betterput

מה מנתח תמלולי פגישות יכול באמת לספר לך

מה הם עושים

רוב הכלים שקוראים תמלול פגישה מדווחים אנליטיקה: זמן דיבור, מילים בדקה, מילות מילוי, סנטימנט, אורך מונולוג. Read AI, Fireflies ו-Teams עושים כולם גרסה כזו או אחרת של זה.

במבט מהיר

transcript analysisbetterput
מה מקבליםסיכום, משימות פעולה, נושאיםמשוב על איך שדיברת
מי בפוקוסהפגישהאתה, באופן ספציפי
האנגלית שלךלא נכללהאירוע המרכזי
בין פגישותרשימת פגישותאילו טעויות חוזרות על עצמן

במה אנחנו שונים

לספור זה החצי הקל

נתח הדיבור וספירת מילות המילוי הם אריתמטיקה, ואנחנו מחשבים גם אותם – בקוד, לא על ידי שאלת מודל. השאלה הקשה יותר היא אם ענית על מה שנשאלת, ואם המספר שהלקוח רצה הגיע בהתחלה או בסוף.

האנגלית שלך מנותחת, לא רק ההתנהגות שלך

כלי אנליטיקה לא מסתכלים על הדקדוק או הניסוח שלך. אם אתה עובד באנגלית כשפה שנייה, זה החלק שהכי סביר שעולה לך במחיר.

המספרים נקראים לפי סוג הפגישה

לדבר 70% מהזמן בפיץ׳ ללקוח זה בסדר. לדבר 70% מהזמן בפגישת 1:1 זה הממצא. דשבורד שמדווח את אותו המספר בלי לדעת איזה סוג פגישה זו הייתה לא מספר לך הרבה.

מתי הם הבחירה הנכונה

אם אתה רוצה סיכום, משימות פעולה או דשבורד לכל הצוות, כלי תמלול פגישות עושה את זה טוב, ולרוב בחינם. אנחנו במכוון לא מתחרים בזה.

שאלות נפוצות

זה אותו הדבר כמו סיכום פגישה מבוסס AI?
לא, ושני הדברים עובדים טוב זה עם זה. כלי סיכום עונה על "על מה הסכמנו?" – זה עוסק בפגישה. זה עונה על "איך נראיתי, ומה טעיתי באנגלית?" – זה עוסק בך. רוב האנשים ממשיכים להשתמש בכלי הסיכום שלהם.
אני יכול להשתמש בתמלול שכלי התמלול שלי כבר הפיק?
כן, זו הדרך המיועדת. ייצוא מ-Zoom, Teams, Google Meet, Webex, Otter, Fireflies, Fathom, Gong, Grain, Read ו-Granola – כולם עובדים. אם הכלי שלך יכול להפיק טקסט עם תוויות דובר, זה יעבוד כאן.
זה מנתח את מה שאנשים אחרים אמרו?
רק כהקשר, לעולם לא כאימון. משתתפים אחרים מקבלים שם בדוי לפני שמשהו עוזב את השרת – הם הופכים ל"דובר B" ו"דובר C" – ולעולם לא מקבלים ציון ולא מצוטטים בפניך כטעויות.

עכשיו תגלה איך נשמעת בה

הדבק אותו וקבל את אחוז הדיבור שלך, את הגידור, ואת שלושת התיקונים הכי ברורים באנגלית שלך.

לנסות על התמליל הזה

בלי חשבון, ובלי שנשמר שום דבר.

קשור