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.
Arrastre, conecte, publique. Cada paso es reversible y cada guardado crea una versión.
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.
Evaluaciones superadas
4 / 5
Puntuación media
88.8
+1.2
Llamadas evaluadas
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.
Resultado
Booked
Sentimiento
+0.71
Duración
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.
Llamadas de hoy
12,840
+8.1%
Tasa de respuesta
94.2%
+1.4%
Sentimiento medio
+0.71
+0.08
Minutos de conversación
48,212
+12.0%
Call volume · last 30 days
Datos de conversación, consultables
Encuentra lo que importa.
Rápido.
Sin añadidos. Sin una segunda plataforma. Cada primitiva viene con el 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.
En producción
Equipos reales, resultados reales.
“La tasa de conversión subió del 65% al 82%. La carga de trabajo de los agentes bajó un 40%. Tiempo de respuesta a leads por debajo de 2 minutos.”
Ayush Pateria
CEO y cofundador, Snazzy · Snazzy
Confianza y ecosistema
Se integra. Supera auditorías.
Se conecta a su pila actual con más de 100 conectores. Conforme desde el primer día en las cargas de trabajo que lo exigen.
Salesforce
HubSpot
Slack
Notion
Linear
ZendeskDon't see yours? Finn plugs into any system via REST + webhooks.
Preguntas frecuentes
Preguntas y respuestas.
¿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'.