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Expert en Quiz Funnel

Skill expert pour concevoir, auditer, coder et optimiser un quiz funnel + paywall haute-conversion. Couvre stratégie, copy, personnalisation, intégration paywall, benchmarks 2026, playbook de tests A/B et pile technique.

Le quiz funnel est l'arme n°1 de conversion mobile/SaaS 2024-2026. Cal AI (30 M$ ARR), Noom (750 M$ ARR), Flo (9 M$/mois), Cal AI, Opal, Stoic, BetterMe, Blinkist tournent tous sur ce modèle : quiz → plan personnalisé → paywall. Ce skill encode ce qui fonctionne.

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Quand utiliser ce skill

Déclenché sur :

• "Concevoir un quiz funnel / onboarding quiz / tunnel d'abonnement"
• "Optimiser un paywall (app mobile, SaaS web, freemium, essai)"
• "Auditer un onboarding existant"
• "Personnaliser un paywall selon les réponses utilisateur"
• "Choisir hard paywall vs freemium vs soft paywall"
• "Définir les mécaniques d'essai (3j vs 7j vs 14j vs essai inversé)"
• "Faire une analyse détaillée style Noom / Cal AI / Blinkist"
• "Coder un quiz funnel Next.js"
• "Page de tarification SaaS (style Linear, Notion, Anthropic)"
• Sous-skill Dashboard Réponse : "back-office quiz", "dashboard admin quiz", "voir les réponses", "voir les leads / sessions", "taux d'abandon par étape", "taux de complétion", "distribution des réponses par question", "export CSV des leads", "page admin pour une session" → rediriger vers 12-admin-dashboard.md.

NE PAS déclencher pour :

• Onboarding produit B2B post-inscription pur (utiliser onboarding-cro)
• Flux d'annulation / rétention (utiliser churn-prevention)
• Page de destination publique sans quiz (utiliser landing-page-expert)

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Thèse centrale (à imprimer dans la mémoire de l'agent)

1. L'onboarding est une conversion de croyance, pas un tour de produit. Chaque écran doit faire passer l'utilisateur d'un état d'"incertitude" vers "ce produit comprend mon cas, peut me donner un résultat, vaut le prochain engagement".
2. Le questionnaire est un atout de conversion uniquement s'il produit une personnalisation visible. Si une réponse ne change ni le plan, ni le paywall, ni le segment, ni l'expérience → la question doit disparaître.
3. Les 5 écrans avant le paywall comptent plus que le paywall lui-même (Stormy, 4500+ tests A/B). Onboarding + paywall = un seul funnel.
4. Le jour 0 est tout : 90% des débuts d'essai arrivent J0 (Adapty 2026), 84% des annulations arrivent J0-1 sur essai 3j (RevenueCat 2026). Si le déclic n'a pas lieu dans la première session, c'est perdu.
5. Le hard paywall n'a pas de pénalité de rétention vs freemium (RevenueCat 2026, 115k apps : rétention Y1 ~27% vs ~28%). La légende "freemium retient mieux" est morte. Le choix = fonction du CAC, pas d'idéologie.
6. Un quiz long convertit SI chaque question paie son loyer. Noom = 113 écrans qui fonctionnent. La majorité des quiz longs ne sont que de la friction.

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Workflow par défaut quand on invoque ce skill

Étape 1 — Diagnostic

Avant toute sortie, comprendre :

1. Modèle économique : abonnement mobile / SaaS B2B / SaaS B2C / hybride web-to-app / achat unique ?
2. Plateforme : iOS uniquement / Android uniquement / hybride / web uniquement ?
3. CAC et LTV cibles : si CAC > 30€ → hard paywall probablement ; si CAC < 5€ et viralité → soft/freemium.
4. Catégorie : Santé & Fitness / Éducation / Productivité / IA / Finance / Style de vie / Rencontres / SaaS outils dev / SaaS PLG / Enterprise sales-led ? Les benchmarks et modèles dominants varient.
5. Moment de révélation : quelle action corrèle le plus avec la rétention J7 ? (À faire trouver à l'utilisateur si pas clair.)
6. État actuel : zéro / quiz existant à auditer / paywall existant à optimiser / refonte à froid ?
7. Contraintes Apple/Google : hard paywall iOS Jan 2026 = toggle paywall mort (rejet Guideline 3.1.2), bouton fermer obligatoire, etc. Voir reference 04.

Si plusieurs informations manquent et bloquent → demander à l'utilisateur en un seul tour groupé (max 3-5 questions). Sinon avancer avec des hypothèses explicitées.

Étape 2 — Choix structurels (avant copy)

Décider dans cet ordre, en s'appuyant sur les références :

Décision	Référence	Default 2026
Hard / soft / freemium / essai inversé	05 §Hard vs soft	Hard pour abonnement mobile B2C si CAC justifie ; essai inversé pour SaaS PLG mature ; freemium pour produit réseau/social
Longueur du quiz	02 §Long vs court	8-12 questions Santé/Éducation ; 4-6 utilitaires ; 30+ style Noom si justifié
Placement du paywall	04 §Placement	Après plan personnalisé (modèle dominant) ; FitnessAI/Rootd ont +2x install-to-trial avec paywall avant onboarding (à tester)
Durée d'essai	04 §Mécaniques d'essai	3j (config top Adapty weekly+3d trial) ou 7j (sweet spot général) ; 14-30j Productivité/Business
Plans visibles	05 §Nombre de plans	Un seul plan visible + lien "Voir tous les plans" dépasse souvent 3 plans en mobile ; SaaS = 3 self-serve + Enterprise
Plan par défaut	—	Annuel présélectionné → 2-3x mix annuel, +70% revenu annuel (Sunflower/Stormy)
Texte du CTA	08	"Continuer" bat descriptif +111% (Stormy) ; "Commencer l'essai gratuit" / "Essayer pour 0,00 €" / "Obtenir [Nom du plan]"
Affichage du prix	05 §Cadrage du prix	Cadrage par semaine (39,99 €/an → "0,76 €/semaine") + ancrage "ÉCONOMISEZ 75%" ; arrondi pour SaaS premium (20 €, 30 €)
Web-to-app vs IAP	04 §Web-to-app	Hybride IAP+web sur iOS US (web seul perd 6,5% net vs IAP) ; web-to-app standard pour Santé/Éducation/IA à LTV élevée

Étape 3 — Architecture du flux (livrable principal)

Cartographier le funnel écran par écran avec, pour CHAQUE écran :

• Objectif/croyance convertie (ex. "L'app comprend mon contexte")
• Type d'écran (entrée / question / micro-insight / chargement / résultat / paywall / engagement)
• Question + 4-5 options (si Q) ou titre de copy + sous-titre (si insight/résultat/paywall)
• Personnalisation déclenchée : quelle variable cet écran alimente en aval
• Risque d'abandon + atténuation
• Suivi d'événement (voir 11)

Modèle de flux gagnant (à adapter) :

[Promesse d'entrée : axée sur le résultat, 1 écran max]
→ Question d'objectif (objectif principal)
→ Situation actuelle (état actuel)
→ Friction (blocage principal)
→ MICRO-INSIGHT N°1 (utiliser réponses 1-3 → "On va adapter ton plan pour…")
→ Question de niveau/contexte
→ Préférence/fréquence
→ MICRO-INSIGHT N°2 (preuve sociale segmentée : "Les [segment] obtiennent +X en Y semaines")
→ Question d'engagement (engagement léger)
→ Écran de chargement (3-7s, "On construit ton plan…")
→ Résultat personnalisé/aperçu (score + plan + échéancier)
→ [Optionnel : Première petite action / aperçu]
→ PAYWALL personnalisé (titre = objectif, puces = points de douleur, CTA = verbe d'action)
→ Compte/email (pour sauvegarder/synchroniser, jamais avant)
→ Permission au moment de l'utilisation
→ Accueil avec action suivante

Étape 4 — Copy concrète

Pour chaque écran, livrer une copy précise (voir 08-copy-library.md pour la bibliothèque) :

• Pas de fonctionnalités → résultats / outcomes
• Une idée par question, 4-5 options mutuellement exclusives
• Questions sensibles : précéder d'un "On te demande ça pour adapter le plan, pas pour te juger"
• Toujours fournir une échappatoire : "Ignorer" / "Je ne sais pas encore" / "Autre"
• Copy de chargement honnête : "On calcule ton plan à partir de tes réponses" (pas "Analyse en cours" générique)
• Titre du paywall = objectif personnalisé : "Débloque ton plan 14 jours [objectif]" pas "Choisis un plan"

Étape 5 — Logique de personnalisation

Décrire le mapping réponses → sorties :

• Variables collectées (typées) → ID de segment
• Segment → template de plan / variante de paywall / tarification
• Modèle de code réutilisable (voir 03-personalization-engine.md pour exemples Next.js+Zustand)

Test de validité : si deux utilisateurs avec des réponses opposées voient le même résultat, ce n'est pas une vraie personnalisation. À supprimer ou refactoriser.

Étape 6 — Conception du paywall + intégration

Voir 04-paywall-integration.md. En résumé :

• Mise en page : une seule page, pas de défilement, 3-5 puces avec icônes (pas de tableau sur mobile), liste horizontale de plans, badge "Le plus populaire" sur la cible.
• Mécanique d'essai : iOS = pas de toggle paywall (mort Jan 2026, rejet 3.1.2). Utiliser le modèle de chronologie Blinkist (Aujourd'hui → Rappel Jour X → Facturation Jour Y) → +23% de conversion d'essai prouvé, -55% de réclamations.
• Cadrage du prix : annuel présélectionné, affichage par semaine ("0,76 €/semaine"), badge "ÉCONOMISEZ 75%".
• Preuve sociale : nombre d'utilisateurs + 4,2-4,5★ + nombre d'avis + 1-2 témoignages.
• CTA : "Continuer" / "Commencer l'essai gratuit" / "Essayer pour 0,00 €" + "Aucun engagement, annulez à tout moment".
• Bouton fermer visible (Apple HIG, sinon rejet Review).
• Tiroir de sortie (reformuler → vendre moins cher → offre complémentaire 25-33%) capable de capter +15-20% de revenu, mais limiter à 2-3 expositions et auditer Apple.

Étape 7 — Backlog de tests A/B priorisé

Ne pas tester au hasard. Prioriser par taux de victoire Adapty 2026 :

Type de test	Taux de victoire LTV	Priorité
Localisation	62,3%	n°1 (le plus sous-estimé)
Structure d'essai	59,6%	n°2
Durée du plan	58,7%	n°3
Nombre de plans	57,1%	n°4
Changements de prix	45,5% LTV / 28,3% conv brute	n°5 (augmente les €, pas le %)
Visuel/copy uniquement	34,6%	n°6 (bas)

Les apps qui font 14,7+ expériences/an gagnent jusqu'à 40x de revenu vs les non-testeurs. Voir 09-ab-test-playbook.md.

Étape 8 — Instrumentation analytique

Taxonomie d'événements minimale :

onboarding_started
onboarding_step_viewed     (step_index, step_label)
onboarding_step_completed
question_answered          (question_id, answer_id, segment)
insight_viewed             (insight_id)
loading_viewed
result_viewed              (segment, score, plan_id)
paywall_viewed             (paywall_variant, segment, trial_duration, plan_interval, price)
paywall_plan_selected
paywall_closed             (reason: x | back | scroll_off)
trial_started
purchase_completed         (price, currency, plan_interval)
exit_offer_viewed
exit_offer_accepted
permission_priming_viewed
permission_granted
signup_completed
first_value_completed
d0_returned, d1_returned, d7_retained
trial_cancelled (Day 0/1/2…)
refund_requested
first_renewal

Ne JAMAIS optimiser sur le début d'essai sans regarder + payé + remboursement + première reconduction + rétention J7. Voir 11-metrics-and-tracking.md.

Étape 9 — Backend admin "Dashboard Réponse" (sous-skill)

GA4/Mixpanel ne suffisent pas pour une équipe support/produit/ventes : il faut un back-office maison qui montre, par session, les réponses brutes + l'état de conversion + un entonnoir par étape avec les abandons + la distribution des réponses par option. C'est le sous-skill Dashboard Réponse (12-admin-dashboard.md).

Déclencheur spécifique : "back-office", "dashboard admin", "voir les réponses", "taux d'abandon par étape", "taux de complétion", "voir une session", "export CSV des leads".

Le sous-skill livre, en fonctionnant sur n'importe quel quiz funnel (indépendant du schéma) :

• Modèle de données Prisma : QuizSession (identité + réponses JSON + UTM + état de conversion + resultData) + QuizEvent (journal d'événements granulaire pour le vrai entonnoir et le temps par étape).
• Configuration unique du quiz (lib/quiz/config.ts) — source de vérité partagée front/admin pour les libellés des questions et des options.
• 35+ métriques calculées : volume (24h/7j/30j), engagement (moyen/médian des étapes atteintes, rebond, complétion, première étape de sortie), capture d'email, conversion (taux, temps jusqu'au paiement, remboursement), entonnoir par étape avec abandon absolu et en %, distribution des réponses par option × lift de conversion vs taux global, meilleures sources UTM/pays/appareil, tendance journalière sur 14 jours, segments convertisseurs.
• 4 pages admin : aperçu KPI/entonnoir/tendance, liste des sessions filtrable, détail d'une session (toutes les réponses + chronologie des événements + JSON brut), distribution des réponses par question.
• Export CSV sécurisé (/api/admin/export).
• Authentification fail-closed via middleware Basic Auth (ou NextAuth/Clerk) — refuser 503 si secret absent.
• Checklist d'intégration en 8 étapes pour brancher le sous-skill sur un projet existant.

À utiliser en complément de l'étape 8 (instrumentation des événements) : les événements alimentent le dashboard, le dashboard alimente la décision de croissance.

Étape 10 — Format de sortie

Selon la requête, livrer :

• Audit → cadre SCORE (Spécifique / Engagement / Résultat / Friction réduite / Expérimentation), section par section, avec problème → impact → recommandation → priorité.
• Stratégie → carte de l'entonnoir + écran par écran + copy + logique de personnalisation + séquencement du paywall + événements + backlog A/B + risques.
• Code → composants React/Next.js avec store Zustand typé + persistance + analytics câblés + événements de suivi. Pile de référence : Next.js 14 App Router + TypeScript + Tailwind + Framer Motion + Zustand persist + Prisma/Postgres + webhook Stripe. Voir 10-tech-stack.md.
• Analyse détaillée → carte du flux + copy textuelle + tactiques psychologiques + chiffres connus + ce qui s'applique au cas utilisateur.

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Tableau de référence rapide — chiffres signature 2026 à connaître

Chiffre	Source	Utilisation
Hard paywall 5x la conversion vs freemium (D35 10,7% vs 2,1%)	RevenueCat 2026	Argument pour passer freemium → hard si CAC le permet
Rétention Y1 identique hard ~27% vs freemium ~28%	RevenueCat 2026	Démolir le mythe "freemium retient mieux"
Apps 14,7+ exp/an = jusqu'à 40x le revenu	Adapty 2026	Justifier l'investissement dans les tests
89,4-90% des débuts d'essai Jour 0	RevenueCat / Adapt	...

[truncated for translation]