Cette page a été traduite de l’anglais.
Outils pour développeurs
Créez une plateforme de test A/B et d’expérimentation
Kliv est un créateur d’applications IA. Décrivez la plateforme de test A/B dont vous avez besoin — affectations persistantes, événements, métriques, garde-fous et décisions — et il la construit autour de vos données.
Entrez simplement votre idée dans la zone de texte et AI la construira pour vous
Qu’est-ce que Kliv ?
Kliv n’est pas une suite d’expérimentation que l’on adopte et paramètre — c’est un créateur d’applications IA qui construit le logiciel à votre place.
Vous décrivez l’application dont vous avez besoin en langage courant, et Kliv la construit : les données, la logique, les écrans et le flux de travail. Vous obtenez une véritable application qui vous appartient. Elle est à vous, vous l’exécutez sur votre domaine et vos comptes, et vous continuez à la faire évoluer en le demandant. Ce n’est pas un modèle à votre nom.
Sur cette page, cette application est une plateforme de test A/B et d’expérimentation sur mesure. Kliv construit toutes sortes d’applications web ; celle-ci n’est qu’un exemple.
Pourquoi créer votre propre plateforme d’expérimentation ?
Beaucoup d’outils d’expérimentation sont facturés au trafic, pas au nombre de tests que vous menez réellement. Une équipe peut lancer six expériences par trimestre et payer malgré tout pour chaque utilisateur suivi. Le vrai problème, ce sont les données : les affectations vivent souvent dans l’entrepôt de l’éditeur, loin des commandes, des abonnements et des chiffres de rétention qui disent si un test a compté.
Kliv construit la plateforme d’expérimentation autour de vos propres données. Expériences, affectations, événements, métriques et décisions sont des lignes de votre base, à côté des enregistrements de revenus et de clients qu’elles doivent expliquer.
Ce que le système connaît
Une expérience a besoin de faits qui ne bougent pas. Voici les enregistrements autour desquels Kliv construit.
Expériences et variantes
Chaque expérience a une hypothèse, des variantes, une répartition du trafic, un responsable, une date de début, une date d’arrêt et une taille d’échantillon minimale. C’est un enregistrement que votre équipe peut consulter, pas une note dans la tête de quelqu’un.
Affectations persistantes
La variante d’un visiteur est écrite une fois et relue à chaque retour. Un redéploiement ou un changement de répartition ne le fait pas basculer en douce vers une autre variante.
Événements et métriques
Inscription, première commande, annulation, rétention, revenu — les événements qui tranchent une expérience sont définis clairement et comptés par variante.
Le tableau des résultats
Les tableaux de bord montrent la conversion par variante, les tailles d’échantillon et si le test a assez de données. Une tâche planifiée agrège les résultats au rythme que vous choisissez.
Garde-fous
Des règles définissent qui peut lancer, monter en charge, arrêter ou archiver un test. Chaque montée en charge et chaque arrêt est journalisé avec la personne, l’heure et les chiffres derrière la décision.
Un exemple : l’équipe croissance de Nadia (kits repas)
Voici comment une équipe croissance pourrait s’en servir. Ce n’est qu’un exemple — vous décririez vos propres expériences, métriques et règles de décision.
L’hypothèse est écrite noir sur blanc
L’équipe de Nadia veut vérifier si afficher les dates de livraison avant le paiement augmente les premières commandes. Elle note le responsable, la métrique principale, les variantes et l’échantillon minimal avant que le moindre visiteur ne voie quoi que ce soit.
Les visiteurs sont affectés via une API
Le site appelle le point d’accès d’affectation et commence avec 10 % des nouveaux visiteurs. Chaque affectation est enregistrée, si bien qu’un visiteur qui revient voit la même variante.
Les événements s’accumulent sur chaque variante
Les événements d’inscription et de première commande arrivent sous forme de lignes. L’agrégation nocturne met à jour le tableau de bord : l’équipe regarde les mêmes chiffres au lieu que chacun lance sa propre requête.
L’équipe consigne la décision
Une fois l’échantillon atteint, la variante B progresse de 9 % sur les premières commandes. Nadia consigne la décision sur l’expérience, avec les chiffres tels qu’ils étaient ce jour-là.
La variante gagnante passe en production avec tout son historique
La variante B est déployée pour tout le monde et l’expérience est archivée avec ses affectations, ses événements et son journal des décisions. Deux trimestres plus tard, « avons-nous testé cela ? » a une réponse que l’on peut partager par lien.
Décrivez la plateforme d’expérimentation que vous voulez
Kliv construit à partir de votre description : plus vous donnez de détails, plus la première version sera proche du but. Nommez les expériences, les événements, les règles de trafic et le processus de décision. Voici trois pistes de départ :
Suivi d’expériences de croissance
Répartitions, affectations persistantes, tableaux de bord et règles de lancement.
“Créez une plateforme d’expérimentation pour notre équipe croissance de kits repas. Prenez en charge des expériences à deux, trois ou quatre variantes, des répartitions du trafic en pourcentage, des affectations persistantes des visiteurs via une API, des événements de conversion d’inscription et de première commande, des tailles d’échantillon minimales, des agrégations de résultats chaque nuit et un journal des décisions pour le lancement, la montée en charge, l’arrêt et l’archivage.”
Gestion des tests de prix
Variantes de page de prix reliées au revenu.
“Créez un outil de test de prix pour notre site SaaS. Testez l’offre Starter à 19 €, Pro à 49 € et Team à 129 € par mois, affectez aux visiteurs des variantes persistantes, enregistrez les débuts de paiement, les conversions payantes et le revenu du premier mois par variante, et exigez une décision écrite avant qu’un prix ne passe à 100 % du trafic.”
Laboratoire d’objets de newsletter
Variantes de campagne, tailles d’envoi et événements d’ouverture.
“Créez un outil de suivi d’expériences pour notre newsletter hebdomadaire. Laissez les rédacteurs créer des variantes d’objet, définir la taille d’envoi de chaque variante, importer les événements d’ouverture et de clic par campagne, comparer les résultats seulement une fois l’échantillon minimal atteint, et archiver l’objet retenu avec les notes de décision.”
Comment tout s’articule
L’affectation est une fonction qui vous appartient. La logique de répartition, les exclusions et les groupes témoins vivent dans une fonction côté serveur dotée d’une vraie API. Votre site, votre boutique ou votre système d’e-mails l’appelle, et la réponse est enregistrée sous forme de ligne.
Les jointures de revenus restent simples. Affectations et résultats vivent dans la même base : « la variante B a-t-elle amélioré la rétention à six mois ? » devient une requête sur vos propres lignes, pas un travail de rapprochement entre deux exports.
Regarder les résultats en avance devient une règle. Échantillons minimaux, mises à jour nocturnes et décisions d’arrêt vivent sur l’enregistrement de l’expérience. La plateforme fait respecter la discipline que votre équipe attend de ses tests.
L’analytique de Kliv couvre déjà les visiteurs, la conversion, le revenu par canal et les événements personnalisés. Votre plateforme d’expérimentation ajoute des comparaisons contrôlées par-dessus cette couche de mesure. Voir l’analytique de Kliv.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que Kliv, exactement ?
Kliv est un créateur d’applications IA. Vous décrivez la plateforme de test A/B dont vous avez besoin, et Kliv construit une vraie application avec la base de données, l’API, les écrans et les règles pour mener des expériences.
Est-ce que j’obtiens une vraie application ou un modèle ?
Une vraie application. Les enregistrements d’expériences, le point d’accès d’affectation, les tables d’événements, les tableaux de bord et le journal des décisions sont construits autour de votre flux de travail, pas un formulaire générique à remplir.
Puis-je la modifier une fois construite ?
Oui. Vous pouvez demander à Kliv d’ajouter une métrique, de changer les règles de lancement, d’ajouter un groupe témoin ou de mettre à jour le tableau de bord sans repartir de zéro.
Pourquoi créer cela plutôt que de m’abonner à une suite d’expérimentation ?
Si votre principal problème est que les données d’affectation et de revenu doivent vivre ensemble, une application sur mesure peut être plus simple. Vos affectations, événements et résultats sont des lignes de votre base, jointes à vos propres tables de revenus.
Comment la persistance des affectations est-elle garantie ?
La variante du visiteur est enregistrée à la première affectation puis relue ensuite. C’est un état stocké : un redéploiement ou un changement de répartition ne rebrasse pas les utilisateurs en silence.
Les expériences peuvent-elles tourner sur des sites qui ne sont pas hébergés par Kliv ?
Oui. Le point d’accès d’affectation est une API. Votre boutique, vos pages d’accueil ou vos outils d’e-mailing peuvent l’appeler, et les événements peuvent être renvoyés de la même façon.
Qu’est-ce qui empêche de monter un test en charge trop tôt ?
Vous définissez qui peut monter en charge, arrêter ou archiver les tests. Les tailles d’échantillon minimales et les notes de décision vivent sur l’enregistrement de l’expérience, et chaque changement est journalisé avec un nom et une heure.
Les résultats peuvent-ils être joints au revenu et à la rétention ?
Oui. Comme les affectations et les événements vivent dans votre base, vous pouvez les joindre aux commandes, aux abonnements, à la rétention ou à toute autre ligne que votre application enregistre.
Cela remplace-t-il l’analytique ?
Non. L’analytique vous dit ce qui s’est passé. L’expérimentation ajoute une affectation et une comparaison contrôlées, pour tester si un changement a bien causé un résultat.
Puis-je quitter Kliv plus tard ?
Oui. Le code de l’application se synchronise avec votre propre dépôt Git : partir, c’est un git pull, pas une reconstruction.
Ai-je besoin d’un outil d’administration séparé ?
Non. La plateforme est sa propre administration : votre équipe crée les expériences, consulte les résultats, consigne les décisions et gère les règles dans l’application elle-même.
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