/* =========================
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;
}

Speak AI Agents + Strukturált Kimenetek

Alakítsd át a zavaros beszélgetéseket tiszta, használható mezőkké

Definiálja a fontos címkéket, és a Speak automatikusan kinyeri azokat minden hívásból vagy megbeszélésből. Konzisztens, strukturált eredményeket kaphat, például a minősítési pontszámot, a főbb követelményeket, a kifogásokat, a következő lépéseket és egyebeket.

Próbálja ki a Speak Free-t
Foglaljon konzultációt
Lásd a GYIK-et
7 napos próbaidőszak tartalmazza credits (personal email), and more credits (munkahelyi e-mail) átírás és mesterséges intelligencia elemzés.

Mit építhetsz fel egy beszélgetésből?

Elérhetőségek: keresztnév, vezetéknév, e-mail cím, cégnév
Értékesítés: minősítési pontszám, szándék, kifogások, költségvetés, ütemterv
Kutatás: témák, fájdalompontok, kulcsfontosságú idézetek, érzelmek, eredmények
Műveletek: probléma típusa, prioritás, eszkaláció kiváltó oka, megoldás

Egyéni mezők
Automatikus kitermelés
Következetes
Kereshető
Példa: strukturált kimeneti beállítás

1) Create a new Structured Output (label + prompt)
2) Choose which conversations it applies to (folder / agent / workflow)
3) Define the format (single value, list, short paragraph)
4) Run extraction on new calls automatically
5) Export results to your CRM, sheet, or dashboard

Tip: make prompts explicit about what counts as “unknown” and when to leave fields blank.

Megbízható több mint 250 000 ember és csapat által

Kevesebb elfoglaltság
Hívások újranézésének leállítása a részletek megtekintéséhez
Nagyobb következetesség
Ugyanazok a mezők minden beszélgetésben
Jobb elemzés
Trendmezők időbeli változása, nagy léptékben
Gyorsabb utánkövetés
Összefoglalók és a következő lépések azonnali küldése

Hogyan működnek a strukturált kimenetek?

A beszélgetések természetüknél fogva strukturálatlanok. A strukturált kimenetek lehetővé teszik, hogy meghatározd, mi számít, majd automatikusan kinyerd, így több száz hívás alapján kereshetsz, szűrhetsz, pontozhatsz és jelentéseket készíthetsz.

Hozzon létre egy címkét és egy promptot

Válassz egy mezőnevet, például a “Minősítési pontszám” vagy az “Elsődleges fájdalompont”, és írj egy rövid kérdést, amely pontosan leírja, hogy mit kell kinyerni.

Menj a Beszéléshez
Példák megtekintése

A Speak minden beszélgetésből kinyeri

A hívás után a Speak azonosítja az értéket az átiratból, és egy konzisztens, strukturált kimenetet ad vissza, amelyet megtekinthet és exportálhat.

Integrációk
GYIK olvasása

Próbálja ki a Speak Free-t
Foglaljon konzultációt
Dokumentációk/API

Népszerű strukturált kimeneti példák

Kezdje a gyakori mezőkkel, majd szabja testre a munkafolyamatához. Annyi strukturált kimenetet hozhat létre, amennyit csak szeretne, és a promptokat csapat, használati eset vagy mappa szerint testre szabhatja.

Hívásösszefoglaló

Készíts egy rövid, következetes összefoglalót minden beszélgetésről, hogy a csapattagok a teljes felvétel meghallgatása nélkül is belevághassanak.

Támogatás
Értékesítés

Minősítési pontszám

Rendeljen hozzá egyszerű pontszámot az alkalmasság, a sürgősség és a felkészültség alapján. Tökéletes bejövő hívásokhoz és nagy mennyiségű érdeklődő szűréséhez.

Leadgenerálás
Útvonaltervezés

Elsődleges fájdalompont

A fő probléma megfogalmazása az ügyfél szavaival. Hasznos kutatáshoz, pozicionáláshoz és a bevezető tartalom fejlesztéséhez.

Kutatás
Betekintés

Ellenvetések és blokkolók

Rögzítse a kételyeket (ár, biztonság, időzítés), hogy az értékesítés a megfelelő biztosítékokkal követhesse a folyamatot, és gyorsan elháríthassa a súrlódásokat.

Értékesítés
Nyomon követés

Következő lépések

Kötelezettségvállalások és intézkedések kinyerése. A beszélgetéseket áttekinthető, manuális jegyzetek nélküli nyomon követési e-mailekké vagy belső feladatlistává alakíthatja.

Műveletek
Végrehajtás

Kapcsolattartó mezők

Automatikusan lekérheti a keresztnevet, vezetéknevet, e-mail címet, cégnevet, szerepkört vagy régiót, így a CRM-je tiszta marad, és a csapata gyorsabban halad.

CRM
Automatizálás

Próbálja ki a Speak Free-t
Foglaljon konzultációt
Súgó Dokumentumok

Strukturált kimenetek: a hiányzó réteg a beszélgetések és az elemzések között

A hívások és a megbeszélések tartalmazzák a vállalkozásod legértékesebb információit, de ezeket nehéz nagy mennyiségben felhasználni. A jegyzetek inkonzisztensek, a felvételek áttekintése időigényes, és minden csapat más részleteket követ nyomon. A strukturált kimenetek ezt úgy oldják meg, hogy a strukturálatlan beszélgetéseket egységes mezőkészletté alakítják, amelyeket idővel kereshetsz, szűrhetsz és elemezhetsz.

A strukturált kimenet egy beszélgetésből kinyert, definiált mező. Lehet egy egyszerű érték, például a “Keresztnév”, egy pontszám, például a “Minősítési pontszám”, egy lista, például a “Főkövetelmények”, vagy egy rövid bekezdés, például a “Hívásösszefoglaló”. A lényeg a következetesség: Ön határozza meg, hogy mit kell rögzíteni, és a Speak minden beszélgetéshez ugyanolyan kimenetet állít elő.

Miért fontosak a strukturált kimenetek?

A legtöbb szervezet elszigetelt eseményként kezeli a beszélgetéseket. Egy értékesítési hívás abban a pillanatban hasznos, de a betekintés eltűnik egy követő e-mailben. Egy támogató hívás megold egy problémát, de a kiváltó ok soha nem válik mérhető trenddé. A kutatási interjúk aranyat rejtenek, de a betekintések egy átiratban maradnak. A strukturált kimenetek összehasonlíthatóvá teszik a beszélgetéseket, így láthatja, mi történik heteken, hónapokon és csapatokon keresztül.

Egyedi strukturált kimenetek bármilyen munkafolyamathoz

A Speak szabványos strukturált kimeneteket tartalmaz a gyakori használati esetekhez, de a legjobb benne a testreszabhatóság. Létrehozhatsz sajátot is egy címke definiálásával és egy prompt megírásával. Például: “A hívó fő céljának kinyerése egy mondatban” vagy “1–5-ös minősítési pontszám visszaadása rövid indoklással”. Ez a rugalmasság az értékesítés, a kutatás, a HR, az operatív feladatok és minden olyan munkafolyamat esetében működik, ahol a beszélgetések kritikus részleteket tartalmaznak.

Példák: értékesítési hívások és érdeklődők minősítése

Az értékesítésben a strukturált kimenetek segítenek abban, hogy következetesen rögzítsd a fontos dolgokat. Kövesd nyomon a költségvetést, az ütemtervet, a kifogásokat, a döntéshozók állapotát és a következő lépéseket. Használj minősítési pontszámot az érdeklődők automatikus irányítására. Amikor a csapatod áttekinti a folyamatot, egy pillantással átláthatják a strukturált jeleket ahelyett, hogy hiányos jegyzetekből találgatnának.

Példák: kutatási interjúk és kvalitatív elemzés

A kutatásban a strukturált kimenetek megkönnyítik a kvalitatív munka skálázását. Kiemelhetők a témák, a fájdalompontok, az eredmények és a kulcsfontosságú idézetek. Ezután elemezhetők ezek a területek számos interjún keresztül. Ez segít a kutatóknak gyorsabban eljutni a nyers beszélgetéstől az eredményekig anélkül, hogy elveszítenék a résztvevők nyelvének árnyalatait.

Példák: ügyfélszolgálati hívások és minőségjavítás

A támogató csapatok strukturálhatják a probléma típusát, súlyosságát, kiváltó okát és megoldását. Idővel azonosíthatják az ismétlődő problémákat, és rangsorolhatják a termékjavításokat. A strukturált kimenetek segítenek az új csapattagoknak is gyorsabban dolgozni, mivel a minták láthatóvá válnak anélkül, hogy manuálisan meg kellene hallgatni több tucat hívást.

Strukturált kimenetek megbízhatóvá tétele

A legjobb strukturált kimenetek specifikusak. Határozza meg, hogy mi számít bizonyítéknak, mit kell tenni, ha valami ismeretlen, és milyen rövid választ szeretne. Például: “Adjon vissza 'Ismeretlen' értéket, ha a hívó nem ad meg idővonalat.‘ Ezáltal a kimenetek következetesebbek és könnyebben megbízhatóak.

Bevált gyakorlatok a nagyszerű strukturált kimenetekhez

A kis módosítások nagy különbséget jelentenek a konzisztencia szempontjából.

Legyen egyértelmű: határozza meg, hogy mit kell kinyerni, és hogyan kell formázni.
Korlátozások beállítása: egy mondat, egy szám vagy egy rövid lista.
Ismeretlen meghatározása: mikor kell üresen hagyni, vagy “Ismeretlen” értéket visszaadni.
Használjon pontozási rubrikákat: magyarázd el, mit jelent az 1 vs 5.
Kezdje 5 mezővel: kibontás, ha megbízol a kimenetekben.

Segítségre van szüksége a mezőkészlet megtervezéséhez? Foglaljon időpontot konzultációra, és mi megfeleltetjük a kimeneteket a munkafolyamatának.

Próbálja ki a Speak Free-t
Foglaljon konzultációt

Strukturált kimenetek automatizáláshoz

A strukturált kimenetek még értékesebbé válnak, ha a downstream rendszerekbe irányítja őket. Például automatikusan frissítheti a CRM-mezőket, beillesztheti a kulcsfontosságú követelményeket egy projektleírásba, vagy létrehozhat egy nyomon követési e-mail-tervezetet a következő lépésekből és kifogásokból. Ezáltal a beszélgetéseket manuális adminisztrációs munka nélkül lehet cselekvéssé alakítani.

Strukturált kimenetek hosszú beszélgetésekhez

Ahogy a hívások hosszabbodnak, a fontos részletek könnyebben elsiklanak. A strukturált kimenetek minden beszélgetés végén egyfajta “tiszta kinyerési rétegként” működnek, így a kulcsfontosságú információk mindig rögzítésre kerülnek, még akkor is, ha a hívás több témát is felölel.

Gyakran ismételt kérdések

Gyakori kérdések a strukturált kimenetekkel, az egyéni mezőkkel, a formázással és azzal kapcsolatban, hogy a csapatok hogyan használják ezeket értékesítési, kutatási és támogatási célokra.

A strukturált kimenet egy beszélgetésből kinyert definiált mező, például egy érték, pontszám, lista vagy rövid összefoglaló, amely a hívásokon át konzisztens marad.

Igen. Hozz létre egy címkét, és írj egy promptot a kinyerendő adatokról. A mezőket testreszabhatod az értékesítés, a kutatás, a támogatás, a HR vagy bármilyen munkafolyamat szerint.

Kezdj 5 ponttal: hívásösszefoglaló, főbb követelmények, következő lépések, kifogások vagy gátló tényezők, és egy egyszerű minősítési pontszám (vagy a probléma súlyossága a támogatáshoz).

Legyen egyértelmű a formátum és a bizonyítékok tekintetében. Határozza meg, mit kell tenni ismeretlen esetben, és tartsa a kimeneteket röviden és korlátozottan.

Igen. Mivel a mezők konzisztensek, szűrheti és elemezheti a mintákat számos hívásban, például a gyakori kifogásokat, az ismétlődő problémákat vagy a legfontosabb témákat.

Igen. Sok csapat strukturált kimeneteket kapcsol össze CRM-ekkel, táblázatokkal és belső irányítópultokkal, így a beszélgetésekből származó információk automatikusan beépülnek a munkafolyamatokba.
Próbálja ki a Speak Free-t
Foglaljon konzultációt
Súgó Dokumentumok

Define your fields once – then extract them automatically

Hozzon létre strukturált kimeneteket a munkafolyamatához, alkalmazza azokat a beszélgetéseken keresztül, és elemezze az eredményeket az idő múlásával. Ne veszítse el a fontos részleteket a hosszú hívásokban.

Önkiszolgáló indítása

Hozz létre néhány strukturált kimenetet, futtasd őket a legutóbbi hívásokon, és exportáld az eredményeket a munkafolyamatodba a próbaidőszak alatt.

Próbálja ki a Speak Free-t
Bejelentkezés

Dolgozz együtt a csapatunkkal

Segítünk mezőkészletek, promptok és automatizálás tervezésében, hogy a strukturált kimenetek megbízhatóan működtessék a jelentéskészítést és az útvonaltervezést.

Foglaljon konzultációt
Biztonság és adatvédelem

Kérdése van? Hívjon minket +1 (647) 372-1565 vagy e-mailben [email protected]

AI-alapú elemzés a Speak AI segítségével

A Speak AI az átírást, NLP-elemzést, hangulatelemzést és AI Agents rendszert egyetlen platformon egyesíti. Kutatók, csapatok és vállalatok számára készült, akik hang-, videó- és szöveges adatokkal dolgoznak. Több mint 100 nyelvet támogat.

Szövegelemző eszköz
Automatizált átírás
AI hangalapú ügynökök
AI tanácsadás és megvalósítás
AI Meeting Assistant

Próbáld ki a Speak AI Free-t →

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.

Ingyenes API Key beszerzése