/* =========================
Speak – Data Collection (page-scoped)
– Same layout pattern as Structured Outputs + Voice Agents
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.sp-data-collection{
–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-data-collection *{ box-sizing:border-box; }
.sp-data-collection section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-data-collection .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-data-collection .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-data-collection 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-data-collection 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-data-collection .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-data-collection a{ color: inherit; }
.sp-data-collection a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-data-collection a.elementor-button,
.sp-data-collection a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-data-collection .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-data-collection .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-data-collection .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-data-collection .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-data-collection .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-data-collection .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-data-collection .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-data-collection .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-data-collection .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-data-collection .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-data-collection .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-data-collection .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-data-collection .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-data-collection .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-data-collection .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-data-collection .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-data-collection .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-data-collection .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-data-collection .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-data-collection .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-data-collection .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-data-collection .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-data-collection .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-data-collection .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-data-collection .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-data-collection .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .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-data-collection .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-data-collection .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-data-collection .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-data-collection .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-data-collection .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-data-collection .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-data-collection .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-data-collection .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-data-collection .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
Collectez les informations sur le prospect et l'entrée au bon moment de la conversation.
Data Collection is different than Structured Outputs. Instead of only analyzing what was said, you can choose when and how the agent asks for key details – at the start, naturally during the call, at the end, or only when a trigger condition is met.
Essayer Speak gratuitement
Réserver une consultation
Consultez la FAQ
L’essai gratuit de 7 jours comprend crédits (email personnel), et plus crédits (Courriel professionnel) de transcription et d'analyse par IA.
Plus de prospects capturés
Demandez des précisions lorsque l'intention est claire.
Moins d'abandon
N'interrompez pas trop tôt avec des formulaires
Données CRM plus propres
Des champs standardisés à chaque fois
Suivi plus rapide
Notifications instantanées lors de la capture
Collecte de données vs résultats structurés
Les deux transforment les conversations en données exploitables. La différence réside dans le fait que l'agent collecte activement les informations ou que Speak les extrait a posteriori.
Collecte de données (active)
L'agent demande les informations précises au moment opportun. Vous définissez le moment et les conditions, pour une conversation naturelle et des données fiables.
Sorties structurées (passives)
Speak analyse les propos tenus et extrait les champs pertinents. Idéal pour les résumés, les scores et les analyses, sans interrompre la conversation.
Essayer Speak gratuitement
Explorez les agents d'IA
Documentation/API
Les équipes utilisent des champs de collecte de données courants.
La collecte de données est idéale lorsque vous avez besoin d'une saisie fiable pour la génération de prospects, leur intégration ou leur orientation. Demandez quelques informations essentielles, puis complétez les champs uniquement après que l'appelant a confirmé son objectif.
Nom + courriel
Recueillez naturellement les coordonnées après le premier échange utile, puis envoyez une notification instantanée à votre équipe.
Génération de leads
Notification
Rôle et intitulé du poste
Identifiez le rôle de l'appelant pour l'orienter vers le flux de travail approprié : assistance, ventes, intégration, recherche ou partenariats.
Routage
Admission
URL du site Web
Ne demandez un site web que lorsque cela est pertinent, puis déclenchez automatiquement l'enrichissement ou les mises à jour CRM dans vos outils en aval.
CRM
Automation
Budget et échéancier
Recueillez le budget et le calendrier à la fin, une fois que l'appelant a bien compris. Cela permet de qualifier le client sans que l'appel ressemble à un formulaire.
Vente
Qualification
Cas d'utilisation + intention
Confirmez la raison pour laquelle l'appelant a pris contact, puis déclenchez le script, la base de connaissances ou le processus de transfert approprié en fonction de son intention.
Intention
Déclencheurs
score de qualification
Posez une ou deux questions de qualification uniquement lorsqu'un déclencheur est atteint, puis stockez un score cohérent pour le routage et le suivi.
Score
Routage
Essayer Speak gratuitement
Réserver une consultation
Consultez la FAQ
Comment fonctionne la collecte de données
Il existe différentes manières de recueillir les mêmes informations. L'important est le moment. Demandez le minimum d'informations au début, puis approfondissez le sujet une fois l'intention de l'appelant confirmée.
Collecte au départ
Idéal pour les informations essentielles comme le nom ou le choix de la langue. Limitez-vous à 1 ou 2 champs pour éviter l'impression de remplir un formulaire.
Commencer
Faible friction
Collectez naturellement pendant l'appel
Posez la question uniquement lorsque l'intention est connue. Par exemple : site web, rôle, plan ou région, lorsque cela devient pertinent.
Pendant
Contextuel
Récupérez à la fin
Idéal pour le budget, le calendrier et les prochaines étapes. L'appelant ayant déjà perçu de la valeur ajoutée, il est plus susceptible de répondre.
Fin
Complétion plus élevée
Collecter uniquement lorsque les conditions sont remplies
Utilisez des déclencheurs comme “ prospect qualifié ”, “ intention de facturation ” ou “ demande de démonstration ” pour poser des questions plus approfondies uniquement lorsque cela est nécessaire.
Conditionnel
Déclencheurs
Valider et normaliser
Harmonisez les champs (format, obligatoires/facultatifs) afin que les enregistrements CRM soient propres et que les automatisations ne soient pas perturbées.
Standardisation
Qualité
Stockez et transférez instantanément
Envoyez les champs capturés sous forme de notifications et transférez-les vers les outils en aval pour le suivi, le routage et la génération de rapports.
Notifications
Automatisations
Guides pratiques : la place de la collecte de données
Utilisez la collecte de données lorsque vous avez besoin d'une saisie fiable. Utilisez les résultats structurés lorsque vous souhaitez une analyse post-appel sans interrompre le déroulement. La plupart des équipes combinent les deux.
Qualification et routage des prospects
Recueillez le nom, l'adresse courriel, le rôle et l'objet de l'appel. Si le profil correspond, demandez l'adresse du site web et les délais. Ensuite, informez votre équipe et orientez-la vers la prochaine étape appropriée.
Prise en charge et escalade du soutien
Ne demandez des informations sur le produit, l'abonnement et la catégorie du problème qu'après la première question. S'il s'agit d'un problème de facturation ou de sécurité, recueillez le minimum de détails et transmettez le problème au niveau supérieur en fournissant le contexte.
Ne posez pas la question trop tôt.
Commencez par proposer de l'aide. Une fois que l'agent a répondu à une question pertinente, la collecte des coordonnées devient naturelle.
Meilleures pratiques
Conversion
Les messages d'invite doivent être courts.
Les questions à poser lors de la collecte de données doivent être des questions courtes, d'une seule phrase. Les questions longues diminuent le taux de réponse et paraissent impersonnelles.
UX
Voix
Collectez le minimum requis pour les sujets sensibles.
Pour la facturation, les modifications de compte et la sécurité, ne collectez que les informations nécessaires et transmettez-les rapidement à un être humain.
Sécurité
Escalade
Collecte de données par agent IA : transformez les conversations en champs prêts pour le CRM
Les conversations sont riches en informations, mais souvent confuses. Les gens se présentent rapidement, mentionnent un site web en passant et décrivent un cas d'utilisation de différentes manières. La collecte de données permet de fiabiliser ces informations en vous donnant le contrôle sur la manière dont un champ est collecté, le moment de sa collecte et les actions qui se produisent dès sa capture.
La collecte de données est idéale pour les appels entrants, le chat en ligne, la prise en charge du support et la qualification des prospects. Au lieu de compter sur le bon vouloir de l'appelant pour fournir les informations nécessaires, votre agent peut les poser au bon moment et les enregistrer de manière standardisée. Cela évite les informations manquantes et réduit les échanges inutiles au sein de votre équipe.
Qu’est-ce que la collecte de données dans un agent d’IA ?
La collecte de données permet de capturer des champs spécifiques d'une conversation. Vous définissez une étiquette (par exemple : “ Intitulé du poste ” ou “ URL du site web ”), le texte d'invite à utiliser par l'agent et les règles de synchronisation. L'objectif est simple : transformer une conversation en direct en champs structurés exploitables par votre équipe.
L'importance du timing
Demander trop d'informations trop tôt donne l'impression de remplir un formulaire et entraîne un désengagement. En demander trop peu peut mener à un mauvais acheminement des appels et à un suivi trop lent. La meilleure approche consiste à procéder par étapes : demandez une ou deux informations essentielles au départ, puis complétez les informations une fois que l'intention de l'appelant est claire ou qu'une condition préalable est remplie.
Collecte de données vs résultats structurés
Les sorties structurées extraient des champs après la conversation en analysant les échanges. La collecte de données, quant à elle, sollicite activement des informations spécifiques. En pratique, la collecte de données est idéale pour les coordonnées et les champs de routage qui doivent être enregistrés avec précision. Les sorties structurées sont plus adaptées aux résumés, aux notes et aux analyses, afin de ne pas interrompre la conversation.
Comment les notifications et les automatisations s'intègrent
Une fois un champ saisi, vous pouvez en informer immédiatement votre équipe. Ceci est utile pour un suivi rapide des prospects qualifiés, la résolution des problèmes d'assistance ou la création de fiches complètes pour les rapports. Vous pouvez également déclencher des automatisations pour mettre à jour les CRM ou les outils internes, évitant ainsi à votre équipe de ressaisir manuellement les informations.
Meilleures pratiques pour une complétion élevée
Formulez des questions courtes et naturelles. Évitez de poser plusieurs questions à la suite. Ne recueillez des informations plus détaillées qu'après avoir fourni des données pertinentes. Enfin, veillez à standardiser les champs (comme l'adresse e-mail, la région et l'abonnement) afin de garantir la stabilité des automatisations ultérieures.
Exemple : flux de requête de démonstration
Un processus de demande de démonstration simple peut recueillir le nom et l'adresse e-mail après la première réponse de l'agent, puis le rôle et le cas d'utilisation pendant la conversation, et enfin demander le calendrier à la fin. Si l'appelant indique des besoins d'entreprise, vous pouvez déclencher la collecte d'informations supplémentaires telles que la région, les exigences de déploiement ou le calendrier de l'audit de sécurité.
Exemple : débit d'admission du support
Pour obtenir de l'aide, l'agent peut d'abord vérifier le produit concerné et la catégorie du problème, puis demander l'adresse e-mail du compte uniquement si une intervention plus poussée est nécessaire. Cela permet de traiter rapidement les questions simples tout en conservant des dossiers clairs pour les cas complexes.
Exemple : flux d'entrée téléphonique
Pour les appels téléphoniques, la collecte de données permet de saisir des détails souvent négligés : l’orthographe des noms, la confirmation par courriel, le motif de l’appel et la prochaine étape à suivre. Il est particulièrement important de limiter la durée des messages vocaux.
Foire aux questions
Questions fréquentes concernant la collecte de données, les options de planification, les conditions de déclenchement et les différences avec les sorties structurées.
La collecte de données est une méthode configurable permettant de recueillir des champs spécifiques (comme le nom, l'adresse électronique, le site web, le rôle ou l'intention) en choisissant comment et quand l'agent les demande au cours d'une conversation.
La collecte de données sollicite activement les informations au moment opportun. Les résultats structurés analysent la conversation a posteriori et extraient les champs uniquement s'ils apparaissent naturellement.
Collectez 1 à 2 informations essentielles au début, collectez les champs contextuels une fois l'intention connue, et recueillez le budget ou le calendrier à la fin, après que l'appelant ait reçu de la valeur.
La collecte conditionnelle ne demande un champ que lorsqu'une règle est remplie, comme par exemple un prospect qualifié, une intention spécifique ou une demande nécessitant une escalade.
Oui. Lorsqu'un champ est saisi, vous pouvez immédiatement en informer votre équipe et déclencher des automatisations pour transférer les données vers votre CRM ou votre flux de travail interne.
Rédigez des questions courtes, évitez de poser plusieurs questions à la fois, ne demandez des informations plus détaillées qu'après avoir fourni des données pertinentes et utilisez des déclencheurs pour ne collecter que les données nécessaires.
Oui. De nombreuses équipes utilisent la collecte de données pour les champs obligatoires (contact + routage) et les sorties structurées pour les résumés, les notes, la notation et les analyses après la conversation.
Essayer Speak gratuitement
Réserver une consultation
Documents d'aide
Transformez les conversations en données exploitables par votre équipe.
Configurez quelques champs, choisissez le moment opportun et acheminez les données collectées vers des notifications et des automatisations. La collecte de données aide votre agent à obtenir des résultats concrets, et pas seulement de belles conversations.
Démarrer le libre-service
Configurez vos 4 premiers champs, testez les taux de remplissage, puis ajoutez des déclencheurs conditionnels pour une qualification plus approfondie des prospects.
Collaborer avec notre équipe
Vous souhaitez un flux d'entrée prêt pour la production ? Nous vous aiderons à définir les champs, le calendrier et les déclencheurs, puis à connecter les automatisations pour le CRM et le routage.
Des questions ? Appelez-nous +1 (647) 372-1565 ou par courriel [email protected]
Analyse basée sur l'IA avec Speak AI
Speak AI réunit la transcription, l'analyse du traitement automatique du langage naturel (TALN), l'analyse des sentiments et les agents d'IA au sein d'une plateforme unique. Conçue pour les chercheurs, les équipes et les entreprises travaillant avec des données audio, vidéo et textuelles, elle prend en charge plus de 100 langues.
Outil d'analyse de texte
Transcription automatisée
Conseil et mise en œuvre de l'IA
Assistant de réunion AI
Essayez Speak AI gratuitement →
Build Audio and Video Data Collection Agents with Speak AI
Data collection agents built on Speak AI ingest audio and video from configured sources, extract structured fields via AI, and deliver clean data to downstream systems — automatically and at scale. The API accepts file uploads, public URLs, and streaming inputs, and returns structured JSON with transcript text, speaker segments, entities, themes, and custom-prompted fields.
Agent patterns that work with Speak AI
- Interview data extraction — submit batches of interview recordings, receive structured field output (sentiment, themes, named entities) per respondent
- Media monitoring pipelines — ingest video clips from configured sources, extract keyword and topic data, push to a data warehouse or CRM
- Analyse d’appels — process inbound or outbound call recordings, extract compliance flags, action items, or sentiment scores
- Survey response processing — transcribe and code audio or video survey responses at scale without manual review
Technical setup
Authenticate with your Speak AI API key, submit files or URLs to the transcription endpoint, configure webhooks to receive completed results, and define custom extraction prompts for your specific data fields. Full documentation at speakai.co/developers.
Build data collection agents on Speak AI — get your API key.
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