Sitch

Application de matchmaking par IA

sans bugs et dimensionnée pour une croissance à l’échelle nationale par QAwerk
Girl Image Boy Image Clip Icon Blue Clip Icon Red
×
Où souhaitez-vous que nous vous envoyions notre étude de cas Sitch ?
Veuillez saisir votre adresse courriel professionnelle n'est pas un courriel professionnel

Sitch, fondée par des vétérans de Bumble et Snap, est une startup de rencontres par IA qui allie technologie intelligente et touche personnelle. Chaque candidature d’utilisateur est examinée par de vraies personnes, et le matchmaker IA lui-même repose sur les enseignements d’un héritage familial de trois générations en matière de matchmaking, issu d’un co-fondateur.

Tous les clients

Tests d’applications iOS

Nos tests visaient à garantir une expérience stable et cohérente sur tous les modèles d’iPhone. Une partie cruciale de notre travail consistait à valider les fonctionnalités natives d’iOS, comme la gestion correcte des demandes de permission pour la localisation et la galerie, et à s’assurer que les notifications push étaient fiables.

En savoir plus

Tests manuels

Nos ingénieurs QA ont soigneusement testé la gestion des conversations par l’IA. Nous avons veillé à ce que les processus de paiement fonctionnent sans accroc et avons identifié des problèmes importants dans les fonctionnalités d’intégration et de chat. Cela a aidé Sitch à livrer une application répondant aux exigences de son modèle commercial premium.

En savoir plus

Introduction

Sitch est une application de rencontres propulsée par IA agissant comme un matchmaker numérique personnel. Au lieu du traditionnel balayage, les utilisateurs sont mis en relation via un chatbot IA entraîné par un matchmaker humain pour une compatibilité plus profonde, ciblant ceux qui recherchent sérieusement un partenaire et souhaitent un processus plus réfléchi.

L’expérience commence par une intégration approfondie, où l’IA pose des questions pour comprendre les valeurs, les priorités et les expériences de rencontres passées d’un utilisateur. L’application discute avec vous comme un ami pour vous connaître, ainsi que votre partenaire idéal. Sur la base de ces réponses, l’IA suggère des correspondances. Si deux utilisateurs acceptent d’être présentés, l’IA les place dans un chat de groupe, comme le ferait un ami commun. L’application utilise un modèle de paiement à la mise en relation, facturant les utilisateurs pour les introductions réussies plutôt que par abonnement.

Défi

Cinq mois après leur lancement soft, Sitch gagnait en popularité mais accumulait également des retours négatifs des utilisateurs. En tant qu’équipe axée sur le développement, ils manquaient d’un processus d’assurance qualité structuré, ce qui conduisait à des bugs et des problèmes d’utilisabilité s’insinuant dans l’application en production. Sitch a noué un partenariat avec QAwerk pour établir un programme de test efficace de toutes pièces, visant à transformer l’expérience utilisateur et à stabiliser le produit.

À l’issue de notre partenariat, Sitch souhaitait atteindre plusieurs résultats clés :

  • Réduire drastiquement les retours négatifs : L’objectif principal était d’améliorer la satisfaction des utilisateurs en identifiant et en éliminant les bugs et les parcours utilisateurs frustrants qui causaient de mauvaises évaluations.
  • Établir un processus QA robuste : Mettre en place un workflow de test structuré et efficace pouvant être intégré directement dans leur cycle de développement, garantissant qu’aucune nouvelle fonctionnalité ou correction n’introduise de nouveaux problèmes.
  • Garantir le bon fonctionnement des fonctionnalités essentielles : S’assurer que les fonctionnalités indispensables, telles que l’intégration propulsée par IA, la création de profil, le chat et le matching, sont intuitives, stables et fonctionnent parfaitement à chaque fois.
  • Obtenir des performances cohérentes sur tous les appareils : Offrir une expérience fluide et visuellement soignée à tous les utilisateurs, quel que soit leur modèle d’iPhone, leur version iOS ou leurs conditions réseau.

Solution

Notre approche consistait à intégrer une stratégie QA complète et multi-couches directement dans le processus de développement de Sitch. Nous nous sommes concentrés sur plusieurs types de tests, chacun choisi pour relever les défis uniques d’une application de rencontres iOS premium propulsée par IA.

Tests fonctionnels

Nous avons réalisé des tests fonctionnels de tous les flux utilisateurs critiques. Cela comprenait la validation du quiz d’intégration complet, le test de la création et de la modification du profil dans la section « Ce qui vous rend unique », et la garantie que le processus de suppression de compte était fluide. Nous avons également testé rigoureusement les options d’écran de chat et de paiement pour les nouveaux utilisateurs. Notre équipe a trié les problèmes de manière proactive, retesté les corrections de bugs critiques et signalé les nouveaux bugs découverts en cours de route.

Pourquoi c’est important : Pour une application comme Sitch, les fonctions principales définissent l’ensemble du parcours utilisateur. Si un utilisateur ne peut pas compléter son profil, discuter avec une correspondance ou comprendre les suggestions de l’IA, l’application échoue. Nous devions nous assurer que chaque chemin utilisateur était logique, intuitif et sans stress.

Tests de l’IA

Nous avons réalisé des tests de l’IA sur le chat propulsé par IA et le quiz d’intégration. Notre équipe a validé le ton et la pertinence du contenu de l’IA, en s’assurant que les réponses étaient appropriées et utiles. Nous avons également effectué des tests pour détecter des failles logiques, comme des questions en boucle ou répétées dans le quiz, afin de garantir que l’interaction de l’utilisateur avec l’IA était toujours cohérente et efficace.

Pourquoi c’est important : La proposition de valeur principale de Sitch est son matchmaker IA. Si la conversation de l’IA est répétitive, non pertinente ou illogique, elle brise la confiance de l’utilisateur et dévalorise l’ensemble de la promesse d’« expertise humaine ». Ces tests étaient essentiels pour s’assurer que l’IA semblait intelligente et personnalisée.

Tests de régression et de pré-lancement

Avant chaque publication, nous avons effectué des tests de régression approfondis sur tous les flux principaux : inscription, intégration, chat, mises en relation et paiements. Pour les déploiements majeurs, comme le pré-lancement de Chicago, nous avons exécuté une liste de vérification complète. Cela comprenait la validation des contenus spécifiques au marché, le test des tarifs d’abonnement pour la nouvelle région, la vérification que les liens de parrainage et les événements d’analyse se déclenchaient avec les bons identifiants de marché, et la garantie que les liens profonds des notifications push dirigeaient les utilisateurs vers le bon écran.

Pourquoi c’est important : Au fur et à mesure que les développeurs de Sitch corrigeaient des bugs et ajoutaient de nouvelles fonctionnalités, il était essentiel de s’assurer que ces changements ne cassaient pas par inadvertance les fonctionnalités existantes. Les tests de régression agissent comme un filet de sécurité, protégeant l’expérience utilisateur des conséquences involontaires à chaque nouveau build. Cela est devenu encore plus important lors du lancement dans de nouvelles villes, où un seul bug pouvait compromettre toute l’expansion sur ce marché.

Tests de compatibilité et de permissions

Nous avons effectué des tests de compatibilité dans diverses conditions réseau, en simulant des connexions internet défaillantes, instables et inexistantes pour s’assurer que l’application restait réactive et ne plantait pas. Nous avons également testé sur différents appareils pour garantir que les éléments UI tels que les marges et les blocs de texte s’affichaient correctement sur les grands et les petits écrans. Enfin, nous avons vérifié que les permissions d’application cruciales pour la galerie, la localisation et les notifications fonctionnaient comme prévu.

Pourquoi c’est important : Les utilisateurs d’applications de rencontres sont en mouvement. Ils passent du Wi-Fi aux données cellulaires, traversent des zones à mauvaise réception et utilisent une large gamme de modèles d’iPhone. L’application doit être résiliente à ces changements, offrant une expérience stable que l’utilisateur ait une connexion parfaite ou une seule barre de service.

Tests UI

Notre équipe a examiné minutieusement chaque écran pour garantir une expérience utilisateur cohérente et de haute qualité. Nous avons identifié et signalé des problèmes comme des marges incorrectes sur les téléphones plus petits, des blocs de résumé mal dimensionnés et des informations mal alignées sur les écrans d’aperçu de profil. Cette attention aux détails a garanti que l’application avait un aspect et une impression professionnels sur n’importe quel appareil.

Pourquoi c’est important : Le monde des applications de rencontres est très concurrentiel, rendant l’attrait visuel et la facilité d’utilisation non négociables. Une interface déroutante ou maladroite peut amener un utilisateur à abandonner l’application avant même que l’IA ait eu la chance de faire sa magie. L’expérience doit sembler soignée, moderne et intuitive.

Tests exploratoires

Après chaque publication et une fois les tests de régression terminés, notre équipe a effectué des tests exploratoires manuels. Nous avons intentionnellement dévié des parcours utilisateurs standard, en essayant des combinaisons d’actions inhabituelles, en testant des cas limites de liens de parrainage et en stressant l’application pour découvrir des bugs cachés, des lacunes d’utilisabilité et des scénarios de plantage potentiels que les tests scriptés manqueraient.

Pourquoi c’est important : Les tests scriptés confirment que les fonctionnalités fonctionnent comme prévu, mais les tests exploratoires révèlent des problèmes que vous ne recherchiez pas. Pour une application haut de gamme, les bugs cachés et les frustrations d’utilisabilité sont inacceptables.

Bugs détectés

La plupart des bugs détectés concernaient le flux d’intégration, la fonctionnalité de chat et le traitement des paiements. Bien que des problèmes mineurs aient été trouvés dans l’affichage des profils et la synchronisation admin, la majorité des bloquants impactaient directement l’inscription des utilisateurs et la finalisation de la configuration.

Mokup

Résultat réel: L’utilisateur appuie sur le bouton mais ne peut pas continuer ; une erreur se produit et bloque le flux de paiement.

Résultat attendu: Appuyer sur le bouton « Devenir membre » devrait immédiatement déclencher la fenêtre contextuelle native d’Apple Pay.

MokupMedia

Résultat réel: Après avoir soumis le quiz, l’application affiche le message d’erreur : « OH NON ! Quelque chose a mal tourné. Nous allons immédiatement donner un ingénieur à manger à un aquarium de requins… » Le profil récapitulatif n’est pas généré et le flux du quiz est interrompu.

Résultat attendu: Après avoir soumis le quiz, l’application devrait générer avec succès le profil récapitulatif de l’utilisateur et passer à l’écran suivant ou à une vue de confirmation.

MokupMedia

Résultat réel: Le texte du titre du poste déborde des limites de la fiche de profil. De plus, deux emojis valise sont affichés avant le titre du poste.

Résultat attendu: Le titre du poste devrait être correctement contenu dans les limites de la fiche de profil sans débordement. Un seul emoji valise devrait être affiché avant le titre du poste.

Résultat

Notre collaboration a transformé Sitch d’une application prometteuse avec des problèmes techniques en un produit stable et soigné, prêt à être mis en lumière. En établissant une base QA solide, nous avons éliminé les bugs et les frictions utilisateurs qui avaient causé des retours négatifs, ouvrant la voie à une croissance régulière et durable.
L’impact de cette nouvelle stabilité a été immédiat et significatif :

  • Expansion de marché sans faille : Avec une application fiable, Sitch s’est développé en toute confiance depuis son marché initial de New York vers Los Angeles, San Francisco, Chicago et Austin. Le jour du lancement à Chicago seulement, plus de 3 000 célibataires ont rejoint Sitch, faisant de lui leur plus grand lancement à ce jour. Ce succès démontre comment un QA professionnel permet aux équipes de se concentrer sur la croissance plutôt que sur les problèmes techniques. Sitch compte désormais des dizaines de milliers d’utilisateurs et dispose d’une feuille de route claire pour une expansion supplémentaire aux États-Unis et une disponibilité mondiale d’ici 2030.
  • Innovation accélérée des fonctionnalités : Une base de code stable a donné à l’équipe Sitch la liberté d’innover. Ils déploient désormais une expérience d’intégration IA vocale de pointe. Cette fonctionnalité aurait été impossible à implémenter efficacement sur une plateforme instable.
  • Accueil public positif et buzz médiatique : Contrairement à son lancement soft, le lancement officiel de Sitch a été un succès retentissant. La qualité de l’application et son approche unique du matchmaking lui ont valu des mentions dans The Drew Barrymore Show et dans des publications de premier rang comme CNBC, TechCrunch, Business Insider et The New York Times.
  • Base pour une croissance durable : Notre partenariat a donné à Sitch un processus QA évolutif, pas seulement des corrections de bugs. L’application gère désormais sans faille plus de 20 000 introductions propulsées par IA quotidiennement dans 4 villes américaines et est prête pour une expansion nationale et mondiale. Depuis notre partenariat, Sitch double ses utilisateurs chaque mois, et nous sommes confiants que ces chiffres continueront de croître.

Dans la presse

« Sitch vise à adopter une approche plus réfléchie avec son processus d’intégration et utilise de grands modèles de langage (LLM) pour apporter l’expertise d’un matchmaker humain à l’expérience d’application de rencontres, aidant les personnes à trouver des correspondances potentielles sans swiper. »

Journal américain en ligne couvrant les startups, le financement par capital-risque et les entreprises de haute technologie

« Sitch est disponible à New York, San Francisco et Los Angeles. De nombreux utilisateurs rapportent que travailler avec un matchmaker IA a été une expérience plus positive par rapport à l’utilisation d’une application de rencontres traditionnelle. »

Principal fournisseur mondial de données de marché financier en temps réel et d’actualités économiques

« À partir de cette semaine, Sitch déploie une expérience d’intégration IA vocale pour les nouveaux utilisateurs, l’application prévoyant de s’étendre à davantage de villes américaines. »

Éditeur numérique mondial couvrant la technologie, la finance, les marchés, l’IA et le mode de vie des affaires

« La startup de matchmaking par IA Sitch a levé 6,7 millions de dollars en financement pré-amorçage et amorçage alors qu’elle étend son service de rencontres à la mise en relation à des dizaines de milliers d’utilisateurs à New York, San Francisco et Los Angeles. »

Principale source d’actualités, d’informations et d’analyses pour l’industrie des rencontres en ligne

Vous avez besoin d’un QA expert avant votre grand lancement ?

Parlons-en

Outils

TestFlightTestFlight
JiraJira
NotionNotion
FigmaFigma
Google SheetsGoogle Sheets
ConfluenceConfluence
SlackSlack
50+bugs critiques de production prévenus
20,000introductions propulsées par IA quotidiennement
99.8%sessions utilisateurs sans plantage
4nouvelles expansions de marché
4.5étoiles dans l’App Store

Commentaires de l’équipe QAwerk

Maryna

Maryna
QA Engineer

Tester l’intégration pilotée par IA était moins une question de simples vérifications réussi/échoué et davantage une question de validation de l’ensemble du flux utilisateur. J’ai passé beaucoup de temps à tester la logique du chat du quiz et les différentes options d’écran de paiement, car toute friction dans ces chemins critiques impacterait directement la conversion des utilisateurs et le modèle premium de l’application.

MokupMedia
MokupMedia
MokupMedia

Impressionné(e) ?

Recrutez-nous

Autres études de cas

BeFamily

BeFamily

États-Unis

Nous avons garanti un lancement sans aucun bug pour cette application, triplant ainsi le nombre d’installations prévu

ICONOMI

ICONOMI

Royaume-Uni

Optimisation du flux d’intégration web et mobile d’une plateforme de gestion d’actifs cryptographiques, réduisant le taux d’abandon des utilisateurs de 15 %

Fext

Fext

États-Unis

Tests QA rigoureux pour une application d’envoi de SMS en masse, réduisant les rapports de bugs post-lancement de 65 %