Probant ou Convert

Les deux outils comparés point par point, d’après la documentation publique de Convert, consultée le 11 novembre 2026. Chaque affirmation sur Convert renvoie à sa source.

43 sources tirées de 23 pages officielles, consultées le 11 novembre 2026.

Ce que Convert propose.

Convert Experiences se présente comme une plateforme d’A/B testing et de personnalisation « privacy-first », fondée en 2009.¹ Elle réunit A/B testing, tests de prix Shopify, full stack et un serveur MCP, sans produits séparés.² Trois méthodes au choix : fréquentiste, bayésienne ou séquentielle.^3,4,5

Probant s’adresse aux sites qui veulent des tests A/B dont le verdict tient : un plan fixé avant le lancement, et des garde-fous suivis jusqu’au déploiement. Il mesure ce que vaut vraiment chaque conversion : la marge d’une commande, le lead qualifié ou signé, l’abonnement payé.

Les différences, point par point.

À gauche, ce que dit la documentation publique de Convert, chaque phrase avec sa source. À droite, ce que fait Probant. « Non mentionné » signifie que rien n’a été trouvé dans cette documentation : ce n’est pas la preuve qu’une fonction n’existe pas.

Probant et Convert, point par point. Les appels de note renvoient aux sources, en bas de page.
Point comparé	Convert	Probant
Méthode statistique	Trois approches : fréquentiste (test t, bilatéral par défaut, 95 % par défaut), bayésien (a priori non informatif) et séquentiel. La méthode se règle au niveau du projet et peut être surchargée par expérience ; la méthode par défaut d’un nouveau projet n’est pas énoncée explicitement.^3,4,5	Fréquentiste, avec un plan séquentiel fixé avant le lancement : effet visé, durée et points de contrôle. Le verdict s’écrit en une phrase, avec une fourchette à 95 %.
Coup d’œil (peeking)	Le mode séquentiel utilise des « Asymptotic Confidence Sequences » (Waudby-Smith et al.) qui autorisent la consultation continue avec contrôle du taux de faux positifs ; paramètre de réglage par défaut à 5 000 visiteurs. Le test séquentiel figure dans le plan Pro (pas dans Growth).^6,7,8	On ne décide qu’aux points de contrôle prévus, avec les bornes d’O’Brien-Fleming : très strictes au début, proches du seuil classique à la fin. Pendant un déploiement, les fourchettes sont toujours valides (mSPRT) : on peut les consulter à tout moment.
Répartition des visiteurs (SRM)	Contrôle SRM par test d’ajustement du khi² déclenché à 99 % de confiance, à activer dans la configuration du projet ; il affiche une étiquette SRM dans le rapport. Aucun blocage du résultat n’est documenté (alerte seulement).^9,10	La répartition des visiteurs est contrôlée par un test du khi-deux à chaque lecture du rapport. En cas de déséquilibre, le test passe au statut « bloqué » : aucun gagnant n’est annoncé.
Garde-fous	Convert recommande de traiter les objectifs secondaires comme des garde-fous à surveiller, sans mécanisme d’arrêt automatique sur leur dégradation documenté. Une automatisation existe pour arrêter les variantes perdantes sur la confiance (objectif principal) et redistribuer leur trafic.^11,12	Les métriques garde-fous sont suivies avec leur fourchette ; un garde-fou n’est franchi que si toute la fourchette dépasse la limite. Un garde-fou franchi bloque le verdict du test, arrête seul un test en cours et, pendant un déploiement, ramène les visiteurs sur l’originale automatiquement.
Déploiements progressifs	Les feature rollouts full stack permettent d’ouvrir une fonctionnalité à un pourcentage de visiteurs, et les « Deploys » web poussent un changement à une audience. Aucun retour arrière automatique sur dégradation d’une métrique n’est documenté.^13,14	Paliers 25 % → 50 % → 100 % par défaut, 10 % → 25 % → 50 % → 100 % en mode prudent. Retour arrière automatique quand un garde-fou est franchi ; un visiteur exposé le reste aux paliers suivants.
Multi-armed bandit	Auto-allocation par bandit manchot (Thompson Sampling par défaut, Epsilon-Greedy, UCB), optimisant uniquement l’objectif principal ; en fréquentiste, exige le mode séquentiel. Inclus à partir du plan Pro.^15,16	Test d’optimisation : échantillonnage de Thompson, réalloué au plus une fois par jour, avec une part minimale par variante. Il maximise un taux de conversion, ou un montant par visiteur comme le chiffre d’affaires : probabilité d’acheter et panier moyen tirés de leurs lois, valeurs plafonnées au centile comme dans un test A/B. En option, des parts par appareil (mobile, tablette, ordinateur) : un tirage par appareil, chacun avec son apprentissage et son plancher. Un visiteur garde toujours sa variante : une nouvelle répartition ne vaut que pour les visiteurs arrivés après elle. Dit à l’écran : il maximise les conversions (ou le montant par visiteur) pendant le test, il ne prouve pas qu’une variante est meilleure. L’écart se lit époque par époque (et appareil par appareil), sans gagnant proclamé ; l’export CSV donne la même lecture.
Revenu et marge par visiteur	Le RPV est traité comme métrique non binomiale avec sa propre méthode de confiance ; les rapports affichent un intervalle de confiance (ou crédible en bayésien) sur l’écart. Par défaut, seule la première commande par visiteur compte.^17,18,19 La marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	CA et marge par visiteur, chacun avec sa fourchette ; le gain est chiffré en euros. La marge est calculée sur le serveur, à partir des commandes rapprochées, du coût de chaque produit (Shopify ou CSV) et des frais de la boutique ; pas de verdict en marge sous 90 % du CA couvert par des coûts connus.
Biais du gagnant	Une correction du biais du gagnant n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	Le gain annoncé est corrigé du biais du gagnant, par rétrécissement bayésien vers les effets des tests passés de la boutique.
Mode bayésien	Mode bayésien avec a priori non informatif par défaut, « Chance to Win » avec seuil de décision réglable (95 % par défaut), intervalle crédible, colonnes Risk et Expected Uplift (masquées par défaut).^20,21	En option, désactivée par défaut : une lecture bayésienne à côté du verdict, avec la probabilité que la variante fasse mieux, l’intervalle de crédibilité et la perte attendue de chaque choix. L’a priori est centré sur zéro et aussi large que les effets mesurés par les tests arrêtés de la boutique ; tant qu’ils sont trop peu nombreux pour l’estimer, pas de lecture : aucun a priori par défaut n’est inventé. La décision suit toujours le plan scellé ; quand les deux lectures divergent, le rapport dit pourquoi.
Comparaisons multiples	En fréquentiste, correction des comparaisons multiples au choix : Bonferroni, Šidák ou aucune (Šidák recommandé pour les tests critiques). La documentation ne précise pas si la correction couvre aussi plusieurs métriques ou segments.²²	Les comparaisons de segments sont corrigées par la méthode de Holm. Avec plusieurs variantes, le risque d’erreur se partage entre les comparaisons (Bonferroni).
Test multivarié	Tests multivariés par sections et variations combinées (2 éléments × 2 versions = 4 combinaisons dans l’exemple), à partir du plan Pro. Le rapport des effets d’interaction n’est pas documenté.^23,24	Plan factoriel complet généré par Probant : de deux à quatre sections, chacune de deux à quatre niveaux, seize combinaisons au plus, chacune servie comme une variante. Effets principaux de chaque section sur tout le trafic et interactions entre deux sections, corrigés par la méthode de Holm sur les comparaisons annoncées au plan. Le plan dit, au trafic mesuré de l’espace, si le test peut conclure, et propose de retirer un niveau ou une section ; aucune meilleure combinaison n’est proclamée sans contrôle.
Réduction de variance (CUPED)	Une réduction de variance (CUPED) n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	CUPED appliqué aux rapports des tests réels, sur l’historique de chaque visiteur avant sa première exposition ; sans historique, l’écart reste brut et le rapport le dit.
Éditeur visuel	Éditeur visuel dans l’application (chargement du site dans l’éditeur) et éditeurs de code ; extension Chrome pour le débogage et la migration depuis VWO.^25,26	Deux façons d’éditer, qui produisent les mêmes modifications : un aperçu de la page chargé par Probant, sans ses scripts, ou la vraie page du site, scripts compris. Sur le site, l’éditeur est chargé par le script déjà installé, avec un lien signé, de courte durée, pour un brouillon et une variante ; sans extension de navigateur. Il n’envoie à Probant que les modifications choisies.
Widgets	Seuls des pop-ups natifs conçus dans l’éditeur visuel sont documentés (déclenchement au chargement, au clic ou au défilement) ; pas de bibliothèque de widgets e-commerce prêts à l’emploi (compte à rebours, preuve sociale, sondage).²⁷	Bandeau, compte à rebours, pop-in, badge, réassurance, barre d’action, date de livraison, preuve sociale, code promo, livraison offerte et enquête, réglés sans code dans l’éditeur et gardés dans la bibliothèque de l’espace pour d’autres tests. Un widget n’est qu’une suite de modifications ordinaires : textes échappés, liens en https ou vers le site, styles posés sans attribut style, donc sans assouplir une politique CSP stricte. Le compte à rebours suit le fuseau du site et disparaît à l’échéance ; la pop-in s’ouvre à l’arrivée, à l’intention de sortie ou après défilement, se ferme au clavier et ne réapparaît plus de la visite si le consentement le permet. Leurs petits modules ne se chargent que pour les visiteurs de la variante. La date de livraison est recalculée chez le visiteur (heure limite, jours ouvrés, jours fériés) ; la preuve sociale compte exactement les achats reçus sur une semaine glissante et ne s’affiche qu’à partir d’un seuil : Probant n’affiche jamais de faux « X personnes regardent ce produit ». L’enquête pose une question à réponses fermées ou une échelle de recommandation, sans texte libre ; chaque réponse part avec les conversions, après l’accord du visiteur quand l’espace l’exige, et se lit par variante, avec sa fourchette.
Script et clignotement	Le script s’installe dans le head ; anti-flicker par défaut (masquage du body) et chargement synchrone présenté comme seul moyen garanti d’éviter le clignotement. Taille totale annoncée : 25 kB compressés sans Signals, 83 kB avec Signals.^28,29,30	Script de moins de 6,5 Ko compressé, chargé en asynchrone, qui ne masque jamais la page. Affectation côté serveur possible, pour un affichage sans aucun clignotement.
Permissions fines	Cinq niveaux d’accès fixes par projet (Browse, Editor, Reviewer, Publish, Administrator), appliqués aussi aux clés API. La création de rôles personnalisés n’est pas mentionnée.^31,32	Quatre rôles fixes, et des rôles personnalisés que le propriétaire compose à partir d’un catalogue de permissions nommées : préparer, lancer et arrêter, déployer, approuver un lancement, écrire le JavaScript des variantes, gérer les drapeaux, les métriques, la marge, les membres, les clés. Aucune élévation : la facturation, les rôles, le transfert et la suppression de l’espace restent au propriétaire ; on n’attribue jamais plus que ses propres permissions, et une clé d’API ne dépasse pas celles de son auteur.
Hébergement des données	La grille tarifaire indique des serveurs UE à Francfort sur tous les plans ; la page sécurité indique AWS, région eu-west-1, et Hetzner pour la page de connexion ; diffusion par le CDN Akamai. Les deux pages officielles ne citent pas la même localisation.^33,34,35	Base de données et fonctions en région Paris (Supabase, Vercel cdg1).
Consentement par défaut	Le blocage des cookies, et en option des expériences, avant consentement doit être activé par code (commande consentRequired) ; il n’est pas présenté comme le comportement par défaut. Cookie visiteur _conv_v de 6 mois maximum, cookies first-party uniquement.^36,37,38	Consentement exigé par défaut : aucun cookie, aucune affectation et aucun envoi avant l’accord du visiteur. Accord donné en cours de lecture : la page ne change pas sous les yeux du visiteur, sa variante commence à la page suivante. Cookie interne au site, de 390 jours au plus, jamais prolongé.
Modèle de prix	Tarif par utilisateurs testés mensuels (MTU) : Growth 299 $/mois en annuel ou 399 $/mois en mensuel pour 100k MTU, Pro 420 $/mois en annuel ou 599 $/mois, Enterprise sur devis (annuel). Dépassement facturé 399 $ par 100k (Growth) ou 699 $ par 250k (Pro, Enterprise), désactivable ; hors taxes.^39,40,41	Forfait mensuel fixe, sans dépassement : la facture ne dépasse jamais le forfait choisi.

Ce que Convert fait aussi.

Ces points, Probant les partage avec Convert. Ils ne sont pas propres à Probant.

Un test séquentiel
Le mode séquentiel utilise des « Asymptotic Confidence Sequences » (Waudby-Smith et al.) qui autorisent la consultation continue avec contrôle du taux de faux positifs ; paramètre de réglage par défaut à 5 000 visiteurs. Le test séquentiel figure dans le plan Pro (pas dans Growth).^6,7,8
Une correction des comparaisons multiples
En fréquentiste, correction des comparaisons multiples au choix : Bonferroni, Šidák ou aucune (Šidák recommandé pour les tests critiques). La documentation ne précise pas si la correction couvre aussi plusieurs métriques ou segments.²²
Le revenu par visiteur, avec sa fourchette
Le RPV est traité comme métrique non binomiale avec sa propre méthode de confiance ; les rapports affichent un intervalle de confiance (ou crédible en bayésien) sur l’écart. Par défaut, seule la première commande par visiteur compte.^17,18,19
Une allocation dynamique du trafic
Auto-allocation par bandit manchot (Thompson Sampling par défaut, Epsilon-Greedy, UCB), optimisant uniquement l’objectif principal ; en fréquentiste, exige le mode séquentiel. Inclus à partir du plan Pro.^15,16
Un test multivarié
Tests multivariés par sections et variations combinées (2 éléments × 2 versions = 4 combinaisons dans l’exemple), à partir du plan Pro. Le rapport des effets d’interaction n’est pas documenté.^23,24

Quand choisir Convert plutôt que Probant.

D’après la documentation publique de Convert.

Vous voulez un prix public et des serveurs dans l’UE
Tarif par utilisateurs testés mensuels (MTU) : Growth 299 $/mois en annuel ou 399 $/mois en mensuel pour 100k MTU, Pro 420 $/mois en annuel ou 599 $/mois, Enterprise sur devis (annuel). Dépassement facturé 399 $ par 100k (Growth) ou 699 $ par 250k (Pro, Enterprise), désactivable ; hors taxes.^39,40,41 La grille tarifaire indique des serveurs UE à Francfort sur tous les plans ; la page sécurité indique AWS, région eu-west-1, et Hetzner pour la page de connexion ; diffusion par le CDN Akamai. Les deux pages officielles ne citent pas la même localisation.^33,34,35
Probant est vendu au forfait mensuel fixe, sans dépassement, et héberge ses données en région Paris.
Vous voulez des cartes de chaleur et des enregistrements de sessions
Heatmaps natives (clics, taps, scroll) par page et variante, et enregistrements de sessions Convert Signals filtrés sur les frictions ; quota mensuel partagé par projet, web uniquement.^42,43
Probant montre le parcours des visiteurs d’un test et des cartes de clics, sans enregistrement vidéo.
Vous voulez choisir votre méthode statistique
Trois approches : fréquentiste (test t, bilatéral par défaut, 95 % par défaut), bayésien (a priori non informatif) et séquentiel. La méthode se règle au niveau du projet et peut être surchargée par expérience ; la méthode par défaut d’un nouveau projet n’est pas énoncée explicitement.^3,4,5
Probant décide en fréquentiste séquentiel, avec un plan fixé avant le lancement ; une lecture bayésienne existe en option, sans décider.

Ce qui distingue Probant.

Ces points ne figurent pas dans la documentation publique de Convert, consultée le 11 novembre 2026. Une absence de mention n’est pas une preuve d’absence : s’ils comptent pour vous, posez la question à Convert.

La marge par visiteur
Probant mesure le CA et la marge par visiteur, chacun avec sa fourchette.
ConvertLa marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).
En savoir plus
La correction du biais du gagnant
Le gain annoncé est corrigé par rétrécissement bayésien vers les effets des tests passés de la boutique.
ConvertUne correction du biais du gagnant n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).
En savoir plus
Un SRM qui bloque le verdict
Un déséquilibre de répartition fait passer le test au statut « bloqué » : aucun gagnant n’est annoncé.
ConvertContrôle SRM par test d’ajustement du khi² déclenché à 99 % de confiance, à activer dans la configuration du projet ; il affiche une étiquette SRM dans le rapport. Aucun blocage du résultat n’est documenté (alerte seulement).^9,10 Un blocage automatique du test n’y est pas mentionné (consultée le 11 novembre 2026).
Le consentement exigé par défaut
Aucun cookie, aucune affectation et aucun envoi avant l’accord du visiteur.
ConvertLe blocage des cookies, et en option des expériences, avant consentement doit être activé par code (commande consentRequired) ; il n’est pas présenté comme le comportement par défaut. Cookie visiteur _conv_v de 6 mois maximum, cookies first-party uniquement.^36,37,38 Un consentement exigé par défaut n’y est pas mentionné (consultée le 11 novembre 2026).

Questions fréquentes.

Combien coûte Convert ?

Tarif par utilisateurs testés mensuels (MTU) : Growth 299 $/mois en annuel ou 399 $/mois en mensuel pour 100k MTU, Pro 420 $/mois en annuel ou 599 $/mois, Enterprise sur devis (annuel). Dépassement facturé 399 $ par 100k (Growth) ou 699 $ par 250k (Pro, Enterprise), désactivable ; hors taxes.^39,40,41 Probant est vendu au forfait mensuel fixe, sans dépassement : la facture ne dépasse jamais le forfait choisi.

Où Convert héberge-t-il les données ?

La grille tarifaire indique des serveurs UE à Francfort sur tous les plans ; la page sécurité indique AWS, région eu-west-1, et Hetzner pour la page de connexion ; diffusion par le CDN Akamai. Les deux pages officielles ne citent pas la même localisation.^33,34,35 Probant héberge base de données et fonctions en région Paris.

Convert mesure-t-il la marge ?

La marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026). Probant mesure le CA et la marge par visiteur, chacun avec sa fourchette, à partir des commandes et du coût de chaque produit.

Peut-on regarder les résultats de Convert en cours de test ?

Le mode séquentiel utilise des « Asymptotic Confidence Sequences » (Waudby-Smith et al.) qui autorisent la consultation continue avec contrôle du taux de faux positifs ; paramètre de réglage par défaut à 5 000 visiteurs. Le test séquentiel figure dans le plan Pro (pas dans Growth).^6,7,8 Probant fixe ses points de contrôle avant le lancement (O’Brien-Fleming) et utilise des fourchettes toujours valides pendant les déploiements.

Sources.

Pages officielles de Convert, consultées le 11 novembre 2026. Les citations sont reproduites dans leur langue d’origine.

Source 1 : www.convert.com/llm-info
Convert Experiences is a privacy-first A/B testing and personalization platform founded in 2009
Source 2 : www.convert.com/pricing
We offer A/B testing, split testing, Shopify price testing, full-stack, AI flows (with a MCP server) and customer insights - without separate products or add-ons.
Source 3 : support.convert.com/hc/en-us/articles/statistical-models-in-convertcoms-ab-testing-platform
Convert offers three powerful statistical approaches—Frequentist, Bayesian, and Sequential—each catering to different testing needs.
Source 4 : support.convert.com/hc/en-us/articles/10157554451085-statistical-methods-used
Important Update: As of October 13th, 2023, all new experiences utilize t-tests instead of z-tests.
Source 5 : support.convert.com/hc/en-us/articles/10157554451085-statistical-methods-used
The default is now set to "two-tailed" testing to align with standard statistical practices and ensure greater reliability.
Source 6 : support.convert.com/hc/en-us/articles/10157554451085-statistical-methods-used
Our sequential testing employs Asymptotic Confidence Sequences for analysis, a method grounded in the advancements by Waudby-Smith et al. (2023).
Source 7 : support.convert.com/hc/en-us/articles/10157554451085-statistical-methods-used
Confidence sequences effectively address the "peeking problem" commonly associated with interim analysis in A/B testing.
Source 8 : www.convert.com/pricing
Everything in Growth plus: • FREE VWO Migration • Multivariate Testing • Multi-Page Testing • Full Stack & Feature Flags • Multi-Arm Bandit (Auto-Allocate) • Sequential Testing
Source 9 : support.convert.com/hc/en-us/articles/4412567998221-what-is-srm
If there is a big enough variation, our test will trigger at 99% confidence!
Source 10 : support.convert.com/hc/en-us/articles/4412567998221-what-is-srm
You can enable the SRM checks on your Project Configuration > More Settings and be able to see the SRM tags on the report itself.
Source 11 : www.convert.com/blog/a-b-testing/how-to-prevent-p-hacking-convert
Secondary goals will be tracked as guardrails, not success metrics.
Source 12 : support.convert.com/hc/en-us/articles/205160325-my-experiments-stopped-what-happened
When a variation is identified as performing worse than the others with sufficient confidence, it can be stopped automatically and its traffic redistributed across the remaining active variations.
Source 13 : docs.developers.convert.com/docs/feature-flags
Later, enable it for 10% of all visitors.
Source 14 : support.convert.com/hc/en-us/articles/115000018331-what-about-deployments
A Deploy in the app is a series of changes on the page or pages geared towards a specific audience.
Source 15 : support.convert.com/hc/en-us/articles/multi-armed-bandit-mab-auto-allocation-in-convert
Auto-allocation uses MAB strategies to shift more traffic to winning variations as the test progresses.
Source 16 : support.convert.com/hc/en-us/articles/multi-armed-bandit-mab-auto-allocation-in-convert
Requires Sequential Test Type when using Frequentist model
Source 17 : support.convert.com/hc/en-us/articles/understanding-report-metrics-in-convert
AOV is displayed as a currency column alongside RPV in the Revenue table. (RPV statistics—confidence, lift, etc.—remain calculated exactly as before.)
Source 18 : support.convert.com/hc/en-us/articles/understanding-report-metrics-in-convert
Confidence Interval – Range containing the true lift.
Source 19 : support.convert.com/hc/en-us/articles/360001108332-statistical-confidence-for-rpv
First, we calculate the standard deviation and then we apply Z-Statistics to calculate the probability.
Source 20 : support.convert.com/hc/en-us/articles/10157554451085-statistical-methods-used
Convert employs uninformative priors—each variant starts with a 50% win probability.
Source 21 : support.convert.com/hc/en-us/articles/understanding-risk-and-expected-uplift-in-bayesian-reports
Risk: The probability that choosing a specific variant will result in a lower-performing outcome.
Source 22 : support.convert.com/hc/en-us/articles/10157554451085-statistical-methods-used
Concerning multiple comparison correction techniques, you can choose from Bonferroni, Sidak, or None.
Source 23 : support.convert.com/hc/en-us/articles/205208075-creating-a-multivariate-experiment
Unlike A/B tests, multivariate experiments involve testing more than one element on a page in different combinations.
Source 24 : support.convert.com/hc/en-us/articles/205208075-creating-a-multivariate-experiment
This example will show how to test two different elements, meaning we will have four different variations in total, as demonstrated below:
Source 25 : support.convert.com/hc/en-us/articles/360001098232-the-visual-editor-in-convert-experiences
The Convert Experiences Visual Editor, allows you to create variations of your pages for your experiments.
Source 26 : support.convert.com/hc/en-us/articles/360001098232-the-visual-editor-in-convert-experiences
All code editors that are available via Convert Visual Editor are described here.
Source 27 : support.convert.com/hc/en-us/articles/custom-pop-ups-in-the-visual-editor
Custom Pop-ups let you design and launch simple pop-up messages directly from the Visual Editor as part of a web A/B experience.
Source 28 : support.convert.com/hc/en-us/articles/360028491292-loading-the-convert-tracking-code-async-while-preventing-flashing
The only guaranteed way to not flashing in most cases is to load the tracking code in sync mode.
Source 29 : support.convert.com/hc/en-us/articles/understanding-convert-signals-and-signals-observer-min-js-script-in-convert
The total size when Convert Signals® is active would be: 83kB (245kB uncompressed) and when inactive the total size is: 25kB (66kB uncompressed).
Source 30 : www.convert.com/pricing
Install it by adding a single line of code, the SmartInsert™ technology prevents flickering out-of-the-box
Source 31 : support.convert.com/hc/en-us/articles/205151065-collaborators-share-with-multiple-users-accounts
Each collaborator can have one of five access levels to a project:
Source 32 : support.convert.com/hc/en-us/articles/205151065-collaborators-share-with-multiple-users-accounts
API keys use the same role-based permission model as collaborators.
Source 33 : www.convert.com/pricing
EU-Based Servers Frankfurt Frankfurt Frankfurt
Source 34 : www.convert.com/security
We use Amazon Web Services (AWS) for our production servers and databases.
Source 35 : www.convert.com/security
spread over two different availability zones in the eu-west-1 AWS region.
Source 36 : support.convert.com/hc/en-us/articles/360037946851-delay-cookie-writing-and-data-collection-until-visitor-consent-is-provided
To ensure Convert blocks cookie writing but still shows experiments, add the following code in the Convert App > Your Project > Configuration > Global Project JavaScript section:
Source 37 : support.convert.com/hc/en-us/articles/360037946851-delay-cookie-writing-and-data-collection-until-visitor-consent-is-provided
In this setup, both cookie writing and experience execution are blocked until the visitor gives consent. This method provides the strictest level of privacy protection.
Source 38 : support.convert.com/hc/en-us/articles/204495429-convert-experiences-tracking-cookies-structure
This cookie is the visitor-centric cookie that has a lifetime of max 6 months from the last update time.
Source 39 : www.convert.com/pricing
Convert Experiences starts at $299 per month billed annually, or $399 per month billed monthly, on the Growth plan with 100,000 monthly tested users (MTUs).
Source 40 : www.convert.com/pricing
Pro starts at $420 per month billed annually ($599 per month billed monthly), and Enterprise is priced on request as an annual plan.
Source 41 : www.convert.com/pricing
You can purchase additional packets of 100,000 unique tested users for $399/mo (in the Growth plan) and 250,000 unique tested users for $699/mo (in the Pro & Enterprise plans). You can either allow or disable these overquota charges.
Source 42 : support.convert.com/hc/en-us/articles/heatmaps-native-user-interaction-visualizations-in-convert
Convert’s native heatmaps remove that friction by generating click, tap and scroll heatmaps automatically for every page and variation in your experiment.
Source 43 : support.convert.com/hc/en-us/articles/heatmaps-native-user-interaction-visualizations-in-convert
Convert Signals is a session recording feature embedded in the Reports and Locations section of Convert Experiences.

Probant Ou pas encore…

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Forfait fixe, jamais de dépassement
Données hébergées à Paris

Probant ou Convert

Ce que Convert propose.

Les différences, point par point.

Ce que Convert fait aussi.

Un test séquentiel

Une correction des comparaisons multiples

Le revenu par visiteur, avec sa fourchette

Une allocation dynamique du trafic

Un test multivarié

Quand choisir Convert plutôt que Probant.

Vous voulez un prix public et des serveurs dans l’UE

Vous voulez des cartes de chaleur et des enregistrements de sessions

Vous voulez choisir votre méthode statistique

Ce qui distingue Probant.

La marge par visiteur

La correction du biais du gagnant

Un SRM qui bloque le verdict

Le consentement exigé par défaut

Questions fréquentes.

Sources.

Probant Ou pas encore…