Analítica e información
Etiqueta cada llamada.
Encuentra cada patrón.
Etiquetas personalizadas aplicadas automáticamente por llamada: por intención, resultado, tipo de disputa, producto mencionado. Buscables, filtrables, exportables.
Prueba gratuita de 30 minutos. Sin tarjeta. Sin compras.
Cómo funciona
Define.
Autoetiqueta. Filtra.
Drag, wire, deploy. Each step is reversible — every save creates a versioned snapshot.
Define tu taxonomía
Etiquetas por flujo: tipos de intención, categorías de disputa, menciones de competidores, disparadores de escalado. Mezcla de juzgado por LLM y basado en reglas.
Evals passing
4 / 5
Avg score
88.8
+1.2
Calls evaluated
12,840
Autoetiqueta al terminar la llamada
El pipeline de PCA aplica las etiquetas en menos de 30 s del fin de la llamada. Multietiqueta (no mutuamente excluyentes) por defecto.
Outcome
Booked
Sentiment
+0.71
Duration
2:14
▸ captured · intent: booking
▸ captured · slot: Tue 14:00
Busca + exporta
Filtra las llamadas por cualquier combinación de etiquetas. Exportación masiva a CSV, envío a webhook, construcción de cohortes para reentrenar flujos.
Calls today
12,840
+8.1%
Pickup rate
94.2%
+1.4%
Avg sentiment
+0.71
+0.08
Talk minutes
48,212
+12.0%
Call volume · last 30 days
Datos de conversación, consultables
Encuentra lo que importa.
Rápido.
No bolt-ons. No second platform. Every primitive ships with the editor.
Taxonomía de etiquetas personalizada
Etiquetas por flujo. Ventas etiqueta distinto que soporte. Distintos Finns, distintos esquemas.
Multietiqueta, no exclusivas
Una llamada puede ser 'disputa de facturación' + 'escalado de nivel 1' + 'mención de competidor'. La realidad es multifacética.
Mezcla de LLM + reglas
Las etiquetas subjetivas (frustración de quien llama) las juzga el LLM. Las objetivas (mencionó 'cancelar') se comprueban con reglas.
Operaciones masivas
Encuentra llamadas etiquetadas en masa: exporta a CSV, envía a webhook, reentrena sobre un subconjunto, prueba A/B contra alternativas.
Shipped in production
Real teams, real outcomes.
“Conversion rate up from 65% to 82%. Agent workload reduced by 40%. Lead response time under 2 minutes.”
Ayush Pateria
CEO & Cofounder, Snazzy · Snazzy
Trust + ecosystem
Plugs in. Audits clean.
Wires into your existing stack via 100+ connectors. Compliant from day one across the workloads that demand it.
Salesforce
HubSpot
Slack
Notion
Linear
ZendeskDon't see yours? Finn plugs into any system via REST + webhooks.
FAQ
Questions and answers.
¿Qué tipos de etiquetas puedo definir?+
Cualquier cosa observable en la transcripción: tipos de intención, categorías de disputa, menciones de competidores, disparadores de escalado, referencias a productos, cambios de sentimiento y valores de campos capturados.
¿Qué tan preciso es el etiquetado automático?+
Etiquetas juzgadas por LLM: 85-92 % de acuerdo con los etiquetadores humanos en estado estable. Etiquetas basadas en reglas: 100 % deterministas. Los valores atípicos afloran para revisión humana.
¿Una llamada puede tener varias etiquetas?+
Sí: multietiqueta por defecto. Una llamada puede ser 'disputa de facturación' + 'escalado de nivel 1' + 'recuperada' simultáneamente.
¿Las etiquetas son retroactivas?+
Las nuevas etiquetas se aplican hacia adelante por defecto. Relleno retroactivo sobre llamadas históricas disponible bajo demanda.
¿A dónde se pueden exportar las llamadas etiquetadas?+
Descarga masiva en CSV, envío a webhook al aplicar la etiqueta, envío directo a tu CRM o almacén de datos, y acceso SQL en planes empresariales.
Datos de conversación buscables
Deja de leer
transcripciones al azar.
El etiquetado de conversaciones hace consultables los datos de llamadas. 'Muéstrame todas las llamadas donde quien llama mencionó al competidor X'. 'Filtra a las llamadas marcadas como disputas de facturación'.