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ग्राहक सहायता के लिए QUERRI

कम टिकट ट्राइएजिंग। ग्राहक पर अधिक प्रभाव।

आपकी सहायता टीम हर हफ़्ते हज़ारों बातचीत उत्पन्न करती है। Querri आपको उन्हें समझने में मदद करता है — टिकट टेक्स्ट, सर्वेक्षणों और एक्सपोर्ट से बार-बार आने वाली समस्याओं, CSAT चालकों और वॉल्यूम रुझानों की पहचान करके। कोई SQL नहीं। कोई डेटा टीम आवश्यक नहीं।
Querri ग्राहक सहायता एनालिटिक्स डैशबोर्ड

ग्राहक सहायता टीमें Querri का उपयोग किसलिए करती हैं

हर सहायता वर्कफ़्लो। एक प्लेटफ़ॉर्म।

बातचीत विश्लेषण से लेकर एजेंट प्रदर्शन समीक्षाओं तक — आपकी टीम जो भी विश्लेषण चलाती है, सब एक ही जगह।

टिकट टेक्स्ट और बातचीत विश्लेषण

आपकी टीम हर हफ़्ते हज़ारों सहायता बातचीत उत्पन्न करती है — लेकिन ज़्यादातर टूल केवल उन्हें गिनते हैं। Querri टेक्स्ट को पढ़ता है और आपको बताता है कि ग्राहक वास्तव में क्या कह रहे हैं: बार-बार आने वाले विषय, भावना के पैटर्न, अत्यावश्यक समस्याएँ और वे विषय जो बार-बार लौटते हैं।

जानें कि असंरचित टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण कैसे करें →

पूछकर देखिए

इस महीने हमारे सहायता टिकटों में सबसे आम विषय कौन से हैं?
पिछले 30 दिनों में किन टिकट श्रेणियों में सबसे नकारात्मक भावना है?
टिकट टेक्स्ट और बातचीत विश्लेषण — Querri

यह कैसे काम करता है

ग्राहक सहायता के लिए Querri कैसे काम करता है

चरण 1 — कनेक्ट करें

अपने पूरे सहायता डेटा स्टैक को कनेक्ट करें

helpdesk एक्सपोर्ट अपलोड करें या नेटिव कनेक्टर्स के माध्यम से लाइव डेटा प्राप्त करें — HubSpot, Salesforce, BigQuery, Google Drive और बहुत कुछ। Querri जॉइन, फ़ील्ड संरेखण और कॉलम मिलान को स्वचालित रूप से संभालता है। किसी data engineering निर्भरता की आवश्यकता नहीं। Querri कर सकता है: ✓ HubSpot CRM, Salesforce, BigQuery और अधिक से कनेक्ट करनाZendesk, Freshdesk, Intercom और Help Scout से CSV और Excel एक्सपोर्ट अपलोड करनाhelpdesk, CRM और सर्वेक्षण डेटा को स्वचालित रूप से जोड़ना — बिना SQL के

चरण 2 — साफ़ करें

उस गड़बड़ी को साफ़ करें जो आपकी असली सहायता तस्वीर को छिपा रही थी

Zendesk और Freshdesk से वास्तविक helpdesk एक्सपोर्ट में असंगत टिकट स्टेटस लेबल, डुप्लिकेट रिकॉर्ड, गायब टाइमस्टैम्प और अतिरिक्त हेडर पंक्तियाँ होती हैं। Querri की एजेंटिक प्रीप्रोसेसिंग इन सबका स्वचालित रूप से पता लगाती है और ठीक करती है — किसी भी विश्लेषण के चलने से पहले। Querri कर सकता है: ✓ helpdesk एक्सपोर्ट से टिकट रिकॉर्ड और ग्राहक संपर्कों को डीडुप्लिकेट करनाटिकट स्टेटस लेबल को सामान्य करना और असंगत श्रेणी मानों को ठीक करनागायब टाइमस्टैम्प, खाली अनिवार्य फ़ील्ड और फ़ॉर्मेट बेमेल को संभालना

यह कैसे काम करता है

गड़बड़ helpdesk एक्सपोर्ट से चार चरणों में नेतृत्व-तैयार आउटपुट तक

कोई भी सहायता प्रबंधक यह वर्कफ़्लो चला सकता है। कोई SQL नहीं, data engineering टीम को कोई टिकट नहीं, किसी कतार में इंतज़ार नहीं।

01
एक-बार सेटअप

कनेक्ट करें

helpdesk एक्सपोर्ट अपलोड करें या नेटिव इंटीग्रेशन के साथ HubSpot, Salesforce, BigQuery और Google Drive से कनेक्ट करें।

02
स्वचालित

साफ़ करें

Querri स्वचालित रूप से टिकट स्टेटस लेबल को सामान्य करता है, डुप्लिकेट हटाता है, टाइमस्टैम्प फ़ॉर्मेट को ठीक करता है, और helpdesk तथा CRM स्रोतों के बीच बेमेल को हल करता है।

03
संवादात्मक

विश्लेषण करें

अपना प्रश्न सरल भाषा में पूछें। Querri बहु-चरणीय विश्लेषण चलाता है — टिकट वॉल्यूम, CSAT रुझान, एजेंट प्रदर्शन, ग्राहक स्वास्थ्य — और अपने तर्क को स्पष्ट, निरीक्षण-योग्य चरणों में दिखाता है।

04
आपका फ़ॉर्मेट

साझा करें

Excel, PowerPoint या PDF में एक्सपोर्ट करें। एक लाइव सहायता डैशबोर्ड बनाएँ। या पूरे वर्कफ़्लो को हर हफ़्ते स्वचालित रूप से चलने के लिए शेड्यूल करें।

हमारे playbooks के साथ हर चरण को क्रिया में देखें

वास्तविक सहायता वर्कफ़्लो के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ — अपना पहला एक्सपोर्ट कनेक्ट करने से लेकर एक स्वचालित साप्ताहिक रिपोर्ट बनाने तक।

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चरण 3 — विश्लेषण करें

इंजीनियरिंग को टिकट दिए बिना सहायता प्रश्नों के उत्तर पाएँ

इस महीने कौन से विषय सहायता वॉल्यूम को बढ़ा रहे हैं? किन टिकट श्रेणियों में सबसे खराब भावना है? ग्राहक अपनी CSAT टिप्पणियों में क्या कह रहे हैं? Querri का AI डेटा विश्लेषक इन प्रश्नों के उत्तर आपके वास्तविक टिकट टेक्स्ट और एक्सपोर्ट से देता है — केवल गिनती से नहीं। हर चरण स्पष्ट और निरीक्षण-योग्य है — ताकि VP of Customer Success के साथ साझा करने से पहले आप निष्कर्ष का बचाव कर सकें। Querri कर सकता है: ✓ बार-बार आने वाले विषयों और समस्या पैटर्न की पहचान के लिए टिकट टेक्स्ट का विश्लेषण करनाCSAT, वॉल्यूम और एजेंट प्रदर्शन के प्रश्न सरल भाषा में पूछनाश्रेणी, खाता स्तर या समयावधि के अनुसार रुझानों की तुलना करना — ऐसी चरण-दर-चरण लॉजिक के साथ जिसका आप निरीक्षण कर सकते हैं

अधिकांश सहायता टीमों की वास्तविकता

आप हज़ारों ग्राहक बातचीत पर बैठे हैं। ज़्यादातर टूल बस उन्हें गिनते हैं।

सॉफ़्टवेयर SMB में ग्राहक सहायता और customer success टीमों के बीच किए गए शोध पर आधारित।

54%

एक सहायता प्रतिनिधि का समय ग्राहक के सामने नहीं होता

प्रशासनिक कार्य, मैन्युअल रिपोर्टिंग और डेटा से जूझना — समस्या समाधान नहीं। जानकारी टिकटों में है, लेकिन उस तक पहुँचने में बहुत समय लगता है।

4+

सहायता टीमें जिन असंबद्ध प्रणालियों को संभालती हैं

टिकटों के लिए helpdesk, खातों के लिए CRM, CSAT के लिए सर्वेक्षण टूल, उन्हें आपस में जोड़ने के लिए स्प्रेडशीट — हर एक का अपना एक्सपोर्ट, कोई भी एक ही कहानी नहीं कहता।

घंटे

यह हाथ से ढूँढने में कि टिकट वॉल्यूम को क्या बढ़ा रहा है

टिकट एक्सपोर्ट करना, टैग साफ़ करना, श्रेणियाँ समूहित करना, कथा लिखना — उस निदान को शुरू करने से पहले ही जो वास्तव में ग्राहकों की मदद करता है।

चरण 4 — साझा करें और स्वचालित करें

साप्ताहिक सहायता रिपोर्ट और प्रदर्शन समीक्षाओं को स्वचालित करें

एक prompt चलाएँ, नेतृत्व-तैयार सहायता सारांश पाएँ — चार्ट, कथात्मक अंतर्दृष्टि और बहु-स्रोत तुलनाओं के साथ। इसे एक शेड्यूल किए गए वर्कफ़्लो के रूप में सहेजें और यह आपकी ज़रूरत के अनुसार किसी भी लय पर स्वचालित रूप से चलता है। जब VP of CS QBR में कोई अनुवर्ती प्रश्न पूछता है, तो आप सेकंडों में विश्लेषण में वापस आ जाते हैं — कमरे के इंतज़ार करते हुए शुरू से दोबारा बनाने के बजाय। Querri कर सकता है: ✓ एक ही prompt से सहायता प्रदर्शन और CSAT रिपोर्ट उत्पन्न करनाऐसे लाइव डैशबोर्ड बनाना जो लाइव helpdesk डेटा से शेड्यूल पर रिफ़्रेश होते हैंExcel, PowerPoint, PDF या Google Sheets में स्वचालित रूप से एक्सपोर्ट करना
"
सहायता ऑप्स जो मूल्य बनाती है वह यह निदान करने में है कि CSAT क्यों गिर रहा है — हर उस टीम के बीच मानव डेटा पाइपलाइन बनने में नहीं जिसे एक संख्या चाहिए।

ग्राहक सहायता संचालन प्रबंधक

B2B SaaS, 150-व्यक्ति कंपनी

नया — Querri Wrapped

आपने विश्लेषण चलाया।
Querri सहायता समीक्षा deck बनाता है।

सहायता ऑप्स के समय का सबसे अच्छा उपयोग स्लाइड्स को फ़ॉर्मेट करना नहीं है — बल्कि यह जानना है कि टिकट डेटा का क्या अर्थ है और उसके बारे में क्या करना है। Querri Wrapped चक्र को पूरा करता है: एक बार आपका विश्लेषण हो जाने पर, Querri की एजेंटिक पाइपलाइन इसे सेकंडों में एक संपूर्ण, ब्रांडेड सहायता प्रदर्शन प्रस्तुति में बदल देती है।

25 स्लाइड टेम्पलेट। इंटरैक्टिव Plotly चार्ट। फ़ुलस्क्रीन 16:9 प्रस्तुति मोड। PowerPoint या PDF में एक्सपोर्ट। टिकट वॉल्यूम, CSAT रुझान, एजेंट प्रदर्शन और कथा — सब कुछ एक ही आउटपुट में, नेतृत्व समीक्षा के लिए तैयार।

25 स्लाइड टेम्पलेट इंटरैक्टिव चार्ट PowerPoint या PDF में एक्सपोर्ट

अपने विशिष्ट सहायता वर्कफ़्लो के लिए Querri को क्रिया में देखने के लिए तैयार हैं?

चरण-दर-चरण सहायता playbooks की हमारी लाइब्रेरी का अन्वेषण करें — हर एक एक वास्तविक ग्राहक सहायता कार्य के इर्द-गिर्द बनाया गया।

Querri क्यों

अलग तरह से बनाया गया — ताकि सहायता टीमें इसे सचमुच इस्तेमाल कर सकें।

01

यह टेक्स्ट पढ़ता है, केवल टिकट गिनती नहीं।

ज़्यादातर टूल मेटाडेटा पर रिपोर्ट करते हैं — वॉल्यूम, स्टेटस, SLA। Querri वास्तविक बातचीत टेक्स्ट का विश्लेषण करके उन विषयों, भावना और बार-बार आने वाली समस्याओं को ढूँढता है जिन्हें आपके डैशबोर्ड नहीं देख सकते।

02

हर विश्लेषण पारदर्शी और बचाव-योग्य है।

चरण-दर-चरण लॉजिक जिसका आप VP of CS के साथ साझा करने से पहले निरीक्षण कर सकते हैं। कोई ब्लैक बॉक्स नहीं, ऐसी कोई संख्या नहीं जिसे आप समझा न सकें।

03

स्वयं-सेवा, बिना इंतज़ार के।

सहायता प्रश्न सरल भाषा में पूछें, मिनटों में उत्तर पाएँ — दो हफ़्ते के BI टिकट के बजाय। समस्या विषय, CSAT चालक, वॉल्यूम रुझान — सब एक ही प्रोजेक्ट से, बिना किसी विश्लेषक के।

संपूर्ण सहायता एनालिटिक्स वर्कफ़्लो। एक प्लेटफ़ॉर्म। कोई भी सहायता प्रबंधक इसे चला सकता है।

इसे मुफ़्त आज़माएँ

सुरक्षा और गोपनीयता

आपका ग्राहक डेटा आपका ही रहता है।

ग्राहक सहायता डेटा संगठन के सबसे संवेदनशील डेटा में से एक है। Querri उन टीमों के लिए बनाया गया है जो डेटा सुरक्षा घटना का जोखिम नहीं उठा सकतीं — enterprise-स्तरीय सुरक्षा, पूर्ण ऑडिट-योग्यता और पहले दिन से एक सख़्त zero-training नीति।

SOC 2 Type II प्रमाणित

स्वतंत्र रूप से ऑडिट किया गया →

ट्रांज़िट में और विश्राम में एन्क्रिप्शन

सभी ग्राहक सहायता डेटा एंड-टू-एंड एन्क्रिप्ट किया जाता है। टेनेंट आइसोलेशन, RBAC, SSO/MFA और पूर्ण ऑडिट लॉगिंग हर स्तर पर शामिल हैं।

एन्क्रिप्शन RBAC SSO / MFA

पारदर्शी, चरण-दर-चरण विश्लेषण — कोई ब्लैक बॉक्स नहीं

Querri द्वारा उठाया गया हर कदम दृश्य और समीक्षा-योग्य है। ठीक-ठीक देखें कि कोई CSAT स्कोर या समाधान समय कैसे गणना किया गया, और नेतृत्व के साथ साझा करने से पहले उत्तर की पुष्टि करें।

चरण-दर-चरण ऑडिट समीक्षा-योग्य लॉजिक

शून्य डेटा प्रशिक्षण नीति

आपका ग्राहक डेटा कभी भी AI मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता। ग्राहक डेटा प्रति टेनेंट अलग रखा जाता है और कभी भी खातों के बीच साझा या मिश्रित नहीं किया जाता।

कोई मॉडल प्रशिक्षण नहीं टेनेंट आइसोलेशन

ग्राहक सहायता 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

यह समझना इतना कठिन क्यों है कि हमारे सहायता वॉल्यूम को वास्तव में क्या बढ़ा रहा है?
क्योंकि ज़्यादातर सहायता टूल केवल वही मापते हैं जो मापना आसान है — टिकट गिनती, स्टेटस फ़ील्ड और समाधान समय। असली संकेत टेक्स्ट में दबा होता है: ग्राहक अपने टिकटों में क्या वर्णन करते हैं, एजेंट नोट्स में क्या लिखते हैं, उत्तरदाता सर्वेक्षण टिप्पणियों में क्या कहते हैं। विशेष टूल के बिना उस टेक्स्ट का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करना कठिन है। Querri आपके टिकटों और सर्वेक्षणों की सामग्री को पढ़ता है, विषयों और पैटर्न की पहचान करता है, और आपको बताता है कि वॉल्यूम को वास्तव में क्या बढ़ा रहा है — केवल यह नहीं कि हर पूर्वनिर्धारित श्रेणी में कितने टिकट गिरे।
Querri ग्राहक सहायता के लिए किन डेटा स्रोतों के साथ काम करता है?
Querri मूल रूप से HubSpot CRM (हर 4 घंटे में स्वतः-सिंक), Salesforce (अर्ली एक्सेस), BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server और Redshift से कनेक्ट होता है। Zendesk, Freshdesk, Intercom या Help Scout जैसी सहायता प्लेटफ़ॉर्म — और Delighted या Medallia जैसे सर्वेक्षण टूल — 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 टिकट स्टेटस, एजेंट नाम या तिथि सीमाएँ प्रणालियों के बीच मेल न खाती हों।
Querri, Zendesk या Freshdesk में अंतर्निहित रिपोर्टिंग से कैसे अलग है?
अंतर्निहित helpdesk रिपोर्टिंग उस एक टूल के भीतर परिचालन मेट्रिक्स दिखाने में बहुत अच्छी है — टिकट गिनती, SLA अनुपालन, एजेंट असाइनमेंट। जो यह नहीं कर सकती वह है यह विश्लेषण करना कि ग्राहक टिकट टेक्स्ट में वास्तव में क्या कह रहे हैं, या ऐसे प्रश्नों का उत्तर देना जो आपके helpdesk और आपके CRM दोनों को कवर करते हों। Querri उस अंतर को भरता है: यह बार-बार आने वाले विषयों को खोजने के लिए आपके टिकटों के भीतर के टेक्स्ट का विश्लेषण करता है, और आपको helpdesk एक्सपोर्ट को अन्य डेटा स्रोतों के साथ जोड़ने देता है ताकि आप ऐसे प्रश्न पूछ सकें जैसे 'कौन से ग्राहक खंड सबसे अधिक सहायता वॉल्यूम उत्पन्न कर रहे हैं?' — बिना किसी data engineering टिकट के।
क्या Querri सहायता टिकटों के भीतर के टेक्स्ट का विश्लेषण कर सकता है, केवल गिनती और श्रेणियाँ नहीं?
हाँ — और यह सहायता टीमों के लिए Querri की सबसे मज़बूत क्षमताओं में से एक है। एक टिकट एक्सपोर्ट अपलोड करें और Querri टिकटों को विषय के अनुसार क्लस्टर 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 उजागर कर सकता है कि कौन सी समस्याएँ बढ़ रही हैं। यह CSAT सर्वेक्षण टिप्पणियों और खुले-अंत वाले फ़ीडबैक के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है, जहाँ सबसे क्रियाशील अंतर्दृष्टि स्कोर में नहीं, बल्कि मुक्त टेक्स्ट में होती है। <a href='/blog/how-to-analyze-unstructured-text-data/' class='text-tangelo-600 hover:text-tangelo-700 font-semibold underline underline-offset-2'>असंरचित टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करने के लिए हमारी मार्गदर्शिका पढ़ें →</a>
एक साप्ताहिक सहायता प्रदर्शन रिपोर्ट बनाने में कितना समय लगता है?
एक बार आपका डेटा लोड हो जाने पर, एक साप्ताहिक सहायता सारांश चलाने में कुछ मिनट लगते हैं। पहली बार का सेटअप — अपने एक्सपोर्ट लोड करना और अपने मुख्य प्रश्न परिभाषित करना — एक-बार का निवेश है। उसके बाद, इसे एक शेड्यूल किए गए वर्कफ़्लो के रूप में सहेजें और सोमवार सुबह का सहायता डाइजेस्ट स्वचालित रूप से चलता है, जो Google Sheets या आपकी Querri Library में पहुँचाया जाता है, बिना किसी के एक्सपोर्ट निकाले और स्प्रेडशीट दोबारा बनाए।
क्या SQL कौशल के बिना सहायता प्रबंधक वास्तव में इसका उपयोग कर सकते हैं?
हाँ। Querri उन लोगों के लिए बनाया गया था जो ग्राहक अनुभव को समझते हैं, उन लोगों के लिए नहीं जो SQL लिखते हैं। प्रश्न उसी तरह पूछें जैसे आप उन्हें किसी QBR में पूछते — 'इस महीने enterprise ग्राहकों के टिकटों में सबसे आम विषय क्या हैं?' — और चार्ट, टेबल और कथा के साथ उत्तर पाएँ। उन ऑप्स प्रबंधकों के लिए जो SQL जानते हैं: Querri द्वारा उठाया गया हर कदम दृश्य और निरीक्षण-योग्य है, ताकि आप VP of CS के साथ कोई निष्कर्ष साझा करने से पहले लॉजिक को सत्यापित कर सकें।
क्या Querri ग्राहक सहायता डेटा के लिए पर्याप्त सुरक्षित है?
हाँ। Querri SOC 2 Type II प्रमाणित है, जिसमें ट्रांज़िट में और विश्राम में एन्क्रिप्शन, टेनेंट आइसोलेशन, RBAC, SSO/MFA समर्थन और ऑडिट लॉगिंग शामिल हैं। ग्राहक डेटा कभी भी AI मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता। भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण आपको ठीक-ठीक प्रबंधित करने देते हैं कि कौन क्या देख सकता है — ताकि एजेंट अपनी स्वयं की कतारें देखें, टीम लीड टीम प्रदर्शन देखें, और संवेदनशील खाता डेटा उचित रूप से सीमित रहे।
Querri सहायता प्लेटफ़ॉर्म से आने वाले गड़बड़ एक्सपोर्ट को कैसे संभालता है?
Querri की एजेंटिक प्रीप्रोसेसिंग स्वचालित रूप से उन फ़ॉर्मेटिंग समस्याओं का पता लगाती है और उन्हें ठीक करती है जो वास्तविक सहायता एक्सपोर्ट को विश्लेषण के लिए अविश्वसनीय बना देती हैं — अतिरिक्त हेडर पंक्तियाँ, असंगत टिकट स्टेटस लेबल, डुप्लिकेट रिकॉर्ड, गायब टाइमस्टैम्प, विलय की गई सेल। यह इसे इन्जेशन पर संभालता है, किसी भी विश्लेषण के शुरू होने से पहले, ताकि आप यह समझने से पहले कि आपकी कतार में वास्तव में क्या हो रहा है, अपना आधा दिन डेटा साफ़ करने में न बिताएँ।
ग्राहक सहायता एनालिटिक्स क्या है और यह क्यों मायने रखता है?
ग्राहक सहायता एनालिटिक्स उस डेटा का विश्लेषण करने का अभ्यास है जो आपका सहायता संचालन उत्पन्न करता है — टिकट टेक्स्ट, CSAT प्रतिक्रियाएँ, वॉल्यूम रुझान, एजेंट गतिविधि — यह समझने के लिए कि ग्राहक क्या अनुभव कर रहे हैं और कहाँ सुधार करना है। अधिकांश सहायता टीमों के लिए चुनौती डेटा तक पहुँच नहीं है: वे इसकी विशाल मात्रा उत्पन्न करती हैं। चुनौती यह है कि सबसे मूल्यवान संकेत — टिकट विवरणों में विषय, सर्वेक्षण टिप्पणियों में पैटर्न, ट्रांसक्रिप्ट में बार-बार आने वाली समस्याएँ — असंरचित हैं और बड़े पैमाने पर विश्लेषण करना कठिन है। Querri इसे हल करता है, सहायता प्रबंधकों को टिकट टेक्स्ट का विश्लेषण करने और कई स्रोतों से एक्सपोर्ट को संयोजित करने की अनुमति देकर ताकि वे सरल भाषा में प्रश्न पूछ सकें, बिना किसी BI रिपोर्ट का इंतज़ार किए या हाथ से पिवट टेबल बनाए।

संसाधन

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