Probant ou PostHog

Les deux outils comparés point par point, d’après la documentation publique de PostHog, consultée le 11 novembre 2026. Chaque affirmation sur PostHog renvoie à sa source.

61 sources tirées de 26 pages officielles, consultées le 11 novembre 2026.

Ce que PostHog propose.

PostHog réunit dans une même suite analytics produit, rejeu de sessions, feature flags, A/B testing, sondages et entrepôt de données.¹ L’entreprise a été fondée en 2020 et son équipe travaille entièrement à distance.^2,3 Ses tests sont bayésiens par défaut, fréquentistes au choix.^4,5

Probant s’adresse aux sites qui veulent des tests A/B dont le verdict tient : un plan fixé avant le lancement, et des garde-fous suivis jusqu’au déploiement. Il mesure ce que vaut vraiment chaque conversion : la marge d’une commande, le lead qualifié ou signé, l’abonnement payé.

Les différences, point par point.

À gauche, ce que dit la documentation publique de PostHog, chaque phrase avec sa source. À droite, ce que fait Probant. « Non mentionné » signifie que rien n’a été trouvé dans cette documentation : ce n’est pas la preuve qu’une fonction n’existe pas.

Probant et PostHog, point par point. Les appels de note renvoient aux sources, en bas de page.
Point comparé	PostHog	Probant
Méthode statistique	Deux moteurs : bayésien (par défaut) et fréquentiste (tests t et intervalles de confiance). Le test séquentiel est une option du moteur fréquentiste.^4,5	Fréquentiste, avec un plan séquentiel fixé avant le lancement : effet visé, durée et points de contrôle. Le verdict s’écrit en une phrase, avec une fourchette à 95 %.
Coup d’œil (peeking)	Test séquentiel par « confidence sequences » (Waudby-Smith et al. 2023) dans le moteur fréquentiste, activable par test ou par défaut au niveau du projet ; non activé par défaut.^6,7,8	On ne décide qu’aux points de contrôle prévus, avec les bornes d’O’Brien-Fleming : très strictes au début, proches du seuil classique à la fin. Pendant un déploiement, les fourchettes sont toujours valides (mSPRT) : on peut les consulter à tout moment.
Répartition des visiteurs (SRM)	Test du khi-deux automatique à partir de 100 expositions, avertissement jaune si p < 0,001 ; le résultat n’est pas bloqué, la doc demande d’enquêter. Un « scout » IA peut aussi signaler un SRM dans la boîte de réception Self-driving.^9,10,11,12	La répartition des visiteurs est contrôlée par un test du khi-deux à chaque lecture du rapport. En cas de déséquilibre, le test passe au statut « bloqué » : aucun gagnant n’est annoncé.
Garde-fous	Aucun type « garde-fou » dédié n’est documenté : les métriques secondaires servent à vérifier l’absence d’effets négatifs et fonctionnent comme les primaires. Aucun arrêt automatique d’un test sur dégradation n’est documenté.^13,14	Les métriques garde-fous sont suivies avec leur fourchette ; un garde-fou n’est franchi que si toute la fourchette dépasse la limite. Un garde-fou franchi bloque le verdict du test, arrête seul un test en cours et, pendant un déploiement, ramène les visiteurs sur l’originale automatiquement.
Déploiements progressifs	Déploiement progressif par pourcentage et changements planifiés (récurrents ou cron). Aucun retour arrière automatique sur dégradation d’une métrique n’est documenté : la désactivation reste manuelle.^15,16	Paliers 25 % → 50 % → 100 % par défaut, 10 % → 25 % → 50 % → 100 % en mode prudent. Retour arrière automatique quand un garde-fou est franchi ; un visiteur exposé le reste aux paliers suivants.
Multi-armed bandit	Une allocation dynamique n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	Test d’optimisation : échantillonnage de Thompson, réalloué au plus une fois par jour, avec une part minimale par variante. Il maximise un taux de conversion, ou un montant par visiteur comme le chiffre d’affaires : probabilité d’acheter et panier moyen tirés de leurs lois, valeurs plafonnées au centile comme dans un test A/B. En option, des parts par appareil (mobile, tablette, ordinateur) : un tirage par appareil, chacun avec son apprentissage et son plancher. Un visiteur garde toujours sa variante : une nouvelle répartition ne vaut que pour les visiteurs arrivés après elle. Dit à l’écran : il maximise les conversions (ou le montant par visiteur) pendant le test, il ne prouve pas qu’une variante est meilleure. L’écart se lit époque par époque (et appareil par appareil), sans gagnant proclamé ; l’export CSV donne la même lecture.
Revenu et marge par visiteur	Métriques moyennes (revenu par utilisateur) et ratios (revenu par commande) affichées avec intervalle de confiance à 95 % (fréquentiste) ou intervalle crédible (bayésien).^17,18,19 La marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	CA et marge par visiteur, chacun avec sa fourchette ; le gain est chiffré en euros. La marge est calculée sur le serveur, à partir des commandes rapprochées, du coût de chaque produit (Shopify ou CSV) et des frais de la boutique ; pas de verdict en marge sous 90 % du CA couvert par des coûts connus.
Biais du gagnant	Le moteur bayésien utilise un a priori non informatif : les résultats ne reflètent que les données observées.²⁰ Une correction du biais du gagnant n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	Le gain annoncé est corrigé du biais du gagnant, par rétrécissement bayésien vers les effets des tests passés de la boutique.
Mode bayésien	Moteur bayésien par défaut avec probabilité de battre le contrôle (« chance to win ») et intervalle crédible à 95 %. Prior non informatif fixe, sans choix de prior documenté ; pas de perte attendue mentionnée.^20,21	En option, désactivée par défaut : une lecture bayésienne à côté du verdict, avec la probabilité que la variante fasse mieux, l’intervalle de crédibilité et la perte attendue de chaque choix. L’a priori est centré sur zéro et aussi large que les effets mesurés par les tests arrêtés de la boutique ; tant qu’ils sont trop peu nombreux pour l’estimer, pas de lecture : aucun a priori par défaut n’est inventé. La décision suit toujours le plan scellé ; quand les deux lectures divergent, le rapport dit pourquoi.
Comparaisons multiples	La doc bayésienne indique qu’aucune correction pour comparaisons multiples n’est appliquée ; la doc fréquentiste dit « par défaut » mais ne documente aucune option. Elle conseille de lire la cohérence entre métriques.^22,23,24	Les comparaisons de segments sont corrigées par la méthode de Holm. Avec plusieurs variantes, le risque d’erreur se partage entre les comparaisons (Bonferroni).
Test multivarié	La doc parle de tests « multivariate » au sens de flags à plusieurs variantes (2 à 20). Aucun plan factoriel ni rapport d’interactions n’est documenté.^25,26	Plan factoriel complet généré par Probant : de deux à quatre sections, chacune de deux à quatre niveaux, seize combinaisons au plus, chacune servie comme une variante. Effets principaux de chaque section sur tout le trafic et interactions entre deux sections, corrigés par la méthode de Holm sur les comparaisons annoncées au plan. Le plan dit, au trafic mesuré de l’espace, si le test peut conclure, et propose de retirer un niveau ou une section ; aucune meilleure combinaison n’est proclamée sans contrôle.
Réduction de variance (CUPED)	CUPED optionnel, réglable par projet et par test, sur les métriques moyennes et les funnels ordonnés ; ratios, rétention et funnels non ordonnés restent sans ajustement. Fenêtre pré-exposition de 14 jours par défaut (1 à 30).^27,28,29	CUPED appliqué aux rapports des tests réels, sur l’historique de chaque visiteur avant sa première exposition ; sans historique, l’écart reste brut et le rapport le dit.
Éditeur visuel	Expériences web no-code dans la toolbar PostHog ou l’extension Chrome : modification du texte, du CSS ou du HTML d’éléments. Limité aux changements simples, déconseillé pour les SPA (React, Vue, Angular) ; à activer dans le snippet (disable_web_experiments: false).^30,31,32,33	Deux façons d’éditer, qui produisent les mêmes modifications : un aperçu de la page chargé par Probant, sans ses scripts, ou la vraie page du site, scripts compris. Sur le site, l’éditeur est chargé par le script déjà installé, avec un lien signé, de courte durée, pour un brouillon et une variante ; sans extension de navigateur. Il n’envoie à Probant que les modifications choisies.
Widgets	Sondages intégrés (pop-ups NPS, CSAT, choix multiples…) sans code. Aucun widget marketing prêt à l’emploi (bannière, compte à rebours, preuve sociale) n’est mentionné.³⁴	Bandeau, compte à rebours, pop-in, badge, réassurance, barre d’action, date de livraison, preuve sociale, code promo, livraison offerte et enquête, réglés sans code dans l’éditeur et gardés dans la bibliothèque de l’espace pour d’autres tests. Un widget n’est qu’une suite de modifications ordinaires : textes échappés, liens en https ou vers le site, styles posés sans attribut style, donc sans assouplir une politique CSP stricte. Le compte à rebours suit le fuseau du site et disparaît à l’échéance ; la pop-in s’ouvre à l’arrivée, à l’intention de sortie ou après défilement, se ferme au clavier et ne réapparaît plus de la visite si le consentement le permet. Leurs petits modules ne se chargent que pour les visiteurs de la variante. La date de livraison est recalculée chez le visiteur (heure limite, jours ouvrés, jours fériés) ; la preuve sociale compte exactement les achats reçus sur une semaine glissante et ne s’affiche qu’à partir d’un seuil : Probant n’affiche jamais de faux « X personnes regardent ce produit ». L’enquête pose une question à réponses fermées ou une échelle de recommandation, sans texte libre ; chaque réponse part avec les conversions, après l’accord du visiteur quand l’espace l’exige, et se lit par variante, avec sa fourchette.
Script et clignotement	Évaluation côté client asynchrone : sans précaution, un délai d’application de la variante est visible. Pas de script anti-flicker documenté ; la doc recommande d’évaluer côté serveur et d’amorcer les flags (bootstrapping). Poids du script non indiqué.^35,36,37	Script de moins de 6,5 Ko compressé, chargé en asynchrone, qui ne masque jamais la page. Affectation côté serveur possible, pour un affichage sans aucun clignotement.
Permissions fines	Trois niveaux d’organisation (Member, Admin, Owner). Aucun contrôle d’accès sur Free et pay-as-you-go ; accès par membre sur Boost et Scale ; rôles (RBAC) par projet et ressource sur Enterprise uniquement.^38,39,40	Quatre rôles fixes, et des rôles personnalisés que le propriétaire compose à partir d’un catalogue de permissions nommées : préparer, lancer et arrêter, déployer, approuver un lancement, écrire le JavaScript des variantes, gérer les drapeaux, les métriques, la marge, les membres, les clés. Aucune élévation : la facturation, les rôles, le transfert et la suppression de l’espace restent au propriétaire ; on n’attribue jamais plus que ses propres permissions, et une clé d’API ne dépasse pas celles de son auteur.
Hébergement des données	Choix de la région à l’inscription : UE (AWS eu-central-1, Francfort) ou États-Unis (AWS us-east-1, Virginie). Certains sous-traitants restent américains (clauses contractuelles types).^41,42	Base de données et fonctions en région Paris (Supabase, Vercel cdg1).
Consentement par défaut	Par défaut, le SDK pose un cookie first-party ph_<token>_posthog de 365 jours et capture dès le chargement. Il faut configurer opt_out_capturing_by_default ou le mode cookieless pour ne rien capturer ni stocker avant consentement.^43,44,45,46	Consentement exigé par défaut : aucun cookie, aucune affectation et aucun envoi avant l’accord du visiteur. Accord donné en cours de lecture : la page ne change pas sous les yeux du visiteur, sa variante commence à la page suivante. Cookie interne au site, de 390 jours au plus, jamais prolongé.
Modèle de prix	Tarif à l’usage par produit, sans frais par utilisateur : expériences incluses dans les feature flags, facturées à la requête de flag (à partir de 0,0001 $ par requête au-delà de 1 million, dégressif ensuite). Packs plateforme optionnels de 250 à 2 000 $/mois ; remises sur engagement annuel.^{47,48,49,50,51,52,53}	Forfait mensuel fixe, sans dépassement : la facture ne dépasse jamais le forfait choisi.

Ce que PostHog fait aussi.

Ces points, Probant les partage avec PostHog. Ils ne sont pas propres à Probant.

Un test séquentiel
Test séquentiel par « confidence sequences » (Waudby-Smith et al. 2023) dans le moteur fréquentiste, activable par test ou par défaut au niveau du projet ; non activé par défaut.^6,7,8
Une réduction de variance (CUPED)
CUPED optionnel, réglable par projet et par test, sur les métriques moyennes et les funnels ordonnés ; ratios, rétention et funnels non ordonnés restent sans ajustement. Fenêtre pré-exposition de 14 jours par défaut (1 à 30).^27,28,29
Le revenu par visiteur, avec sa fourchette
Métriques moyennes (revenu par utilisateur) et ratios (revenu par commande) affichées avec intervalle de confiance à 95 % (fréquentiste) ou intervalle crédible (bayésien).^17,18,19
Une lecture bayésienne
Moteur bayésien par défaut avec probabilité de battre le contrôle (« chance to win ») et intervalle crédible à 95 %. Prior non informatif fixe, sans choix de prior documenté ; pas de perte attendue mentionnée.^20,21
Un script asynchrone qui ne masque pas la page
Évaluation côté client asynchrone : sans précaution, un délai d’application de la variante est visible. Pas de script anti-flicker documenté ; la doc recommande d’évaluer côté serveur et d’amorcer les flags (bootstrapping). Poids du script non indiqué.^35,36,37

Quand choisir PostHog plutôt que Probant.

D’après la documentation publique de PostHog.

Vous voulez analytics, rejeu de sessions et tests dans une même suite
Session replay natif (5 000 enregistrements gratuits par mois) relié aux variantes d’une expérience, et heatmaps natives (3 pages sur le plan gratuit).^54,55,56,57
Probant se concentre sur les tests et leurs décisions ; il montre aussi le parcours des visiteurs d’un test, sans vidéo.
Vous voulez un cloud européen et un niveau gratuit à l’usage
Choix de la région à l’inscription : UE (AWS eu-central-1, Francfort) ou États-Unis (AWS us-east-1, Virginie). Certains sous-traitants restent américains (clauses contractuelles types).^41,42 Plan gratuit sans carte bancaire : 1 projet, 1 an de rétention, quota gratuit sur chaque produit, dont 1 million de requêtes de feature flags (et donc d’expériences) par mois ; ce quota reste acquis sur le plan payant.^58,59
Probant héberge ses données en région Paris, et créer un espace est gratuit.
Vous voulez un code ouvert
Code open source et déploiement Docker Compose gratuit sous licence MIT, mais l’auto-hébergement est officiellement non supporté et sans garantie (Kubernetes abandonné).^60,61

Ce qui distingue Probant.

Ces points ne figurent pas dans la documentation publique de PostHog, consultée le 11 novembre 2026. Une absence de mention n’est pas une preuve d’absence : s’ils comptent pour vous, posez la question à PostHog.

La marge par visiteur
Probant mesure le CA et la marge par visiteur, chacun avec sa fourchette.
PostHogLa marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).
En savoir plus
La correction du biais du gagnant
Le gain annoncé est corrigé par rétrécissement bayésien vers les effets des tests passés de la boutique.
PostHogLe moteur bayésien utilise un a priori non informatif : les résultats ne reflètent que les données observées.²⁰ Une correction du biais du gagnant n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).
En savoir plus
Un SRM qui bloque le verdict
Un déséquilibre de répartition fait passer le test au statut « bloqué » : aucun gagnant n’est annoncé.
PostHogTest du khi-deux automatique à partir de 100 expositions, avertissement jaune si p < 0,001 ; le résultat n’est pas bloqué, la doc demande d’enquêter. Un « scout » IA peut aussi signaler un SRM dans la boîte de réception Self-driving.^9,10,11,12 Un blocage automatique du test n’y est pas mentionné (consultée le 11 novembre 2026).
Le consentement exigé par défaut
Aucun cookie, aucune affectation et aucun envoi avant l’accord du visiteur.
PostHogPar défaut, le SDK pose un cookie first-party ph_<token>_posthog de 365 jours et capture dès le chargement. Il faut configurer opt_out_capturing_by_default ou le mode cookieless pour ne rien capturer ni stocker avant consentement.^43,44,45,46 Un consentement exigé par défaut n’y est pas mentionné (consultée le 11 novembre 2026).

Questions fréquentes.

Combien coûte PostHog ?

Tarif à l’usage par produit, sans frais par utilisateur : expériences incluses dans les feature flags, facturées à la requête de flag (à partir de 0,0001 $ par requête au-delà de 1 million, dégressif ensuite). Packs plateforme optionnels de 250 à 2 000 $/mois ; remises sur engagement annuel.^{47,48,49,50,51,52,53} Probant est vendu au forfait mensuel fixe, sans dépassement : la facture ne dépasse jamais le forfait choisi.

Où PostHog héberge-t-il les données ?

Choix de la région à l’inscription : UE (AWS eu-central-1, Francfort) ou États-Unis (AWS us-east-1, Virginie). Certains sous-traitants restent américains (clauses contractuelles types).^41,42 Probant héberge base de données et fonctions en région Paris.

PostHog mesure-t-il la marge ?

La marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026). Probant mesure le CA et la marge par visiteur, chacun avec sa fourchette, à partir des commandes et du coût de chaque produit.

Peut-on regarder les résultats de PostHog en cours de test ?

Test séquentiel par « confidence sequences » (Waudby-Smith et al. 2023) dans le moteur fréquentiste, activable par test ou par défaut au niveau du projet ; non activé par défaut.^6,7,8 Probant fixe ses points de contrôle avant le lancement (O’Brien-Fleming) et utilise des fourchettes toujours valides pendant les déploiements.

Sources.

Pages officielles de PostHog, consultées le 11 novembre 2026. Les citations sont reproduites dans leur langue d’origine.

Source 1 : posthog.com/llms.txt
It includes tools for product analytics, session replay, feature flags, A/B testing, error tracking, surveys, AI observability, web analytics, a data warehouse, and more.
Source 2 : posthog.com/handbook/story
PostHog was founded by James and Tim on January 23, 2020.
Source 3 : posthog.com/handbook/company/culture
Our team is 100% remote, and distributed across more than 20 countries.
Source 4 : posthog.com/docs/experiments/start-here
Statistical approaches – Choose between Bayesian (default) or frequentist analysis depending on your needs
Source 5 : posthog.com/docs/experiments/statistics-frequentist
It uses t-tests and confidence intervals to determine whether differences between variants are statistically significant
Source 6 : posthog.com/docs/experiments/statistics-frequentist
When sequential testing is enabled, PostHog replaces the fixed-horizon t-test with a sequential test based on Waudby-Smith et al. 2023.
Source 7 : posthog.com/docs/experiments/statistics-frequentist
As a project default: Go to Experiments > Settings and check Apply sequential testing by default.
Source 8 : posthog.com/docs/experiments/best-practices
Alternatively, if you enable sequential testing, PostHog produces always-valid p-values that stay bounded by alpha no matter how often you check results.
Source 9 : posthog.com/docs/experiments/exposures
Sample ratio mismatch (SRM) is an automatic check that compares your actual user distribution across variants against your configured split percentages.
Source 10 : posthog.com/docs/experiments/exposures
PostHog automatically calculates SRM once your experiment has at least 100 total exposures.
Source 11 : posthog.com/docs/experiments/exposures
PostHog uses a significance threshold of p < 0.001 to flag mismatches.
Source 12 : posthog.com/docs/experiments/exposures
If you see a sample ratio mismatch warning, investigate before drawing conclusions from your experiment:
Source 13 : posthog.com/docs/experiments/metrics
Secondary metrics provide more context for your experiment. They can help you understand the impact of your primary metric and ensure your experiment didn't have negative side effects.
Source 14 : posthog.com/docs/experiments/metrics
This is just a way of organizing metrics - primary and secondary metrics work the same way.
Source 15 : posthog.com/docs/feature-flags/scheduled-flag-changes
Scheduling feature flag changes enable you to automatically change flag properties at a future point in time.
Source 16 : posthog.com/docs/feature-flags/phased-rollout
Phased rollouts, also known as phased releases, are a way to roll out new features safely by testing a feature works in production with a small group before incrementally moving to progressively bigger (and more important) groups.
Source 17 : posthog.com/docs/experiments/statistics-frequentist
Measure numeric values for each user, such as revenue per user or session duration.
Source 18 : posthog.com/docs/experiments/metrics
Revenue per purchase: Track average order value by dividing total revenue by number of purchases
Source 19 : posthog.com/docs/experiments/analyzing-results
Confidence/Credible intervals: The horizontal bars show the 95% confidence interval (frequentist) or credible interval (Bayesian):
Source 20 : posthog.com/docs/experiments/statistics-bayesian
PostHog uses non-informative priors with a mean of 0 (no expected effect) and very large variance (highly uncertain).
Source 21 : posthog.com/docs/experiments/statistics-bayesian
Instead of p-values and confidence intervals, it calculates the probability that one variant is better than another and directly answers the question: "Should I ship this change?"
Source 22 : posthog.com/docs/experiments/statistics-bayesian
No correction for multiple comparisons
Source 23 : posthog.com/docs/experiments/statistics-frequentist
No correction for multiple comparisons is applied by default
Source 24 : posthog.com/docs/experiments/statistics-frequentist
When reading results, look at the full pattern across metrics, not individual ones in isolation.
Source 25 : posthog.com/docs/experiments/no-code-web-experiments
No-code web experiments enable you to run A/B tests, multivariate tests, and other experiments that modify your website without writing a single line of code.
Source 26 : posthog.com/docs/experiments/traffic-allocation
Experiments support 2 to 20 variants: a baseline plus up to 19 test variants.
Source 27 : posthog.com/docs/experiments/cuped
CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data) is an optional variance reduction method for experiment metrics.
Source 28 : posthog.com/docs/experiments/cuped
Other metrics are analyzed without adjustment even when CUPED is enabled. This includes ratio and retention metrics, unordered funnels, and funnels with data warehouse steps.
Source 29 : posthog.com/docs/experiments/cuped
The look-back window defaults to 14 days and can be set between 1 and 30 days.
Source 30 : posthog.com/docs/experiments/no-code-web-experiments
You can build your web experiment directly in the PostHog toolbar, our no-code tool.
Source 31 : posthog.com/docs/experiments/no-code-web-experiments
Use the toolbar to modify the element's text, CSS, or HTML.
Source 32 : posthog.com/docs/experiments/no-code-web-experiments
Frameworks that frequently re-render or replace DOM elements may overwrite any no-code changes you apply
Source 33 : posthog.com/docs/experiments/no-code-web-experiments
No-code web experiments require disable_web_experiments: false in your PostHog web snippet configuration.
Source 34 : posthog.com/pricing.md
Build in-app popups with NPS, CSAT, multiple choice, free text, ratings, and emoji reactions. No code required for popup surveys, or use the API for full control.
Source 35 : posthog.com/docs/feature-flags/best-practices
client-side evaluation is async.
Source 36 : posthog.com/docs/experiments/no-code-web-experiments
If you're evaluating the experiment flag on the same page where the element needs to change, you'll see a brief delay as PostHog loads and processes the experiment's feature flag.
Source 37 : posthog.com/docs/feature-flags/bootstrapping
Bootstrapping Feature Flags makes precomputed flag values available as soon as a client-side PostHog SDK initializes. This prevents flicker and enables startup logic, such as redirects, to use flags before the SDK finishes its first /flags request.
Source 38 : posthog.com/docs/settings/access-control
The three access levels are: Member, Admin, and Owner.
Source 39 : posthog.com/docs/settings/access-control
These plans do not currently offer any access control features.
Source 40 : posthog.com/docs/settings/access-control
Note: While you can create roles on any plan, they can only be used for access control on Enterprise plans.
Source 41 : posthog.com/docs/privacy/gdpr-compliance
If you require robust GDPR compliance, we recommend using PostHog Cloud EU – a managed version of PostHog that's hosted on servers based in Frankfurt.
Source 42 : posthog.com/handbook/company/security
Customers can choose whether to host data on our AWS servers in the EU (eu-central-1 in Germany) or the US (us-east-1 in Virginia).
Source 43 : posthog.com/docs/libraries/js/persistence
By default, PostHog uses localStorage+cookie persistence.
Source 44 : posthog.com/docs/libraries/js/persistence
The cookie name is ph_<project_token>_posthog, and it expires after 365 days.
Source 45 : posthog.com/docs/privacy/data-collection
To opt users out by default, set opt_out_capturing_by_default to true in the init call.
Source 46 : posthog.com/docs/privacy/data-collection
PostHog uses a privacy-preserving hash to count users who opt out, and only starts storing cookies once the user opts in.
Source 47 : posthog.com/pricing.md
Paid (pay-as-you-go) — $0/mo base price. You get a free tier on every product, then pay only for what you use above it.
Source 48 : posthog.com/pricing.md
There are no per-seat charges. Your whole team can use PostHog.
Source 49 : posthog.com/pricing.md
Experiments is bundled with Feature Flags — same billing, same free tier.
Source 50 : posthog.com/docs/experiments/start-here
Above 1 million we have usage-based pricing starting at $0.0001/request with discounts as volume increases
Source 51 : posthog.com/pricing.md
Boost | $250/mo | Unlimited projects, white labeling, HIPAA BAA, SSO enforcement, and features for collaboration with team members.
Source 52 : posthog.com/pricing.md
Enterprise | $2000/mo | RBAC, dedicated support, training, and more.
Source 53 : posthog.com/pricing.md
For annual credit commitments, additional discounts are available — and they're fully transparent:
Source 54 : posthog.com/docs/session-replay
Session replay records what real users do in your product and plays it back like a DVR, with a synced DevTools panel showing console logs, network requests, and errors at the exact moment they happened.
Source 55 : posthog.com/docs/experiments/analyzing-results
Click View recordings to see session recordings of experiment participants.
Source 56 : posthog.com/docs/toolbar/heatmaps
On the free plan, PostHog collects heatmap data for up to 3 pages that you choose.
Source 57 : posthog.com/pricing.md
Unit: recording | Prices decrease with volume | Monthly volume | Price per recording | |---|---| | First 5,000 | Free |
Source 58 : posthog.com/pricing.md
Free — No credit card required. Generous monthly usage limits on every product. 1 project. 1 year data retention. Community support.
Source 59 : posthog.com/docs/experiments/start-here
First 1 million feature flag requests per month are free
Source 60 : posthog.com/docs/self-host
PostHog is open-source and freely available for anyone to host themselves. We offer a free Docker Compose deployment under an MIT license.
Source 61 : posthog.com/docs/self-host
self-hosted deployments are officially unsupported

Probant Ou pas encore…

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Probant ou PostHog

Ce que PostHog propose.

Les différences, point par point.

Ce que PostHog fait aussi.

Un test séquentiel

Une réduction de variance (CUPED)

Le revenu par visiteur, avec sa fourchette

Une lecture bayésienne

Un script asynchrone qui ne masque pas la page

Quand choisir PostHog plutôt que Probant.

Vous voulez analytics, rejeu de sessions et tests dans une même suite

Vous voulez un cloud européen et un niveau gratuit à l’usage

Vous voulez un code ouvert

Ce qui distingue Probant.

La marge par visiteur

La correction du biais du gagnant

Un SRM qui bloque le verdict

Le consentement exigé par défaut

Questions fréquentes.

Sources.

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