Turn earnings calls
dans analyst-ready insight.

A different approach to earnings call analysis.

L’analyse des appels de résultats est la pratique consistant à transformer les paroles prononcées lors d’un appel de résultats trimestriels, plus le ton derrière elles, en information : sur quoi la direction est confiante, sur quoi elle se couvre, et comment cela se compare à ce qu’elle a dit le trimestre dernier. Les analystes, les équipes de relations avec les investisseurs et les gestionnaires de portefeuille l’ont utilisé pendant des années pour éclairer les modèles, les notes et les conversations avec les clients.

Why earnings call review breaks down

Pour la plupart des équipes de recherche, la pratique n'a jamais correspondu à la promesse. Les appels étaient écoutés en direct, une seule fois, avec une page de notes manuscrites et une transcription commandée ensuite auprès d'un fournisseur. La transcription arrivait un jour plus tard : un mur de texte avec des étiquettes de locuteur et aucune indication sur la ligne qui avait changé dans les remarques préparées par rapport au trimestre dernier, ou si le directeur financier semblait confiant en répondant à la question sur les marges ou s'il lisait un script. Comparer cinq appels dans un secteur signifiait cinq PDF distincts et une après-midi à chercher des mots-clés.

Reading the call, not just the transcript

Speak AI traite chaque appel de résultats comme le ferait un analyste principal, à la vitesse de la machine. Chaque appel est transcrit dans votre langue, avec plus de 100 langues supportées, puis l'enregistrement lui-même est analysé : le ton et l'énergie dans la voix de la direction, la confiance ou les réserves dans la façon dont une question reçoit une réponse, le rythme qui change avant un chiffre difficile. Le langage de guidage, les chiffres de marge, les concurrents nommés et les phrases clés sont extraits dans des champs structurés que vos modèles peuvent utiliser.

Then the questions start. Ask across your entire library of calls with AI chat, using the same prompt workflows analysts once ran manually in a spreadsheet, now running natively over transcripts with ChatGPT, Claude, and Gemini built in.

What analysts ask their earnings calls

• “What did management say about guidance this quarter, and how does the language compare with last quarter?”
• “Which calls this quarter mention margin pressure or freight costs, and what exactly was said?”
• “Show me every call where a competitor was named directly.”
• “Which executives sounded confident on this call, and where did the tone shift during Q&A?”
• “Summarize the most common themes across every call in this sector this quarter.”

From a call replay to a research-ready note

The result is a call library that writes half the note for you. Guidance language is tracked against the prior quarter automatically. Sentiment and tone across management’s answers become a chart instead of a gut feeling, and des tableaux de bord que vous pouvez personnaliser et mettre en marque blanche track confidence, guidance changes, and competitor mentions over time, so this quarter’s call is measured against the last four. One healthcare consulting firm put a comparable volume of client sessions through this same analysis engine and économisé 190 000 $ et plus de 10 000 heures, sans augmenter les effectifs.

And because earnings calls rarely live alone, the same engine scores calls, meetings, and recordings on the same criteria, connecting call analysis to évaluation des appels et coaching across every conversation your team reviews.