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A/B
A/B Testing professionnel

ARRETEZ DE DEVINER.
COMMENCEZ A
PROUVER.

You changez éléments on your pages en esperant that that marché mieux? C'est du gambling, no l'optimisation. L'A/B testing confronte deux versions d'a page with du traffic reel and you donne a reponse claire : version A or version B. Pas d'opinion, no debat interne, not d'intuition — données statistiquement fiables that prouvent ce that fonctionne. Each test gagnant ameliore your conversions de façon permanente and cumulative. C'est l'interet compose applique à your business.

Tests de pagesTests de CTATests de formulairesAnalyse statistique
science
A/B TESTING star SPLIT TESTING star MULTIVARIATE star STATISTIQUES star HYPOTHESES star OPTIMISATION star DONNEES star CONVERSION star
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The problem

POURQUOI VOS OPTIMISATIONS ECHOUENT

Without A/B testing, you naviguez blindly. Voici the erreurs that you commettez probablement.

casino

You faites changements au feeling

You changez la couleur d'un bouton because your designer trouve that more joli. You reecrivez un titre because your directeur préfére la nouvelle version. You refaites a page entiere without knowing si l'ancienne etait vraiment le probleme. Each changement non teste is un pari — and in la plupart cas, you lose without same le savoir.

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Your conversions stagnent

You avez fait a refonte, lance de nouvelles campagnes, change your offre, but your conversion rate reste desesprement stable. You ne savez not quels éléments freinent your visitors nor lesquels the poussent a agir. Without test, every change is un coup in le noir. Your conversions plafonnent because you optimisez without method.

groups

The debats internes paralysent your decisions

Le marketing veut un titre court, le commercial veut more than details, le CEO préfére a autre image. The reunions s'eternisent, the opinions s'affrontent, and au final c'est l'avis du more fort hierarchiquement that l'emporte — not le meilleur for your conversions. L'A/B testing met fin a these debats : ce are your visitors that votent.

Our expertise

UN A/B TESTING RIGOUREUX,
PAS DU BRICOLAGE.

Our approach de l'A/B testing is scientifique. Each test is conçu with a hypothese claire, un echantillon suffisant and a analyse statistique rigoureuse.

lightbulb

Hypotheses basees on the donnees

Avant de tester, we analysons your heatmaps, enregistrements de sessions and entonnoirs conversion rate. Each test repond a a hypothese precisee : si we changeons X, alors Y s'ameliorera because Z. Pas de tests aleatoires — each experience is strategicment planifiee for maximize l'impact.

calculate

Rigueur statistique a 95%

We ne declarons never un gagnant trop tot. Each test atteint un seuil de confiance de 95% before toute conclusion. We calculons la taille d'echantillon nécessaire en amont and attendons that the données soient suffisantes. Your decisions reposent on preuves solides, not on fluctuations aleatoires.

format_list_numbered

Roadmap de tests priorisee

We use le framework ICE (Impact, Confiance, Facilite) for prioriser your tests. The tests a fort impact and faible effort passent en premier. You avez a roadmap claire with the prochains tests planifies, the hypotheses a valider and the gains attendus for each experience.

category

Tests multi-elements

Au-dela du simple A/B, we realisons tests multivaries that testent plusieurs combinaisons d'elements simultanement. Titre A + Image B + CTA C contre d'autres combinaisons. This approche avancée identifie la combinaison optimathe most rapidement qu'a serie de tests sequentiels.

devices

Tests par segment andvice

Un changement peut improve the conversions on desktop but the degrader on mobile. We segmentons the results par appareil, source de traffic and type d'audience. You obtenez a vision granulaire that allows you d'optimize l'experience for each segment de visiteurs.

insights

Reporting and learnings documentes

Each test is documente with l'hypothese, the results, l'analyse and the enseignements. You constituez a base de connaissances on ce that fonctionne for your audience. These learnings accelerent the futurs tests and evitent de refaire the sames erreurs.

Our process

DU DIAGNOSTIC AU RESULTAT EN 4 ETAPES

A method scientifique appliquee à your conversions. Each étape is structuree for maximize l'impact de each test.

01
Analyse & Hypotheses

We analyze your data : heatmaps, parcours utilisateurs, entonnoirs conversion rate. We identify the points de friction and on formule hypotheses testables classees par impact potentiel.

Week 1
02
Design variantes

On cree the versions alternatives a tester : nouveau titre, nouveau CTA, nouvelle disposition, nouveau formulaire. Each variante is designed for repondre a l'hypothese formulee.

Week 2
03
Lancement & Mesure

On lance le test with a repartition de traffic 50/50. On monitore the results en temps reel and on attend d'atteindre la significativite statistique before toute conclusion.

Week 2-4
04
Deploy & Iterate

La version gagnante is deployee a 100% du traffic. On documente the learnings and on lance le test suivant. C'est un cycle continu d'amelioration that fait progresser your conversions mois after mois.

Ongoing
Our results

LES DONNEES NE MENTENT PAS

0

Tests realises

0

Taux de tests gagnants

0

Gain moyen par test

0

Confiance statistique

E-commerce

+34%

Nebulae Motors

Test du titre principal and du CTA on la page produit phare. La variante with un titre oriente bénéfice a surpasse l'original de 34% en conversions.

SaaS B2B

+58%

Zenith Crypto

Test du formulaire d'inscription : la version a 3 champs au lieu de 7 a augmente the inscriptions de 58% without degrader la quality leads.

Services

x2.1

Arcane Paris

Serie de 8 tests on le tunnel de reservation. Conversions multipliees par 2.1 thanks to l'optimisation cumulative de each étape du parcours.

Frequently Asked Questions

VOS QUESTIONS SUR L'A/B TESTING

Combien de traffic faut-il for lancer un A/B test? expand_more
For obtenir results statistiquement fiables, il faut en general between 1 000 and 5 000 visiteurs par variante, according to le conversion rate de base and l'ampleur de l'amelioration attendue. With 500 visiteurs per month, you can when same tester en allongeant la duree du test. We calculons la taille d'echantillon nécessaire before each test.
What is the duree moyenne d'un A/B test? expand_more
Un test dure on average 2 a 4 semaines, le temps de collecter suffisamment de données for a conclusion fiable. La duree depend de your volume de traffic and la différence de performance between the variantes. We ne coupons never un test trop tot for eviter the faux positifs.
Que peut-on tester with l'A/B testing? expand_more
Pratiquement everything : titres, under-titres, images, couleurs de boutons, textes d'appels a l'action, longueur de formulaire, disposition elements, prix affiches, temoignages, preuves sociales, pages entieres. La clé is de prioriser the tests par impact potentiel and ne tester qu'a variable a la fois.
How to know si un test is concluant? expand_more
We use un seuil de confiance statistique de 95%, ce that signifie qu'il y a moins de 5% de chance that le result soit du au hasard. We attendons also that each variante ait reçu un nombre minimum conversion rates. Pas de decisions hatives — seuls the results solides comptent.
Quels outils utilisez-you for l'A/B testing? expand_more
We use plateformes professionnelles like Google Optimize, VWO and AB Tasty according to your needs and your budget. These outils permettent de créer variantes without toucher au code, de repartir le traffic de façon aleatoire and measure the results with a rigueur statistique complete.
L'A/B testing va it ralentir mon site? expand_more
Non. The outils modernes d'A/B testing chargent de manière asynchrone and n'impactent no façon perceptible la vitesse de your website. We configurons the tests for minimiser everything impact on la performance. Le leger script ajoute is largement compense par the gains conversion rate.

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