Analytique & insights
Étiquetez chaque appel.
Trouvez chaque schéma.
Étiquettes personnalisées appliquées automatiquement par appel — par intention, résultat, type de litige, produit mentionné. Recherchable, filtrable, exportable.
Essai gratuit de 30 minutes. Sans carte. Sans achat.
Comment ça marche
Définissez.
Étiquetez auto. Filtrez.
Drag, wire, deploy. Each step is reversible — every save creates a versioned snapshot.
Définissez votre taxonomie
Étiquettes par flux — types d'intention, catégories de litige, mentions de concurrents, déclencheurs d'escalade. Mélangez jugé par LLM + basé sur des règles.
Evals passing
4 / 5
Avg score
88.8
+1.2
Calls evaluated
12,840
Étiquetez automatiquement à la fin de l'appel
Le pipeline PCA applique les étiquettes en moins de 30 s après la fin de l'appel. Multi-étiquettes (non mutuellement exclusives) par défaut.
Outcome
Booked
Sentiment
+0.71
Duration
2:14
▸ captured · intent: booking
▸ captured · slot: Tue 14:00
Recherchez + exportez
Filtrez les appels par toute combinaison d'étiquettes. Export en masse vers CSV, push vers webhook, construction de cohortes pour réentraîner les flux.
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
Des données de conversation interrogeables
Trouvez l'essentiel.
Vite.
No bolt-ons. No second platform. Every primitive ships with the editor.
Taxonomie d'étiquettes personnalisée
Étiquettes par flux. Les ventes étiquettent différemment du support. Différents finns, différents schémas.
Multi-étiquettes, non exclusives
Un appel peut être « litige de facturation » + « escalade de niveau 1 » + « mention de concurrent ». La réalité est multifacette.
Mélange LLM + basé sur des règles
Les étiquettes subjectives (frustration de l'appelant) jugées par LLM. Les étiquettes objectives (a mentionné « annuler ») mises en correspondance par des règles.
Opérations en masse
Trouvez les appels étiquetés en masse — exportez en CSV, poussez vers un webhook, réentraînez sur un sous-ensemble, testez A/B contre des variantes.
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.
Quels types d'étiquettes puis-je définir ?+
Tout ce qui est observable dans la transcription — types d'intention, catégories de litige, mentions de concurrents, déclencheurs d'escalade, références produit, bascules de sentiment, valeurs de champs capturés.
Quelle est la précision de l'étiquetage automatisé ?+
Étiquettes jugées par LLM : 85 à 92 % d'accord avec les étiqueteurs humains en régime stable. Étiquettes basées sur des règles : 100 % déterministes. Les valeurs aberrantes sont remontées pour un examen humain.
Un appel peut-il avoir plusieurs étiquettes ?+
Oui — multi-étiquettes par défaut. Un appel peut être « litige de facturation » + « escalade de niveau 1 » + « récupéré » simultanément.
Les étiquettes sont-elles rétroactives ?+
Les nouvelles étiquettes s'appliquent à partir de maintenant par défaut. Un remplissage rétroactif sur les appels historiques est disponible à la demande.
Où les appels étiquetés peuvent-ils être exportés ?+
Téléchargement CSV en masse, push webhook à l'application de l'étiquette, push direct vers votre CRM ou entrepôt de données, accès SQL en entreprise.
Des données de conversation recherchables
Cessez de lire
des transcriptions au hasard.
L'étiquetage des conversations rend les données d'appel interrogeables. « Montre-moi tous les appels où l'appelant a mentionné le concurrent X. » « Filtre sur les appels signalés comme litiges de facturation. »