T Textura

Столп — Понимает

Анализ переписки

Анализ переписки превращает ваши чаты, письма, тикеты и документы в структурированные данные. Платформа сама извлекает нужные поля LLM-правилами, классифицирует и тегирует обращения по смыслу, считает метрики и складывает всё в единый контур анализа. Переписку можно пересылать на выделенный адрес или загружать файлами — на выходе вы получаете не разрозненные сообщения, а аналитику, по которой можно принимать решения.

Транскрипт звонка
  • Оператор 0:02

    Клиника «Меридиан», добрый день. Чем могу помочь?

  • Клиент 0:06

    Здравствуйте, хочу записаться к терапевту на этой неделе.

  • Оператор 0:11

    Конечно. Есть свободное время в четверг в 15:30 — удобно?

  • Клиент 0:17

    Да, четверг подходит. Запишите, пожалуйста.

  • Оператор 0:21

    Записал. Пришлю подтверждение по SMS. Хорошего дня!

Сентимент: позитивный Перебивания: 0 Темп: 128 сл/мин Запись на приём

Ключевые факты

Что анализирует
Чаты, письма, тикеты и документы — вся текстовая переписка в одном контуре.
Извлечение данных
LLM-правила достают из текста структурированные поля: суммы, сроки, ИНН, контакты, статусы — что нужно вам.
Классификация и теги
Обращения раскладываются по категориям и размечаются тегами по смыслу, а не по совпадению слов.
Как загрузить
Пересылайте письма на выделенный адрес или загружайте файлы напрямую — интеграции для старта не нужны.
Метрики
Каждое обращение размечается метриками и синкается в аналитику — дашборды и поиск по всему архиву.

Вся переписка в одном контуре

Разрозненные каналы сводятся в единое место, где над каждым текстом работают одни и те же инструменты анализа.

  • Чаты, письма, тикеты и документы обрабатываются по одним правилам — без ручной сортировки.
  • Пересылайте письма на выделенный адрес — они попадают в контур автоматически.
  • Загружайте файлы напрямую: для первого результата не нужно ничего интегрировать.

Извлечение структурированных данных

Из свободного текста платформа достаёт именно те поля, которые важны вам, — правило пишет ИИ, а выполняется оно детерминированно.

  • LLM-правила извлекают суммы, сроки, номера, контакты и статусы прямо из переписки.
  • Извлечённые значения ложатся в поля обращения — их можно фильтровать, считать и выгружать.
  • Правило переиспользуется: настроили один раз — работает на всём потоке обращений.

Классификация и теги по смыслу

Обращения раскладываются по категориям и получают теги на основе смысла текста, а не совпадения ключевых слов.

  • ИИ-теги ставятся по смыслу: «жалоба», «срочно», «вопрос по оплате» — по содержанию письма.
  • Иерархический рубрикатор тем помогает увидеть структуру всего потока обращений.
  • Семантический поиск находит нужное «по смыслу, а не по словам» — даже если формулировки разные.

Метрики и аналитика по переписке

Размеченные обращения превращаются в цифры: вы видите тренды, объёмы и проблемные места по всему архиву.

  • Системные и свои метрики считаются на каждом обращении и синкаются в аналитику.
  • Дашборды показывают динамику тем, сроков и качества обработки по всему потоку.
  • Контроль на 100% переписки, а не по выборке из нескольких прочитанных писем.

Продукт

Анализ переписки

  1. 1

    Подключите переписку

    Пересылайте письма на выделенный адрес или загружайте чаты, тикеты и документы файлами.

  2. 2

    Настройте извлечение и теги

    Опишите, какие поля доставать и по каким правилам тегировать — ИИ соберёт правила извлечения и классификации.

  3. 3

    Платформа размечает поток

    Каждое обращение автоматически классифицируется, тегируется по смыслу и обогащается извлечёнными полями и метриками.

  4. 4

    Анализируйте и решайте

    Смотрите дашборды, ищите по смыслу и выгружайте данные — переписка становится источником решений.

Вопросы

Частые вопросы

Какие типы переписки поддерживаются?

Чаты, письма, тикеты и документы — вся текстовая переписка обрабатывается в одном контуре по единым правилам извлечения, классификации и тегирования.

Как загрузить переписку в систему?

Двумя способами: пересылать письма на выделенный адрес входящей почты или загружать файлы напрямую. Для первого результата не нужно настраивать интеграции — достаточно самих текстов.

Как работает извлечение данных?

Вы описываете, какие поля нужны, а ИИ генерирует правило извлечения — код, который детерминированно достаёт из текста суммы, сроки, номера, контакты и статусы. Значения ложатся в поля обращения, их можно фильтровать, считать и выгружать.

Чем теги по смыслу отличаются от поиска по ключевым словам?

ИИ-теги ставятся исходя из смысла текста, а не совпадения слов: письмо с жалобой распознаётся как жалоба, даже если само слово в нём не встречается. Так же работает и семантический поиск — «по смыслу, а не по словам».

Что я получаю на выходе?

Не разрозненные сообщения, а структурированные данные: размеченные категориями и тегами обращения, извлечённые поля и метрики. Всё это доступно в дашбордах, фильтрах и семантическом поиске по всему архиву переписки.

Готовы начать?

Превратите каждый разговор в данные, знания и действия

Начните с анализа своих разговоров — без риска и без ботов. Платформа превращает архив в данные и базу знаний, а голосовые агенты подключаются, когда вы готовы.

Free-тариф, карта не нужна.