Analisi post-chiamata

L'analisi post-chiamata è il modo per trasformare le conversazioni grezze in risposte misurabili. Al termine di ogni chiamata, la piattaforma legge la trascrizione e compila i campi strutturati che hai definito — "hanno prenotato?", "qual era il budget?", "sembravano frustrati?" — senza che tu debba mai ascoltare la registrazione.

Perché conta più delle trascrizioni. Una trascrizione dice cosa è stato detto. L'analisi post-chiamata dice cosa è successo. Se gestisci 1.000 chiamate a settimana, nessuno leggerà 1.000 trascrizioni — ma tutti sanno leggere una dashboard che mostra "62% prenotato, 18% squalificato, 20% da ricontattare". Configura questa parte prima di lanciare qualcosa di serio.

La buona notizia: è la parte più semplice da configurare della piattaforma. Cinque minuti di setup ti danno metriche per sempre.

Dove configurarla

Dalla dashboard: View All Finn → clicca sul tuo Finn → Edit → scheda Post-Call Analysis.

Vedrai l'elenco dei campi già definiti (vuoto se il Finn è nuovo) e un pulsante Add Field.

Come funziona

Dopo ogni chiamata:

1. La piattaforma prende la trascrizione completa della conversazione.
2. Esegue un passaggio AI che legge la trascrizione e risponde a ciascuna domanda che hai definito.
3. Le risposte vengono salvate nel record della chiamata e mostrate in Analytics.
4. Sono anche disponibili via webhook o API per l'automazione a valle.

Tutto questo avviene in automatico. Non devi avviare nulla: ogni chiamata completata viene analizzata entro un paio di minuti dalla chiusura.

Definire un campo

Ogni campo ha tre parti:

Più chiara è la domanda, migliore è la risposta. "Il chiamante ha prenotato un appuntamento?" funziona molto meglio di "Prenotazione?".

Tipi di risposta

Un esempio pratico — qualificazione commerciale

Stai conducendo una campagna di qualificazione in outbound. Dopo ogni chiamata vuoi sapere:

Dopo 100 chiamate elaborate in questo modo, puoi rispondere a domande come:

• "Quale % di lead era qualificata?"
• "Tra i lead qualificati, quale % ha fissato un incontro?"
• "Qual è l'obiezione più frequente?"
• "Quale fascia temporale converte meglio?"

Non otterresti mai questo ascoltando le chiamate una alla volta.

Consigli pratici

Inizia con 5 campi, non 20

Viene voglia di definire in anticipo ogni domanda possibile. Non farlo. Inizia con i 3-5 campi che ti servono davvero per prendere decisioni. Potrai aggiungerne altri in seguito e verranno popolati per tutte le chiamate future.

Una domanda per campo

Non unire più domande. "Hanno prenotato e a che ora?" dovrebbe essere due campi: booked (sì/no) e booking_time (data). Le domande combinate confondono l'AI e producono dati disordinati.

Definisci criteri di successo specifici

"La chiamata ha avuto successo?" è troppo vago. La risposta dell'AI dipende dal significato di "successo" — che l'AI non conosce. Sostituisci con "L'interlocutore ha accettato un follow-up?" o "L'interlocutore si è impegnato a un acquisto?" — concreto e misurabile.

Formula le domande sì/no come tali

"È successo X?" → sì/no affidabile. "Com'è andato X?" → testo libero, più difficile da analizzare.

Se vuoi una risposta sì/no, poni una domanda sì/no.

Usa enum per categorie note

Non usare testo libero per elementi che rientrano in categorie chiare. Usa un enum.

Male: campo testo libero intent — otterrai "prenotazione", "Prenota", "vuole un appuntamento", "prenotazione appuntamento", "vuole prenotare" tutti come valori diversi, impossibili da rappresentare in un grafico.

Bene: campo enum intent con valori book / reschedule / cancel / question / complaint / other. Ora puoi rappresentarlo in un grafico.

Modificare i campi dopo il lancio

Puoi aggiungere, modificare o rimuovere i campi di analisi post-chiamata in qualsiasi momento.

Se vuoi popolare un nuovo campo sulle chiamate storiche, contatta il supporto — possiamo eseguire una rianalisi una tantum.

Dove compaiono i risultati

In Analytics

Deployment Analytics → [il tuo deployment] mostra le distribuzioni aggregate per ogni campo:

• Campi sì/no → grafico a barre con conteggi true e false
• Campi enum → barre in pila per ogni categoria
• Campi numerici → istogramma + mediana
• Testo libero → nuvola di parole + campione di 5
• Campi data → distribuzione temporale

Nella barra laterale per singola chiamata

Clicca una chiamata qualsiasi per aprire la Data Extractor Sidebar. Ogni campo post-chiamata viene elencato con il valore estratto. Se un valore sembra errato, cliccalo per vedere il ragionamento dell'AI + lo spezzone di trascrizione su cui si è basata.

Nelle esportazioni

Le esportazioni CSV includono ogni campo come colonna. I report PDF mostrano le distribuzioni principali.

Nei webhook

L'evento webhook call.analyzed include tutti i campi post-chiamata nel payload. Collegalo per inviare i risultati al tuo data warehouse, CRM o sistema di alerting. Vedi Integrazioni → Webhook.

Affidabilità e accuratezza

L'AI non è sempre corretta. Alcune cose da sapere:

• Punteggi di affidabilità — ogni valore estratto ha un punteggio di affidabilità. I valori a bassa affidabilità vengono segnalati nella barra laterale. Puoi filtrare le esportazioni per includere solo le righe ad alta affidabilità.
• Estrazioni non riuscite — se la trascrizione non contiene informazioni sufficienti per rispondere alla domanda, il campo viene contrassegnato come "estrazione non riuscita" invece di essere indovinato. Motivo comune: la chiamata è terminata prima che l'argomento venisse affrontato.
• Protezione dalle allucinazioni — per i campi di testo libero, l'AI è vincolata a usare citazioni esatte dalla trascrizione dove possibile, senza inventare nuovi contenuti.
• Sovrascrittura manuale — per qualsiasi decisione critica, puoi modificare manualmente il valore estratto dalla barra laterale. Le modifiche vengono segnalate come corrette da un umano nelle esportazioni.

Costo

L'analisi post-chiamata è inclusa in tutti i piani. Nessun costo aggiuntivo per campo, nessun sovrapprezzo per chiamata.

Puoi definire un numero illimitato di campi per Finn (fino a un limite indicativo di 50 — oltre, contatta il supporto per abilitare limiti più alti).

Pattern comuni per caso d'uso

Qualificatore di lead

• qualified (sì/no)
• budget_range (testo libero)
• decision_maker (sì/no)
• meeting_booked (sì/no)
• objection (testo libero, nullable)

Receptionist

• intent (enum: book / reschedule / question / complaint / other)
• appointment_booked (sì/no)
• transferred (sì/no)
• caller_sentiment (enum: positive / neutral / negative)
• follow_up_needed (sì/no)

Promemoria appuntamento

• confirmed (sì/no)
• rescheduled (sì/no)
• cancelled (sì/no)
• opt_out (sì/no)

Sondaggio di soddisfazione del cliente

• nps_score (numero, 0-10)
• top_positive (testo libero)
• top_negative (testo libero)
• would_recommend (sì/no)

Recupero crediti

• outcome (enum: pagato / piano-di-pagamento / contestazione / rifiuto / nessuna-risposta)
• amount_paid (numero)
• disputed (sì/no)
• callback_scheduled (sì/no, data)

Errori comuni

Prossimi passi

• Analytics → — visualizza e approfondisci i dati prodotti dai tuoi campi.
• Integrazioni → Webhook — invia i valori dei campi a sistemi esterni.
• Creare un Finn → — la configurazione Finn più ampia in cui questo si inserisce.