हम ElevenAgents के साथ हर महीने 22,000 सपोर्ट टिकट कैसे हल करते हैं
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हम अपना कस्टमर सपोर्ट ElevenAgents पर चलाते हैं और बिना किसी व्यक्ति को शामिल किए हर महीने 22,000 से ज़्यादा टिकट हल करते हैं। हमारा AI सपोर्ट एजेंट टेक्स्ट, स्क्रीनशॉट और PDF के साथ काम करता है और हमारे टिकटिंग प्लेटफ़ॉर्म से इंटीग्रेटेड है। यह लंबी बातचीत संभालता है, अकाउंट की जानकारी देखता है, कार्रवाई करता है और ज़रूरत पड़ने पर मामलों को सपोर्ट स्टाफ तक एस्केलेट करता है।
पिछले महीने, हमारे AI सपोर्ट एजेंट ने हमारे 65% टिकटों को शुरू से अंत तक हल किया। हमारे ElevenAgents साथी को जोड़ने से पहले शुरुआती जवाब में घंटों लगते थे, जो अब औसतन 60 सेकंड रह गया है। AI एजेंट द्वारा संभाली गई बातचीतों में से 70% को यूज़र्स ने सकारात्मक रेटिंग दी, जो हमारे मानव सपोर्ट की रेटिंग के अनुरूप है।
ElevenLabs कस्टमर सपोर्ट डेमो

हमने अपना सपोर्ट एजेंट कैसे बनाया
हमारी सपोर्ट टीम के पास हर मुख्य टिकट कैटेगरी के लिए पहले से विस्तृत स्टैंडर्ड ऑपरेटिंग प्रोसीजर्स थे—रिफंड, बिलिंग में बदलाव, प्रोफेशनल वॉइस क्लोन से जुड़े सवाल और बहुत कुछ। इसे बनाने का मुख्य काम इस मौजूदा जानकारी को ऐसी चीज़ में बदलना था, जिसे एजेंट भरोसेमंद तरीके से लागू कर सके। यहाँ ElevenAgents की दो सुविधाएँ अहम थीं: प्रोसीजर्स और वेबहुक टूल्स।
प्रोसीजर्स टीम्स को मौजूदा कस्टमर सपोर्ट स्टैंडर्ड ऑपरेटिंग प्रोसीजर्स (SOPs) को दोहराए जा सकने वाले एजेंट वर्कफ़्लो में बदलने देता है। हमने हर मुख्य टिकट कैटेगरी के लिए अपनी सपोर्ट टीम की प्लेबुक्स को Procedures में शामिल किया। रिफंड जारी करने जैसे अहम कामों के लिए हम Structured Procedures का इस्तेमाल करते हैं, ताकि हर कदम तय तरीके से उठाया जाए।
वेबहुक टूल्स कस्टमाइज़ किए जा सकने वाले टूल्स हैं, जो एजेंट को सब्सक्रिप्शन टियर, क्रेडिट उपयोग, यूज़र के स्वामित्व वाली वॉइसेज़ और अन्य यूज़र जानकारी को डायनामिक रूप से देखने देते हैं। वेबहुक टूल्स की मदद से हमारा सपोर्ट एजेंट आसानी से यूज़र की जानकारी एक्सेस कर सका, जिससे यूज़र की समस्या को शुरू से अंत तक हल करने की उसकी क्षमता बढ़ी।
जवाबों की गुणवत्ता बेहतर बनाना
इन सुविधाओं ने हमें अपनी कस्टमर सपोर्ट टीम के उच्च गुणवत्ता मानक तक पहुँचने में मदद की:
- चैनल व्यवहार सेटिंग्स। ईमेल और वॉइस यूज़र्स की अपेक्षाएँ अलग होती हैं। ईमेल यूज़र्स कम से कम जवाबों में समाधान चाहते हैं, जबकि वॉइस यूज़र्स रियल टाइम में ज़्यादा जवाबों के साथ स्वाभाविक, इंटरैक्टिव बातचीत की उम्मीद करते हैं। हमने चैनल व्यवहार सेटिंग्स शुरू कीं, ताकि हर चैनल अपने मानकों पर खरा उतरे—जैसे प्रोफेशनल ईमेल कम्युनिकेशन के स्तर के ईमेल जवाब।
- सिमुलेशन टेस्ट। हमने सिमुलेशन टेस्ट का इस्तेमाल यह समझने के लिए किया कि हमारी कस्टमर सपोर्ट टीम को सबसे अधिक मिलने वाले लगभग 50 परिदृश्यों में हमारा एजेंट कैसा काम करता है। इसके बाद Architect ने सभी टेस्ट भरोसेमंद तरीके से पास करने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट और प्रोसीजर्स में सुधार किए। अंत में, कॉन्फ़िगरेशन में बदलाव के बाद हमने यह पूरी टेस्ट सुइट फिर से चलाई, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि कोई रिग्रेशन न आया हो।
- शैडो मोड। हमने अपने शैडो मोड फीचर का इस्तेमाल यह देखने के लिए किया कि उसे डिप्लॉय करने से पहले हमारा एजेंट टिकटिंग सिस्टम में प्रोडक्शन ट्रैफ़िक पर कैसा व्यवहार करेगा। उसके जवाबों पर भरोसा होने के बाद हमने इसे प्रोडक्शन में रोल आउट कर दिया।
सिमुलेशन टेस्ट

Architect से संचालित सुधार चक्र
हमारी कस्टमर सपोर्ट टीम ग्राहकों को बेहतर समझने और हमारे AI एजेंट को बेहतर बनाने के लिए अपने रोज़ाना के वर्कफ़्लो में ElevenAgents Architect—हमारा नेचुरल लैंग्वेज एजेंट बिल्डर—का इस्तेमाल करती है:
कारणों को समझें। हम लगातार देखते हैं कि हमारा एजेंट टिकटों पर कहाँ अटकता है और कहाँ बेहतर कर सकता है। सिर्फ़ एक नेचुरल लैंग्वेज क्वेरी से Architect हमें प्रमुख टिकट कैटेगरी का विवरण देता है। पूछने पर यह यह भी बताता है कि किसी खास मामले को एस्केलेट क्यों किया गया—चाहे उसकी वजह नॉलेज बेस में कमी हो, कोई टूल न हो या ऐसी आंतरिक पॉलिसी हो जिसे हमें स्पष्ट करना है। मूल कारण ढूँढने के बाद Architect ऐसे बदलाव सुझाता है, जो हमारी समाधान दर बेहतर करेंगे।
Architect से टिकट विश्लेषण

बदलाव सुरक्षित रूप से लागू करें। एजेंट की परफ़ॉर्मेंस बेहतर करने के लिए हमारी सपोर्ट टीम अपडेट्स का ड्राफ़्ट बनाने, समीक्षा करने और उन्हें लागू करने के लिए Architect पर निर्भर करती है। कुछ भी रिलीज़ करने से पहले Architect नए सिमुलेशन टेस्ट बनाता है और उन्हें पूरी टेस्ट सुइट में जोड़ता है, ताकि नए प्रोसीजर्स की सफलता सुनिश्चित हो और बदलाव प्रोडक्शन में जाने से पहले रिग्रेशन पकड़े जा सकें।
हमारी कस्टमर सपोर्ट टीम ग्राहकों की ज़रूरतों को बेहतर ढंग से समझने, पॉलिसी अपडेट करने और किसी एक तरह के टिकट के लिए ओवरफ़िटिंग से बचने के लिए इस प्रक्रिया में शामिल रहती है। हालांकि, Architect ने उन्हें समस्याओं का पता लगाने, सुधार करने, टेस्ट करने और एजेंट की परफ़ॉर्मेंस बेहतर करने की ज़्यादा क्षमता दी है—उसी गति से जिसकी हमारे बढ़ते प्रोडक्ट पोर्टफ़ोलियो को ज़रूरत है।
आज ही खुद आज़माएं
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जेक ElevenAgents के लिए प्रोडक्ट और ग्रोथ पर काम करते हैं। ElevenLabs से पहले, उन्होंने Coinbase में चार साल तक कंज़्यूमर ऐप पर PM के तौर पर काम किया।





