Weniger Feuerwehr in Tabellen. Mehr gehaltener Umsatz.

Weil die wichtigsten Signale über mindestens fünf verschiedene Systeme verstreut sind — CRM für die Account-Historie, Helpdesk für Support-Tickets, Produktanalysen für die Nutzung, Abrechnung für Vertragsdaten und Umfragetools für NPS. Die meisten CS-Plattformen ziehen nur aus einer oder zwei dieser Quellen, und keine von ihnen kann den unstrukturierten Text in Tickets und Gesprächsnotizen lesen, wo die echten Risikosignale liegen. Querri verbindet all diese Quellen in einem Workspace und nutzt KI, um strukturierte Signale — Stimmung, Beschwerdethemen, Eskalationskennzeichen — aus dem freien Text zu extrahieren, den Ihre anderen Tools nicht analysieren können.

Querri verbindet sich nativ mit HubSpot CRM (automatische Synchronisierung alle 4 Stunden), Salesforce (Early Access), BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server und Redshift. Für Support-Plattformen wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom — und Umfragetools wie Delighted, Medallia oder Gainsight-Exporte — laden Sie CSV- oder Excel-Exporte hoch. Querri verknüpft Ihre Exporte automatisch und standardisiert Feldformate, selbst wenn Account-IDs, Datumsbereiche oder Statuswerte zwischen Systemen nicht übereinstimmen.

Dedizierte CS-Plattformen sind stark in der Workflow-Orchestrierung — Health-Scores, CTAs, Playbook-Ausführung — aber sie verlassen sich auf strukturierte, vordefinierte Dateneingaben. Was sie nicht können, ist den unstrukturierten Text in Tickets, Gesprächsnotizen und Umfrage-Verbatims zu analysieren, um Muster zu finden, die Ihren Dashboards entgehen. Querri schließt diese Lücke: Es liest freien Text, um Beschwerdethemen, Stimmungsverschiebungen und Churn-Signale aufzudecken, und ermöglicht es Ihnen dann, diese Analyse mit Ihren CRM- und Abrechnungsdaten in einem Workspace zu kombinieren. Stellen Sie sich Querri als die analytische Schicht vor, die die Eingaben Ihrer CS-Plattform besser macht.

Ja — und dies ist eine der stärksten Fähigkeiten von Querri für CS-Teams. Laden Sie einen Ticket-Export oder eine NPS-Antwortdatei hoch, und Querri kann Datensätze nach Thema gruppieren, Stimmungsmuster identifizieren, die häufigsten Problemtypen auch bei inkonsistenter Kennzeichnung aufdecken und kennzeichnen, welche Accounts die risikoreichsten Signale erzeugen. Dies ist besonders wertvoll für die QBR-Vorbereitung und Churn-Post-mortems, bei denen die aussagekräftigsten Belege im freien Text liegen, nicht im Wert.

Sobald Ihre Daten geladen sind, dauert die Ausführung einer wöchentlichen CS-Zusammenfassung nur wenige Minuten. Die erstmalige Einrichtung — das Verbinden Ihrer Quellen und das Definieren Ihrer Schlüsselfragen — ist eine einmalige Investition. Danach speichern Sie es als geplanten Workflow, und der Montags-CS-Digest aktualisiert sich automatisch, geliefert an Google Sheets oder Ihre Querri Library, ohne dass jemand Exporte ziehen und eine Tabelle neu aufbauen muss.

Ja. Querri wurde für Menschen gebaut, die den Kunden verstehen — nicht für Menschen, die SQL schreiben. Stellen Sie Fragen genauso, wie Sie sie in einem QBR stellen würden — 'Welche Enterprise-Accounts hatten Tickets mit negativer Stimmung und einen Nutzungsrückgang in diesem Monat?' — und erhalten Sie Antworten mit Diagrammen, Tabellen und Narrativ. Für Ops-Manager, die SQL beherrschen: Jeder Schritt, den Querri unternimmt, ist sichtbar und überprüfbar, sodass Sie die Logik verifizieren können, bevor Sie ein Ergebnis mit dem VP of CS teilen.

Ja. Querri ist SOC 2 Type II zertifiziert, mit Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand, Tenant-Isolierung, RBAC, SSO/MFA-Unterstützung und Audit-Logging. Kundendaten werden niemals zum Trainieren von KI-Modellen verwendet. Rollenbasierte Zugriffskontrollen ermöglichen es Ihnen, genau zu verwalten, wer was sehen kann — sodass CSMs ihr eigenes Kundenportfolio sehen, Teamleiter die Teamleistung sehen und sensible ARR- oder Vertragsdaten angemessen eingegrenzt bleiben.

Die agentische Vorverarbeitung von Querri erkennt und behebt automatisch die Formatierungsprobleme, die reale CS-Exporte für die Analyse unzuverlässig machen — zusätzliche Kopfzeilen, inkonsistente Account-ID-Formate, doppelte Kontaktdatensätze, fehlende Zeitstempel, verbundene Zellen. Es erledigt dies bei der Datenaufnahme, bevor eine Analyse beginnt, sodass Sie nicht den halben Tag mit dem Bereinigen von Daten verbringen, bevor Sie verstehen können, was in Ihrem Kundenportfolio tatsächlich passiert.

Customer-Success-Analytics ist die Praxis, die Daten zu analysieren, die Ihr CS-Betrieb erzeugt — Ticket-Text, NPS-Antworten, Produktnutzung, Abrechnungsereignisse, Account-Aktivität — um zu verstehen, welche Kunden gesund sind, welche gefährdet sind und worauf die CSM-Zeit zu konzentrieren ist. Die Herausforderung für die meisten CS-Teams ist nicht der Zugang zu Daten: Sie erzeugen enorme Mengen davon. Die Herausforderung ist, dass die wertvollsten Signale — Themen in Gesprächsnotizen, Stimmung in Umfrage-Verbatims, Muster in Support-Tickets — unstrukturiert und schwer im großen Maßstab zu analysieren sind. Querri löst dies, indem es CS-Ops-Teams ermöglicht, freien Text zu analysieren und Exporte aus mehreren Quellen zu kombinieren, um Fragen in einfacher Sprache zu stellen, ohne auf einen BI-Bericht zu warten oder Pivot-Tabellen von Hand zu erstellen.