分析とインサイト
すべての通話にタグ付け。
すべてのパターンを発見。
インテント、結果、異議申し立ての種類、言及された製品ごとに、カスタムタグが通話ごとに自動的に適用されます。検索可能、絞り込み可能、エクスポート可能。
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
定義する。
自動タグ付け。絞り込む。
ドラッグしてつなぎ、公開するだけ。どの手順も元に戻せ、保存ごとにバージョンが残ります。
分類体系を定義
ワークフローごとのタグ — インテントの種類、異議申し立てのカテゴリ、競合への言及、エスカレーションのトリガー。LLM判定＋ルールベースを混合します。
合格した評価
4 / 5
平均スコア
88.8
+1.2
評価した通話
12,840
通話終了時に自動タグ付け
PCAパイプラインが通話終了から30秒以内にタグを適用。既定でマルチタグ（相互排他的ではない）です。
結果
Booked
センチメント
+0.71
通話時間
2:14
▸ captured · intent: booking
▸ captured · slot: Tue 14:00
検索＋エクスポート
任意のタグの組み合わせで通話を絞り込み。CSVへ一括エクスポート、Webhookへプッシュ、再学習ワークフロー用にコホートを構築します。
本日の通話
12,840
+8.1%
応答率
94.2%
+1.4%
平均センチメント
+0.71
+0.08
通話分数
48,212
+12.0%
Call volume · last 30 days
会話データを、クエリ可能に
重要なものを見つける。
速く。
追加モジュールも、二つ目の基盤も不要。すべての機能がエディターに同梱されています。
カスタムのタグ分類体系
ワークフローごとのタグ。営業はサポートとは異なるタグ付けをします。異なるFinn、異なるスキーマ。
マルチタグ、排他的ではない
1つの通話が「請求の異議申し立て」＋「ティア1エスカレーション」＋「競合への言及」になり得ます。現実は多面的です。
LLM＋ルールベースの混合
主観的なタグ（発信者のフラストレーション）はLLMが判定。客観的なタグ（「キャンセル」と言及）はルールで照合します。
一括操作
タグ付けされた通話を一括で発見 — CSVへエクスポート、Webhookへプッシュ、部分集合で再学習、代替案に対してA/Bテスト。
本番稼働中
実際のチーム、実際の成果。
“コンバージョン率は 65% から 82% に上昇。担当者の作業負荷は 40% 削減。リードへの反応時間は 2 分未満。”
Ayush Pateria
Snazzy 最高経営責任者・共同創業者 · Snazzy
信頼とエコシステム
つながる。監査も通る。
100 を超えるコネクタで既存のスタックに接続。求められるワークロードでは初日から規制に準拠します。
Salesforce
HubSpot
Slack
Notion
Linear
ZendeskDon't see yours? Finn plugs into any system via REST + webhooks.
よくある質問
質問と回答。
どのようなタグを定義できますか？+
文字起こしで観測可能なものすべて — インテントの種類、異議申し立てのカテゴリ、競合への言及、エスカレーションのトリガー、製品への言及、感情の変化、キャプチャしたフィールドの値。
自動タグ付けはどのくらい正確ですか？+
LLM判定のタグ：定常状態で人間のタグ付け者と85〜92%の一致。ルールベースのタグ：100%決定論的。外れ値は人間のレビュー用に浮かび上がらせます。
1つの通話に複数のタグを付けられますか？+
はい — 既定でマルチタグです。1つの通話が「請求の異議申し立て」＋「ティア1エスカレーション」＋「回復済み」を同時に持てます。
タグは遡及的ですか？+
新しいタグは既定で以降に適用されます。過去の通話に対する遡及的なバックフィルはオンデマンドで利用できます。
タグ付けされた通話はどこにエクスポートできますか？+
CSVの一括ダウンロード、タグ適用時のWebhookプッシュ、あなたのCRMやデータウェアハウスへの直接プッシュ、エンタープライズではSQLアクセス。
検索可能な会話データ
ランダムな文字起こしを
読むのは終わり。
会話タグ付けは、通話データをクエリ可能にします。「発信者が競合Xに言及したすべての通話を見せて」。「請求の異議申し立てとフラグされた通話に絞り込んで」。