Menos trabalho braçal com dados. Mais impacto na receita.

Porque eles vêm de lugares demais — e cada sistema conta as coisas de um jeito. A cobertura de pipeline no CRM não bate com o relatório de atribuição do MAP. A receita fechada no faturamento não concilia com o que o CRM mostra. O Querri reúne tudo em um só lugar, limpa as inconsistências e entrega uma visão única e consistente que você consegue de fato defender em uma revisão com o CRO.

O Querri tem conectores nativos para HubSpot CRM (sincronização automática a cada 4 horas), Salesforce (acesso antecipado), QuickBooks, BigQuery, Google Drive, PostgreSQL, MySQL, SQL Server e Redshift. Para sistemas de faturamento como Stripe, Chargebee ou Zuora — ou MAPs como Marketo e Pardot — você envia exportações em CSV ou Excel. O Querri cruza e padroniza tudo automaticamente, mesmo quando nomes de etapas e formatos de campos não batem entre os sistemas.

Ferramentas de BI como Tableau e Looker são poderosas nas mãos certas — mas, na maioria das PMEs, as mãos certas não estão disponíveis. Montar um relatório novo exige um ticket de engenharia de dados e duas semanas de espera. O Querri adiciona a camada de interpretação e de fluxo de trabalho: faça uma pergunta sobre seus dados de CRM, faturamento e MAP em linguagem natural e receba uma resposta com gráficos, tabelas e uma explicação em linguagem simples — sem SQL, sem fila de engenharia de dados, sem espera.

Sim. Esse é o fluxo de trabalho central para o qual o Querri foi construído. Conecte o HubSpot ou envie uma exportação do Salesforce, traga seus dados de faturamento do QuickBooks ou de um CSV e puxe os dados do seu MAP — o Querri cruza tudo automaticamente com correspondência inteligente de colunas. Faça perguntas de atribuição em linguagem natural: 'Quais canais estão gerando mais receita fechada, não apenas leads?' e receba uma resposta fundamentada em dados das três fontes.

Depois que seus dados estão conectados, rodar um resumo semanal de pipeline leva poucos minutos. A configuração inicial — conectar as fontes e definir suas métricas-chave — é um investimento único. A partir daí, salve como fluxo de trabalho agendado e o resumo de pipeline de segunda de manhã roda automaticamente, entregue no Google Sheets ou na sua Biblioteca do Querri sem que ninguém precise tocar nele.

Sim. O Querri foi construído para quem entende o motor de receita, não para quem escreve SQL. Faça perguntas do mesmo jeito que faria em uma reunião de previsão — 'Qual é a nossa cobertura de pipeline por etapa e representante no Q2 vs. Q1?' — e receba respostas com gráficos, tabelas e narrativa. E para os gestores de RevOps que sabem SQL: cada passo que o Querri dá é visível e inspecionável, para você verificar a lógica antes de colocar o número na frente do CRO.

Sim. O Querri tem certificação SOC 2 Type II, com criptografia em trânsito e em repouso, isolamento por tenant, RBAC, suporte a SSO/MFA e registro de auditoria. Seus dados de receita nunca são usados para treinar modelos de IA. Controles de acesso baseados em papéis permitem gerenciar exatamente quem pode ver o quê — o financeiro vê a previsão, os representantes veem o próprio atingimento e os dados sensíveis de remuneração ficam onde devem ficar.

O pré-processamento agêntico do Querri detecta e corrige automaticamente os problemas de formatação que tornam as exportações reais de CRM pouco confiáveis para análise — linhas extras de cabeçalho, nomes de etapa inconsistentes, registros duplicados, datas de fechamento faltando, células mescladas. Ele resolve isso na ingestão, antes de qualquer análise começar, para você não passar metade do dia limpando dados antes de conseguir começar o trabalho de verdade.

Análise de revenue operations é a prática de conectar, limpar e analisar os dados que movem o motor de receita — pipeline, funil, previsão, atribuição, atingimento de metas — para dar às equipes de RevOps e à liderança de receita uma visão confiável e atualizada do que está acontecendo e por quê. O desafio não é o acesso aos dados: as equipes de RevOps têm mais dados do que qualquer outra função. O desafio é que os dados estão espalhados entre o CRM, o MAP, o sistema de faturamento e uma dúzia de planilhas — o que torna a consolidação demorada, a confiança impossível e os dados indisponíveis quando o CRO faz uma pergunta no meio da reunião. O Querri resolve isso conectando essas fontes, limpando os dados automaticamente e permitindo que o RevOps faça perguntas em linguagem natural em vez de abrir um ticket e esperar duas semanas por uma resposta.