/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– Gleiches Layout-Muster wie Voice Agents-Seite
– Minimales CSS: basiert auf globalen Token + btn-* Klassen
========================= */
.sp-structured-outputs{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-structured-outputs *{ box-sizing:border-box; }
.sp-structured-outputs section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-structured-outputs .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-structured-outputs .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-structured-outputs h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.02em;
}
.sp-structured-outputs h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-structured-outputs a{ color: inherit; }
.sp-structured-outputs a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-structured-outputs a.elementor-button,
.sp-structured-outputs a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-structured-outputs .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-structured-outputs .sp-hero-side{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-structured-outputs .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-structured-outputs .sp-pill{
display:inline-flex; align-items:center; gap:.45rem;
padding:.35rem .75rem; border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border); background:#fff;
font-size:.82rem; color:var(–sp-muted); white-space:nowrap;
}
/* Code snippet */
.sp-structured-outputs .sp-code{
background:#0b1220; color:#e5e7eb;
border-radius:14px; padding:14px; overflow:auto;
font-size:13px; line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-structured-outputs .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-structured-outputs .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff; border-radius:12px;
padding:8px 10px; cursor:pointer;
font-weight:700; font-size:12px;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-structured-outputs .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-structured-outputs .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background:#fff;
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
padding:.35rem .75rem;
border-radius:999px;
font-size:.85rem;
color:var(–sp-muted);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-structured-outputs .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-metric{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-structured-outputs .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-card{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction:column;
min-height: 190px;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic{
width:38px; height:38px;
border-radius:12px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom:.9rem;
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-structured-outputs .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-chip{
font-size:.82rem;
color:var(–sp-muted);
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius:999px;
padding:.25rem .6rem;
}
/* Split cards */
.sp-structured-outputs .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background:#fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-structured-outputs .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-structured-outputs .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight:700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:1rem;
color:var(–sp-text);
font-size:.98rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-ic{
width:28px; height:28px;
border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight:800;
color:var(–sp-muted);
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-structured-outputs .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
Verwandeln Sie unübersichtliche Gespräche in saubere, nutzbare Felder
Definieren Sie die für Sie relevanten Kategorien, und Speak extrahiert diese automatisch aus jedem Anruf oder Meeting. Erhalten Sie konsistente, strukturierte Ergebnisse wie Qualifikationsbewertung, Hauptanforderungen, Einwände, nächste Schritte und mehr.
Probieren Sie Speak Free
Beratung buchen
Siehe FAQs
7-Tage-Test beinhaltet Credits (persönliche E-Mail) und mehr Credits (Arbeits-E-Mail) der Transkription und KI-Analyse.
Weniger unnötige Arbeit
Hört auf, die Anrufe zur Nachfrage nach Details immer wieder anzusehen.
Mehr Beständigkeit
Die gleichen Felder in jeder Konversation
Bessere Analyse
Trendfelder im Zeitverlauf, im Maßstab
Schnellere Nachverfolgung
Senden Sie Zusammenfassungen und nächste Schritte sofort.
Wie strukturierte Ausgaben funktionieren
Gespräche sind naturgemäß unstrukturiert. Strukturierte Ausgaben ermöglichen es Ihnen, zu definieren, was wichtig ist, und diese Informationen dann automatisch zu extrahieren, sodass Sie Hunderte von Anrufen durchsuchen, filtern, bewerten und Berichte erstellen können.
Erstelle eine Bezeichnung und eine Eingabeaufforderung.
Wählen Sie einen Feldnamen wie “Qualifikationspunktzahl” oder “Hauptproblem” und schreiben Sie eine kurze Aufforderung, die genau beschreibt, was extrahiert werden soll.
Speak extrahiert es aus jedem Gespräch
Nach dem Anruf ermittelt Speak den Nutzen aus dem Transkript und liefert eine konsistente, strukturierte Ausgabe, die Sie anzeigen und exportieren können.
Gängige Beispiele für strukturierte Ausgaben
Beginnen Sie mit den Standardfeldern und passen Sie diese anschließend an Ihren Workflow an. Sie können beliebig viele strukturierte Ausgaben erstellen und die Eingabeaufforderungen nach Team, Anwendungsfall oder Ordner individuell gestalten.
Anrufzusammenfassung
Erstelle für jedes Gespräch eine kurze, einheitliche Zusammenfassung, damit Teammitglieder einsteigen können, ohne sich die gesamte Aufnahme anhören zu müssen.
Unterstützung
Vertrieb
Qualifikationspunktzahl
Vergeben Sie eine einfache Punktzahl basierend auf Passung, Dringlichkeit und Bereitschaft. Ideal für eingehende Anrufe und Lead-Screening im großen Stil.
Leadgenerierung
Routing
Hauptschmerzpunkt
Ermitteln Sie das Hauptproblem in den Worten des Kunden. Nützlich für Recherche, Positionierung und die Verbesserung von Onboarding-Inhalten.
Forschung
Einblicke
Einwände und Blockierer
Bedenken (Preis, Sicherheit, Zeitpunkt) sollten erfasst werden, damit der Vertrieb mit den richtigen Sicherheiten nachfassen und Reibungsverluste schnell beseitigen kann.
Vertrieb
Nachverfolgen
Nächste Schritte
Extrahieren Sie Zusagen und Maßnahmen. Wandeln Sie Gespräche ohne manuelle Notizen in eine übersichtliche Folge-E-Mail oder interne Aufgabenliste um.
Ops
Ausführung
Kontaktfelder
Vorname, Nachname, E-Mail-Adresse, Firma, Funktion oder Region werden automatisch abgerufen, damit Ihr CRM übersichtlich bleibt und Ihr Team schneller arbeiten kann.
CRM
Automatisierung
Strukturierte Ausgaben: die fehlende Schicht zwischen Gesprächen und Analysen
Telefonate und Meetings enthalten die wertvollsten Informationen Ihres Unternehmens, doch deren Nutzung in großem Umfang ist schwierig. Notizen sind uneinheitlich, Aufzeichnungen zeitaufwendig zu sichten, und jedes Team erfasst unterschiedliche Details. Strukturierte Auswertungen lösen dieses Problem, indem sie unstrukturierte Gespräche in einheitliche Felder umwandeln, die Sie durchsuchen, filtern und im Laufe der Zeit analysieren können.
Eine strukturierte Ausgabe ist ein definiertes Feld, das aus einem Gespräch extrahiert wird. Es kann sich um einen einfachen Wert wie “Vorname”, eine Punktzahl wie “Qualifikationspunktzahl”, eine Liste wie “Wichtigste Anforderungen” oder einen kurzen Absatz wie “Anrufzusammenfassung” handeln. Der Kerngedanke ist Konsistenz: Sie definieren, was erfasst werden soll, und Speak erzeugt für jedes Gespräch die gleiche Art von Ausgabe.
Warum strukturierte Ergebnisse wichtig sind
Die meisten Organisationen betrachten Gespräche als isolierte Ereignisse. Ein Verkaufsgespräch ist zwar im Moment hilfreich, doch die gewonnenen Erkenntnisse gehen in einer Folge-E-Mail verloren. Ein Supportanruf löst zwar ein Problem, doch die eigentliche Ursache wird nie zu einem messbaren Trend. Forschungsinterviews liefern wertvolle Informationen, doch die Erkenntnisse bleiben im Transkript verborgen. Strukturierte Auswertungen ermöglichen den Vergleich von Gesprächen, sodass Sie erkennen können, was über Wochen, Monate und Teams hinweg geschieht.
Benutzerdefinierte, strukturierte Ausgaben für jeden Workflow
Speak bietet vordefinierte, strukturierte Ausgaben für gängige Anwendungsfälle, aber das Beste daran ist die Anpassbarkeit. Sie können eigene Ausgaben erstellen, indem Sie eine Bezeichnung definieren und eine Aufforderung formulieren. Zum Beispiel: “Hauptziel des Anrufers in einem Satz extrahieren” oder “Qualifizierungswert von 1–5 mit kurzer Begründung zurückgeben”. Diese Flexibilität ist ideal für Vertrieb, Forschung, Personalwesen, operative Abläufe und jeden Workflow, in dem Gespräche wichtige Details enthalten.
Beispiele: Verkaufsgespräche und Lead-Qualifizierung
Im Vertrieb helfen strukturierte Ergebnisse dabei, die wichtigsten Informationen konsistent zu erfassen. Budget, Zeitplan, Einwände, Entscheidungsträgerstatus und nächste Schritte lassen sich verfolgen. Mithilfe eines Qualifizierungs-Scores werden Leads automatisch weitergeleitet. Bei der Pipeline-Analyse erkennt Ihr Team strukturierte Signale auf einen Blick, anstatt anhand unvollständiger Notizen raten zu müssen.
Beispiele: Forschungsinterviews und qualitative Analyse
In der Forschung erleichtern strukturierte Ergebnisse die Skalierung qualitativer Studien. Themen, Probleme, Ergebnisse und Schlüsselzitate werden extrahiert und anschließend in zahlreichen Interviews analysiert. Dies ermöglicht es Forschenden, schneller von den Gesprächen zu den Ergebnissen zu gelangen, ohne die Nuancen der Sprache der Teilnehmenden zu verlieren.
Beispiele: Supportanrufe und Qualitätsverbesserung
Supportteams können Problemtyp, Schweregrad, Ursache und Lösung strukturieren. So lassen sich wiederkehrende Probleme identifizieren und Produktkorrekturen priorisieren. Strukturierte Ergebnisse erleichtern neuen Teammitgliedern zudem den Einstieg, da Muster sichtbar werden, ohne dass Dutzende von Anrufen manuell angehört werden müssen.
Strukturierte Ausgaben zuverlässig gestalten
Die besten strukturierten Ausgaben sind präzise. Definieren Sie, was als Beweis gilt, wie vorzugehen ist, wenn etwas unbekannt ist, und wie kurz die Antwort sein soll. Zum Beispiel: “Gib ‘Unbekannt’ zurück, wenn der Aufrufer keinen Zeitablauf angibt.” Dadurch werden die Ausgaben konsistenter und vertrauenswürdiger.
Strukturierte Ausgaben für die Automatisierung
Strukturierte Ergebnisse gewinnen noch mehr an Wert, wenn sie in nachgelagerte Systeme eingebunden werden. So lassen sich beispielsweise CRM-Felder automatisch aktualisieren, wichtige Anforderungen in ein Projektbriefing einfügen oder aus den nächsten Schritten und Einwänden ein Entwurf für eine Folge-E-Mail erstellen. Dadurch werden Gespräche ohne manuellen Verwaltungsaufwand in konkrete Maßnahmen umgesetzt.
Strukturierte Ausgaben für längere Gespräche
Je länger ein Gespräch dauert, desto leichter gehen wichtige Details verloren. Strukturierte Protokolle fungieren am Ende jedes Gesprächs wie eine “Filterschicht”, sodass die wichtigsten Informationen stets erfasst werden, selbst wenn das Gespräch mehrere Themen umfasst.
Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen zu strukturierten Ausgaben, benutzerdefinierten Feldern, Formatierung und deren Verwendung durch Teams für Vertrieb, Forschung und Support.
Eine strukturierte Ausgabe ist ein definiertes Feld, das aus einer Konversation extrahiert wird, wie z. B. ein Wert, eine Punktzahl, eine Liste oder eine kurze Zusammenfassung, die über alle Anrufe hinweg konsistent bleibt.
Ja. Erstellen Sie eine Bezeichnung und formulieren Sie eine Eingabeaufforderung für die zu extrahierenden Daten. Sie können die Felder an Vertrieb, Forschung, Support, Personalwesen oder beliebige Arbeitsabläufe anpassen.
Beginnen Sie mit 5 Punkten: Zusammenfassung des Anrufs, wichtigste Anforderungen, nächste Schritte, Einwände oder Hindernisse sowie eine einfache Qualifizierungsbewertung (oder die Schwere des Problems für den Support).
Legen Sie Format und Beweiskriterien klar fest. Definieren Sie das Vorgehen bei Unklarheiten und halten Sie die Ergebnisse kurz und prägnant.
Ja. Da die Felder einheitlich sind, können Sie Muster über viele Anrufe hinweg filtern und analysieren, z. B. häufige Einwände, wiederkehrende Probleme oder Hauptthemen.
Ja. Viele Teams verknüpfen strukturierte Ergebnisse mit CRM-Systemen, Tabellenkalkulationen und internen Dashboards, sodass Erkenntnisse aus Gesprächen automatisch in die Arbeitsabläufe einfließen.
Probieren Sie Speak Free
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Hilfe-Dokumente
Definieren Sie Ihre Felder einmalig – dann extrahieren Sie sie automatisch
Erstellen Sie strukturierte Ausgaben für Ihren Workflow, wenden Sie diese in verschiedenen Gesprächen an und analysieren Sie die Ergebnisse im Zeitverlauf. So gehen Ihnen in langen Telefonaten keine wichtigen Details mehr verloren.
Starten Sie die Selbstbedienung
Erstellen Sie einige strukturierte Ausgaben, führen Sie diese für die letzten Anrufe aus und exportieren Sie die Ergebnisse während Ihrer Testphase in Ihren Workflow.
Arbeiten Sie mit unserem Team
Wir helfen Ihnen bei der Gestaltung von Feldsätzen, Eingabeaufforderungen und Automatisierungen, damit strukturierte Ausgaben zuverlässig Berichts- und Routingprozesse unterstützen.
Haben Sie Fragen? Rufen Sie an! +1 (647) 372-1565 oder per E-Mail [email protected]
KI-gestützte Analysen mit Speak AI
Speak AI vereint Transkription, NLP-Analyse, Stimmungsanalyse und KI-Agenten auf einer einzigen Plattform. Entwickelt für Forscher, Teams und Unternehmen, die mit Audio-, Video- und Textdaten arbeiten. Unterstützt über 100 Sprachen.
Textanalyse-Tool
Automatisierte Transkription
KI-Sprachagenten
KI-Beratung & -Implementierung
AI Meeting Assistant
Strukturierte Daten aus Audio mit Speak AI extrahieren
Speak AI’s structured output extraction lets you define a JSON schema and deploy an AI agent that extracts matching fields from any audio or video recording — turning unstructured voice data into clean, structured records your applications can consume directly.
Was die strukturierte Ausgabenextraktion ermöglicht
- Custom JSON schema — define the fields you want to extract (contact name, intent, sentiment, action items, entities) and the agent extracts them from every transcript
- Kontakt- und Entitätsextraktion — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
- Extraktion von Maßnahmeneinträgen aus Meetings — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
- Automatisierung der Umfragekodierung — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
- CRM- und Datenbankintegration — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry
Häufig gestellte Fragen zur strukturierten Ausgabeextraktion
Wie extrahiere ich strukturierte Daten aus Audiodateien mit KI?
Definieren Sie Ihr Ausgabe-Schema über die Speak AI API, reichen Sie Audio-Dateien zur Transkription ein und konfigurieren Sie den strukturierten Extraktionsschritt, um auf dem resultierenden Transkript ausgeführt zu werden. Die API gibt ein JSON-Objekt, das Ihrem Schema entspricht, für jede Aufnahme zurück. Vollständige Dokumentation unter docs.speakai.co.
Welche Daten kann Speak AI aus Audioaufzeichnungen als strukturierte Ausgabe extrahieren?
Alle Informationen, die im gesprochenen Inhalt vorhanden sind: benannte Entitäten, Stimmungswerte, Aktionselemente, benutzerdefinierte Feldwerte, Themenklassifizierungen und alle anderen Felder, die du in deinem Extraktionsschema definierst. Die KI berücksichtigt das vollständige Transkript, um dein Schema auszufüllen.
Kann ich Speak AI strukturierte Outputs verwenden, um automatisch einen CRM zu füttern?
Ja. Ein häufiges Muster: Speak AI transkribiert Anrufaufzeichnungen über API, führt strukturierte Extraktion durch (Kontaktname, Intent, erforderliche Folgemaßnahme), und die JSON-Ausgabe wird über Webhook in dein CRM geschrieben – dies eliminiert manuelles Call-Logging für Sales- und Customer-Success-Teams.
Extract structured data from audio — get your API key free, no credit card required.
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