Expérimentation
Exécution A/B Testing
Multipliez vos tests en production
- AB Tasty
- Kameleoon
- Dynamic Yield
- et 3 autres outils
Expérimentation
Agence A/B testing
Une agence A/B testing qui valide chaque hypothèse par la donnée avant sa mise en production.
Hypothèses, maquettes, développement, recette et analyse : Welyft pilote vos A/B tests de bout en bout, sur votre outil d'expérimentation.
QU'EST CE QUE L'A/B testing ?
Boostez vos performances grâce 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.
Agence A/B testing
Quand faire appel à une agence A/B testing ?
Ce que nous disent nos clients
- Je veux déléguer l'exécution de mes tests
- Je veux tester sans mobiliser mes devs
- Je veux une QA fiable sur mes tests
- Je veux des rapports de test propres
Pour qui
- Marque avec une équipe CRO ou growth mais sans bande passante d'exécution
- Contexte : cadence de test élevée, en no-code ou en développement
- Sponsor : CRO Manager, Head of E-com
Nos missions
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.
Pour une amélioration continue, découvrez notre programme CRO.
Objectif
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.
Méthode
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.
- 01
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 __%."
- 02
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.
- 03
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.
- 04
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.
- 05
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.
Avis clients
Ils ont confié leurs A/B tests à Welyft
Nous collaborons avec Welyft depuis bientôt 2 ans et leur force principale… c'est l'adaptabilité ! Une expertise data que je ne remets jamais en doute, une belle force de proposition pour toujours répondre aux besoins de notre groupement et surtout une disponibilité toujours sans faille ! De la réflexion/stratégie à l'aide à l'implémentation technique, ils m'aident au quotidien pour développer l'expérimentation et le CRO pour les enseignes Bricomarché
- CRO
- ABTasty
Marie Devanne
Responsable UX et Parcours Client
Nous avons particulièrement apprécié notre collaboration avec Welyft. L'équipe allie professionnalisme, disponibilité et forte orientation solution. Les échanges sont simples, transparents et efficaces, même dans les phases plus complexes du projet. Une collaboration fluide et constructive que nous recommandons vivement.
- CRO
- Dynamic Yield
Margaux Genevey
Chef de projet en e-merchandising et personnalisation onsite
En réponse à une forte accélération et à une transformation interne, nous avons établi un partenariat avec Welyft pour faire évoluer notre programme d'expérimentation CRO. Leur expertise nous aide à accroître notre vitesse d'exécution et à évoluer grâce à un accompagnement technique et organisationnel. Ce soutien hybride est un véritable levier pour renforcer la collaboration entre l'IT et le business.
- Orga CRO
- Dynamic Yield
Margaux Motta
E-commerce Performance Merchandiser
Agents IA × CRO
La Conversion Intelligence
Un expert CRO pilote une flotte d'agents IA spécialisés.
L'humain arbitre, les agents exécutent à l'échelle. Chaque agent prend une étape du cycle CRO, de l'audit au rapport de fin de test.
En parler avec un expert
Étape 01 · Idéation
Mei
Audit UX & data
Croise les replays, l'analytics et 527 best practices UX, puis fait tester le parcours par nos 4 personas Synthetic Users pour cartographier les frictions.
Livrable Carte des frictions
Découvrir Mei Tester Mei sur votre pageÉtapes 02–03 · Cadrage, brief & design
Amir
Hypothèses & variantes
Transforme les frictions en hypothèses étayées par les tests passés, les priorise en roadmap et les décline en variantes prêtes à tester.
Livrable Backlog priorisé et variantes
Découvrir AmirÉtape 04 · Implémentation
Iris
Implémentation & QA
Code les variantes sur la plateforme du client et les recette avant d'exposer le moindre visiteur.
Livrable Variantes codées et PV de recette
Découvrir IrisÉtapes 05–07 · Run, analyse & partage
Victor
Résultats & pilotage
Surveille chaque test en ligne, lit tous les segments, vérifie la fiabilité statistique et explique le pourquoi de chaque résultat.
Livrable Rapport de fin de test
Découvrir VictorÉtapes 01–07 · Socle data
Nadia
Tracking & qualité data
Audite la collecte de bout en bout, du plan de taggage aux hits en production, pour que chaque test repose sur une donnée fiable.
Livrable Écarts et roadmap de correctifs
Découvrir Nadia
Agence A/B testing
Nos offres A/B testing
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Programme CRO & Expérimentation
Transformez vos visites en croissance mesurée
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- Dynamic Yield
- et 3 autres outils
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Audit CRO
Trouvez ce qui freine vos conversions
- GA4
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- Contentsquare
- et 2 autres outils
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User Testing & Research
Comprenez pourquoi vos users décrochent
- Maze
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Optimisation du merchandising
Faites vendre vos pages listes, prouvé par le test
- Algolia
- Dynamic Yield
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Expérimentation
Calcul du ROI d'un programme CRO
Chiffrez la valeur réelle de votre CRO
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Notre Glossaire A/B Testing
- A/B testing
🎰 Multi-Armed Bandit Testing
Le Multi-Armed Bandit (MAB) est une approche d’expérimentation adaptative utilisée pour tester plusieurs variantes d’une page ou d’un élément tout en maximisant les résultats en temps réel.
+ Détails Flickering effect A/B testing
Le flickering effect (ou effet de clignotement) désigne un problème visuel perceptible par l’utilisateur lors du chargement d’un test A/B :
+ DétailsCLS en A/B testing
CLS (Cumulative Layout Shift) est l’un des trois Core Web Vitals définis par Google, et il mesure la stabilité visuelle d’une page web : autrement dit, la façon dont les éléments se déplacent de manière inattendue pendant le chargement.
+ Détails- KPI
Taux d'engagement (GA4)
Métrique native de Google Analytics 4 qui mesure la proportion de sessions qualifiées comme “engagées”, c’est-à-dire des sessions durant lesquelles l’utilisateur a réalisé une action montrant une forme d’implication sur le site ou l’application.
+ Détails - KPI
UPT ( Unit per transaction)
Indicateur e-commerce qui mesure le nombre moyen d’articles achetés par commande.
+ Détails - KPI
CVR (Taux de conversion)
Indicateur clé de performance (KPI) qui mesure la proportion de visiteurs ayant réalisé une action attendue sur un site ou une application, par rapport au nombre total de visiteurs exposés.
+ Détails Itération de variation d'A/B test
Processus consistant à décliner, ajuster ou affiner une variation testée dans un A/B test initial, sur la base des résultats obtenus, des comportements observés ou de nouvelles hypothèses. L’objectif est d’approfondir l’apprentissage, d’améliorer les performances et de valider la robustesse d’une piste d’optimisation, dans une logique d’amélioration continue.
+ DétailsSession Replay
Technique d’analyse comportementale qui consiste à enregistrer et rejouer les sessions de navigation des utilisateurs sur un site web ou une application.
+ Détails
FAQ
Agence A/B testing : vos questions fréquentes
Qu'est-ce que l'A/B Testing ?
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.
Une question sur votre contexte ? Nos experts vous répondent.
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