Rassembler
Vos sources au même endroit, avec leur fraîcheur et leur provenance visibles.
À propos
Une lecture d’acquisition faite pour décider, pas pour impressionner.
Les entrepreneurs qui promeuvent un SaaS ont des données dispersées. Ils ont besoin de voir quelles campagnes produisent vraiment des essais et des abonnements — sans la complexité ni le coût d’une suite enterprise.
Statrack rassemble les signaux d’acquisition, les rend lisibles et aide à choisir la prochaine action. L’IA explique ce que montrent les données ; elle ne prend pas vos budgets à votre place.
Une meilleure lecture, en trois mouvements
Comprendre
Les faits observés, l’interprétation et les limites restent distincts. Une corrélation n’est pas une causalité.
Agir
Une prochaine étape lisible, priorisée, sans automatiser vos campagnes dans le MVP.
Méthode
Une analyse qui montre aussi ses limites.
Signal observé
Une direction lisible
Ce que cela suggère
Un point à regarder
Ce que cela ne prouve pas
Une causalité certaine
Pour qui
Entrepreneurs solo, petites équipes et créateurs de SaaS. Le premier mois priorise un SaaS qui encaisse avec Stripe, en EUR, sur Europe/Paris — pour relier campagnes payantes, essai, abonnement et revenu récurrent. L’e-commerce n’est pas le pilote de ce premier mois.
Comment on s’y prend
Connecter des sources mainstream, normaliser sans perdre la provenance, lire un dashboard simple, puis demander une analyse IA grounded sur vos données. L’attribution multi-canal entre dans le périmètre utile ; la parité avec une plateforme enterprise n’en fait pas partie.
Données et confiance
Nous ne vendons pas vos données. La collecte reste limitée à ce qui sert l’analytics first-party et l’attribution last-touch. Les données de tracking sont conservées 13 mois. Les cookies first-party opaques, le contrôle de votre espace et l’absence de vente restent compréhensibles — pas une note de bas de page.
Ce que Statrack n’est pas
Pas un clone exhaustif d’une suite de mesure enterprise. Pas d’optimisation budgétaire automatique. Pas de chiffres de démonstration présentés comme vos résultats. Si une donnée manque, elle est signalée plutôt que remplacée par un zéro rassurant.