Customer Success के लिए QUERRI
स्प्रेडशीट में कम आग बुझाना। ज़्यादा बनाए रखा गया राजस्व।
Customer Success टीमें Querri का उपयोग किस लिए करती हैं
हर CS विश्लेषण। एक प्लेटफ़ॉर्म।
churn संकेत पहचानने से लेकर QBR तैयारी तक — आपकी टीम जो भी विश्लेषण करती है, सब एक ही जगह।
churn संकेतों की शीघ्र पहचान
जोखिम वाले ग्राहकों को समय रहते पहचानना हमेशा से असली मेहनत का काम रहा है, क्योंकि कई संकेत स्ट्रक्चर्ड मेट्रिक्स में नहीं, टेक्स्ट में होते हैं। Querri उस टेक्स्ट से जोखिम संकेत निकालता है जिसे आपके डैशबोर्ड नहीं पढ़ सकते: टिकट में नकारात्मक भावना, कॉल नोट्स में escalation विषय, NPS verbatims में शिकायत के पैटर्न। उपयोग और बिलिंग डेटा के साथ मिलकर, यह एक जोखिम तस्वीर बनाता है जो किसी औपचारिक हेल्थ स्कोर अलर्ट से कई हफ़्ते आगे होती है।
पूछकर देखिए
ऐप में
अपना QBR तरीका एक बार लिखें, फिर आंकड़ों पर नज़र रखें और उन्हें पेश करें
ये एक डेमो कंपनी के डेटा के साथ Querri के स्क्रीनशॉट हैं।
यह कैसे काम करता है
Querri कस्टमर सक्सेस के लिए कैसे काम करता है
चरण 1 — कनेक्ट करें
अपने पूरे CS डेटा स्टैक को कनेक्ट करें
चरण 2 — साफ़ करें
उन बिखरे हुए डेटा को साफ़ करें जिन पर आपकी CS टीम निर्भर करती है
यह कैसे काम करता है
बिखरे हुए CS एक्सपोर्ट से चार चरणों में नेतृत्व के लिए तैयार आउटपुट तक
कोई भी CS ops मैनेजर इस workflow को चला सकता है। कोई SQL नहीं, कोई डेटा इंजीनियरिंग टिकट नहीं, कतार में कोई इंतज़ार नहीं।
कनेक्ट करें
अपने helpdesk, CRM या सर्वे टूल से एक्सपोर्ट अपलोड करें — या HubSpot, Salesforce, BigQuery और Google Drive को कनेक्ट करें।
साफ़ करें
Querri स्वचालित रूप से अकाउंट ID को सामान्य करता है, संपर्क रिकॉर्ड को डीडुप्लिकेट करता है, तिथि फ़ॉर्मेट को ठीक करता है, और आपके CS डेटा स्रोतों में फ़ील्ड बेमेल को हल करता है।
विश्लेषण करें
अपना प्रश्न सहज भाषा में पूछें। Querri बहु-चरणीय विश्लेषण चलाता है — churn संकेत, हेल्थ स्कोर इनपुट, अकाउंट सेगमेंटेशन, टिकट विषय खोज — और अपने तर्क को स्पष्ट, निरीक्षण योग्य चरणों में दिखाता है।
साझा करें
Excel, PowerPoint या PDF में एक्सपोर्ट करें। एक लाइव CS डैशबोर्ड बनाएं। या पूरे workflow को हर सप्ताह स्वचालित रूप से चलाने के लिए शेड्यूल करें।
हमारे playbooks के साथ हर चरण को क्रिया में देखें
वास्तविक CS workflows के लिए चरण-दर-चरण वॉकथ्रू — अपने पहले एक्सपोर्ट को कनेक्ट करने से लेकर एक स्वचालित साप्ताहिक अकाउंट हेल्थ रिपोर्ट बनाने तक।
चरण 3 — विश्लेषण करें
डेटा इंजीनियरिंग टिकट के बिना CS प्रश्नों के उत्तर दें
अधिकांश CS टीमों के लिए वास्तविकता
आप हज़ारों ग्राहक संकेतों पर बैठे हैं। अधिकांश टूल्स उन्हें बस पढ़ ही नहीं सकते।
ग्राहक संकेत कई टूल्स में बिखरे होते हैं, और उन्हें एक साथ लाना हमेशा से असली मेहनत का काम रहा है। Querri इसे आसान बनाता है।
फ़्री टेक्स्ट
जहाँ churn के कई संकेत लिखे होते हैं
टिकट में नकारात्मक स्वर, नोट्स में शिकायत के विषय और सर्वे टिप्पणियों में घटती रुचि को हाथ से गिनना मुश्किल है। Querri इन्हें पढ़कर ऐसे कॉलम में बदल देता है जिन्हें आप ट्रैक कर सकते हैं।
कई टूल्स
हर टूल में ग्राहक की तस्वीर का एक हिस्सा
CRM, helpdesk, प्रोडक्ट एनालिटिक्स, बिलिंग और सर्वे, हर एक कहानी का एक हिस्सा बताता है। Querri इन्हें जोड़ता है ताकि एक ही सवाल सब तक पहुँच सके।
स्प्रेडशीट
CS टीमों के लिए असली काम करती हैं
Querri इनके साथ काम करता है, आपके स्रोतों को जोड़ता है और बिना डेटा टीम या SQL के आपकी भाषा में सवालों के जवाब देता है।
चरण 4 — साझा करें और स्वचालित करें
साप्ताहिक CS रिपोर्ट और अकाउंट हेल्थ समीक्षाओं को स्वचालित करें
CS में सबसे बड़ी समस्या यह नहीं है कि हमारे पास डेटा नहीं है — बल्कि यह कि वह पाँच अलग-अलग टूल्स में रहता है और उनमें से कोई भी एक ही अकाउंट ID पर सहमत नहीं होता।
हेड ऑफ़ कस्टमर सक्सेस ऑपरेशंस
B2B SaaS, 200-व्यक्ति वाली कंपनी
नया — Querri Wrapped
आपने विश्लेषण चलाया।
Querri QBR deck बनाता है।
CS ops समय का सबसे अच्छा उपयोग स्लाइड्स को फ़ॉर्मेट करना नहीं है — बल्कि यह जानना है कि अकाउंट डेटा का क्या अर्थ है और उसके बारे में क्या करना है। Querri Wrapped चक्र को पूरा करता है: एक बार आपका विश्लेषण पूरा हो जाने पर, Querri की agentic पाइपलाइन इसे सेकंडों में एक पूर्ण, ब्रांडेड CS परफ़ॉर्मेंस प्रेज़ेंटेशन में बदल देती है।
25 स्लाइड टेम्पलेट। इंटरैक्टिव Plotly चार्ट। फ़ुलस्क्रीन 16:9 प्रेज़ेंटेशन मोड। PowerPoint या PDF में एक्सपोर्ट। नवीनीकरण पाइपलाइन, अकाउंट हेल्थ रुझान, churn संकेत और narrative — सब एक ही आउटपुट में जो कार्यकारी समीक्षा के लिए तैयार है।
अपने विशिष्ट CS workflows के लिए Querri को क्रिया में देखने के लिए तैयार हैं?
हमारी चरण-दर-चरण CS playbooks की लाइब्रेरी का अन्वेषण करें — प्रत्येक एक वास्तविक customer success कार्य के इर्द-गिर्द बनाया गया है।
Querri क्यों
अलग ढंग से बनाया गया — ताकि CS टीमें वास्तव में इसका उपयोग कर सकें।
यह उन संकेतों को पढ़ता है जिन्हें आपके टूल्स नहीं पढ़ सकते।
टिकट, कॉल नोट्स, NPS verbatims — सबसे महत्वपूर्ण ग्राहक संकेत अनस्ट्रक्चर्ड होते हैं। Querri फ्री टेक्स्ट को स्ट्रक्चर्ड कॉलम में बदल देता है: शिकायत विषय, भावना, प्राथमिकता, escalation संकेतक। जिन संकेतों को आप पहले माप नहीं सकते थे, वे ट्रैक करने योग्य मेट्रिक्स बन जाते हैं।
हर विश्लेषण पारदर्शी और बचाव योग्य है।
चरण-दर-चरण तर्क जिसे आप VP of CS के साथ साझा करने से पहले निरीक्षण कर सकते हैं। कोई ब्लैक बॉक्स नहीं, कोई churn पूर्वानुमान नहीं जिसे आप समझा न सकें। जब नेतृत्व विरोध करता है, तो आप सेकंडों में विश्लेषण में वापस आ जाते हैं।
CS प्रश्न सहज भाषा में पूछें, मिनटों में उत्तर पाएं — दो सप्ताह वाला BI टिकट नहीं। churn संकेत, हेल्थ स्कोर इनपुट, अकाउंट सेगमेंट — सब एक ही workspace से, SQL के बिना।
पूर्ण CS एनालिटिक्स workflow। एक प्लेटफ़ॉर्म। कोई भी CS ops मैनेजर इसे चला सकता है।
इसे निःशुल्क आज़माएंसुरक्षा और गोपनीयता
आपका ग्राहक डेटा आपका ही रहता है।
कस्टमर सक्सेस डेटा में नवीनीकरण मूल्य, हेल्थ स्कोर, escalation रिकॉर्ड और रणनीतिक अकाउंट संदर्भ शामिल हैं — संगठन के सबसे संवेदनशील डेटा में से। Querri उन टीमों के लिए बनाया गया है जो डेटा सुरक्षा घटना का जोखिम नहीं उठा सकतीं।
SOC 2 Type II प्रमाणित
स्वतंत्र रूप से ऑडिट किया गया →
ट्रांज़िट और रेस्ट में एन्क्रिप्शन →
सभी ग्राहक अकाउंट डेटा एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड है। Tenant आइसोलेशन, RBAC, SSO/MFA और पूर्ण ऑडिट लॉगिंग हर स्तर पर शामिल हैं।
पारदर्शी, चरण-दर-चरण विश्लेषण — कोई ब्लैक बॉक्स नहीं →
Querri जो भी चरण उठाता है वह दृश्यमान और समीक्षा योग्य है। ठीक से देखें कि किसी हेल्थ संकेत या churn संकेतक की गणना कैसे की गई और नेतृत्व के साथ साझा करने से पहले उत्तर को मान्य करें।
शून्य डेटा प्रशिक्षण नीति →
आपके ग्राहक डेटा का उपयोग कभी भी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया जाता। ग्राहक डेटा प्रति tenant आइसोलेटेड है और कभी भी अकाउंट्स के बीच साझा या मिश्रित नहीं किया जाता।
Customer Success टीमें Querri को क्यों चुनती हैं
कठिन कामों को करने के आसान तरीके
चैट इंटरफ़ेस के ज़रिए अपने डेटा से बात करें और देखें कि वह स्प्रेडशीट व्यू में कैसे बदलता है।
विश्वसनीय, दोहराने योग्य डेटा वर्कफ़्लो
एक बार साफ़ करें, मर्ज करें और विश्लेषण करें। फिर अपने डेटा वर्कफ़्लो को अपने शेड्यूल पर चलने के लिए सेट करें।
मशीनों के लिए नहीं, इंसानों के लिए बनाया गया
यह कोई ब्लैक बॉक्स नहीं है। हर Querri उत्तर के पीछे के डेटा वर्कफ़्लो की व्याख्या देखें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
अकाउंट हेल्थ की पूरी तस्वीर पाना इतना कठिन क्यों है?
Querri कस्टमर सक्सेस के लिए किन डेटा स्रोतों के साथ काम करता है?
Querri Gainsight या ChurnZero जैसे समर्पित CS प्लेटफ़ॉर्म से किस प्रकार भिन्न है?
क्या Querri सपोर्ट टिकट और NPS verbatims जैसे अनस्ट्रक्चर्ड ग्राहक संकेतों का विश्लेषण कर सकता है?
एक साप्ताहिक CS हेल्थ रिपोर्ट बनाने में कितना समय लगता है?
क्या SQL कौशल के बिना CS ops टीमें वास्तव में इसका उपयोग कर सकती हैं?
क्या Querri संवेदनशील ग्राहक अकाउंट डेटा के लिए पर्याप्त सुरक्षित है?
Querri कई CS टूल्स के अव्यवस्थित एक्सपोर्ट को कैसे संभालता है?
कस्टमर सक्सेस एनालिटिक्स क्या है और यह क्यों मायने रखती है?
संसाधन
CS एनालिटिक्स में गहराई से जाएं
उन workflows के लिए चरण-दर-चरण playbooks और व्यावहारिक गाइड जिन्हें CS टीमें हर दिन चलाती हैं।
मिनटों में अद्यतन ग्राहक डेटा से QBR deck कैसे बनाएं
एक परिष्कृत, डेटा-समृद्ध QBR प्रेज़ेंटेशन बनाएं — उपयोग रुझान, हेल्थ संकेतक, सपोर्ट इतिहास और नवीनीकरण संदर्भ के साथ — बिना कई सिस्टम से मैन्युअल रूप से डेटा खींचे।
चैनल और एजेंट के अनुसार पहली प्रतिक्रिया समय को कैसे ट्रैक और बेहतर बनाएं
अपने सपोर्ट चैनलों में FRT का विश्लेषण करने, उल्लंघन पैटर्न की पहचान करने, और एजेंट-स्तरीय डेटा सामने लाने के लिए एक वॉकथ्रू जिसकी आपकी SLA समीक्षाओं को ज़रूरत है।
11 पहली प्रतिक्रिया समय रिपोर्टिंग गलतियाँ जो CS टीमें करती हैं
सबसे आम FRT माप त्रुटियाँ — कैलेंडर-समय की गलत गणनाओं से लेकर बॉट-फुलाए औसत तक — और प्रत्येक को कैसे ठीक करें।
लेख पढ़ेंसर्वे अराजकता से स्पष्ट विषयों तक: बड़े पैमाने पर NPS प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण
सैकड़ों ओपन-एंडेड NPS verbatims को स्ट्रक्चर्ड विषयों, भावना रुझानों और अकाउंट-स्तरीय संकेतों में बदलें जो रिटेंशन के लिए मायने रखते हैं।
लेख पढ़ेंअनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट डेटा को वास्तव में कैसे समझें
टिकट, कॉल नोट्स और सर्वे verbatims से स्ट्रक्चर्ड इनसाइट निकालने के लिए एक व्यावहारिक गाइड — वे ग्राहक संकेत जिन्हें अधिकांश टूल्स नहीं पढ़ सकते।
लेख पढ़ेंडैशबोर्ड को निर्णय प्रणालियों में कैसे बदलें (केवल प्रदर्शन नहीं)
अधिकांश CS डैशबोर्ड क्रिया को क्यों प्रेरित नहीं करते — और अकाउंट हेल्थ व्यू कैसे डिज़ाइन करें जो संकेतों को अगले चरणों से जोड़ें।
लेख पढ़ेंस्पष्ट, संक्षिप्त नेतृत्व रिपोर्टिंग
CS परफ़ॉर्मेंस सारांश बनाएं जिनका आपकी नेतृत्व टीम वास्तव में उपयोग करेगी — QBR, बोर्ड समीक्षाओं और चेक-इन के लिए।
लेख पढ़ेंग्राहक सेगमेंटेशन: डेटा-संचालित टीमों के लिए पूर्ण गाइड
अकाउंट्स को व्यवहार, जोखिम और मूल्य के अनुसार सेगमेंट करें — और उन सेगमेंट को सिस्टम के बीच सुसंगत रखें।
लेख पढ़ेंआपके ग्राहक churn होने से पहले संकेत दे रहे हैं। Querri आपको इसे देखने में मदद करता है।
अपने CS डेटा स्टैक को कनेक्ट करें, उस टेक्स्ट से जोखिम संकेत निकालें जिसे आपके टूल्स नहीं पढ़ सकते, और वह अकाउंट हेल्थ व्यू बनाएं जिस पर आपकी टीम वास्तव में भरोसा करती है।