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

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

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

चाहे आप AI एजेंट्स का मूल्यांकन कर रहे हों या किसी को डिप्लॉय करने के लिए तैयार हों, इस लेख में बताया गया है कि वे क्या हैं, कैसे काम करते हैं और रिज़ॉल्यूशन रेट बेहतर करने के लिए क्या ज़रूरी है।

सारांश

• AI कस्टमर सर्विस एजेंट ग्राहकों के साथ बातचीत को शुरू से अंत तक संभालते हैं, समस्याएं हल करते हैं, ज़रूरत पड़ने पर एस्केलेट करते हैं और पूरे संदर्भ के साथ इंसानी एजेंट्स को काम सौंपते हैं।
• AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के मुख्य उपयोगों में इनबाउंड सपोर्ट, कामकाजी घंटों के बाद की कवरेज और बहुभाषी कस्टमर सर्विस शामिल हैं।
• ElevenAgents, बिल्ट-इन कंप्लायंस, इंटीग्रेशन और इंसानी हैंडऑफ कंट्रोल्स के साथ वॉइस और चैट एजेंट्स डिप्लॉय करने का एंटरप्राइज़-रेडी प्लेटफ़ॉर्म है।

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 से रियल-टाइम बातचीत करता है।

निश्चित स्क्रिप्ट्स से पैटर्न मैच करने वाले नियम-आधारित चैटबॉट्स के विपरीत, AI एजेंट बातचीत के पूरे संदर्भ को समझते हैं और अपलोड किए गए नॉलेज बेस और आपके CRM या हेल्पडेस्क जैसे जुड़े टूल्स के लाइव डेटा का इस्तेमाल करके डायनामिक रूप से जवाब बनाते हैं। जब कोई सवाल उनके दायरे से बाहर हो, तो वे बातचीत का पूरा संदर्भ बनाए रखते हुए उसे किसी इंसानी एजेंट को सौंप सकते हैं।

पहले के ऑटोमेशन से उन्हें अलग बनाने वाली बात है कार्रवाई करने की उनकी क्षमता, सिर्फ़ जानकारी ढूंढना नहीं। AI कस्टमर सर्विस एजेंट इंसानी दखल के बिना ये काम कर सकता है:

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

क्योंकि एजेंट आपके मौजूदा सिस्टम्स से जुड़ा 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 पर दिखता है और नया टिकट आपके हेल्पडेस्क में दिखाई देता है।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट 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 संख्या सबसे ज़्यादा होती है, कवरेज की कमी सबसे महंगी पड़ती है और ऑटोमेशन की ज़रूरत सबसे साफ़ होती है।

इनबाउंड सपोर्ट और सवालों का समाधान

ऑर्डर स्टेटस, पासवर्ड रीसेट, बिलिंग से जुड़े सवाल और पॉलिसी ढूंढने जैसे ज़्यादा संख्या में आने वाले दोहराव वाले सवाल, सपोर्ट टीम की ज़्यादातर क्षमता ले लेते हैं और जटिल मामलों को कम प्राथमिकता मिलती है।

AI एजेंट कैसे मदद करता है: एजेंट आपके नॉलेज बेस या जुड़े सिस्टम्स से प्रासंगिक जानकारी लेकर, जवाब देकर और टिकट हल करके सवाल को शुरू से अंत तक संभालता है। जिन सवालों में अकाउंट एक्सेस चाहिए होता है (जैसे ऑर्डर स्टेटस देखना), उनके लिए एजेंट ग्राहक को ऑथेंटिकेट करता है और आपके CRM से लाइव ग्राहक डेटा लेता है।

Klarna ने ElevenAgents डिप्लॉय किया अपने 3.5 करोड़ अमेरिकी ग्राहकों के लिए फोन सपोर्ट की पहली लाइन के रूप में। एजेंट द्वारा संभाले गए सवालों में समाधान का समय 10 गुना तेज़ हो गया, जिससे इंसानी एजेंट जटिल मामलों पर ध्यान दे सके।

कामकाजी घंटों के बाद की कवरेज

कॉन्टैक्ट वॉल्यूम शाम 5 बजे नहीं रुकता, लेकिन स्टाफ़िंग रुक सकती है। कामकाजी घंटों के बाद आने वाले सवाल या तो अगली सुबह तक इंतज़ार करते हैं, जिससे ग्राहक निराश होते हैं, या फिर महंगी रातभर की स्टाफ़िंग चाहिए होती है।

AI एजेंट कैसे मदद करता है: एजेंट कामकाजी घंटों के बाद की पूरी शिफ़्ट संभालता है—सवालों के जवाब देता है, अपॉइंटमेंट बुक करता है और अनुरोध प्रोसेस करता है—वह भी पीक आवर्स जैसी गुणवत्ता के साथ। इंसानी एजेंट अगली सुबह उन एस्केलेशंस को संभालते हैं, जिनका पूरा बातचीत संदर्भ पहले ही लॉग हो चुका होता है।

Zingage 400 से ज़्यादा एजेंसियों को सेवा देने वाला होम केयर ऑपरेशंस प्लेटफ़ॉर्म है, जिसे चौबीसों घंटे कॉल संभाल सकने वाले HIPAA-अनुपालक वॉइस एजेंट की ज़रूरत थी। ElevenAgents डिप्लॉय करने के बाद, वे अब 90% से ज़्यादा कॉल्स को अपने-आप हल करते हैं, कॉल वॉल्यूम 3 गुना बढ़ा है और कॉल करने वालों को अब फोन ट्रीज़ में नहीं जाना पड़ता या होल्ड पर इंतज़ार नहीं करना पड़ता।

बहुभाषी सपोर्ट

कई भाषाओं में ग्राहकों को सपोर्ट देने का मतलब आमतौर पर हर भाषा के लिए अलग टीमें या वर्कफ़्लो बनाना होता है। यह महंगा है और स्केल करना मुश्किल है।

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

Revolut ने ElevenAgents डिप्लॉय किया यूके और यूरोप में, जहां वह 31+ भाषाओं में ग्राहकों को सेवा देता है। समाधान का समय 8 गुना कम हुआ और कॉल सफलता दर 99.7% रही। इसी तरह, eDreams ODIGEO ने स्केल किया एक भाषा के टेस्ट से पांच भाषाओं में ElevenAgents के साथ पूर्ण प्रोडक्शन तक, और समाधान की गति व ट्रांसफ़र रेट दोनों में दो अंकों का सुधार हासिल किया।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के फ़ायदे

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

• 24/7 उपलब्धता: AI एजेंट बिना स्टाफ़िंग में बदलाव किए, किसी भी दिन और किसी भी समय कॉन्टैक्ट्स संभालते हैं। सपोर्ट टीमों के लिए, इससे कामकाजी घंटों के बाद की 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 चले जाने की वजह बनता है। एजेंट नॉलेज बेस से जवाब लाते हैं और जुड़े सिस्टम्स में रियल टाइम में कार्रवाई करते हैं, जिससे ग्राहक के सवाल सेकंडों में हल हो जाते हैं।
• हर चैनल पर एक जैसे, ब्रांड के अनुरूप जवाब: इंसानी एजेंट्स के भी बुरे दिन होते हैं, वे पॉलिसीज़ को अलग तरह से समझते हैं और कभी-कभी ऐसे शब्दों का इस्तेमाल करते हैं जो ब्रांड गाइडलाइंस से अलग होते हैं। AI एजेंट हर कॉन्टैक्ट पर एक ही टोन, टर्मिनोलॉजी और प्रक्रिया लागू करते हैं। यानी खराब शब्दों वाले जवाब से कोई कंप्लायंस कमी नहीं, क्षेत्रों के बीच ब्रांड में असंगति नहीं और बड़े स्तर पर QA की कोई अप्रत्याशित समस्या नहीं।
• 70+ भाषाओं में बहुभाषी सपोर्ट: अलग-अलग बाज़ारों में ग्राहकों को सेवा देने के लिए आमतौर पर हर भाषा की 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 में भाषा बदल सकते हैं।
• हर बातचीत से डेटा और इनसाइट्स: हर इंटरैक्शन लॉग और सर्च किया जा सकता है, इसलिए सपोर्ट लीडर्स देख सकते हैं कि ग्राहक किस वजह से संपर्क कर रहे हैं, नॉलेज की कमियां पहचान सकते हैं और बातचीत के डेटा का इस्तेमाल एजेंट के प्रदर्शन और ऑपरेशनल प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए कर सकते हैं।
• ज़रूरत पर इंसानी एजेंट्स को सहज हैंडऑफ: जब कोई बातचीत एजेंट के दायरे से बाहर हो जाती है, तो वह बातचीत का इतिहास, इंटेंट और अकाउंट डेटा समेत पूरा संदर्भ देकर कॉल किसी इंसानी एजेंट को सौंप सकता है। इंसानी एजेंट्स को शुरुआत से शुरू नहीं करना पड़ता, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ती है।

व्यवहार में, ये फ़ायदे जल्दी बढ़ते जाते हैं। mdhub, एक बिहेवियरल हेल्थ प्लेटफ़ॉर्म ने क्लिनिक एडमिशन और पेशेंट सपोर्ट वर्कफ़्लोज़ में ElevenAgents डिप्लॉय किया। AI एजेंट अब 90% इनबाउंड कॉल्स को शुरू से अंत तक संभालते हैं, मरीजों की जनसांख्यिकीय जानकारी लेते 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 एजेंट कैसे काम करते हैं?

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

1. ग्राहक बोलता या टाइप करता है। वॉइस के लिए, ElevenLabs का स्पीच टू टेक्स्ट मॉडल, Scribe ग्राहक के ऑडियो को रियल टाइम में टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करता है—इतनी तेज़ी से कि ग्राहक के बोलना खत्म करने से पहले ही प्रोसेसिंग शुरू हो जाती है। टेक्स्ट इनपुट के लिए, मैसेज सीधे पाइपलाइन में जाता है।
2. LLM बातचीत का पूरा संदर्भ तैयार करता है। इसमें पहले से कही गई बातें, आपके नॉलेज बेस की प्रासंगिक जानकारी, जुड़े टूल्स से मिला कोई भी लाइव डेटा और एजेंट को कैसे व्यवहार करना चाहिए यह बताने वाला सिस्टम प्रॉम्प्ट शामिल होता है। जवाब बनाने से पहले यह इन सभी पर विचार करता है।
3. जवाब रियल टाइम में दिया जाता है। वॉइस के लिए, LLM के जवाब को टेक्स्ट टू स्पीच सिस्टम दोबारा आवाज़ में बदलता है और ग्राहक तक पहुंचाता है।

यह पाइपलाइन का एक सरल दृश्य है। पर्दे के पीछे, बातचीत को स्वाभाविक बनाए रखने के लिए कई टेक्नोलॉजीज़ साथ मिलकर काम करती हैं:

• टर्न-टेकिंग मॉडल: यह पहचानता है कि यूज़र ने बोलना कब खत्म किया है, ताकि एजेंट जान सके कि उसे कब जवाब देना है और बातचीत स्वाभाविक लगे।
• VAD (वॉइस एक्टिविटी डिटेक्शन): मुख्य वक्ता के ऑडियो को बैकग्राउंड नॉइज़ से अलग करता है, जिससे ट्रांसक्रिप्शन की सटीकता बेहतर होती है और बातचीत का हिस्सा न होने वाली आवाज़ें हट जाती हैं।
• वॉइसमेल डिटेक्शन: यह पहचानता है कि कॉल वॉइसमेल पर पहुंच गई है या किसी लाइव व्यक्ति तक, ताकि एजेंट सही ढंग से जवाब दे सके।
• गार्डरेल्स: बातचीत कहीं भी जाए, एजेंट को स्क्रिप्ट पर, कंप्लायंट और आपकी तय सीमाओं के भीतर रखता है।

मिलकर, ये घटक तय करते हैं कि एजेंट बड़े स्तर पर वास्तविक बातचीत को कितनी भरोसेमंद तरीके से संभालता है।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट लागू करने के सर्वोत्तम तरीके

रिज़ॉल्यूशन रेट बेहतर करने वाले AI एजेंट और ग्राहकों को निराश करने वाले एजेंट के बीच का 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 अनुपयोगी जवाब मिलते हैं, भले ही बाकी सिस्टम कितना भी अच्छी तरह कॉन्फ़िगर किया गया हो।

सबसे पहले 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 इंसानी एजेंट नियमित रूप से देखते हैं।

एक जैसी टर्मिनोलॉजी 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 ढूंढें, फिर "Add document" पर क्लिक करें। यहां आप नया डॉक्यूमेंट बना सकते हैं, फ़ाइल अपलोड कर सकते हैं या मौजूद डॉक्यूमेंट्स में से चुन सकते हैं।

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

प्रभावी सिस्टम प्रॉम्प्ट 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 प्रॉम्प्ट अस्पष्ट एजेंट बनाते हैं।

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

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

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

यहां अच्छी तरह व्यवस्थित प्रॉम्प्ट का एक संक्षिप्त उदाहरण 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 और गहराई से समझने के लिए ElevenLabs की पूरी प्रॉम्प्टिंग गाइड देखें।

लाइव होने से पहले साफ़ एस्केलेशन नियम तय करें

स्पष्ट एस्केलेशन मानदंड के बिना, एजेंट या तो वे काम संभाल लेते हैं जो उन्हें नहीं संभालने चाहिए (जिससे जोखिम बनता है) या सब कुछ एस्केलेट कर देते हैं (जिससे उद्देश्य ही खत्म हो जाता है)। दोनों ही नतीजे सिस्टम पर भरोसा कम करते हैं।

लॉन्च से पहले, इन सभी के लिए एस्केलेशन की शर्तें तय करें:

• निराश या अपमानजनक ग्राहक।
• विशिष्ट कीवर्ड्स या संवेदनशील विषय।
• ऑथेंटिकेशन के असफल प्रयास।
• ऐसे हाई-रिस्क काम जिनके लिए इंसानी मंज़ूरी चाहिए।

ElevenAgents में, डिटरमिनिस्टिक वर्कफ़्लो आपको हाई-रिस्क कार्रवाइयों को चरण-आधारित अप्रूवल प्रक्रियाओं के पीछे रखने देते हैं, ताकि अप्रूव्ड पाथ के बिना कुछ भी अपरिवर्तनीय न हो। विज़ुअल वर्कफ़्लो बिल्डर से आप निर्णय बिंदुओं को 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 इंसानी ऑपरेटर को भेजी जाए—हर हैंडऑफ पर पूरा संदर्भ साथ रहता है।

जब इसे सही तरह सेट किया जाता है, तो इंसानी एजेंट्स को पूरे संदर्भ के साथ एस्केलेशंस मिलते हैं। उन्हें ग्राहक से बात दोहराने के लिए नहीं कहना पड़ता।

वास्तविक बातचीत के परिदृश्यों से टेस्ट करें

नियंत्रित परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करने वाले एजेंट्स अक्सर उन एज केसिस में विफल हो जाते हैं, जो वास्तविक वॉल्यूम का एक बड़ा हिस्सा होते हैं—जैसे अस्पष्ट सवाल, निराश ग्राहक और ऐसे अनुरोध जो नॉलेज बेस से थोड़ा बाहर हों।

लाइव होने से पहले, अपने ऐतिहासिक कॉन्टैक्ट डेटा से लिए गए असली बातचीत के परिदृश्यों पर एजेंट चलाएं। सिर्फ़ आसान सवालों को टेस्ट न करें। एज केसिस, अधूरी जानकारी और भावनात्मक बातचीत भी शामिल करें। इन्हीं स्थितियों में खराब कॉन्फ़िगर किया गया एजेंट सबसे ज़्यादा विफल हो सकता है।

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

• नेक्स्ट रिप्लाई टेस्ट: किसी खास इंटरैक्शन का सिमुलेशन करता है और तय सफलता मानदंडों के आधार पर जवाब का मूल्यांकन करता है।
• टूल इनवोकेशन टेस्ट: सत्यापित करता है कि एजेंट सही पैरामीटर्स के साथ सही टूल्स कॉल करता है—ट्रांसफ़र, लुकअप और रिफ़ंड जैसी हाई-स्टेक्स कार्रवाइयों के लिए यह अहम है।
• सिमुलेशन टेस्ट: एक सिम्युलेटेड यूज़र के साथ पूरी मल्टी-टर्न बातचीत चलाता है, ताकि यह जांचा जा सके कि पूरी इंटरैक्शन आपके तय नतीजे तक पहुंचती है या नहीं।

लक्ष्य रखें कि एजेंट कम से कम 80% टेस्ट परिदृश्यों को सही तरह संभाले और बाकी में सही ढंग से एस्केलेट करे। साथ ही, आपके टेस्ट सेट में किसी भी सवाल का आत्मविश्वास से भरा लेकिन गलत जवाब न दे।

अपने एजेंट को मौजूदा सिस्टम्स से जोड़ें

जो एजेंट सिर्फ़ स्थिर नॉलेज बेस से सवालों के जवाब दे सकता है, उसकी क्षमता सीमित है। ज़्यादातर ग्राहक सवालों के लिए आपके मौजूदा सिस्टम्स से लाइव डेटा (ऑर्डर स्टेटस, अकाउंट जानकारी, बुकिंग उपलब्धता) लेना ज़रूरी होता है। इंटीग्रेशन के बिना, एजेंट किसी पॉलिसी के बारे में बता सकता है, लेकिन कार्रवाई नहीं कर सकता।

अपने एजेंट को CRM, टिकटिंग सिस्टम, टेलीफ़ोनी और उन सभी सिस्टम्स से जोड़ें जिनका आपके इंसानी एजेंट सवाल हल करने के लिए इस्तेमाल करते हैं। अच्छी तरह इंटीग्रेटेड एजेंट ग्राहक का अकाउंट रियल टाइम में देखकर बिलिंग सवाल हल करता है—उन्हें अपना ईमेल देखने के लिए नहीं कहता।

ElevenAgents में बाहरी सिस्टम्स से कनेक्ट करना टूल्स के ज़रिए होता है। अपने एजेंट के कॉन्फ़िगरेशन में Tools टैब पर जाएं और अपने सेटअप के अनुसार 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 कॉन्फ़िगरेशन के ज़रिए Salesforce, Zendesk और Stripe जैसी थर्ड-पार्टी सेवाओं से कनेक्ट करते हैं।

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

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

ElevenAgents के साथ शुरुआत करें

ElevenAgents उन एंटरप्राइज़ सपोर्ट टीमों के लिए बनाया गया है जो कस्टमर सर्विस बेहतर करना और संभाली जा सकने वाली ग्राहक पूछताछ को स्केल करना चाहती हैं। ElevenAgents से बने AI एजेंट्स में ये सुविधाएं हैं:

• सब-सेकंड वॉइस लेटेंसी जो बातचीत को रोबोटिक नहीं, स्वाभाविक बनाती है।
• 70+ भाषाएं ऑटोमैटिक डिटेक्शन और रियल-टाइम स्विचिंग के साथ।
• एंटरप्राइज़ कंप्लायंस पहले से शामिल: SOC 2 Type II, ISO 27001, PCI DSS Level 1, HIPAA, GDPR।
• नेटिव इंटीग्रेशन Salesforce, Zendesk, Twilio, Stripe, Google Calendar और अन्य के साथ।
• इंसानी हैंडऑफ जिसमें पूरा बातचीत संदर्भ रिसीव करने वाले एजेंट को मिल जाता है।

कंप्लायंस की ज़रूरतों, मल्टी-रीजन रोलआउट्स या गहरे इंटीग्रेशन वाली टीमों के लिए, ElevenLabs के Forward Deployed Engineers आपकी टीम के साथ काम करते हैं, डिप्लॉयमेंट की योजना बनाते हैं और लॉन्च के बाद आपके KPIs के लिए जवाबदेह रहते हैं। तैयार होने पर, अपना पहला एजेंट बनाएं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल