Chaque appel transcrit, structuré et prêt à être analysé dès le premier jour.
Feedae transcrit vos appels avec une précision adaptée à votre métier, jargon sectoriel, multi-locuteurs, multilangue. Fini les transcriptions inutilisables.
Feedae transcrit vos appels avec une précision adaptée à votre métier, jargon sectoriel, multi-locuteurs, multilangue. Fini les transcriptions inutilisables.
Ce n'est pas un problème de fonctionnalité. Mots manquants, locuteurs inversés, jargon mal retranscrit, les scores, résumés et motifs qui en découlent sont inexacts. Le manager évalue ses agents sur des données qui ne reflètent pas ce qui s'est réellement dit.
Sans diarisation précise, impossible de savoir qui a dit quoi. L'agent ? Le client ? Résultat : les insights sur les comportements sont inexploitables.
« Churn », « ARR », « NPS », « escalade niveau 2 » , un modèle standard ne comprend pas votre métier. Les mots-clés critiques passent à la trappe ou sont mal transcrits.
Un modèle non calibré peut inventer des citations ou attribuer des propos à la mauvaise personne. Résultat : des décisions prises sur des données inexistantes.
Sans traçabilité de la sortie, le même appel peut donner des résultats différents à chaque analyse. Impossible d'auditer, impossible de faire confiance
Avec un
pipeline maîtrisé de bout en bout
Des scores QA
fondés sur ce qui s'est vraiment dit
Agir & piloter
Insights, verbatims, Feedy notre moteur de recherche
Feedae fine-tune la transcription avec vos termes propres, vos produits, vos processus. Votre assistant comprend ce que les autres modèles génériques ignorent.
Vérification du format entrant mono, stéréo, codec. En stéréo, la séparation est native. En mono, Feedae normalise le signal avant tout traitement.
Identification automatique de qui parle quand. Séparation agent / client sur les fichiers mono. En stéréo, cette étape est supprimée, la précision est maximale.
Modèle entraîné sur vos propres données, avec vos linguistes, votre vocabulaire métier. Aucune donnée partagée avec d'autres clients. 97% de précision mesurée.
La transcription alimente résumés, motifs d'appel, scoring et Feedy. La qualité de chaque sortie dépend directement de la précision de cette étape.
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Questions fréquentes
