Menos apagar incêndios em planilhas. Mais receita retida.

Porque os sinais que mais importam estão espalhados por pelo menos cinco sistemas diferentes — o CRM para o histórico das contas, o helpdesk para os tickets de suporte, o analytics de produto para o uso, o faturamento para os dados de contrato e as ferramentas de pesquisa para o NPS. A maioria das plataformas de CS puxa dados de apenas uma ou duas dessas fontes, e nenhuma delas consegue ler o texto não estruturado dentro dos tickets e das notas de ligações, onde vivem os sinais de risco de verdade. A Querri conecta todas essas fontes em um único espaço de trabalho e usa IA para extrair sinais estruturados — sentimento, temas de reclamações, sinalizadores de escalonamento — do texto livre que suas outras ferramentas não conseguem analisar.

A Querri se conecta nativamente a HubSpot CRM (sincronização automática a cada 4 horas), Salesforce (acesso antecipado), BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server e Redshift. Para plataformas de suporte como Zendesk, Freshdesk ou Intercom — e ferramentas de pesquisa como Delighted, Medallia ou exportações do Gainsight — você envia arquivos CSV ou Excel. A Querri une automaticamente suas exportações e padroniza os formatos dos campos, mesmo quando IDs de conta, intervalos de datas ou valores de status não batem entre os sistemas.

Plataformas de CS dedicadas são fortes em orquestração de fluxos de trabalho — health scores, CTAs, execução de playbooks — mas dependem de entradas de dados estruturadas e predefinidas. O que elas não conseguem fazer é analisar o texto não estruturado dentro de tickets, notas de ligações e verbatims de pesquisas para encontrar padrões que seus dashboards estão deixando passar. A Querri preenche essa lacuna: ela lê o texto livre para revelar temas de reclamações, mudanças de sentimento e sinais de churn, e depois permite combinar essa análise com seus dados de CRM e faturamento em um único espaço de trabalho. Pense na Querri como a camada analítica que melhora as entradas da sua plataforma de CS.

Sim — e essa é uma das capacidades mais fortes da Querri para equipes de CS. Envie uma exportação de tickets ou um arquivo de respostas de NPS e a Querri consegue agrupar registros por tema, identificar padrões de sentimento, revelar os tipos de problema mais comuns mesmo quando a marcação é inconsistente e sinalizar quais contas estão gerando os sinais de maior risco. Isso é especialmente valioso para a preparação de QBRs e para post-mortems de churn, em que as evidências mais acionáveis estão no texto livre, não na nota.

Depois que seus dados estão carregados, gerar um resumo semanal de CS leva alguns minutos. A configuração inicial — conectar suas fontes e definir suas perguntas-chave — é um investimento feito uma única vez. Depois disso, salve como um fluxo de trabalho agendado e o resumo de CS de segunda-feira se atualiza automaticamente, entregue no Google Sheets ou na sua Querri Library sem que ninguém precise extrair exportações e remontar uma planilha.

Sim. A Querri foi feita para pessoas que entendem o cliente — não para pessoas que escrevem SQL. Faça perguntas do mesmo jeito que você faria em um QBR — 'Quais contas enterprise tiveram tickets com sentimento negativo e queda de uso neste mês?' — e receba respostas com gráficos, tabelas e narrativa. Para gerentes de ops que sabem SQL: cada etapa que a Querri executa é visível e inspecionável, então você pode verificar a lógica antes de compartilhar uma conclusão com o VP de CS.

Sim. A Querri tem certificação SOC 2 Type II, com criptografia em trânsito e em repouso, isolamento de tenants, RBAC, suporte a SSO/MFA e registro de auditoria. Os dados dos clientes nunca são usados para treinar modelos de IA. Controles de acesso baseados em papéis permitem gerenciar exatamente quem pode ver o quê — assim, CSMs veem a própria carteira de clientes, líderes de equipe veem o desempenho do time, e dados sensíveis de ARR ou de contratos ficam com o escopo adequado.

O pré-processamento agêntico da Querri detecta e corrige automaticamente os problemas de formatação que tornam as exportações reais de CS pouco confiáveis para análise — linhas extras de cabeçalho, formatos inconsistentes de ID de conta, registros de contato duplicados, timestamps ausentes, células mescladas. Isso acontece na ingestão, antes de qualquer análise começar, para você não passar metade do dia limpando dados antes de conseguir entender o que realmente está acontecendo na sua carteira de clientes.

Análise de customer success é a prática de analisar os dados que sua operação de CS gera — texto de tickets, respostas de NPS, uso do produto, eventos de faturamento, atividade das contas — para entender quais clientes estão saudáveis, quais estão em risco e onde concentrar o tempo dos CSMs. O desafio da maioria das equipes de CS não é o acesso aos dados: elas geram quantidades enormes. O desafio é que os sinais mais valiosos — temas em notas de ligações, sentimento em verbatims de pesquisas, padrões em tickets de suporte — não são estruturados e são difíceis de analisar em escala. A Querri resolve isso permitindo que equipes de CS ops analisem texto livre e combinem exportações de várias fontes para fazer perguntas em linguagem natural, sem esperar por um relatório de BI nem montar tabelas dinâmicas na mão.