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REVENUE OPERATIONS के लिए QUERRI

कम डेटा खींचतान। ज़्यादा रेवेन्यू असर।

आपका रेवेन्यू डेटा बिखरा हुआ है। आपका समय नहीं। Querri आपके pipeline डेटा को कनेक्ट करता है, साफ़ करता है और उसका विश्लेषण करता है, ताकि आप उस पर ध्यान दे सकें जो वास्तव में आंकड़े को आगे बढ़ाता है।
Querri मुफ़्त आज़माएँ डेमो का अनुरोध करें
Querri का revenue operations analytics डैशबोर्ड

RevOps टीमें Querri का उपयोग किसके लिए करती हैं

हर रेवेन्यू वर्कफ़्लो। एक ही प्लेटफ़ॉर्म।

pipeline कवरेज से लेकर forecast प्रस्तुतियों तक — आपकी टीम जो भी विश्लेषण चलाती है, सब एक ही जगह।

Pipeline कवरेज और हेल्थ विश्लेषण

हर forecast कॉल से पहले pipeline सारांश दोबारा बनाना बंद करें। Querri आपका CRM डेटा खींचता है, उसे स्रोतों के बीच जोड़ता है और बताता है कि कवरेज कहाँ स्वस्थ है, कहाँ जोखिम में है और किन reps या चरणों पर ध्यान देने की ज़रूरत है।

पूछकर देखिए

Q2 बनाम Q1 के लिए चरण और rep के अनुसार हमारी pipeline कवरेज क्या है?
कौन-से deals 30 दिनों से अधिक समय से Stage 3 में हैं?
चरण और Rep के अनुसार Pipeline कवरेज Q2 vs Q1 — Querri

यह कैसे काम करता है

Querri Revenue Operations के लिए कैसे काम करता है

चरण 1 — कनेक्ट करें

अपना पूरा रेवेन्यू डेटा स्टैक कनेक्ट करें

CRM exports अपलोड करें या नेटिव कनेक्टर के माध्यम से लाइव डेटा खींचें — HubSpot, Salesforce, QuickBooks, BigQuery, Google Drive और भी बहुत कुछ। Querri joins, फ़ील्ड संरेखण और कॉलम मिलान को स्वचालित रूप से संभालता है। किसी data engineering निर्भरता की ज़रूरत नहीं। Querri यह कर सकता है: ✓ HubSpot CRM, Salesforce, QuickBooks, BigQuery और भी बहुत कुछ से कनेक्ट करना ✓ नेटिव कनेक्टर के बिना किसी भी सिस्टम से CSV और Excel exports अपलोड करना ✓ CRM, MAP और बिलिंग डेटा को स्वचालित रूप से जोड़ना — SQL के बिना

चरण 2 — साफ़ करें

उस गड़बड़ी को साफ़ करें जो आपकी असली Pipeline को छिपा रही है

Salesforce और HubSpot से वास्तविक CRM exports में असंगत चरण नाम, डुप्लिकेट रिकॉर्ड, गायब close तिथियाँ और अतिरिक्त हेडर पंक्तियाँ होती हैं। Querri की एजेंटिक प्रीप्रोसेसिंग किसी भी विश्लेषण के चलने से पहले इन सबका स्वचालित रूप से पता लगाती है और उन्हें ठीक करती है। Querri यह कर सकता है: ✓ CRM exports से contacts, accounts और deal रिकॉर्ड को डीडुप्लिकेट करना ✓ चरण नामों को सामान्य बनाना और असंगत फ़ील्ड मानों को ठीक करना ✓ गायब close तिथियों, खाली अनिवार्य फ़ील्ड और प्रारूप बेमेल को संभालना

यह कैसे काम करता है

गड़बड़ CRM export से लेकर बोर्ड-तैयार आउटपुट तक चार चरणों में

कोई भी RevOps मैनेजर यह वर्कफ़्लो चला सकता है। न SQL, न data engineering टिकट, न किसी कतार में इंतज़ार।

01
एक बार की सेटअप

कनेक्ट करें

CRM exports अपलोड करें या नेटिव इंटीग्रेशन के साथ HubSpot, Salesforce, QuickBooks, BigQuery और Google Drive से कनेक्ट करें।

02
स्वचालित

साफ़ करें

Querri स्वचालित रूप से चरण नामों को सामान्य बनाता है, डुप्लिकेट हटाता है, तिथि प्रारूप ठीक करता है और CRM तथा बिलिंग स्रोतों के बीच बेमेल को हल करता है।

03
संवादात्मक

विश्लेषण करें

अपना सवाल सामान्य भाषा में पूछें। Querri बहु-चरणीय विश्लेषण चलाता है — pipeline कवरेज, funnel conversion, rep प्राप्ति, attribution — और अपने तर्क को स्पष्ट, निरीक्षण योग्य चरणों में दिखाता है।

04
आपका प्रारूप

साझा करें

Excel, PowerPoint या PDF में निर्यात करें। एक लाइव pipeline डैशबोर्ड बनाएँ। या पूरे वर्कफ़्लो को हर सप्ताह स्वचालित रूप से चलने के लिए शेड्यूल करें।

हमारे playbooks के साथ हर चरण को क्रिया में देखें

वास्तविक RevOps वर्कफ़्लो के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ — आपके CRM को कनेक्ट करने से लेकर एक स्वचालित साप्ताहिक pipeline रिपोर्ट बनाने तक।

Playbooks ब्राउज़ करें

चरण 3 — विश्लेषण करें

इंजीनियरिंग को टिकट दिए बिना रेवेन्यू सवालों के जवाब पाएँ

Pipeline कवरेज, चरण conversion, rep प्राप्ति और attribution वे मेट्रिक्स हैं जिनकी नेतृत्व को परवाह है — और Querri का AI डेटा विश्लेषक उन्हें आपके कनेक्ट किए गए रेवेन्यू डेटा से एक ही सवाल के साथ गणना करता है। हर चरण स्पष्ट और निरीक्षण योग्य है — ताकि आप CRO के सामने रखने से पहले आंकड़े का बचाव कर सकें। Querri यह कर सकता है: ✓ pipeline कवरेज, funnel conversion और attribution के सवाल सामान्य भाषा में पूछना ✓ WoW और QoQ ट्रेंड के साथ rep, चरण, क्षेत्र या सेगमेंट के अनुसार प्रदर्शन की तुलना करना ✓ हर परिणाम के पीछे की चरण-दर-चरण लॉजिक देखना — कोई black box नहीं

अधिकांश RevOps टीमों की वास्तविकता

कंपनी का सबसे महत्वपूर्ण डेटा आपके पास है — और आप अपने सप्ताह का अधिकांश समय सिर्फ़ इसे उपयोग के लिए तैयार करने में बिताते हैं।

सॉफ़्टवेयर SMBs में RevOps और सेल्स ऑपरेशंस टीमों पर किए गए शोध पर आधारित।

3–5 घंटे

प्रति pipeline रिपोर्ट, मैन्युअल रूप से बनाई गई

CRM से निर्यात करना, Excel में साफ़ करना, attribution डेटा जोड़ना, कथन लिखना — हर forecast कॉल से पहले।

4+

अलग-अलग सिस्टम जिन्हें RevOps संभालता है

pipeline के लिए CRM, attribution के लिए MAP, रेवेन्यू के लिए बिलिंग, उन्हें एक साथ जोड़ने के लिए स्प्रेडशीट — हर एक का अपना निर्यात, कोई भी एक ही आंकड़े पर सहमत नहीं।

~15 मिनट

4-घंटे की रिपोर्ट में से insight पर खर्च

जब आपका अधिकांश समय डेटा की सफ़ाई के काम में जाता है, तो निदान और सिफ़ारिश को मुश्किल से ही मौका मिलता है।

चरण 4 — साझा करें और स्वचालित करें

साप्ताहिक Pipeline रिपोर्ट और Forecast अपडेट स्वचालित करें

एक prompt चलाएँ, नेतृत्व-तैयार pipeline सारांश पाएँ — चार्ट, कथात्मक insights और बहु-स्रोत तुलनाओं के साथ। इसे एक शेड्यूल किए गए वर्कफ़्लो के रूप में सहेजें और यह आपकी ज़रूरत की किसी भी गति पर स्वचालित रूप से चलता है। जब CRO forecast कॉल में कोई अनुवर्ती सवाल पूछता है, तो आप सेकंडों में फिर से विश्लेषण में होते हैं — न कि कमरे के इंतज़ार करते हुए शुरू से दोबारा बनाते हुए। Querri यह कर सकता है: ✓ एक prompt के साथ pipeline और forecast रिपोर्ट जनरेट करना ✓ लाइव डैशबोर्ड बनाना जो लाइव CRM डेटा से एक शेड्यूल पर रीफ़्रेश होते हैं ✓ Excel, PowerPoint, PDF या Google Sheets में निर्यात करना — स्वचालित रूप से
"
RevOps जो मूल्य बनाता है वह कवरेज अंतर का निदान करने में है — न कि हर उस टीम के बीच मानव डेटा pipeline बनने में जिसे कोई आंकड़ा चाहिए।

रेवेन्यू ऑपरेशंस मैनेजर

B2B SaaS, 200 लोगों की कंपनी

नया — Querri Wrapped

आपने विश्लेषण चलाया।
Querri forecast deck बनाता है।

RevOps के समय का सबसे अच्छा उपयोग स्लाइड्स को फ़ॉर्मेट करना नहीं है — यह जानना है कि pipeline डेटा का क्या मतलब है और उसके बारे में क्या करना है। Querri Wrapped इस चक्र को पूरा करता है: एक बार आपका विश्लेषण पूरा हो जाने पर, Querri की एजेंटिक pipeline इसे सेकंडों में एक पूर्ण, ब्रांडेड रेवेन्यू प्रस्तुति में बदल देती है।

25 स्लाइड टेम्पलेट। इंटरैक्टिव Plotly चार्ट। फ़ुलस्क्रीन 16:9 प्रस्तुति मोड। PowerPoint या PDF में निर्यात। pipeline कवरेज, चरण conversion, rep प्राप्ति और कथन — सब एक ही आउटपुट में forecast कॉल के लिए तैयार।

25 स्लाइड टेम्पलेट इंटरैक्टिव चार्ट PowerPoint या PDF में निर्यात

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

चरण-दर-चरण RevOps playbooks की हमारी लाइब्रेरी देखें — हर एक एक वास्तविक revenue operations कार्य के इर्द-गिर्द बनाया गया।

डेमो का अनुरोध करेंQuerri मुफ़्त आज़माएँ

Querri क्यों

अलग तरह से बनाया गया — ताकि RevOps वास्तव में इसका उपयोग कर सके।

01

यह उस डेटा को जोड़ता है जिसे आपके अन्य टूल नहीं जोड़ते।

CRM + MAP + बिलिंग + डेटाबेस एक ही प्रोजेक्ट में — स्वचालित। उन सिस्टमों के बीच स्प्रेडशीट जोड़ने का काम अब और नहीं जो एक-दूसरे से बात करने से इनकार करते हैं।

02

हर विश्लेषण पारदर्शी और बचाव योग्य है।

चरण-दर-चरण लॉजिक जिसका आप CRO के सामने रखने से पहले निरीक्षण कर सकते हैं। कोई black box नहीं, ऐसे कोई आंकड़े नहीं जिन्हें आप समझा न सकें।

03

स्वयं-सेवा, बिना इंतज़ार के।

रेवेन्यू सवाल सामान्य भाषा में पूछें, मिनटों में जवाब पाएँ — न कि दो सप्ताह का BI टिकट। pipeline कवरेज, funnel conversion, attribution, सब एक ही प्रोजेक्ट से।

संपूर्ण रेवेन्यू analytics वर्कफ़्लो। एक प्लेटफ़ॉर्म। कोई भी RevOps मैनेजर इसे चला सकता है।

इसे मुफ़्त आज़माएँ

सुरक्षा और गोपनीयता

आपका रेवेन्यू डेटा आपका ही रहता है।

रेवेन्यू 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 — एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा, पूर्ण ऑडिटेबिलिटी और पहले दिन से एक सख़्त ज़ीरो-ट्रेनिंग नीति।

SOC 2 Type II प्रमाणित

स्वतंत्र रूप से ऑडिट किया गया →

ट्रांज़िट में और रेस्ट में एन्क्रिप्शन →

सभी रेवेन्यू डेटा एंड-टू-एंड एन्क्रिप्ट किया जाता है। टेनेंट आइसोलेशन, RBAC, SSO/MFA और पूर्ण ऑडिट लॉगिंग हर टियर में शामिल हैं।

एन्क्रिप्शन RBAC SSO / MFA

पारदर्शी, चरण-दर-चरण विश्लेषण — कोई black box नहीं →

Querri जो भी चरण उठाता है वह दिखाई देता है और समीक्षा योग्य है। ठीक-ठीक देखें कि कोई pipeline आंकड़ा कैसे गणना किया गया और CRO के साथ साझा करने से पहले जवाब को सत्यापित करें।

चरण-दर-चरण ऑडिट समीक्षा योग्य लॉजिक

ज़ीरो डेटा ट्रेनिंग नीति →

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

कोई मॉडल ट्रेनिंग नहीं टेनेंट आइसोलेशन

Revenue Operations टीमें Querri 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 सवाल

हमारे pipeline डेटा पर भरोसा करना इतना कठिन क्यों लगता है?
क्योंकि यह बहुत सारी जगहों से आता है — हर सिस्टम चीज़ों को अलग तरह से गिनता है। CRM में pipeline कवरेज MAP की attribution रिपोर्ट से मेल नहीं खाती। बिलिंग में closed रेवेन्यू CRM के दिखाए गए आंकड़ों से मेल नहीं खाता। Querri सब कुछ एक जगह लाता है, असंगतियों को साफ़ करता है और आपको एक एकल, सुसंगत दृश्य देता है जिसका आप CRO समीक्षा में वास्तव में बचाव कर सकते हैं।
Querri RevOps के लिए किन डेटा स्रोतों से कनेक्ट होता है?
Querri के पास HubSpot CRM (हर 4 घंटे में ऑटो-सिंक), Salesforce (अर्ली एक्सेस), QuickBooks, BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server और Redshift के लिए नेटिव कनेक्टर हैं। Stripe, Chargebee या Zuora जैसे बिलिंग सिस्टम — या Marketo और Pardot जैसे MAPs के लिए — आप CSV या Excel exports अपलोड करते हैं। Querri उन्हें स्वचालित रूप से जोड़ता और मानकीकृत करता है, भले ही चरण नाम और फ़ील्ड प्रारूप सिस्टमों के बीच मेल न खाते हों।
Querri Tableau, Looker या Power BI से कैसे अलग है?
Tableau और Looker जैसे BI टूल सही हाथों में शक्तिशाली हैं — लेकिन अधिकांश SMBs में सही हाथ उपलब्ध नहीं होते। एक नई रिपोर्ट बनाने के लिए एक data engineering टिकट और दो सप्ताह का इंतज़ार चाहिए। Querri व्याख्या और वर्कफ़्लो परत जोड़ता है: अपने CRM, बिलिंग और MAP डेटा पर एक सवाल सामान्य भाषा में पूछें, और चार्ट, टेबल तथा सरल-भाषा व्याख्या के साथ जवाब पाएँ — न SQL, न data engineering कतार, न इंतज़ार।
क्या Querri CRM, मार्केटिंग attribution और बिलिंग डेटा को एक जगह जोड़ सकता है?
हाँ। यही वह मुख्य वर्कफ़्लो है जिसके लिए Querri बनाया गया है। HubSpot कनेक्ट करें या Salesforce export अपलोड करें, QuickBooks या CSV से अपना बिलिंग डेटा लाएँ, और अपना MAP डेटा खींचें — Querri उन्हें बुद्धिमान कॉलम मिलान के साथ स्वचालित रूप से जोड़ता है। attribution सवाल सामान्य भाषा में पूछें: ‘कौन-से चैनल सबसे अधिक closed रेवेन्यू ला रहे हैं, सिर्फ़ leads नहीं?’ और तीनों स्रोतों में डेटा-आधारित जवाब पाएँ।
एक साप्ताहिक pipeline रिपोर्ट बनाने में कितना समय लगता है?
एक बार आपका डेटा कनेक्ट हो जाने पर, एक साप्ताहिक pipeline सारांश चलाने में कुछ मिनट लगते हैं। पहली बार की सेटअप — स्रोतों को कनेक्ट करना और अपने मुख्य मेट्रिक्स को परिभाषित करना — एक बार का निवेश है। उसके बाद, इसे एक शेड्यूल किए गए वर्कफ़्लो के रूप में सहेजें और सोमवार सुबह का pipeline सारांश स्वचालित रूप से चलता है, Google Sheets या आपकी Querri Library तक पहुँचाया जाता है, बिना किसी के इसे छुए।
क्या SQL कौशल के बिना RevOps टीमें वास्तव में इसका उपयोग कर सकती हैं?
हाँ। Querri उन लोगों के लिए बनाया गया था जो रेवेन्यू इंजन को समझते हैं, न कि उन लोगों के लिए जो SQL लिखते हैं। सवाल उसी तरह पूछें जैसे आप forecast कॉल में पूछते — ‘Q2 बनाम Q1 के लिए चरण और rep के अनुसार हमारी pipeline कवरेज क्या है?’ — और चार्ट, टेबल तथा कथन के साथ जवाब पाएँ। और उन RevOps मैनेजरों के लिए जो SQL जानते हैं: Querri जो भी चरण उठाता है वह दिखाई देता है और निरीक्षण योग्य है, ताकि आप CRO के सामने आंकड़ा रखने से पहले लॉजिक को सत्यापित कर सकें।
क्या Querri रेवेन्यू डेटा के लिए पर्याप्त सुरक्षित है?
हाँ। Querri SOC 2 Type II प्रमाणित है, जिसमें ट्रांज़िट में और रेस्ट में एन्क्रिप्शन, टेनेंट आइसोलेशन, RBAC, SSO/MFA समर्थन और ऑडिट लॉगिंग है। आपके रेवेन्यू डेटा का उपयोग कभी भी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया जाता। भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण आपको ठीक-ठीक प्रबंधित करने देते हैं कि कौन क्या देख सकता है — ताकि फ़ाइनेंस forecast देखे, reps अपनी प्राप्ति देखें, और संवेदनशील मुआवज़ा डेटा वहीं रहे जहाँ उसे रहना चाहिए।
Querri Salesforce और HubSpot के export की गड़बड़ी 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 CRM exports को विश्लेषण के लिए अविश्वसनीय बना देती हैं — अतिरिक्त हेडर पंक्तियाँ, असंगत चरण नाम, डुप्लिकेट रिकॉर्ड, गायब close तिथियाँ, मर्ज की गई सेल। यह इसे इनजेशन पर ही संभाल लेती है, किसी भी विश्लेषण के शुरू होने से पहले, ताकि आप असली काम शुरू करने से पहले अपने आधे दिन डेटा साफ़ करने में न बिताएँ।
revenue operations analytics क्या है और यह क्यों मायने रखता है?
Revenue operations analytics उन डेटा को कनेक्ट करने, साफ़ करने और विश्लेषण करने की प्रथा है जो रेवेन्यू इंजन को चलाते हैं — pipeline, funnel, forecast, attribution, quota प्राप्ति — ताकि RevOps टीमों और रेवेन्यू नेतृत्व को इस बात का एक विश्वसनीय, वर्तमान दृश्य मिल सके कि क्या हो रहा है और क्यों। चुनौती डेटा तक पहुँच नहीं है: RevOps टीमों के पास किसी भी अन्य फ़ंक्शन से अधिक डेटा होता है। चुनौती यह है कि डेटा CRM, MAP, बिलिंग सिस्टम और एक दर्जन स्प्रेडशीट में बिखरा हुआ है — जिससे इसे समेकित करना समय-साध्य, भरोसा करना असंभव, और जब CRO मीटिंग के बीच कोई सवाल पूछता है तब अनुपलब्ध हो जाता है। Querri इन स्रोतों को कनेक्ट करके, डेटा को स्वचालित रूप से साफ़ करके, और RevOps को एक टिकट दाख़िल करने और जवाब के लिए दो सप्ताह इंतज़ार करने के बजाय सामान्य भाषा में सवाल पूछने देकर इसे हल करता है।

आपके रेवेन्यू डेटा के पास जवाब हैं। Querri आपको forecast कॉल से पहले उन तक पहुँचने में मदद करता है।

अपना रेवेन्यू डेटा स्टैक कनेक्ट करें, अपना पहला pipeline विश्लेषण चलाएँ, और देखें कि आपका CRM आपको क्या बताने की कोशिश कर रहा था।

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