オペレーションとコンプライアンス
ワークフロー全体を
A/Bテスト。
2つのワークフローバージョン間でトラフィックを分割し、分岐ごとのコンバージョン＋感情を測定し、勝者を公開。統計的有意性が組み込まれています。
30分間の無料トライアル。カード不要。調達手続き不要。
仕組み
分割する。
測定する。公開する。
Drag, wire, deploy. Each step is reversible — every save creates a versioned snapshot.
バリアントを作成
ライブのワークフローを複製し、テストしたいもの — プロンプトの文言、音声、分岐、シーケンス — を変更。バージョン管理されたスナップショットです。
トラフィックを分割
設定可能な%分割（50/50、リスクの高い変更には90/10）。通話ごとにランダムに割り当て、発信者が両方を見ることはありません。
Triage
Inbound router
DONEBooking
Scheduling specialist
ACTIVEConfirm
SMS follow-up
QUEUEDShared context · call IN-44219
caller.name = "Aarav Singh" caller.intent = "follow-up booking" captured.slot = "Tue 14:00" captured.doctor = "DR. Patel" captured.insurer = "BCBS"
追跡＋判断
ライブのダッシュボードが分岐ごとのコンバージョン、CSAT、通話時間、放棄率を表示。統計的有意性を自動検出。ワンクリックで勝者を公開します。
Evals passing
4 / 5
Avg score
88.8
+1.2
Calls evaluated
12,840
証拠を伴って反復
本物の上昇。
感覚ではなく。
No bolt-ons. No second platform. Every primitive ships with the editor.
マルチメトリックの追跡
コンバージョン、感情、通話時間、放棄率、エスカレーション率 — すべて分岐ごとに自動的に測定されます。
統計的有意性の検出
組み込みのカイ二乗／t検定による統計的有意性。十分なデータが集まると「バリアントBが勝利（信頼度95%）」を表示します。
通話ごとのランダム割り当て
各発信者は一貫して1つの分岐を受け取ります。テスト中に発信者が両方を体験することはありません。
ワンクリックでの昇格
ダッシュボードから勝者を選択。バリアントを自動的にトラフィック100%へ昇格し、敗者を引退させます。
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.
何をA/Bテストできますか？+
あらゆるワークフローの変更 — プロンプトの文言、音声ペルソナ、分岐ロジック、キャプチャの順序、エスカレーションのルール。同じインテントを扱うなら、ワークフロー全体でも可能です。
統計的有意性はどう計算されますか？+
組み込みのカイ二乗（コンバージョンのようなバイナリメトリック用）＋t検定（通話時間のような連続メトリック用）です。十分なデータが集まると「バリアントBが信頼度95%で勝利」を表示します。
同じ発信者が両方のバリアントを受け取ることはありますか？+
いいえ — 通話ごとのランダム割り当ては連絡先IDに固定されます。リピートの発信者は、通話をまたいで一貫して同じ分岐を受け取ります。
テストは通常どのくらい実行されますか？+
ボリューム＋効果量に依存します。低ボリュームのワークフローでの小さな効果のテスト＝数週間。高ボリュームのキャンペーンでの大きな効果のテスト＝数時間。ダッシュボードが有意性到達までの時間をライブで推定します。
3つ以上のバリアントを実行できますか？+
はい — N-way分割（A/B/C/D）に対応しています。統計的有意性の計算は多重比較の補正を自動的に考慮します。
科学的に改善する
推測するのは終わり。
テストを始めよう。
A/Bテストのワークフローはバリアントを並行して公開し、実際に何が機能するかを測定します。「このプロンプトの方が良いと思う」はもう不要です。