<aside> 🔬

La méthodologie d'expérimentation B2B SaaS d'Adrien Menegaux, publiée en clair.

Quatre piliers : Research-driven, Statistically rigorous, Transparent reporting, Compliance-aware. Aucune boîte noire. Auditez avant de signer.

</aside>

7 méthodes de recherche · 5 corrections statistiques systématiques · Monitoring à T+30 / T+90 / T+180

🟢 La méthode en clair (2 minutes)

La plupart des programmes d'A/B testing échouent pour des raisons simples et évitables. Voici comment je travaille, en une page. Le détail technique est plus bas, repliable, pour qui veut creuser.

  1. Je pars de la donnée, pas d'un brainstorm. Les idées de test viennent de ce que vos données et vos clients disent vraiment, croisé depuis plusieurs sources. Une idée qui ne tient que sur un seul signal ne passe pas.
  2. Je calcule avant de tester. Combien de visiteurs et combien de temps il faut pour qu'un résultat soit fiable, pas un coup de chance. C'est ce qui évite de déclarer gagnant un test qui ne l'est pas.
  3. Je publie tout. Ma méthode, mes sources, et mes échecs inclus. Vous pouvez l'auditer et la challenger avant de signer. Aucune boîte noire.
  4. Je re-mesure les gagnants. Un gain sur 7 jours peut disparaître en 3 mois. Je vérifie qu'il tient dans la durée avant de le considérer acquis.

Et je traite vos données proprement : RGPD, traitement en Union Européenne, pseudonymisation (identifiants retirés) avant tout passage par une IA.

Ce que vous achetez, en une phrase : des décisions produit qui tiennent, fondées sur des tests qu'on peut auditer, pas sur du bruit. Concrètement : moins de faux gagnants déployés, des résultats que votre équipe Data peut vérifier, une méthode documentée que votre équipe peut reprendre.

📚 Sommaire

Version 1.1. Dernière mise à jour : 12 juin 2026. Version canonique de cette méthodologie : adrienmenegaux.com/methodologie.html (avec en plus : la section "Comment auditer cette méthode", les "Objections fréquentes", un mini-glossaire et un exemple d'hypothèse rempli).