Querri को एक बार सिखाएँ।इसे हमेशा के लिए इस्तेमाल करें।
Skills पुन: प्रयोज्य विश्लेषण रेसिपी हैं। उस शब्दावली, व्यावसायिक नियमों और चरणों को कैप्चर करें जो आपको सही जवाब तक पहुँचाते हैं, और जब सवाल दोबारा आए तो Querri उस रेसिपी को फिर से इस्तेमाल कर सकता है।
Skills
Create and manage reusable skills that guide the AI agent’s approach.
Upcoming Account Renewals Window
Identifies accounts with renewal dates within a configurable upcoming time window and returns the full account list sorted by renewal date so teams can prioritize near-term renewals.
Prioritize At-Risk Accounts by Usage Decline and Open Support Tickets
Produces a prioritized list of customer accounts by combining usage-decline metrics with open support ticket counts, then generates a ranked visualization and an Excel export for CSM triage.
Renewal Account Health Dashboard From Usage, Support, and CSM Touchpoints
Computes a renewal health summary per account by combining upcoming renewal dates with recent product usage, support ticket volume, and CSM engagement recency, then produces charts to surface at-risk renewals by low activity, stale touchpoints, or high…
Cross-Channel Paid Ads WoW Performance With ROAS
Unifies paid ad performance from multiple platforms, joins it to web analytics sessions and CRM revenue, then computes week-over-week changes in spend, conversions, CPA, and ROAS by channel with variance flags and a companion visualization dataset.
Re-explaining the same analysis every month is how answers drift. Capture it once as a Skill, and the methodology stays consistent.
“We spent months trying to get these answers… With Querri, we got the same thing in minutes.”
“Querri has revolutionized how Digital Ignite organizes and utilizes data… we can ask deeper, more strategic questions.”
“Querri cut analysis time by 75%, from 6 hours to 30 minutes.”
वही सवाल बार-बार लौटते हैं। वही तरीका भी लौटना चाहिए।
आज ज़्यादातर टीमों के पास आवर्ती विश्लेषण को संभालने के दो तरीके हैं। दोनों में आपको हर महीने उन्हीं लोगों को वही रेसिपी दोबारा समझानी पड़ती है।
हर बार दोबारा समझाना
हर महीने AI (या किसी नए विश्लेषक) को उन्हीं चरणों से गुज़ारें। कौन-सा डेटा स्रोत। कौन-से फ़िल्टर। किन खातों को छोड़ना है। यह सब एक ही व्यक्ति के दिमाग में रहता है।
- हर मासिक क्लोज़, बोर्ड तैयारी या KPI रोलअप शून्य से शुरू होता है
- जवाब बदलते रहते हैं। एक ही सवाल पर अलग-अलग विश्लेषक अलग-अलग आंकड़े पाते हैं।
- किसी नए साथी को शामिल करने का मतलब है वही पाँच-चरणीय रेसिपी फिर से साथ मिलकर दोहराना
- विशेषज्ञ चला जाता है, और कार्यप्रणाली उसके साथ चली जाती है
ऐसे विकी में दस्तावेज़ करना जिसे कोई नहीं पढ़ता
कार्यप्रणाली को Notion, Confluence या किसी Google Doc में लिख लें। यह एक तिमाही के भीतर पुरानी पड़ जाती है, और AI एजेंट उसे वैसे भी नहीं पढ़ता।
- दस्तावेज़ वास्तविक अभ्यास से पीछे रह जाते हैं। विकी कुछ कहता है, टीम कुछ और करती है।
- AI एजेंट को हर चैट में नियम विस्तार से बताने पड़ते हैं। कोई निरंतरता नहीं।
- यह जाँचने का कोई तरीका नहीं कि दस्तावेज़ की गई रेसिपी वाकई सही जवाब देती है
- साझा करने का मतलब है “यह रहा एक लिंक,” न कि “एजेंट इसे अपने आप इस्तेमाल करेगा”
रेसिपी को एक बार Skill के रूप में कैप्चर करें, और अगली बार ज़रूरत पड़ने पर Querri वही व्यावसायिक तर्क लागू कर सकता है।
कोई दोबारा समझाना नहीं। कोई पुराना विकी नहीं। एक आज़माई हुई रेसिपी जिसे आपका एजेंट अपने आप लागू करता है, और आपकी पूरी टीम वही सत्य का स्रोत साझा करती है। अकेले प्रॉम्प्ट क्यों काफ़ी नहीं हैं →
अपना Skill बनाएँआवर्ती सवाल से पुन: प्रयोज्य रेसिपी तक चार चरणों में।
कैप्चर करें
इसे एक बार हल करें, फिर वे चरण चुनें जो काम आए और Save as Skill पर क्लिक करें। और जानें →
परिष्कृत करें
एक शीर्षक, विवरण और किसी भी असाधारण स्थिति के लिए निर्देश जोड़ें — वही बातें जो आप किसी नए साथी को बताते।
साझा करें
इसे पूरे संगठन में प्रचारित करें, या इसे संगठनों के बीच ले जाने के लिए .qskill के रूप में एक्सपोर्ट करें। और जानें →
यही वह क्षण है जब एक Skill जन्म लेता है।
सीधे Data Flow में, किसी अच्छे जवाब के पीछे के चरण चुनें और उन्हें सहेजें। कोई सेटअप नहीं, कोई दोबारा टाइप करना नहीं। Skill ठीक वही कैप्चर करता है जो चला।
वॉकथ्रू देखें →तीन तरह का मार्गदर्शन, एक पुन: प्रयोज्य रेसिपी।
एक Skill उन बातों को एक साथ जोड़ता है जो आप किसी नए विश्लेषक को बताते: कौन-सा डेटा इस्तेमाल करना है, चीज़ों को क्या कहना है, किन असाधारण स्थितियों पर ध्यान देना है, और कौन-से चरण सही जवाब देते हैं। आपको तीनों देने की ज़रूरत नहीं। केवल-निर्देश वाले Skills उच्च-स्तरीय मार्गदर्शन के लिए काम आते हैं। केवल-योजना वाले Skills सीमित, निश्चयात्मक सवालों के लिए काम आते हैं। सबसे उपयोगी Skills दोनों को जोड़ते हैं।
शीर्षक & विवरण
मनुष्य-पठनीय नाम और एक छोटा सारांश। एजेंट इनका उपयोग यह तय करने के लिए करता है कि Skill सामने मौजूद सवाल के लिए प्रासंगिक है या नहीं।
उन्नत निर्देश
मुक्त-रूप, प्राकृतिक-भाषा मार्गदर्शन: कौन-सा डेटा स्रोत इस्तेमाल करना है, असाधारण स्थितियों की व्याख्या कैसे करनी है, चीज़ों को क्या कहना है, किससे बचना है।
उदाहरण योजना
विश्लेषण चरणों (फ़िल्टर, समूह, जॉइन, ट्रांसफ़ॉर्म, विज़ुअलाइज़) की एक वैकल्पिक, क्रमबद्ध सूची, साथ में हर चरण को चाहिए कॉलम।
वास्तविक काम से पहले से भरा
किसी प्रोजेक्ट के Data Flow से एक Skill बनाएँ और योजना उन्हीं चरणों से भर जाती है जो आपने वास्तव में चलाए। कोई अनुमान नहीं।
account_id, account_name, arr, renewal_date, csm_owner. Exclude or handle NULL renewal dates.WHERE renewal_date >= DATE '2026-04-10'
AND renewal_date <= DATE '2026-07-09'
ORDER BY renewal_date ASC
व्यक्तिगत & संगठन-साझा
हर Skill व्यक्तिगत के रूप में शुरू होता है। एडमिन उपयोगी Skills को पूरे संगठन में प्रचारित करते हैं ताकि पूरी टीम एक व्यक्ति के काम का लाभ उठाए।
प्रति चैट पाँच तक लोड करें
एक ही बातचीत में Skills को मिलाएँ-जुलाएँ। जैसे-जैसे सवाल विकसित होते हैं, एजेंट सही वाले तक पहुँचता है।
मज़बूत संकेत, सख़्त स्क्रिप्ट नहीं
एजेंट योजना को वास्तविक सवाल के अनुसार ढालता है। आपको दोहराने योग्य जवाब मिलते हैं, फ़ॉलो-अप सवाल पूछने की क्षमता खोए बिना।
संगठनों के बीच पोर्टेबल
Skills को .qskill फ़ाइलों के रूप में एक्सपोर्ट करें। उन्हें कार्यक्षेत्रों के बीच ले जाएँ, साझेदारों के साथ साझा करें, या उन्हें वर्शन-कंट्रोल करें।
हर टीम के पास रेसिपी होती हैं। ये वे हैं जो सबसे तेज़ी से मूल्य बढ़ाती हैं।
Skills हर उस टीम के लिए काम करते हैं जो एक ही विश्लेषण एक से ज़्यादा बार चलाती है। यहाँ वे पैटर्न हैं जो हम सबसे अधिक देखते हैं।
वित्त & FP&A
महीने के अंत का क्लोज़, बोर्ड-डेक KPI सारांश, विचलन विश्लेषण, नेट रेवेन्यू रिटेंशन। संरचना तय है; केवल समय-सीमा बदलती है। Skills कार्यप्रणाली को बाँध देते हैं ताकि हर क्लोज़ पिछले से मेल खाए।
- ✓ट्रायल, आंतरिक और टेस्ट खाते अपने आप बाहर रखे जाते हैं। हर महीने वही नियम।
- ✓वित्तीय-वर्ष के कैलेंडर और समय-क्षेत्र के अनुसार सही की गई तिथियाँ अंतर्निहित
- ✓एक Skill टीम के लिए “MRR क्या है?” का सत्य का स्रोत बन जाता है
Revenue Operations
पाइपलाइन स्वच्छता, बिक्री-चक्र की गति, lead-to-opp रूपांतरण, क्षेत्र कवरेज। Skills आपकी चरण परिभाषाओं और योग्यता नियमों को कोड में बदल देते हैं ताकि रिपोर्ट एक-दूसरे से असहमत होना बंद कर दें।
- ✓आपकी चरण परिभाषाएँ, आपके “योग्य” मानदंड, एक बार कोड में दर्ज
- ✓पाइपलाइन को चरण-संभाव्यता या रूपांतरण इतिहास के अनुसार भारित करें। आपका फ़ैसला।
- ✓हर टीम मीटिंग, हर QBR, हर बोर्ड अपडेट में वही आंकड़े
Customer Success
हेल्थ स्कोरिंग, QBR तैयारी, नवीनीकरण-जोखिम विश्लेषण, उपयोग कोहोर्ट। Skills उन भारों और संकेतों को कोड में बदल देते हैं जो आपके व्यवसाय के लिए “स्वस्थ” को परिभाषित करते हैं, ताकि हर CSM एक ही प्लेबुक से काम करे।
- ✓आपका हेल्थ-स्कोर फ़ॉर्मूला, हर अकाउंट रिव्यू में एक-सा
- ✓QBR-डेक सारांश: उपयोग, अपनापन, ROI। हर तिमाही वही स्वरूप।
- ✓नए CSM पहले ही दिन संगठन का Skill चलाते हैं। किसी के साथ चलकर सीखने की ज़रूरत नहीं।
प्रोडक्ट एनालिटिक्स
कोहोर्ट रिटेंशन, सक्रियण फ़नल, फ़ीचर अपनापन, churn विश्लेषण। “सक्रिय” या “संलग्न” की आपकी परिभाषा स्पष्ट नहीं है। इसे एक Skill के रूप में कोड में दर्ज करें ताकि हर विश्लेषण वही इस्तेमाल करे।
- ✓सक्रियण मानदंड, कोहोर्ट सीमाएँ और रिटेंशन बकेट एक बार कोड में दर्ज
- ✓क्रॉस-सोर्स जॉइन (प्रोडक्ट इवेंट, बिलिंग, सपोर्ट) पहले से परिभाषित
- ✓हर कार्यकारी रिपोर्ट में वही रिटेंशन स्वरूप। रुझान पढ़ने योग्य बन जाते हैं।
Skills अपनी कीमत वहाँ वसूलते हैं जहाँ निरंतरता मायने रखती है।
आवर्ती रिपोर्टिंग
महीने के अंत का क्लोज़, बोर्ड डेक, साप्ताहिक KPI रोलअप। संरचना तय है और केवल तिथियाँ बदलती हैं, इसलिए कार्यप्रणाली तिमाही दर तिमाही बँधी रहती है।
साझा परिभाषाएँ
क्या “योग्य” माना जाता है, कोहोर्ट और राजस्व आरोपण कैसे परिभाषित हैं, किन खातों को छोड़ना है। इसे एक बार तय कर दें ताकि टीम भर की हर व्यू सहमत हो।
मुश्किल डेटा & ऑनबोर्डिंग
ब्रिज-टेबल जॉइन, समय-क्षेत्र सुधार, टेस्ट-अकाउंट फ़िल्टर। इन्हें एक बार कोड में दर्ज करें, और जब कोई नया जुड़े, रेसिपी उसे चरण-दर-चरण मार्गदर्शन देती है।
Skills तीन रास्तों में से एक हैं। वही चुनें जो फ़िट हो।
Skills पुन: प्रयोज्य रेसिपी हैं जो डेटासेट और समय-सीमाओं में लचीले ढंग से ढल जाती हैं (आप उन्हें फिर भी ट्रिगर करते हैं, एजेंट डेटा के अनुसार ढलता है)। स्वचालित प्रोजेक्ट ठीक वही पाइपलाइन एक शेड्यूल पर ताज़ा डेटा के साथ दोबारा चलाते हैं — कोई बदलाव नहीं, कोई मैनुअल चरण नहीं। और बाकी के लिए, बस पूछ लें।
| Skills बनाम स्वचालित प्रोजेक्ट बनाम पूछना | किसी Skill की ओर बढ़ें | प्रोजेक्ट को स्वचालित करें | बस सीधे पूछें |
|---|---|---|---|
| एक बार का सवाल | सवाल टाइप करना तेज़ है | ||
| ठीक वही पाइपलाइन, ताज़ा डेटा, शेड्यूल पर चलती है | लय तय करें और छोड़ दें। हर बार वही चरण। | ||
| अलग-अलग डेटासेट, समय-सीमाओं या सेगमेंट में वही रेसिपी | एजेंट रेसिपी को उस डेटा के अनुसार ढालता है जिसकी ओर आप इशारा करते हैं | ||
| डैशबोर्ड या ईमेल को हर सुबह ताज़ा होना चाहिए | प्रोजेक्ट शेड्यूल करें। यह अपने आप डैशबोर्ड पर भेज देता है। | ||
| किसी नए विश्लेषक को ऑनबोर्ड करना | संगठन-व्यापी Skill साझा करें। कार्यप्रणाली साथ चलती है। | ||
| खुली-अंत वाली खोजबीन | एजेंट को जिज्ञासु बने रहने दें | ||
| व्यावसायिक नियम हर तिमाही बदलते हैं | छोड़ दें। Skill अपडेट करना जितना बचाता है उससे ज़्यादा खर्च करता है। | छोड़ दें। पाइपलाइन जल्दी पुरानी पड़ जाती है। | नियम स्थिर होने तक सीधे पूछें |
| “इस डेटासेट में क्या दिलचस्प है?” | खुले-अंत वाले सवाल बिना उलझन के सबसे अच्छे चलते हैं |
संक्षेप में: Skills ढलते हैं, स्वचालित प्रोजेक्ट नहीं। जब वही पाइपलाइन शेड्यूल पर ताज़ा डेटा के साथ दोबारा चलनी हो, तो प्रोजेक्ट को स्वचालित करें। ऐसी रेसिपी के लिए जिसे डेटा में बदलाव संभालना है, एक Skill इस्तेमाल करें। कुछ एक बार का? बस पूछ लें।
Skills कोई फ़ीचर नहीं हैं। ये वह तरीका हैं जिससे आपकी टीम स्केल करती है।
निरंतरता
वही सवाल वही जवाब पाता है, चाहे आपका VP पूछे, आपका नया कर्मचारी या आपका CEO। अब और नहीं “मेरा आंकड़ा तुम्हारे से क्यों नहीं मिलता?”
जवाब तक तेज़ पहुँच
कार्यप्रणाली पहले से कोड में दर्ज है। मासिक क्लोज़, साप्ताहिक KPI, बोर्ड तैयारी। जिसमें पहले एक मीटिंग लगती थी, अब बस एक सवाल लगता है।
संस्थागत ज्ञान जो टिका रहता है
जब आपका सबसे अच्छा विश्लेषक छुट्टी पर जाता है, या चला जाता है, तब भी टीम की कार्यप्रणाली बनी रहती है। रेसिपी कार्यक्षेत्र में रहती है, किसी एक व्यक्ति के दिमाग में नहीं।
किसी प्रोजेक्ट से सहेजें, या शुरू से बनाएँ।
दोनों रास्ते एक ही तरह का Skill बनाते हैं। वही चुनें जो इस बात से मेल खाए कि आप जवाब तक कैसे पहुँचे।
दोनों रास्ते देखें
किसी प्रोजेक्ट से Save as Skill
- ✓Data Flow खोलें किसी ऐसे प्रोजेक्ट में जहाँ आप पहले ही विश्लेषण कर चुके हैं
- ✓वे चरण चुनें जिन्होंने आपको पसंद आया परिणाम दिया
- ✓Save as Skill पर क्लिक करें चयन टूलबार में। उदाहरण योजना अपने आप भर जाती है।
- ✓एक शीर्षक, विवरण और कोई भी अतिरिक्त निर्देश जोड़ें
Skills सेक्शन में एक Skill लिखें
- ✓शीर्षक, विवरण और उन्नत निर्देश लिखें जिनका एजेंट को पालन करना चाहिए
- ✓उदाहरण योजना चरण-दर-चरण बनाएँ, या केवल-निर्देश वाले Skills के लिए इसे छोड़ दें
- ✓असली सवालों पर परखें Skill को किसी चैट में लोड करके
- ✓किसी
.qskillफ़ाइल को इम्पोर्ट करें किसी दूसरे संगठन से शुरुआती बिंदु के रूप में
एक व्यक्ति इसे सुलझाता है। पूरी टीम इसे अपना लेती है।
हर Skill व्यक्तिगत के रूप में शुरू होता है। जब यह अपनी कीमत साबित कर देता है, तो एक एडमिन इसे पूरे संगठन में प्रचारित करता है, ताकि कार्यप्रणाली किसी एक विश्लेषक के दिमाग में रहना बंद कर दे।
व्यक्तिगत
आप स्वतंत्र रूप से बनाते, संपादित करते और हटाते हैं। केवल आप ही अपनी रेसिपी देख सकते हैं।
एक एडमिन इसे प्रचारित करता है
जब कोई Skill ख़ुद को साबित कर देता है, तो एक एडमिन इसे पूरे संगठन में साझा करता है। प्रचार केवल एडमिन द्वारा नियंत्रित है। पूरा मॉडल →
संगठन-व्यापी
पूरी टीम इसे विरासत में पाती है, और नए साथियों को पहले ही दिन प्लेबुक मिल जाती है।
अपनी टीम का पहला Skill आज ही कैप्चर करें।
हमारी टीम के किसी सदस्य के साथ देखें कि एक Skill कैसे बनता है — किसी प्रोजेक्ट के Data Flow से लेकर संगठन-व्यापी अपनाने तक। या सीधे दस्तावेज़ में उतर जाएँ।