AI लीड क्वालिफिकेशन: कैसे AI एजेंट्स बड़े पैमाने पर लीड्स को स्क्रीन और रूट करते हैं

जब इनबाउंड वॉल्यूम बढ़ता है, तो सेल्स रिप्स अक्सर ऐसे संभावित ग्राहकों के पीछे समय बर्बाद करते हैं जिनके पास बजट, जल्दी या खरीदने की पावर नहीं होती। आपकी टीम को जल्दी जवाब देना होता है, लेकिन हर इनक्वायरी को मैन्युअली छांटना उन खरीदारों से दूर कर देता है जो सच में सेल्स बातचीत के लिए तैयार हैं।

AI लीड क्वालिफिकेशन AI एजेंट्स का इस्तेमाल करके सेल्स संभावनाओं को लाइव वॉइस या चैट के ज़रिए स्क्रीन, स्कोर और रूट करता है, जिससे शुरुआती स्टेज की जानकारी इंसान के शामिल होने से पहले ही मिल जाती है। इसका नतीजा यह है कि आपके रिप्स अपना समय उन्हीं संभावित ग्राहकों पर लगाते हैं जो पहले से कन्फर्म और तैयार हैं, मैन्युअल स्क्रीनिंग पर नहीं।

इस गाइड के अंत तक, आप जान जाएंगे कि ऑटोमेटेड लीड क्वालिफिकेशन बड़े पैमाने पर कैसे काम करता है और कैसे एक एजेंट वर्कफ़्लो सेट करें जिससे आपके रिप्स के सामने जल्दी से जल्दी ज़्यादा क्वालिफाइड लीड्स आ सकें।

सारांश

• AI लीड क्वालिफिकेशन यह कन्फर्म करता है कि कोई संभावित ग्राहक खरीदने के लिए तैयार है या नहीं, वह भी असली बातचीत के ज़रिए, न कि सिर्फ पेज विज़िट या जॉब टाइटल जैसे बैकग्राउंड डेटा को स्कोर करके।
• AI लीड क्वालिफिकेशन एजेंट संभावित ग्राहकों से कुछ क्वालिफाइंग सवाल पूछता है, फिर उनके जवाबों के आधार पर उन्हें ऑटोमेटिकली रूट करता है—चाहे वह मीटिंग बुक करना हो, किसी रिप को अलर्ट करना हो, या नर्चर सीक्वेंस में डालना हो।
• बिज़नेस इनबाउंड और आउटबाउंड कॉल्स, वेब चैट और मल्टी-लैंग्वेज कन्वर्सेशन के लिए AI लीड क्वालिफिकेशन एजेंट्स का इस्तेमाल करते हैं, वह भी एक ही वर्कफ़्लो के साथ।

AI लीड क्वालिफिकेशन क्या है?

AI लीड क्वालिफिकेशन वह प्रक्रिया है जिसमें AI एजेंट संभावित ग्राहकों को लाइव बातचीत के ज़रिए स्क्रीन करता है, बिना इंसान की ज़रूरत के।

यह AI लीड स्कोरिंग से अलग है। जहां AI लीड स्कोरिंग बैकग्राउंड डेटा जैसे जॉब टाइटल, पेज विज़िट और फर्मोग्राफिक डेटा से संभावित ग्राहक की उपयुक्तता का अनुमान लगाता है, वहीं AI लीड क्वालिफिकेशन लाइव वॉइस या चैट कन्वर्सेशन के ज़रिए उपयुक्तता कन्फर्म करता है, जिससे वह संदर्भ भी पकड़ लेता है जो सिर्फ डेटा से नहीं मिल सकता।

क्योंकि यह उसी वक्त उपयुक्तता कन्फर्म करता है, बाद में अनुमान लगाने के बजाय, AI लीड क्वालिफिकेशन आपकी सेल्स प्रक्रिया को तीन तरीकों से सपोर्ट करता है:

• ऑटोमेटिक स्क्रीनिंग: रियल टाइम में हाई-इंटेंट खरीदारों को ठंडी इनक्वायरीज़ से अलग करता है, ताकि हर इनबाउंड कॉल या फॉर्म फिल्टर करने का काम रिप्स को न करना पड़े।
• आपका CRM अपडेट रखता है: बातचीत के दौरान ही क्वालिफिकेशन डिटेल्स लॉग करता है और लीड स्टेटस अपडेट करता है, बाद में रिप से एंट्री करवाने की ज़रूरत नहीं।
• तुरंत रूटिंग: जैसे ही कॉल खत्म होती है, हर संभावित ग्राहक को सीधे मीटिंग, रिप या नर्चर सीक्वेंस में भेज देता है, मैन्युअल हैंडऑफ की ज़रूरत नहीं।

यहां स्पीड उतनी ही ज़रूरी है जितनी एक्युरेसी। जो लीड फॉर्म भरने के एक मिनट के अंदर जवाब सुनती है, वह एक दिन या हफ्ते बाद संपर्क की गई लीड से अलग होती है। क्योंकि AI एजेंट फॉर्म आते ही कॉल या मैसेज कर सकता है, क्वालिफिकेशन उसी वक्त होती है जब इंटेंट सबसे ज़्यादा होता है, बाद में नहीं।

ElevenLabs ने यह खुद अपनी कॉन्टैक्ट-सेल्स फॉर्म पर देखा: इनबाउंड AI एजेंट लागू करने के बाद जो तुरंत जवाब देता है, क्वालिफाइड लीड्स को दिनों तक कॉलबैक का इंतजार करने के बजाय मिनटों में मीटिंग बुक होने लगी।

यहां एक उदाहरण है कि AI लीड क्वालिफिकेशन एजेंट आपकी सेल्स टीम की कैसे मदद करता है। कोई संभावित ग्राहक कॉल करके प्राइसिंग पूछता है। सीधे रिप को ट्रांसफर करने के बजाय, एजेंट कुछ सवाल पूछता है जैसे बजट और टाइमलाइन। अगर लीड क्लियर हो जाती है, तो एजेंट मीटिंग बुक करता है या कॉल ट्रांसफर करता है।

अगर लीड क्लियर नहीं होती, तो एजेंट वजह लॉग करता है और लीड को नर्चर सीक्वेंस में भेज देता है। दोनों ही सूरत में, आपकी टीम डेड एंड्स के पीछे कम समय लगाती है और उन संभावित ग्राहकों पर ज़्यादा ध्यान देती है जो खरीदने के लिए तैयार हैं।

लीड क्वालिफिकेशन कैसे काम करता है: BANT फ्रेमवर्क

यह पता लगाने के लिए कि कोई संभावित ग्राहक सही है या नहीं, सेल्स टीमें आमतौर पर BANT फ्रेमवर्क पर निर्भर करती हैं:

• बजट: क्या संभावित ग्राहक के पास आपके समाधान के लिए फाइनेंशियल रिसोर्सेज हैं?
• अथॉरिटी: क्या एजेंट से बात करने वाले व्यक्ति के पास खरीदारी की मंज़ूरी देने की पावर है?
• ज़रूरत: क्या संभावित ग्राहक के सामने कोई खास, पहचानी गई समस्या है जिसे आपका प्रोडक्ट हल करता है?
• टाइमलाइन: खरीदार को समाधान कितनी जल्दी चाहिए?

AI एजेंट के साथ, आप BANT को अपने एजेंट्स के लिए संभावित ग्राहकों का मूल्यांकन करने का आधार बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप कह सकते हैं कि क्वालिफाइड संभावित ग्राहक के पास कम से कम $10,000 का बजट है, कॉल पर नामित निर्णयकर्ता है, कोई खास समस्या है जिसे एजेंट आपके प्रोडक्ट से जोड़ सकता है, और अगले 90 दिनों में खरीदने की योजना है। ये थ्रेशोल्ड एक बार सेट करें, और एजेंट हर बातचीत को इन्हीं के हिसाब से चेक करेगा, सही फॉलो-अप सवाल पूछेगा और हर क्राइटेरिया को स्कोर करेगा।

लीड स्कोरिंग, AI लीड क्वालिफिकेशन एजेंट्स और इंसान रिप्स साथ कैसे काम करते हैं

AI लीड स्कोरिंग, AI लीड क्वालिफिकेशन और इंसान रिप्स आपकी पाइपलाइन में अलग-अलग समस्याएं हल करते हैं: लीड स्कोरिंग पैसिव सिग्नल्स से बड़ी संख्या में लीड्स को प्राथमिकता देती है, AI क्वालिफिकेशन एजेंट्स असली बातचीत के ज़रिए उपयुक्तता कन्फर्म करते हैं, और इंसान रिप्स उन डील्स में जजमेंट लाते हैं जहां ज़रूरत है। सबसे असरदार सेल्स टीमें तीनों को मिलाकर काम करती हैं, हर कोई वह कवर करता है जो दूसरा नहीं कर सकता। AI से इंसान को हैंडऑफ कहां होता है, यह देखने के लिए हमारा AI SDRs गाइड देखें।

मेडिकेयर ओपन एनरोलमेंट पीरियड के दौरान, हेल्थकेयर प्लेटफॉर्म MyPlanAdvocate ने ElevenAgents लागू किया ताकि इनबाउंड स्क्रीनिंग कॉल्स को संभालकर योग्य उपभोक्ताओं को सीधे लाइसेंसशुदा प्रतिनिधियों तक रूट किया जा सके।

ऑटोमेटेड सिस्टम ने पीक एनुअल एनरोलमेंट पीरियड में लगभग 2,10,000 कॉल्स प्रति माह प्रोसेस कीं, और जो इनबाउंड कॉल्स AI प्री-क्वालिफिकेशन के बाद लाइसेंसशुदा इंसान एजेंट्स तक पहुंचीं, वे कंपनी के पुराने औसत से दो गुना ज़्यादा कन्वर्ट हुईं।

आपकी सेल्स टीम की स्थिति अलग हो सकती है, लेकिन मूल सिद्धांत वही रहता है: AI एजेंट्स पहले रिपिटिटिव स्क्रीनिंग का काम संभालते हैं ताकि इंसान प्रतिनिधि अपनी एनर्जी उन संभावित ग्राहकों पर लगा सकें जो पहले से उपयुक्तता और जल्दी दिखा चुके हैं।

AI एजेंट्स बड़े पैमाने पर लीड्स को कैसे क्वालिफाई करते हैं

AI एजेंट्स इनबाउंड और आउटबाउंड वर्कफ़्लो में लगातार स्क्रीनिंग बातचीत चलाकर बड़े पैमाने पर लीड्स को क्वालिफाई करते हैं। इनबाउंड एजेंट्स तब जवाब देते हैं जब खरीदार संपर्क करते हैं, और आउटबाउंड एजेंट्स CRM एक्टिविटी, कैंपेन लिस्ट्स या फॉलो-अप ट्रिगर्स के आधार पर लीड्स को फिर से एंगेज करते हैं।

इनबाउंड लीड क्वालिफिकेशन

इनबाउंड लीड क्वालिफिकेशन तब शुरू होता है जब कोई संभावित खरीदार आपकी कंपनी से संपर्क करता है, आमतौर पर डेमो फॉर्म भरकर, चैट खोलकर या आपकी सेल्स नंबर पर कॉल करके। एजेंट तुरंत इनबाउंड रिक्वेस्ट का जवाब देता है और आपकी सेल्स क्राइटेरिया के हिसाब से क्वालिफिकेशन बातचीत शुरू करता है।

जैसे-जैसे खरीदार अपनी ज़रूरतें बताता है, एजेंट ज़रूरी डिटेल्स पहचानता है, फॉलो-अप सवाल पूछता है और इतना संदर्भ बनाता है कि अगला कदम तय कर सके।

उदाहरण के लिए, कोई खरीदार कह सकता है, “हमें अगले महीने अपनी रिन्यूअल डेट से पहले अपना मौजूदा सिस्टम बदलना है।” एजेंट जल्दी की लेवल पकड़ता है, डेडलाइन कन्फर्म करता है और बातचीत को उस जानकारी की तरफ ले जाता है जो आपकी सेल्स टीम को लीड क्वालिफाई करने के लिए चाहिए।

नीचे दिए गए लीड क्वालिफिकेशन एजेंट के साथ खुद ट्राई करें और देखें कि AI एजेंट प्रैक्टिकल इनबाउंड कॉल्स को कैसे संभालता है।

आउटबाउंड लीड क्वालिफिकेशन

आउटबाउंड क्वालिफिकेशन में वही स्क्रीनिंग लॉजिक इस्तेमाल होता है जो इनबाउंड में, लेकिन यहां एजेंट आपकी तय की गई क्वालिफिकेशन के आधार पर लीड से खुद संपर्क करता है।

टीमें किसी खास डिजिटल सिग्नल के तुरंत बाद ऑटोमेटेड आउटरीच ट्रिगर कर सकती हैं, जैसे कोई इनएक्टिव लीड प्राइसिंग पेज पर लौटे, या परिभाषित लिस्ट्स पर ऑटोमेटेड बैच कैंपेन लॉन्च कर सकती हैं, वह भी एक पूरी आउटबाउंड AI कॉलिंग स्ट्रैटेजी के साथ। संभावित ग्राहक से संपर्क करने से पहले, एजेंट आपके CRM या कैंपेन लिस्ट्स से संदर्भ लेता है ताकि मैसेज प्रासंगिक हो और पिछले कस्टमर इंटरैक्शन का ज़िक्र कर सके।

उदाहरण के लिए, जब पिछले क्वार्टर का कोई शांत संभावित ग्राहक आपकी साइट पर लौटता है, तो CRM इवेंट एक प्रोएक्टिव फॉलो-अप कॉल ट्रिगर कर सकता है। एजेंट पिछली डेमो रिक्वेस्ट का ज़िक्र करता है, पूछता है कि क्या प्रोजेक्ट फिर से एक्टिव हुआ है, और टाइमलाइन पैरामीटर्स को डायनामिकली अपडेट करता है। यही लॉजिक आउटबाउंड AI SDRs बड़े पैमाने पर कॉलिंग कैंपेन चलाने के लिए इस्तेमाल करते हैं।

नीचे दिया गया उदाहरण दिखाता है कि एक एक्टिव आउटबाउंड वर्कफ़्लो कैसे चलता है।

आउटबाउंड के लिए कंप्लायंस और कम्युनिकेशन गार्डरेल्स

अमेरिका में, आउटबाउंड कैंपेन सख्त टेलीकम्युनिकेशन नियमों के तहत चलते हैं, इसलिए आउटबाउंड वर्कफ़्लो में ऑटोमेटेड कंप्लायंस गार्डरेल्स ज़रूरी हैं, जैसे Do Not Call (DNC) रजिस्ट्रियों के लिए नेटिव फ़िल्टरिंग और इंटीग्रेटेड कंसेंट ट्रैकिंग।

ElevenAgents गार्डरेल्स को Telephone Consumer Protection Act (TCPA) के कंप्लायंस को सपोर्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम ऐसे गार्डरेल्स भी शामिल करते हैं जो एजेंटिक बातचीत को और प्रोडक्टिव बनाते हैं, जैसे:

• वॉइसमेल इंटेलिजेंस: सटीक वॉइसमेल डिटेक्शन से एजेंट आंसरिंग मशीन को पहचान लेता है, जिससे सिस्टम रिकॉर्डिंग के ऊपर बोलने से बचता है।
• सीमलेस हैंडऑफ: जैसे ही संभावित ग्राहक कंप्लायंस चेक पास करता है और आपकी स्क्रीनिंग क्राइटेरिया से मेल खाता है, एजेंट इनबाउंड वर्कफ़्लो की तरह ही रियल टाइम रूटिंग करता है—रिकॉर्ड्स अपडेट करता है या तुरंत मीटिंग शेड्यूल करता है।

ये गार्डरेल्स मिलकर आउटबाउंड कैंपेन को बड़े पैमाने पर चलाने देते हैं, वह भी कंप्लायंस या खुद बातचीत की क्वालिटी से समझौता किए बिना।

AI लीड क्वालिफिकेशन एजेंट को एक घंटे से भी कम में कैसे सेट करें

ElevenAgents टेम्प्लेट्स टीमों को लीड क्वालिफिकेशन वर्कफ़्लो के लिए एक प्रैक्टिकल शुरुआती पॉइंट देते हैं। प्रॉम्प्ट, टूल कनेक्शन और रूटिंग रूल्स को शुरू से बनाने के बजाय, आपकी टीम टेम्प्लेट से शुरू कर सकती है और प्रीसेट्स को अपनी सेल्स क्राइटेरिया के हिसाब से एडजस्ट कर सकती है।

शुरुआती लक्ष्य सिंपल है: एक काम करने वाला वर्शन बनाएं, उसे रियलिस्टिक बातचीत के साथ टेस्ट करें, और कन्फर्म करें कि एजेंट लीड्स को सही तरीके से रूट कर रहा है।

यही वर्कफ़्लो पायलट स्टेज से कहीं आगे तक आसानी से स्केल करता है: Better का AI लोन एजेंट अब हर महीने लगभग 1 लाख मॉर्टगेज कॉल्स में से 35.5% बोर्रोअर इनक्वायरीज़ को पूरी तरह ऑटोमेट करता है, और Cars24 ने 30 लाख मिनट से ज़्यादा AI-सपोर्टेड कॉल्स लॉग की हैं।

स्टेप 1: टेम्प्लेट चुनें

अपनी ज़रूरत के हिसाब से ElevenAgents टेम्प्लेट लाइब्रेरी से लीड क्वालिफिकेशन टेम्प्लेट चुनें। टेम्प्लेट से शुरू करने पर आपके वर्कस्पेस को तुरंत ये बेसिक चीज़ें मिलती हैं:

• प्रीबिल्ट आर्किटेक्चर: एक काम करने वाला शुरुआती प्रॉम्प्ट, सैंपल क्वालिफिकेशन लॉजिक और पहले से मैप किए गए रूटिंग पाथ्स तुरंत मिल जाते हैं।
• BANT सेपरेशन: इनबाउंड लीड क्वालिफायर के लिए, टेम्प्लेट सेटअप अपने आप हॉट लीड्स को नर्चर ट्रैक्स से अलग करता है।
• कस्टमाइज़ेशन कंट्रोल: एजेंट का मुख्य लक्ष्य, ओपनिंग ग्रीटिंग मैसेज, खास क्वालिफिकेशन सवाल और फाइनल हैंडऑफ रूल्स अपने बिज़नेस के हिसाब से एडजस्ट करें।

टेम्प्लेट्स आपको वर्कफ़्लो स्ट्रक्चर पहले ही दे देते हैं, जिससे आप फ्लो सेट करने में कम और लीड क्वालिफाइड करने के नियम तय करने में ज़्यादा समय लगाते हैं।

स्टेप 2: अपने टूल्स कनेक्ट करें

वो टूल्स कनेक्ट करें जिनकी आपके एजेंट को लीड्स को क्वालिफाई, रूट और हैंडऑफ करने के लिए ज़रूरत है। आपके वर्कफ़्लो के हिसाब से इसमें ये शामिल हो सकते हैं:

• शेड्यूलिंग प्लेटफॉर्म्स: Cal.com जैसे शेड्यूलिंग प्लेटफॉर्म को लिंक करें ताकि एजेंट रिप की उपलब्धता चेक कर सके और तुरंत मीटिंग बुक कर सके।
• CRMs: Salesforce जैसे CRM को कनेक्ट करें ताकि सिस्टम लीड स्टेटस को ऑटोमेटिकली अपडेट कर सके और बातचीत का सार सीधे कस्टमर रिकॉर्ड में लॉग कर सके।
• CCaaS सिस्टम्स: Twilio या Genesys जैसे सिस्टम को कॉन्फ़िगर करें ताकि एजेंट क्वालिफाइड कॉलर्स को तुरंत सही सेल्स रिप्रजेंटेटिव तक ट्रांसफर कर सके।

ElevenAgents इंटीग्रेशन डाक्यूमेंटेशन तकनीकी सेटअप स्टेप्स को और विस्तार से कवर करता है, और क्वालिफिकेशन टेम्प्लेट Salesforce और Cal.com के लिए पहले से प्री-कॉन्फ़िगर आता है, जिससे आपकी टीम सेटअप के दौरान या बाद में Tools मेन्यू से ये कनेक्शन ऑथराइज़ कर सकती है।

यही सेटअप ElevenLabs अपने अंदरूनी काम में भी इस्तेमाल करता है: हमारा अपना AI SDR 76% इनबाउंड लीड्स को पूरी तरह क्वालिफाई करता है, मीटिंग बुक करता है और क्वालिफिकेशन डिसीजन सीधे CRM में लिखता है।

स्टेप 3: एजेंट कॉन्फ़िगर करें

वो बेसिक सेटिंग्स सेट करें जो आपके एजेंट की पहचान और कम्युनिकेशन स्टाइल को गाइड करती हैं। वर्कस्पेस डैशबोर्ड में ये मुख्य एलिमेंट्स चुनें और कॉन्फ़िगर करें:

• नाम: अपने एजेंट को एक साफ-सुथरा नाम दें ताकि उसकी भूमिका आपकी सेल्स वर्कफ़्लो में पहचान में आ सके।
• पहला मैसेज: वह ग्रीटिंग लिखें जो एजेंट संभावित ग्राहक से बातचीत शुरू करते वक्त इस्तेमाल करेगा।
• LLM मॉडल: अंडरलाइनिंग लैंग्वेज मॉडल चुनें जो रीजनिंग डेप्थ और कन्वर्सेशनल स्पीड का बैलेंस रखता हो। ज़्यादा सक्षम मॉडल जटिल या अस्पष्ट जवाबों को बेहतर संभालता है, लेकिन हल्का मॉडल तेज़ी से जवाब देता है, जो लाइव वॉइस बातचीत में ज़्यादा मायने रखता है।
• भाषा: अपने एजेंट की मुख्य भाषा दर्जनों सपोर्टेड ऑप्शन्स में से सेट करें। ज़्यादा मार्केट्स तक पहुंचने के लिए, खास भाषाएं जोड़ें, और एजेंट मल्टी-लैंग्वेज मॉडल पर स्विच कर सकेगा।
• वॉइस: वॉइस लाइब्रेरी में से हज़ारों रेडीमेड वॉइस चुनें, जिन्हें एक्सेंट, स्टाइल और यूज़ केस के हिसाब से फ़िल्टर किया जा सकता है।

एक बार बेसिक्स सेट हो जाएं, तो सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखें: वे इंस्ट्रक्शंस जो एजेंट की पर्सोना, मुख्य उद्देश्य और क्वालिफिकेशन रूल्स तय करते हैं। अपने प्रॉम्प्ट को साफ-सुथरे सेक्शन्स में बांटें—जैसे पर्सोना, गोल और गार्डरेल्स—ताकि एजेंट को पता रहे कि उसे क्या करना है और क्या कभी नहीं करना, जैसे अप्रूव्ड रेंज के बाहर प्राइसिंग कोट करना।

सिस्टम प्रॉम्प्ट को ऑप्टिमाइज़ करने की खासियतों के बारे में और जानने के लिए हमारा प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड देखें।

स्टेप 4: नॉलेज बेस भरें

एक फोकस्ड नॉलेज बेस एजेंट को खरीदार के सवालों के सही जवाब देने में मदद करता है और बातचीत को आपकी क्वालिफिकेशन क्राइटेरिया के दायरे में रखता है, ताकि वह बिना सपोर्ट के दावे या ऑफ-प्रोसेस सेल्स सलाह न देने लगे। आप एजेंट के नॉलेज बेस में अप्रूव्ड सेल्स मटीरियल जोड़ सकते हैं, फिर उन डॉक्युमेंट्स को अपने नॉलेज बेस डैशबोर्ड से मैनेज कर सकते हैं।

वो सोर्स मटीरियल जोड़ें जिसे आपकी टीम ने सेल्स बातचीत के लिए अप्रूव किया है, जैसे:

• प्रोडक्ट डाक्यूमेंटेशन
• प्राइसिंग गाइडेंस
• एलिजिबिलिटी क्राइटेरिया
• FAQ
• अप्रूव्ड वेबसाइट URLs

एजेंट के लाइव होने के बाद, उन बातचीत के ट्रांसक्रिप्ट्स रिव्यू करें जिनमें वह अच्छे से जवाब नहीं दे पाया, और वह मिसिंग संदर्भ नॉलेज बेस में जोड़ दें। इस तरह, आपका एजेंट असली इस्तेमाल के साथ बेहतर होता जाएगा, न कि एक जैसा ही रहेगा।

स्टेप 5: क्वालिफिकेशन क्राइटेरिया तय करें

वो क्राइटेरिया तय करें जिनके आधार पर एजेंट तय करेगा कि लीड सेल्स फॉलो-अप के लिए तैयार है या नहीं। ElevenAgents के साथ, टीमें यह लॉजिक वर्कफ़्लो बिल्डर में एडिट करती हैं, जो एक ग्राफ-बेस्ड एडिटर है जिसमें नोड्स में क्राइटेरिया और इंस्ट्रक्शंस होते हैं, और एजेंट संभावित ग्राहक की बातों के आधार पर उनके बीच मूव करता है।

रूटिंग सिर्फ सिंपल हॉट-लीड या नर्चर-लीड स्प्लिट तक सीमित नहीं है। एक ही क्वालिफिकेशन नोड कई रास्तों में बंट सकता है, जैसे संभावित ग्राहक को प्रीमियम डील, रिफंड बातचीत या जनरल मीटिंग बुकिंग की तरफ भेजना, यह इस पर निर्भर करता है कि वे क्या मांग रहे हैं। एजेस पीछे भी जा सकते हैं: अगर संभावित ग्राहक बीच में डाउट जताता है, तो वर्कफ़्लो उसे फिर से क्वालिफिकेशन नोड पर भेज सकता है, ताकि एजेंट और संदर्भ इकट्ठा कर सके, बजाय इसके कि उसे जबरन कोई फैसला लेना पड़े।

एक बार आपने ये रास्ते तय कर लिए, तो आपको यह कन्फर्म करने का तरीका चाहिए कि एजेंट सच में इन्हीं पर चल रहा है। इसके लिए सक्सेस इवैल्यूएशन टेस्ट्स का इस्तेमाल करें ताकि पता चले कि एजेंट ने वर्कफ़्लो सही से फॉलो किया या नहीं। हर इवैल्यूएशन बातचीत के ट्रांसक्रिप्ट को चेक करता है और सक्सेस, फेल्योर या अननोन के साथ कारण बताता है। लीड क्वालिफिकेशन के लिए, यह दिखा सकता है कि एजेंट ने सही डिटेल्स इकट्ठा कीं और लीड को सही नतीजे तक पहुंचाया।

स्टेप 6: टेस्ट करें और लागू करें

ElevenAgents मेन्यू के “Test” सेक्शन में जाएं, फिर “Simulation tests” बनाएं और चलाएं ताकि देखें कि आपका एजेंट कितना अच्छा परफॉर्म करता है। टेस्ट कॉन्फ़िगर करने के लिए, बस अपनी सक्सेस क्राइटेरिया (पास और फेल कैसा दिखता है) तय करें और सिम्युलेटेड सीनारियो डिस्क्राइब करें। इसमें ये शामिल हो सकते हैं:

• एक संभावित ग्राहक जिसके पास कन्फर्म बजट है और अगले दो हफ्तों में खरीदने का फैसला चाहिए, जो क्वालिफिकेशन में जल्दी आगे बढ़ना चाहता है।
• एक संभावित ग्राहक जिसे सच में दिलचस्पी है लेकिन बजट अलॉट नहीं है, टेस्ट करें कि एजेंट क्लियर डिसक्वालिफायर को अच्छे से संभालता है या नहीं।
• कोई छात्र जो क्लास प्रोजेक्ट के लिए रिसर्च कर रहा है, खरीदने का इरादा नहीं है, टेस्ट करें कि एजेंट नॉन-लीड को ओवर-क्वालिफाई करने से बचता है या नहीं।
• कोई संभावित ग्राहक जो हर सवाल का अस्पष्ट या गोलमोल जवाब देता है, टेस्ट करें कि एजेंट बिना जबरन फैसला करवाए क्लैरिटी के लिए पुश करता है या नहीं।
• कोई एंटरप्राइज खरीदार जो बताता है कि उसे कई स्टेकहोल्डर्स से मंज़ूरी चाहिए, टेस्ट करें कि एजेंट लंबी, कम सीधी क्वालिफिकेशन प्रक्रिया को संभालता है या नहीं।

हर टेस्ट के लिए देखें:

• क्या एजेंट ने सही क्वालिफिकेशन डिटेल्स इकट्ठा कीं?
• क्या एजेंट ने वही सवाल दोहराने से बचा जिन्हें संभावित ग्राहक पहले ही जवाब दे चुका था?
• क्या एजेंट ने अस्पष्ट जवाबों को बिना जबरन फैसला करवाए संभाला?
• क्या लीड सही रास्ते पर पहुंची?
• क्या CRM अपडेट, मीटिंग बुकिंग या ट्रांसफर उम्मीद के मुताबिक हुआ?

जब आपकी टेस्ट बातचीत भरोसेमंद नतीजे देने लगे, तो एजेंट को अपनी चुनी हुई चैनल्स पर लागू करें, जैसे इनबाउंड फोन लाइन, वेबसाइट चैट विजेट या WhatsApp वर्कफ़्लो। सीमित लॉन्च से शुरू करें, शुरुआती बातचीत रिव्यू करें, और जैसे-जैसे वर्कफ़्लो स्टेबल हो, वॉल्यूम बढ़ाएं।

ElevenAgents के साथ अपना पहला लीड क्वालिफिकेशन एजेंट बनाएं

AI लीड क्वालिफिकेशन सेल्स टीमों को यह तय करने का तेज़ और लगातार तरीका देता है कि कौन से संभावित ग्राहक सेल्स बातचीत के लिए तैयार हैं, वह भी बिना हेडकाउंट बढ़ाए या स्पीड-टू-लीड कम किए।

एक बार अपनी क्वालिफिकेशन क्राइटेरिया सेट करें, और ElevenAgents उन्हें लगातार लागू करता है, दिन हो या रात, चाहे संभावित ग्राहक कॉल करे, चैट खोले या 70+ सपोर्टेड भाषाओं में से किसी में भी संपर्क करे। टेम्प्लेट्स से एक घंटे से भी कम में काम करने वाला एजेंट मिल जाता है, और सिम्युलेशन टेस्टिंग से आप वर्कफ़्लो को असली संभावित ग्राहक तक पहुंचने से पहले ही वेरिफाई कर सकते हैं।

एजेंट बनाएं शुरू करने के लिए, या सेल्स से बात करें ताकि अपनी टीम के लिए लीड क्वालिफिकेशन वर्कफ़्लो डिज़ाइन करवा सकें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल