/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– Same layout pattern as Voice Agents page
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.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;
}
Muuta sotkuiset keskustelut siisteiksi ja käyttökelpoisiksi kentiksi
Määritä sinulle tärkeät tunnisteet, niin Speak poimii ne automaattisesti jokaisesta puhelusta tai kokouksesta. Saat yhdenmukaisia, jäsenneltyjä tuloksia, kuten kelpoisuuspisteet, keskeiset vaatimukset, vastalauseet, seuraavat vaiheet ja paljon muuta.
Kokeile Speak Free
Varaa konsultointi
Katso usein kysytyt kysymykset
7 päivän kokeilussa sisältyy credits (henkilökohtainen sähköpostiosoite) ja paljon muuta credits (työsähköposti) transkriptiosta ja tekoälyanalyysistä.
Vähemmän kiireistä työtä
Lopeta puheluiden uudelleenkatselu saadaksesi lisätietoja
Enemmän johdonmukaisuutta
Samat kentät jokaisessa keskustelussa
Parempi analyysi
Trendikentät ajan kuluessa, skaalautuvasti
Nopeampi seuranta
Lähetä yhteenvedot ja seuraavat vaiheet välittömästi
Miten strukturoidut tuotokset toimivat
Keskustelut ovat luonnostaan jäsentämättömiä. Jäsenneltyjen tulosteiden avulla voit määritellä, millä on merkitystä, ja poimia sen sitten automaattisesti, jotta voit hakea, suodattaa, pisteyttää ja raportoida satojen puheluiden perusteella.
Luo otsikko ja kehote
Valitse kentän nimi, kuten “Pätevyyspisteet” tai “Ensisijainen kipupiste”, ja kirjoita lyhyt kehote, jossa kuvailet tarkalleen, mitä haluat poimia.
Speak poimii sen jokaisesta keskustelusta
Puhelun jälkeen Speak tunnistaa arvon transkriptiosta ja palauttaa yhdenmukaisen, jäsennellyn tulosteen, jota voit tarkastella ja viedä.
Suosittuja strukturoituja tuloste-esimerkkejä
Aloita yleisillä kentillä ja mukauta niitä sitten työnkulkuusi. Voit luoda niin monta jäsenneltyä tuotosta kuin haluat ja räätälöidä kehotteita tiimin, käyttötapauksen tai kansion mukaan.
Puhelun yhteenveto
Luo lyhyt ja johdonmukainen yhteenveto jokaisesta keskustelusta, jotta tiimikaverit voivat aloittaa keskustelun kuuntelematta koko tallennetta.
Tukea
Myynti
Pätevyyspisteet
Anna yksinkertainen pisteytys sopivuuden, kiireellisyyden ja valmiuden perusteella. Täydellinen saapuviin puheluihin ja liidien seulontaan laajassa mittakaavassa.
Liidien generointi
Reititys
Ensisijainen kipupiste
Erottele asiakkaan sanoin pääongelma. Hyödyllinen tutkimukseen, positionointiin ja perehdytyssisällön parantamiseen.
Tutkimus
Insights
Vastalauseet ja estäjät
Talleta epäilykset (hinta, turvallisuus, ajoitus), jotta myynti voi toimittaa oikeanlaisia materiaaleja ja poistaa kitkan nopeasti.
Myynti
Seuranta
Seuraavat vaiheet
Poimi sitoumukset ja toimenpiteet. Muunna keskustelut siistiksi seurantasähköpostiksi tai sisäiseksi tehtävälistaksi ilman manuaalisia muistiinpanoja.
Toiminnot
Suoritus
Yhteyskentät
Hae etunimi, sukunimi, sähköpostiosoite, yritys, rooli tai alue automaattisesti, jotta CRM-järjestelmäsi pysyy siistinä ja tiimisi toimii nopeammin.
Asiakkuudenhallinta
Automaatio
Strukturoidut tuotokset: keskustelujen ja analytiikan väliltä puuttuva kerros
Puhelut ja kokoukset sisältävät yrityksesi arvokkainta tietoa, mutta sitä on vaikea hyödyntää laajamittaisesti. Muistiinpanot ovat epäjohdonmukaisia, tallenteiden tarkastelu vie aikaa, ja jokainen tiimi seuraa erilaisia tietoja. Rakennetut tulosteet ratkaisevat tämän muuttamalla strukturoimattomat keskustelut yhtenäiseksi joukoksi kenttiä, joita voit hakea, suodattaa ja analysoida ajan kuluessa.
Rakenteinen tuloste on keskustelusta poimittu määritelty kenttä. Se voi olla yksinkertainen arvo, kuten “Etunimi”, pistemäärä, kuten “Pätevyyspisteet”, luettelo, kuten “Keskeiset vaatimukset”, tai lyhyt kappale, kuten “Puhelun yhteenveto”. Keskeinen ajatus on johdonmukaisuus: sinä määrittelet, mitä tallennettaisiin, ja Speak tuottaa samanlaisen tulosteen jokaiselle keskustelulle.
Miksi strukturoidut tuotokset ovat tärkeitä
Useimmat organisaatiot käsittelevät keskusteluja yksittäisinä tapahtumina. Myyntipuhelu on hyödyllinen sillä hetkellä, mutta sen tuoma tieto katoaa seurantasähköpostiin. Tukipuhelu ratkaisee ongelman, mutta sen perimmäisestä syystä ei koskaan tule mitattavaa trendiä. Tutkimushaastatteluissa on kultaa, mutta oivallukset pysyvät lukittuina litterointiin. Strukturoidut tuotokset tekevät keskusteluista vertailukelpoisia, joten voit nähdä, mitä tapahtuu viikkojen, kuukausien ja tiimien välillä.
Mukautettavat strukturoidut tuotokset mihin tahansa työnkulkuun
Speak sisältää vakiomuotoisia strukturoituja tulosteita yleisiin käyttötapauksiin, mutta parasta on mukauttaminen. Voit luoda omia tulosteita määrittämällä otsikon ja kirjoittamalla kehotteen. Esimerkiksi: "Erota soittajan päätavoite yhdessä lauseessa" tai "Palauta 1–5-asteikolla oleva kelpoisuuspistemäärä lyhyen syyn kera". Tämä joustavuus toimii myynnissä, tutkimuksessa, henkilöstöhallinnossa, operaatioissa ja kaikissa työnkuluissa, joissa keskusteluissa käsitellään kriittisiä tietoja.
Esimerkkejä: myyntipuhelut ja liidien kelpuutus
Myynnissä strukturoidut tuotokset auttavat sinua tallentamaan tärkeät asiat johdonmukaisesti. Seuraa budjettia, aikajanaa, vastalauseita, päätöksentekijän tilaa ja seuraavia vaiheita. Käytä kelpoisuuspisteitä liidien automaattiseen reitittämiseen. Kun tiimisi tarkastelee myyntiputkea, he voivat nähdä strukturoidut signaalit yhdellä silmäyksellä sen sijaan, että he arvailisivat keskeneräisten muistiinpanojen perusteella.
Esimerkkejä: tutkimushaastattelut ja laadullinen analyysi
Tutkimuksessa strukturoidut tuotokset helpottavat laadullisen työn skaalaamista. Poimi teemoja, kipupisteitä, tuloksia ja keskeisiä lainauksia. Analysoi sitten näitä kenttiä useiden haastattelujen avulla. Tämä auttaa tutkijoita siirtymään nopeammin raakakeskustelusta tuloksiin menettämättä osallistujien kielen vivahteita.
Esimerkkejä: tukipuhelut ja laadun parantaminen
Tukitiimit voivat jäsentää ongelman tyypin, vakavuuden, perimmäisen syyn ja ratkaisun. Ajan myötä voit tunnistaa toistuvat ongelmat ja priorisoida tuotekorjauksia. Strukturoidut tuotokset auttavat myös uusia tiimin jäseniä nopeuttamaan toimintaansa, koska kaavat tulevat näkyviin ilman, että kymmeniä puheluita tarvitsee kuunnella manuaalisesti.
Rakenteisten tulosteiden luotettavuuden varmistaminen
Parhaat strukturoidut tulokset ovat täsmällisiä. Määrittele, mikä lasketaan todisteeksi, mitä tehdä, kun jokin on tuntematonta, ja kuinka lyhyen vastauksen haluat. Esimerkiksi: “Palauta 'Tuntematon', jos soittaja ei ilmoita aikajanaa.‘ Tämä tekee tuloksista johdonmukaisempia ja helpommin luotettavia.
Strukturoidut lähdöt automaatiota varten
Strukturoiduista tuotoksista tulee entistä arvokkaampia, kun reitität ne jatkojärjestelmiin. Voit esimerkiksi päivittää CRM-kentät automaattisesti, lisätä keskeiset vaatimukset projektitiimiin tai luoda seurantasähköpostiluonnoksen seuraavista vaiheista ja vastaväitteistä. Tämä muuttaa keskustelut toimiksi ilman manuaalista hallinnollista työtä.
Strukturoidut tuotokset pitkille keskusteluille
Puheluiden pidentyessä tärkeät yksityiskohdat jäävät helpommin huomaamatta. Jäsennellyt tulosteet toimivat ikään kuin "puhtaana poimintakerroksena" jokaisen keskustelun lopussa, joten tärkeät tiedot tallentuvat aina, vaikka puhelu käsittelisi useita aiheita.
Usein kysytyt kysymykset
Yleisiä kysymyksiä strukturoiduista tulosteista, mukautetuista kentistä, muotoilusta ja siitä, miten tiimit käyttävät niitä myynnissä, tutkimuksessa ja tuessa.
Rakenteinen tuloste on keskustelusta poimittu määritelty kenttä, kuten arvo, pistemäärä, luettelo tai lyhyt yhteenveto, joka pysyy yhdenmukaisena eri puheluissa.
Kyllä. Luo otsikko ja kirjoita kehote poimittavasta tiedosta. Voit räätälöidä kenttiä myynnin, tutkimuksen, tuen, henkilöstöhallinnon tai minkä tahansa työnkulun mukaan.
Aloita viidellä: puhelun yhteenveto, keskeiset vaatimukset, seuraavat vaiheet, vastalauseet tai esteet ja yksinkertainen kelpoisuuspistemäärä (tai ongelman vakavuus tuen osalta).
Ole selkeä muotoilemalla ja sillä, mikä lasketaan todisteeksi. Määrittele, mitä tehdä, kun jokin on tuntematonta, ja pidä tulokset lyhyinä ja rajoitettuina.
Kyllä. Koska kentät ovat yhdenmukaisia, voit suodattaa ja analysoida useiden puheluiden malleja, kuten yleisiä vastaväitteitä, toistuvia ongelmia tai tärkeimpiä teemoja.
Kyllä. Monet tiimit yhdistävät jäsenneltyjä tuotoksia CRM-järjestelmiin, laskentataulukoihin ja sisäisiin koontinäyttöihin, jotta keskusteluista saadut tiedot siirtyvät automaattisesti työnkulkuihin.
Kokeile Speak Free
Varaa konsultointi
Ohjeet
Define your fields once – then extract them automatically
Luo strukturoituja tuotoksia työnkulkuusi, käytä niitä keskusteluissa ja analysoi tuloksia ajan kuluessa. Lopeta tärkeiden tietojen menettäminen pitkissä puheluissa.
Aloita itsepalvelu
Luo muutamia strukturoituja tuotoksia, suorita ne viimeaikaisissa puheluissa ja vie tulokset työnkulkuusi kokeilujakson aikana.
Työskentele tiimimme kanssa
Autamme sinua suunnittelemaan kenttäjoukkoja, kehotteita ja automaatiota siten, että jäsennellyt tulosteet tukevat luotettavasti raportointia ja reititystä.
Kysymyksiä? Soita +1 (647) 372-1565 tai sähköpostitse [email protected]
AI-pohjainen analyysi Speak AI:lla
Speak AI yhdistää litteroinnin, NLP-analytiikan, tunneanalyysin ja AI-agentit yhdelle alustalle. Rakennettu tutkijoille, tiimeille ja yrityksille, jotka työskentelevät ääni-, video- ja tekstidatan kanssa. Tukee yli 100 kieltä.
Tekstianalyysityökalu
Automatisoitu transkriptio
AI-puheagentit
Tekoälykonsultointi ja -toteutus
AI Meeting Assistant
Kokeile Speak AI Free -sovellusta →
How to Extract Structured Data from Audio Using Speak AI
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.
What structured output extraction enables
- 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
- Contact and entity extraction — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
- Meeting action item extraction — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
- Survey coding automation — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
- CRM and database integration — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry
Structured output extraction FAQ
How do I extract structured data from audio files with AI?
Define your output schema via the Speak AI API, submit audio files for transcription, and configure the structured extraction step to run on the resulting transcript. The API returns a JSON object matching your schema for each recording. Full documentation at docs.speakai.co.
What data can Speak AI extract from audio recordings as structured output?
Any information present in the spoken content: named entities, sentiment scores, action items, custom field values, topic classifications, and any other fields you define in your extraction schema. The AI reasons over the full transcript to populate your schema.
Can I use Speak AI structured outputs to feed a CRM automatically?
Yes. A common pattern: Speak AI transcribes call recordings via API, runs structured extraction (contact name, intent, follow-up required), and the JSON output is written to your CRM via webhook — eliminating manual call logging for sales and customer success teams.
Extract structured data from audio — get your API key free, no credit card required.
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi