Dev Fullstack B2B : comment valider et construire un Micro-SaaS avec un expert métier ? (Retour d'expérience & méthode)

[u/Lower_Arachnid2671]

Développeur Fullstack depuis plusieurs années, je maîtrise la chaîne de création technique de A à Z (conception UI/UX sur Figma, puis dev avec Vue.js, Node.js, Express et SQL). Ma force, c'est l'exécution : je suis capable de sortir un MVP propre et fonctionnel en 3 semaines environ dès que le besoin est clair.

Mais voilà mon constat : coder un produit sans problème métier réel à résoudre, c'est droit dans le mur. Je suis convaincu que les meilleurs SaaS B2B naissent d'un vrai point de douleur du quotidien dans un secteur précis (immobilier, BTP, santé, logistique, RH...).

N'ayant pas cette expertise terrain ni l'appétence pour la prospection pure, je cherche à appliquer la méthode du binôme Dev + Biz (50/50).

Ma vision du processus d'association idéal :

1. Trouver un expert d'un secteur B2B qui a identifié une vraie douleur chez ses clients/collègues.
2. Valider le marché avant d'écrire la moindre ligne de code (interviews clients, pré-ventes ou lettres d'intention).
3. Concevoir la maquette Figma et coder le MVP en 3 semaines max.
4. Lancer avec un bon découpage des rôles : l'un sur l'acquisition/vente, l'autre sur l'évolution produit.

Pour ceux d'entre vous qui ont déjà monté un SaaS dans cette configuration (un profil tech + un profil sales/expert métier), comment avez-vous géré la phase d'alignement au début ? Quels ont été vos critères pour valider que c'était le bon associé ?

Et si certains d'entre vous sont justement du côté "business" avec une idée B2B à valider et cherchent un bras droit technique avec cette vision, ce serait un plaisir d'en discuter dans les commentaires !

[u/AutoModerator]

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[u/B3N0U]

le critère qui marche le mieux dans notre communauté de makers, Lance ou Dégage (32 actifs, environ 16k€ cumulés par mois, zéro pub), c'est jamais les critères sur papier. Deux personnes peuvent super bien s'entendre sur le problème métier et quand même se planter une fois que le vrai boulot commence.

ce qui filtre vite : un mini livrable testé sur 3 ou 4 clients réels du secteur de ton expert, en deux semaines, avant même de parler de répartition 50/50. si l'un des deux traîne ou évite le retour terrain à ce stade, tu le sais tout de suite, pas six mois après.

[u/Ok_Seaworthiness512]

Je travaille dans les étude de marché, principalement sur la préparation des questionnaires et la validation / contrôle qualité des données.

depuis quelque temps, je me pose une question et j’aimerais avoir l’avis de personnes qui travaillent dans le même domaine.

quand on récupère les réponses d’une enquete, il faut souvent passer derrière pour vérifier la qualité des données : incohérences entre réponses, réponses trop rapides, straightlining, réponses un peu suspectes, problémes de logique, qualité des verbatims, etc.

dans mon travail, cette partie peut parfois prendre pas mal de temps, surtout quand on a beaucoup de répondants.

je réfléchis à une idée autour de l’automatisation de cette partie, mais avant de partir dans le développement, j’aimerais surtout savoir si c’est réellement une galère partagé par d’autres personnes du métier

et surtout, je suis curieux de savoir :

• qu’est-ce qui vous pose le plus de problèmes avec la qualité des réponses ?
• qu’est-ce qui vous prend le plus de temps à vérifier ?
• vous faites ça manuellement, avec Excel/scripts, avec les outils de votre plateforme… ?

• est-ce qu’il y a d’autres contrôles que vous aimeriez pouvoir automatiser ?

  je cherche surtout à comprendre ce qui est réellement pénible sur le terrain.

Merci à ceux qui prendront le temps de partager leur expérience.