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Chaque interaction d'agent produit des données que vos systèmes n'ont jamais capturées : non seulement ce qui a été dit, mais aussi ce qui a été consulté, ce qui a été décidé et ce qui s'est passé à chaque étape.
Réserver une démoCapturé pendant l'exécution
Chaque workflow conserve les variables, résultats et champs extraits qu'il a été configuré pour retenir, enregistrés à la fin de l'exécution plutôt que reconstitués après coup : aucune étape de post-traitement, aucune revue manuelle à rattraper.
Variables personnalisées et règles d'extraction
Les classifications standard comme le résultat, l'intention et le sentiment sont disponibles d'emblée ; au-delà, vous définissez ce qui compte : un prix proposé, une référence de document, une confirmation de conformité.
Rattachement aux entités
Chaque donnée est rattachée à l'entité à laquelle elle appartient, par exemple un contact, un compte, un fournisseur, et les entités sont reliées entre elles : ce qui s'accumule est donc une vision structurée de votre activité, et non un amas d'enregistrements sans attribution.
Une couche de données active
Les agents l'interrogent pendant une session en cours pour récupérer une valeur issue d'une interaction précédente ou vérifier si une condition a déjà été remplie. Et une écriture peut déclencher le workflow suivant.
Est-ce la même panne que la dernière fois ?
support_calls where contract_id = 40219
Oui, E12 à nouveau, basse pression. Je peux réserver un technicien pour jeudi.
Conservation, isolation et portabilité
Les durées de conservation sont configurables par déploiement et appliquées automatiquement ; les données de chaque déploiement sont totalement isolées et ne servent jamais à entraîner des modèles partagés. L'ensemble de la couche est interrogeable depuis vos outils de BI via l'API REST.
GET /v1/tables/support_calls/rows
{ "contract_id": 40219, "error_code": "E12" }
Questions fréquentes
Une transcription, c'est ce qui a été dit ; les données agentiques, c'est ce qui s'est passé. Une même session produit des champs (le tarif proposé, l'outil appelé, la raison du refus d'un transporteur, le résultat enregistré) structurés et interrogeables plutôt qu'enfouis dans du texte. Les transcriptions font partie de l'enregistrement, mais elles en sont la partie la moins exploitable.
Vous, workflow par workflow. Les classifications standard comme le résultat, l'intention et le sentiment sont disponibles par défaut, et au-delà, chaque workflow définit ses propres règles d'extraction pour les champs qui comptent pour lui. Un workflow de support entrant peut capturer le statut de résolution et le motif d'escalade ; une relance sortante capture le type d'objection et l'action suivante. Les deux aboutissent dans la même couche structurée.
Oui, c'est tout l'intérêt d'une couche unique plutôt que d'un stockage par workflow. Une table écrite par un workflow d'appels de suivi peut être lue par un workflow de négociation tarifaire, un workflow de reprogrammation ou une application sur mesure, sans qu'aucun n'ait besoin de savoir d'où elle vient. L'historique se cumule parce que tout s'écrit et se lit au même endroit.
Oui. Définissez la nouvelle variable et sa règle d'extraction, et elle commence à être capturée dès les exécutions suivantes. Si vous avez aussi besoin de l'historique, un backfill peut rejouer les exécutions terminées dans la même table : un champ ajouté au sixième mois ne vous laisse donc pas cinq mois de cases vides.
Un entrepôt de données vous livre des enregistrements non structurés après coup, qu'il faut ensuite extraire, structurer et rattacher à des entités avant que quiconque puisse les interroger, et d'ici là la conversation est terminée. Ici, la structuration a lieu pendant l'exécution, les données sont rattachées aux entités au fil de leur arrivée, et un agent peut les lire en pleine conversation. L'entrepôt reçoit toujours tout, via l'API REST, une fois que c'est déjà exploitable.
