Plateforme · Des statistiques défendables
Des statistiques de test défendables
Gain, intervalles de confiance, probabilité que cette variante soit la meilleure et perte espérée : dans une seule vue, mise à jour en temps réel.
Lire un résultat
Ce que les chiffres disent, et ce qu’ils ne disent pas
Chaque chiffre de la page de résultats s’explique, en mots simples juste en dessous.
Consultez les résultats en cours de test sans fausser l’analyse, soyez averti avant d’agir et suivez le revenu par variante dans la devise du compte.
- Test séquentiel pouvant légitimement déclarer un gagnant tôt, avec correction pour comparaisons multiples
- Alarmes d’écart de ratio d’échantillonnage qui signalent les résultats non fiables avant que vous n’agissiez
- Revenu et panier moyen par variante, avec prise en charge multidevise
- Un seuil d’effet détectable, pour qu’un test sans réponse possible le dise au lieu de tourner indéfiniment
- Des explications en langage clair sur chaque statistique : aucun doctorat requis
Test séquentiel
Consultez les résultats avant la fin, sans fausser l’analyse
Un test à horizon fixe n’est valide que si vous regardez une seule fois, à la fin. Le test séquentiel vous permet de vérifier chaque jour et de vous arrêter dès que les preuves franchissent la limite.
- Une inférence valide à chaque analyse, pas seulement à la dernière
- Correction pour comparaisons multiples quand plusieurs variantes tournent à la fois
- Une recommandation en mots, pas juste un chiffre
- Holm-Bonferroni, Benjamini-Hochberg ou Šidák, ou aucune, précisé dans tous les cas
Fiabilité
L’alarme qui se déclenche avant que vous agissiez
Un écart de ratio d’échantillonnage signifie que la répartition ne s’est pas faite comme vous l’aviez configurée, et que le résultat est ininterprétable. Pertento vérifie en continu et bloque l’automatisation quand l’alarme se déclenche.
- Vérification continue du ratio d’échantillonnage par variante
- L’automatisation refuse d’agir sur des données signalées
- La raison indiquée en mots clairs
- Trois contrôles : un écart de ratio d’échantillonnage, une journée sans trafic, ou une interaction avec un autre test en cours
Argent
Revenu par variante, dans la devise du compte
Le taux de conversion n’est qu’un indicateur indirect. Pertento indique le revenu et le panier moyen par variante, pour qu’une victoire obtenue en vendant des produits moins chers ne passe pas pour une victoire.
- Revenu et panier moyen par variante, dans une devise choisie
- Conversions comptées sur toutes les devises, car une conversion est une conversion
- Le revenu sert d’objectif secondaire pour la file d’implémentation, si bien qu’un gagnant sur le seul revenu est quand même livré
- Significativité et intervalles sur le revenu comme sur les conversions
Les chiffres
Ce que le tableau de résultats vous dit vraiment
Six chiffres fournissent l’essentiel des informations sur cet écran, et deux d’entre eux sont souvent mal interprétés. La console explique chacun directement sur place ; voici à quoi ils servent.
Sous le capot
Les bases du calcul des indicateurs
La fiabilité d’un résultat dépend des données et des calculs utilisés : l’événement choisi comme objectif, la devise des revenus et la cohérence entre les calculs de l’alerte et ceux de l’écran.
Questions
Avant de faire confiance aux chiffres
Peut-on présenter ces chiffres à un directeur financier ?
C’est à cela que sert la seconde moitié de cette page. Un résultat arrive avec l’ampleur de l’écart, l’intervalle qui l’entoure et la probabilité qu’il soit dû au hasard, calculée de deux façons indépendantes et présentée côte à côte. Le revenu est mesuré par variante plutôt que déduit du taux de conversion, si bien qu’une variante qui convertit plus souvent en vendant moins cher ne passe pas pour un gain. Et la plateforme énonce sa propre incertitude au lieu de la masquer, et c’est ce qui résiste à l’examen : un résultat qui n’est pas encore concluant le dit, en toutes lettres, au lieu d’être présenté comme s’il l’était.
Faut-il un data scientist pour le lire ?
Non, et la conception part du principe que vous n’en avez pas. Chaque chiffre porte son explication sur place, écrite pour dire ce que ce nombre vous apprend plutôt que pour définir le terme, et plusieurs d’entre elles existent précisément pour éviter un contresens : la colonne de l’écart énonce franchement qu’elle ne dit rien à elle seule sur la réalité de cet écart. À côté des chiffres figure une recommandation en mots simples. Ce que la console ne fera pas, c’est simplifier en cachant, si bien que celui qui veut la valeur p et l’intervalle les trouvera tous les deux.
Comment savoir qu’un gagnant est réel et non un coup de chance ?
Trois défenses, et elles valent la comparaison avec ce que vous utilisez aujourd’hui. Tester plusieurs variantes à la fois augmente le risque que l’une d’elles paraisse gagnante par chance, donc le seuil est resserré pour compenser, et la console indique le seuil qu’elle applique au lieu de vous laisser le calculer. Consulter un résultat tous les jours gonfle le taux de faux positifs, donc le test que l’on peut lire en continu est distinct de celui qui ne le permet pas, et la plateforme n’arrêtera pas un test par anticipation sans que les deux concordent. Et avant tout cela, elle vérifie que le trafic s’est bien réparti comme vous l’aviez configuré, car si ce n’est pas le cas, rien de ce qui en est calculé ne tient.
Notre trafic n’est pas énorme. Est-ce que cela fonctionnera pour nous ?
Parfois oui et parfois franchement non, et c’est là que la plateforme est la plus utile, avant que vous n’ayez passé trois mois à le découvrir. Chaque test indique le plus petit écart que le trafic dont vous disposez peut détecter de façon fiable. Si l’effet que vous cherchez se situe sous ce seuil, aucune patience ne le résoudra, et la console le dit au lieu de laisser un test sur « non significatif » indéfiniment. Savoir lesquelles de vos pages peuvent répondre à une question et lesquelles ne le peuvent pas vaut davantage sur un site modeste que sur un grand.
Faut-il choisir entre fréquentiste et bayésien dès le départ ?
Non. Les deux sont calculés pour chaque test et présentés ensemble, si bien qu’il s’agit d’une préférence de lecture et non d’un réglage que l’on peut rater. Le volet fréquentiste indique à quel point le résultat serait improbable si la modification n’avait aucun effet. Le volet bayésien indique la probabilité que chaque variante soit la meilleure, et ce qu’un mauvais choix vous coûterait. Les équipes trouvent en général le second plus facile à exploiter et le premier plus facile à défendre, et c’est exactement pourquoi aucun des deux n’a été abandonné.
Est-ce que Pertento AI peut nous expliquer un résultat ?
Oui. Pertento AI explique le résultat d’un test en mots simples : ce qui a changé, la solidité des preuves et ce que les chiffres ne démontrent pas encore. L’explication figure à côté des chiffres sans les remplacer, si bien que celui qui veut la valeur p et l’intervalle les a toujours tous les deux. Pertento AI peut aussi vous aider à mettre en place le test suivant.
Tout est inclus
L’ensemble complet des fonctionnalités
Expérimentation
- Éditeur IA
- Éditeur visuel sans code
- Tests multi-variantes visuels
- Tests de redirection d’URL
- Tests côté serveur
- SDK serveur
- Rendu anti-scintillement
- Tests simultanés sans diviser le trafic
- Déploiement du gagnant en un clic
- Ciblage par URL sur sept conditions
- Pipelines de tests par étapes
- Plan de durée du test
- Lancement par extension Chrome
- Bibliothèque de composants
- Contenu dynamique
- Flux de données
- CSS et JavaScript personnalisés
- Remplacer, insérer, ajouter, avant et après
- Ciblage par appareil
- Ciblage par cookie
- Ciblage par activation
- Poids de trafic par variante
- Rééquilibrage automatique des poids
- Captures des variantes
- Dupliquer un test
- Répétitions avant le lancement
- Affectation persistante des variantes
- Transmission à l’implémentation
- Suivi des hypothèses
- Notation de priorisation PXL
- Recherche, filtre et résultats de la Library
- Chronologie de la Library
Statistiques
- Résultats fréquentistes
- Résultats bayésiens
- Test séquentiel
- Alarmes d’écart de ratio d’échantillonnage
- Questions sur ce test
- Revenu par variante
- Analyse de puissance
- Effet minimal détectable
- Gain et intervalles de confiance
- Correction pour comparaisons multiples
- Probabilité d’être la meilleure
- Perte espérée
- Holm-Bonferroni, Benjamini-Hochberg et Šidák
- Objectifs principaux et secondaires
- Panier moyen par variante
- Multidevise
- Projection des jours restants
- Rapport de combinaisons
- Séries temporelles par variante
- Explications en clair
Supervision
- Suivi de l’état des tests
- File des priorités sur tous les comptes
- Rapport de programme
- Bilan de test
- Démarrages et arrêts planifiés
- Arrêt sur significativité
- Alertes Slack
- Détection de collisions
- Contrôles de fiabilité sur les données non fiables
- Rôles et permissions
- Garde-fous de durée minimale
- Détection d’interférence
- Alarmes de retard et d’absence de données
- Alertes par e-mail
- Alertes dans l’application
- Préférences par événement
- Journal d’activité
- Portefeuille de clients
- Dispositions de console enregistrées
- Suivi GA4 et Matomo
Voix du client
- NPS sur site
- CSAT
- CES
- Enquêtes personnalisées
- Analyse de sentiment par IA
- Enquêtes au sein des tests
- Résultats par variante
- Déclencheurs d’intention de sortie
- Créateur d’enquêtes guidé
- Questions notées, à choix et en texte libre
- Textes et libellés d’échelle personnalisés
- Ciblage par page et par appareil
- Part des visiteurs
- Déclencheurs à la vue de page et à délai
- Déclencheurs de défilement
- Déclencheurs d’événement
- Quatre positions du widget
- Plafonnement de fréquence
- Résultats par question
- Réponses dans le temps
- Réponses rattachées à la variante
- Réponses validées
- Thèmes du texte libre
- Export des réponses
- Chargé uniquement là où une enquête tourne
Apprentissages
- Cartes d’apprentissage
- Schémas d’un test à l’autre
- Questions sur vos apprentissages
- Opportunités
- Créer un brouillon de test
- Grille des preuves
- Cinq niveaux de preuve
- Ajusté pour les comparaisons multiples
- Schémas issus des mêmes tests fusionnés
- Tests à problème exclus
- Résultats par appareil
- Vérification des informations de base
- Marquer comme connu ou pas utile
Observations
- Analyste
- Entonnoirs
- Diagnostic d’entonnoir
- Points chauds de friction et d’erreurs
- Santé des pages
- Parcours
- Clics de rage et clics morts
- Garde-fou comportemental
- Vue d’ensemble du site
- Comparaisons de segments
- Web Vitals approximatifs
- Attention et éléments vus
- Diagnostic par variante
- Alertes de chute d’entonnoir
- Modèles de page
Pertento est une plateforme d’optimisation du taux de conversion pour les sites et les boutiques en ligne, conçue à la fois pour les équipes internes et pour les agences CRO qui mènent des programmes d’expérimentation sur tout un portefeuille de clients.
Intégrations
Fonctionne avec la stack que vous utilisez déjà
Un seul extrait s’insère dans n’importe quel site, ou passez entièrement côté serveur. Aucune refonte d’architecture.
Un extrait d’une ligne
Collez une seule balise dans le head et vous êtes en ligne : un chargeur de 0,9 Ko, aucune étape de build, aucune dépendance.
Google Tag Manager
Déployez et gérez les tests directement via GTM. Aucun temps de développement requis.
API côté serveur
Faites tourner des tests au-delà du navigateur : tarification, recherche et routage, sans scintillement.
- Shopify
- BigCommerce
- Shopware
- Centra
- Geins
- Saleor
- WordPress
- Optimizely CMS
- Storyblok
- Next.js
- Vue
- Astro
- Matomo
- Amplitude
- RudderStack
- Slack
- WooCommerce
- Salesforce
- Wix
- Litium
- commercetools
- Medusa
- Drupal
- Contentful
- Webflow
- Nuxt
- Angular
- Remix
- Piwik PRO
- Mixpanel
- Tag Manager
- Webhooks
- Adobe Commerce
- PrestaShop
- Squarespace
- Norce
- Shopify Hydrogen
- Vendure
- Umbraco
- Sanity
- Framer
- React
- SvelteKit
- GA4
- Adobe Analytics
- Segment
- Klaviyo
Pas dans la liste ? Si ça produit du HTML, Pertento peut le tester : lisez comment chacune se connecte ↗