Bir toplantı transkript aracı sana gerçekte ne anlatabilir?
Ne yapıyorlar
Bir toplantı transkriptini okuyan araçların çoğu analitik rapor verir: konuşma süresi, dakikadaki kelime sayısı, dolgu kelimeler, duygu tonu, monolog uzunluğu. Read AI, Fireflies ve Teams bunun bir versiyonunu yapıyor.
Bir bakışta
| transcript analysis | betterput | |
|---|---|---|
| Ne alıyorsun | Özet, aksiyon maddeleri, konular | Nasıl konuştuğun üzerine geri bildirim |
| Kim hakkında | Toplantı | Sen, özellikle sen |
| İngilizcen | Kapsam dışı | Asıl mesele |
| Toplantılar arasında | Bir toplantı listesi | Hangi hataların tekrarlandığı |
Nerede ayrışıyoruz
Saymak kolay olan yarı
Konuşma payı ve dolgu kelime sayısı aritmetiktir, burada da hesaplanır — kod içinde, bir modele sorularak değil. Daha zor soru şu: sorulan şeye cevap verdin mi ve müşterinin istediği sayı cevabın başında mı geldi sonunda mı.
Sadece davranışın değil, İngilizcen de analiz edilir
Analitik araçlar dil bilgine veya ifade tarzına bakmaz. İngilizce ana dilin değilse, sana en çok mal olan kısım genellikle tam da bu.
Sayılar toplantı türüne göre okunur
Bir müşteri sunumunun %70'ini konuşman sorun değil. Bir 1:1 görüşmenin %70'ini konuşman ise bulgudur. Ne tür bir toplantı olduğunu bilmeden aynı sayıyı raporlayan bir panel sana çok şey söylemiyor.
Ne zaman onlar daha iyi
Not, aksiyon maddesi veya ekip çapında bir panel istiyorsan, bir not alma aracı bunu iyi yapar, hem de genellikle ücretsiz. Orada bilerek rekabet etmiyoruz.
Sık sorulanlar
- Bu, yapay zeka toplantı özetiyle aynı şey mi?
- Hayır. İkisi birlikte iyi çalışıyor. Bir özetleyici “neye karar verdik?” sorusuna cevap verir — konusu toplantıdır. Bu ise “nasıl bir izlenim bıraktım, İngilizcede neyi yanlış yaptım?” sorusuna cevap verir — konusu sensindir. Çoğu kişi özetleyicisini kullanmaya devam ediyor.
- Not alma aracımın ürettiği transkripti kullanabilir miyim?
- Evet, tasarlanan yol da bu. Zoom, Teams, Google Meet, Webex, Otter, Fireflies, Fathom, Gong, Grain, Read ve Granola'nın dışa aktarımlarının hepsi çalışır. Aracın konuşmacı etiketli metin üretebiliyorsa, burada da çalışır.
- Diğer katılımcıların söylediklerini analiz ediyor mu?
- Sadece bağlam olarak, koçluk olarak asla. Diğer katılımcılar herhangi bir şey sunucudan çıkmadan önce takma adla anonimleştirilir — Speaker B ve Speaker C olurlar — ve asla puanlanmaz veya sana hata olarak geri alıntılanmazlar.
Şimdi o toplantıda nasıl duyulduğunu öğren
Yapıştır ve konuşma payını, temkinli ifadelerini ve İngilizcendeki en net üç düzeltmeyi gör.
Bu transkriptle deneHesap yok, hiçbir şey saklanmıyor.
İlgili
- Romence konuşanların İngilizce hatalarıBatı Avrupalı müşterilerle çalışan Romanyalı yazılım firmaları
- Toplantılarda fazla mı konuşuyorsun?Konuşma payı, her toplantı türü için sağlıklı sayının neye benzediği ve bu konuda ne yapılacağı.
- Otter.ai üzerinden transkriptini alOtter, konuşmacı adları ve zaman damgalarıyla birlikte metin olarak dışa aktarır; bize gereken de bundan ibaret.