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# pricing-research v1.1 Process reproductible recherche pricing avec 4 axes parallèles + gate approval competitors. ## WORKFLOW ### Step 1 — Capture contexte produit Créer `decisions/pricing-research/<product-slug>/_context.md`. ### Step 2 — Dispatch 4 subagents parallèle (strategy-researcher Sonnet bg) **Subagent A — Personas** : 3-5 personas réelles avec douleurs + budget. Sources web obligatoires. **Subagent B — Competitive (2 phases avec gate)** : - Phase B1 : 8-15 candidats (nom + URL + positionnement). Output `competitive-candidates.md`. - GATE APPROVAL Laurent : send_message Pi+Laurent avec liste, demande APPROVE/REVISE. - Phase B2 (post-approval) : Firecrawl scrape pricing/features/comparison pages. Extraire features list + tiers + pricing per tier + matrice features×tier. Output multi-format : `competitive.md` (full) + `competitive-comparison-table.md` (landing) + `competitive-blog-data.json` (articles "Notre app vs X"). **Subagent C — Psychological pricing** : seuils B2B SaaS marché cible 2026, études récentes citées. **Subagent D — Anchor pricing** : 8-12 produits SaaS comparables avec pricing 2026 exact. ### Step 3 — Gate competitors + audit 3a. Phase B1 termine en premier, bloque deep scrape jusqu'à approval Laurent. 3b. Orchestrateur send_message avec candidats list pour approval. 3c. Post-approval, dispatch Phase B2. 3d. A/C/D continuent en parallèle pendant le gate. 3e. Audit : tous les fichiers existent et substantiels (sources URLs réelles). ### St