תת-סוכן "מנתח שיחה" שמוציא התנגדויות ואיתותי קנייה
המדריך המלא כטקסט רציף
למה הפתרון הזה: ניתוח שיחות לדפוסים חוזרים (אילו התנגדויות עולות, מה מקדם עסקה) הוא משימת ניתוח ממוקדת — תת-סוכן ייעודי מפיק תובנות אחידות מכל תמלול לשיפור מתמשך.
-
בסשן Claude Code (אותה התקנה כמו בפתרון "מסנן לידים", חלק א) כתבו:
צור תת-סוכן חדש בשם call-analyzer עם ההגדרה הבאה:והדביקו:--- name: call-analyzer description: מפיק תובנות מתמלול שיחת מכירה --- קיבלת תמלול שיחת מכירה. החזר: (1) ההתנגדויות שעלו וכיצד טופלו, (2) איתותי קנייה חיוביים/שליליים, (3) הערכת סבירות התקדמות (גבוה/בינוני/נמוך) עם נימוק, (4) המלצה אחת קונקרטית לשיחה הבאה. בעברית, ענייני. אל תמציא — התבסס רק על מה שנאמר בתמלול.
-
שלחו ואשרו (Allow) את יצירת הקובץ — כמו ביצירת תת-הסוכן הקודם (שלבים 7–8 שם).
-
שימוש: שמרו את קובץ התמלול בתיקיית העבודה וכתבו:
הפעל את הסוכן call-analyzer על הקובץ [שם]. לניתוח דפוסים:הפעל את הסוכן call-analyzer על כל התמלולים בתיקייה וסכם אילו 3 התנגדויות חזרו הכי הרבה החודש. -
בדיקה: הריצו על שיחה שאתם זוכרים היטב — הניתוח תואם את התחושה שלכם? אם הוא "אדיב מדי" בהערכת הסבירות, עדכנו: "היה ספקן; ציין גם מה הלקוח לא אמר".
נתקעת?
- Claude לא מזהה את הסוכן? "הצג את רשימת תתי-הסוכנים" — אם חסר, חזרו על שלב 1.
- התמלול מבולגן ומלא שגיאות זיהוי? בקשו קודם "נקה את התמלול" והריצו על הגרסה הנקייה.
- ההערכות תמיד "בינוני"? בקשו "עדכן את הסוכן כך שינמק את ההערכה עם ציטוט אחד מהתמלול" — זה מכריח החלטיות.
מה נשאר אצלכם: יישום התובנות בשיחה, ושיפוט אנושי של הקשר וכימיה עם הלקוח.
משתמשים במנגנון תת-סוכן? כך הוא עובד, בקצרה