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PostHog
Stack · Product Analytics

Intégrer PostHog

On intègre et configure PostHog pour mesurer l'usage réel de votre produit : funnels, rétention, session replay, feature flags, A/B tests. La solution analytics open source self-hostable.

Équipe produit senior · PostHog en production · du cadrage au déploiement
En bref

Qu'est-ce que PostHog analytics open source ?

PostHog est la plateforme d'analytics produit open source qui regroupe analytics événements, funnels, rétention, session replay, feature flags et A/B tests dans un seul outil. Self-hostable ou cloud européen, PostHog garantit que vos données utilisateurs restent sous votre contrôle avec une conformité RGPD facilitée.

La technique

Pourquoi nous utilisons PostHog

01

Événements & funnels

Capture d'événements personnalisés, funnels de conversion, parcours utilisateurs : on mesure exactement ce qui compte pour votre produit.

02

Session replay

Enregistrements de sessions utilisateurs anonymisés. On comprend pourquoi les utilisateurs abandonnent un parcours avant même de leur poser la question.

03

Feature flags

Déploiements progressifs, feature flags par segment d'utilisateurs : release sans risque pour 100% de votre base.

04

A/B tests

Expérimentations sur des variantes d'interface ou de logique métier. Décisions produit basées sur des données réelles, pas des intuitions.

Pour vous

Ce que PostHog change pour votre produit

Des décisions produit basées sur des données réelles : pas des intuitions.

01

Comprendre l'usage réel

Quelles features sont utilisées, lesquelles sont ignorées, où les utilisateurs abandonnent : la réalité de votre produit sans filtre.

02

Déploiements sans risque

Feature flags pour activer progressivement. Un bug détecté ? On désactive en 30 secondes sans déploiement.

03

Données chez vous

Self-hosted ou cloud EU : conformité RGPD sans bannière cookie agressive ni dépendance à Google Analytics.

04

Équipe produit autonome

PMs et designers explorent les données sans passer par la technique. Analytics produit self-serve sur vos données réelles.

Notre expertise

Notre expertise PostHog, en chiffres

1 j
pour une intégration PostHog complète
100 %
des events trackés dès le départ
0
donnée envoyée hors UE en self-host
30 s
pour désactiver un feature flag
Cas d'usage

Ce qu'on mesure avec PostHog

Funnels d'activation et d'onboarding
Rétention et churn analytics
Session replay sur les parcours critiques
Feature flags pour les déploiements progressifs
A/B tests sur landing pages et features
Analytics produit pour les apps React Native

On combine PostHog avec

La stack qui entoure PostHog sur nos projets.

ReactNext.jsNode.jsTypeScriptAWSMetabase
Méthode

Comment on intègre PostHog

Chaque stack s'accompagne de son écosystème. Nous choisissons toujours les technologies les plus adaptées à votre projet, en fonction de ses besoins et de son contexte.

FAQ

PostHog : vos questions

Vous ne trouvez pas votre réponse ? Écrivez-nous, on vous répond.

Nous contacter

Installer le SDK PostHog (npm install posthog-js ou posthog-node), initialiser avec votre clé de projet, puis capturer des événements avec posthog.capture(). On configure le plan de tracking en amont pour partir sur des bases solides plutôt que de rajouter des events au fil de l'eau.

PostHog open source est self-hostable et regroupe analytics produit, feature flags et session replay dans un seul outil. Mixpanel et Amplitude sont plus matures sur l'analytics pur mais sans feature flags natifs ni option self-hosting. Pour la conformité RGPD et le contrôle des données, PostHog s'impose.

Oui, surtout en self-hosted ou cloud EU. Pas de transfert vers les USA, anonymisation des IPs, pas de cookies tiers par défaut.

Oui, sur Kubernetes ou Docker Compose. On le déploie sur votre infra AWS, GCP ou OVH avec les backups configurés.

Oui. SDK React Native disponible. Events, session replay mobile, feature flags : tout fonctionne sur iOS et Android.

Votre produit analysé avec PostHog

On intègre PostHog dans votre produit. Events, funnels, feature flags, session replay : décisions basées sur des données réelles.

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