/* =========================
Speak – Audio Surveys (page-scoped)
– Child page for /audio-surveys
– Mirrors Audio & Video Surveys hub style
– Adds: prompts section + how-it-works + best practices
========================= */
.sp-audio-surveys{
–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-alt: var(–alt, #f1f5f9);
–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-audio-surveys *{ box-sizing:border-box; }
.sp-audio-surveys a{ color: inherit; }
.sp-audio-surveys a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-audio-surveys a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):hover{
text-decoration-thickness: 2px;
}
.sp-audio-surveys a.elementor-button,
.sp-audio-surveys a.elementor-button:hover{
text-decoration: none !important;
}
.sp-audio-surveys section{
padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-container{
max-width: 1180px;
margin: 0 auto;
}
.sp-audio-surveys .sp-kicker{
font-size: .85rem;
font-weight: 650;
color: var(–sp-muted);
letter-spacing: .05em;
text-transform: uppercase;
margin: 0 0 .6rem;
}
.sp-audio-surveys 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-audio-surveys 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-audio-surveys h3{
margin: 0 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
line-height: 1.25;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-audio-surveys .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-audio-surveys .sp-hero{
background: #fff;
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-audio-surveys .sp-hero-grid{
display: grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items: start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-audio-surveys .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-audio-surveys .sp-cta-row{
display:flex;
flex-wrap:wrap;
gap: .75rem;
margin-top: 1.35rem;
align-items:center;
}
.sp-audio-surveys .sp-cta-row .elementor-button{
display:inline-flex;
align-items:center;
justify-content:center;
gap:.5rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-trial{
margin-top: .85rem;
color: var(–sp-muted);
font-size: .9rem;
line-height: 1.45;
}
.sp-audio-surveys .sp-trial b{ color: var(–sp-text); font-weight: 650; }
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-hero-side h3{
margin: 0 0 .65rem;
font-size: 1rem;
font-weight: 700;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-audio-surveys .sp-mini-list{
margin: 0;
padding-left: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-mini-list li{ margin: .25rem 0; }
.sp-audio-surveys .sp-pills{
display:flex;
flex-wrap: wrap;
gap: .5rem;
margin-top: 1rem;
}
.sp-audio-surveys .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;
}
.sp-audio-surveys .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top: 1px solid var(–sp-border);
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust bar */
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-trust-pill b{ color: var(–sp-text); font-weight: 700; }
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-audio-surveys .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-audio-surveys .sp-logo{
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
padding: .6rem .5rem;
border-radius: 12px;
border: 1px solid transparent;
}
.sp-audio-surveys .sp-logo img{
max-height: 42px;
width: auto;
filter: grayscale(1);
opacity: .78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-audio-surveys .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-audio-surveys .sp-logo:hover img{
filter:none;
opacity: 1;
}
/* Metrics */
.sp-audio-surveys .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-audio-surveys .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-metric b{
display:block;
font-size: 1.15rem;
letter-spacing: -0.01em;
margin-bottom: .25rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-metric span{
color: var(–sp-muted);
font-size: .9rem;
line-height: 1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-audio-surveys .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-audio-surveys .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-audio-surveys .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-audio-surveys .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: 180px;
}
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-ic svg{
width: 20px;
height: 20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill: none;
stroke-width: 2;
stroke-linecap: round;
stroke-linejoin: round;
}
.sp-audio-surveys .sp-card p{
margin: 0;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-card .sp-card-foot{
margin-top: .9rem;
display:flex;
gap: .75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-audio-surveys .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;
}
/* Steps */
.sp-audio-surveys .sp-steps{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-audio-surveys .sp-steps{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-audio-surveys .sp-step{
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-audio-surveys .sp-step b{
display:inline-flex;
align-items:center;
justify-content:center;
width: 28px;
height: 28px;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
margin-right: .55rem;
color: var(–sp-muted);
font-weight: 800;
}
.sp-audio-surveys .sp-step p{
margin: .45rem 0 0;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
}
/* Prompt cards */
.sp-audio-surveys .sp-prompt{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background:#fff;
padding: 1.1rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-audio-surveys .sp-prompt p{
margin: 0;
color: var(–sp-text);
line-height: 1.55;
font-size: .97rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-prompt small{
display:block;
margin-top: .6rem;
color: var(–sp-muted);
font-size: .88rem;
line-height: 1.4;
}
/* Integrations row */
.sp-audio-surveys .sp-integrations{
display:flex;
flex-wrap:wrap;
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.1rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-integrations img{
height: 34px;
width:auto;
opacity: .95;
}
/* Reviews */
.sp-audio-surveys .sp-reviews-kicker{
display:flex;
gap: .6rem;
align-items:center;
flex-wrap: wrap;
color: var(–sp-muted);
margin-top: .25rem;
font-size: .95rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-badge{
display:inline-flex;
align-items:center;
gap:.4rem;
padding: .25rem .6rem;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
font-size: .85rem;
color: var(–sp-muted);
}
.sp-audio-surveys .speak-review-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-audio-surveys .speak-review-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-audio-surveys .speak-review-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-audio-surveys .speak-review{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.1rem 1.15rem;
background:#fff;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-audio-surveys .speak-review p{
margin: 0 0 .75rem;
color: var(–sp-text);
line-height: 1.55;
font-size: .97rem;
}
.sp-audio-surveys .speak-review small{
color: var(–sp-muted);
font-size: .88rem;
}
.sp-audio-surveys .speak-review.is-hidden{ display:none; }
.sp-audio-surveys .sp-actions{ margin-top: 1rem; }
/* FAQ (accordion) */
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-at-faq{
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
padding: 0 1.15rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-at-faq-q:focus{
outline:none;
box-shadow: var(–sp-focus);
border-radius: 10px;
}
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Code snippet block */
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-audio-surveys .sp-code__row{
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:10px;
margin:0 0 10px 0;
}
.sp-audio-surveys .sp-code__label{
font-size:12px;
letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase;
opacity:.9;
font-weight:700;
}
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Final CTA */
.sp-audio-surveys .sp-final{
background:#fff;
border-top: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-audio-surveys .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-audio-surveys .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color: var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-audio-surveys .sp-panel .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
Hangfelmérések, amelyek a hangválaszokat átiratokká és elemzésekké alakítják
Gyűjts kiváló minőségű hangválaszokat egyszerű beágyazással. Adj hozzá strukturált mezőket a letisztult adathalmazokhoz, majd automatikusan írd át az összes beküldött anyagot, és generálj témákat, összefoglalókat, véleményeket és exportálásra kész bizonyítékokat a Speakban.
Próbálja ki a Speak Free-t
Foglaljon konzultációt
Lásd a GYIK-et
A 7 napos próbaverzió tartalmazza credits (személyes e-mail) és egyéb credits (munkahelyi e-mail) átírás és mesterséges intelligencia elemzés.
Magasabb szintű végzettség
Sok résztvevő számára a hang könnyebben kezelhető, mint a videó
80%+
Időmegtakarítás a manuális átíráshoz + elemzéshez képest
100+
Támogatott nyelvek
Export
Dokumentumkész átiratok, SRT/VTT, CSV
Mire a legjobbak az audio felmérések?
Ha szöveges válaszoknál gazdagabbra vágysz, a videók okozta nehézségek nélkül, az audiovizuális felmérések jó választásnak bizonyulhatnak.
Az ügyfél hangja
Gyűjtsd össze a termékvisszajelzéseket, a gyenge pontokat, a kifogásokat és a sikereket részletesebben, mint ahogy azt egy szöveges űrlap általában teszi.
FeedbackThemes
Kutatói toborzás + szűrés
Hagyd, hogy a résztvevők saját szavaikkal magyarázzák el a kontextust, miközben te egyéni mezőkkel strukturálod az adathalmazokat.
IntakeMetadata
Program- és közösségi visszajelzések
Rögzítsd a résztvevők történeteit és apró részleteit, majd közvetlen idézetekkel, forráshanganyaggal alátámasztva számolj be belőlük.
EvidenceReporting
Esemény utáni felmérések
Hagyd, hogy az emberek gyorsan elmondják a visszajelzéseiket mobilon. Nagyszerű workshopokhoz, webináriumokhoz és konferenciákhoz.
Mobile-friendlyFast
Nyílt végű NPS-követések
Párosítsd a pontszámot hangos válasszal, hogy interjúk ütemezése nélkül is megérthesd a “miértet”.
NPSInsights
Többnyelvű válaszrögzítés
Gyűjtsön válaszokat több nyelven, majd egyesítse az elemzéseket egy adathalmazon a globális csapatok számára.
100+ languagesGlobal
Próbálja ki a Speak Free-t
Vissza a központba
Videós felmérések felfedezése
Hogyan működnek a hangos felmérések a Speak alkalmazásban
Egy egyszerű folyamat, amelyet percek alatt telepíthet, majd skálázhat programok, termékek vagy kutatási ciklusok között.
1Hozza létre a felvevőjét
Válassz hangfelvételt, határozz meg időkorlátokat, és adj meg megfelelő utasításokat a résztvevőknek.
2Strukturált mezők hozzáadása
Gyűjtsön hozzájárulásokat, demográfiai adatokat, címkéket, azonosítókat vagy kampánymetaadatokat, hogy az elemzések áttekinthetőek és összehasonlíthatók maradjanak.
3Elemzés és exportálás
Minden beküldött anyagból jegyzőkönyv lesz. Generálj témákat, összefoglalókat, véleményeket, és exportálj bizonyítékokat a jelentésekhez.
Hangfelvétel létrehozása
Médiatár megtekintése
Dokumentációk/API
Jobb hangválaszokat adó promptok
A legtöbb hangos kérdőív azért bukik meg, mert a résztvevők nem tudják, mit jelent a “jó”. Használjon rövid útmutatót, világos időkorlátokat és egyszerű struktúrát.
“Meséljen nekünk arról, hogy mikor próbálta utoljára megoldani ezt a problémát. Mit tett először, mi állt az útjában, és mi segített volna?”
Legjobb: problémás pontokhoz és valós kontextushoz. Tipp: maximum 60-90 másodpercig.
“Saját szavaiddal fogalmazd meg, milyen eredményre számítasz, és hogyan fogsz kinézni a siker 30 nap múlva?”
Legjobb: célok feltárásához és szegmentáláshoz. Tipp: tartalmazzon egy nyomon követési mezőt a szerepkörhöz vagy a kohorszhoz.
“Mi késztetett majdnem arra, hogy abbahagyja ennek a terméknek vagy programnak a használatát, és mi tartotta benne a folytatást?”
Legjobb: a lemorzsolódás kockázatának és a megtartási tényezőknek. Tipp: egy példát kérjen, ne egy listát.
“Mi az az egy dolog, amit pontosan ugyanúgy kellene tartanunk, és egy dolog, amit először meg kellene változtatnunk?”
Legjobb: priorizáláshoz. Tipp: adj hozzá egy strukturált “fontosság” értékelő mezőt (1-5).
“Ha ezt egy barátodnak ajánlanád, mit mondanál? És mire figyelmeztetnéd?”
Legjobb: pozicionáláshoz és üzenetküldéshez. Tipp: utána adjon meg egy feleletválasztós “használati eset” mezőt.
“Írd le azt a pillanatot, amikor rájöttél, hogy valami másra van szükséged. Mi indította el a változást?”
Legjobb: vásárlási döntésekhez és döntési folyamatokhoz. Tipp: legyen társalgási jellegű, ne hivatalos.
Gyors bevált gyakorlatok
- Adj meg egy időcélt (“célozz meg 45-60 másodpercet”) és egy maximumot (“legfeljebb 2 perc”).
- Egy történetet kérj, ne öt véleményt.
- Használjon strukturált mezőket (szerepkör, helyszín, kohorsz, program) az elemzés hasznosításához.
- Mondd el a résztvevőknek, hogy újra rögzíthetik a válaszukat, ha finomítani akarják.
Minden, amire szüksége van nagyméretű hangfelmérések lebonyolításához
Rögzítsen hangválaszokat, rendszerezze azokat, és generáljon olyan kimeneteket, amelyeket ténylegesen felhasználhat jelentéskészítésben és döntéshozatalban.
Kód nélküli beágyazás
Hangrögzítőt helyezhet el bármely weboldalon, portálon, e-mail kezdőlapon vagy belső munkafolyamatban.
Embed anywhereFast setup
Strukturált szívómezők
Gyűjtsön beleegyezési adatokat, demográfiai adatokat, címkéket és azonosítókat, hogy tisztán szűrhessen, összehasonlíthasson és exportálhasson.
MetadataFilters
Átiratok + AI-betekintések
Minden beküldött anyagból lesz egy átirat, amely összefoglalókat, témákat, hangulatot, kulcsszó-kinyerést és keresést tartalmaz.
ThemesSearch
Megosztható bizonyítékok könyvtára
A válaszokat mappákba rendezheti, kimeneteket generálhat, és az eredményeket nyomon követhető forráskontextussal oszthatja meg.
FoldersSharing
Biztonság + ellenőrzések
Védje a bizalmas válaszokat a csapatok számára tervezett engedélyekkel és munkafolyamatokkal.
PrivacyControls
Automatizálásra kész
Helyezze át az adatokat a már használt eszközökbe, és skálázza a rögzítést megismételhető programokba és kampányokba.
IntegrationsWorkflow
Integrációk, amelyek illeszkednek a munkafolyamatához
Kapcsolódj be, és beszélj a többi résztvevővel, miközben a hangfelmérésekből ismételhető munkafolyamatokat készítesz.
Mit mondanak a csapatok
★★★★★ 4.9 a G2-n
Valódi munkafolyamatok. Gyorsabb szintézis.
“A hangfelvételek a leggyorsabb módja annak, hogy valós történeteket gyűjtsünk nagy mennyiségben. Az átiratok megkönnyítik a szintézist.”
Felhasználói kutatás
“A strukturált mezők tisztán tartják az adathalmazunkat. Szűrhetünk kohorszok szerint, és az idézeteket közvetlenül a jelentésekbe exportálhatjuk.”
Kutatási műveletek
“A résztvevőink mobilon töltik ki ezeket. Részletesebb információkat kapunk, mint egy szöveges kérdőív esetében.”
Programvezető
“A témák és az összefoglalások előnyt jelentenek számunkra. Továbbra is validálunk, de mindent felgyorsítanak.”
Elemzések csapata
“A többnyelvű válaszok nagy jelentőséggel bírnak számunkra. A munkafolyamat régiónként egységes marad.”
Globális kutatás
“Egy délután alatt beágyaztuk egy portálba. Nem volt mérnöki szűk keresztmetszet.”
Műveletek
Gyakran ismételt kérdések
Válaszok a hangos felmérésekkel, beágyazható rögzítőkel, strukturált mezőkkel, átírással és az első lépésekkel kapcsolatos gyakori kérdésekre.
A hangos felmérések szöveges válaszok helyett szóbeli válaszokat gyűjtenek. A Speak rögzíti a hangfelvételeket (opcionális űrlapmezőkkel), majd automatikusan átírja és elemzi a beküldéseket, így gyorsabban kereshet, összegezhet és jelentést készíthet.
A hangos kérdőívek gyakran gazdagabb részleteket és árnyalatokat rögzítenek, mint a szöveges kérdőívek, miközben a résztvevők számára kevésbé zavaróak. Különösen hatékonyak mobilon és a nyitott “mondd el, miért” típusú utólagos kérdések esetén.
Igen. Adjon hozzá egyéni mezőket, például hozzájárulás, kohorsz, helyszín, szerepkör, felmérésazonosító vagy címkék. Ezek a mezők segítenek az eredmények szűrésében, összehasonlításában, megjelenítésében és exportálásában.
A Speak több mint 100 nyelvet támogat átíráshoz és elemzéshez, így ideális globális kutatásokhoz és többnyelvű visszajelzési programokhoz.
A legtöbb felmérés esetében a 45-90 másodperc az optimális idő. Beállíthatsz egy maximumot (például 2-3 perc), és időcéllal irányíthatod a résztvevőket, hogy a válaszok fókuszban maradjanak.
Yes. Start a 7-day trial with free credits included. You can test the full workflow end-to-end: embed, collect responses, transcribe, and analyze.
Kezdje el a hangválaszok gyűjtését perceken belül
Hozz létre egy hangrögzítőt, illeszd be a beágyazott szöveget, és kezdd el a válaszok gyűjtését. Ezután használj átiratokat, témákat, véleményformátumokat és exportokat a gyorsabb eredménynyilvántartás érdekében.
Önkiszolgáló indítása
Készítsen hangfelvétel-rögzítőt a felméréshez, gyűjtse össze a válaszokat, és elemezze a beküldött anyagokat átiratok, témák, összefoglalók és exportok segítségével.
Együtt dolgozunk csapatunkkal
Telepítsen márkázott munkafolyamatot strukturált útvonaltervezéssel, jogosultságokkal és ügyfél-kész megvalósítással a folyamatban lévő programokhoz.
Kérdése van? Hívjon minket +1 (647) 372-1565 vagy e-mailben [email protected]
Fedezze fel a Speak AI-t
A Speak AI egy hangtechnológiai és mesterséges intelligencia kutatási platform. Átírás több mint 100 nyelven, NLP elemzés, hangulatelemzés, MI-ügynökök és vállalati tanácsadás.
Automatizált átírás
AI hangalapú ügynökök
AI tanácsadás és megvalósítás
Szövegelemző eszköz
AI Meeting Assistant
Próbáld ki a Speak AI Free-t →
How to Collect and Analyze Audio Survey Responses with Speak AI
Audio survey responses capture nuance that text responses miss — tone, hesitation, emotion, and spontaneous elaboration. Speak AI handles the full audio survey workflow: collect spoken responses, auto-transcribe each one, and run AI analysis across the full dataset to identify themes and sentiment without manual review.
The Speak AI audio survey workflow
- Audio response collection — embed a Speak AI recorder or use any recording method; participants record their answers in their own voice
- Automatikus átírás — every audio response transcribed with timestamps and speaker detection as it’s submitted
- Theme analysis across respondents — AI identifies the most common topics, concerns, and sentiments across all responses
- Érzelmek nyomon követése — tone and emotion analyzed per respondent and across the full dataset
- Exportable results — transcripts, theme summaries, and sentiment data exportable to CSV or DOCX for reporting
Audio survey FAQ
How do I collect and analyze audio survey responses with AI?
Use Speak AI to collect audio responses from participants. Each response is automatically transcribed, and AI analysis runs across the full dataset — identifying themes and sentiment without manual review of individual recordings.
What is the best platform for audio survey analysis?
Speak AI is built for this workflow — collection, transcription, and AI analysis in one platform. Unlike text survey tools, it captures the full richness of spoken responses including tone and spontaneous elaboration.
Can I analyze audio survey responses across multiple questions?
Yes. Organize responses by question in Speak AI’s workspace, then run AI analysis per question or across the full survey to compare themes and sentiment across different response sets.
Collect audio survey responses — analyze with AI. Start free, no credit card.
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