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

Hovorte o agentoch AI + štruktúrované výstupy

Premeňte chaotické konverzácie na čisté a použiteľné polia

Definujte si štítky, na ktorých vám záleží, a Speak ich automaticky extrahuje z každého hovoru alebo stretnutia. Získajte konzistentné štruktúrované výstupy, ako napríklad skóre kvalifikácie, kľúčové požiadavky, námietky, ďalšie kroky a ďalšie.

Vyskúšajte Speak Free
Kniha Konzultácia
Zobraziť najčastejšie otázky
Skúšobný период 7 dní zahŕňa credits (osobný e-mail) a ďalšie credits (pracovný e-mail) transkripcie a analýzy umelou inteligenciou.

Čo môžete štruktúrovať z konverzácie

Kontaktné údaje: meno, priezvisko, e-mail, spoločnosť
Predaj: kvalifikačné skóre, zámer, námietky, rozpočet, časový harmonogram
Výskum: témy, problematické body, kľúčové citáty, sentiment, výsledky
Operácie: typ problému, priorita, spúšťač eskalácie, riešenie

Vlastné polia
Automatická extrakcia
Konzistentné
Vyhľadateľné
Príklad: nastavenie štruktúrovaného výstupu

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.

Dôveryhodný viac ako 250 000 ľuďmi a tímami

Menej práce
Prestaňte opakovane pozerať hovory kvôli podrobnostiam
Väčšia konzistencia
Rovnaké polia v každej konverzácii
Lepšia analýza
Trendové polia v priebehu času, vo veľkom meradle
Rýchlejšie následné kroky
Okamžite posielajte súhrny a ďalšie kroky

Ako fungujú štruktúrované výstupy

Konverzácie sú prirodzene neštruktúrované. Štruktúrované výstupy vám umožňujú definovať, na čom záleží, a potom to automaticky extrahovať, aby ste mohli vyhľadávať, filtrovať, hodnotiť a vytvárať reporty na základe stoviek hovorov.

Vytvorenie štítku a výzvy

Vyberte názov poľa, napríklad “Kvalifikačné skóre” alebo “Primárny problém” a napíšte krátky výzvu, ktorá presne popíše, čo sa má extrahovať.

Prejsť na Hovoriť
Pozrite si príklady

Hovorte, extrahuje to z každej konverzácie

Po hovore Speak identifikuje hodnotu z prepisu a vráti konzistentný štruktúrovaný výstup, ktorý si môžete zobraziť a exportovať.

Integrácie
Prečítajte si najčastejšie otázky

Vyskúšajte Speak Free
Kniha Konzultácia
Dokumentácia/API

Populárne príklady štruktúrovaného výstupu

Začnite s bežnými poľami a potom si ich prispôsobte svojmu pracovnému postupu. Môžete vytvoriť toľko štruktúrovaných výstupov, koľko chcete, a prispôsobiť výzvy podľa tímu, prípadu použitia alebo priečinka.

Súhrn hovoru

Vytvorte krátke a konzistentné zhrnutie každej konverzácie, aby sa kolegovia mohli zapojiť bez toho, aby si museli vypočuť celú nahrávku.

Podpora
Predaj

Kvalifikačné skóre

Priraďte jednoduché skóre na základe vhodnosti, naliehavosti a pripravenosti. Ideálne pre prichádzajúce hovory a skríning potenciálnych zákazníkov vo veľkom rozsahu.

Generovanie potenciálnych zákazníkov
Smerovanie

Primárny bod bolesti

Zdôraznite hlavný problém v slovách zákazníka. Užitočné pre výskum, umiestnenie a zlepšenie onboardingového obsahu.

Výskum
Postrehy

Námietky a blokátori

Zachyťte váhania (cena, zabezpečenie, načasovanie), aby predajcovia mohli následne poskytnúť správny zábezpečný materiál a rýchlo odstrániť trenie.

Predaj
Následné kroky

Ďalšie kroky

Vyberajte si záväzky a akcie. Premeňte konverzácie na prehľadný následný e-mail alebo interný zoznam úloh bez manuálnych poznámok.

Operácie
Vykonanie

Polia kontaktu

Automaticky načíta krstné meno, priezvisko, e-mail, spoločnosť, pozíciu alebo región, aby váš CRM zostal prehľadný a váš tím sa pohyboval rýchlejšie.

CRM
Automatizácia

Vyskúšajte Speak Free
Kniha Konzultácia
Dokumenty pomoci

Štruktúrované výstupy: chýbajúca vrstva medzi konverzáciami a analytikou

Hovory a stretnutia obsahujú najcennejšie informácie vo vašom podnikaní, ale je ťažké ich používať vo veľkom rozsahu. Poznámky sú nekonzistentné, prezeranie nahrávok je časovo náročné a každý tím sleduje iné detaily. Štruktúrované výstupy to riešia tak, že neštruktúrovanú konverzáciu premenia na konzistentný súbor polí, ktoré môžete v priebehu času vyhľadávať, filtrovať a analyzovať.

Štruktúrovaný výstup je definované pole extrahované z konverzácie. Môže to byť jednoduchá hodnota ako “Meno”, skóre ako “Skóre kvalifikácie”, zoznam ako “Kľúčové požiadavky” alebo krátky odsek ako “Zhrnutie hovoru”. Kľúčovou myšlienkou je konzistentnosť: definujete, čo sa má zachytiť, a Speak vygeneruje rovnaký druh výstupu pre každú konverzáciu.

Prečo sú štruktúrované výstupy dôležité

Väčšina organizácií vníma konverzácie ako izolované udalosti. Predajný hovor je v danom okamihu užitočný, ale poznatky zmiznú v následnom e-maile. Hovor s podporou vyrieši problém, ale hlavná príčina sa nikdy nestane merateľným trendom. Výskumné rozhovory sú síce zlatom, ale poznatky zostávajú uzamknuté v prepise. Štruktúrované výstupy umožňujú porovnávať konverzácie, takže môžete vidieť, čo sa deje v priebehu týždňov, mesiacov a tímov.

Vlastné štruktúrované výstupy pre akýkoľvek pracovný postup

Speak obsahuje štandardné štruktúrované výstupy pre bežné prípady použitia, ale najlepšia časť je prispôsobenie. Môžete si vytvoriť vlastné definovaním označenia a napísaním výzvy. Napríklad: “Vyberte hlavný cieľ volajúceho v jednej vete” alebo “Vráťte kvalifikačné skóre 1 – 5 s krátkym dôvodom.” Táto flexibilita funguje pre predaj, výskum, ľudské zdroje, prevádzku a akýkoľvek pracovný postup, kde konverzácie obsahujú kritické detaily.

Príklady: predajné hovory a kvalifikácia potenciálnych zákazníkov

V predaji vám štruktúrované výstupy pomáhajú konzistentne zachytávať to, na čom záleží. Sledujte rozpočet, časový harmonogram, námietky, stav osoby s rozhodovacou právomocou a ďalšie kroky. Na automatické smerovanie potenciálnych zákazníkov použite skóre kvalifikácie. Keď váš tím kontroluje predajný proces, môže na prvý pohľad vidieť štruktúrované signály namiesto toho, aby hádal z neúplných poznámok.

Príklady: výskumné rozhovory a kvalitatívna analýza

Vo výskume štruktúrované výstupy uľahčujú škálovanie kvalitatívnej práce. Extrahujte témy, problémové body, výsledky a kľúčové citáty. Potom analyzujte tieto oblasti v rámci mnohých rozhovorov. To pomáha výskumníkom rýchlejšie prejsť od surovej konverzácie k zisteniam bez straty nuansy jazyka účastníkov.

Príklady: telefonáty s podporou a zlepšenie kvality

Tímy podpory dokážu štruktúrovať typ problému, závažnosť, hlavnú príčinu a riešenie. Postupom času môžete identifikovať opakujúce sa problémy a uprednostniť opravy produktov. Štruktúrované výstupy tiež pomáhajú novým členom tímu rýchlejšie sa rozvíjať, pretože vzorce sa stávajú viditeľnými bez nutnosti manuálneho odpočúvania desiatok hovorov.

Zabezpečenie spoľahlivosti štruktúrovaných výstupov

Najlepšie štruktúrované výstupy sú špecifické. Definujte, čo sa považuje za dôkaz, čo robiť, keď niečo nie je známe, a ako krátku odpoveď chcete. Napríklad: “Vráťte ‘Neznáme’, ak volajúci neuvedie časový rámec.” Vďaka tomu sú výstupy konzistentnejšie a dôveryhodnejšie.

Štruktúrované výstupy pre automatizáciu

Štruktúrované výstupy sú ešte cennejšie, keď ich smerujete do následných systémov. Napríklad automaticky aktualizujte polia CRM, vložte kľúčové požiadavky do zadania projektu alebo vytvorte koncept následného e-mailu z ďalších krokov a námietok. Vďaka tomu sa konverzácie premenia na činy bez manuálnej administratívnej práce.

Štruktúrované výstupy pre dlhé rozhovory

S predlžovaním hovorov sa dôležité detaily ľahšie prehliadajú. Štruktúrované výstupy fungujú ako “čistá extrakčná vrstva” na konci každej konverzácie, takže kľúčové informácie sú vždy zachytené, aj keď hovor pokrýva viacero tém.

Často kladené otázky

Časté otázky týkajúce sa štruktúrovaných výstupov, vlastných polí, formátovania a toho, ako ich tímy používajú na predaj, výskum a podporu.

Štruktúrovaný výstup je definované pole extrahované z konverzácie, ako napríklad hodnota, skóre, zoznam alebo krátke zhrnutie, ktoré zostáva konzistentné naprieč hovormi.

Áno. Vytvorte štítok a napíšte výzvu, čo sa má extrahovať. Polia môžete prispôsobiť predaju, výskumu, podpore, ľudským zdrojom alebo akémukoľvek pracovnému postupu.

Začnite s 5 bodmi: zhrnutie hovoru, kľúčové požiadavky, ďalšie kroky, námietky alebo prekážky a jednoduché kvalifikačné skóre (alebo závažnosť problému pre podporu).

Jasne určte formát a to, čo sa považuje za dôkaz. Definujte, čo robiť, keď je niečo neznáme, a výstupy udržujte stručné a obmedzené.

Áno. Keďže polia sú konzistentné, môžete filtrovať a analyzovať vzory v rámci mnohých hovorov, ako sú bežné námietky, opakujúce sa problémy alebo najčastejšie témy.

Áno. Mnoho tímov prepája štruktúrované výstupy s CRM, tabuľkami a internými dashboardmi, takže prehľady konverzácií sa automaticky prenášajú do pracovných postupov.
Vyskúšajte Speak Free
Kniha Konzultácia
Dokumenty pomoci

Define your fields once – then extract them automatically

Vytvárajte štruktúrované výstupy pre svoj pracovný postup, aplikujte ich v konverzáciách a analyzujte výsledky v priebehu času. Prestaňte strácať dôležité detaily počas dlhých hovorov.

Začnite so samoobsluhou

Vytvorte niekoľko štruktúrovaných výstupov, spustite ich na posledných hovoroch a exportujte výsledky do svojho pracovného postupu počas skúšobnej verzie.

Vyskúšajte Speak Free
Prihlásenie

Spolupracujte s našim tímom

Pomôžeme vám navrhnúť sady polí, výzvy a automatizáciu tak, aby štruktúrované výstupy spoľahlivo podporovali reporting a smerovanie.

Kniha Konzultácia
Bezpečnosť a súkromie

Otázky? Zavolajte +1 (647) 372-1565 alebo e-mail [email protected]

Analýza poháňaná umelou inteligenciou so Speak AI

Speak AI kombinuje prepis, NLP analýzu, analýzu sentimentu a AI agentov do jednej platformy. Vytvorené pre výskumných pracovníkov, tímy a podniky pracujúce so zvukovými, video a textovými údajmi. Podporuje 100+ jazykov.

Nástroj na analýzu textu
Automatizovaný prepis
Hlasoví agenti s umelou inteligenciou
Konzultácie a implementácia umelej inteligencie
Asistent pre stretnutia s umelou inteligenciou

Vyskúšajte Speak AI zadarmo →

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.

Získať bezplatný API kľúč