J'ai créé une landing page (LP) pour un nouveau produit dont je m'occupe avec « uniquement Claude Code », et au troisième mois après le lancement, les ventes mensuelles ont dépassé les 10 millions de yens. Aucune externalisation à des designers, aucun frais de développement, aucune demande auprès d'agences de production LP. Tout ce que j'ai utilisé, c'est Claude Code et mon « temps passé à écrire des prompts ».
Voici le détail des chiffres :
- Prix du produit : 98 000 JPY (formation en ligne, achat unique)
- Conversions mensuelles : environ 105
- Ventes mensuelles : environ 10,3 millions de JPY
- CVR (taux de conversion) via la LP : environ 1,8 % du trafic publicitaire
- Coût réel de production de la LP : quelques milliers de yens par mois (frais Claude Code + domaine/serveur)
Dans un monde où l'on dit qu'« il faut compter 300 000 à 1 000 000 JPY pour faire appel à une agence de production LP », le coût de production a été presque nul. De plus, comme je confie à Claude Code toutes les améliorations post-lancement (tests AB, modifications des textes, remplacements de sections), la vitesse d'amélioration est sans commune mesure avec l'époque de l'externalisation. Dans cet article, je révèle l'intégralité du processus ainsi que les prompts réellement utilisés.
Ce que vous allez apprendre dans cet article
- Le processus complet de création d'une LP avec Claude Code (Besoins → Textes → Implémentation → Mesure → Amélioration)
- Le texte intégral des prompts réellement utilisés à chaque étape
- Ce à quoi j'ai veillé dans la structure de la LP pour atteindre un CVR de 1,8 %
- Comment laisser Claude Code gérer les tests AB et les améliorations post-lancement
- Les points de blocage et comment les éviter
Pourquoi j'ai décidé de tout construire avec « uniquement Claude Code »
J'ai externalisé la production de LP à trois reprises par le passé, pour un coût compris entre 350 000 et 800 000 JPY par page. Je n'étais pas insatisfait du résultat final, mais des problèmes structurels sont apparus dès le début de l'exploitation :
- Révisions lentes et coûteuses : même de petits changements, comme corriger un texte ou déplacer une section, coûtent du temps et de l'argent. Impossible d'être rapide quand chaque test AB nécessite un devis.
- Textes, design et implémentation fragmentés : quand le rédacteur, le designer et le codeur sont des personnes différentes, la cohérence se perd au jeu du téléphone arabe.
- Personne pour corriger à partir des données : les agences sont des pros pour « fabriquer », pas forcément pour « vendre ». Elles ne savent pas toujours comment transformer les données GA4 en hypothèses et en corrections.
Claude Code est un agent de codage IA qui opère dans le terminal. Il ne se contente pas d'écrire du code : il gère les structures de fichiers, prévisualise le HTML/CSS/JS, s'occupe de la rédaction et met même en œuvre des améliorations à partir des données GA4 ou des cartes de chaleur. Cette intégration a été le facteur décisif.
Produit et prérequis
- Produit : formation en ligne sur les compétences B2B (98 000 JPY)
- Trafic : Meta Ads (Instagram/Facebook) + référencement naturel. Budget publicitaire mensuel d'environ 1,8 M JPY
- Parcours de vente : publicité → LP → paiement (Stripe). Vente directe simple.
- Mes compétences : je sais lire le HTML/CSS mais je ne peux pas l'écrire proprement. J'utilise à peine les outils de design.
- Outils : Claude Code, GitHub, Cloudflare Pages, GA4, Microsoft Clarity.
Point crucial : j'écris à peine du code. Claude Code joue le rôle de traducteur entre le « directeur » et le « concepteur ».
Le processus en 5 étapes
- Besoins : faites-vous « interviewer » par Claude Code sur le produit et les clients.
- Structure et textes : créez la disposition des sections et les textes complets.
- Design et implémentation : implémentez en HTML/CSS et affinez via la prévisualisation.
- Mesure et déploiement : configurez GA4/Clarity et lancez-vous.
- Boucle d'amélioration : réinjectez les données à l'IA pour les tests AB.
ÉTAPE 1 : Besoins — Le prompt « interview »
Ne vous contentez pas de dire « fais une LP ». L'IA a besoin d'informations spécifiques pour éviter des résultats génériques. J'ai utilisé un prompt pour que Claude Code m'interviewe, en me posant des questions précises sur le public cible, les inquiétudes et la justification du prix. J'ai fourni les données brutes d'enquêtes clients et les journaux Slack. Le résultat : un fichier requirements.md structuré.
ÉTAPE 2 : Structure et textes
J'ai demandé à Claude Code de créer une structure de sections à partir des besoins, en mettant l'accent sur la neutralisation des inquiétudes plutôt que sur le simple suivi d'un modèle comme PASONA. Pour les textes, je ne les ai pas écrits d'un seul coup. J'ai demandé 10 options par section pour choisir la meilleure direction. J'ai également interdit strictement à l'IA d'inventer de faux témoignages ou d'utiliser des allégations exagérées illégales.
ÉTAPE 3 : Design et implémentation
J'ai utilisé Claude Code pour implémenter un site mobile-first et performant en HTML/CSS/JS statique. En lui demandant de construire d'abord uniquement le « premier écran », j'ai pu valider la direction du design avant d'étendre à toute la page. J'ai utilisé des « instructions verbales » pour ajuster les marges, les tailles de boutons et les mises en page en temps réel. Pour l'inspiration design, je lui ai fourni des captures d'écran de LP que j'aimais et je lui ai demandé de transposer leurs « points forts » dans mon projet.
ÉTAPE 4 : Mesure et déploiement
J'ai demandé à Claude Code d'implémenter GA4 et Microsoft Clarity, en suivant spécifiquement les événements de « lecture de section » pour voir exactement où les lecteurs décrochaient. Le déploiement a été géré via Cloudflare Pages et GitHub, le tout guidé par l'IA.
ÉTAPE 5 : Boucle d'amélioration
Partant d'un CVR de 0,9 %, j'ai réinjecté les données CSV de GA4 et les captures d'écran de Clarity dans Claude Code. Il a proposé trois corrections majeures : réorganiser la section prix, transformer la FAQ en section de « traitement des objections » et tester en AB les textes du hero. Ces changements ont porté le CVR à 1,8 %, atteignant le cap des 10 millions de JPY de ventes. Ces itérations se sont déroulées en quelques heures, pas en quelques semaines.
Résumé : 3 principes pour concevoir des prompts
- Rôle + fichier de contexte + format de sortie : donnez-lui un rôle spécifique et référencez des fichiers comme
requirements.md. - Ne construisez pas tout d'un coup : définissez des jalons de validation (Interview → Structure → Textes → Implémentation).
- Interdictions et droit de désaccord : demandez à l'IA d'interdire les fausses données et d'argumenter si un changement risque de faire baisser le CVR.
Claude Code a transformé la production de LP : on est passé de « acheter du temps avec de l'argent » à « acheter du temps avec des prompts ».
