Превратите голосовые сообщения в
текст, тон и действие.

Иной подход к анализу голосовых сообщений.

Анализ голосовой почты — это процесс использования распознавания речи, обработки естественного языка и машинного обучения для преобразования записей устных сообщений в понимание: что хочет звонящий, насколько это срочно и как они относятся к вам. Исследователи, маркетологи и операционные команды используют его годами для понимания настроения и предпочтений клиентов, а также для принятия лучших решений о продуктах, услугах, кампаниях и ценообразовании.

Почему проверка голосовой почты не работает

Для большинства команд практика никогда не совпадала с обещаниями. Голосовые сообщения накапливались во входящем ящике, который один человек проверял между звонками. Сообщения проигрывали дважды, чтобы уловить номер телефона, пересказывали по памяти и забывали к пятнице. Инструменты, которые могли их транскрибировать, останавливались на словах: стена текста без понимания того, какой звонящий спокоен, кто совершает третий повторный звонок и кто собирается перейти к конкуренту.

Чтение сообщения, а не просто слов

Speak AI обрабатывает каждое голосовое сообщение так, как это делал бы опытный менеджер стойки приёма, с машинной скоростью. Каждое сообщение транскрибируется на вашем языке из 100+ поддерживаемых, а затем сама запись анализируется: тон и энергия звонящего, срочность в его ритме речи, фрустрация или теплота в интонации. Имена, номера, причины звонка и обещанные последующие действия извлекаются в структурированные поля, которые могут использовать ваши системы.

Затем начинаются вопросы. Задавайте вопросы ко всей истории голосовой почты с помощью AI Chat, используя те же высокачественные рабочие процессы подсказок, которые команды раньше собирали вручную, теперь работающие изначально на ваших записях с встроенными ChatGPT, Claude и Gemini.

Что команды просят у своих голосовых сообщений

• “Что думают абоненты о нашем продукте и услуге, и что бы они улучшили?”
• “Какие сообщения в этом месяце упоминают цены и что точно говорили звонящие?”
• “Покажите мне каждое голосовое письмо, которое упоминает конкурента по имени.”
• “Какие звонящие звучат расстроенными, и какие обещанные продолжения мы пропустили?”
• “Обобщите самые распространенные жалобы со всех мест за этот квартал.”

От переполненного входящего ящика к отсортированной очереди

Результат — очередь голосовых сообщений, которая сортирует сама себя. Недовольные абоненты выводятся в приоритет. Данные для обратного звонка поступают в ваш CRM через автоматизации вместо бумажных записок. Тренды из сотен сообщений становятся отчётом вместо предположения, и панели, которые вы можете настраивать и белой этикеткой отслеживать срочность, тональность и эффективность обратных звонков во времени, поэтому входящие сообщения этого месяца сравниваются с входящими прошлого месяца. Одно агентство страховой помощи членам в США обработало сообщения членов и служебные звонки через этот рабочий процесс и сэкономлено 1 400+ часов и $18K, без увеличения штата.

И поскольку голосовые сообщения редко существуют отдельно, один и тот же движок оценивает звонки, встречи и записи по одним и тем же критериям, соединяя почту с оценка звонков и коучинг во всех беседах вашей команды.