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

चार में से तीन से ज़्यादा कस्टमर सर्विस रिप्रेजेंटेटिव्स कहते हैं कि उनका काम पिछले साल के मुकाबले ज़्यादा और जटिल हो गया है, और 78% मानते हैं कि कस्टमर की उम्मीदें पहले से कहीं ज़्यादा बढ़ गई हैं। अब ग्राहक तेज़ और पूरी तरह समाधान चाहते हैं, और जो टीमें ये नहीं दे पातीं, उन्हें माफ नहीं करते।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स सपोर्ट लीडर्स को ज़्यादा वॉल्यूम तेज़ी से संभालने का तरीका देते हैं। ये एजेंट्स बातचीत को समझते हैं, जुड़े टूल्स में एक्शन लेते हैं, और ज़रूरत पड़ने पर इंसानों को हैंडऑफ कर देते हैं। ये पुराने रूल-बेस्ड चैटबॉट्स से कहीं आगे हैं, जिन्हें कई टीम्स आज़मा चुकी हैं और छोड़ चुकी हैं।

चाहे आप AI एजेंट्स को परख रहे हों या लागू करने के लिए तैयार हों, यहां बताया गया है कि ये क्या हैं, कैसे काम करते हैं, और रिज़ॉल्यूशन रेट्स बेहतर करने के लिए क्या ज़रूरी है।

संक्षिप्त में

• AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स शुरुआत से अंत तक कस्टमर की बातचीत संभालते हैं, समस्याएं सुलझाते हैं, ज़रूरत पड़ने पर एस्केलेट करते हैं, और पूरी जानकारी के साथ इंसानों को हैंडऑफ करते हैं।
• AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के मुख्य उपयोग हैं इनबाउंड सपोर्ट, आफ्टर-आवर्स कवरेज, और मल्टी-लैंग्वेज कस्टमर सर्विस।
• ElevenAgents वॉयस और चैट एजेंट्स को डिप्लॉय करने के लिए एक एंटरप्राइज-रेडी प्लेटफॉर्म है, जिसमें बिल्ट-इन कंप्लायंस, इंटीग्रेशन और ह्यूमन हैंडऑफ कंट्रोल्स हैं।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट क्या है?

AI कस्टमर सर्विस एजेंट एक ऑटोमेटेड सिस्टम है जो वॉयस और चैट के ज़रिए कस्टमर्स से रियल-टाइम में बातचीत करता है और उनकी क्वेरीज़ सुलझाता है।

रूल-बेस्ड चैटबॉट्स के उलट, जो फिक्स्ड स्क्रिप्ट्स पर चलते हैं, AI एजेंट्स पूरी बातचीत के कॉन्टेक्स्ट को समझते हैं और अपलोड किए गए नॉलेज बेस और आपके CRM या हेल्पडेस्क जैसे जुड़े टूल्स से लाइव डेटा लेकर जवाब बनाते हैं। जब कोई क्वेरी उनके दायरे से बाहर होती है, तो ये एजेंट पूरी बातचीत के साथ इंसान एजेंट को हैंडऑफ कर सकते हैं।

पहले के ऑटोमेशन से इन्हें अलग बनाता है इनका एक्शन लेना—सिर्फ जानकारी देना नहीं। एक AI कस्टमर सर्विस एजेंट बिना इंसानी दखल के ये काम कर सकता है:

• अपॉइंटमेंट बुक करना।
• रिफंड प्रोसेस करना।
• अकाउंट अपडेट करना।
• टिकट एस्केलेट करना।
• कोई समस्या ट्रबलशूट करना।

क्योंकि एजेंट आपके मौजूदा सिस्टम्स से जुड़ा है, ये बदलाव अपने आप सिंक हो जाते हैं: बुक की गई अपॉइंटमेंट आपके कैलेंडर में अपडेट हो जाती है, प्रोसेस किया गया रिफंड आपके बिलिंग प्लेटफॉर्म में दिखता है, और नया टिकट आपके हेल्पडेस्क में दिखता है.

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के उपयोग

अधिकतर सपोर्ट टीमें एक उपयोग से शुरू करती हैं और फिर आगे बढ़ती हैं। नीचे दिए गए तीन सबसे असरदार शुरुआती पॉइंट्स हैं, जहां क्वेरी वॉल्यूम सबसे ज़्यादा है, कवरेज गैप्स सबसे महंगे हैं, और ऑटोमेशन का केस सबसे आसान है।

इनबाउंड सपोर्ट और क्वेरी रिज़ॉल्यूशन

ऑर्डर स्टेटस, पासवर्ड रीसेट, बिलिंग सवाल, और पॉलिसी लुकअप जैसी हाई-वॉल्यूम, रिपीटेटिव क्वेरीज़ सपोर्ट टीम की ज़्यादातर क्षमता ले लेती हैं, जिससे जटिल मामलों को कम प्राथमिकता मिलती है।

AI एजेंट कैसे मदद करता है: एजेंट आपकी नॉलेज बेस या जुड़े सिस्टम्स से ज़रूरी जानकारी निकालकर, जवाब देकर, और टिकट सुलझाकर क्वेरी को पूरी तरह संभालता है। जिन क्वेरीज़ के लिए अकाउंट एक्सेस चाहिए (जैसे ऑर्डर स्टेटस चेक करना), एजेंट कस्टमर को ऑथेंटिकेट करता है और आपके CRM से लाइव डेटा लेता है।

Klarna ने ElevenAgents को अपने 35 मिलियन US कस्टमर्स के लिए फोन सपोर्ट की पहली लाइन के तौर पर लागू किया। जिन क्वेरीज़ को एजेंट ने संभाला, उनका समाधान 10 गुना तेज़ हुआ, जिससे इंसान एजेंट्स जटिल मामलों पर ध्यान दे सके।

आफ्टर-आवर्स कवरेज

संपर्क वॉल्यूम शाम 5 बजे के बाद भी रुकता नहीं, लेकिन स्टाफिंग रुक सकती है। आफ्टर-आवर्स क्वेरीज़ या तो अगली सुबह तक इंतजार करती हैं, जिससे कस्टमर निराश होते हैं, या फिर महंगी नाइट शिफ्ट लगानी पड़ती है।

AI एजेंट कैसे मदद करता है: एजेंट पूरा आफ्टर-आवर्स शिफ्ट संभालता है—क्वेरीज़ का जवाब देता है, अपॉइंटमेंट बुक करता है, और रिक्वेस्ट प्रोसेस करता है—वो भी पीक ऑवर्स जैसी क्वालिटी के साथ। इंसान एजेंट्स अगली सुबह एस्केलेशन उठाते हैं, जिसमें पूरी बातचीत पहले से लॉग होती है।

Zingage एक होम केयर ऑपरेशंस प्लेटफॉर्म है, जो 400+ एजेंसियों को सर्व करता है और जिसे 24x7 कॉल संभालने वाला HIPAA-कम्प्लायंट वॉयस एजेंट चाहिए था। ElevenAgents लागू करने के बाद, अब वे 90%+ कॉल्स खुद ही सुलझा लेते हैं, कॉल वॉल्यूम 3 गुना बढ़ गया है, और कॉलर्स को अब फोन ट्री या होल्ड पर इंतजार नहीं करना पड़ता।

मल्टी-लैंग्वेज सपोर्ट

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

AI एजेंट कैसे मदद करता है: AI एजेंट्स कस्टमर की भाषा पहली मैसेज या वाक्य से ही पहचान लेते 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 भी भाषा बदल सकता है। ElevenAgents 70+ भाषाओं को डिफ़ॉल्ट रूप से सपोर्ट करता है, जिसमें ऑटोमैटिक डिटेक्शन और रियल-टाइम स्विचिंग शामिल है।

Revolut ने ElevenAgents को UK और यूरोप में लागू किया, जहां वे 31+ भाषाओं में कस्टमर्स को सर्व कर रहे हैं। समाधान का समय 8 गुना कम हो गया, और 99.7% कॉल्स सफल रहीं। इसी तरह, eDreams ODIGEO ने एक भाषा से शुरू करके पांच भाषाओं में ElevenAgents के साथ फुल प्रोडक्शन तक स्केल किया, और समाधान की स्पीड और ट्रांसफर रेट्स दोनों में डबल-डिजिट सुधार पाया।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स के फायदे

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स लागू करने के फायदे दो हिस्सों में आते हैं: कस्टमर्स के लिए बेहतर अनुभव और सपोर्ट टीम के लिए ज़्यादा एफिशिएंसी।

• 24/7 उपलब्धता: AI एजेंट्स कभी भी, किसी भी समय संपर्क संभाल सकते हैं, बिना स्टाफिंग बदले। इससे आफ्टर-आवर्स कवरेज गैप्स पूरी तरह खत्म हो जाते हैं। अगर कोई कस्टमर रात 2 बजे पूछता है, तो उसे सेकंड्स में जवाब मिलता है, अगली सुबह कॉलबैक नहीं।
• समाधान का तेज़ समय: जब 72% कस्टमर तुरंत सेवा की उम्मीद करते हैं, तो इंतजार की वजह से कस्टमर चले जाते हैं। एजेंट्स नॉलेज बेस से जवाब निकालते हैं और जुड़े सिस्टम्स में रियल टाइम में एक्शन लेते हैं, जिससे क्वेरीज़ सेकंड्स में सुलझ जाती हैं।
• हर चैनल पर एक जैसा, ब्रांड के मुताबिक जवाब: इंसान एजेंट्स के मूड बदल सकते हैं, पॉलिसी को अलग तरह से समझ सकते हैं, और जवाब ब्रांड गाइडलाइंस से अलग दे सकते हैं। AI एजेंट्स हर संपर्क में एक जैसी टोन, टर्मिनोलॉजी और प्रोसेस अपनाते हैं, जिससे न तो कंप्लायंस गैप्स आते हैं, न ब्रांड इनकंसिस्टेंसी, और न ही QA में सरप्राइज़।
• 70+ भाषाओं में मल्टी-लैंग्वेज सपोर्ट: अलग-अलग मार्केट्स में कस्टमर को सर्व करने का मतलब आमतौर पर हर भाषा के लिए अलग टीम या वर्कफ़्लो बनाना होता है, जो महंगा और मुश्किल है। AI एजेंट्स कस्टमर की भाषा खुद पहचान लेते हैं और ज़रूरत पड़ने पर बातचीत के बीच में भी बदल सकते हैं।
• हर बातचीत से डेटा और इनसाइट्स: हर इंटरैक्शन लॉग और सर्चेबल होता है, जिससे सपोर्ट लीडर्स समझ सकते हैं कि कस्टमर क्यों संपर्क कर रहे हैं, नॉलेज गैप्स पहचान सकते हैं, और बातचीत का डेटा एजेंट की परफॉर्मेंस और ऑपरेशनल प्रोसेस सुधारने में इस्तेमाल कर सकते हैं।
• ज़रूरत पड़ने पर इंसान एजेंट को आसान हैंडऑफ: जब कोई बातचीत एजेंट के दायरे से बाहर जाती है, तो वह पूरी जानकारी (बातचीत का इतिहास, इरादा, अकाउंट डेटा) के साथ इंसान एजेंट को कॉल ट्रांसफर कर सकता है। इंसान एजेंट्स को शुरुआत से सब पूछना नहीं पड़ता, जिससे कस्टमर संतुष्टि बढ़ती है।

ये फायदे जल्दी ही बढ़ जाते हैं।mdhub एक बिहेवियरल हेल्थ प्लेटफॉर्म है, जिसने ElevenAgents को क्लिनिक एडमिशन और पेशेंट सपोर्ट वर्कफ़्लो में लागू किया। अब AI एजेंट्स 90% इनबाउंड कॉल्स पूरी तरह संभालते हैं—पेशेंट डेमोग्राफिक्स लेते हैं, इंश्योरेंस वेरिफाई करते हैं, और अपॉइंटमेंट बुक करते हैं। नतीजतन, mdhub में पहली क्वेरी से अपॉइंटमेंट तक का समय हफ्तों से घटकर कुछ दिन हो गया, और बुकिंग्स 30% बढ़ गईं।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स कैसे काम करते हैं?

ElevenAgents वॉयस और टेक्स्ट दोनों इनपुट्स को रियल-टाइम पाइपलाइन से प्रोसेस करता है। ये है इसका तरीका:

1. कस्टमर बोलता है या टाइप करता है। वॉयस के लिए, ElevenLabs का स्पीच टू टेक्स्ट मॉडल Scribe कस्टमर की ऑडियो को रियल टाइम में टेक्स्ट में बदलता है—इतना तेज़ कि प्रोसेसिंग कस्टमर के बोलने से पहले ही शुरू हो जाती है। टेक्स्ट इनपुट्स के लिए, मैसेज सीधे पाइपलाइन में चला जाता है।
2. LLM पूरी बातचीत का कॉन्टेक्स्ट बनाता है। इसमें अब तक की बातचीत, नॉलेज बेस की ज़रूरी जानकारी, जुड़े टूल्स से लाइव डेटा, और सिस्टम प्रॉम्प्ट शामिल होता है, जो एजेंट का व्यवहार तय करता है। जवाब बनाने से पहले ये सब पर विचार करता है।
3. जवाब रियल टाइम में डिलीवर होता है। वॉयस के लिए, LLM का जवाब टेक्स्ट टू स्पीच सिस्टम से फिर से वॉयस में बदलकर कस्टमर को सुनाया जाता है।

ये पाइपलाइन का सिंप्लिफाइड वर्जन है। अंदर कई टेक्नोलॉजीज़ मिलकर बातचीत को नेचुरल बनाती हैं:

• टर्न-टेकिंग मॉडल: पहचानता है कि यूज़र कब बोलना खत्म करता है, ताकि एजेंट सही समय पर जवाब दे सके और बातचीत नेचुरल लगे।
• VAD (वॉयस एक्टिविटी डिटेक्शन): मुख्य स्पीकर की ऑडियो को बैकग्राउंड नॉइज़ से अलग करता है, जिससे ट्रांसक्रिप्शन सटीक होती है और गैर-जरूरी आवाज़ें हट जाती हैं।
• वॉयसमेल डिटेक्शन: पहचानता है जब कॉल वॉयसमेल पर पहुंच गई हो न कि किसी इंसान के पास, ताकि एजेंट सही तरीके से जवाब दे सके।
• गार्डरेल्स: एजेंट को स्क्रिप्ट पर, कंप्लायंट और आपके तय दायरे में रखते हैं, चाहे बातचीत कहीं भी जाए।

ये सभी कंपोनेंट्स मिलकर तय करते हैं कि एजेंट असली बातचीत को कितनी अच्छी तरह संभालता है।

AI कस्टमर सर्विस एजेंट लागू करने के लिए बेस्ट प्रैक्टिसेज़

AI एजेंट जो रिज़ॉल्यूशन रेट्स बढ़ाता है और जो कस्टमर को निराश करता है, उनमें फर्क आमतौर पर इन पांच बातों में होता है।

अपने एजेंट को मजबूत नॉलेज बेस से जोड़ें

AI एजेंट के जवाब उतने ही अच्छे होते हैं, जितनी अच्छी जानकारी उसे मिलती है। कमजोर या बिखरा हुआ नॉलेज बेस अस्पष्ट, गलत या बेकार जवाब देता है, चाहे बाकी सिस्टम कितना भी अच्छा हो।

शुरुआत में वो कंटेंट इकट्ठा करें, जिस पर आपके एजेंट्स सबसे ज़्यादा निर्भर करेंगे:

• स्टैंडर्ड ऑपरेटिंग प्रोसीजर (SOPs)।
• FAQs और आम क्वेरी के जवाब।
• प्रोडक्ट डाक्यूमेंटेशन।
• पॉलिसी डाक्यूमेंट्स।
• वो कोई भी कंटेंट, जिसे आपके इंसान एजेंट्स रेगुलरली देखते हैं।

एक जैसी टर्मिनोलॉजी इस्तेमाल करें, टॉपिक के हिसाब से ऑर्गनाइज़ करें, और अपडेट रखें। पुराना कंटेंट पुराने जवाब देता है और कस्टमर का अनुभव खराब करता है।

ElevenAgents में अपना नॉलेज बेस जोड़ना आसान है। अपने एजेंट पर जाएं, “Agent” टैब पर क्लिक करें, “knowledge base” सेक्शन देखें, और "Add document" पर क्लिक करें। यहां आप नया डॉक्यूमेंट बना सकते हैं, फाइल अपलोड कर सकते हैं, या मौजूदा डॉक्यूमेंट चुन सकते हैं।

बड़े नॉलेज बेस के लिए, ElevenAgents में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) भी है—ये तकनीक हर जवाब के लिए सिर्फ सबसे ज़रूरी कंटेंट नॉलेज बेस से निकालती है, न कि सब कुछ एक साथ मॉडल को भेजती है। इससे जवाब सटीक और फोकस्ड रहते हैं, और एजेंट गैर-जरूरी जानकारी से ओवरलोड नहीं होता।

असरदार सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखें

सिस्टम प्रॉम्प्ट एजेंट का जॉब डिस्क्रिप्शन है। ये तय करता है कि एजेंट कौन है, क्या करता है, कैसे बात करता है, और क्या नहीं करेगा। अस्पष्ट प्रॉम्प्ट से अस्पष्ट एजेंट बनते हैं।

अपने प्रॉम्प्ट को क्लियर मार्कडाउन सेक्शन्स में बांटें, ताकि मॉडल इंस्ट्रक्शन्स को सही प्राथमिकता दे सके। मुख्य सेक्शन्स ये हैं:

• पर्सनैलिटी: एजेंट कौन है और कैसे बात करता है।
• लक्ष्य: एजेंट क्या हासिल करना चाहता है, स्टेप्स में।
• टूल्स: कौन से टूल्स कब और कैसे इस्तेमाल करने हैं, और एरर कैसे हैंडल करने हैं।
• गार्डरेल्स: एजेंट को क्या कभी नहीं करना है।

हर इंस्ट्रक्शन को छोटा और एक्शन-बेस्ड रखें। लंबे इंस्ट्रक्शन्स से गलतफहमी होती है। और एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट्स के लिए, हर एजेंट को एक फोकस्ड स्कोप दें—एक एजेंट एक ही काम में स्पेशलाइज हो तो ज़्यादा भरोसेमंद रहता है।

यहां एक छोटा उदाहरण है कि अच्छा प्रॉम्प्ट कैसा दिखता 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.

प्रॉडक्शन एजेंट्स के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की पूरी जानकारी के लिए ElevenLabs का पूरा प्रॉम्प्टिंग गाइड.

लाइव जाने से पहले क्लियर एस्केलेशन रूल्स तय करें

अगर एस्केलेशन के नियम साफ़ नहीं हैं, तो एजेंट वो भी संभाल लेता है जो उसे नहीं करना चाहिए (जो रिस्क है), या फिर सब कुछ एस्केलेट कर देता है (जिससे फायदा खत्म हो जाता है)। दोनों ही सिस्टम पर भरोसा कम करते हैं।

लॉन्च से पहले, इन सबके लिए एस्केलेशन कंडीशन्स तय करें:

• नाराज़ या अपमानजनक कस्टमर।
• खास कीवर्ड्स या संवेदनशील टॉपिक्स।
• फेल्ड ऑथेंटिकेशन अटेम्प्ट्स।
• ऐसे हाई-रिस्क एक्शन, जिनके लिए इंसान की मंजूरी चाहिए।

ElevenAgents में, डिटरमिनिस्टिक वर्कफ़्लो आपको हाई-रिस्क एक्शन को स्टेप-बेस्ड अप्रूवल के पीछे लॉक करने देते हैं, ताकि बिना मंजूरी के कुछ भी अपरिवर्तनीय न हो। विज़ुअल वर्कफ़्लो बिल्डर से आप डिसीजन पॉइंट्स बना सकते हैं, एस्केलेशन ट्रिगर करने वाली कंडीशन्स तय कर सकते हैं, और तय कर सकते हैं कि कब बातचीत किसी स्पेशलिस्ट सबएजेंट या इंसान ऑपरेटर को जाए—हर हैंडऑफ पर पूरी जानकारी के साथ।

सही सेटअप होने पर, इंसान एजेंट्स को एस्केलेशन पूरी जानकारी के साथ मिलती है। उन्हें कस्टमर से सब दोहराने को नहीं कहना पड़ता।

असली बातचीत के सीनारियो से टेस्ट करें

जो एजेंट कंट्रोल्ड कंडीशन्स में अच्छा करते हैं, वे अक्सर असली दुनिया के उन मामलों में फेल हो जाते हैं, जो वॉल्यूम का बड़ा हिस्सा होते हैं—जैसे अस्पष्ट क्वेरीज़, नाराज़ कस्टमर, या ऐसी रिक्वेस्ट जो नॉलेज बेस से बाहर हो।

लाइव जाने से पहले, एजेंट को आपके पुराने कॉन्टैक्ट डेटा से निकाले गए असली बातचीत के सीनारियो पर चलाएं। सिर्फ आसान क्वेरीज़ न टेस्ट करें। एज केस, अधूरी जानकारी, और इमोशनल बातचीत भी शामिल करें। इन्हीं में गलत सेटअप एजेंट सबसे ज़्यादा फेल होता है।

ElevenAgents में बिल्ट-इन टेस्टिंग फ्रेमवर्क है, जिसमें तीन तरह के टेस्ट होते हैं:

• नेक्स्ट रिप्लाई टेस्ट: किसी खास इंटरैक्शन को सिम्युलेट करता है और जवाब को तय सक्सेस क्राइटेरिया से जांचता है।
• टूल इनवोकेशन टेस्ट: देखता है कि एजेंट सही टूल्स सही पैरामीटर्स के साथ कॉल करता है या नहीं—जैसे ट्रांसफर, लुकअप, रिफंड जैसे हाई-स्टेक्स एक्शन के लिए ज़रूरी।
• सिम्युलेशन टेस्ट: एक पूरा मल्टी-टर्न कन्वर्सेशन सिम्युलेटेड यूज़र के साथ चलाता है, ताकि देखा जा सके कि पूरी बातचीत आपके तय नतीजे तक पहुंचती है या नहीं।

कोशिश करें कि एजेंट कम से कम 80% टेस्ट सीनारियो सही हैंडल करे और बाकी में सही एस्केलेट करे, और किसी भी टेस्ट केस में कॉन्फिडेंट लेकिन गलत जवाब न दे।

अपने एजेंट को मौजूदा सिस्टम्स से जोड़ें

अगर एजेंट सिर्फ स्टैटिक नॉलेज बेस से ही जवाब दे सकता है, तो उसकी क्षमता सीमित है। ज़्यादातर कस्टमर क्वेरीज़ के लिए लाइव डेटा (ऑर्डर स्टेटस, अकाउंट जानकारी, बुकिंग अवेलेबिलिटी) मौजूदा सिस्टम्स से लेना पड़ता है। बिना इंटीग्रेशन के, एजेंट सिर्फ पॉलिसी बता सकता है, एक्शन नहीं ले सकता।

अपने एजेंट को CRM, टिकटिंग सिस्टम, टेलीफोनी और बाकी उन सिस्टम्स से जोड़ें, जिन्हें आपके इंसान एजेंट्स क्वेरी सुलझाने में इस्तेमाल करते हैं। अच्छा इंटीग्रेटेड एजेंट बिलिंग क्वेरी को कस्टमर के अकाउंट को रियल टाइम में देखकर सुलझाता है—ना कि उन्हें ईमेल चेक करने को कहता है।

ElevenAgents में, बाहरी सिस्टम्स से कनेक्ट करना टूल्स के ज़रिए होता है। अपने एजेंट की सेटिंग्स में Tools टैब पर जाएं और अपनी ज़रूरत के हिसाब से इंटीग्रेशन टाइप चुनें:

• क्लाइंट टूल्स: यूज़र के ब्राउज़र या ऐप में एक्शन ट्रिगर करें।
• वेबहुक टूल्स: अपने बैकएंड से API कॉल्स के ज़रिए लाइव डेटा लें या अपने सिस्टम्स में एक्शन लें।
• इंटीग्रेशन टूल्स: Salesforce, Zendesk, Stripe जैसे थर्ड-पार्टी सर्विसेज़ से वेबहुक कॉन्फ़िगरेशन के ज़रिए कनेक्ट करें।

ElevenAgents सीधे Salesforce, Zendesk, Stripe, Twilio, Google Calendar और इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) सिस्टम्स से जुड़ता है, और कस्टम इंटीग्रेशन के लिए REST APIs और MCP भी देता है।

पूरा प्रोसेस देखना चाहते हैं? ElevenLabs का YouTube सीरीज़ है, जिसमें AI वॉइस एजेंट बनाना दिखाया गया है और पूरा बिल्ड प्रोसेस समझाया गया है।

ElevenAgents के साथ शुरुआत करें

ElevenAgents एंटरप्राइज सपोर्ट टीम्स के लिए बना है, जो कस्टमर सर्विस बेहतर करना और ज़्यादा क्वेरीज़ संभालना चाहती हैं। ElevenAgents से बने AI एजेंट्स को ये सब मिलता है:

• सब-सेकंड वॉयस लेटेंसी जिससे बातचीत नेचुरल लगती है, रोबोटिक नहीं।
• 70+ भाषाएं ऑटोमैटिक डिटेक्शन और रियल-टाइम स्विचिंग के साथ।
• एंटरप्राइज कंप्लायंस डिफ़ॉल्ट रूप से: SOC 2 टाइप II, ISO 27001, PCI DSS लेवल 1, HIPAA, GDPR।
• नेटिव इंटीग्रेशन Salesforce, Zendesk, Twilio, Stripe, Google Calendar और अन्य के साथ।
• ह्यूमन हैंडऑफ जिसमें पूरी बातचीत की जानकारी अगले एजेंट को मिलती है।

अगर आपकी टीम को कंप्लायंस, मल्टी-रीजन रोलआउट या डीप इंटीग्रेशन चाहिए, तो ElevenLabs के Forward Deployed Engineers आपकी टीम के साथ मिलकर डिप्लॉयमेंट स्कोप करते हैं और लॉन्च के बाद भी आपके KPIs के लिए जिम्मेदार रहते हैं। जब आप तैयार हों, तो अपना पहला एजेंट बनाएं. 

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