/* =========================
Speak – Datainnsamling (side-begrenset)
– Samme layoutmønster som Structured Outputs + Voice Agents
– Minimal CSS: avhenger av globale tokens + btn-* klasser
========================= */
.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;
}
Samle inn informasjon om potensielle kunder og inntak i riktig øyeblikk i samtalen.
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.
Prøv Speak Free
Bokkonsultasjon
Se vanlige spørsmål
7-dagers prøveperiode inkluderer kreditter (personlig e-post), og mer kreditter (jobbe-e-post) av transkripsjon og AI-analyse.
Flere potensielle kunder fanget
Be om detaljer når intensjonen er klar
Mindre frafall
Ikke avbryt tidlig med skjemaer
Renere CRM-data
Standardiserte felt hver gang
Raskere oppfølging
Øyeblikkelige varsler ved opptak
Datainnsamling kontra strukturerte resultater
Begge deler gjør samtaler om til brukbare data. Forskjellen er om agenten aktivt samler inn informasjonen eller om Speak henter den ut etterpå.
Datainnsamling (aktiv)
Agenten ber om spesifikke detaljer til rett tid. Du bestemmer tidspunktet og betingelsene, slik at samtalen forblir naturlig og feltene blir registrert pålitelig.
Strukturerte utganger (passive)
Speak analyserer hva som ble sagt og trekker ut felt hvis de dukker opp. Flott for sammendrag, poengsummer og innsikt når du ikke vil avbryte flyten.
Vanlige datainnsamlingsfelt som team bruker
Datainnsamling er ideelt når du trenger pålitelig registrering for leadgenerering, inntak eller ruting. Be om noen viktige opplysninger, og samle deretter inn mer detaljerte felt først etter at innringeren bekrefter målet sitt.
Navn + e-post
Samle inn kontaktinformasjon på naturlig vis etter den første nyttige utvekslingen, og send deretter et øyeblikkelig varsel til teamet ditt.
Leadgenerering
Melding
Rolle + stillingstittel
Registrer innringerens rolle for å rute til riktig arbeidsflyt: support, salg, onboarding, research eller partnerskap.
Ruting
Inntak
Nettadresse
Be om et nettsted bare når det er relevant, og utløs deretter berikelse eller CRM-oppdateringer automatisk i nedstrømsverktøyene dine.
CRM
Automasjon
Budsjett + tidslinje
Samle inn budsjett og tidslinje på slutten, når innringeren har fått klarhet. Bidrar til å kvalifisere uten at samtalen føles som et skjema.
Salg
Kvalifikasjon
Brukstilfelle + intensjon
Bekreft hvorfor innringeren tok kontakt, og utløs deretter riktig skript, kunnskapsbase eller overleveringsbane basert på intensjon.
Intensjon
Utløsere
Kvalifiseringspoengsum
Still ett eller to kvalifiserende spørsmål bare når en trigger er oppfylt, og lagre deretter en konsistent poengsum for ruting og oppfølging.
Poengsum
Ruting
Hvordan datainnsamling fungerer
Du kan samle inn det samme feltet på forskjellige måter. Nøkkelen er timing. Be om minimumsmengden tidlig, og samle deretter inn mer detaljerte detaljer etter at innringerens intensjon er bekreftet.
Samle opp i starten
Bra for viktige ting som navn eller språkvalg. Hold det til 1–2 felt, så du ikke føler deg som et skjema.
Start
Lav friksjon
Samle naturlig under samtalen
Spør bare etter at intensjonen er kjent. Eksempel: nettsted, rolle, plan eller region når det blir relevant.
I løpet av
Kontekstuell
Samle opp på slutten
Best for budsjett, tidslinje og neste steg. Innringeren har allerede fått valuta for pengene, så det er mer sannsynlig at de svarer.
Slutt
Høyere fullføring
Samle bare inn når en betingelse er oppfylt
Bruk triggere som “kvalifisert potensiell kunde”, “faktureringsintensjon” eller “forespørsel om demonstrasjon” for å stille dypere spørsmål bare når det er nødvendig.
Betinget
Utløsere
Valider og standardiser
Gjør feltene konsistente (format, obligatorisk vs. valgfritt) slik at CRM-postene er rene og automatiseringer ikke brytes.
Standardisering
Kvalitet
Lagre og videresend umiddelbart
Send innsamlede felt som varsler og send dem til nedstrømsverktøy for oppfølging, ruting og rapportering.
Varsler
Automatiseringer
Spillebøker: hvor datainnsamling passer inn
Bruk datainnsamling når du trenger pålitelig registrering. Bruk strukturerte resultater når du ønsker analyse etter samtalen uten å avbryte flyten. De fleste team kombinerer begge deler.
Kvalifisering av potensielle kunder + ruting
Samle inn navn, e-post, rolle og intensjon. Hvis innringeren er kvalifisert, be om nettsted og tidslinje. Varsle deretter teamet ditt og veiled til riktig neste trinn.
Støtteinntak + opptrapping
Spør om produkt, plan og problemkategori først etter det første spørsmålet. Hvis det gjelder fakturering eller sikkerhet, samle inn minimale detaljer og eskaler med kontekst.
Ikke spør for tidlig
Start med hjelp først. Etter at agenten har svart på ett meningsfullt spørsmål, føles det naturlig å samle inn kontaktinformasjon.
Beste praksis
Omdannelse
Hold instruksjonene korte
Datainnsamlingsoppgaver bør være spørsmål på én setning. Lange oppgaver reduserer fullføringshastigheten og føles robotiske.
UX
Stemme
Samle inn minimumsbeløpet for sensitive emner
For fakturering, kontoendringer og sikkerhet, samle bare inn det som er nødvendig og gi det raskt til et menneske.
Sikkerhet
Eskalering
Datainnsamling for AI-agenter: Gjør samtaler om til CRM-klare felt
Samtaler er høysignaliserte, men de er rotete. Folk sier navnet sitt raskt, nevner et nettsted i forbifarten og beskriver et brukstilfelle på noen forskjellige måter. Datainnsamling gjør disse detaljene pålitelige ved å gi deg kontroll over hvordan et felt samles inn, når det samles inn og hva som skjer i det øyeblikket det registreres.
Datainnsamling er ideelt for innkommende telefonsamtaler, nettprat, supportinntak og kvalifisering av potensielle kunder. I stedet for å stole på at innringeren gir deg detaljene du trenger, kan agenten din spørre i riktig øyeblikk og lagre svar på en standardisert måte. Dette forhindrer manglende informasjon og reduserer frem-og-tilbake-snakk for teamet ditt.
Hva er datainnsamling i en AI-agent?
Datainnsamling er en konfigurerbar måte å fange opp bestemte felt fra en samtale. Du definerer en etikett (for eksempel: “Stillingstittel” eller “Nettsteds-URL”), ledeteksten agenten skal bruke og tidsreglene. Målet er enkelt: å gjøre en live-samtale om til strukturerte felt som teamet ditt faktisk kan bruke.
Hvorfor timing er viktig
Å be om for mye for tidlig føles som en form og fører til frafall. Å be om for lite kan føre til dårlig ruting og langsom oppfølging. Den beste tilnærmingen er iscenesatt: be om ett eller to viktige punkter på forhånd, og samle deretter inn dypere felt etter at innringerens intensjon er tydelig eller en utløsende betingelse er oppfylt.
Datainnsamling kontra strukturerte resultater
Strukturerte utganger trekker ut felt etter samtalen ved å analysere hva som ble sagt. Datainnsamling ber aktivt om spesifikk informasjon. I praksis er datainnsamling best for kontaktdetaljer og rutefelt som må registreres pålitelig. Strukturerte utganger er best for sammendrag, notater og innsikt der du ikke vil avbryte flyten.
Hvordan varsler og automatiseringer passer sammen
Når et felt er registrert, kan du varsle teamet ditt umiddelbart. Dette er nyttig for rask oppfølging av kvalifiserte leads, rute supportproblemer eller opprette rene poster for rapportering. Du kan også utløse automatiseringer for å oppdatere CRM-er eller interne verktøy, slik at teamet ditt ikke trenger å legge inn informasjon manuelt på nytt.
Beste praksis for høy fullføring
Hold spørsmålene korte og naturlige. Unngå å stable flere spørsmål samtidig. Samle inn dypere felt kun etter å ha gitt verdi. Og sørg for at du standardiserer felt (som e-post, region og plan) slik at automatiseringer nedstrøms forblir stabile.
Eksempel: flyt for demoforespørsler
En enkel demoforespørselsflyt kan samle inn navn og e-postadresse etter at agenten har svart på et første spørsmål, deretter registrere rolle og brukstilfelle under samtalen, og til slutt be om tidslinje på slutten. Hvis den som ringer angir bedriftsbehov, kan du utløse ytterligere innsamling, for eksempel region, distribusjonskrav eller tidspunkt for sikkerhetsgjennomgang.
Eksempel: støtteinntaksstrøm
For support kan agenten først bekrefte produktområde og problemkategori, og deretter bare be om kontoens e-postadresse hvis eskalering er nødvendig. Dette holder samtalen rask for enkle spørsmål, samtidig som det skaper rene poster for komplekse saker.
Eksempel: telefoninntaksstrøm
For telefonsamtaler hjelper datainnsamling med å fange opp detaljer som ofte blir oversett: staving av navn, e-postbekreftelse, formålet med samtalen og riktig neste trinn. Det er spesielt viktig å holde instruksjonene korte i tale.
Ofte stilte spørsmål
Vanlige spørsmål om datainnsamling, tidsalternativer, utløserbetingelser og hvordan det skiller seg fra strukturerte utganger.
Datainnsamling er en konfigurerbar måte å fange opp bestemte felt (som navn, e-post, nettsted, rolle eller intensjon) ved å velge hvordan og når agenten ber om dem under en samtale.
Datainnsamling ber aktivt om informasjon i riktig øyeblikk. Strukturerte utdata analyserer samtalen etterpå og trekker bare ut felt hvis de vises naturlig.
Samle inn 1–2 viktige elementer tidlig, samle inn kontekstuelle felt når intensjonen er kjent, og samle inn budsjett eller tidslinje på slutten etter at innringeren har mottatt verdi.
Betingelsesbasert innsamling ber bare om et felt når en regel er oppfylt, for eksempel en kvalifisert potensiell kunde, en spesifikk intensjon eller en forespørsel som krever eskalering.
Ja. Når et felt registreres, kan du varsle teamet ditt umiddelbart og utløse automatiseringer for å sende data til CRM-systemet eller den interne arbeidsflyten din.
Hold spørsmålene korte, unngå å stille flere spørsmål samtidig, be om dypere felt bare etter å ha gitt verdi, og bruk triggere slik at du bare samler inn det som er nødvendig.
Ja. Mange team bruker datainnsamling for obligatoriske felt (kontakt + ruting) og strukturerte resultater for sammendrag, notater, poengsum og innsikt etter samtalen.
Prøv Speak Free
Bokkonsultasjon
Hjelpedokumenter
Gjør samtaler om til rene data som teamet ditt kan bruke
Konfigurer noen få felt, velg riktig tidspunkt og send innsamlede data til varsler og automatiseringer. Datainnsamling hjelper agenten din med å oppnå reelle resultater, ikke bare hyggelige samtaler.
Start selvbetjening
Konfigurer de fire første feltene, test fullføringsfrekvensene, og legg deretter til betingede utløsere for dypere kvalifisering av potensielle kunder.
Arbeid med vårt team
Ønsker du en produksjonsklar inntaksflyt? Vi hjelper deg med å kartlegge felt, timing og triggere, og deretter koble til automatiseringer for CRM og ruting.
Spørsmål? Ring +1 (647) 372-1565 eller e-post [email protected]
AI-drevet analyse med Speak AI
Speak AI kombinerer transkripsjon, NLP-analyse, sentimentanalyse og AI-agenter i én plattform. Bygget for forskere, team og bedrifter som jobber med lyd-, video- og tekstdata. Støtter 100+ språk.
Tekstanalyseverktøy
Automatisert transkripsjon
AI-rådgivning og implementering
AI-møteassistent
Bygg Audio- og videoinnsamlingsagenter med Speak AI
Datainnsamlingsagenter bygget på Speak AI inntar lyd og video fra konfigurerte kilder, trekker ut strukturerte felt via AI, og leverer rene data til nedstrøms systemer – automatisk og i stor skala. API-et aksepterer filopplastinger, offentlige nettadresser og strømmeinnganger, og returnerer strukturert JSON med transkripsjonsteht, talersekvenser, enheter, temaer og egendefinerte felt.
Agent-mønstre som fungerer med Speak AI
- Utvinning av intervjudata — submit batches of interview recordings, receive structured field output (sentiment, themes, named entities) per respondent
- Mediemonitoreringspipelines — ingest video clips from configured sources, extract keyword and topic data, push to a data warehouse or CRM
- Call analytics — process inbound or outbound call recordings, extract compliance flags, action items, or sentiment scores
- Behandling av undersøkelsessvar — transcribe and code audio or video survey responses at scale without manual review
Technical setup
Autentiser med Speak AI API-nøkkelen din, send filer eller URLer til transkripsjonssluttpunktet, konfigurer webhooks for å motta fullførte resultater, og definer egendefinerte ekstraksjonsspørringer for dine spesifikke datafelt. Full dokumentasjon på speakai.co/developers.
Bygg datainnsamlingsagenter på Speak AI – få din API-nøkkel.
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