QuantLedger

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QuantLedger 為 Stripe 用戶提供訂閱與收入分析(MRR/ARR/LTV)、機器學習收入歸因與流失預測,並支援支付失敗與訂閱計費稽核,無需嵌入追蹤像素。

Mac、Windows (PC) 版傳統型應用程式

在 macOS 和 Windows 上,透過 WebCatalog Desktop,於專屬、無干擾的視窗中使用 QuantLedger。透過更快速的應用程式切換和更流暢的多工處理,提升您的生產力。輕鬆管理並切換多個帳號,無需使用多個瀏覽器。

在擁有多種強化功能的視窗中不受干擾地執行應用程式。

無需切換瀏覽器,即可輕鬆管理與切換多個帳戶和應用程式。

QuantLedger 是一個人工智能驅動的分析平台,專為 Stripe 用戶設計,旨在優化支付處理並減少收入流失。該應用程序提供對支付失敗、交易趨勢和收入模式的自動洞察,使企業能夠識別和解決影響其利潤的問題。

該平台利用機器學習技術自動分析支付數據,使團隊無需專業技術知識即可使用。用戶可以直接通過 Stripe 集成跟踪交易成功率、監控支付方式並分析收入模式。這使企業能夠了解其支付績效並了解不同訂閱群體的客戶行為。

QuantLedger 包含群組分析功能,可幫助用戶構建保留曲線並衡量不同客戶群體隨時間的表現。該平台還支持收入審計功能,使企業能夠核對每月經常性收入(MRR)並驗證訂閱計費的準確性。這些工具對於尋求保持準確的收入確認並在影響增長之前識別流失模式的 SaaS 公司特別有價值。

無代碼界面意味著財務團隊、運營人員和業務分析師可以直接進行支付分析,無需開發人員或技術資源的參與。該平台自動執行繁重的數據處理工作,使團隊能夠專注於可操作的見解,而不是手動數據編譯。通過將支付失敗解決方案與更廣泛的收入分析相結合,QuantLedger 在單個儀表板中提供了 Stripe 支付操作的全面視圖。

此描述由 AI(人工智慧)生成。AI 可能會犯錯。請檢查重要資訊。


SaaS 的 #1 Stripe 分析替代方案。基於 ML 的收入歸因(準確度為 95%,無跟踪像素)、具有 MRR、ARR、LTV 跟踪和 AI 流失預測的訂閱分析平台。比 Baremetrics 和 ChartMogul 更好。

網站: quantledger.app

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