l'impact des résultats des A/B tests. Nous débutons par une phase d'audit afin d'évaluer vos points forts et vos points faibles UX. Ensuite, nous identifions les opportunités d'optimisation grâce à une analyse approfondie des comportements utilisateurs, des parcours clients et des performances en cours.
Un audit CRO est une étape clé pour garantir l’efficacité d’une stratégie d’A/B testing. Il ne s’agit pas simplement d’identifier des axes d’amélioration au hasard, mais bien de structurer les tests sur des bases solides, en s’appuyant sur des données fiables et des analyses objectives.
Kick off & Cadrage
Lors de cette étape, nous clarifions la méthode, collectons les attentes des équipes, identifions les contraintes, comprenons les enjeux stratégiques, définissons les objectifs et les indicateurs clés de performance (KPIs), et alignons la vision du succès.
Audit Analytics
Après le cadrage, nous entamons l’audit analytics, axé sur les données quantitatives de votre site web. L’objectif est d’analyser les parcours utilisateurs et de comprendre “comment” ils interagissent avec vos templates. Cela nous permet d’identifier vos audiences clés et de déterminer où concentrer vos efforts.
Audit UX
L’audit UX vise à comprendre le “pourquoi” des points de friction potentiels identifiés lors de l’audit analytics. Grâce à une matrice d’analyse CRO, nous repérons facilement les éléments sur vos templates qui influencent positivement ou négativement la conversion.
User testing (Option)
En observant les interactions des utilisateurs en situation réelle, nous identifions les obstacles à la conversion et validons les hypothèses formulées lors des audits analytiques et UX. Cela nous permet de proposer des améliorations concrètes et adaptées.
Priorisation de la roadmap
En se basant sur les données issues des audits et tests, nous identifions les initiatives ayant le plus grand impact potentiel sur la conversion, tout en tenant compte des ressources disponibles et des contraintes du projet.
Activation (A/B testing !)
Nous mettons en place les A/B tests priorisés par la roadmap issue de l’audit, afin de tester les différentes solutions aux hypothèses identifiées.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’A/B Testing ?
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L’A/B Testing est une méthode qui permet de tester différentes versions d’une page web, d’un élément graphique ou d’un message marketing afin de déterminer laquelle est la plus performante. En affichant deux variantes (A et B) à des groupes d’utilisateurs distincts, il est possible d’analyser les comportements et d’optimiser les conversions sur la base de données réelles.
Pourquoi utiliser l’A/B Testing ?
L’A/B Testing permet de prendre des décisions basées sur des données plutôt que sur des hypothèses. Il aide à améliorer le taux de conversion, à optimiser l’expérience utilisateur et à réduire le taux d’abandon. Il est particulièrement utile après avoir identifié des points de friction dans un parcours utilisateur.
Quels éléments peut-on tester ?
L’A/B Testing peut être appliqué sur divers aspects d’un site web ou d’une application, notamment :
• Les titres et accroches
• Les boutons d’appel à l’action (CTA)
• La mise en page et le design
• Les couleurs et visuels
• Les offres et messages promotionnels
Combien de temps doit durer un A/B Test ?
La durée d’un A/B Test dépend du volume de trafic et de l’objectif visé. En général, un test doit durer entre une et deux semaines au minimum pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. Il est essentiel de prendre en compte des facteurs comme la saisonnalité et le comportement des utilisateurs avant de tirer des conclusions.
Il permet notamment de diffuser une culture de l'hypothèse plutôt que de la solution au sein des équipes produit en mettant la validation de l'utilisateur au centre du processus de reflexion.
Comment analyser les résultats d’un A/B Test ?
L’analyse repose sur la comparaison des performances des variantes testées à l’aide d’indicateurs clés comme le taux de conversion, le taux de clics ou le taux de rebond. Un test est considéré comme concluant si l’une des versions montre une amélioration significative avec un niveau de confiance statistique élevé.
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