Замовити демо-версію Спробуйте Speak AI безкоштовно Логін

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

Розмовляйте про агентів штучного інтелекту + збір даних

Збирайте інформацію про потенційних клієнтів та їх вхід у потрібний момент розмови

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.

Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Див. поширені запитання
7-денний пробний період включає credits (особистий електронний лист) та інше credits (робоча електронна адреса) транскрипції та аналізу ШІ.

Довірений by 300,000+ people and teams
Онтаріо
Делойт
HubSpot

IEEE
Королівський університет
Більше охоплених потенційних клієнтів
Запитуйте деталі, коли намір зрозумілий
Менше висаджень
Не переривайте завчасно заповненням форм
Чистіші дані CRM
Стандартизовані поля щоразу
Швидше подальше спостереження
Миттєві сповіщення про зйомку

Збір даних проти структурованих виходів

Обидва перетворюють розмови на корисні дані. Різниця полягає в тому, чи агент активно збирає інформацію, чи Speak витягує її після факту.

Збір даних (активний)

Агент запитує конкретні деталі у потрібний час. Ви визначаєте час та умови, щоб розмова залишалася природною, а поля фіксувалися надійно.

Див. приклади
Зверніться до нас

Спробуйте Speak Free
Ознайомтеся з агентами зі штучним інтелектом
Документація/API

Поширені поля збору даних, які використовують команди

Збір даних ідеально підходить, коли вам потрібен надійний збір даних для генерування лідів, їхнього отримання або маршрутизації. Запитайте кілька основних даних, а потім збирайте глибші поля лише після того, як абонент підтвердить свою мету.

Ім'я + електронна пошта

Зберіть контактну інформацію природним шляхом після першого корисного обміну, а потім надішліть миттєве сповіщення своїй команді.

Генерація лідів
Сповіщення

Роль + посада

Зафіксуйте роль абонента, щоб спрямувати його до правильного робочого процесу: підтримка, продажі, адаптація, дослідження або партнерство.

Маршрутизація
Споживання

URL-адреса веб-сайту

Запитуйте веб-сайт лише за потреби, а потім автоматично запускайте збагачення або оновлення CRM у ваших інструментах для подальшого використання.

CRM
Автоматизація

Бюджет + графік

Зберіть бюджет та часові рамки в кінці, як тільки абонент матиме чітке уявлення про це. Це допоможе кваліфікувати дзвінок, не перетворюючи його на форму.

Продажі
Кваліфікація

Варіант використання + намір

Підтвердіть, чому абонент звернувся, а потім запустіть правильний сценарій, базу знань або шлях передачі зв'язку на основі наміру.

Намір
Тригери

Кваліфікаційний бал

Задавайте одне або два уточнювальних питання лише тоді, коли виникає певний тригер, а потім зберігайте послідовний бал для маршрутизації та подальших дій.

Підрахунок очок
Маршрутизація

Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Див. поширені запитання

Як працює збір даних

Ви можете збирати дані з одного й того ж поля різними способами. Головне — це час. Запитайте мінімальну інформацію заздалегідь, а потім збирайте детальнішу інформацію після підтвердження наміру абонента.

Збирати на початку

Добре підходить для таких важливих полів, як ім'я чи вибір мови. Обмежтеся 1-2 полями, щоб не виглядати як форма.

Початок
Низький рівень тертя

Збирати дзвінки природним шляхом під час розмови

Запитуйте лише після того, як намір стане відомим. Наприклад: веб-сайт, роль, план або регіон, коли це стане актуальним.

Під час
Контекстуальний

Зібрати в кінці

Найкраще для бюджету, термінів та наступних кроків. Абонент вже отримав цінність, тому він, швидше за все, відповість.

Кінець
Вища завершеність

Збирати лише за виконання умови

Використовуйте такі тригери, як “кваліфікований потенційний клієнт”, “намір виставити рахунок” або “запит на демонстрацію”, щоб ставити глибші запитання лише за потреби.

Умовний
Тригери

Валідація та стандартизація

Зробіть поля узгодженими (формат, обов'язкові чи необов'язкові), щоб записи CRM були чистими, а автоматизація не зламалася.

Стандартизація
Якість

Миттєво зберігайте та пересилайте

Надсилайте захоплені поля як сповіщення та переносьте їх до інструментів подальшої обробки, маршрутизації та звітності.

Сповіщення
Автоматизація

Інтеграції
Документація/API
Поширені запитання

Посібники: де підходить збір даних

Використовуйте збір даних, коли вам потрібен надійний збір даних. Використовуйте структуровані результати, коли вам потрібен аналіз після дзвінка без переривання потоку. Більшість команд поєднують обидва методи.

Кваліфікація потенційних клієнтів + маршрутизація

Зберіть ім'я, електронну пошту, посаду та намір. Якщо абонент кваліфікований, запитайте веб-сайт та часові рамки. Потім повідомте свою команду та спрямуйте її до правильного наступного кроку.

Консультація з питань бронювання
Спробуйте безкоштовно

Прийом підтримки + ескалація

Запитуйте про продукт, план і категорію проблеми лише після першого запитання. Якщо це питання виставлення рахунків або безпеки, зберіть мінімум деталей та поширте інформацію з урахуванням контексту.

База знань
Поширені запитання

Не питай зарано

Почніть спочатку з допомоги. Після того, як агент відповість на одне змістовне запитання, збір контактної інформації здається природним.

Найкраща практика
Конверсія

Робіть підказки короткими

Запитання для збору даних мають складатися з одного речення. Довгі запитання зменшують можливість завершення та створюють враження роботоподібності.

UX
Голос

Збирати мінімальну суму для делікатних тем

Для виставлення рахунків, змін у обліковому записі та безпеки збирайте лише необхідну інформацію та швидко передайте її людині.

Безпека
Ескалація

Збір даних агентами зі штучним інтелектом: перетворіть розмови на поля, готові до CRM

Розмови мають високий рівень сигналів, але вони хаотичні. Люди швидко називають свої імена, мимохідь згадують веб-сайт та описують варіант використання кількома різними способами. Збір даних робить ці деталі надійними, надаючи вам контроль над тим, як збирається поле, коли воно збирається та що відбувається в момент його захоплення.

Збір даних ідеально підходить для вхідних телефонних дзвінків, чату на веб-сайті, прийому заявок у службу підтримки та кваліфікації потенційних клієнтів. Замість того, щоб покладатися на те, що абонент добровільно надасть необхідні дані, ваш агент може запитати у потрібний момент і зберігати відповіді у стандартизованому вигляді. Це запобігає втраті інформації та зменшує кількість обміну даними для вашої команди.

Що таке збір даних в агенті штучного інтелекту?

Збір даних – це налаштовуваний спосіб отримання певних полів із розмови. Ви визначаєте мітку (наприклад: “Посада” або “URL-адреса веб-сайту”), текст запиту, який має використовувати агент, і правила часу. Мета проста: перетворити живу розмову на структуровані поля, які ваша команда може реально використовувати.

Чому важливий час

Занадто багато запитів на ранній етапі виглядає як форма і призводить до відмов. Занадто мало запитів може призвести до поганої маршрутизації та повільного подальшого реагування. Найкращий підхід – поетапний: запитайте одну-дві основні речі заздалегідь, а потім збирайте більш детальну інформацію після того, як намір абонента стане зрозумілим або буде виконано умову запуску.

Збір даних проти структурованих виходів

Структуровані виводи витягують поля після розмови, аналізуючи сказане. Збір даних активно запитує конкретну інформацію. На практиці збір даних найкраще підходить для контактних даних та полів маршрутизації, які необхідно надійно фіксувати. Структуровані виводи найкраще підходять для резюме, нотаток та аналітики, коли ви не хочете переривати потік.

Як вписуються сповіщення та автоматизація

Щойно поле буде зафіксовано, ви можете негайно повідомити свою команду. Це корисно для швидкого реагування на кваліфіковані потенційні клієнти, вирішення проблем із маршрутизацією або створення чистих записів для звітності. Ви також можете запускати автоматизацію для оновлення CRM або внутрішніх інструментів, щоб вашій команді не довелося повторно вводити інформацію вручну.

Найкращі практики для високого рівня завершення

Робіть підказки короткими та природними. Уникайте накладання кількох запитань одночасно. Збирайте глибші поля лише після надання цінної інформації. І переконайтеся, що ви стандартизували поля (наприклад, електронна пошта, регіон і план), щоб подальша автоматизація залишалася стабільною.

Приклад: процес запиту на демонстрацію

Простий процес запиту на демонстрацію може збирати ім'я та електронну пошту після того, як агент відповість на перше запитання, потім під час розмови фіксувати роль та варіант використання, а потім запитувати часові рамки в кінці. Якщо абонент вказує на потреби підприємства, ви можете ініціювати додатковий збір даних, такий як регіон, вимоги до розгортання або терміни перевірки безпеки.

Приклад: підтримка впускного потоку

Для підтримки агент може спочатку підтвердити область продукту та категорію проблеми, а потім запитати електронну адресу облікового запису лише за потреби ескалації. Це дозволяє пришвидшити розмову з простих питань, водночас створюючи чіткі записи для складних випадків.

Приклад: потік повітря з телефону

Для телефонних дзвінків збір даних допомагає зібрати деталі, які часто пропускаються: написання імен, підтвердження електронної пошти, мету дзвінка та правильний наступний крок. Особливо важливо, щоб підказки були короткими, коли йдеться про голосові розмови.

Часті запитання

Поширені запитання щодо збору даних, параметрів часу, умов запуску та їх відмінностей від структурованих виводів.


Збір даних – це налаштовуваний спосіб збору певних полів (таких як ім’я, електронна пошта, веб-сайт, роль або намір), вибираючи, як і коли агент запитує їх під час розмови.

Збір даних активно запитує інформацію у потрібний момент. Структуровані результати аналізують розмову після цього та витягують поля, лише якщо вони відображаються природним чином.

Зберіть 1-2 основні дані на ранній стадії, зберіть контекстні поля, коли намір відомий, і зберіть бюджет або часові рамки в кінці, після того, як абонент отримає цінність.

Колекція на основі умов запитує поле лише тоді, коли виконується правило, наприклад, кваліфікований потенційний клієнт, певний намір або запит, що потребує ескалації.

Так. Коли поле захоплено, ви можете негайно повідомити свою команду та запустити автоматизацію для перенесення даних у вашу CRM або внутрішній робочий процес.

Робіть короткі запитання, уникайте одночасного розміщення кількох запитань, запитуйте глибші поля лише після надання цінної інформації та використовуйте тригери, щоб збирати лише необхідне.

Так. Багато команд використовують збір даних для обов'язкових полів (контакт + маршрутизація) та структуровані результати для зведень, нотаток, оцінювання та аналітичних висновків після розмови.
Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Допоможіть лікарям

Перетворіть розмови на чисті дані, які ваша команда може використовувати

Налаштуйте кілька полів, виберіть правильний час і спрямуйте зібрані дані до сповіщень та автоматизації. Збір даних допомагає вашому агенту досягати реальних результатів, а не лише приємних розмов.

Почати самообслуговування

Налаштуйте перші 4 поля, перевірте коефіцієнти завершення, а потім додайте умовні тригери для глибшої кваліфікації лідів.

Спробуйте Speak Free
Логін

Є питання? Зателефонуйте +1 (647) 372-1565 або електронною поштою [email protected]


AI-аналіз із Speak AI

Speak AI поєднує транскрипцію, аналітику NLP, аналіз тональності та AI-агентів в одній платформі. Розроблено для дослідників, команд та підприємств, які працюють з аудіо, відео та текстовими даними. Підтримує понад 100 мов.

Інструмент аналізу тексту
Автоматизована транскрипція
Консалтинг та впровадження штучного інтелекту
Асистент нарад зі штучним інтелектом

Спробуйте Speak AI безкоштовно →

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
  • Аналітика дзвінків — 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.

Отримайте ваш ключ API