Missive + Querri

Analysen für das Team-Postfach in Missive, ganz ohne Tabellen

Querri liest Gespräche aus Missive mit ihren Zuständigen, geteilten Labels sowie der Anzahl an Nachrichten und Aufgaben, dazu Kontakte, Adressbücher und Gruppen, Benutzer, Teams und Organisationen.

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Querri liest aus Missive nur und ändert nie Ihre Datensätze. Zertifiziert nach SOC 2 Type II, HIPAA und ISO 27001:2022, und Ihre Daten werden nie zum Trainieren eines Modells verwendet.

Was Sie beantworten können

Fragen, die Teams zu ihren Missive-Daten stellen

Wer im Team trägt die meisten Gespräche?

Für die Antwort müssen die Zuständigen jedes Gesprächs über die Zeit nebeneinander gezählt werden. Querri zählt Gespräche und Nachrichten nach Zuständigen und hält den Vergleich auf einem Dashboard fest.

Dashboards

Wie viele Gespräche haben noch offene Aufgaben?

Jedes Gespräch erfasst seine Anzahl an Aufgaben und wie viele erledigt sind, aber eine Gesamtsicht erfordert einen Export. Querri verfolgt offene Aufgaben über alle Gespräche hinweg als KPI.

KPIs

Welche Labels haben jede Woche die meiste Aktivität?

Wochensummen pro geteiltem Label bedeuten, Gespräche Label für Label zu zählen. Querri erstellt diese Übersicht und schickt sie jeden Montag an das Team.

Berichte & Automatisierung

Was übernommen wird

Was Querri aus Missive liest

Querri kopiert diese Daten nach einem Zeitplan in Ihre Bibliothek, neben jedes andere verbundene System, sodass eine einzige Frage auf alles zugreifen kann.

Conversations
Shared labels
Contacts
Contact books
Contact groups
Users
Teams
Organizations

Nach Ihrem Zeitplan aktualisiert

Jede Synchronisierung lädt die ausgewählten Daten neu, täglich, wöchentlich oder monatlich oder wann immer Sie sie manuell starten.

Nur Lesezugriff

Querri liest aus Missive und erstellt, bearbeitet oder löscht dort nie etwas. Jede Antwort basiert auf der eigenen Kopie von Querri.

Wer was sieht

Die Freigaben und der Zugriff auf Zeilenebene in Querri entscheiden, wer welche Zeilen sieht, in Chat, Dashboards, Claude, ChatGPT und der API.

So verbinden Sie

Missive mit Querri verbinden

1
Den Connector Agent fragen
Sagen Sie „Missive verbinden“ oder wählen Sie es im Konnektor-Katalog aus.
2
Anmelden oder Zugangsdaten eingeben
Fügen Sie einen Missive-API-Schlüssel in das sichere Formular ein und wählen Sie ein Startdatum, das festlegt, wie weit Gespräche zurückreichen.
3
Auswählen, was übernommen wird
Wählen Sie die gewünschten Daten und wie oft sie aktualisiert werden, und bestätigen Sie dann das erste Laden.
4
Die erste Frage stellen
Die Daten landen in Ihrer Bibliothek, bereit für Chat, Dashboards und geplante Berichte.

FAQ

Missive und Querri: häufige Fragen

Wie verbinde ich Missive mit Querri?

Bitten Sie den Connector Agent, Missive zu verbinden, fügen Sie einen API-Schlüssel ein und wählen Sie im sicheren Formular ein Startdatum. Optionale Einstellungen betreffen die Seitengröße und welche Art von Kontaktgruppe gelesen wird.

Welche Missive-Daten synchronisiert Querri?

Gespräche, Kontakte, Adressbücher, Kontaktgruppen, geteilte Labels, Benutzer, Teams und Organisationen. Gespräche enthalten Zuständige, Labels, den neuesten Betreff und die Anzahl an Nachrichten, Anhängen und Aufgaben.

Wie oft werden Missive-Daten aktualisiert?

Täglich, wöchentlich oder monatlich, wie Sie es wählen, oder von Hand. Jede Synchronisierung lädt Gespräche ab Ihrem Startdatum neu, und Antworten nutzen die neueste Kopie in Querri.

Liest Querri den Inhalt von Missive-Nachrichten?

Nein. Gespräche werden mit Zählwerten und dem neuesten Betreff übertragen, nicht mit dem Text einzelner Nachrichten. Das deckt Fragen zu Aufkommen, Zuständigkeit und Labels ab, aber keine Analyse dessen, was geschrieben wurde.

Ändert Querri etwas in Missive?

Nein. Querri liest aus Missive nur. Es erstellt, bearbeitet oder löscht dort nie Datensätze, und jede Antwort basiert auf der eigenen Kopie der Daten in Querri.

Sind meine Missive-Daten in Querri sicher?

Ja. Querri ist nach SOC 2 Type II, HIPAA und ISO 27001:2022 zertifiziert, Zugangsdaten werden verschlüsselt gespeichert, und Ihre Daten werden nie zum Trainieren eines Modells verwendet.

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