AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स: ये क्या हैं और इन्हें कैसे लागू करें

चार में से तीन से ज़्यादा कस्टमर सर्विस प्रतिनिधि कहते हैं कि सिर्फ़ एक साल पहले की तुलना में उनका कार्यभार बढ़ा है और ज़्यादा जटिल हो गया है, और 78% का कहना है कि ग्राहकों की अपेक्षाएं पहले से कहीं अधिक हैं। सुविधा-केंद्रित अर्थव्यवस्था ने मानक बदल दिए हैं: ग्राहक तेज़ और पूर्ण समाधान चाहते हैं, और जो टीमें यह नहीं दे पातीं उन्हें वे माफ़ नहीं करते।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स सपोर्ट लीडर्स को ज़्यादा काम तेज़ी से संभालने का तरीका देते हैं। ये एजेंट बातचीत के संदर्भ को समझ सकते हैं, कनेक्टेड टूल्स में कार्रवाई कर सकते हैं और ज़रूरत पड़ने पर इंसानों को बातचीत सौंप सकते हैं। ये उन नियम-आधारित चैटबॉट्स से काफ़ी आगे हैं, जिन्हें कई टीमें आज़माकर छोड़ चुकी हैं।

चाहे आप AI एजेंट्स का मूल्यांकन कर रहे हों या किसी को डिप्लॉय करने के लिए तैयार हों, यह लेख बताता है कि वे क्या हैं, कैसे काम करते हैं और समाधान दर कैसे बेहतर की जा सकती है।

सारांश

• AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स ग्राहक बातचीत को शुरू से अंत तक संभालते हैं, समस्याएं हल करते हैं, ज़रूरत पड़ने पर एस्केलेट करते हैं और पूरे संदर्भ के साथ इंसानों को बातचीत सौंपते हैं।
• AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के मुख्य उपयोगों में इनबाउंड सपोर्ट, कामकाजी घंटों के बाद कवरेज और बहुभाषी कस्टमर सर्विस शामिल हैं।
• ElevenAgents वॉइस और चैट एजेंट्स को डिप्लॉय करने के लिए एंटरप्राइज़-रेडी प्लेटफ़ॉर्म है, जिसमें बिल्ट-इन अनुपालन, इंटीग्रेशन्स और मानव हैंडऑफ कंट्रोल्स मिलते हैं।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट क्या है?

AI कस्टमर सर्विस एजेंट एक ऑटोमेटेड सिस्टम है, जो सवालों को हल करने के लिए वॉइस और चैट पर ग्राहकों के साथ रीयल-टाइम बातचीत करता है।

नियम-आधारित चैटबॉट्स के विपरीत, जो तय स्क्रिप्ट से पैटर्न मिलाते हैं, AI एजेंट बातचीत के पूरे संदर्भ को समझते हैं और अपलोड किए गए नॉलेज बेस और आपके CRM या हेल्पडेस्क जैसे कनेक्टेड टूल्स के लाइव डेटा से डायनामिक रूप से जवाब बनाते हैं। जब कोई सवाल उनके दायरे से बाहर होता है, तो वे बातचीत का पूरा संदर्भ बरकरार रखते हुए उसे मानव एजेंट को सौंप सकते हैं।

उन्हें पहले के ऑटोमेशन से अलग बनाती है कार्रवाई करने की उनकी क्षमता, न कि सिर्फ़ जानकारी ढूंढना। AI कस्टमर सर्विस एजेंट बिना मानवीय हस्तक्षेप के ये काम कर सकता है:

• अपॉइंटमेंट बुक करना।
• रिफ़ंड प्रोसेस करना।
• अकाउंट अपडेट करना।
• टिकट एस्केलेट करना।
• समस्या का समाधान करना।

क्योंकि एजेंट आपके मौजूदा सिस्टम्स से कनेक्टेड होता है, ये बदलाव अपने-आप सिंक हो जाते हैं: बुक किया गया अपॉइंटमेंट आपके कैलेंडर में अपडेट होता है, प्रोसेस किया गया रिफ़ंड आपके बिलिंग प्लेटफ़ॉर्म में दिखता है और नया टिकट आपके हेल्पडेस्क में दिखता है।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के उपयोग

ज़्यादातर सपोर्ट टीमें एक उपयोग से शुरुआत करती हैं और फिर आगे बढ़ती हैं। नीचे दिए गए तीन सबसे असरदार शुरुआती बिंदु हैं, जहां सवालों की मात्रा सबसे ज़्यादा होती है, कवरेज की कमी सबसे महंगी पड़ती है और ऑटोमेशन की ज़रूरत सबसे स्पष्ट होती है।

इनबाउंड सपोर्ट और सवालों का समाधान

ऑर्डर स्टेटस, पासवर्ड रीसेट, बिलिंग से जुड़े सवाल और पॉलिसी जानकारी जैसे ज़्यादा मात्रा वाले, बार-बार आने वाले सवाल सपोर्ट टीम की अधिकांश क्षमता ले लेते हैं, जिससे जटिल मामलों को कम प्राथमिकता मिलती है।

AI एजेंट कैसे मदद करता है: एजेंट आपके नॉलेज बेस या कनेक्टेड सिस्टम्स से प्रासंगिक जानकारी ढूंढकर, जवाब देकर और टिकट हल करके सवाल को शुरू से अंत तक संभालता है। जिन सवालों के लिए अकाउंट एक्सेस चाहिए होता है, जैसे ऑर्डर स्टेटस देखना, उनमें एजेंट ग्राहक को प्रमाणित करता है और आपके CRM से लाइव ग्राहक डेटा लाता है।

कामकाजी घंटों के बाद कवरेज

शाम 5 बजे कॉन्टैक्ट की संख्या रुकती नहीं, लेकिन स्टाफ़िंग रुक सकती है। कामकाजी घंटों के बाद आने वाले सवाल या तो अगली सुबह तक इंतज़ार करते हैं, जिससे ग्राहक परेशान होते हैं, या उनके लिए महंगी रातभर की स्टाफ़िंग चाहिए होती है।

AI एजेंट कैसे मदद करता है: एजेंट कामकाजी घंटों के बाद की पूरी शिफ़्ट संभालता है—सवालों का जवाब देता है, अपॉइंटमेंट बुक करता है और अनुरोध प्रोसेस करता है—वह भी व्यस्त घंटों जैसी गुणवत्ता के साथ। मानव एजेंट अगली सुबह, पहले से लॉग किए गए पूरे बातचीत संदर्भ के साथ, एस्केलेशन संभालते हैं।

बहुभाषी सपोर्ट

कई भाषाओं में ग्राहकों को सपोर्ट देने के लिए आमतौर पर हर भाषा के लिए अलग टीम या वर्कफ़्लो बनाना पड़ता है। यह महंगा है और इसे स्केल करना मुश्किल है।

AI एजेंट कैसे मदद करता है: AI एजेंट ग्राहक के पहले मैसेज या वाक्य से उनकी भाषा अपने-आप पहचानते हैं और उसी भाषा में जवाब देते हैं। एक ही एजेंट कॉन्फ़िगरेशन एक साथ दर्जनों भाषाओं को सपोर्ट कर सकता है और ज़रूरत पड़ने पर बातचीत के बीच भाषा बदल सकता है। ElevenAgents में ऑटोमैटिक डिटेक्शन और रीयल-टाइम स्विचिंग के साथ 70+ भाषाओं का सपोर्ट मिलता है।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के फ़ायदे

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स को डिप्लॉय करने के फ़ायदे दो हिस्सों में आते हैं: ग्राहकों के लिए बेहतर अनुभव और ज़्यादा कुशल सपोर्ट टीम।

• 24/7 उपलब्धता: AI एजेंट्स बिना स्टाफ़िंग में बदलाव किए, किसी भी दिन और किसी भी समय कॉन्टैक्ट्स संभालते हैं। सपोर्ट टीमों के लिए इससे कामकाजी घंटों के बाद कवरेज की कमी पूरी तरह खत्म हो जाती है। अगर कोई ग्राहक रात 2 बजे पूछताछ करता है, तो उसे अगली सुबह कॉलबैक नहीं, बल्कि सेकंडों में जवाब मिलता है।
• तेज़ समाधान समय: जब 72% ग्राहक उम्मीद करते हैं कि उन्हें तुरंत सेवा मिले, तो इंतज़ार का समय ग्राहकों के छोड़कर जाने की एक वजह बन जाता है। एजेंट नॉलेज बेस से जवाब लाते हैं और कनेक्टेड सिस्टम्स में रीयल टाइम में कार्रवाई करते हैं, जिससे ग्राहक सवाल सेकंडों में हल हो जाते हैं।
• हर चैनल पर एक जैसे, ब्रांड के अनुरूप जवाब:मानव एजेंट्स के बुरे दिन हो सकते हैं, वे पॉलिसीज़ को अलग तरह से समझ सकते हैं और ब्रांड गाइडलाइंस से अलग भाषा इस्तेमाल कर सकते हैं। AI एजेंट हर कॉन्टैक्ट पर एक ही टोन, शब्दावली और प्रक्रिया लागू करते हैं। इसका मतलब है कि गलत शब्दों वाले जवाब से कोई अनुपालन कमी नहीं, अलग-अलग क्षेत्रों में ब्रांड की असंगति नहीं और बड़े पैमाने पर कोई QA सरप्राइज़ नहीं।
• 70+ भाषाओं में बहुभाषी सपोर्ट:अलग-अलग बाज़ारों में ग्राहकों को सेवा देने के लिए आमतौर पर हर भाषा के लिए अलग टीम या वर्कफ़्लो बनाना पड़ता है, जो महंगा है और स्केल करना मुश्किल है। AI एजेंट ग्राहक की भाषा अपने-आप पहचानते हैं और ज़रूरत पड़ने पर बातचीत के बीच भाषा बदल सकते हैं।
• हर बातचीत से डेटा और इनसाइट्स:हर इंटरैक्शन लॉग और सर्च किया जा सकता है, इसलिए सपोर्ट लीडर्स समझ सकते हैं कि ग्राहक किस वजह से संपर्क कर रहे हैं, नॉलेज गैप्स पहचान सकते हैं और बातचीत के डेटा का उपयोग करके एजेंट के प्रदर्शन और ऑपरेशनल प्रक्रियाओं को बेहतर बना सकते हैं।
• ज़रूरत पड़ने पर मानव एजेंट्स को सहज हैंडऑफ:जब कोई बातचीत एजेंट के दायरे से बाहर जाती है, तो वह बातचीत का इतिहास, इंटेंट और अकाउंट डेटा समेत पूरे संदर्भ के साथ कॉल मानव एजेंट को सौंप सकता है। मानव एजेंट्स को शुरुआत से शुरू नहीं करना पड़ता, जिससे ग्राहक संतुष्टि बढ़ती है।

व्यवहार में ये फ़ायदे तेज़ी से बढ़ते हैं। mdhub, एक बिहेवियरल हेल्थ प्लेटफ़ॉर्म ने क्लिनिक एडमिशन और मरीज़ सपोर्ट वर्कफ़्लोज़ में ElevenAgents डिप्लॉय किया। AI एजेंट्स अब 90% इनबाउंड कॉल्स को शुरू से अंत तक संभालते हैं, मरीज़ों की जनसांख्यिकीय जानकारी दर्ज करते हैं, बीमा सत्यापित करते हैं और अपॉइंटमेंट बुक करते हैं। नतीजतन, mdhub में पहली पूछताछ से अपॉइंटमेंट तक का समय हफ़्तों से घटकर दिनों में आ गया और बुकिंग्स 30% बढ़ गईं।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स कैसे काम करते हैं?

ElevenAgents वॉइस और टेक्स्ट, दोनों इनपुट्स को रीयल-टाइम पाइपलाइन से प्रोसेस करता है। यह ऐसे काम करता है:

1. ग्राहक बोलता है या टाइप करता है। वॉइस के लिए, ElevenLabs का स्पीच टू टेक्स्ट मॉडल, Scribe, ग्राहक के ऑडियो को रीयल टाइम में टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करता है—इतनी तेज़ी से कि ग्राहक के बोलना पूरा करने से पहले ही प्रोसेसिंग शुरू हो जाती है। टेक्स्ट इनपुट्स के लिए, मैसेज सीधे पाइपलाइन में जाता है।
2. LLM बातचीत का पूरा संदर्भ तैयार करता है।इसमें पहले कही गई बातें, आपके नॉलेज बेस की प्रासंगिक जानकारी, कनेक्टेड टूल्स का लाइव डेटा और एजेंट के व्यवहार को तय करने वाला सिस्टम प्रॉम्प्ट शामिल होता है। जवाब तैयार करने से पहले वह इन सभी पर विचार करता है।
3. जवाब रीयल टाइम में दिया जाता है। वॉइस के लिए, LLM के जवाब को टेक्स्ट टू स्पीच सिस्टम से फिर से आवाज़ में बदला जाता है और ग्राहक तक पहुंचाया जाता है।

यह पाइपलाइन का सरलीकृत दृश्य है। अंदरूनी तौर पर, बातचीत को स्वाभाविक बनाए रखने के लिए कई टेक्नोलॉजीज़ साथ मिलकर काम करती हैं:

• टर्न-टेकिंग मॉडल:यह पहचानता है कि यूज़र कब बोलना खत्म कर चुका है, ताकि एजेंट को पता हो कि कब जवाब देना है और बातचीत स्वाभाविक आगे-पीछे की चर्चा जैसी लगे।
• VAD (वॉइस एक्टिविटी डिटेक्शन):मुख्य स्पीकर के ऑडियो को बैकग्राउंड नॉइज़ से अलग करता है, जिससे ट्रांसक्रिप्शन की सटीकता बढ़ती है और बातचीत का हिस्सा न होने वाली आवाज़ें फ़िल्टर हो जाती हैं।
• वॉइसमेल डिटेक्शन:यह पहचानता है कि कॉल वॉइसमेल पर पहुंच गई है या लाइव व्यक्ति तक, ताकि एजेंट उचित जवाब दे सके।
• गार्डरेल्स:बातचीत कहीं भी जाए, एजेंट को स्क्रिप्ट पर, अनुपालक और आपकी तय सीमाओं के भीतर रखता है।

मिलकर, ये घटक तय करते हैं कि एजेंट बड़े पैमाने पर वास्तविक बातचीत को कितनी भरोसेमंदी से संभालता है।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट लागू करने के सर्वोत्तम तरीके

समाधान दर बेहतर करने वाले AI एजेंट और ग्राहकों को निराश करने वाले एजेंट के बीच अंतर आमतौर पर पांच बातों पर निर्भर करता है।

अपने एजेंट को मज़बूत नॉलेज बेस से जोड़ें

AI एजेंट के जवाब उतने ही अच्छे होते हैं, जितनी अच्छी जानकारी वह ढूंढ सकता है। कमज़ोर या अव्यवस्थित नॉलेज बेस से अस्पष्ट, गलत या गैर-उपयोगी जवाब मिलते हैं, चाहे बाकी सिस्टम कितना भी अच्छी तरह कॉन्फ़िगर किया गया हो।

शुरुआत में वह कंटेंट इकट्ठा करें, जिसका आपके एजेंट्स सबसे ज़्यादा इस्तेमाल करेंगे:

• स्टैंडर्ड ऑपरेटिंग प्रोसीजर्स (SOPs)।
• FAQs और आम सवालों के जवाब।
• प्रोडक्ट डॉक्यूमेंटेशन।
• पॉलिसी डॉक्यूमेंट्स।
• कोई भी अन्य कंटेंट, जिसे आपके मानव एजेंट्स नियमित रूप से देखते हैं।

एक जैसी शब्दावली इस्तेमाल करें, विषय के अनुसार व्यवस्थित करें और इसे अपडेट रखें। पुराना कंटेंट पुराने जवाब और खराब ग्राहक अनुभव देता है।

ElevenAgents में अपना नॉलेज बेस जोड़ना आसान है। अपने एजेंट पर जाएं, “Agent” टैब पर क्लिक करें, “knowledge base” सेक्शन खोजें और फिर "Add document" पर क्लिक करें। इससे आप नया डॉक्यूमेंट बना सकेंगे, फ़ाइल अपलोड कर सकेंगे या मौजूदा डॉक्यूमेंट्स में से चुन सकेंगे।

बड़े नॉलेज बेसेस के लिए, ElevenAgents रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) को भी सपोर्ट करता है—यह तकनीक हर जवाब के लिए आपके नॉलेज बेस से सिर्फ़ सबसे प्रासंगिक कंटेंट लाती है, सब कुछ एक साथ मॉडल को भेजने के बजाय। इससे जवाब सटीक और केंद्रित रहते हैं और एजेंट अप्रासंगिक जानकारी से अभिभूत नहीं होता।

प्रभावी सिस्टम प्रॉम्प्ट्स लिखें

सिस्टम प्रॉम्प्ट एजेंट की जॉब डिस्क्रिप्शन है। यह तय करता है कि एजेंट कौन है, क्या करता है, कैसे बात करता है और क्या नहीं करेगा। अस्पष्ट प्रॉम्प्ट्स से अस्पष्ट एजेंट्स बनते हैं।

अपने प्रॉम्प्ट को स्पष्ट markdown सेक्शंस में व्यवस्थित करें, ताकि मॉडल निर्देशों को सही प्राथमिकता दे सके। इनमें ये मुख्य सेक्शंस शामिल करें:

• पर्सनैलिटी: एजेंट कौन है और कैसे संवाद करता है।
• लक्ष्य: वह क्रमबद्ध चरणों में क्या हासिल करने की कोशिश कर रहा है।
• टूल्स: वह किन टूल्स का इस्तेमाल कर सकता है, उन्हें कब इस्तेमाल करना है और गड़बड़ियों को कैसे संभालना है।
• गार्डरेल्स: वह क्या कभी नहीं कर सकता।

हर निर्देश छोटा और कार्रवाई-आधारित रखें। लंबे-चौड़े निर्देशों की गलत व्याख्या हो सकती है। एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट्स के लिए हर एजेंट को विशेषज्ञ रखें—हर एजेंट के लिए एक केंद्रित दायरा, सब कुछ करने की कोशिश करने वाले एक प्रॉम्प्ट से ज़्यादा भरोसेमंद काम करता है।

सुव्यवस्थित प्रॉम्प्ट कैसा दिखता है, इसका संक्षिप्त उदाहरण यहां है:

# Personality:
You are a billing specialist. You are empathetic, efficient, and solution-oriented.
# Goal:
1. Verify customer identity. This step is important.
2. Look up account and billing history.
3. Process refunds under $500 or escalate to a supervisor.
# Tools:
## processRefund
Use this tool only after verifying customer identity and confirming the refund 
is under $500. If the tool fails, apologize and escalate to a supervisor.
# Guardrails:
Never access account information without identity verification.
Never process refunds over $500 without supervisor approval.

प्रोडक्शन एजेंट्स के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को गहराई से समझने के लिए ElevenLabs की पूरी प्रॉम्प्टिंग गाइड देखें।

लाइव होने से पहले स्पष्ट एस्केलेशन नियम तय करें

स्पष्ट एस्केलेशन मानदंड के बिना, एजेंट या तो वे काम संभालते हैं जो उन्हें नहीं संभालने चाहिए, जिससे जोखिम पैदा होता है, या हर चीज़ एस्केलेट कर देते हैं, जिससे उद्देश्य ही खत्म हो जाता है। दोनों ही नतीजे सिस्टम पर भरोसा कम करते हैं।

लॉन्च से पहले, इनमें से हर एक के लिए एस्केलेशन की शर्तें तय करें:

• निराश या अपमानजनक ग्राहक।
• खास कीवर्ड्स या संवेदनशील विषय।
• असफल ऑथेंटिकेशन प्रयास।
• उच्च-जोखिम वाली कार्रवाइयां, जिनके लिए मानव स्वीकृति चाहिए।

ElevenAgents में, डिटरमिनिस्टिक वर्कफ़्लोज़ आपको उच्च-जोखिम वाली कार्रवाइयों को चरण-आधारित अप्रूवल प्रक्रियाओं के पीछे रखने देते हैं, ताकि स्वीकृत पथ के बिना कोई अपरिवर्तनीय कार्रवाई न हो। विज़ुअल वर्कफ़्लो बिल्डर से आप निर्णय बिंदु मैप कर सकते हैं, एस्केलेशन ट्रिगर करने वाली शर्तें तय कर सकते हैं और ठीक-ठीक नियंत्रित कर सकते हैं कि बातचीत कब किसी विशेषज्ञ सबएजेंट या मानव ऑपरेटर को रूट हो—हर हैंडऑफ पर पूरा संदर्भ साथ ले जाया जाता है।

यह सही तरीके से सेट होने पर, मानव एजेंट्स को पूरे संदर्भ के साथ एस्केलेशन मिलते हैं। उन्हें ग्राहक से बात दोहराने के लिए नहीं कहना पड़ता।

वास्तविक बातचीत के परिदृश्यों के साथ टेस्ट करें

नियंत्रित परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करने वाले एजेंट्स अक्सर उन एज केस में विफल हो जाते हैं, जो वास्तविक दुनिया के काम का अहम हिस्सा होते हैं, जैसे अस्पष्ट सवाल, निराश ग्राहक और ऐसे अनुरोध जो नॉलेज बेस से थोड़ा बाहर हों।

लाइव होने से पहले, अपने पुराने कॉन्टैक्ट डेटा से लिए गए वास्तविक बातचीत परिदृश्यों के सामने एजेंट चलाएं। सिर्फ़ आसान सवाल टेस्ट न करें। एज केसेस, अधूरी जानकारी और भावनात्मक बातचीत भी शामिल करें। इन्हीं स्थितियों में खराब कॉन्फ़िगर किया गया एजेंट विफल होने की सबसे ज़्यादा संभावना रखता है।

ElevenAgents में बिल्ट-इन टेस्टिंग फ़्रेमवर्क है, जिसमें तीन तरह के टेस्ट शामिल हैं:

• नेक्स्ट रिप्लाई टेस्ट:एक खास इंटरैक्शन का सिमुलेशन करता है और तय सफलता मानदंड के आधार पर जवाब का मूल्यांकन करता है।
• टूल इनवोकेशन टेस्ट:यह जांचता है कि एजेंट सही पैरामीटर्स के साथ सही टूल्स कॉल करता है—ट्रांसफ़र, लुकअप और रिफ़ंड जैसी महत्वपूर्ण कार्रवाइयों के लिए यह बहुत ज़रूरी है।
• सिमुलेशन टेस्ट:सिम्युलेटेड यूज़र के साथ पूरी मल्टी-टर्न बातचीत चलाता है, ताकि जांच सके कि पूरा इंटरैक्शन आपके तय नतीजे तक पहुंचता है या नहीं।

लक्ष्य रखें कि एजेंट कम से कम 80% टेस्ट परिदृश्यों को सही ढंग से संभाले और बाकी को उचित रूप से एस्केलेट करे, और आपके टेस्ट सेट में किसी भी मामले में आत्मविश्वास से भरे लेकिन गलत जवाब न दे।

अपने एजेंट को मौजूदा सिस्टम्स से कनेक्ट करें

जो एजेंट सिर्फ़ स्थिर नॉलेज बेस से सवालों के जवाब दे सकता है, उसकी क्षमता सीमित होती है। ज़्यादातर ग्राहक सवालों के लिए आपके मौजूदा सिस्टम्स से लाइव डेटा—जैसे ऑर्डर स्टेटस, अकाउंट जानकारी और बुकिंग उपलब्धता—लाना ज़रूरी होता है। इंटीग्रेशन्स के बिना एजेंट पॉलिसी समझा सकता है, लेकिन कार्रवाई नहीं कर सकता।

अपने एजेंट को अपने CRM, टिकटिंग सिस्टम, टेलीफ़ोनी और उन सभी अन्य सिस्टम्स से कनेक्ट करें, जिनका आपके मानव एजेंट्स सवाल हल करने के लिए इस्तेमाल करते हैं। अच्छी तरह इंटीग्रेटेड एजेंट ग्राहक का अकाउंट रीयल टाइम में देखकर बिलिंग सवाल हल करता है—उन्हें अपना ईमेल देखने को कहकर नहीं।

ElevenAgents में बाहरी सिस्टम्स से कनेक्शन टूल्स के ज़रिए संभाला जाता है। अपने एजेंट कॉन्फ़िगरेशन में Tools टैब पर जाएं और अपनी सेटअप के लिए सही इंटीग्रेशन टाइप चुनें:

• क्लाइंट टूल्स:यूज़र के ब्राउज़र या ऐप में कार्रवाई ट्रिगर करते हैं।
• वेबहुक टूल्स: लाइव डेटा लाने या अपने सिस्टम्स में कार्रवाई करने के लिए API कॉल्स के ज़रिए अपने बैकएंड से कनेक्ट करते हैं।
• इंटीग्रेशन टूल्स:वेबहुक कॉन्फ़िगरेशन्स के ज़रिए Salesforce, Zendesk और Stripe जैसी थर्ड-पार्टी सर्विसेज़ से कनेक्ट करते हैं।

ElevenAgents Salesforce, Zendesk, Stripe, Twilio, Google Calendar और इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) सिस्टम्स से नेटिव रूप से कनेक्ट होता है, जबकि कस्टम इंटीग्रेशन्स के लिए REST APIs और MCP उपलब्ध हैं।

देखना चाहते हैं कि यह शुरू से अंत तक कैसे काम करता है? ElevenLabs की एक AI वॉइस एजेंट बनाने पर YouTube सीरीज़ है, जो पूरी बिल्ड प्रक्रिया समझाती है।

ElevenAgents के साथ शुरुआत करें

ElevenAgents उन एंटरप्राइज़ सपोर्ट टीम्स के लिए बना है, जो कस्टमर सर्विस बेहतर बनाना और संभाली जा सकने वाली ग्राहक पूछताछ को स्केल करना चाहती हैं। ElevenAgents से बनाए गए AI एजेंट्स को मिलता है:

• एक सेकंड से कम वॉइस लेटेंसी जो बातचीत को रोबोटिक नहीं, स्वाभाविक बनाती है।
• 70+ भाषाएं ऑटोमैटिक डिटेक्शन और रीयल-टाइम स्विचिंग के साथ।
• एंटरप्राइज़ अनुपालन शुरू से: SOC 2 Type II, ISO 27001, PCI DSS Level 1, HIPAA, GDPR।
• नेटिव इंटीग्रेशन्स Salesforce, Zendesk, Twilio, Stripe, Google Calendar और अन्य के साथ।
• मानव हैंडऑफ जिसमें पूरा बातचीत संदर्भ रिसीव करने वाले एजेंट तक पहुंचाया जाता है।

अनुपालन, कई क्षेत्रों में रोलआउट या गहरे इंटीग्रेशन्स की ज़रूरत वाली टीम्स के लिए, ElevenLabs के Forward Deployed Engineers आपकी टीम के साथ काम करते हैं, डिप्लॉयमेंट का दायरा तय करते हैं और लॉन्च के बाद आपके KPIs के लिए जवाबदेह रहते हैं। तैयार होने पर, अपना पहला एजेंट बनाएं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल