La plupart des équipes digitales disposent de données… mais manquent de clarté. Passer de la collecte d’informations à l’action est bien plus difficile et coûteux qu’on ne le croit.

Des expérimentations sont menées, mais personne ne parvient à établir un lien entre les résultats et le chiffre d’affaires. Des outils de personnalisation existent, mais cibler la bonne audience avec certitude reste un véritable casse-tête. Des fonctionnalités sont mises en production, mais il n’existe aucun moyen fiable de déterminer si elles ont réellement produit l’impact escompté. Des outils d’IA sont également en place, mais chaque utilisation commence par une nouvelle explication du contexte, en partant de zéro.

Ce n’est pas une question de compétence. C’est un problème de coordination : la conséquence prévisible d’une stratégie d’optimisation fondée sur des solutions silotées qui ne partagent ni données, ni audiences, ni même des critères communs de succès.

Wingify a été conçu pour combler cette lacune en réunissant AB Tasty et VWO, deux des logiciels les plus reconnus et les plus utilisés dans les domaines de la personnalisation, de l’expérimentation et de l’optimisation de l’expérience numérique, au sein d’une seule et même plateforme connectée. Wingify offre aux entreprises ce que les outils individuels n’ont jamais pu leur apporter : une vision unifiée et complète du client, sur laquelle chaque équipe peut agir au même endroit, sans intermédiaire. Chaque étape alimente automatiquement la suivante : un insight se transforme en hypothèse, une hypothèse en expérimentation, et une expérimentation en une meilleure expérience, sans que personne n’ait à relier manuellement les différentes étapes.

Combien coûte réellement votre stack fragmentée ?

Avant d’aborder les possibilités offertes par Wingify, il convient de définir clairement le problème, car celui-ci a tendance à se dissimuler derrière les données d’adoption et les tableaux de bord de productivité au lieu d’apparaître clairement dans un rapport.

Les données qui ne circulent pas ralentissent chaque prise de décision

• Un insight tiré d’une heatmap doit être transposée manuellement en une hypothèse dans un outil d’expérimentation distinct.
• Une expérimentation qui a fait ses preuves doit être recréée manuellement sous forme d’expérience personnalisée au sein d’un autre moteur de personnalisation.
• Il faut recréer de toutes pièces une audience de personnalisation dans un outil de gestion des feature flags avant même de pouvoir cibler les bonnes personnes lors d’un déploiement.

Chacune de ces actions fait perdre du temps et devient source d’erreurs d’interprétation. Ainsi, au moment où une idée prometteuse se concrétise, le problème qu’elle est censée régler n’est souvent déjà plus d’actualité.

Quand les audiences divergent et les métriques se contredisent

Lorsque la même audience, par exemple « les clients fidèles ayant abandonné leur paiement », est définie séparément dans quatre outils différents, sa définition finit progressivement par varier d’un outil à l’autre, sans même que l’on s’en rende compte.

L’expérimentation affiche un chiffre, la personnalisation cible un groupe légèrement différent, l’analytics présente encore un autre résultat, et personne n’est capable d’expliquer ces écarts. Finalement, les équipes passent moins de temps à optimiser l’expérience et davantage de temps à réconcilier des tableaux Excel.

Sans contexte, même la meilleure IA reste inutile

Les IA généralistes sont très utiles pour le brainstorming et les premiers jets. Mais elles n’ont aucune visibilité sur vos tests en cours, vos segments d’audience, vos derniers déploiements, ni sur vos indicateurs.

Pour obtenir une réponse utile, il faut exporter, copier et coller suffisamment de contexte pour que la réponse soit réellement applicable, puis réintégrer manuellement cette réponse dans la suite afin de pouvoir l’exploiter. C’est précisément au cours de ce va-et-vient que la valeur se perd.

Quand la gouvernance vire au casse-tête

Pour les organisations qui pilotent l’optimisation à travers plusieurs équipes, marques ou régions, chaque outil qui ne repose pas sur un modèle commun de gestion des permissions ajoute une couche de sécurité supplémentaire à configurer et à maintenir séparément.

Les audits deviennent plus difficiles à retracer, les exigences de conformité plus complexes à démontrer et la gestion de plusieurs outils crée un coût caché qui n’apparaît jamais dans les calculs de ROI des logiciels.

Au delà des fonctionnalités, l’intégration prime

Une suite connectée vaut mieux qu’un empilement d’outils best-of-breed isolés. La raison est structurelle, et non marketing.

Lorsque l’expérimentation, la personnalisation, le déploiement des fonctionnalités, la connaissance client, le commerce, le feedback et l’analytics puisent tous dans la même couche de données, chaque étape alimente naturellement la suivante. Une heatmap qui révèle un point de friction dans le tunnel de commande nourrit directement une nouvelle hypothèse. Cette hypothèse devient ensuite un test.

La variation gagnante devient une expérience personnalisée pour le segment précis où la friction était la plus forte. Cette personnalisation oriente la décision produit. La fonctionnalité est ensuite déployée progressivement auprès du segment qui a le mieux réagi. Chaque étape du processus enrichit la compréhension qu’a l’équipe du comportement de ses clients et prépare le terrain pour le test suivant.

En quoi une IA intégrée change la donne

Une couche d’IA externe à votre suite ajoute une étape à chacune de vos tâches. En revanche, une couche intégrée directement à celle-ci accélère le processus.

Wandz est la couche d’IA intégrée de Wingify : une intelligence installée directement dans les workflows d’expérimentation, de personnalisation, de feature management et d’analytics. Elle prolonge ce qu’AB Tasty proposait avec Evi et VWO avec Copilot, en fusionnant les deux en une seule couche d’IA disposant d’un accès au contexte de toute la suite. 

Wandz fonctionne avec chaque fonctionnalité de la plateforme. Elle est la couche d’intelligence qui fait tourner la boucle en générant des hypothèses, en vérifiant les paramètres, en construisant des audiences, et enfin, en interprétant le résultat pour faire ressortir la prochaine opportunité, le tout au sein d’un même workflow. La boucle d’optimisation s’accélère grâce à Wandz, qui fluidifie le passage d’une étape à l’autre.

La valeur ajoutée est concrète : 

• Des hypothèses formulées plus vite : là où une équipe growth passait une semaine à collecter des données pour justifier une idée de test, Wandz fait émerger en quelques minutes des hypothèses fondées sur ce que contient déjà la suite : schémas comportementaux, performance des segments et historique des tests.
• Moins d’erreurs au lancement : avant la mise en ligne d’un test ou d’un déploiement, Wandz contrôle la configuration, les indicateurs, le ciblage, la répartition du trafic et signale les erreurs potentielles. Un test mal configuré qui tourne pendant deux semaines avant que quelqu’un ne s’en aperçoive est une manière coûteuse d’apprendre ce qu’une simple vérification avant le lancement aurait permis d’éviter.
• Des résultats interprétés plus rapidement : plutôt que d’attendre qu’un analyste interprète un test terminé, les équipes posent à Wandz des questions en langage naturel et obtiennent immédiatement une réponse à partir de leurs données réelles. Par exemple, « Compare la performance de cette campagne auprès des nouveaux visiteurs sur mobile et sur ordinateur ».
• Des campagnes exécutées plus vite : l’AI Editor permet de créer ou d’ajuster des campagnes à partir d’instructions en langage naturel, chaque modification restant visible et réversible avant publication. Résultat : un délai de mise en ligne réduit, sans renoncer au contrôle.

Chacune de ces améliorations réduit le délai entre l’analyse et l’action. Multiplié par l’ensemble des expérimentations, des déploiements et des campagnes de personnalisation menés au cours d’une année, ce gain se traduit par une capacité d’optimisation nettement supérieure.

Ce que Wingify apporte

La valeur de Wingify réside dans sa capacité à réunir deux expertises complémentaires : les fonctionnalités de personnalisation et d’optimisation des expériences pilotées par l’IA d’AB Tasty, ainsi que la profondeur d’expérimentation de VWO. Le tout repose désormais sur une même couche de données, un workflow unifié et un système d’IA qui alimente l’ensemble de la plateforme.

Pour les équipes, cela se traduit par un cycle plus court et plus efficace entre la compréhension des comportements clients et l’amélioration de leur expérience. Au lieu de fonctionner de manière ponctuelle, lorsque quelqu’un parvient à trouver le temps de consolider manuellement les données issues de cinq tableaux de bord différents, cette boucle d’optimisation devient continue.

C’est tout l’intérêt business d’une suite unifiée d’optimisation de l’expérience digitale. Et c’est précisément ce que Wingify apporte.

FAQ

Vous avez encore des questions sur Wingify ? Retrouvez toutes les réponses ci-dessous.

Qu’est-ce que Wingify ?

Wingify est la suite d’optimisation de l’expérience digitale (DXO) née du rapprochement d’AB Tasty et de VWO à la suite de leur fusion en 2026.

Que comprend Wingify ?

Wingify réunit des fonctionnalités d’expérimentation web, mobile et côté serveur ; de personnalisation et de recommandations de produits ; de gestion des fonctionnalités (avec notamment les déploiements progressifs et les kill switches) ; d’analyse comportementale (heatmaps, enregistrements de session, enquêtes, etc.) ; ainsi que Wandz, l’IA commune à l’ensemble de la suite.

Wingify prend-il en charge les feature flags ?

Oui. La gestion des fonctionnalités fait partie intégrante de la suite. Grâce aux feature flags, aux déploiements progressifs et aux kill switches, les équipes produit et techniques peuvent déployer de nouvelles fonctionnalités progressivement et les désactiver instantanément en cas de problème.

Wingify permet-il de personnaliser l’expérience utilisateur ?

Oui. La personnalisation est l’un des piliers de Wingify et s’appuie largement sur l’expertise d’AB Tasty en matière de ciblage adaptatif basé sur les comportements des utilisateurs. Elle comprend notamment Emotions AI, qui analyse l’état émotionnel des visiteurs, ainsi qu’Adaptive CX, qui adapte progressivement l’expérience au fil de leur navigation.

Qu’est-ce que Wandz ?

Wandz est l’IA commune à l’ensemble de la suite Wingify. Directement intégrée aux workflows d’expérimentation et de personnalisation, elle ne fonctionne pas comme un outil externe. Elle réunit les fonctionnalités auparavant proposées par Evi, l’assistant d’AB Tasty, et ce que VWO proposait via Copilot. Les équipes peuvent ainsi poser des questions en langage naturel sur les performances de leurs campagnes, générer des idées d’expérimentation à partir de données réelles, vérifier leurs configurations avant un lancement et créer ou modifier des campagnes grâce à l’AI Editor.

Wandz fonctionne-t-il avec tous les produits Wingify ?

Wandz a été conçu pour accompagner l’ensemble du cycle d’expérimentation, de la création des campagnes au ciblage des audiences, jusqu’à l’analyse des résultats et à la génération d’hypothèses. À mesure que les plateformes d’AB Tasty et de VWO continuent de converger, Wandz sera progressivement intégré à l’ensemble de leurs fonctionnalités. Le rythme de cette intégration pourra toutefois varier selon les différents produits.