Weniger Datenaufbereitung. Mehr Umsatzwirkung.

Weil sie aus zu vielen Quellen stammen — jedes System zählt Dinge anders. Die Pipeline-Coverage im CRM stimmt nicht mit dem Attributionsbericht aus dem MAP überein. Der abgeschlossene Umsatz in der Abrechnung lässt sich nicht mit dem abgleichen, was das CRM zeigt. Querri bringt alles an einen Ort, bereinigt die Inkonsistenzen und gibt Ihnen eine einzige, konsistente Sicht, die Sie in einem CRO-Review tatsächlich verteidigen können.

Querri verfügt über native Konnektoren für HubSpot CRM (automatische Synchronisierung alle 4 Stunden), Salesforce (Early Access), QuickBooks, BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server und Redshift. Für Abrechnungssysteme wie Stripe, Chargebee oder Zuora — oder MAPs wie Marketo und Pardot — laden Sie CSV- oder Excel-Exporte hoch. Querri verknüpft und standardisiert sie automatisch, selbst wenn Phasennamen und Feldformate systemübergreifend nicht übereinstimmen.

BI-Tools wie Tableau und Looker sind in den richtigen Händen leistungsstark — aber in den meisten KMU sind die richtigen Hände nicht verfügbar. Das Erstellen eines neuen Berichts erfordert ein Data-Engineering-Ticket und zwei Wochen Wartezeit. Querri ergänzt die Interpretations- und Workflow-Ebene: Stellen Sie eine Frage über Ihre CRM-, Abrechnungs- und MAP-Daten hinweg in natürlicher Sprache und erhalten Sie eine Antwort mit Diagrammen, Tabellen und einer Erklärung in verständlicher Sprache — kein SQL, keine Data-Engineering-Warteschlange, kein Warten.

Ja. Das ist der zentrale Workflow, für den Querri gebaut ist. Verbinden Sie HubSpot oder laden Sie einen Salesforce-Export hoch, bringen Sie Ihre Abrechnungsdaten aus QuickBooks oder einer CSV-Datei ein und rufen Sie Ihre MAP-Daten ab — Querri verknüpft sie automatisch mit intelligentem Spalten-Matching. Stellen Sie Attributionsfragen in natürlicher Sprache: „Welche Kanäle treiben den meisten abgeschlossenen Umsatz an, nicht nur Leads?“ und erhalten Sie eine datenbasierte Antwort über alle drei Quellen hinweg.

Sobald Ihre Daten verbunden sind, dauert das Erstellen einer wöchentlichen Pipeline-Übersicht nur wenige Minuten. Die erstmalige Einrichtung — das Verbinden der Quellen und das Definieren Ihrer wichtigsten Kennzahlen — ist eine einmalige Investition. Danach speichern Sie sie als geplanten Workflow, und die Pipeline-Übersicht am Montagmorgen läuft automatisch und wird an Google Sheets oder Ihre Querri Library geliefert, ohne dass jemand sie anfasst.

Ja. Querri wurde für Menschen gebaut, die die Umsatzmaschine verstehen, nicht für Menschen, die SQL schreiben. Stellen Sie Fragen genauso, wie Sie sie in einem Forecast-Call stellen würden — „Wie ist unsere Pipeline-Coverage nach Phase und Rep für Q2 vs. Q1?“ — und erhalten Sie Antworten mit Diagrammen, Tabellen und Narrative. Und für die RevOps-Manager, die SQL beherrschen: Jeder Schritt, den Querri unternimmt, ist sichtbar und überprüfbar, sodass Sie die Logik verifizieren können, bevor Sie die Zahl dem CRO vorlegen.

Ja. Querri ist SOC 2 Type II zertifiziert, mit Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand, Mandantentrennung, RBAC, SSO/MFA-Unterstützung und Audit-Logging. Ihre Umsatzdaten werden niemals zum Trainieren von KI-Modellen verwendet. Rollenbasierte Zugriffskontrollen ermöglichen es Ihnen, genau zu verwalten, wer was sehen kann — sodass die Finanzabteilung den Forecast sieht, Reps ihre Erreichung sehen und sensible Vergütungsdaten dort bleiben, wo sie hingehören.

Die agentische Vorverarbeitung von Querri erkennt und behebt automatisch die Formatierungsprobleme, die CRM-Exporte aus der Praxis für die Analyse unzuverlässig machen — zusätzliche Kopfzeilen, inkonsistente Phasennamen, doppelte Datensätze, fehlende Abschlussdaten, verbundene Zellen. Sie erledigt dies bereits beim Import, bevor eine Analyse beginnt, sodass Sie nicht den halben Tag mit dem Bereinigen von Daten verbringen, bevor Sie mit der eigentlichen Arbeit beginnen können.

Revenue-Operations-Analytics ist die Praxis, die Daten zu verbinden, zu bereinigen und zu analysieren, die die Umsatzmaschine antreiben — Pipeline, Funnel, Forecast, Attribution, Quotenerreichung — um RevOps-Teams und der Umsatzführung eine zuverlässige, aktuelle Sicht darauf zu geben, was passiert und warum. Die Herausforderung ist nicht der Zugang zu Daten: RevOps-Teams haben mehr Daten als jede andere Funktion. Die Herausforderung ist, dass die Daten über das CRM, das MAP, das Abrechnungssystem und ein Dutzend Tabellen verstreut sind — was sie zeitaufwendig in der Konsolidierung, unmöglich vertrauenswürdig und nicht verfügbar macht, wenn der CRO mitten in einer Besprechung eine Frage stellt. Querri löst dies, indem es diese Quellen verbindet, die Daten automatisch bereinigt und RevOps ermöglicht, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, anstatt ein Ticket einzureichen und zwei Wochen auf eine Antwort zu warten.