Moins de gestion de crise dans les feuilles de calcul. Plus de revenus retenus.

Parce que les signaux les plus importants sont dispersés dans au moins cinq systèmes différents — le CRM pour l'historique des comptes, le helpdesk pour les tickets de support, l'analytique produit pour l'usage, la facturation pour les données contractuelles et les outils d'enquête pour le NPS. La plupart des plateformes CS ne puisent que dans une ou deux de ces sources, et aucune d'elles ne peut lire le texte non structuré à l'intérieur des tickets et des notes d'appels où vivent les véritables signaux de risque. Querri connecte toutes ces sources dans un seul espace de travail et utilise l'IA pour extraire des signaux structurés — sentiment, thèmes de plaintes, indicateurs d'escalade — du texte libre que vos autres outils ne peuvent pas analyser.

Querri se connecte nativement à HubSpot CRM (synchronisation automatique toutes les 4 heures), Salesforce (accès anticipé), BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server et Redshift. Pour les plateformes de support comme Zendesk, Freshdesk ou Intercom — et les outils d'enquête comme Delighted, Medallia ou les exports Gainsight — vous importez des exports CSV ou Excel. Querri joint automatiquement vos exports et standardise les formats de champs, même lorsque les ID de compte, les plages de dates ou les valeurs de statut ne concordent pas entre les systèmes.

Les plateformes CS dédiées sont solides en orchestration de workflows — scores de santé, CTA, exécution de playbooks — mais elles reposent sur des entrées de données structurées et prédéfinies. Ce qu'elles ne peuvent pas faire, c'est analyser le texte non structuré à l'intérieur des tickets, des notes d'appels et des verbatims d'enquête pour trouver des schémas qui échappent à vos tableaux de bord. Querri comble cette lacune : il lit le texte libre pour faire émerger les thèmes de plaintes, les changements de sentiment et les signaux de churn, puis vous permet de combiner cette analyse avec vos données CRM et de facturation dans un seul espace de travail. Considérez Querri comme la couche analytique qui améliore les entrées de votre plateforme CS.

Oui — et c'est l'une des capacités les plus puissantes de Querri pour les équipes CS. Importez un export de tickets ou un fichier de réponses NPS et Querri peut regrouper les enregistrements par thème, identifier les schémas de sentiment, faire émerger les types de problèmes les plus courants même lorsque l'étiquetage est incohérent, et signaler quels comptes génèrent les signaux les plus à risque. C'est particulièrement précieux pour la préparation des QBR et les post-mortems de churn, où les preuves les plus exploitables se trouvent dans le texte libre, pas dans le score.

Une fois vos données chargées, l'exécution d'une synthèse CS hebdomadaire prend quelques minutes. La configuration initiale — connecter vos sources et définir vos questions clés — est un investissement ponctuel. Ensuite, enregistrez-le comme un workflow planifié et le digest CS du lundi s'actualise automatiquement, livré vers Google Sheets ou votre Querri Library sans que personne n'ait à extraire des exports et à reconstruire une feuille de calcul.

Oui. Querri a été conçu pour les personnes qui comprennent le client — pas pour les personnes qui écrivent du SQL. Posez des questions de la même manière que vous les poseriez lors d'un QBR — « Quels comptes enterprise ont eu des tickets avec un sentiment négatif et une baisse d'usage ce mois-ci ? » — et obtenez des réponses avec des graphiques, des tableaux et une narration. Pour les responsables ops qui connaissent le SQL : chaque étape que Querri effectue est visible et inspectable, afin que vous puissiez vérifier la logique avant de partager un résultat avec le VP Customer Success.

Oui. Querri est certifié SOC 2 Type II, avec chiffrement en transit et au repos, isolation des tenants, RBAC, prise en charge SSO/MFA et journalisation d'audit. Les données clients ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles d'IA. Les contrôles d'accès basés sur les rôles vous permettent de gérer exactement qui peut voir quoi — afin que les CSM voient leur propre portefeuille de comptes, que les chefs d'équipe voient la performance de l'équipe, et que les données sensibles d'ARR ou de contrat restent correctement cloisonnées.

Le prétraitement agentique de Querri détecte et corrige automatiquement les problèmes de format qui rendent les exports CS réels peu fiables pour l'analyse — lignes d'en-tête supplémentaires, formats d'ID de compte incohérents, enregistrements de contact en double, horodatages manquants, cellules fusionnées. Il s'en charge à l'ingestion, avant que toute analyse ne commence, afin que vous ne passiez pas la moitié de votre journée à nettoyer des données avant de pouvoir comprendre ce qui se passe réellement dans votre portefeuille de comptes.

L'analytique customer success est la pratique consistant à analyser les données que génère votre opération CS — texte des tickets, réponses NPS, usage du produit, événements de facturation, activité des comptes — pour comprendre quels clients sont en bonne santé, lesquels sont à risque et où concentrer le temps des CSM. Le défi pour la plupart des équipes CS n'est pas l'accès aux données : elles en génèrent des quantités énormes. Le défi, c'est que les signaux les plus précieux — thèmes dans les notes d'appels, sentiment dans les verbatims d'enquête, schémas dans les tickets de support — sont non structurés et difficiles à analyser à grande échelle. Querri résout cela en permettant aux équipes CS ops d'analyser le texte libre et de combiner des exports provenant de plusieurs sources pour poser des questions en langage simple, sans attendre un rapport BI ni construire des tableaux croisés dynamiques à la main.