Étude de cas

Coach Closer

SaaS d'analyse d'appels commerciaux

Transformer un transcript brut en diagnostic structuré, exploitable et immédiatement actionnable pour un closer ou un coach.

Demander un cadrage similaire lock Projet confidentiel

analyze-call.ts

// Transcript → feedback actionnable

const report = await analyze({

transcript: rawText,

frameworks: ["Cialdini", "Objections"],

output: "actionable-feedback"

});

// → points forts, objections, next steps

SaaS & plateformes React · TypeScript · Supabase · IA

Objectif

Feedback rapide et exploitable

Contraintes

Confidentialité + sécurité

Contexte

En vente et en closing, le progrès vient rarement d'un ressenti général. Il vient de retours précis : objections, moments clés, structure, prochaines actions.

Problème

Les analyses post-appels sont souvent lentes, inégales et difficilement actionnables. Il faut un système qui transforme le transcript en feedback structuré, et qui aide à progresser vite.

Input

Audio / transcript

Traitement

Analyse guidée par frameworks

Output

Feedback actionnable

Ce qui a été livré

Analyse

Transformation transcript → diagnostic, structure et prochaines actions.

Interface

Lecture rapide, logique orientée retours actionnables et priorités.

Sécurité

Accès contrôlés, données segmentées et périmètre respecté.

Stack et architecture

Stack

Front-end : React + TypeScript
Back-end : Supabase (auth + data)
IA : analyse de transcript

Objectif des choix

Priorité à une base propre, sécurisée et maintenable, avec une interface rapide à exploiter et une logique d'analyse claire.

Impact

Passer d'un ressenti flou à un diagnostic concret, en quelques instants, pour progresser plus vite et mieux coacher.