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Quand faut-il passer de l’expérimentation web à l’expérimentation par API ?

Au départ de leur démarche d’expérimentation, les entreprises peuvent être amenées à tester de légères modifications sur leur site web, telles que la conception d’un CTA ou d’autres petits changements, dans le but de déterminer leurs performances et leur impact sur des KPIs tels que le taux de conversion et le nombre de transactions.

Cependant, à mesure qu’un programme d’expérimentation se développe, les entreprises sont susceptibles de s’intéresser à des types de testing de plus en plus sophistiqués, qui requièrent plus d’expertise mais aussi un outil plus perfectionné.

C’est à ce moment-là que de nombreuses entreprises sont prêtes à passer de l’expérimentation client-side à l’expérimentation server-side.

Dans cet article, nous examinerons le moment opportun pour passer au server-side et nous reviendrons sur l’importance d’effectuer ces types de tests, à l’aide de différents scénarios dans lesquels les expérimentations server-side sont les plus appropriées. 

Le testing client-side et server-side

Avant d’approfondir le testing server-side, nous allons rapidement souligner les différences entre le testing client-side et le testing server-side afin de comprendre pourquoi vous avez besoin de ces deux types de tests au fur et à mesure que votre programme d’expérimentation et d’optimisation évolue.

Avec le testing client-side, l’expérimentation a lieu sur l’interface client par l’intermédiaire de Javascript qui s’exécute depuis le navigateur. Les outils client-side vous permettent donc de créer des variations de vos pages en modifiant le contenu envoyé par votre serveur aux utilisateurs dans leur navigateur web. L’utilisateur reçoit alors une variation de votre contenu modifié en fonction de vos règles de ciblage.

En d’autres termes, tout le travail se fait au niveau du navigateur grâce à Javascript. C’est pourquoi le testing client-side est généralement mieux adapté aux modifications de surface telles que la mise en page, la conception et les couleurs, afin de mesurer leurs performances et leur impact sur les principaux KPIs.

En revanche, tout le travail de testing server-side s’effectue au niveau du serveur et non du navigateur. En d’autres termes, c’est votre serveur qui envoie au hasard à un utilisateur la variation modifiée. Par conséquent, l’outil d’expérimentation travaille sur le serveur et non dans le navigateur de l’utilisateur. 

L’un des principaux avantages du testing client-side est qu’il est facile à mettre en œuvre et qu’aucune expertise particulière n’est requise pour exécuter les différents tests sur le front-end du site web.

Cependant, en raison de leurs caractéristiques avancées, les tests server-side requièrent une expertise technique et des compétences en matière de codage, de sorte que les développeurs sont généralement ceux qui les exécutent sur le back-end.

Quels sont les avantages du testing server-side ?

Avant d’aborder la question de l’utilisation du testing server-side, nous allons présenter quelques-uns de ses avantages afin de mieux comprendre les cas d’utilisation qu’il recouvre.

L’expérimentation omnicanale

Les solutions client-side sont généralement limitées aux appareils dotés d’un navigateur web, qu’il s’agisse d’un ordinateur de bureau, d’un téléphone portable ou d’une tablette. Cela signifie que vous ne pouvez pas mener d’expériences sur des applications mobiles ou des appareils connectés.

Les solutions server-side, quant à elles, vous permettent d’expérimenter sur plusieurs canaux, y compris les applications mobiles, ce qui élargit considérablement votre champ d’action et vous offre de nombreuses possibilités de testing au-delà des navigateurs web, afin de couvrir toutes vos bases.

Des performances optimisées

L’un des principaux avantages du server-side est peut-être l’absence d’effet flicker, qui est souvent un inconvénient majeur associé aux solutions client-side.  

L’effet flicker se produit lorsque la page d’origine se charge et est remplacée par la variation du test, ce qui est généralement perçu par l’utilisateur.

Contrairement aux outils client-side qui nécessitent l’ajout d’un tag Javascript à vos pages, vous n’avez pas besoin d’ajouter ce tag dans les outils server-side. En effet, les expérimentations sont exécutées sur le serveur avant d’être envoyées au client, de sorte que tout le travail se fait au niveau du serveur et n’est donc pas perceptible par le client. 

En d’autres termes, lors d’un test server-side, la variation est extraite du serveur et transmise au navigateur de l’utilisateur. Par conséquent, aucune modification n’a lieu sur le front-end ou le navigateur, et il n’y a donc pas d’effet flicker.

Des possibilités de test infinies

Vos équipes ont beaucoup plus de possibilités de développement lorsqu’il s’agit de testing server-side, car il vous permet de modifier tous les aspects de votre site.

Comme les tests server-side sont exécutés à partir du serveur back-end, vous pouvez tester des contenus dynamiques plus complexes, contrairement aux tests client-side où il n’est pas facile de tester de tels contenus. Ces tests peuvent même nuire à l’expérience de l’utilisateur s’ils sont effectués sur le client-side. 

En d’autres termes, vous pouvez construire des tests beaucoup plus complexes qui vont plus loin dans votre tech stack et au-delà de la portée de l’interface utilisateur ou de changements purement esthétiques, afin d’ouvrir un tout nouveau monde d’expérimentation. 

Avec des capacités d’expérimentation aussi poussées, les équipes peuvent tester en profondeur toutes les facettes d’un produit pour évaluer ses fonctionnalités, notamment ses caractéristiques sous-jacentes, ses algorithmes et sa logique back-end. 

La section suivante passe en revue les différents cas d’utilisation pour lesquels vous devriez plutôt envisager d’exécuter des tests server-side.

Quand est-il judicieux de passer au testing server-side ?

Comme nous l’avons mentionné, les tests server-side sont généralement utilisés pour exécuter des types de tests plus avancés et expérimenter en profondeur au sein de votre tech stack afin d’explorer en détail le fonctionnement d’un produit.

Pour faire simple, les solutions d’expérimentation server-side permettent aux équipes de mener des expériences plus robustes et plus sûres, axées sur la modification des fonctions d’un produit. 

Voici quelques cas d’utilisation où le server-side est recommandé par rapport au client-side :

  • Exécutez des expérimentations sur votre application mobile

Comme mentionné précédemment, l’un des principaux avantages des tests server-side est de permettre une expérimentation omnicanale et multiplateforme.

Comme les solutions client-side reposent sur Javascript et les cookies, il n’est pas possible de les utiliser pour tester des applications mobiles natives et vous êtes limité aux appareils dotés d’un navigateur web par défaut.

Cela signifie que vous aurez besoin d’une solution de testing server-side plus avancée pour gérer les technologies des applications mobiles, qui sont plus complexes et très différentes des technologies web. 

De plus, comme les tests server-side fonctionnent à la fois sur les applications web et les applications mobiles, vous pouvez effectuer le même test sur les mêmes variations, quel que soit le canal utilisé. Cela vous permet de comparer les données de chaque canal et d’optimiser en conséquence l’expérience de l’utilisateur sur les différents points de contact. 

Enfin, si vous utilisez des feature flags pour effectuer des tests server-side sur des applications mobiles, vous pouvez contourner l’approbation fastidieuse et chronophage des app stores. En d’autres termes, les feature flags vous permettent d’activer ou de désactiver des fonctionnalités à distance sans avoir à redéployer le code dans les app stores et à attendre leur approbation, ni à attendre que toutes les modifications soient prêtes en même temps pour publier vos changements.

  • Testez vos algorithmes de search

Les A/B tests server-side sont efficaces pour tester des modifications plus profondes liées au backend et à l’architecture de votre site web.

C’est le cas des algorithmes de search qui nécessitent une modification du code existant. Les sites e-commerce se tournent généralement vers le testing server-side pour s’assurer que les clients peuvent facilement naviguer sur leur site et trouver le produit qu’ils recherchent. 

Les algorithmes de search sont essentiels pour permettre aux clients de trouver le bon produit en leur offrant une expérience de recherche transparente qui les incite finalement à acheter.

Par exemple, vous pouvez tester ce qui est affiché aux clients dans leurs résultats de recherche, si cela doit être basé sur le prix, la popularité ou les avis, ou si vous devez prioriser les produits en fonction de ce que les clients ont acheté/aimé/vu dans le passé. 

Le testing server-side vous permet de créer des scénarios et des règles complexes afin de fournir aux clients des recommandations plus personnalisées et d’optimiser leur expérience de recherche sur votre site. Ces tests sont plus difficiles à réaliser à l’aide de solutions client-side, car les pages de recherche sont basées sur la commande de recherche et sont donc affichées de manière dynamique.

Les tests server-side sont donc plus complets et permettent d’expérimenter plusieurs algorithmes en modifiant le code existant.

  • Optimisez vos recommandations produit

De même, grâce à des outils server-side, vous pouvez tester plusieurs algorithmes de recommandations produit, qui se trouvent généralement au bas des pages produit, afin de déterminer quel type de présentation génère le plus de ventes ou augmente la valeur du panier moyen. Par exemple, est-il préférable de promouvoir des produits similaires, les produits les plus populaires ou ceux qui ont été récemment consultés ?

Ces recommandations sont basées sur une variété de critères, comme l’historique de navigation, votre propre système PIM (Product Information Management) et d’autres sources de données. Le server-side vous permet de tester ces multiples algorithmes afin de découvrir la sélection de produits recommandés la plus performante.

  • Tester des pages sensibles au niveau des données

Le testing server-side est parfait pour tester des pages où la protection des données est vitale, car il permet de s’assurer que les données restent en sûreté à l’intérieur du serveur sans avoir à s’inquiéter d’une menace pour la sécurité.

C’est l’idéal pour tester les pages de paiement e-commerce ou des applications bancaires par exemple, ou bien toute autre page web ou application contenant des données sensibles.

Vous pouvez également utiliser les feature flags pour tester une nouvelle méthode de paiement sur un sous-ensemble d’utilisateurs et voir comment ils s’y adaptent avant de l’étendre à tous les autres.

  • Déterminer la longueur idéale des formulaires

Ceci est particulièrement important pour les entreprises SaaS qui s’appuient sur des formulaires d’essai gratuit et de demande de démonstration pour recueillir des informations auprès de leurs visiteurs. Elles doivent donc déterminer la longueur idéale de ces formulaires sans risquer de perdre des utilisateurs, tout en étant en mesure de recueillir toutes les informations nécessaires sur un prospect. 

Le server-side est la meilleure solution dans ce scénario, car vos formulaires sont directement liés à la structure de votre base de données. Si un champ est obligatoire, vous ne pourrez pas le masquer à l’aide de JavaScript, car la validation du formulaire échouera côté serveur.

Par conséquent, tester la longueur et la complexité d’un formulaire pour obtenir l’impact positif le plus élevé possible sur les taux de conversion doit être effectué via du server-side.

Cela s’applique également à d’autres sites web qui utilisent de tels formulaires, tels que les sites de réservation d’hôtels ou d’assurances. Il convient de noter que les différents secteurs exigeront des informations différentes, plus ou moins nombreuses, en fonction du type et de l’objectif de l’information recueillie.

  • Tester la limite de la gratuité des frais de port

Les entreprises de e-commerce doivent être en mesure de déterminer le montant de la commande à partir duquel la gratuité des frais de port est possible. C’est important, car les frais d’expédition sont l’une des principales causes d’abandon de panier.

Les frais d’expédition étant l’un des facteurs déterminants dans la décision d’achat d’un client, les entreprises devraient tester différents seuils de valeur de panier afin de trouver la limite optimale pour la gratuité des frais d’expédition et ainsi améliorer le taux de transaction.  

Les frais de port étant généralement calculés de manière dynamique à partir du serveur back-end, vous devrez les tester grâce au server-side. Toute modification apportée devrait avoir un impact sur toutes les étapes suivantes et devrait être gérée via le server-side.

  • Validez vos fonctionnalités

Le testing server-side vous permet d’effectuer des tests de features pour valider les fonctionnalités de votre produit en déployant différentes variations auprès de différents groupes d’utilisateurs et dans le but d’évaluer leurs performances avant de procéder à un release générale. 

À l’aide des feature flags, vous pouvez effectuer des A/B tests server-side et segmenter vos utilisateurs en les orientant vers l’une ou l’autre variation. En cas de problème avec une variation, vous pouvez facilement revenir en arrière en désactivant le flag avant que l’expérience de l’utilisateur n’en pâtisse davantage. 

Enfin, en fonction du retour des utilisateurs, vous pouvez optimiser vos fonctionnalités et les mettre à la disposition de tous les utilisateurs en étant sûr qu’elles répondent aux réels besoins des clients.

Le testing server-side et les feature flags

La meilleure façon d’effectuer des tests server-side est d’utiliser les feature flags. En découplant le déploiement des releases, vous pouvez effectuer des A/B tests server-side en déployant de nouvelles fonctionnalités auprès d’un petit groupe d’utilisateurs. Vous pouvez ensuite mesurer leurs performances sur ce groupe d’utilisateurs avant de les déployer sur tous les autres.

Si le server-side requiert une expertise technique et des compétences en matière de codage, il n’est pas réservé exclusivement aux équipes tech. Souvent, les équipes non « spécialisées » s’accordent avec les équipes produits pour définir les tests qui sont ensuite exécutés par les ingénieurs. Une fois mise en œuvre, une expérimentation peut généralement être contrôlée, surveillée et analysée à l’aide d’un tableau de bord.

Avec la bonne solution de feature management, toutes les équipes d’une même organisation peuvent exécuter des tests server-side à l’aide d’un tableau de bord facile à utiliser, sans avoir à faire face à des difficultés techniques.

Client-side et server-side : l’importance du contexte

En fin de compte, il est important de noter que la question n’est pas de savoir si le server-side est meilleur que le client-side. Il s’agit de deux approches complémentaires et le choix de l’une ou l’autre dépend de ce qui convient le mieux à l’optimisation et aux objectifs business plus larges de chaque l’entreprise.

En d’autres termes, un type de test ne remplace pas un autre. Il s’agit d’examiner le type d’expérimentation que vous souhaitez mener et de déterminer lequel est le mieux adapté à ce contexte particulier et aux équipes qui souhaitent mener l’expérience – les marketers ont tendance à privilégier et à utiliser le plus souvent les tests client-side, tandis que les chefs de produit et les développeurs optent généralement pour du server-side. Cela dépend également des ressources dont disposent les entreprises et de la maturité de leurs programmes d’optimisation.

Pour garantir que votre site web est optimisé et qu’il offre une expérience utilisateur fluide, il est essentiel d’avoir les deux techniques de testing à portée de main pour survivre dans un monde digital compétitif. 

Les deux types de tests sont indispensables pour vous aider à créer des produits de qualité qui vous rapporteront un maximum de revenus. La clé est d’utiliser les deux ensemble pour augmenter la productivité et obtenir un impact maximal.

 

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Comment l’IA peut optimiser votre roadmap d’expérimentation

L’intelligence artificielle est un thème récurrent depuis des décennies. Cependant, ce n’est plus de la science-fiction, c’est une réalité.

Depuis le lancement en novembre 2022 par OpenAI de sa propre forme d’IA générative, ChatGPT, le monde ne cesse de parler de ses capacités impressionnantes. Il est particulièrement fascinant de voir à quel point il est facile d’obtenir des résultats après avoir interagi avec ce robot composé d’algorithmes d’apprentissage profond pour le traitement du langage naturel.

Même Google a rapidement suivi le mouvement en lançant un projet expérimental, Bard, pour révolutionner son propre outil Search. En exploitant la puissance de l’IA générative et la capacité des grands modèles de langage, Google cherche à amener son processus de search au niveau supérieur.

Compte tenu de la croissance rapide de cette avancée technologique au cours des derniers mois, il est temps de parler de l’IA générative dans le contexte des AB tests et de l’expérimentation.

Que vous vous interrogiez sur la manière dont l’IA peut avoir un impact sur vos expérimentations ou que vous cherchiez de l’inspiration, nous discuterons dans cet article de certaines de nos idées sur l’utilisation de l’IA pour les AB tests, la personnalisation et l’optimisation du taux de conversion.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui n’a pas de limites de programmation, ce qui lui permet de générer du nouveau contenu (pensez à ChatGPT). Au lieu de suivre un ensemble de données défini et préexistant, l’IA générative apprend en indexant d’énormes quantités de données et en se concentrant sur les motifs. Grâce à des techniques d’apprentissage profond et des réseaux neuronaux, elle peut alors créer du contenu semblable à celui créé par des humains. 

La façon dont les algorithmes capturent les idées est similaire à la manière dont les humains s’inspirent de leurs expériences passées pour créer quelque chose de nouveau. Grâce aux grandes quantités de données utilisées pour former les capacités d’apprentissage de l’IA générative, elle est capable de produire des réponses de haute qualité semblables à ce qu’un être humain créerait.

Cependant, certaines préoccupations doivent être prises en compte :

  • Informations biaisées : les connaissances de l’intelligence artificielle se basent sur les ensembles de données utilisés pour la former. Par conséquent, si ces données sont biaisées, elle peut créer des « idées » tout aussi biaisées ou erronées.
  • Propagation de désinformation : il existe de nombreuses préoccupations éthiques concernant l’IA générative et le partage d’informations directement issues de celle-ci. Il est préférable de vérifier que ces informations ne soient ni fausses ni trompeuses avant leur diffusion. 
  • Propriété du contenu : étant donné que le contenu généré par l’IA n’est pas créé par un être humain, peut-on éthiquement revendiquer cette idée comme étant la sienne ? De manière similaire, la même idée pourrait être potentiellement générée ailleurs en utilisant une requête similaire. La question des droits d’auteur et de la propriété est donc posée ici.
  • Données et confidentialité : la confidentialité des données est toujours une préoccupation majeure. Avec les nouvelles capacités de l’intelligence artificielle, la gestion des données devient encore plus complexe. Il est toujours préférable d’éviter de diffuser des informations sensibles à toute forme d’IA générative.

En gardant ces dérives à l’esprit, l’IA générative a le potentiel de révolutionner notre façon de travailler, tout comme la technologie l’a toujours fait par le passé.

10 utilisations de l’IA générative pour les AB tests

Dans le monde du testing, nous sommes très intéressés par la façon dont on peut exploiter ces avancées technologiques pour l’expérimentation. Nous avons réfléchi à quelques approches pour réimaginer le processus d’élaboration d’expériences client digitales afin de gagner du temps et des ressources.

Comme tout le monde, nous nous sommes demandé comment l’IA générative pourrait avoir un impact sur le monde de l’expérimentation et sur nos clients. Voici quelques idées, certaines concrètes et d’autres plus abstraites, sur la façon dont l’intelligence artificielle pourrait aider notre industrie :

AVERTISSEMENT : avant de partager des informations avec une plateforme d’IA, assurez-vous de bien comprendre leurs pratiques en matière de confidentialité et de sécurité. Bien que les modèles d’IA s’efforcent de respecter les normes en vigueur, il existe toujours un risque de violation des données. Protégez toujours vos informations confidentielles.

1. Optimisation de la page d’accueil

Votre page d’accueil est probablement la première chose que vos visiteurs verront, il est donc essentiel de l’optimiser pour rester en avance sur vos concurrents. Si vous souhaitez comparer rapidement le contenu de votre page d’accueil à celui de vos concurrents, vous pouvez fournir ces informations à l’IA générative pour lui donner une base de compréhension. Ensuite, vous pouvez lui demander une liste des meilleures pratiques à adopter afin de créer de nouveaux tests sur votre propre site web.

2.  Analyser les résultats des expérimentations

Le reporting et l’analyse sont essentiels pour faire progresser votre roadmap d’expérimentation, mais cela prend également du temps. En collectant un résumé des tests effectués, l’IA générative peut vous aider à mettre en évidence les conclusions importantes, résumer vos résultats et même suggérer des prochaines étapes. Dans l’idéal, vous pouvez fournir à l’IA votre hypothèse d’AB test ainsi que les résultats pour montrer votre processus de réflexion et d’organisation. Une fois que l’IA reconnaît ce processus spécifique et les résultats souhaités, elle peut contribuer à générer de nouvelles hypothèses de test ou des suggestions.

3. Recommander des obstacles à l’optimisation

L’IA générative peut vous aider à hiérarchiser vos efforts et à identifier les obstacles les plus importants à votre taux de conversion. En téléchargeant vos données de performance (non sensibles) collectées à partir de vos plateformes d’Analytics, vous pouvez fournir à l’IA les informations nécessaires. Que ce soit en suggérant de mettre à jour vos tags ou de compresser les images de votre page d’accueil, l’IA peut rapidement repérer les zones où vous avez les plus grandes lacunes et suggérer des domaines d’optimisation.

4. Avis clients

Les retours client sont une mine d’informations précieuses pour l’optimisation. L’un des grands avantages de l’IA que nous observons déjà est sa capacité à comprendre rapidement de grandes quantités de données et à les résumer. En téléchargeant les avis clients, les enquêtes et autres commentaires des consommateurs dans votre base de données, l’IA générative peut vous aider à créer des résumés détaillés des points sensibles, des préférences et du niveau de satisfaction de vos utilisateurs. Plus les avis sont détaillés, meilleure sera l’analyse.

5. Chatbots

Les chatbots sont un moyen populaire de communiquer avec les visiteurs d’un site web. Étant donné que l’IA générative est un modèle linguistique puissant, elle peut générer rapidement des scripts, des suggestions et des réponses conversationnelles pour réduire votre temps de brainstorming. Vous pouvez également utiliser l’IA pour filtrer et analyser les conversations que votre chatbot a déjà réalisées, afin de déterminer s’il existe des lacunes dans la conversation ou des moyens d’améliorer votre interaction avec vos clients.

6. Traduction

Les barrières linguistiques peuvent limiter une marque présente dans plusieurs régions. Que vous ayez besoin de traduire des conversations de votre chatbot, des CTA ou des wordings plus longs, l’IA générative peut vous fournir des traductions en temps réel pour vous faire gagner du temps et rendre votre contenu accessible à toutes les zones où votre marque est présente.

7. Google Adwords

Accélérez vos sessions de brainstorming en utilisant l’IA générative pour expérimenter différentes variations de wordings. En fonction des directives que vous fournissez, l’IA peut vous proposer une série d’idées pour cibler des mots-clés et créer des wordings avec un ton de voix particulier pour Google Adwords. Attention : vérifiez bien tous les mots-clés proposés afin de confirmer leur signification.

8. Personnalisation

Du contenu personnalisé peut être développé à grande échelle en utilisant l’intelligence artificielle pour produire des variations d’un même message. En personnalisant vos wordings, recommandations, suggestions de produits etc… en fonction des interactions passées des utilisateurs et de leurs données démographiques, vous pouvez augmenter considérablement leur engagement digital.

9. Descriptions de produits

Trouver les meilleurs termes et le meilleur discours pour vendre vos produits peut être un véritable défi. Avec l’IA générative, vous pouvez être plus ambitieux dans vos descriptions de produits en testant différentes variations, et voir laquelle est la plus prometteuse pour vos visiteurs.

10. Prédiction du comportement des utilisateurs

En se basant sur les données de comportement de vos utilisateurs, l’IA générative peut prédire des comportements pouvant vous aider à anticiper votre prochain AB test. Adapter vos tests en fonction des tendances d’interaction des utilisateurs peut vous permettre de mener de meilleures expériences. Il est important de noter que ces prédictions seront définies (et limitées) par les données clients collectées et téléchargées dans le passé. L’utilisation de l’IA générative est plus efficace lorsqu’elle est utilisée comme un outil pour vous guider dans votre processus de prise de décision plutôt que d’être la seule force décisionnelle.

L’utilisation extensive de l’intelligence artificielle est un sujet nouveau et en constante évolution dans le monde de la technologie. Si vous souhaitez en tirer parti à l’avenir, vous devez commencer à vous familiariser avec ses capacités.

Gardez à l’esprit qu’il est important de vérifier les faits et les informations générées par l’IA, tout comme vous vérifiez soigneusement les données avant de les télécharger. L’utilisation de l’IA générative en collaboration avec vos experts internes et les ressources de votre équipe peut vous aider à améliorer l’idéation et l’efficacité. Cependant, la qualité des résultats de l’IA générative dépend de ce que vous y mettez en premier lieu.

L’IA générative est-elle une source d’avantage concurrentiel pour l’AB testing ?

La bonne nouvelle est que cette technologie est accessible à tous, des grands leaders de l’industrie comme Google aux start-ups avec budget limité. En revanche, la moins bonne nouvelle, c’est qu’elle est disponible pour tout le monde. En d’autres termes, l’IA générative n’est pas nécessairement une source d’avantage concurrentiel.

La technologie en elle-même ne crée pas plus de valeur pour une entreprise. C’est plutôt les personnes qui l’utilisent qui créent de la valeur en l’associant à leurs propres connaissances spécifiques de l’industrie, à leurs expériences passées, à leur capacité de collecte et d’interprétation des données, ainsi qu’à leur compréhension des besoins et des problèmes des clients.

Bien que nous ne disions pas que l’IA générative remplace les idées générées par les humains, cette technologie peut certainement être utilisée pour compléter et amplifier vos compétences déjà existantes.

Tirer parti de l’IA générative pour les AB Tests

De l’éducation à la rédaction en passant par la programmation, toutes les industries commencent à voir l’impact que ces nouvelles technologies auront. L’utilisation des « grands modèles de langage » devient de plus en plus populaire, car ces algorithmes peuvent générer des idées, résumer de longs textes, fournir des informations et même traduire en temps réel.

L’expérimentation et les AB tests sont au cœur de l’engagement de votre public. Cependant, le succès de ces pratiques peut nécessiter beaucoup de temps et de ressources. Si l’IA générative peut vous offrir des moyens d’économiser du temps et de rationaliser vos processus, il est peut-être opportun d’en faire votre arme secrète. Dans l’environnement digital compétitif d’aujourd’hui, améliorer en permanence votre présence en ligne devrait être une priorité.

Vous souhaitez commencer à optimiser votre site web ? AB Tasty est la plateforme best-in-class d’optimisation de l’expérience client qui vous permet de créer une expérience digitale plus riche et rapidement. De l’expérimentation à la personnalisation, cette solution peut vous aider à activer et à engager votre public pour stimuler vos conversions.