स्प्रेडशीट में कम आग बुझाना। ज़्यादा बनाए रखा गया राजस्व।

क्योंकि सबसे महत्वपूर्ण संकेत कम से कम पाँच अलग-अलग सिस्टम में बिखरे होते हैं — अकाउंट इतिहास के लिए CRM, सपोर्ट टिकट के लिए helpdesk, उपयोग के लिए प्रोडक्ट एनालिटिक्स, अनुबंध डेटा के लिए बिलिंग, और NPS के लिए सर्वे टूल्स। अधिकांश CS प्लेटफ़ॉर्म केवल इनमें से एक या दो स्रोतों से डेटा खींचते हैं, और उनमें से कोई भी टिकट और कॉल नोट्स के अंदर के उस अनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट को नहीं पढ़ सकता जहाँ असली जोखिम संकेत रहते हैं। Querri इन सभी स्रोतों को एक workspace में जोड़ता है और AI का उपयोग करके उस फ्री टेक्स्ट से स्ट्रक्चर्ड संकेत — भावना, शिकायत विषय, escalation संकेतक — निकालता है जिसका विश्लेषण आपके अन्य टूल्स नहीं कर सकते।

Querri HubSpot CRM (हर 4 घंटे में ऑटो-सिंक), Salesforce (early access), BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server और Redshift से नेटिव रूप से कनेक्ट होता है। Zendesk, Freshdesk या Intercom जैसे सपोर्ट प्लेटफ़ॉर्म — और Delighted, Medallia या Gainsight एक्सपोर्ट जैसे सर्वे टूल्स के लिए — आप CSV या Excel एक्सपोर्ट अपलोड करते हैं। Querri आपके एक्सपोर्ट को स्वचालित रूप से जोड़ता है और फ़ील्ड फ़ॉर्मेट को मानकीकृत करता है, भले ही अकाउंट ID, तिथि श्रेणियाँ या स्टेटस मान सिस्टम के बीच मेल न खाते हों।

समर्पित CS प्लेटफ़ॉर्म workflow ऑर्केस्ट्रेशन में मज़बूत हैं — हेल्थ स्कोर, CTA, playbook निष्पादन — लेकिन वे स्ट्रक्चर्ड, पूर्वनिर्धारित डेटा इनपुट पर निर्भर रहते हैं। जो वे नहीं कर सकते वह है टिकट, कॉल नोट्स और सर्वे verbatims के अंदर के अनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट का विश्लेषण करके उन पैटर्न को खोजना जिन्हें आपके डैशबोर्ड चूक रहे हैं। Querri उस अंतर को भरता है: यह फ्री टेक्स्ट पढ़कर शिकायत विषय, भावना बदलाव और churn संकेत सामने लाता है, और फिर आपको उस विश्लेषण को अपने CRM और बिलिंग डेटा के साथ एक workspace में संयोजित करने देता है। Querri को उस विश्लेषणात्मक परत के रूप में सोचें जो आपके CS प्लेटफ़ॉर्म के इनपुट को बेहतर बनाती है।

हाँ — और यह CS टीमों के लिए Querri की सबसे मज़बूत क्षमताओं में से एक है। एक टिकट एक्सपोर्ट या NPS प्रतिक्रिया फ़ाइल अपलोड करें और Querri रिकॉर्ड को विषय के अनुसार समूहित कर सकता है, भावना पैटर्न की पहचान कर सकता है, सबसे आम समस्या प्रकारों को सामने ला सकता है भले ही टैगिंग असंगत हो, और चिह्नित कर सकता है कि कौन से अकाउंट सबसे अधिक जोखिम वाले संकेत उत्पन्न कर रहे हैं। यह QBR तैयारी और churn पोस्ट-मॉर्टम के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है, जहाँ सबसे कार्रवाई योग्य प्रमाण फ्री टेक्स्ट में होते हैं, स्कोर में नहीं।

एक बार आपका डेटा लोड हो जाने पर, एक साप्ताहिक CS सारांश चलाने में कुछ मिनट लगते हैं। पहली बार की सेटअप — अपने स्रोतों को कनेक्ट करना और अपने प्रमुख प्रश्नों को परिभाषित करना — एक बार का निवेश है। उसके बाद, इसे एक शेड्यूल किए गए workflow के रूप में सहेजें और सोमवार का CS डाइजेस्ट स्वचालित रूप से रिफ्रेश होता है, Google Sheets या आपकी Querri Library में पहुँचाया जाता है, बिना किसी के एक्सपोर्ट खींचे और स्प्रेडशीट को फिर से बनाए।

हाँ। Querri उन लोगों के लिए बनाया गया था जो ग्राहक को समझते हैं — न कि उन लोगों के लिए जो SQL लिखते हैं। प्रश्न उसी तरह पूछें जैसे आप उन्हें किसी QBR में पूछते — 'इस महीने किन enterprise अकाउंट्स में नकारात्मक भावना वाले टिकट और उपयोग में गिरावट रही?' — और चार्ट, टेबल और narrative के साथ उत्तर पाएं। उन ops मैनेजरों के लिए जो SQL जानते हैं: Querri जो भी चरण उठाता है वह दृश्यमान और निरीक्षण योग्य है, ताकि आप VP of CS के साथ कोई निष्कर्ष साझा करने से पहले तर्क को सत्यापित कर सकें।

हाँ। Querri SOC 2 Type II प्रमाणित है, ट्रांज़िट और रेस्ट में एन्क्रिप्शन, tenant आइसोलेशन, RBAC, SSO/MFA समर्थन और ऑडिट लॉगिंग के साथ। ग्राहक डेटा का उपयोग कभी भी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया जाता। भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण आपको ठीक से प्रबंधित करने देते हैं कि कौन क्या देख सकता है — ताकि CSM अपना खुद का अकाउंट पोर्टफ़ोलियो देखें, टीम लीड टीम परफ़ॉर्मेंस देखें, और संवेदनशील ARR या अनुबंध डेटा उचित रूप से सीमित रहे।

Querri की agentic प्रीप्रोसेसिंग उन फ़ॉर्मेटिंग समस्याओं को स्वचालित रूप से पहचानती और ठीक करती है जो वास्तविक CS एक्सपोर्ट को विश्लेषण के लिए अविश्वसनीय बनाती हैं — अतिरिक्त हेडर पंक्तियाँ, असंगत अकाउंट ID फ़ॉर्मेट, डुप्लिकेट संपर्क रिकॉर्ड, गायब टाइमस्टैम्प, मर्ज की गई सेल। यह इनजेशन पर संभालता है, किसी भी विश्लेषण के शुरू होने से पहले, ताकि आप यह समझने से पहले कि आपके अकाउंट पोर्टफ़ोलियो में वास्तव में क्या हो रहा है, अपना आधा दिन डेटा साफ़ करने में न बिताएं।

कस्टमर सक्सेस एनालिटिक्स वह अभ्यास है जिसमें आपके CS संचालन द्वारा उत्पन्न डेटा का विश्लेषण किया जाता है — टिकट टेक्स्ट, NPS प्रतिक्रियाएं, प्रोडक्ट उपयोग, बिलिंग घटनाएं, अकाउंट गतिविधि — यह समझने के लिए कि कौन से ग्राहक स्वस्थ हैं, कौन से जोखिम में हैं, और CSM का समय कहाँ केंद्रित करना है। अधिकांश CS टीमों के लिए चुनौती डेटा तक पहुँच नहीं है: वे इसकी विशाल मात्रा उत्पन्न करती हैं। चुनौती यह है कि सबसे मूल्यवान संकेत — कॉल नोट्स में विषय, सर्वे verbatims में भावना, सपोर्ट टिकट में पैटर्न — अनस्ट्रक्चर्ड हैं और बड़े पैमाने पर विश्लेषण करना कठिन है। Querri इसे हल करता है, CS ops टीमों को फ्री टेक्स्ट का विश्लेषण करने और कई स्रोतों के एक्सपोर्ट को संयोजित करने देकर ताकि वे सहज भाषा में प्रश्न पूछ सकें, बिना किसी BI रिपोर्ट का इंतज़ार किए या हाथ से pivot टेबल बनाए।