Moins de manipulation de données. Plus d'impact sur le chiffre d'affaires.

Parce qu'elles proviennent de trop d'endroits — chaque système compte les choses différemment. La couverture du pipeline dans le CRM ne correspond pas au rapport d'attribution du MAP. Le chiffre d'affaires conclu dans la facturation ne se réconcilie pas avec ce que montre le CRM. Querri rassemble tout au même endroit, nettoie les incohérences et vous donne une vue unique et cohérente que vous pouvez réellement défendre lors d'une revue avec le CRO.

Querri dispose de connecteurs natifs pour HubSpot CRM (synchronisation automatique toutes les 4 heures), Salesforce (accès anticipé), QuickBooks, BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server et Redshift. Pour les systèmes de facturation comme Stripe, Chargebee ou Zuora — ou les MAP comme Marketo et Pardot — vous téléversez des exports CSV ou Excel. Querri les associe et les standardise automatiquement, même lorsque les noms d'étapes et les formats de champs ne correspondent pas d'un système à l'autre.

Les outils BI comme Tableau et Looker sont puissants entre de bonnes mains — mais dans la plupart des PME, ces bonnes mains ne sont pas disponibles. Créer un nouveau rapport nécessite un ticket de data engineering et deux semaines d'attente. Querri ajoute la couche d'interprétation et de workflow : posez une question sur vos données CRM, de facturation et MAP en langage naturel, et obtenez une réponse avec des graphiques, des tableaux et une explication en langage clair — sans SQL, sans file d'attente de data engineering, sans attente.

Oui. C'est le workflow central pour lequel Querri est conçu. Connectez HubSpot ou téléversez un export Salesforce, importez vos données de facturation depuis QuickBooks ou un CSV, et récupérez vos données MAP — Querri les associe automatiquement grâce à une correspondance intelligente des colonnes. Posez des questions d'attribution en langage naturel : « Quels canaux génèrent le plus de chiffre d'affaires conclu, pas seulement des leads ? » et obtenez une réponse fondée sur les données à travers les trois sources.

Une fois vos données connectées, exécuter une synthèse de pipeline hebdomadaire prend quelques minutes. La configuration initiale — connecter les sources et définir vos indicateurs clés — est un investissement ponctuel. Ensuite, enregistrez-la comme workflow planifié et la synthèse de pipeline du lundi matin s'exécute automatiquement, livrée vers Google Sheets ou votre Querri Library sans que personne n'y touche.

Oui. Querri a été conçu pour les personnes qui comprennent le moteur de revenus, pas pour celles qui écrivent du SQL. Posez vos questions de la même manière que lors d'un appel de prévision — « Quelle est notre couverture de pipeline par étape et par commercial pour le Q2 vs. le Q1 ? » — et obtenez des réponses avec graphiques, tableaux et récit. Et pour les managers RevOps qui maîtrisent le SQL : chaque étape effectuée par Querri est visible et inspectable, pour que vous puissiez vérifier la logique avant de présenter le chiffre au CRO.

Oui. Querri est certifié SOC 2 Type II, avec chiffrement en transit et au repos, isolation des locataires, RBAC, prise en charge du SSO/MFA et journalisation d'audit. Vos données de revenus 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 — pour que la finance voie les prévisions, que les commerciaux voient leur atteinte et que les données de rémunération sensibles restent là où elles doivent être.

Le prétraitement agentique de Querri détecte et corrige automatiquement les problèmes de format qui rendent les exports CRM réels peu fiables pour l'analyse — lignes d'en-tête supplémentaires, noms d'étapes incohérents, enregistrements en double, dates de clôture manquantes, cellules fusionnées. Il s'en occupe dès l'ingestion, avant que toute analyse ne commence, pour que vous ne passiez pas la moitié de votre journée à nettoyer des données avant de pouvoir commencer le vrai travail.

L'analytics revenue operations est la pratique consistant à connecter, nettoyer et analyser les données qui font tourner le moteur de revenus — pipeline, entonnoir, prévision, attribution, atteinte des quotas — afin de donner aux équipes RevOps et à la direction des revenus une vue fiable et actuelle de ce qui se passe et pourquoi. Le défi n'est pas l'accès aux données : les équipes RevOps ont plus de données que toute autre fonction. Le défi, c'est que les données sont éparpillées entre le CRM, le MAP, le système de facturation et une douzaine de tableurs — ce qui les rend longues à consolider, impossibles à valider et indisponibles lorsque le CRO pose une question en pleine réunion. Querri résout cela en connectant ces sources, en nettoyant les données automatiquement et en permettant au RevOps de poser des questions en langage naturel au lieu de soumettre un ticket et d'attendre deux semaines une réponse.