/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– אותו דפוס פריסה כמו דף Voice Agents
– CSS מינימלי: תלוי בטוקנים גלובליים + מחלקות btn-*
========================= */
.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;
}

סוכני בינה מלאכותית מדברים + פלטים מובנים

הפכו שיחות מבולגנות לשדות נקיים ושימושיים

הגדירו את התוויות החשובות לכם ו-Speak יחלץ אותן באופן אוטומטי מכל שיחה או פגישה. קבלו פלטים מובנים ועקביים כמו ציון הסמכה, דרישות מפתח, התנגדויות, צעדים נוספים ועוד.

נסה לדבר בחינם
ייעוץ ספרים
ראה שאלות נפוצות
7 ימי ניסיון כוללים קרדיטים (דוא״ל אישי), ועוד קרדיטים (דוא"ל עבודה) של תמלול וניתוח בינה מלאכותית.

מה ניתן לבנות משיחה

פרטי התקשרות: שם פרטי, שם משפחה, דוא"ל, חברה
מכירות: ציון הסמכה, כוונה, התנגדויות, תקציב, לוח זמנים
מחקר: נושאים, נקודות כאב, ציטוטים מרכזיים, סנטימנט, תוצאות
פעולות: סוג בעיה, עדיפות, טריגר הסלמה, פתרון

שדות מותאמים אישית
חילוץ אוטומטי
עִקבִי
ניתן לחיפוש
דוגמה: הגדרת פלט מובנה

1) יצור פלט מובנה חדש (תווית + הנחיה)
2) בחר אילו שיחות זה חל על (תיקיה / סוכן / זרימת עבודה)
3) הגדר את הפורמט (ערך בודד, רשימה, פסקת קצרה)
4) הפעל חילוץ על שיחות חדשות באופן אוטומטי
5) ייצא תוצאות ל-CRM, גיליון או לוח מחוונים שלך

טיפ: הפוך הנחיות מפורשות לגבי מה שנחשב “לא ידוע” ומתי להשאיר שדות ריקים.

מהימן על ידי יותר מ-250,000 אנשים וצוותים

פחות עבודה עמוסה
הפסק לצפות שוב בשיחות לקבלת פרטים
יותר עקביות
אותם שדות בכל שיחה
ניתוח טוב יותר
שדות מגמה לאורך זמן, בקנה מידה גדול
מעקב מהיר יותר
שלח סיכומים וצעדים נוספים באופן מיידי

כיצד פועלות פלטים מובנים

שיחות הן באופן טבעי לא מובנות. פלטים מובנים מאפשרים לך להגדיר מה חשוב, ואז לחלץ אותם באופן אוטומטי כדי שתוכל לחפש, לסנן, לדרג ולדווח על פני מאות שיחות.

צור תווית והנחיה

בחרו שם שדה כמו "ציון הסמכה" או "נקודת כאב ראשית" וכתבו הנחיה קצרה המתארת בדיוק מה לחלץ.

לך לדבר
ראה דוגמאות

Speak מחלץ את זה מכל שיחה

לאחר השיחה, Speak מזהה את הערך מהתמליל ומחזיר פלט מובנה ועקבי שניתן לצפות בו ולייצא.

אינטגרציות
קרא שאלות נפוצות

נסה לדבר בחינם
ייעוץ ספרים
מסמכים/API

דוגמאות פופולריות לפלט מובנה

התחילו עם שדות נפוצים, ולאחר מכן התאימו אותם לזרימת העבודה שלכם. תוכלו ליצור כמה פלטים מובנים שתרצו ולהתאים הנחיות לפי צוות, מקרה שימוש או תיקייה.

סיכום שיחה

צרו סיכום קצר ועקבי לכל שיחה כדי שחברי הצוות יוכלו להתחיל בלי להאזין להקלטה המלאה.

תְמִיכָה
מכירות

ציון ההסמכה

הקצו ציון פשוט המבוסס על התאמה, דחיפות ומוכנות. מושלם לשיחות נכנסות וסינון לידים בקנה מידה גדול.

יצירת לידים
ניתוב

נקודת כאב ראשונית

חילוץ הבעיה העיקרית במילות הלקוח. שימושי למחקר, מיצוב ושיפור תוכן קליטה.

מֶחקָר
תובנות

התנגדויות וחוסמים

לכוד היסוסים (מחיר, ביטחון, תזמון) כדי שצוות המכירות יוכל לעקוב אחריהם עם הבטחונות הנכונים ולהסיר חיכוכים במהירות.

מכירות
מעקב

הצעדים הבאים

חילוץ התחייבויות ופעולות. הפוך שיחות לאימייל מעקב נקי או לרשימת משימות פנימית ללא הערות ידניות.

פעולות
הוֹצָאָה לְפוֹעַל

שדות קשר

שלוף אוטומטית שם פרטי, שם משפחה, דוא"ל, חברה, תפקיד או אזור כדי שה-CRM שלך יישאר נקי והצוות שלך יתקדם מהר יותר.

ניהול קשרי לקוחות (CRM)
אוטומציה

נסה לדבר בחינם
ייעוץ ספרים
עזרה במסמכים

פלטים מובנים: השכבה החסרה בין שיחות לניתוחים

שיחות ופגישות מכילות את המידע היקר ביותר בעסק שלך, אך קשה להשתמש בו בקנה מידה גדול. ההערות אינן עקביות, ההקלטות גוזלות זמן לסקירה, וכל צוות עוקב אחר פרטים שונים. פלטים מובנים פותרים זאת על ידי הפיכת שיחות לא מובנות לקבוצה עקבית של שדות שניתן לחפש, לסנן ולנתח לאורך זמן.

פלט מובנה הוא שדה מוגדר המופק משיחה. זה יכול להיות ערך פשוט כמו "שם פרטי", ציון כמו "ציון הסמכה", רשימה כמו "דרישות מפתח" או פסקה קצרה כמו "סיכום שיחה". הרעיון המרכזי הוא עקביות: אתה מגדיר מה צריך להיקלט, ו-Speak מייצר את אותו סוג פלט עבור כל שיחה.

מדוע תפוקות מובנות חשובות

רוב הארגונים מתייחסים לשיחות כאל אירועים בודדים. שיחת מכירה מועילה באותו רגע, אך התובנה נעלמת בדוא"ל מעקב. שיחת תמיכה פותרת בעיה, אך שורש הבעיה לעולם לא הופך למגמה מדידה. ראיונות מחקר מכילים זהב, אך תובנות נשארות נעולות בתמליל. פלטים מובנים הופכים את השיחות להשוואתיות, כך שתוכלו לראות מה קורה לאורך שבועות, חודשים וצוותים.

פלטים מובנים בהתאמה אישית לכל זרימת עבודה

Speak כולל פלט מובנה סטנדרטי עבור מקרי שימוש נפוצים, אך החלק הטוב ביותר הוא התאמה אישית. ניתן ליצור פלט משלכם על ידי הגדרת תווית וכתיבת הנחיה. לדוגמה: "חלץ את המטרה העיקרית של המתקשר במשפט אחד" או "החזר ציון הסמכה של 1-5 עם סיבה קצרה". גמישות זו מתאימה למכירות, מחקר, משאבי אנוש, תפעול וכל זרימת עבודה שבה שיחות נושאות פרטים קריטיים.

דוגמאות: שיחות מכירה ובדיקת לידים

במכירות, פלטים מובנים עוזרים לך ללכוד את מה שחשוב באופן עקבי. עקוב אחר תקציב, לוח זמנים, התנגדויות, סטטוס מקבלי החלטות והצעדים הבאים. השתמש בציון הסמכה כדי לנתב לידים באופן אוטומטי. כאשר הצוות שלך בודק את הצינור, הוא יכול לראות אותות מובנים במבט חטוף במקום לנחש מהערות לא שלמות.

דוגמאות: ראיונות מחקר וניתוח איכותני

במחקר, תוצאות מובנות הופכות את העבודה האיכותנית לקלה יותר להרחבה. ניתן לחלץ נושאים, נקודות כאב, תוצאות וציטוטים מרכזיים. לאחר מכן ניתן לנתח את התחומים הללו על פני ראיונות רבים. זה עוזר לחוקרים לעבור מהר יותר משיחה גולמית לממצאים מבלי לאבד את הניואנסים של שפת המשתתפים.

דוגמאות: שיחות תמיכה ושיפור איכות

צוותי תמיכה יכולים לבנות את סוג הבעיה, חומרתה, שורש הבעיה והפתרון. עם הזמן, ניתן לזהות בעיות חוזרות ולתעדף תיקוני מוצר. פלטים מובנים גם עוזרים לחברי צוות חדשים להתקדם מהר יותר מכיוון שדפוסים הופכים גלויים מבלי להאזין ידנית לעשרות שיחות.

הפיכת פלטים מובנים לאמינים

התפוקות המובנות הטובות ביותר הן ספציפיות. הגדירו מה נחשב כראיה, מה לעשות כאשר משהו לא ידוע, וכמה קצר אתם רוצים את התשובה. לדוגמה: "החזר 'לא ידוע' אם המתקשר לא מציין ציר זמן". זה הופך את התפוקות לעקביות יותר וקלות יותר לאמון.

שיטות עבודה מומלצות לתפוקות מובנות מעולות

שינויים קטנים עושים הבדל גדול בעקביות.

היה מפורש: הגדר מה לחלץ וכיצד לעצב אותו.
קבע אילוצים: משפט אחד, מספר, או רשימה קצרה.
הגדר לא ידועמתי להשאיר ריק או להחזיר "לא ידוע".
השתמש ברובריקות ניקודהסבר מה המשמעות של 1 לעומת 5.
התחל עם 5 שדות: הרחב ברגע שאתה סומך על הפלטים.

רוצים עזרה בתכנון מערך השטח שלכם? קבעו פגישת ייעוץ ונמפה את התפוקות לתהליך העבודה שלכם.

נסה לדבר בחינם
ייעוץ ספרים

פלטים מובנים לאוטומציה

פלטים מובנים הופכים בעלי ערך רב עוד יותר כאשר מנתבים אותם למערכות downstream. לדוגמה, עדכנו באופן אוטומטי שדות CRM, דחו דרישות מפתח לתדריך הפרויקט, או צרו טיוטת דוא"ל מעקב מהצעדים הבאים וההתנגדויות. זה הופך שיחות לפעולות ללא עבודת אדמיניסטרציה ידנית.

פלטים מובנים לשיחות ארוכות

ככל שהשיחות מתארכות, קל יותר לפספס פרטים חשובים. פלטים מובנים פועלים כמו "שכבת חילוץ נקייה" בסוף כל שיחה, כך שמידע מפתח תמיד נקלט, גם כאשר השיחה מכסה נושאים מרובים.

שאלות נפוצות

שאלות נפוצות לגבי פלטים מובנים, שדות מותאמים אישית, עיצוב וכיצד צוותים משתמשים בהם למכירות, מחקר ותמיכה.

פלט מובנה הוא שדה מוגדר המופק משיחה, כגון ערך, ציון, רשימה או סיכום קצר, שנשאר עקבי בין שיחות.

כן. צור תווית וכתוב בקשה למה לחלץ. ניתן להתאים שדות למכירות, מחקר, תמיכה, משאבי אנוש או כל זרימת עבודה אחרת.

התחילו עם 5: סיכום שיחה, דרישות עיקריות, צעדים הבאים, התנגדויות או חסימות, וציון התאמה פשוט (או חומרת הבעיה לתמיכה).

היו מפורשים לגבי הפורמט ומה נחשב כראיה. הגדירו מה לעשות כאשר משהו אינו ידוע ושמרו על תוצאות קצרות ומצומצמות.

כן. מכיוון ששדות עקביים, ניתן לסנן ולנתח דפוסים על פני שיחות רבות, כגון התנגדויות נפוצות, בעיות חוזרות או נושאים עיקריים.

כן. צוותים רבים מחברים פלטים מובנים למערכות CRM, גיליונות אלקטרוניים ולוחות מחוונים פנימיים, כך שתובנות מהשיחות זורמות לזרימות עבודה באופן אוטומטי.
נסה לדבר בחינם
ייעוץ ספרים
עזרה במסמכים

Hag'der et ha-fields shelcha pa'am echat – az extract otam automatically

צור פלטים מובנים עבור זרימת העבודה שלך, יישם אותם בשיחות שונות ונתח תוצאות לאורך זמן. הפסק לאבד פרטים קריטיים בשיחות ארוכות.

התחל שירות עצמי

צור מספר פלטים מובנים, הפעל אותם בשיחות אחרונות, וייצא תוצאות לזרימת העבודה שלך במהלך תקופת הניסיון.

נסה לדבר בחינם
כְּנִיסָה לַמַעֲרֶכֶת

עבודה עם הצוות שלנו

נעזור לכם לתכנן מערכי שטח, הנחיות ואוטומציה כך שיובנו פלטים באופן אמין לדיווח וניתוב צריכת חשמל.

ייעוץ ספרים
אבטחה ופרטיות

שאלות? התקשרו +1 (647) 372-1565 או דוא"ל [email protected]

ניתוח מונע AI עם Speak AI

Speak AI משלבת תמלול, ניתוח NLP, ניתוח סנטימנט וסוכני AI בפלטפורמה אחת. בנוי לחוקרים, צוותים וארגונים שעובדים עם נתוני אודיו, וידאו וטקסט. תומך ב-100+ שפות.

כלי ניתוח טקסט
תמלול אוטומטי
סוכני קול של בינה מלאכותית
ייעוץ ויישום של בינה מלאכותית
עוזר פגישות בינה מלאכותית

נסה את Speak AI בחינם →

כיצד לחלץ נתונים מובנים מאודיו באמצעות 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.

מה מאפשרת חילוץ פלט מובנה

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
יצוא איש קשר וקטגוריות — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
חילוץ פריטי פעולה מפגישות — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
אוטומציה של קידוד סקרים — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
CRM ואינטגרציה של מסד נתונים תפוקה מובנית JSON מתאצלת ישירות ל-CRM שלך, מחסן נתונים או כלים פנימיים ללא הזנת נתונים ידנית

שאלות נפוצות על חילוץ פלט מובנה

כיצד אני מחלץ נתונים מובנים מקבצי אודיו באמצעות AI?

הגדר את סכמת הפלט שלך דרך Speak AI API, הגש קבצי אודיו לתעתוק, והגדר את שלב החילוץ המובנה לרוץ על התעתוק שהתקבל. ה-API מחזיר אובייקט JSON התואם לסכמה שלך עבור כל הקלטה. תיעוד מלא ב-docs.speakai.co.

אילו נתונים יכול Speak AI לחלץ מהקלטות אודיו כפלט מובנה?

כל מידע שנוכח בתוכן המדובר: ישויות שנקראו, ניקוד רגש, פריטי פעולה, ערכי שדות מותאמים אישית, סיווגי נושא, וכל שדות אחרים שאתה מגדיר בסכמת החילוץ שלך. AI נימוק על התעתוק המלא לאכלוס הסכמה שלך.

האם אוכל להשתמש ב-Speak AI structured outputs לעדכון CRM באופן אוטומטי?

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.

חלץ נתונים מובנים מאודיו – קבל את מפתח ה–API שלך בחינם, ללא כרטיס אשראי נדרש.

קבל API Key בחינם