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

हर कॉल सेंटर की मूल चुनौती है कि कॉल की बड़ी संख्या को संभाला जाए, बिना ऑपरेटिंग लागत बढ़ाए या ग्राहक अनुभव खराब किए। अब तक इसका समाधान बुनियादी अनुरोधों को संभालने के लिए इंटरैक्टिव वॉइस रिस्पॉन्स (IVR) मेनू का उपयोग करना रहा है, ताकि आपकी टीम बाकी काम कर सके। लेकिन ये सिस्टम अक्सर ग्राहकों के लिए निराशाजनक होते हैं। ये सिर्फ़ सीमित तरह के अनुरोध संभाल पाते हैं और बाकी लोगों को लंबा इंतज़ार करना पड़ता है।

इसीलिए ज़्यादा बिज़नेस रोज़मर्रा की बातचीत संभालने और कॉल अनुभव बेहतर करने के लिए AI कॉल सेंटर टेक्नोलॉजी अपना रहे हैं। AI कॉल सेंटर कन्वर्सेशनल AI का इस्तेमाल 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 ट्रांसफर करता 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 टेक्नोलॉजी कैसे काम करती है, किन मुख्य फीचर्स और व्यावसायिक फ़ायदों का आकलन करना चाहिए, इनबाउंड और आउटबाउंड कॉल्स में इसके व्यावहारिक उदाहरण, विचार करने योग्य प्राइसिंग मॉडल और अपनी संस्था के लिए सही सॉफ़्टवेयर कैसे चुनें।

AI कॉल सेंटर क्या है?

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

जब कोई ग्राहक किसी कंपनी के ग्राहक सेवा नंबर पर कॉल करता है, तो AI कॉल सेंटर में मौजूद AI एजेंट फ़ोन उठा सकता है, कॉल की वजह पहचान सकता है और बातचीत के ज़रिए रियल टाइम में जवाब दे सकता है।

कॉल की वजह पहचानने के बाद AI उचित अगला कदम उठा सकता है, जैसे:

• ज़रूरी जानकारी ढूँढना
• सवालों के जवाब देना
• ऑर्डर की स्थिति देखना
• अपॉइंटमेंट शेड्यूल करना
• ग्राहक रिकॉर्ड अपडेट करना

जब किसी अनुरोध के लिए ज़्यादा समझ-बूझ या विशेष सहायता चाहिए होती है, 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 टेक्नोलॉजी पर चलता है, जो एक ऑर्केस्ट्रेशन लेयर के ज़रिए रियल टाइम में साथ काम करती हैं। सामान्य बातचीत में हर टेक्नोलॉजी इस तरह काम करती है:

• स्पीच टू टेक्स्ट (STT) मॉडल: कॉलर की बातों को टेक्स्ट में बदलता है, जिसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) प्रोसेस कर सकता है। सटीक ट्रांसक्रिप्शन LLM को अलग-अलग ऐक्सेंट, बोलने की गति और बैकग्राउंड शोर में भी अनुरोध समझने में मदद करता है।
• लार्ज लैंग्वेज मॉडल: कॉलर के अनुरोध को समझता है और तय करता है कि जवाब कैसे देना है। यह अकाउंट विवरण पाने, उपलब्धता जाँचने या कंपनी के नॉलेज बेस से जानकारी लेने के लिए स्वीकृत टूल्स का भी इस्तेमाल कर सकता है।
• टेक्स्ट टू स्पीच (TTS) मॉडल: LLM से बने जवाब को स्वाभाविक सुनाई देने वाले ऑडियो में बदलता है। वॉइस क्वालिटी, बोलने की रफ़्तार और जवाब की गति, सभी इस बात को प्रभावित करते हैं कि बातचीत कितनी सहज लगती है।

यह ऑर्केस्ट्रेशन लेयर इन तीनों टेक्नोलॉजी को समन्वित करती है और कॉल के दौरान जुड़े हुए टूल्स को संभालती है। यह इनके बीच जानकारी भेजती है और हर जवाब का समय मैनेज करती है, ताकि बातचीत तीन अलग-अलग सिस्टम के आपसी हैंडऑफ़ के बजाय एक निरंतर बातचीत जैसी लगे।

सही समय ही इसे स्वाभाविक बनाता है। सिस्टम किसी निश्चित विराम का इंतज़ार करने के बजाय अनुमान लगाता है कि कॉलर ने कब बोलना समाप्त किया है, जिससे जवाबों के बीच का विलंब कम हो जाता है। यह रुकावटों के लिए भी इसी रियल-टाइम समझ का इस्तेमाल करता है: जब कॉलर बोलना शुरू करता है जबकि AI एजेंट अभी जवाब दे रहा होता है, तो सिस्टम ऑडियो रोकता है, कॉलर की नई बात 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 बात के बारे में सोचने की ज़रूरत नहीं होती। प्रभावी ऑर्केस्ट्रेशन टेक्नोलॉजी को अदृश्य बना देता है, ताकि बातचीत स्वाभाविक लगे और पारंपरिक फ़ोन मेनू से नेविगेट करना आसान हो।

AI कॉल सेंटर सॉफ़्टवेयर के मुख्य फीचर्स क्या हैं?

AI वॉइस टेक्नोलॉजी कॉल रूट कर सकती है, मानव एजेंट्स की मदद कर सकती है और हर बातचीत से पहले, उसके दौरान और बाद में प्रशासनिक काम ऑटोमेट कर सकती है। AI के ये खास फीचर्स यह संभव बनाते हैं।

• इंटेंट-आधारित रूटिंग: AI से कॉलर की बातें विश्लेषित की जाती हैं, कॉल की वजह पहचानी जाती है और कॉलर को उचित क्यू, विशेषज्ञ या स्वीकृत वर्कफ़्लो तक भेजा जाता है।
• मानव एजेंट्स के लिए रियल-टाइम सहायता: कॉल के दौरान मानव प्रतिनिधियों को उपयोगी जानकारी देता है। इसमें सहायता केंद्र के दस्तावेज़ ढूँढना, जवाब सुझाना, कोचिंग या सेंटिमेंट संकेत साझा करना और प्रतिनिधियों को डिस्क्लोज़र पढ़ने की याद दिलाना शामिल है।
• ऑटोमेटेड कॉल-पश्चात दस्तावेज़ीकरण: कॉल सारांश बनाता है, महत्वपूर्ण जानकारी निकालता है और उसे CRM प्लेटफ़ॉर्म पर भेजता है, जिससे कॉल के बाद होने वाला मैन्युअल काम कम हो जाता है।
• AI-आधारित क्वालिटी मॉनिटरिंग: कॉल्स को ट्रांसक्राइब करता है, कस्टम रूब्रिक के आधार पर स्कोर करता है और कंप्लायंस संबंधी समस्याओं या कोचिंग के अवसरों को चिह्नित करता है। इससे टीम लीडर्स छूट गए डिस्क्लोज़र या आपत्तियों को ठीक से न संभालने जैसी बार-बार होने वाली समस्याएँ पहचान सकते हैं।

AI कॉल सेंटर सॉफ़्टवेयर सभी चैनलों में संदर्भ को एक साथ जोड़ भी सकता है। ग्राहकों को हर बार वॉइस, चैट, ईमेल या अन्य सहायता चैनलों के बीच जाने पर वही जानकारी दोहरानी नहीं पड़ती। जब प्लेटफ़ॉर्म कंपनी के CRM सिस्टम और हेल्प डेस्क सॉफ़्टवेयर जैसे टूल्स से जुड़ता है, तो एजेंट्स ग्राहक की पिछली बातचीत, अकाउंट विवरण और अनुरोध देख सकते हैं, चाहे बातचीत कहीं से भी शुरू हुई हो।

कॉल सेंटर में AI के मुख्य फ़ायदे क्या हैं?

AI ग्राहक सेवा एजेंट 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 प्रभाव में क्या मतलब है, आइए देखें।

कम ऑपरेटिंग लागत

हर कॉल को मानव एजेंट के पास भेजने के बजाय, AI बड़ी संख्या में होने वाली और बार-बार दोहराई जाने वाली बातचीत को ऑटोमेट करके कॉल सेंटर चलाने की लागत काफ़ी कम कर सकता है।

Getmobil ने ElevenAgents को लागू किया और वॉइस, वेब चैट और WhatsApp पर अपनी ग्राहक सेवा ऑटोमेट की, जहाँ पहले हर अनुरोध के लिए मानव एजेंट की ज़रूरत होती थी। लागू करने के बाद, उनके कॉन्टैक्ट सेंटर की लागत 60% घट गई और AI एजेंट्स ने 75% सवालों का पहले ही संपर्क में, बिना एस्केलेशन के 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। फ़ोन पर काम शुरू करने के बाद, रियल-टाइम मार्गदर्शन स्वीकृत जवाब, नीतियाँ और अगले कदम दिखा सकता है, जिससे उनका आत्मविश्वास बढ़ता है और वे कॉल्स को ज़्यादा एकरूपता से संभाल पाते हैं।

TELUS Digital, जो हर साल 20,000 से 30,000 नए कॉन्टैक्ट सेंटर एसोसिएट्स को नियुक्त करता है, ने ट्रेनिंग के लिए वास्तविक लगने वाले वॉइस और चैट सिमुलेशन बनाने में ElevenAgents का इस्तेमाल किया। नतीजतन ऑनबोर्डिंग समय में 20% की कमी आई, साथ ही एजेंट्स के नौकरी छोड़ने की दर कम होने के शुरुआती संकेत मिले।

पहले संपर्क में बेहतर समाधान दर

AI वॉइस एजेंट्स को अनुरोध तुरंत पूरा करने के लिए ज़रूरी टूल्स और डेटा से जोड़कर पहले संपर्क में समाधान बेहतर कर सकता है, बजाय इसके कि अनुरोध आगे भेजा जाए या ग्राहक से दोबारा कॉल करने को कहा जाए।

mdhub, जो व्यवहारिक स्वास्थ्य क्लीनिक्स को मरीज़ों के एडमिशन मैनेज करने में मदद करता है, ने मरीज़ों 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 स्टाफ़ केवल तब शामिल होता है जब मामले में मानवीय विवेक की ज़रूरत हो।

हर समय ग्राहक सहायता

AI वॉइस एजेंट्स आपको चौबीसों घंटे अच्छी ग्राहक सहायता देने और कॉल की मांग आपकी टीम की क्षमता से अधिक होने पर जवाब देने की सुविधा देते हैं। ग्राहकों को रात में, वीकेंड पर या कॉल वॉल्यूम में अचानक बढ़ोतरी के दौरान मदद मिल सकती है। इससे प्रतीक्षा समय कम होता है और सामान्य अनुरोध अगले कार्यदिवस तक लंबित रहने से बचते हैं।

Insurely, जो केवल ऑनलाइन बीमा डेटा प्रदाता है, अपनी मानव टीम के सामान्य कार्यालय समय के बावजूद 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 लौटने के समय के लिए अपने-आप कॉलबैक बुक करता है। कॉल समाप्त होने से पहले यह ट्रांसक्रिप्ट लॉग कर देता है और नोट्स का सारांश बना देता है, ताकि हैंडऑफ़ में कोई जानकारी न छूटे।

जटिल ग्राहक कॉल्स के लिए ज़्यादा समय

AI वॉइस एजेंट्स स्वीकृत बिज़नेस सिस्टम्स से जुड़कर और पहले से तय कार्रवाइयाँ 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 कन्फ़र्म करने के लिए शेड्यूलिंग सिस्टम देख सकते हैं।

Zingage, 400 से अधिक एजेंसियों को सेवाएँ देने वाला होम केयर ऑपरेशंस प्लेटफ़ॉर्म, 90% से ज़्यादा कॉल्स को स्वायत्त रूप से हल करने के लिए ElevenAgents का इस्तेमाल करता है और केवल ज़रूरत होने पर मानव एजेंट तक एस्केलेट करता है। इससे स्टाफ़ का फ़ोन पर कम और देखभाल पर ज़्यादा समय लगने लगा है।

AI के साथ कॉल सेंटर ऑटोमेशन: व्यावहारिक उदाहरण

AI कॉल सेंटर ऑटोमेशन बिज़नेस को कॉल यात्रा के अलग-अलग चरणों में आम ग्राहक अनुरोध मैनेज करने में मदद करता है। यह नियमित इनबाउंड कॉल्स का जवाब दे सकता है, आउटबाउंड संपर्क में सहायता कर सकता है और घंटों के बाद या मांग बढ़ने पर भी सेवा उपलब्ध रख सकता है। आइए देखें कि यह रोज़मर्रा में कैसे काम करता है।

इनबाउंड ग्राहक सहायता

जब कोई ग्राहक किसी रिटेलर को देर से आने वाले पैकेज की स्थिति जानने के लिए कॉल करता है, तो AI एजेंट कंपनी की सहायता लाइन पर जवाब देता है, ग्राहक की पहचान सत्यापित करता है और ऑर्डर सिस्टम से ताज़ा ट्रैकिंग जानकारी निकालता है।

AI ऑर्डर सिस्टम में दर्ज देरी की वजह बता सकता है, डिलीवरी का नया समय दे सकता है और ट्रैकिंग लिंक टेक्स्ट से 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 के पास ट्रांसफर कर सकता है।

आउटबाउंड लीड क्वालिफ़िकेशन

जब किसी सॉफ़्टवेयर कंपनी को अपनी वेबसाइट से नया डेमो अनुरोध मिलता है, तो 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 स्वीकृत क्वालिफ़िकेशन सवाल पूछ सकता है।

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

ऑफ़-आवर्स कवरेज

जब किसी HVAC कंपनी को सामान्य घंटों के बाद, जैसे अत्यधिक मौसम की स्थिति में, ज़रूरी कॉल्स मिलती हैं, तो AI वॉइस एजेंट सेवा नंबर पर जवाब दे सकता है, कॉलर की संपर्क जानकारी और पता ले सकता है और ऐसे सवाल पूछ सकता है जिनसे अनुरोध की तात्कालिकता तय करने में मदद मिले।

फिर सिस्टम सर्विस टिकट बना सकता है, विवरण ऑन-कॉल टीम को भेज सकता है या कंपनी के एस्केलेशन नियमों के अनुसार अगले कार्यदिवस के लिए कॉलबैक की व्यवस्था कर सकता है। इस तरह का वर्कफ़्लो वर्चुअल कॉल सेंटर एजेंट के आम उपयोग मामलों में से एक है।

सबसे अच्छे AI कॉल सेंटर एजेंट में क्या देखें

सबसे अच्छा AI कॉल सेंटर एजेंट वास्तविक ग्राहक बातचीत के दौरान भरोसेमंद ढंग से काम करे और आपकी टीम को उसके काम का आकलन व सुधार करने के लिए पर्याप्त जानकारी दे।

पूरी बातचीत में लेटेंसी जाँचें

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

लेटेंसी का आकलन करते समय, टाइम-टू-फ़र्स्ट-ऑडियो (TTFA) पर ध्यान दें। TTFA वह पूरा समय है जो कॉलर के बोलना खत्म करने से लेकर एजेंट का जवाब सुनाई देने तक लगता है। इसमें मॉडल इन्फ़रेंस, नेटवर्क राउंड-ट्रिप्स, स्पीच रिकग्निशन, LLM प्रोसेसिंग और ऑडियो बफ़रिंग का समय शामिल होता है।

वेंडर्स से खास तौर पर TTFA के बारे में पूछें और ऑर्डर ढूँढने, कैलेंडर जाँचने या कॉल के बीच में अकाउंट डेटा निकालने जैसे वास्तविक परिदृश्यों में खुद भी इसका परीक्षण करें, क्योंकि धीमापन वहीं सामने आता है। एजेंट के कोई कार्रवाई पूरी करने के दौरान भी जवाब एक जैसे रहने चाहिए, सिर्फ़ तब नहीं जब वह अपनी मेमोरी 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 के दौरान वॉइस को समझना आसान होना चाहिए और उसे उन शब्दों का सही उच्चारण करना चाहिए जिनका आपके ग्राहक अक्सर इस्तेमाल करते हैं।

छोटे वॉइस सैंपल की जगह पूरी टेस्ट कॉल्स सुनें। तैयार डेमो में प्रभावशाली लगने वाली वॉइस, रुकावटों या बदलते भावों वाली लंबी बातचीत में अलग प्रदर्शन कर सकती है।

अगर आपकई भाषाओं में लागू कर रहे हैं, तो हर भाषा में वॉइस सुनें। एक ही वेंडर के लिए भाषाओं के बीच क्वालिटी और स्वाभाविकता में बड़ा अंतर हो सकता है, भले ही अंग्रेज़ी डेमो बेहतरीन लगे।

कंप्लायंस और सुरक्षा नियंत्रणों की पुष्टि करें

प्लेटफ़ॉर्म को आपके उपयोग के लिए ज़रूरी सुरक्षा, प्राइवेसी और गवर्नेंस नियंत्रण देने चाहिए। बिज़नेस 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 एन्क्रिप्ट करता है या नहीं, रोल-आधारित ऐक्सेस कंट्रोल का समर्थन करता है या नहीं, ऑडिट लॉग रखता है या नहीं और बिज़नेस एसोसिएट एग्रीमेंट जैसे ज़रूरी समझौते उपलब्ध कराता है या नहीं।

खरीदारों को यह भी तय करना चाहिए कि उनकी टीम को कौन-सी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करनी हैं और ऐक्सेस मैनेज करने, रिकॉर्ड रखने और सुरक्षा घटनाओं पर जवाब देने की ज़िम्मेदारी किसकी है।

वास्तविक परिस्थितियों में प्रदर्शन जाँचें

वॉइस एजेंट को लॉन्च के बाद मिलने वाली परिस्थितियों के आधार पर टेस्ट किया जाना चाहिए। इसमें मोबाइल फ़ोन इस्तेमाल करने वाले कॉलर्स, अलग-अलग ऐक्सेंट में बोलने वाले लोग, शोर वाली जगहों से कॉल करने वाले लोग, एजेंट को बीच में रोकने वाले कॉलर्स या अप्रत्याशित जवाब देने वाले लोग शामिल हैं।

ऐसे परिदृश्य भी शामिल करें जहाँ टूल कॉल्स विफल हों, ग्राहक जानकारी अधूरी हो या अनुरोध को मानव एजेंट तक एस्केलेट करना पड़े।

पुष्टि करें कि एजेंट समस्या को साफ़ तौर पर बताता है, सही फ़ॉलबैक वर्कफ़्लो का पालन करता है और बातचीत का संदर्भ अगले प्रतिनिधि को देता है। इससे आपको पता चलेगा कि जब कॉल्स आदर्श तरीके से नहीं चलतीं, तब सिस्टम कैसा प्रदर्शन करता है।

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

ऑब्ज़र्वेबिलिटी आपकी टीम को हर बातचीत में क्या हुआ, इसकी स्पष्ट जानकारी देती है। कॉल रिकॉर्डिंग, ट्रांसक्रिप्ट्स, सारांश, लेटेंसी डेटा, टूल-कॉल नतीजे और कस्टमाइज़ किए जा सकने वाले मूल्यांकन मानदंड देखें।

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

AI कॉल सेंटर प्राइसिंग को क्या प्रभावित करता है?

AI कॉल सेंटर की प्राइसिंग आमतौर पर उपयोग, इन्फ़्रास्ट्रक्चर और प्लेटफ़ॉर्म में शामिल सेवाओं पर निर्भर करती है। सिर्फ़ विज्ञापित प्रति-मिनट दर की तुलना करने पर कुछ 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 संबंधी ज़रूरतें
• फ़ोन कैरियर शुल्क
• मॉडल चयन
• इंटीग्रेशंस और कस्टम टूल्स
• एनालिटिक्स, स्टोरेज और सहायता

सामान्य प्राइसिंग मॉडल

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

• प्रति-मिनट प्राइसिंग: शुल्क हर कॉल की अवधि के आधार पर लिया जाता है।
• मासिक प्लान: एक आवर्ती शुल्क में तय मात्रा में उपयोग शामिल होता है और सीमा पार होने पर अतिरिक्त शुल्क लिया जाता है।
• उपयोग-आधारित घटक: स्पीच रिकग्निशन, लैंग्वेज मॉडल्स, वॉइस जनरेशन, फ़ोन सेवा और कनेक्टेड टूल्स का बिल अलग-अलग लिया जा सकता है।
• एंटरप्राइज़ कॉन्ट्रैक्ट्स: प्राइसिंग प्रतिबद्ध वॉल्यूम, सहायता ज़रूरतों, सुरक्षा फीचर्स या कस्टम इंटीग्रेशंस को दर्शा सकती है।

वास्तविक प्रति-मिनट लागत की गणना

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

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

इस गणना में फ़ोन 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 सिर्फ़ एक हिस्सा है। खरीदारों को टास्क कंप्लीशन, ट्रांसफर रेट्स, ग्राहक अनुभव, विश्वसनीयता और सिस्टम द्वारा हटाए गए प्रशासनिक काम की मात्रा की भी तुलना करनी चाहिए।

लंबी कॉल से हमेशा ज़्यादा मूल्य नहीं मिलता, इसलिए टीम्स को यह भी देखना चाहिए कि एजेंट ने तय काम पूरा किया या नहीं।

वित्तीय अंतर को गहराई से समझने के लिए, AI और पारंपरिक कॉल सेंटर लागत की पूरी तुलना पढ़ें।

स्वामित्व वाला इन्फ़्रास्ट्रक्चर बनाम मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म्स

बिज़नेस अलग-अलग स्पीच टू टेक्स्ट, लैंग्वेज मॉडल, टेक्स्ट टू स्पीच और फ़ोन प्रदाताओं से AI कॉल सेंटर तैयार कर सकते हैं। इस तरीके से टेक्निकल टीम्स को ज़्यादा नियंत्रण मिलता है, लेकिन उन्हें ऑर्केस्ट्रेशन लेयर, इंटीग्रेशंस, मॉनिटरिंग और सुरक्षा नियंत्रण बनाने व बनाए रखने के साथ-साथ सिस्टम को लगातार अपडेट रखना पड़ता है।

मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म्स स्पीच रिकग्निशन, लैंग्वेज मॉडल्स, वॉइस सिंथेसिस और ऑर्केस्ट्रेशन समेत मुख्य टेक्नोलॉजी को एक ही सेवा में जोड़ते हैं। इनकी कीमत इन अलग-अलग घटकों के लिए अलग से भुगतान करने से ज़्यादा हो सकती है, लेकिन अक्सर इनमें बिल्ट-इन इंटीग्रेशंस, मॉनिटरिंग टूल्स, सुरक्षा फीचर्स और निरंतर प्लेटफ़ॉर्म रखरखाव शामिल होता है, जिसके लिए अन्यथा आंतरिक इंजीनियरिंग संसाधनों की ज़रूरत पड़ती।

उन्नत AI कॉल सेंटर के लिए ElevenAgents से शुरुआत करें

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

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

चाहे आप ऑटोमेटेड इनबाउंड सपोर्ट 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 ज़रूरी टूल्स देता है। बनाना शुरू करें अपना पहला AI एजेंट या हमारी टीम से बात करें और जानें कि हम आज आपके कॉल सेंटर में AI लाने में कैसे मदद कर सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल