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QUERRI POUR LE SUPPORT CLIENT

Moins de tri de tickets. Plus d'impact client.

Votre équipe de support génère des milliers de conversations chaque semaine. Querri vous aide à leur donner du sens — en identifiant les problèmes récurrents, les facteurs de CSAT et les tendances de volume à partir du texte des tickets, des enquêtes et des exports. Sans SQL. Sans équipe data.
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Tableau de bord d'analytique du support client Querri

Ce pour quoi les équipes de support client utilisent Querri

Chaque workflow de support. Une seule plateforme.

De l'analyse des conversations aux évaluations de performance des agents — chaque analyse que mène votre équipe, au même endroit.

Analyse du texte des tickets et des conversations

Votre équipe génère des milliers de conversations de support chaque semaine — mais la plupart des outils se contentent de les compter. Querri lit le texte et vous dit ce que les clients disent vraiment : thèmes récurrents, schémas de sentiment, problèmes urgents et sujets qui reviennent sans cesse.

Apprenez à analyser des données textuelles non structurées →

Essayez de demander

Quels sont les thèmes les plus fréquents dans nos tickets de support ce mois-ci ?
Quelles catégories de tickets présentent le sentiment le plus négatif au cours des 30 derniers jours ?
Analyse du texte des tickets et des conversations — Querri

Comment ça marche

Comment Querri fonctionne pour le support client

Étape 1 — Connecter

Connectez l'ensemble de votre stack de données de support

Importez des exports de helpdesk ou récupérez des données en direct via des connecteurs natifs — HubSpot, Salesforce, BigQuery, Google Drive et plus encore. Querri gère automatiquement les jointures, l'alignement des champs et la correspondance des colonnes. Aucune dépendance au data engineering requise. Querri peut : ✓ Se connecter à HubSpot CRM, Salesforce, BigQuery et plus encore ✓ Importer des exports CSV et Excel depuis Zendesk, Freshdesk, Intercom et Help Scout ✓ Associer automatiquement les données du helpdesk, du CRM et des enquêtes — sans SQL

Étape 2 — Nettoyer

Nettoyez le désordre qui masquait votre véritable situation de support

Les exports de helpdesk réels de Zendesk et Freshdesk présentent des libellés de statut de tickets incohérents, des enregistrements en double, des horodatages manquants et des lignes d'en-tête supplémentaires. Le prétraitement agentique de Querri détecte et corrige tout cela automatiquement — avant qu'aucune analyse ne s'exécute. Querri peut : ✓ Dédupliquer les enregistrements de tickets et les contacts clients à partir des exports du helpdesk ✓ Normaliser les libellés de statut de tickets et corriger les valeurs de catégorie incohérentes ✓ Gérer les horodatages manquants, les champs obligatoires vides et les incompatibilités de format

Comment ça marche

D'un export de helpdesk désordonné à un résultat prêt pour la direction en quatre étapes

N'importe quel responsable du support peut exécuter ce workflow. Sans SQL, sans ticket à l'équipe de data engineering, sans attendre dans une file.

01
Configuration unique

Connecter

Importez des exports de helpdesk ou connectez-vous à HubSpot, Salesforce, BigQuery et Google Drive grâce à une intégration native.

02
Automatique

Nettoyer

Querri normalise automatiquement les libellés de statut de tickets, supprime les doublons, corrige les formats d'horodatage et résout les incompatibilités entre le helpdesk et les sources CRM.

03
Conversationnel

Analyser

Posez votre question en langage naturel. Querri exécute une analyse en plusieurs étapes — volume de tickets, tendances CSAT, performance des agents, santé client — et montre son raisonnement en étapes explicites et inspectables.

04
Votre format

Partager

Exportez vers Excel, PowerPoint ou PDF. Créez un tableau de bord de support en direct. Ou programmez l'ensemble du workflow pour qu'il s'exécute automatiquement chaque semaine.

Voyez chaque étape en action avec nos playbooks

Des guides pas à pas pour des workflows de support réels — de la connexion de votre premier export à la création d'un rapport hebdomadaire automatisé.

Parcourir les playbooks

Étape 3 — Analyser

Répondez aux questions de support sans ticket à l'ingénierie

Quels thèmes génèrent le volume de support ce mois-ci ? Quelles catégories de tickets ont le pire sentiment ? Que disent les clients dans leurs commentaires CSAT ? L'analyste de données IA de Querri répond à ces questions à partir du texte réel de vos tickets et de vos exports — pas seulement des décomptes. Chaque étape est explicite et inspectable — afin que vous puissiez défendre la conclusion avant de la partager avec le VP of Customer Success. Querri peut : ✓ Analyser le texte des tickets pour identifier les thèmes récurrents et les schémas de problèmes ✓ Poser des questions sur le CSAT, le volume et la performance des agents en langage naturel ✓ Comparer les tendances par catégorie, niveau de compte ou période — avec une logique pas à pas que vous pouvez inspecter

La réalité pour la plupart des équipes de support

Vous êtes assis sur des milliers de conversations clients. La plupart des outils se contentent de les compter.

D'après une étude menée auprès d'équipes de support client et de customer success dans des PME de logiciels.

54%

Du temps d'un agent de support ne concerne pas le contact direct avec les clients

Travail administratif, reporting manuel et préparation des données — pas la résolution de problèmes. L'information est dans les tickets, mais y accéder prend trop de temps.

4+

Systèmes déconnectés que gèrent les équipes de support

Helpdesk pour les tickets, CRM pour les comptes, outil d'enquête pour le CSAT, tableurs pour tout relier — chacun avec son propre export, aucun ne racontant la même histoire.

Heures

Pour trouver manuellement ce qui génère le volume de tickets

Exporter les tickets, nettoyer les tags, regrouper les catégories, rédiger le récit — avant même de commencer le diagnostic qui aide vraiment les clients.

Étape 4 — Partager et automatiser

Automatisez les rapports hebdomadaires de support et les revues de performance

Lancez un prompt, obtenez une synthèse de support prête pour la direction — avec des graphiques, des analyses narratives et des comparaisons multi-sources. Enregistrez-la comme un workflow programmé et elle s'exécute automatiquement au rythme dont vous avez besoin. Lorsque le VP of CS pose une question de suivi lors du QBR, vous revenez dans l'analyse en quelques secondes — au lieu de tout reconstruire pendant que la salle attend. Querri peut : ✓ Générer des rapports de performance du support et de CSAT avec un seul prompt ✓ Créer des tableaux de bord en direct qui se rafraîchissent selon un calendrier à partir de données de helpdesk en direct ✓ Exporter vers Excel, PowerPoint, PDF ou Google Sheets — automatiquement
"
La valeur que créent les opérations de support, c'est de diagnostiquer pourquoi le CSAT baisse — pas d'être le pipeline de données humain entre chaque équipe qui a besoin d'un chiffre.

Responsable des opérations de support client

B2B SaaS, entreprise de 150 personnes

Nouveau — Querri Wrapped

Vous avez mené l'analyse.
Querri construit le deck de revue de support.

Le meilleur usage du temps des opérations de support n'est pas la mise en forme de diapositives — c'est de savoir ce que signifient les données des tickets et quoi en faire. Querri Wrapped boucle la boucle : une fois votre analyse terminée, le pipeline agentique de Querri la transforme en quelques secondes en une présentation complète et à votre image sur la performance du support.

25 modèles de diapositives. Des graphiques Plotly interactifs. Mode présentation plein écran 16:9. Export vers PowerPoint ou PDF. Volume de tickets, tendances CSAT, performance des agents et récit — le tout dans un seul résultat prêt pour la revue de direction.

25 modèles de diapositives Graphiques interactifs Export vers PowerPoint ou PDF

Prêt à voir Querri en action pour vos workflows de support spécifiques ?

Explorez notre bibliothèque de playbooks de support pas à pas — chacun conçu autour d'une véritable tâche de support client.

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Pourquoi Querri

Conçu différemment — pour que les équipes de support puissent vraiment l'utiliser.

01

Il lit le texte, pas seulement le nombre de tickets.

La plupart des outils rendent compte de métadonnées — volume, statut, SLA. Querri analyse le texte réel des conversations pour trouver les thèmes, le sentiment et les problèmes récurrents que vos tableaux de bord ne peuvent pas voir.

02

Chaque analyse est transparente et défendable.

Une logique pas à pas que vous pouvez inspecter avant de la partager avec le VP of CS. Pas de boîte noire, pas de chiffres que vous ne pouvez pas expliquer.

03

En libre-service, sans attente.

Posez des questions de support en langage naturel, obtenez des réponses en quelques minutes — pas un ticket BI de deux semaines. Thèmes de problèmes, facteurs de CSAT, tendances de volume — le tout depuis le même projet, sans analyste.

Le workflow complet d'analytique du support. Une seule plateforme. N'importe quel responsable du support peut l'exécuter.

Essayer gratuitement

Sécurité et confidentialité

Vos données clients restent les vôtres.

Les données du support client comptent parmi les données les plus sensibles de l'organisation. Querri est conçu pour les équipes qui ne peuvent pas se permettre un incident de sécurité des données — protection de niveau entreprise, auditabilité complète et une politique stricte de zéro entraînement dès le premier jour.

Certifié SOC 2 Type II

Audité de façon indépendante →

Chiffrement en transit et au repos →

Toutes les données du support client sont chiffrées de bout en bout. L'isolation par locataire, le RBAC, le SSO/MFA et la journalisation d'audit complète sont inclus à chaque niveau.

Chiffrement RBAC SSO / MFA

Une analyse transparente, pas à pas — pas une boîte noire →

Chaque étape menée par Querri est visible et vérifiable. Voyez exactement comment un score CSAT ou un temps de résolution a été calculé et validez la réponse avant de la partager avec la direction.

Audit pas à pas Logique vérifiable

Politique de zéro entraînement sur les données →

Vos données clients ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles d'IA. Les données clients sont isolées par locataire et ne sont jamais partagées ni mélangées entre les comptes.

Aucun entraînement de modèle Isolation par locataire

Pourquoi les équipes de support client choisissent Querri

Des moyens simples pour accomplir des tâches complexes

Parlez à vos données via une interface de chat et regardez-les se transformer dans une vue feuille de calcul.

Des flux de données fiables et reproductibles

Nettoyez, fusionnez et analysez une seule fois. Programmez ensuite vos flux de données pour qu’ils s’exécutent selon votre calendrier.

Conçu pour les humains, pas pour les machines

Ce n’est pas une boîte noire. Consultez l’explication des flux de données derrière chaque réponse de Querri.

Questions fréquentes

Pourquoi est-il si difficile de comprendre ce qui génère réellement notre volume de support ?
Parce que la plupart des outils de support ne mesurent que ce qui est facile à mesurer — nombre de tickets, champs de statut et temps de résolution. Le vrai signal est enfoui dans le texte : ce que les clients décrivent dans leurs tickets, ce que les agents écrivent dans leurs notes, ce que les répondants disent dans les commentaires d'enquête. Ce texte est difficile à analyser à grande échelle sans outils spécialisés. Querri lit le contenu de vos tickets et de vos enquêtes, identifie les thèmes et les schémas, et vous dit ce qui génère réellement le volume — pas seulement combien de tickets sont tombés dans chaque catégorie prédéfinie.
Avec quelles sources de données Querri fonctionne-t-il pour le support client ?
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, Intercom ou Help Scout — et les outils d'enquête comme Delighted ou Medallia — vous importez des exports CSV ou Excel. Querri associe automatiquement vos exports et normalise les formats de champ, même lorsque les statuts de tickets, les noms d'agents ou les plages de dates ne correspondent pas d'un système à l'autre.
En quoi Querri est-il différent du reporting intégré de Zendesk ou Freshdesk ?
Le reporting intégré du helpdesk est excellent pour afficher des métriques opérationnelles à l'intérieur de cet outil unique — nombre de tickets, respect des SLA, affectations d'agents. Ce qu'il ne peut pas faire, c'est analyser ce que les clients disent réellement dans le texte des tickets, ou répondre à des questions qui couvrent votre helpdesk et votre CRM. Querri comble cette lacune : il analyse le texte de vos tickets pour trouver les thèmes récurrents, et vous permet d'associer les exports du helpdesk à d'autres sources de données pour poser des questions comme 'Quels segments de clients génèrent le plus de volume de support ?' — sans ticket de data engineering.
Querri peut-il analyser le texte des tickets de support, pas seulement les décomptes et les catégories ?
Oui — et c'est l'une des capacités les plus puissantes de Querri pour les équipes de support. Importez un export de tickets et Querri peut regrouper les tickets par thème, identifier les schémas de sentiment, faire apparaître les types de problèmes les plus courants même lorsque le tagging est incohérent, et mettre en évidence les problèmes en croissance. C'est particulièrement précieux pour les commentaires d'enquêtes CSAT et les retours ouverts, où l'information la plus exploitable se trouve dans le texte libre, pas dans le score. <a href='/blog/how-to-analyze-unstructured-text-data/' class='text-tangelo-600 hover:text-tangelo-700 font-semibold underline underline-offset-2'>Lisez notre guide pour analyser les données textuelles non structurées →</a>
Combien de temps faut-il pour créer un rapport hebdomadaire de performance du support ?
Une fois vos données chargées, exécuter une synthèse hebdomadaire de support prend quelques minutes. La configuration initiale — charger vos exports et définir vos questions clés — est un investissement unique. Ensuite, enregistrez-la comme un workflow programmé et le digest de support du lundi matin s'exécute automatiquement, livré dans Google Sheets ou votre Querri Library sans que personne n'ait à extraire des exports et à reconstruire un tableur.
Les responsables de support sans compétences en SQL peuvent-ils vraiment l'utiliser ?
Oui. Querri a été conçu pour les personnes qui comprennent l'expérience client, pas pour celles qui écrivent du SQL. Posez vos questions de la même manière que vous le feriez lors d'un QBR — 'Quels sont les thèmes les plus courants dans les tickets des clients enterprise ce mois-ci ?' — et obtenez des réponses avec des graphiques, des tableaux et un récit. Pour les responsables des opérations qui connaissent le SQL : chaque étape menée par Querri est visible et inspectable, afin que vous puissiez vérifier la logique avant de partager une conclusion avec le VP of CS.
Querri est-il suffisamment sécurisé pour les données du support client ?
Oui. Querri est certifié SOC 2 Type II, avec chiffrement en transit et au repos, isolation par locataire, RBAC, prise en charge du 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 précisément qui peut voir quoi — afin que les agents voient leurs propres files, que les chefs d'équipe voient la performance de l'équipe et que les données de comptes sensibles restent correctement délimitées.
Comment Querri gère-t-il les exports désordonnés des plateformes de support ?
Le prétraitement agentique de Querri détecte et corrige automatiquement les problèmes de mise en forme qui rendent les exports de support réels peu fiables pour l'analyse — lignes d'en-tête supplémentaires, libellés de statut de tickets incohérents, enregistrements en double, horodatages manquants, cellules fusionnées. Il gère cela 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 vraiment dans votre file.
Qu'est-ce que l'analytique du support client et pourquoi est-ce important ?
L'analytique du support client est la pratique consistant à analyser les données que génère votre opération de support — texte des tickets, réponses CSAT, tendances de volume, activité des agents — pour comprendre ce que vivent les clients et où s'améliorer. Le défi pour la plupart des équipes de support 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 descriptions de tickets, schémas dans les commentaires d'enquête, problèmes récurrents dans les transcriptions — sont non structurés et difficiles à analyser à grande échelle. Querri résout cela en permettant aux responsables de support d'analyser le texte des tickets et de combiner des exports de plusieurs sources pour poser des questions en langage naturel, sans attendre un rapport BI ni construire des tableaux croisés dynamiques à la main.

Ressources

Approfondissez l'analytique du support

Des playbooks pas à pas et des guides pratiques pour les workflows que les équipes de support exécutent chaque jour.

Playbooks

Pas à pas Opérations de support

Comment analyser les facteurs du volume de tickets pour réduire les contacts répétés

Identifiez les causes profondes du volume élevé de tickets et des motifs de contact récurrents — afin que votre équipe puisse corriger les problèmes qui les génèrent, au lieu de simplement répondre plus vite.

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Pas à pas Opérations de support

Comment suivre et améliorer le temps de première réponse par canal et par agent

Un guide pour analyser le FRT sur vos canaux de support, identifier les schémas de dépassement et faire apparaître les données au niveau des agents dont vos revues de SLA ont besoin.

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Articles

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Transformez des centaines de verbatims NPS ouverts en thèmes structurés, tendances de sentiment et signaux au niveau des comptes qui comptent pour la rétention.

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Comment donner véritablement du sens aux données textuelles non structurées

Un guide pratique pour extraire des informations structurées des tickets, des notes d'appels et des verbatims d'enquêtes — les signaux clients que la plupart des outils ne peuvent pas lire.

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Le pouvoir d'un reporting de direction clair, concis et exploitable

Comment construire les synthèses de performance du support que votre équipe de direction utilisera réellement — pour les QBR, les revues de conseil d'administration et les points de santé hebdomadaires.

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Vos clients vous disent ce qui ne va pas. Querri vous aide à l'entendre.

Importez un export de tickets, posez une question et découvrez ce qui génère réellement le volume de support — avant la prochaine revue de direction.

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