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# सफलता मूल्यांकन

सफलता मूल्यांकन से आप अपनी बातचीत के लिए कस्टम लक्ष्य और सफलता मेट्रिक्स तय कर सकते हैं। हर मानदंड का मूल्यांकन बातचीत के ट्रांसक्रिप्ट के आधार पर किया जाता है और विस्तृत तर्क के साथ `success`, `failure` या `unknown` नतीजा मिलता है।

## ओवरव्यू

सफलता मूल्यांकन, आपके खास बिज़नेस उद्देश्यों के आधार पर बातचीत की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए LLM-संचालित विश्लेषण का इस्तेमाल करता है। इससे सभी कस्टमर इंटरैक्शन में व्यवस्थित परफ़ॉर्मेंस मापन और क्वालिटी एश्योरेंस संभव होता है।

### यह कैसे काम करता है

हर मूल्यांकन मानदंड, कस्टम प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके बातचीत के ट्रांसक्रिप्ट का विश्लेषण करता है और यह लौटाता है:

* **नतीजा**: `success`, `failure` या `unknown`
* **तर्क**: नतीजा चुनने की विस्तृत वजह

### मूल्यांकन मानदंड के टाइप

#### लक्ष्य प्रॉम्प्ट मानदंड

**लक्ष्य प्रॉम्प्ट मानदंड** यह जांचने के लिए बातचीत के ट्रांसक्रिप्ट के साथ एक कस्टम प्रॉम्प्ट LLM को भेजते हैं कि कोई खास लक्ष्य पूरा हुआ या नहीं। यह मूल्यांकन का सबसे लचीला टाइप है और जटिल बिज़नेस लॉजिक के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

**उदाहरण:**

* कस्टमर संतुष्टि आकलन
* समस्या समाधान वेरिफ़िकेशन
* कंप्लायंस जांच
* कस्टम बिज़नेस नियम वैलिडेशन

## कॉन्फ़िगरेशन

#### एजेंट सेटिंग्स खोलें

मूल्यांकन मानदंड कॉन्फ़िगर करने के लिए अपने एजेंट के डैशबोर्ड पर जाएं और **Analysis** टैब चुनें।

![एनालिसिस सेटिंग्स](/docs/_fern-img/fee8bc444d5436c71eae3829b9ec8d5cdb6a57c4d4efe6483d7bfed2b066e438.webp)

#### मूल्यांकन मानदंड जोड़ें

नया मूल्यांकन मानदंड बनाने के लिए **Add criteria** पर क्लिक करें।

अपना मानदंड इन सेटिंग्स के साथ तय करें:

* **आइडेंटिफ़ायर**: मानदंड का एक यूनिक नाम (जैसे, `user_was_not_upset`)
* **विवरण**: क्या मूल्यांकन किया जाना चाहिए, यह बताने वाला विस्तृत प्रॉम्प्ट

![मूल्यांकन मानदंड सेट अप करना](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/0e1ad5eec745d5733701dcf8cbf4f413473f55a0b5f26add4faac540dbbd086a/assets/images/conversational-ai/evaluation.gif)

> **Note**
>
> मूल्यांकन मानदंड प्रति एजेंट 30 तक सीमित हैं।

#### नतीजे देखें

बातचीत पूरी होने के बाद, मूल्यांकन के नतीजे आपके बातचीत हिस्ट्री डैशबोर्ड में दिखते हैं। हर बातचीत में कॉन्फ़िगर किए गए हर मानदंड का मूल्यांकन परिणाम और तर्क दिखता है।

![बातचीत हिस्ट्री में मूल्यांकन के नतीजे](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/657888630b51010fa6920275cfbb8f3dce51c0cbcfdb8ecf3d5d938f17a8186a/assets/images/conversational-ai/evaluation_result.gif)

## बेहतरीन तरीके

#### प्रभावी मूल्यांकन प्रॉम्प्ट लिखना

* सफलता और विफलता की स्पष्ट परिभाषा दें
* अपने प्रॉम्प्ट में एज केस और उदाहरण शामिल करें
* जहां संभव हो, स्पष्ट और मापने योग्य मानदंड इस्तेमाल करें
* अलग-अलग बातचीत परिदृश्यों के साथ अपने प्रॉम्प्ट टेस्ट करें

#### सामान्य मूल्यांकन मानदंड

* **कस्टमर संतुष्टि**: "अगर कस्टमर संतुष्टि व्यक्त करे या उसकी समस्या का समाधान हो जाए, तो सफल के रूप में मार्क करें" - **लक्ष्य पूरा होना**: "अगर कस्टमर ने मांगी गई कार्रवाई (बुकिंग, खरीदारी आदि) पूरी की हो, तो सफल के रूप में मार्क करें" - **कंप्लायंस**: "अगर एजेंट ने सभी ज़रूरी कंप्लायंस प्रक्रियाओं का पालन किया हो, तो सफल के रूप में मार्क करें" - **समस्या समाधान**: "अगर कॉल के दौरान कस्टमर की तकनीकी समस्या हल हो गई हो, तो सफल के रूप में मार्क करें"

#### अस्पष्ट नतीजे संभालना

जब LLM ट्रांसक्रिप्ट से सफलता या विफलता तय नहीं कर पाता, तो `unknown` नतीजा लौटाया जाता है। यह अक्सर इन स्थितियों में होता है:

* अधूरी बातचीत
* अस्पष्ट कस्टमर जवाब
* ट्रांसक्रिप्ट में जानकारी की कमी

उन क्षेत्रों की पहचान करने के लिए `unknown` नतीजों पर नज़र रखें जहां आपके मानदंड प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने की ज़रूरत हो सकती है।

## इस्तेमाल के मामले

#### कस्टमर सपोर्ट क्वालिटी

सेवा डिलीवरी बेहतर बनाने के लिए समस्या समाधान दर, कस्टमर संतुष्टि और सपोर्ट क्वालिटी मेट्रिक्स मापें।

#### सेल्स परफ़ॉर्मेंस

सेल्स बातचीत में लक्ष्य प्राप्ति, आपत्ति संभालने और कन्वर्ज़न दर ट्रैक करें।

#### कंप्लायंस मॉनिटरिंग

सुनिश्चित करें कि एजेंट ज़रूरी प्रक्रियाओं का पालन करें और आवश्यक सहमति या डिस्क्लोज़र पुष्टि कैप्चर करें।

#### ट्रेनिंग और डेवलपमेंट

कोचिंग के अवसर पहचानें और समय के साथ एजेंट के परफ़ॉर्मेंस में सुधार मापें।

## समस्या निवारण

#### मूल्यांकन मानदंड से अनपेक्षित नतीजे मिल रहे हैं

* स्पष्टता और विशिष्टता के लिए अपने प्रॉम्प्ट की समीक्षा करें
* लॉजिक की पुष्टि के लिए सैंपल बातचीत के साथ टेस्ट करें
* अपने मूल्यांकन मानदंड में एज केस पर विचार करें
* जांचें कि ट्रांसक्रिप्ट में मूल्यांकन के लिए पर्याप्त जानकारी है या नहीं

#### 'unknown' नतीजों की ज़्यादा संख्या

* सुनिश्चित करें कि आपके प्रॉम्प्ट में यह स्पष्ट है कि किस जानकारी को देखना है - विचार करें कि बातचीत में मूल्यांकन के लिए पर्याप्त संदर्भ है या नहीं - ट्रांसक्रिप्ट की गुणवत्ता और पूर्णता की समीक्षा करें - सामान्य एज केस को संभालने के लिए मानदंड समायोजित करें

#### परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी बातें

* हर मूल्यांकन मानदंड बातचीत विश्लेषण के प्रोसेसिंग समय को बढ़ाता है
* जटिल प्रॉम्प्ट का मूल्यांकन करने में ज़्यादा समय लग सकता है
* व्यापक विश्लेषण और रिस्पॉन्स समय के बीच संतुलन पर विचार करें
* अपनी खास ज़रूरतों के लिए ऑप्टिमाइज़ करने हेतु उपयोग पर नज़र रखें

> **Info**
>
> सफलता मूल्यांकन के नतीजे बाहरी सिस्टम और एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म के साथ इंटीग्रेशन के लिए [Post-call Webhooks](/docs/hi/eleven-agents/workflows/post-call-webhooks) से उपलब्ध हैं।