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QUERRI FÜR KUNDENSUPPORT

Weniger Ticket-Triage. Mehr Wirkung beim Kunden.

Ihr Support-Team generiert jede Woche Tausende von Gesprächen. Querri hilft Ihnen, sie zu verstehen – und erkennt wiederkehrende Probleme, CSAT-Treiber und Volumentrends aus Ticket-Text, Umfragen und Exporten. Kein SQL. Kein Datenteam erforderlich.
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Querri Dashboard für Kundensupport-Analytics

Wofür Kundensupport-Teams Querri nutzen

Jeder Support-Workflow. Eine Plattform.

Von der Gesprächsanalyse bis zur Leistungsbewertung von Agenten – jede Analyse, die Ihr Team durchführt, an einem Ort.

Analyse von Ticket-Text und Gesprächen

Ihr Team generiert jede Woche Tausende von Support-Gesprächen – aber die meisten Tools zählen sie nur. Querri liest den Text und sagt Ihnen, was Kunden wirklich sagen: wiederkehrende Themen, Stimmungsmuster, dringende Probleme und die Themen, die immer wieder auftauchen.

Erfahren Sie, wie Sie unstrukturierte Textdaten analysieren →

Versuchen Sie zu fragen

Was sind die häufigsten Themen in unseren Support-Tickets in diesem Monat?
Welche Ticketkategorien haben in den letzten 30 Tagen die negativste Stimmung?
Analyse von Ticket-Text und Gesprächen – Querri

So funktioniert es

So funktioniert Querri für den Kundensupport

Schritt 1 – Verbinden

Verbinden Sie Ihren gesamten Support-Daten-Stack

Laden Sie Helpdesk-Exporte hoch oder rufen Sie Live-Daten über native Konnektoren ab – HubSpot, Salesforce, BigQuery, Google Drive und mehr. Querri übernimmt automatisch die Verknüpfungen, die Feldausrichtung und das Spaltenmatching. Keine Abhängigkeit von Data Engineering erforderlich. Querri kann: ✓ Eine Verbindung zu HubSpot CRM, Salesforce, BigQuery und mehr herstellen ✓ CSV- und Excel-Exporte aus Zendesk, Freshdesk, Intercom und Help Scout hochladen ✓ Helpdesk-, CRM- und Umfragedaten automatisch verknüpfen – ohne SQL

Schritt 2 – Bereinigen

Bereinigen Sie das Chaos, das Ihr wahres Support-Bild verdeckt hat

Helpdesk-Exporte aus der Praxis von Zendesk und Freshdesk haben inkonsistente Ticketstatus-Bezeichnungen, doppelte Datensätze, fehlende Zeitstempel und zusätzliche Kopfzeilen. Die agentische Vorverarbeitung von Querri erkennt und behebt all das automatisch – bevor eine Analyse läuft. Querri kann: ✓ Ticketdatensätze und Kundenkontakte aus Helpdesk-Exporten deduplizieren ✓ Ticketstatus-Bezeichnungen normalisieren und inkonsistente Kategoriewerte korrigieren ✓ Fehlende Zeitstempel, leere Pflichtfelder und Formatabweichungen handhaben

So funktioniert es

Vom unübersichtlichen Helpdesk-Export zum führungsbereiten Ergebnis in vier Schritten

Jeder Support-Manager kann diesen Workflow ausführen. Kein SQL, kein Ticket an das Data-Engineering-Team, kein Warten in einer Warteschlange.

01
Einmalige Einrichtung

Verbinden

Laden Sie Helpdesk-Exporte hoch oder verbinden Sie sich über eine native Integration mit HubSpot, Salesforce, BigQuery und Google Drive.

02
Automatisch

Bereinigen

Querri normalisiert automatisch Ticketstatus-Bezeichnungen, entfernt Duplikate, korrigiert Zeitstempelformate und löst Abweichungen zwischen Helpdesk- und CRM-Quellen auf.

03
Dialogorientiert

Analysieren

Stellen Sie Ihre Frage in klarer Sprache. Querri führt eine mehrstufige Analyse durch – Ticketaufkommen, CSAT-Trends, Agentenleistung, Kundengesundheit – und zeigt seine Argumentation in expliziten, nachvollziehbaren Schritten.

04
Ihr Format

Teilen

Exportieren Sie nach Excel, PowerPoint oder PDF. Erstellen Sie ein Live-Support-Dashboard. Oder planen Sie den gesamten Workflow so, dass er automatisch jede Woche läuft.

Sehen Sie jeden Schritt in Aktion mit unseren Playbooks

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für echte Support-Workflows – vom Verbinden Ihres ersten Exports bis zum Erstellen eines automatisierten Wochenberichts.

Playbooks durchsuchen

Schritt 3 – Analysieren

Beantworten Sie Support-Fragen ohne ein Ticket an die Technik

Welche Themen treiben das Support-Aufkommen in diesem Monat an? Welche Ticketkategorien haben die schlechteste Stimmung? Was sagen Kunden in ihren CSAT-Kommentaren? Der KI-Datenanalyst von Querri beantwortet diese Fragen anhand Ihres tatsächlichen Ticket-Texts und Ihrer Exporte – nicht nur anhand von Zahlen. Jeder Schritt ist explizit und nachvollziehbar – sodass Sie das Ergebnis verteidigen können, bevor Sie es mit dem VP of Customer Success teilen. Querri kann: ✓ Ticket-Text analysieren, um wiederkehrende Themen und Problemmuster zu erkennen ✓ CSAT-, Volumen- und Agentenleistungsfragen in klarer Sprache stellen ✓ Trends nach Kategorie, Account-Stufe oder Zeitraum vergleichen – mit Schritt-für-Schritt-Logik, die Sie nachvollziehen können

Die Realität für die meisten Support-Teams

Sie sitzen auf Tausenden von Kundengesprächen. Die meisten Tools zählen sie nur.

Basierend auf Untersuchungen bei Kundensupport- und Customer-Success-Teams in Software-KMU.

54%

Der Zeit eines Support-Mitarbeiters hat keinen direkten Kundenkontakt

Verwaltungsarbeit, manuelles Reporting und Datenaufbereitung – keine Problemlösung. Die Erkenntnis steckt in den Tickets, aber bis man dort ankommt, dauert es zu lange.

4+

Getrennte Systeme, die Support-Teams verwalten

Helpdesk für Tickets, CRM für Accounts, Umfragetool für CSAT, Tabellen, um alles zusammenzufügen – jedes mit seinem eigenen Export, keines erzählt dieselbe Geschichte.

Stunden

Um manuell herauszufinden, was das Ticketaufkommen antreibt

Tickets exportieren, Tags bereinigen, Kategorien gruppieren, die Erzählung schreiben – noch bevor Sie überhaupt mit der Diagnose beginnen, die Kunden wirklich hilft.

Schritt 4 – Teilen & Automatisieren

Automatisieren Sie wöchentliche Support-Berichte und Leistungsbewertungen

Führen Sie einen Prompt aus und erhalten Sie eine führungsbereite Support-Zusammenfassung – mit Diagrammen, narrativen Erkenntnissen und quellübergreifenden Vergleichen. Speichern Sie sie als geplanten Workflow, und er läuft automatisch in dem Rhythmus, den Sie benötigen. Wenn der VP of CS im QBR eine Folgefrage stellt, sind Sie in Sekunden wieder in der Analyse – statt von Grund auf neu zu bauen, während der Raum wartet. Querri kann: ✓ Support-Leistungs- und CSAT-Berichte mit einem einzigen Prompt erstellen ✓ Live-Dashboards erstellen, die sich planmäßig aus Live-Helpdesk-Daten aktualisieren ✓ Automatisch nach Excel, PowerPoint, PDF oder Google Sheets exportieren
"
Der Wert, den Support-Operations schaffen, liegt darin, zu diagnostizieren, warum CSAT sinkt – nicht darin, die menschliche Datenpipeline zwischen jedem Team zu sein, das eine Zahl braucht.

Manager für Kundensupport-Operations

B2B SaaS, Unternehmen mit 150 Mitarbeitern

Neu – Querri Wrapped

Sie haben die Analyse durchgeführt.
Querri erstellt das Support-Review-Deck.

Die beste Nutzung der Zeit von Support-Operations ist nicht das Formatieren von Folien – sondern zu wissen, was die Ticketdaten bedeuten und was zu tun ist. Querri Wrapped schließt den Kreis: Sobald Ihre Analyse abgeschlossen ist, verwandelt die agentische Pipeline von Querri sie in Sekunden in eine vollständige, gebrandete Präsentation zur Support-Leistung.

25 Folienvorlagen. Interaktive Plotly-Diagramme. Vollbild-Präsentationsmodus im Format 16:9. Export nach PowerPoint oder PDF. Ticketaufkommen, CSAT-Trends, Agentenleistung und Erzählung – alles in einem Ergebnis, bereit für das Leadership-Review.

25 Folienvorlagen Interaktive Diagramme Export nach PowerPoint oder PDF

Bereit, Querri für Ihre spezifischen Support-Workflows in Aktion zu sehen?

Entdecken Sie unsere Bibliothek mit Schritt-für-Schritt-Support-Playbooks – jedes davon rund um eine echte Kundensupport-Aufgabe gestaltet.

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Warum Querri

Anders gebaut – damit Support-Teams es wirklich nutzen können.

01

Es liest den Text, nicht nur die Ticketanzahl.

Die meisten Tools berichten über Metadaten – Volumen, Status, SLA. Querri analysiert den tatsächlichen Gesprächstext, um Themen, Stimmungen und wiederkehrende Probleme zu finden, die Ihre Dashboards nicht sehen können.

02

Jede Analyse ist transparent und belastbar.

Schritt-für-Schritt-Logik, die Sie nachvollziehen können, bevor Sie sie mit dem VP of CS teilen. Keine Blackbox, keine Zahlen, die Sie nicht erklären können.

03

Self-Service, ohne Wartezeit.

Stellen Sie Support-Fragen in klarer Sprache und erhalten Sie Antworten in Minuten – nicht in einem zweiwöchigen BI-Ticket. Problemthemen, CSAT-Treiber, Volumentrends – alles aus demselben Projekt, ohne Analyst.

Der vollständige Workflow für Support-Analytics. Eine Plattform. Jeder Support-Manager kann ihn ausführen.

Kostenlos testen

Sicherheit & Datenschutz

Ihre Kundendaten bleiben Ihre.

Kundensupport-Daten gehören zu den sensibelsten Daten im Unternehmen. Querri ist für Teams gebaut, die sich keinen Datensicherheitsvorfall leisten können – Schutz auf Enterprise-Niveau, vollständige Nachprüfbarkeit und eine strikte Zero-Training-Richtlinie von Tag eins an.

SOC 2 Type II zertifiziert

Unabhängig auditiert →

Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand →

Alle Kundensupport-Daten werden Ende-zu-Ende verschlüsselt. Mandantentrennung, RBAC, SSO/MFA und vollständiges Audit-Logging sind in jeder Stufe enthalten.

Verschlüsselung RBAC SSO / MFA

Transparente, schrittweise Analyse – keine Blackbox →

Jeder Schritt, den Querri unternimmt, ist sichtbar und überprüfbar. Sehen Sie genau, wie ein CSAT-Wert oder eine Lösungszeit berechnet wurde, und validieren Sie die Antwort, bevor Sie sie mit der Führung teilen.

Schrittweises Audit Überprüfbare Logik

Zero-Training-Richtlinie für Daten →

Ihre Kundendaten werden niemals zum Training von KI-Modellen verwendet. Kundendaten sind pro Mandant isoliert und werden niemals über Accounts hinweg geteilt oder vermischt.

Kein Modelltraining Mandantentrennung

Warum Kundensupport-Teams Querri wählen

Einfache Wege, schwierige Dinge zu erledigen

Sprechen Sie über eine Chat-Oberfläche mit Ihren Daten und sehen Sie zu, wie sie sich in einer Tabellenansicht verwandeln.

Zuverlässige, wiederholbare Datenworkflows

Bereinigen, verbinden und analysieren Sie einmal. Richten Sie Ihre Datenworkflows anschließend so ein, dass sie nach Ihrem Zeitplan laufen.

Für Menschen gemacht, nicht für Maschinen

Es ist keine Blackbox. Sehen Sie sich die Erklärung der Datenworkflows hinter jeder Querri-Antwort an.

Häufig gestellte Fragen

Warum ist es so schwer zu verstehen, was unser Support-Aufkommen wirklich antreibt?
Weil die meisten Support-Tools nur das messen, was leicht zu messen ist – Ticketzahlen, Statusfelder und Lösungszeiten. Das echte Signal steckt im Text: was Kunden in ihren Tickets beschreiben, was Agenten in Notizen schreiben, was Befragte in Umfragekommentaren sagen. Dieser Text lässt sich ohne spezialisierte Tools nur schwer im großen Maßstab analysieren. Querri liest den Inhalt Ihrer Tickets und Umfragen, erkennt Themen und Muster und sagt Ihnen, was das Aufkommen wirklich antreibt – nicht nur, wie viele Tickets in jede vordefinierte Kategorie gefallen sind.
Mit welchen Datenquellen arbeitet Querri für den Kundensupport?
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, Intercom oder Help Scout – und Umfragetools wie Delighted oder Medallia – laden Sie CSV- oder Excel-Exporte hoch. Querri verknüpft Ihre Exporte automatisch und standardisiert die Feldformate, selbst wenn Ticketstatus, Agentennamen oder Datumsbereiche systemübergreifend nicht übereinstimmen.
Wie unterscheidet sich Querri vom integrierten Reporting in Zendesk oder Freshdesk?
Integriertes Helpdesk-Reporting ist hervorragend darin, operative Kennzahlen innerhalb dieses einen Tools anzuzeigen – Ticketzahlen, SLA-Einhaltung, Agentenzuweisungen. Was es nicht kann, ist zu analysieren, was Kunden tatsächlich im Ticket-Text sagen, oder Fragen zu beantworten, die Ihren Helpdesk und Ihr CRM umspannen. Querri schließt diese Lücke: Es analysiert den Text in Ihren Tickets, um wiederkehrende Themen zu finden, und lässt Sie Helpdesk-Exporte mit anderen Datenquellen verknüpfen, um Fragen zu stellen wie 'Welche Kundensegmente erzeugen das meiste Support-Aufkommen?' – ohne ein Data-Engineering-Ticket.
Kann Querri den Text in Support-Tickets analysieren, nicht nur Zahlen und Kategorien?
Ja – und das ist eine der stärksten Fähigkeiten von Querri für Support-Teams. Laden Sie einen Ticket-Export hoch, und Querri kann Tickets nach Thema clustern, Stimmungsmuster erkennen, die häufigsten Problemtypen sichtbar machen, selbst wenn das Tagging inkonsistent ist, und hervorheben, welche Probleme wachsen. Das ist besonders wertvoll für CSAT-Umfragekommentare und offenes Feedback, wo die umsetzbarste Erkenntnis im freien Text steckt, nicht in der Punktzahl. <a href='/blog/how-to-analyze-unstructured-text-data/' class='text-tangelo-600 hover:text-tangelo-700 font-semibold underline underline-offset-2'>Lesen Sie unseren Leitfaden zur Analyse unstrukturierter Textdaten →</a>
Wie lange dauert es, einen wöchentlichen Bericht zur Support-Leistung zu erstellen?
Sobald Ihre Daten geladen sind, dauert das Ausführen einer wöchentlichen Support-Zusammenfassung nur wenige Minuten. Die erstmalige Einrichtung – das Laden Ihrer Exporte und das Definieren Ihrer wichtigsten Fragen – ist eine einmalige Investition. Danach speichern Sie sie als geplanten Workflow, und das Support-Digest am Montagmorgen läuft automatisch und wird an Google Sheets oder Ihre Querri Library geliefert, ohne dass jemand Exporte abrufen und eine Tabelle neu aufbauen muss.
Können Support-Manager ohne SQL-Kenntnisse dies tatsächlich nutzen?
Ja. Querri wurde für Menschen gebaut, die die Kundenerfahrung verstehen, nicht für Menschen, die SQL schreiben. Stellen Sie Fragen genauso, wie Sie sie in einem QBR stellen würden – 'Was sind die häufigsten Themen in Tickets von Enterprise-Kunden in diesem Monat?' – und erhalten Sie Antworten mit Diagrammen, Tabellen und Erzählung. Für Ops-Manager, die SQL beherrschen: Jeder Schritt, den Querri unternimmt, ist sichtbar und nachvollziehbar, sodass Sie die Logik überprüfen können, bevor Sie eine Erkenntnis mit dem VP of CS teilen.
Ist Querri sicher genug für Kundensupport-Daten?
Ja. Querri ist SOC 2 Type II zertifiziert, mit Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand, Mandantentrennung, RBAC, SSO/MFA-Unterstützung und Audit-Logging. Kundendaten werden niemals zum Training von KI-Modellen verwendet. Rollenbasierte Zugriffskontrollen lassen Sie genau steuern, wer was sehen kann – sodass Agenten ihre eigenen Warteschlangen sehen, Teamleiter die Teamleistung sehen und sensible Account-Daten angemessen abgegrenzt bleiben.
Wie geht Querri mit unübersichtlichen Exporten aus Support-Plattformen um?
Die agentische Vorverarbeitung von Querri erkennt und behebt automatisch die Formatierungsprobleme, die reale Support-Exporte für die Analyse unzuverlässig machen – zusätzliche Kopfzeilen, inkonsistente Ticketstatus-Bezeichnungen, doppelte Datensätze, fehlende Zeitstempel, verbundene Zellen. Das geschieht beim Ingestieren, bevor eine Analyse beginnt, sodass Sie nicht den halben Tag mit dem Bereinigen von Daten verbringen, bevor Sie verstehen können, was in Ihrer Warteschlange wirklich vor sich geht.
Was ist Kundensupport-Analytics und warum ist es wichtig?
Kundensupport-Analytics ist die Praxis, die Daten zu analysieren, die Ihre Support-Operation erzeugt – Ticket-Text, CSAT-Antworten, Volumentrends, Agentenaktivität –, um zu verstehen, was Kunden erleben und wo man sich verbessern kann. Die Herausforderung für die meisten Support-Teams ist nicht der Zugang zu Daten: Sie erzeugen enorme Mengen davon. Die Herausforderung ist, dass die wertvollsten Signale – Themen in Ticketbeschreibungen, Muster in Umfragekommentaren, wiederkehrende Probleme in Transkripten – unstrukturiert und schwer im großen Maßstab zu analysieren sind. Querri löst dies, indem es Support-Managern ermöglicht, Ticket-Text zu analysieren und Exporte aus mehreren Quellen zu kombinieren, um Fragen in klarer Sprache zu stellen, ohne auf einen BI-Bericht zu warten oder Pivot-Tabellen von Hand zu bauen.

Ressourcen

Vertiefen Sie sich in Support-Analytics

Schritt-für-Schritt-Playbooks und praktische Leitfäden für die Workflows, die Support-Teams jeden Tag ausführen.

Playbooks

Schritt für Schritt Support-Operations

So analysieren Sie die Treiber des Ticketaufkommens, um wiederholte Kontakte zu reduzieren

Identifizieren Sie die Ursachen hinter hohem Ticketaufkommen und wiederkehrenden Kontaktgründen – damit Ihr Team die Probleme beheben kann, die sie verursachen, statt nur schneller zu reagieren.

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Schritt für Schritt Support-Operations

So verfolgen und verbessern Sie die erste Reaktionszeit nach Kanal und Agent

Eine Anleitung zur Analyse der FRT über Ihre Support-Kanäle hinweg, zur Identifizierung von Verstoßmustern und zum Sichtbarmachen der Daten auf Agentenebene, die Ihre SLA-Überprüfungen benötigen.

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So reduzieren Sie wiederholte Kontakte: ein Leitfaden für Support-Leiter

Warum wiederholte Kontakte ein organisatorisches Diagnoseproblem sind – kein Content- oder Chatbot-Problem – und welche strukturellen Änderungen das Kontaktaufkommen tatsächlich reduzieren.

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11 Fehler beim Reporting der ersten Reaktionszeit, die CS-Teams machen

Die häufigsten FRT-Messfehler – von Fehlberechnungen der Kalenderzeit bis zu durch Bots aufgeblähten Durchschnittswerten – und wie man jeden behebt.

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Vom Umfrage-Chaos zu klaren Themen: NPS-Antworten im großen Maßstab analysieren

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So machen Sie unstrukturierte Textdaten wirklich verständlich

Ein praktischer Leitfaden zum Extrahieren strukturierter Erkenntnisse aus Tickets, Gesprächsnotizen und Umfrage-Wortmeldungen – den Kundensignalen, die die meisten Tools nicht lesen können.

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So erstellen Sie die Zusammenfassungen zur Support-Leistung, die Ihr Führungsteam tatsächlich nutzen wird – für QBRs, Vorstandsbesprechungen und wöchentliche Gesundheits-Check-ins.

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Ihre Kunden sagen Ihnen, was falsch läuft. Querri hilft Ihnen, es zu hören.

Laden Sie einen Ticket-Export hoch, stellen Sie eine Frage und finden Sie heraus, was das Support-Aufkommen wirklich antreibt – vor der nächsten Führungsbesprechung.

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