/* =========================
Speak – Data Collection (page-scoped)
– Same layout pattern as Structured Outputs + Voice Agents
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.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;
}
Samla in information om leads och intag vid rätt tillfälle i samtalet
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.
Prova tala fritt
Bokkonsultation
Se vanliga frågor
7-dagars test inkluderar credits (personlig e-post) och mer credits (arbets-e-postadress) av transkription och AI-analys.
Fler potentiella kunder fångade
Be om detaljer när avsikten är tydlig
Mindre avhopp
Avbryt inte tidigt med formulär
Renare CRM-data
Standardiserade fält varje gång
Snabbare uppföljning
Omedelbara aviseringar vid inspelning
Datainsamling kontra strukturerade utdata
Båda omvandlar konversationer till användbar data. Skillnaden är om agenten aktivt samlar in informationen eller om Speak extraherar den i efterhand.
Datainsamling (aktiv)
Agenten ber om specifika detaljer vid rätt tidpunkt. Du bestämmer tidpunkten och villkoren, så att samtalet förblir naturligt och fälten registreras på ett tillförlitligt sätt.
Strukturerade utdata (passiva)
Speak analyserar vad som sades och extraherar fält om de dyker upp. Perfekt för sammanfattningar, poäng och insikter när du inte vill avbryta flödet.
Vanliga datainsamlingsfält som team använder
Datainsamling är idealiskt när du behöver tillförlitlig insamling för leadgenerering, intag eller routing. Be om några viktiga uppgifter och samla sedan in mer djupgående fält först efter att uppringaren bekräftat sitt mål.
Namn + e-postadress
Samla in kontaktuppgifter naturligt efter det första hjälpsamma utbytet och skicka sedan ett omedelbart meddelande till ditt team.
Leadgenerering
Underrättelse
Roll + jobbtitel
Registrera uppringarens roll för att dirigera till rätt arbetsflöde: support, försäljning, onboarding, research eller partnerskap.
Routing
Intag
Webbplatsens URL
Be endast om en webbplats när det är relevant, och utlös sedan berikande eller CRM-uppdateringar automatiskt i dina nedströmsverktyg.
CRM-tjänster
Automatisering
Budget + tidslinje
Samla in budget och tidslinje i slutet, när uppringaren har fått klarhet. Hjälper till att kvalificera sig utan att samtalet känns som ett formulär.
Försäljning
Kompetens
Användningsfall + avsikt
Bekräfta varför uppringaren kontaktade dig och utlös sedan rätt skript, kunskapsbas eller överlämningsväg baserat på avsikt.
Avsikt
Utlösare
Kvalificeringspoäng
Ställ endast en eller två kvalificerande frågor när en utlösare är uppfylld, och lagra sedan en konsekvent poäng för dirigering och uppföljning.
Poängsättning
Routing
Hur datainsamling fungerar
Du kan samla in samma fält på olika sätt. Nyckeln är timing. Be om det minsta möjliga antalet tidigt och samla sedan in mer djupgående detaljer efter att uppringarens avsikt har bekräftats.
Samla i början
Bra för viktiga saker som namn eller språkval. Håll det till 1–2 fält så att du inte känner dig som ett formulär.
Start
Låg friktion
Samla naturligt under samtalet
Fråga endast efter att avsikten är känd. Exempel: webbplats, roll, plan eller region när det blir relevant.
Under
Kontextuell
Samla i slutet
Bäst för budget, tidslinje och nästa steg. Uppringaren har redan fått värde, så de är mer benägna att svara.
Avsluta
Högre slutförande
Samlas endast in när ett villkor är uppfyllt
Använd triggers som “kvalificerad lead”, “faktureringsintention” eller “begär demo” för att ställa djupare frågor endast när det behövs.
Villkorlig
Utlösare
Validera och standardisera
Gör fälten konsekventa (format, obligatoriskt kontra valfritt) så att CRM-posterna är rena och automatiseringar inte bryts.
Standardisering
Kvalitet
Lagra och vidarebefordra direkt
Skicka insamlade fält som aviseringar och skicka dem till nedströmsverktyg för uppföljning, routning och rapportering.
Aviseringar
Automatiseringar
Handledningar: var datainsamling passar in
Använd datainsamling när du behöver tillförlitlig insamling. Använd strukturerade utdata när du vill ha analys efter samtal utan att avbryta flödet. De flesta team kombinerar båda.
Leadkvalificering + routing
Samla in namn, e-postadress, roll och avsikt. Om uppringaren är kvalificerad, be om webbplats och tidslinje. Meddela sedan ditt team och led vidare till rätt nästa steg.
Stödintag + upptrappning
Fråga efter produkt, plan och problemkategori först efter den första frågan. Om det gäller fakturering eller säkerhet, samla in minimala detaljer och eskalera med sammanhang.
Fråga inte för tidigt
Börja med hjälp först. Efter att agenten har svarat på en meningsfull fråga känns det naturligt att samla in kontaktinformation.
Bästa praxis
Omvandling
Håll uppmaningarna korta
Datainsamlingsfrågor bör bestå av frågor på en enda mening. Långa frågor minskar antalet slutföranden och känns robotiska.
Användarupplevelse
Röst
Samla in minimumbeloppet för känsliga ämnen
För fakturering, kontoändringar och säkerhet, samla bara in det som behövs och lämna snabbt över det till en människa.
Säkerhet
Upptrappning
Datainsamling för AI-agenter: förvandla konversationer till CRM-klara fält
Konversationer är tydliga, men de är röriga. Folk säger sitt namn snabbt, nämner en webbplats i förbifarten och beskriver ett användningsfall på några olika sätt. Datainsamling gör dessa detaljer tillförlitliga genom att ge dig kontroll över hur ett fält samlas in, när det samlas in och vad som händer i samma ögonblick som det registreras.
Datainsamling är idealiskt för inkommande telefonsamtal, webbplatschatt, supportintag och leadkvalificering. Istället för att förlita sig på att uppringaren lämnar ut de uppgifter du behöver kan din agent fråga vid rätt tillfälle och lagra svar på ett standardiserat sätt. Detta förhindrar att information saknas och minskar krånglet fram och tillbaka för ditt team.
Vad är datainsamling i en AI-agent?
Datainsamling är ett konfigurerbart sätt att samla in specifika fält från en konversation. Du definierar en etikett (till exempel: "Jobbtitel" eller "Webbplatsens URL"), den prompttext som agenten ska använda och tidsreglerna. Målet är enkelt: omvandla en livekonversation till strukturerade fält som ditt team faktiskt kan använda.
Varför timing är viktigt
Att be om för mycket för tidigt känns som en form och leder till avhopp. Att be om för lite kan leda till dålig routing och långsam uppföljning. Den bästa metoden är stegvis: be om en eller två viktiga saker i förväg, samla sedan in djupare fält efter att uppringarens avsikt är tydlig eller ett utlösande villkor är uppfyllt.
Datainsamling kontra strukturerade utdata
Strukturerade utdata extraherar fält efter samtalet genom att analysera vad som sades. Datainsamling frågar aktivt efter specifik information. I praktiken är Datainsamling bäst för kontaktuppgifter och routingfält som måste samlas in tillförlitligt. Strukturerade utdata är bäst för sammanfattningar, anteckningar och insikter där du inte vill avbryta flödet.
Hur aviseringar och automatiseringar passar ihop
När ett fält har registrerats kan du meddela ditt team omedelbart. Detta är användbart för snabb uppföljning av kvalificerade leads, dirigering av supportproblem eller för att skapa rena register för rapportering. Du kan också utlösa automatiseringar för att uppdatera CRM-system eller interna verktyg, så att ditt team inte behöver ange information manuellt.
Bästa praxis för hög slutförandegrad
Håll frågorna korta och naturliga. Undvik att stapla flera frågor samtidigt. Samla in mer djupgående fält först efter att ha tillhandahållit värde. Och se till att du standardiserar fält (som e-post, region och plan) så att automatiseringar nedströms förblir stabila.
Exempel: flöde för demoförfrågningar
Ett enkelt demoförfrågningsflöde kan samla in namn och e-postadress efter att agenten har svarat på en första fråga, sedan registrera roll och användningsfall under samtalet och slutligen be om tidslinje i slutet. Om uppringaren anger företagets behov kan du utlösa ytterligare insamling, såsom region, distributionskrav eller tidpunkt för säkerhetsgranskning.
Exempel: stödinloppsflöde
För support kan agenten först bekräfta produktområde och ärendekategori, och sedan endast be om kontots e-postadress om eskalering behövs. Detta gör att konversationen går snabbt för enkla frågor samtidigt som det skapar tydliga register för komplexa ärenden.
Exempel: telefonintagsflöde
För telefonsamtal hjälper datainsamlingen till att fånga upp detaljer som ofta missas: stavning av namn, e-postbekräftelse, syftet med samtalet och rätt nästa steg. Att hålla uppmaningarna korta är särskilt viktigt i röstmeddelanden.
Vanliga frågor
Vanliga frågor om datainsamling, tidsalternativ, utlösningsvillkor och hur det skiljer sig från strukturerade utdata.
Datainsamling är ett konfigurerbart sätt att samla in specifika fält (som namn, e-postadress, webbplats, roll eller avsikt) genom att välja hur och när agenten frågar efter dem under en konversation.
Datainsamling frågar aktivt efter information vid rätt tillfälle. Strukturerade utdata analyserar konversationen efteråt och extraherar endast fält om de förekommer naturligt.
Samla in 1–2 viktiga uppgifter tidigt, samla in kontextuella fält när avsikten är känd och samla in budget eller tidslinje i slutet av samtalet efter att uppringaren har fått värde.
Villkorsbaserad insamling frågar endast efter ett fält när en regel är uppfylld, till exempel en kvalificerad lead, en specifik avsikt eller en begäran som kräver eskalering.
Ja. När ett fält registreras kan du meddela ditt team omedelbart och utlösa automatiseringar för att skicka data till ditt CRM-system eller interna arbetsflöde.
Håll frågorna korta, undvik att stapla flera frågor samtidigt, fråga efter mer djupgående fält först efter att ha angett värde och använd triggers så att du bara samlar in det som är nödvändigt.
Ja. Många team använder datainsamling för viktiga fält (kontakt + routning) och strukturerade utdata för sammanfattningar, anteckningar, poängsättning och insikter efter samtalet.
Prova tala fritt
Bokkonsultation
Hjälpdokument
Förvandla samtal till ren data som ditt team kan använda
Konfigurera några fält, välj rätt tidpunkt och dirigera insamlad data till aviseringar och automatiseringar. Datainsamling hjälper din agent att driva verkliga resultat, inte bara trevliga samtal.
Börja självbetjäning
Konfigurera dina första fyra fält, testa slutförandefrekvensen och lägg sedan till villkorliga utlösare för djupare kvalificering av leads.
Arbeta med vårt team
Vill du ha ett produktionsklart intagsflöde? Vi hjälper dig att kartlägga fält, timing och triggers, och sedan koppla automatiseringar för CRM och routing.
Frågor? Ring +1 (647) 372-1565 eller e-post [email protected]
AI-driven analys med Speak AI
Speak AI kombinerar transkription, NLP-analys, sentimentanalys och AI Agents i en plattform. Byggd för forskare, team och företag som arbetar med ljud-, video- och textdata. Stöder 100+ språk.
Textanalysverktyg
Automatiserad transkribering
AI-konsultation och implementering
AI mötesassistent
Build Audio and Video Data Collection Agents with Speak AI
Data collection agents built on Speak AI ingest audio and video from configured sources, extract structured fields via AI, and deliver clean data to downstream systems — automatically and at scale. The API accepts file uploads, public URLs, and streaming inputs, and returns structured JSON with transcript text, speaker segments, entities, themes, and custom-prompted fields.
Agent patterns that work with Speak AI
- Interview data extraction — submit batches of interview recordings, receive structured field output (sentiment, themes, named entities) per respondent
- Media monitoring pipelines — ingest video clips from configured sources, extract keyword and topic data, push to a data warehouse or CRM
- Samtalanalytik — process inbound or outbound call recordings, extract compliance flags, action items, or sentiment scores
- Survey response processing — transcribe and code audio or video survey responses at scale without manual review
Technical setup
Authenticate with your Speak AI API key, submit files or URLs to the transcription endpoint, configure webhooks to receive completed results, and define custom extraction prompts for your specific data fields. Full documentation at speakai.co/developers.
Build data collection agents on Speak AI — get your API key.
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