AI कॉल सेंटर टेक्नोलॉजी: यह कैसे काम करती है और इसकी लागत कितनी है

हर कॉल सेंटर की मूल चुनौती यह है कि कॉल की बड़ी संख्या को संभालते हुए परिचालन लागत बेकाबू न हो और ग्राहक अनुभव भी खराब न पड़े। अब तक इसका जवाब बुनियादी अनुरोधों को संभालने के लिए इंटरैक्टिव वॉइस रिस्पॉन्स (IVR) मेनू का उपयोग रहा है, ताकि आपकी टीम बाकी काम कर सके। लेकिन ये सिस्टम अक्सर ग्राहकों को निराश करते हैं—सीमित तरह के अनुरोध ही संभालते हैं और बाकी सभी को लंबे इंतज़ार में डाल देते हैं।

इसीलिए अधिक व्यवसाय रोज़मर्रा की बातचीत संभालने और कॉल का समग्र अनुभव बेहतर करने के लिए AI कॉल सेंटर तकनीक अपना रहे हैं। AI कॉल सेंटर कन्वर्सेशनल AI का उपयोग करके स्वाभाविक, रियल-टाइम ग्राहक सेवा बातचीत करते हैं। AI 24/7 सहायता देता है, नियमित प्रशासनिक काम पूरे करता है, लाइव एजेंट्स की मदद करता है और ज़रूरत पड़ने पर जटिल कॉल्स को आसानी से मानव एजेंट्स तक भेजता है। इन क्षमताओं से प्रति कॉल लागत घट सकती है और समाधान दर बेहतर हो सकती है।

इस गाइड में बताया गया है कि AI कॉल सेंटर तकनीक कैसे काम करती है, किन मुख्य सुविधाओं और व्यावसायिक लाभों का आकलन करना चाहिए, इनबाउंड और आउटबाउंड कॉल्स के व्यावहारिक उदाहरण, विचार करने योग्य प्राइसिंग मॉडल और अपने संगठन के लिए सही सॉफ्टवेयर कैसे चुनें।

AI कॉल सेंटर क्या है?

AI कॉल सेंटर ऐसा कॉल सेंटर है जो ग्राहकों की बातचीत संभालने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करता है—या तो मानव एजेंट्स के साथ, या नियमित अनुरोधों के लिए उनकी जगह। AI बोले गए अनुरोधों को समझकर जवाब दे सकता है, ग्राहकों के नियमित काम पूरे कर सकता है और फोन पर बातचीत के दौरान मानव एजेंट्स की मदद कर सकता है। इससे पारंपरिक IVR जैसे ऑटोमेटेड सिस्टम्स की तुलना में तेज़ और ज़्यादा स्वाभाविक फोन सहायता मिलती है।

जब कोई ग्राहक किसी कंपनी के ग्राहक सेवा नंबर पर कॉल करता है, तो AI कॉल सेंटर का AI एजेंट फोन उठा सकता है, कॉल का कारण पहचान सकता है और बातचीत के दौरान रियल टाइम में जवाब दे सकता है।

कॉल का कारण पहचानने के बाद, AI अगला सही कदम उठा सकता है, जैसे:

• ज़रूरी जानकारी प्राप्त करना
• सवालों के जवाब देना
• ऑर्डर का स्टेटस जांचना
• अपॉइंटमेंट शेड्यूल करना
• ग्राहक रिकॉर्ड अपडेट करना

जब किसी अनुरोध के लिए अधिक समझ-बूझ या विशेष सहायता चाहिए हो, तो AI एजेंट मानव सहायता की ज़रूरत पहचानकर कॉलर को मानव एजेंट के पास ट्रांसफर कर सकता है।

AI कॉल सेंटर कैसे काम करता है?

AI कॉल सेंटर तीन मुख्य तकनीकों पर चलता है, जो ऑर्केस्ट्रेशन लेयर के समन्वय में रियल टाइम में साथ काम करती हैं। सामान्य बातचीत में हर एक का काम इस तरह होता है:

• स्पीच टू टेक्स्ट (STT) मॉडल: कॉलर के शब्दों को ऐसे टेक्स्ट में बदलता है जिसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) प्रोसेस कर सके। सटीक ट्रांसक्रिप्शन से LLM अलग-अलग एक्सेंट, बोलने की रफ्तार और बैकग्राउंड नॉइज़ में भी अनुरोध समझ पाता है।
• लार्ज लैंग्वेज मॉडल: कॉलर के अनुरोध की व्याख्या करता है और तय करता है कि कैसे जवाब देना है। यह मंज़ूरशुदा टूल्स से अकाउंट की जानकारी प्राप्त कर सकता है, उपलब्धता जांच सकता है या कंपनी के नॉलेज बेस से जानकारी ले सकता है।
• टेक्स्ट टू स्पीच (TTS) मॉडल: LLM से बने जवाब को स्वाभाविक लगने वाले ऑडियो में बदलता है। वॉइस क्वालिटी, गति और जवाब की स्पीड—सभी इस बात को प्रभावित करते हैं कि बातचीत कितनी सहज लगती है।

यह ऑर्केस्ट्रेशन लेयर इन तीन तकनीकों का समन्वय करती है और पूरी कॉल के दौरान जुड़े हुए टूल्स को संभालती है। यह उनके बीच जानकारी भेजती है और हर जवाब का समय मैनेज करती है, ताकि बातचीत अलग-अलग तीन सिस्टम्स के बीच हैंडऑफ जैसी न लगे, बल्कि एक सतत बातचीत लगे।

समय-निर्धारण ही इसे स्वाभाविक बनाता है। सिस्टम किसी लंबे विराम का इंतज़ार करने के बजाय अनुमान लगाता है कि कॉलर ने कब बोलना खत्म किया है, जिससे जवाबों के बीच की देरी कम होती है। यह रियल-टाइम समझ रुकावटों पर भी लागू होती है: जब कॉलर AI एजेंट के जवाब देते समय बोलना शुरू करता है, तो सिस्टम ऑडियो रोक देता है, कॉलर की नई बात को कैप्चर करता है और उसी के अनुसार अपना जवाब बदलता है। इस क्षमता को कभी-कभी बार्ज-इन कहा जाता है।

कॉलर्स को इनमें से किसी भी चीज़ के बारे में सोचने की ज़रूरत नहीं होती। प्रभावी ऑर्केस्ट्रेशन तकनीक को अदृश्य बना देता है, इसलिए बातचीत स्वाभाविक लगती है और पारंपरिक फोन मेनू से आसान होती है।

AI कॉल सेंटर सॉफ्टवेयर की मुख्य सुविधाएं क्या हैं?

AI वॉइस तकनीक कॉल्स को रूट कर सकती है, मानव एजेंट्स की सहायता कर सकती है और हर बातचीत से पहले, उसके दौरान और बाद के प्रशासनिक कामों को ऑटोमेट कर सकती है। AI की ये खास सुविधाएं इसे संभव बनाती हैं।

• इंटेंट-आधारित रूटिंग: कॉलर के शब्दों का विश्लेषण करने, कॉल का कारण पहचानने और उसे सही क्यू, विशेषज्ञ या मंज़ूरशुदा workflow तक भेजने के लिए AI का उपयोग करती है।
• मानव एजेंट्स के लिए रियल-टाइम सहायता: कॉल के दौरान मानव प्रतिनिधियों को उपयोगी जानकारी देती है। इसमें सहायता केंद्र के दस्तावेज़ लाना, जवाब सुझाना, कोचिंग या सेंटीमेंट सिग्नल साझा करना और प्रतिनिधियों को ज़रूरी जानकारी पढ़ने की याद दिलाना शामिल है।
• ऑटोमेटेड पोस्ट-कॉल डॉक्यूमेंटेशन: कॉल सारांश बनाता है, अहम जानकारी निकालता है और उसे CRM प्लेटफ़ॉर्म पर भेजता है, जिससे कॉल के बाद होने वाला मैन्युअल काम कम होता है।
• AI-संचालित क्वालिटी मॉनिटरिंग: कॉल्स को ट्रांसक्राइब करता है, कस्टम रूब्रिक के आधार पर स्कोर करता है और अनुपालन से जुड़ी समस्याओं या कोचिंग के अवसरों को फ़्लैग करता है। इससे टीम लीड्स को छूटी हुई ज़रूरी जानकारी या आपत्तियों को ठीक से न संभालने जैसी बार-बार की समस्याएं दिखती हैं।

AI कॉल सेंटर सॉफ्टवेयर अलग-अलग चैनलों के संदर्भ को भी एक साथ जोड़ सकता है। ग्राहकों को वॉइस, चैट, ईमेल या दूसरे सहायता चैनलों के बीच जाने पर हर बार वही जानकारी दोहराने की ज़रूरत नहीं होती। जब प्लेटफ़ॉर्म कंपनी के CRM सिस्टम और हेल्प डेस्क सॉफ्टवेयर जैसे टूल्स से जुड़ता है, तो एजेंट्स देख सकते हैं कि बातचीत कहीं से भी शुरू हुई हो, ग्राहक की पिछली बातचीत, अकाउंट जानकारी और अनुरोध क्या रहे हैं।

कॉल सेंटर में AI के मुख्य लाभ क्या हैं?

AI ग्राहक सेवा एजेंट्स नियमित कॉल्स संभाल सकते हैं, लाइव बातचीत के दौरान मानव एजेंट्स की मदद कर सकते हैं और सामान्य व्यावसायिक घंटों के बाहर भी सेवा दे सकते हैं। इसका मापे जा सकने वाले व्यावसायिक असर में अनुवाद इस तरह होता है।

कम परिचालन लागत

हर बातचीत को मानव एजेंट तक भेजने के बजाय, ज़्यादा संख्या में आने वाली और दोहराई जाने वाली बातचीत को ऑटोमेट करके AI कॉल सेंटर चलाने की लागत काफी घटा सकता है।

Getmobil ने ElevenAgents लागू किया और वॉइस, वेब चैट तथा WhatsApp पर ग्राहक सेवा को ऑटोमेट किया, जहां पहले हर अनुरोध के लिए मानव एजेंट चाहिए होता था। लागू करने के बाद, उनके कॉन्टैक्ट सेंटर की लागत 60% घट गई और AI एजेंट्स ने बिना एस्केलेशन के पहले संपर्क में 75% सवालों का समाधान कर दिया।

नए एजेंट्स की तेज़ ऑनबोर्डिंग

AI नए मानव एजेंट्स को लाइव कॉल्स लेने से पहले वास्तविक लगने वाली ग्राहक बातचीत का अभ्यास करने में मदद कर सकता है। फोन पर आने के बाद, रियल-टाइम मार्गदर्शन उन्हें मंज़ूरशुदा जवाब, नीतियां और अगले कदम दिखा सकता है, जिससे उनका आत्मविश्वास बढ़ता है और वे कॉल्स को अधिक एकरूपता से संभालते हैं।

TELUS Digital, जो हर साल 20,000 से 30,000 नए कॉन्टैक्ट सेंटर एसोसिएट्स को नियुक्त करती है, ने ट्रेनिंग के लिए सजीव वॉइस और चैट सिमुलेशन बनाने में ElevenAgents का उपयोग किया। नतीजे में ऑनबोर्डिंग समय 20% कम हुआ और एजेंट्स के नौकरी छोड़ने की दर कम होने के शुरुआती संकेत भी मिले।

पहले संपर्क में बेहतर समाधान दर

AI वॉइस एजेंट्स को उन टूल्स और डेटा से जोड़कर पहले संपर्क में समाधान बेहतर कर सकता है, जिनसे वे अनुरोध को उसी समय पूरा कर सकें, बजाय उसे आगे भेजने या ग्राहक से दोबारा कॉल करने को कहने के।

mdhub, जो बिहेवियरल हेल्थ क्लीनिक्स को मरीजों के एडमिशन मैनेज करने में मदद करता है, ने मरीजों की जनसांख्यिकीय जानकारी लेने, बीमा सत्यापित करने और कॉलर्स को सही प्रदाता से अपने-आप मिलाने के लिए ElevenAgents लागू किया। नतीजतन, अब 90% इनबाउंड कॉल्स शुरू से अंत तक संभाली जाती हैं और स्टाफ केवल वहां हस्तक्षेप करता है जहां मानवीय समझ की ज़रूरत होती है।

24/7 ग्राहक सहायता

AI वॉइस एजेंट्स आपको 24/7 अच्छी ग्राहक सहायता देने और कॉल की मांग आपकी टीम की क्षमता से ज़्यादा होने पर जवाब देने में सक्षम बनाते हैं। ग्राहकों को रात में, सप्ताहांत पर या कॉल की संख्या अचानक बढ़ने पर मदद मिल सकती है। इससे इंतज़ार का समय घटता है और नियमित अनुरोध अगले कारोबारी दिन तक लंबित रहने से बचते हैं।

Insurely, एक ऑनलाइन-ओनली बीमा डेटा प्रदाता, अपने मानव टीम के सामान्य कार्यालय समय होने पर भी 24 घंटे, सप्ताह के सातों दिन ग्राहक सहायता चलाने के लिए ElevenAgents का उपयोग करता है। जब किसी कॉलर को व्यावसायिक घंटों के बाहर मानव सहायता चाहिए होती है, तो AI टीम के वापस आने के समय के लिए अपने-आप कॉलबैक बुक कर देता है। कॉल खत्म होने से पहले ट्रांसक्रिप्ट लॉग करता है और नोट्स का सारांश बनाता है, ताकि हैंडऑफ में कोई जानकारी न छूटे।

जटिल ग्राहक कॉल्स के लिए अधिक समय

AI वॉइस एजेंट्स मंज़ूरशुदा व्यावसायिक सिस्टम्स से जुड़कर और पहले से तय कार्रवाइयां पूरी करके नियमित अनुरोध संभाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे पासवर्ड रीसेट करने से पहले कॉलर की पहचान सत्यापित कर सकते हैं, बैलेंस बताने के लिए अकाउंट डेटा प्राप्त कर सकते हैं या अपॉइंटमेंट की पुष्टि के लिए शेड्यूलिंग सिस्टम जांच सकते हैं।

Zingage, 400 से अधिक एजेंसियों को सेवा देने वाला होम केयर ऑपरेशंस प्लेटफ़ॉर्म, 90% से अधिक कॉल्स को अपने-आप हल करने के लिए ElevenAgents का इस्तेमाल करता है और केवल ज़रूरत होने पर मानव एजेंट तक एस्केलेट करता है। इससे स्टाफ फोन पर कम और देखभाल पर ज़्यादा समय दे पाता है।

AI के साथ कॉल सेंटर ऑटोमेशन: व्यावहारिक उदाहरण

AI कॉल सेंटर ऑटोमेशन व्यवसायों को कॉल यात्रा के अलग-अलग चरणों में ग्राहकों के आम अनुरोध संभालने में मदद करता है। यह नियमित इनबाउंड कॉल्स का जवाब दे सकता है, आउटबाउंड संपर्क में मदद कर सकता है और व्यावसायिक घंटों के बाद या मांग बढ़ने पर भी सेवा उपलब्ध रख सकता है। यहां इसके रोज़मर्रा के काम करने के कुछ उदाहरण दिए गए हैं।

इनबाउंड ग्राहक सहायता

जब कोई ग्राहक देर से पहुंचने वाले पैकेज की जानकारी लेने के लिए किसी रिटेलर को कॉल करता है, तो AI एजेंट कंपनी की सहायता लाइन उठाता है, ग्राहक की पहचान सत्यापित करता है और ऑर्डर सिस्टम से सबसे नई ट्रैकिंग जानकारी प्राप्त करता है।

AI ऑर्डर सिस्टम में दर्ज देरी का कारण बता सकता है, संशोधित डिलीवरी समय दे सकता है और टेक्स्ट से ट्रैकिंग लिंक भेजने की पेशकश कर सकता है। अगर अनुरोध के लिए अतिरिक्त मदद चाहिए हो, तो यह ऑर्डर विवरण और बातचीत के संदर्भ के साथ कॉलर को मानव एजेंट तक ट्रांसफर कर सकता है।

Reception.ai, जो ElevenAgents का हिस्सा है, बिल्कुल यही स्थिति संभालता है: ग्राहक कॉल्स का जवाब देना, उन्हें रूट करना और मानव क्यू तक पहुंचने से पहले आने वाले सवालों को हल करना।

आउटबाउंड लीड क्वालिफिकेशन

जब किसी सॉफ्टवेयर कंपनी को अपनी वेबसाइट से नया डेमो अनुरोध मिलता है, तो एक आउटबाउंड AI एजेंट संभावित ग्राहक की रुचि ताज़ा रहते हुए उसे कॉल कर सकता है, यह पुष्टि कर सकता है कि वह क्या चाहता है और मंज़ूरशुदा क्वालिफिकेशन प्रश्न पूछ सकता है।

जवाबों के आधार पर, AI एजेंट सही सेल्स प्रतिनिधि के साथ मीटिंग शेड्यूल कर सकता है या फॉलो-अप के लिए नतीजा CRM सिस्टम में दर्ज कर सकता है।

व्यावसायिक घंटों के बाद सहायता

जब किसी HVAC कंपनी को अत्यधिक मौसम जैसी स्थिति में व्यावसायिक घंटों के बाद तुरंत कॉल्स आती हैं, तो AI वॉइस एजेंट सेवा नंबर का जवाब दे सकता है, कॉलर की संपर्क जानकारी और पता ले सकता है और ऐसे सवाल पूछ सकता है जिनसे अनुरोध की तात्कालिकता तय हो सके।

फिर सिस्टम कंपनी के एस्केलेशन नियमों के अनुसार सर्विस टिकट बना सकता है, विवरण ऑन-कॉल टीम को भेज सकता है या अगले कारोबारी दिन के लिए कॉलबैक तय कर सकता है। इस तरह का workflow एक वर्चुअल कॉल सेंटर एजेंट। का सामान्य उपयोग है।

सर्वश्रेष्ठ AI कॉल सेंटर एजेंट में क्या देखें

सर्वश्रेष्ठ AI कॉल सेंटर एजेंट को वास्तविक ग्राहक बातचीत में भरोसेमंद तरीके से काम करना चाहिए और आपकी टीम को उसके काम का आकलन व सुधार करने के लिए पर्याप्त जानकारी देनी चाहिए।

पूरी बातचीत में लेटेंसी जांचें

कम लेटेंसी से एजेंट एक-दो सेकंड में जवाब दे पाता है, जिससे बातचीत स्वाभाविक लगती है। लंबे विराम से सिस्टम अनुत्तरदायी लग सकता है, कॉलर्स अपनी बात दोहरा सकते हैं या यह साफ़ हो सकता है कि वे कंप्यूटर से बात कर रहे हैं, जिससे भरोसा कम हो सकता है।

लेटेंसी का आकलन करते समय, टाइम-टू-फर्स्ट-ऑडियो (TTFA) पर ध्यान दें। TTFA वह कुल समय है जो कॉलर के बोलना खत्म करने से लेकर एजेंट का जवाब सुनने तक लगता है। इसमें मॉडल इन्फरेंस, नेटवर्क राउंड-ट्रिप्स, स्पीच रिकग्निशन, LLM प्रोसेसिंग और ऑडियो बफरिंग का समय शामिल होता है।

वेंडर्स से खास तौर पर TTFA पूछें और इसे खुद वास्तविक स्थितियों में जांचें, जहां एजेंट को ऑर्डर ढूंढना हो, कैलेंडर देखना हो या कॉल के बीच में अकाउंट डेटा लेना हो, क्योंकि धीमापन वास्तव में तभी दिखता है। एजेंट के कोई कार्रवाई पूरी करने के दौरान भी जवाब एकरूप रहने चाहिए, केवल तब नहीं जब वह याद की हुई जानकारी से जवाब दे रहा हो।

वास्तविक बातचीत में वॉइस क्वालिटी का आकलन करें

वॉइस क्वालिटी में स्पष्टता, गति, उच्चारण, टोन और एजेंट के विराम संभालने का तरीका शामिल है। पूरी बातचीत में वॉइस को समझना आसान होना चाहिए और उसे उन शब्दों का सही उच्चारण करना चाहिए जो आपके ग्राहक आम तौर पर इस्तेमाल करते हैं।

छोटे वॉइस सैंपल के बजाय पूरी टेस्ट कॉल्स सुनें। तैयार डेमो में भरोसेमंद लगने वाली वॉइस, रुकावटों या बदलती भावनाओं वाली लंबी बातचीत में अलग तरह से काम कर सकती है।

अगर आप कई भाषाओं में डिप्लॉय कर रहे हैं, तो हर भाषा में वॉइस सुनें; एक ही वेंडर के लिए भाषाओं के बीच क्वालिटी और स्वाभाविकता में काफी अंतर हो सकता है, भले ही उसका अंग्रेज़ी डेमो शानदार लगे।

अनुपालन और सुरक्षा नियंत्रण सत्यापित करें

प्लेटफ़ॉर्म में आपके इच्छित उपयोग के लिए ज़रूरी सुरक्षा, प्राइवेसी और गवर्नेंस नियंत्रण होने चाहिए। व्यवसाय और शामिल जानकारी के आधार पर, इसमें SOC 2, HIPAA, PCI DSS या जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR) जैसे मानकों या नियमों के लिए सहायता शामिल हो सकती है।

पुष्टि करें कि प्लेटफ़ॉर्म ग्राहक डेटा को एन्क्रिप्ट करता है या नहीं, रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल्स का समर्थन करता है या नहीं, ऑडिट लॉग रखता है या नहीं और बिज़नेस एसोसिएट एग्रीमेंट जैसे ज़रूरी समझौते देता है या नहीं।

खरीदारों को यह भी पहचानना चाहिए कि उनकी टीम को कौन-सी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करनी हैं और एक्सेस मैनेज करने, रिकॉर्ड रखने तथा सुरक्षा घटनाओं पर जवाब देने की जिम्मेदारी किसकी है।

वास्तविक परिस्थितियों में प्रदर्शन जांचें

वॉइस एजेंट को उन परिस्थितियों के हिसाब से टेस्ट करना चाहिए जिनका उसे लॉन्च के बाद सामना होगा। इनमें मोबाइल फोन इस्तेमाल करने वाले कॉलर्स, अलग-अलग एक्सेंट में बोलने वाले लोग, शोर वाली जगहों से कॉल करने वाले लोग, एजेंट को बीच में रोकना या अप्रत्याशित जवाब देना शामिल है।

ऐसी स्थितियां भी शामिल करें जहां टूल कॉल विफल हो जाए, ग्राहक की जानकारी अधूरी हो या किसी अनुरोध को मानव एजेंट तक एस्केलेट करना पड़े।

सत्यापित करें कि एजेंट समस्या को स्पष्ट रूप से बताता है, सही फॉलबैक workflow अपनाता है और बातचीत का संदर्भ अगले प्रतिनिधि तक पहुंचाता है। इससे आपको पता चलेगा कि आदर्श स्थिति से अलग होने पर सिस्टम कैसा काम करता है।

पुष्टि करें कि आप हर कॉल को मॉनिटर और रिव्यू कर सकते हैं

ऑब्ज़र्वेबिलिटी आपकी टीम को हर बातचीत के दौरान क्या हुआ, इसका स्पष्ट दृश्य देती है। कॉल रिकॉर्डिंग, ट्रांसक्रिप्ट, सारांश, लेटेंसी डेटा, टूल-कॉल नतीजे और कस्टमाइज़ किए जा सकने वाले मूल्यांकन मानदंड देखें।

ये रिकॉर्ड्स टीम्स को बार-बार आने वाली समस्याओं को पहचानने, अलग-अलग कॉल्स को रिव्यू करने और समय के साथ एजेंट के प्रॉम्प्ट्स, नॉलेज और workflows को बेहतर बनाने में मदद करते हैं।

AI कॉल सेंटर की प्राइसिंग को क्या प्रभावित करता है?

AI कॉल सेंटर की प्राइसिंग आमतौर पर उपयोग, इंफ्रास्ट्रक्चर और प्लेटफ़ॉर्म में शामिल सेवाओं पर निर्भर करती है। केवल विज्ञापित प्रति-मिनट दर की तुलना करने पर महत्वपूर्ण लागतें छूट सकती हैं।

कुल लागत को कई कारक प्रभावित कर सकते हैं:

• मासिक कॉल वॉल्यूम
• बातचीत की औसत अवधि
• एक साथ होने वाली कॉल्स की संख्या
• भाषा और वॉइस की ज़रूरतें
• फोन कैरियर शुल्क
• मॉडल चयन
• इंटीग्रेशंस और कस्टम टूल्स
• एनालिटिक्स, स्टोरेज और सहायता

आम प्राइसिंग मॉडल

प्रदाता इनमें से एक या अधिक प्राइसिंग मॉडल इस्तेमाल कर सकते हैं:

• प्रति-मिनट प्राइसिंग: शुल्क हर कॉल की अवधि पर आधारित होता है।
• मासिक प्लान: नियमित शुल्क में तय उपयोग शामिल होता है और उस सीमा से अधिक होने पर अतिरिक्त शुल्क लगता है।
• उपयोग-आधारित घटक: स्पीच रिकग्निशन, लैंग्वेज मॉडल्स, वॉइस जनरेशन, फोन सेवा और जुड़े टूल्स का बिल अलग-अलग लिया जा सकता है।
• एंटरप्राइज़ कॉन्ट्रैक्ट्स: प्राइसिंग तय वॉल्यूम, सहायता की ज़रूरतों, सुरक्षा सुविधाओं या कस्टम इंटीग्रेशंस को दर्शा सकती है।

वास्तविक प्रति-मिनट लागत की गणना

एक आसान फ़ॉर्मूला खरीदारों को प्राइसिंग मॉडल्स की अधिक एकरूपता से तुलना करने में मदद कर सकता है:

वास्तविक प्रति-मिनट लागत = (मासिक प्लेटफ़ॉर्म शुल्क + उपयोग शुल्क + ऐड-ऑन्स) ÷ कुल कॉल मिनट

गणना में फोन सेवा, मॉडल उपयोग, इंटीग्रेशंस, सहायता और सिस्टम चलाने के लिए ज़रूरी किसी भी आंतरिक इंजीनियरिंग या रखरखाव को शामिल करना चाहिए।

वास्तविक प्रति-मिनट लागत निर्णय का केवल एक हिस्सा है। खरीदारों को टास्क पूरा होने की दर, ट्रांसफर दर, ग्राहक अनुभव, विश्वसनीयता और सिस्टम द्वारा कम किए जाने वाले प्रशासनिक काम की मात्रा की भी तुलना करनी चाहिए।

लंबी कॉल से हमेशा अधिक मूल्य नहीं मिलता, इसलिए टीम्स को यह भी देखना चाहिए कि एजेंट तय किया गया काम पूरा करता है या नहीं।

वित्तीय अंतर को गहराई से समझने के लिए, इसका पूरा तुलनात्मक विश्लेषण पढ़ें: AI और पारंपरिक कॉल सेंटर की लागत।

खुद का इंफ्रास्ट्रक्चर बनाम मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म्स

व्यवसाय अलग-अलग स्पीच टू टेक्स्ट, लैंग्वेज मॉडल, टेक्स्ट टू स्पीच और फोन प्रदाताओं को मिलाकर AI कॉल सेंटर बना सकते हैं। इस तरीके से तकनीकी टीम्स को अधिक नियंत्रण मिलता है, लेकिन उन्हें ऑर्केस्ट्रेशन लेयर, इंटीग्रेशंस, मॉनिटरिंग और सुरक्षा नियंत्रण बनाने व बनाए रखने होते हैं, साथ ही सिस्टम को लगातार अपडेट भी रखना होता है।

मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म्स स्पीच रिकग्निशन, लैंग्वेज मॉडल्स, वॉइस सिंथेसिस और ऑर्केस्ट्रेशन सहित मुख्य तकनीकों को एक सेवा में जोड़ते हैं। हालांकि इन अलग-अलग घटकों के लिए अलग भुगतान करने की तुलना में इनकी कीमत अधिक हो सकती है, लेकिन इनमें अक्सर बिल्ट-इन इंटीग्रेशंस, मॉनिटरिंग टूल्स, सुरक्षा सुविधाएं और निरंतर प्लेटफ़ॉर्म रखरखाव शामिल होते हैं, जिनके लिए अन्यथा आंतरिक इंजीनियरिंग संसाधन चाहिए होते।

उन्नत AI कॉल सेंटर्स के लिए ElevenAgents के साथ शुरुआत करें

अपने ग्राहक सहायता को बेहतर बनाने के लिए आपको अपना टेक्नोलॉजी स्टैक शुरू से बनाने की ज़रूरत नहीं है।

ElevenAgents स्पीच रिकग्निशन से लेकर वॉइस जनरेशन तक, पूरे वॉइस स्टैक को एक ऑर्केस्ट्रेटेड प्लेटफ़ॉर्म में जोड़ता है। इसके पास SOC 2 Type II और ISO 27001 सर्टिफिकेशन है, यह PCI DSS Level 1 अनुरूप है और HIPAA व GDPR ज़रूरतों का समर्थन करता है।

चाहे आप ऑटोमेटेड इनबाउंड सहायता डेस्क बनाना चाहते हों, आउटबाउंड लीड कैंपेन चलाना चाहते हों या मानव एजेंट्स को लाइव रियल-टाइम सहायता देना चाहते हों, ElevenAgents आपको इसके लिए टूल्स देता है। बनाना शुरू करें अपना पहला AI एजेंट या हमारी टीम से बात करें और जानें कि आज ही आपके कॉल सेंटर में AI लाने में हम कैसे मदद कर सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल