कन्वर्सेशनल AI को मापना: सफलता के लिए ज़रूरी मेट्रिक्स

कन्वर्सेशनल AI टूल्स चौबीसों घंटे कस्टमर सपोर्ट देने की लागत को बहुत कम कर देते हैं। इसके लिए न तो रात की शिफ्ट में स्टाफ रखना पड़ता है, न ही विदेश में भूमिकाएं आउटसोर्स करने से जुड़े डेटा प्राइवेसी के जोखिम उठाने पड़ते हैं।

लेकिन लागत बचत तभी मायने रखती है, जब AI एजेंट ग्राहकों की समस्याएं हल कर सके। सही मुख्य परफॉर्मेंस इंडिकेटर्स के साथ कन्वर्सेशनल AI को मापने से पता चलता है कि यह काम कर रहा है या नहीं, खासकर उन एंटरप्राइज़ के लिए जो बड़ी संख्या में ग्राहक प्रश्न संभालते हैं।

यह लेख बताता है कि कन्वर्सेशनल फ्लो और जवाब की सटीकता का मूल्यांकन ग्राहक अनुभव और आपके ब्रांड, दोनों की सुरक्षा कैसे करता है। हम बताते हैं कि कस्टमर एक्सपीरियंस टीमें कॉलर ग्रीटिंग पर प्रभावी A/B टेस्टिंग प्रयोग कैसे चलाती हैं। आप यह भी सीखेंगे कि भरोसेमंद, बहुभाषी कन्वर्सेशनल AI प्लेटफ़ॉर्म को कैसे बनाए रखें।

सारांश

• क्वालिटी, अनुभव और ऑपरेशनल मेट्रिक्स के आधार पर कन्वर्सेशनल AI को व्यवस्थित रूप से मापने से ग्राहक अनुभव की सुरक्षा के लिए ज़रूरी डेटा मिलता है।
• ऑटोमेटेड मूल्यांकन टूल्स बड़े स्तर पर कन्वर्सेशनल AI मेट्रिक्स को लगातार ट्रैक और बेहतर करते हैं, जबकि कर्मचारी नियमित स्पॉट चेक करते हैं।
• A/B टेस्ट में एक बार में सिर्फ एक खास वेरिएबल को अलग रखने से यह ठीक-ठीक पता लगाना आसान होता है कि क्या गलत हुआ, ताकि आप पहचानी गई समस्याओं को सीधे हल करने वाले सुधार लागू कर सकें।
• लगातार सुधार ज़रूरी है, क्योंकि AI कंपनियां अक्सर बेस मॉडल अपडेट करती हैं, जिससे पहले भरोसेमंद रहे चैटबॉट प्रोडक्शन में अलग तरह से व्यवहार कर सकते हैं।

कन्वर्सेशनल AI को मापने का मतलब और इसका महत्व

मापने में कन्वर्सेशनल AI का व्यवस्थित मूल्यांकन शामिल है कि आपके टेस्ट किए गए या डिप्लॉय किए गए AI एजेंट ग्राहक अनुरोधों को कितनी अच्छी तरह संभालते और समस्याएं हल करते हैं। लक्ष्य यह तय करना है कि आपके तय किए परफॉर्मेंस मानकों के आधार पर आपके ऑटोमेटेड सिस्टम वास्तविक दुनिया में मल्टी-टर्न बातचीत को कितने प्रभावी ढंग से संभालते हैं। ये मानक आमतौर पर दिखाते हैं कि मॉडल यूज़र के इरादे को कितनी अच्छी तरह समझते हैं, ब्रांड के अनुरूप रहते हैं, सटीक जवाब देते हैं और समस्या को सफलतापूर्वक हल करते हैं।

मॉडल का आकलन उस सिस्टम के लिए बहुत अतिरिक्त काम लग सकता है, जिसका मकसद आपकी टीम के काम कम करना है। लेकिन लगातार मूल्यांकन के बिना, यह जानना मुश्किल होगा कि मॉडल वास्तविक उपयोग के मामलों में कितना अच्छा काम करता है। दूसरे शब्दों में, आप जानते हैं कि आपका AI सिस्टम कस्टमर सपोर्ट ऑपरेशंस की लागत कम करता है, लेकिन क्या आप पक्का कर सकते हैं कि इससे ग्राहक खुश हो रहे हैं या वे दूसरे समाधान ढूंढ रहे हैं?

व्यापक मापन के लिए मॉडल को तीन मुख्य श्रेणियों में देखना ज़रूरी है:

• क्वालिटी: यूज़र के शुरुआती अनुरोध के आधार पर AI के जवाब कितने सटीक, सुसंगत और प्रासंगिक हैं, इसका आकलन करें। यहां मुख्य सवाल है: क्या AI सही जानकारी दे रहा है और यूज़र्स को सही जवाब दे रहा है, या वह हैलुसिनेट करके गलतियां कर रहा है?
• अनुभव: ग्राहक अनुभव का मूल्यांकन करें, जैसे AI ने कितनी जल्दी जवाब दिया और संतोषजनक जवाब देने में उसे कितने टर्न लगे। यहां मुख्य सवाल है: क्या अनुभव यूज़र को स्वाभाविक और मददगार लगता है, या रोबोटिक और निराशाजनक?
• ऑपरेशनल: तय करें कि सिस्टम भरोसेमंद ढंग से काम करता है और आपकी कस्टमर सपोर्ट ज़रूरतों के लिए किफायती समाधान बना रहता है या नहीं। यहां आम सवाल हैं: क्या सिस्टम का अपटाइम अच्छा है और क्या यह अपने उपयोग को सही ठहराने के लिए ज़रूरी रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट दे रहा है?

हर टीम के लिए सफलता का मतलब अलग होता है, और सपोर्ट को ऑटोमेट करने से पहले आपकी शुरुआती समस्याएं इसमें बड़ी भूमिका निभाती हैं। उदाहरण के लिए, अगर आपकी टीम को पहले 24/7 कस्टमर सपोर्ट बनाए रखने में दिक्कत होती थी, तो AI एजेंट की चौबीसों घंटे उपलब्धता कस्टमर सपोर्ट परफॉर्मेंस को आसानी से बेहतर बनाती है। हालांकि, कुल सफलता के लिए ये सभी श्रेणियां महत्वपूर्ण हैं। इसलिए अगर कोई सिस्टम हमेशा ऑनलाइन रहता है और बहुत कम क्रैश होता है, तब भी वह ग्राहकों के ज्यादा काम नहीं आएगा अगर वह रोबोटिक लगे और गलत जवाब गढ़े।

ट्रैक करने के लिए मुख्य कन्वर्सेशनल AI मेट्रिक्स

एजेंट की ग्राहक परफॉर्मेंस और यह जानने के लिए कि आपका मौजूदा इम्प्लीमेंटेशन वास्तविक व्यावसायिक मूल्य दे रहा है या नहीं, साफ़ और कार्रवाई योग्य आंकड़े ट्रैक करें। लगातार आकलन नियमित सुधार का रास्ता भी बनाता है। जब आप ठीक-ठीक पहचान लेते हैं कि वर्कफ़्लो में कहां रुकावटें हैं या कहां बदलाव चाहिए, तो मूल कारण को प्रभावी ढंग से दूर करने के लिए आपके पास डेटा होता है।

वॉइस कॉल और चैटबॉट की परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करते समय इन कन्वर्सेशनल AI मेट्रिक्स को शुरुआती बिंदु के रूप में इस्तेमाल करें:

• कंटेनमेंट रेट: उन पूछताछ का प्रतिशत ट्रैक करें जिन्हें ऑटोमेटेड चैनल में ही पूरी तरह हल कर दिया गया। लक्ष्य इंडस्ट्री, संदर्भ, उपयोग के मामले और बॉट के प्रकार के अनुसार अलग-अलग होते हैं। उदाहरण के लिए, 60–80% काफी मानक है रिटेल के लिए, जबकि ट्रैवल साइट्स के लिए यह आंकड़ा 40–60% के बीच रहता है।
• एस्केलेशन रेट: मापें कि AI एजेंट कितनी बार कॉल को किसी इंसान तक एस्केलेट किए बिना संभाल लेते हैं। सक्रिय कंपनियां जैसे ही भावना नकारात्मक होती है, कॉल को इंसानों तक ट्रांसफर करने के लिए ऑटोमैटिक थ्रेशहोल्ड तय करती हैं। अच्छी एस्केलेशन रेट इंडस्ट्री और काम की जटिलता पर निर्भर करती है, लेकिन 15–30% का लक्ष्य रखें।
• वर्ड एरर रेट (WER): ट्रैक करें कि कॉल या ट्रांसक्रिप्शन के दौरान AI शब्दों को कितनी सटीकता से “सुनता” है। इंडस्ट्री का अच्छा मानक 5% है, लेकिन आपको कम WER की ज़रूरत होगी रेगुलेटेड क्षेत्रों या हेल्थकेयर, फाइनेंस और कानून जैसी संवेदनशील जानकारी संभालने वाले उपयोग मामलों में।
• इंटेंट रिकग्निशन सटीकता: केवल शब्दों से आगे बढ़कर, सफल AI एजेंट परफॉर्मेंस की शुरुआत यूज़र की समस्या और ज़रूरत को सटीकता से समझने से होती है। सटीकता के लक्ष्य उपयोग के मामले और हर इंटेंट की श्रेणी के आधार पर अलग होते हैं।
• रिस्पॉन्स सटीकता: तय करें कि मॉडल कितनी भरोसेमंद तरीके से तथ्यात्मक और सार्थक जवाब देता है। ग्राहकों को उनकी समस्याएं हल करने में मदद देने के लिए यह बेहद अहम है। सामान्य कस्टमर सर्विस प्रश्नों के लिए 80% या अधिक चाहिए, लेकिन पेमेंट जैसे संवेदनशील उपयोग मामलों में 99% या अधिक की ज़रूरत होती है।
• हैलुसिनेशन रेट: रिस्पॉन्स सटीकता से करीबी संबंध होने पर भी, हैलुसिनेशन खास तौर पर नॉलेज बेस के आधार पर जवाबों की तथ्यात्मक सटीकता तय करता है। कम हैलुसिनेशन रेट मददगार जवाबों और यह सुनिश्चित करने के लिए अहम है कि मॉडल ऐसे वादे न करें जिन्हें कंपनी पूरा नहीं कर सकती। 
• ग्राहक संतुष्टि (CSAT): संतुष्टि जानने के लिए कॉल के बाद किए गए सर्वे से ग्राहक भावना जुटाएं। कंपनियां यह डेटा पांच-पॉइंट स्केल पर इकट्ठा करती हैं, लेकिन नतीजों को अक्सर प्रतिशत में बताती हैं। SurveyMonkey के अनुसार, अच्छे CSAT स्कोर आमतौर पर लगभग 70% से शुरू होते हैं, और कुछ कंपनियां 80% या अधिक का लक्ष्य रखती हैं।
• मीन ओपिनियन स्कोर (MOS): यह इंसान-केंद्रित मेट्रिक भी पांच-पॉइंट स्केल का उपयोग करता है, लेकिन इसका लक्ष्य यह मापना है कि AI का जवाब कितना स्वाभाविक लगता है और सिंथेटिक वॉइस कितनी स्पष्ट है। MOS का लक्ष्य लगभग 4.3-4.5.
• एंड-टू-एंड वॉइस लेटेंसी: यूज़र द्वारा अनुरोध पूरा करने और एजेंट के जवाब देना शुरू करने के बीच की कुल देरी गिनें। प्रोडक्शन-ग्रेड एजेंट 500 मिलीसेकंड से कम एंड-टू-एंड टाइम-टू-फर्स्ट-ऑडियो (TTFA) का लक्ष्य रखते हैं। ElevenLabs Flash v2.5 मॉडल फिलहाल इंटरनल मॉडल इन्फ़रेंस लेटेंसी लगभग 75 ms हासिल करता है। वास्तविक एंड-टू-एंड लेटेंसी आपके स्थान और इस्तेमाल किए गए एंडपॉइंट के प्रकार जैसे कारकों के साथ बदलती है।
• हर बातचीत की लागत: हर ऑटोमेटेड ग्राहक इंटरैक्शन की कुल ऑपरेशन लागत को इंसानी सेशन से तुलना करके मापें। ElevenLabs की बातचीत की कीमत 10 सेंट प्रति मिनट से शुरू होती है, जबकि कस्टमर सर्विस प्रतिनिधियों की औसत प्रति घंटे की तनख्वाह से पता चलता है कि इंसानी बातचीत की लागत लगभग 32 सेंट प्रति मिनट है। इससे लगभग 70% की लागत बचत होती है, हालांकि कीमत प्लान और उपयोग के अनुसार बदल सकती है। मौजूदा कीमतों के लिए ElevenLabs प्राइसिंग पेज देखें।

मॉडल परफॉर्मेंस मापने के लिए मेट्रिक्स चुनते समय, उन क्षेत्रों पर विचार करें जो आपकी इंडस्ट्री और बिज़नेस मॉडल के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, बैंकिंग और मरीज की जानकारी जैसे क्षेत्रों में सटीकता और तथ्यात्मकता बेहद अहम हैं, जबकि लेटेंसी, MOS और एस्केलेशन रेट उन कंपनियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं जो ग्राहक अनुभव को प्राथमिकता देती हैं। 

ध्यान रखें कि कुछ मेट्रिक्स दूसरे मेट्रिक्स के मूल कारण बताते हैं। उदाहरण के लिए, ज्यादा लेटेंसी से MOS स्कोर कम हो सकता है और परिणामस्वरूप CSAT में दिखने वाली ग्राहक संतुष्टि भी कम हो सकती है।

कन्वर्सेशनल AI की सटीकता कैसे मापें

लगभग 500 से 1,000 वास्तविक पुरानी बातचीत से ग्राउंड-ट्रुथ टेस्ट सेट बनाकर मॉडल की सटीकता मापें। वास्तविक लॉग में टाइपो, स्लैंग और यूज़र की गलतियों जैसी अव्यवस्थित, स्वाभाविक भाषा शामिल होती है, जो सिंथेटिक डेटा में अक्सर नहीं होती। फिर इंटेंट रिकग्निशन, रिस्पॉन्स सटीकता और हैलुसिनेशन रेट के आधार पर इन वास्तविक लॉग्स के विरुद्ध अपने सिस्टम का मूल्यांकन करें।

इन इंटरैक्शन के लिए LLM-as-a-judge स्कोरिंग विधि से ऑटोमेटेड मूल्यांकन चलाएं। हालांकि, यह पक्का करने के लिए कि वे मेल खाते हैं, ऑटोमेटेड स्कोर को हमेशा इंसानों द्वारा लेबल किए गए सिस्टम के विरुद्ध सत्यापित करें। फिर मानव समीक्षक एक सरल तीन-पॉइंट रूब्रिक के जरिए चैटबॉट परफॉर्मेंस के लिए साप्ताहिक स्पॉट चेक करें:

• सही: जवाब तथ्यात्मक और संदर्भ के अनुरूप है, और सीधे यूज़र के मुख्य इरादे को पूरा करता है।
• स्वीकार्य: जवाब तकनीकी रूप से सही और मददगार है, लेकिन इसमें कुछ मामूली शैलीगत समस्याएं, कुछ अटपटे वाक्यांश या ब्रांड के अनुरूप न होने वाला फ़ॉर्मेटिंग है।
• गलत: जवाब को तुरंत सुधारना चाहिए, क्योंकि इसमें तथ्यात्मक गलतियां, गंभीर हैलुसिनेशन या यूज़र के इरादे की पूरी तरह गलत समझ शामिल है।

आदर्श रूप से, मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए प्रति-इंटेंट विधि अपनाएं, क्योंकि AI एजेंट कुछ संदर्भों में अच्छा प्रदर्शन करते हैं और कुछ में बुरी तरह विफल हो जाते हैं। कुल आंकड़ों का उपयोग करने पर उच्च-परफॉर्मेंस वाले क्षेत्र महत्वपूर्ण कमजोरियों को छिपा सकते हैं।

हमने Next Reply (Scenario) टेस्टिंग को सीधे अपने ElevenAgents टेस्टिंग में शामिल करके इस वर्कफ़्लो को आसान बनाया है। Next Reply फीचर पूरे मल्टी-टर्न संवाद के बजाय एजेंट द्वारा भेजे गए फॉलो-अप मैसेज का मूल्यांकन करता है। हालांकि, आप मूल्यांकन बिंदु तक की चैट हिस्ट्री देते हैं और जवाब को पॉलिसी, टोन और क्वालिटी मानकों के आधार पर स्कोर करते हैं।

कन्वर्सेशनल AI जवाबों का A/B टेस्ट कैसे करें

A/B टेस्टिंग वास्तविक दुनिया का फीडबैक जुटाती है, ताकि ग्राहकों की पसंद का अनुमान न लगाना पड़े। फिर आप इस अनुभवजन्य डेटा से AI मॉडल की परफॉर्मेंस को फाइन-ट्यून करते हैं। मेट्रिक्स ट्रैक करने के बाद, आपकी टीम के पास संभवतः बदलने वाली चीजों या चलाने वाले प्रयोगों की सूची होगी। हालांकि, एक साथ कई चीजें बदलने पर यह समझना मुश्किल होता है कि क्या काम किया और क्या नहीं।

इसलिए, एक वैध टेस्ट चलाने के लिए बाकी नॉलेज बेस को स्थिर रखते हुए एक समय में सिर्फ एक खास वेरिएबल को अलग रखना ज़रूरी है। जिन तत्वों में बदलाव किया जा सकता है, उनमें शामिल हैं:

• ग्रीटिंग कॉपी: शुरुआती ग्रीटिंग मैसेज को सिर्फ “नमस्ते, मैं कैसे मदद कर सकता हूं?” कहने के बजाय कुछ खास बनाना, जैसे “नमस्ते। प्रोडक्ट चुनने में दिक्कत हो रही है?”
• वॉइस: कुछ परिस्थितियों में ग्राहक पुरुषत्व या स्त्रीत्व, टोन, इंटोनेशन और यहां तक कि एक्सेंट के आधार पर कुछ वॉइस को दूसरों की तुलना में अधिक पसंद कर सकते हैं।
• मॉडल रूटिंग: अत्यधिक सक्षम मॉडल आमतौर पर ज्यादा महंगे होते हैं, इसलिए जटिल और सरल प्रश्नों को उसी हिसाब से रूट करना अधिक कुशल और किफायती विकल्प है।
• प्रॉम्प्ट: प्रॉम्प्ट में कई घटक होते हैं, इसलिए एक बार में केवल एक पहलू बदलें, जैसे संदर्भ, उद्देश्य, शैली, टोन, ऑडियंस या रिस्पॉन्स टेम्पलेट (CO-STAR)।

टीमों को टेस्टिंग टाइमलाइन भी बदलनी चाहिए। कन्वर्सेशनल ट्रैफ़िक आमतौर पर वेब पेज व्यू से बहुत कम होता है, इसलिए सांख्यिकीय महत्व पाने के लिए आपको टेस्ट दिनों के बजाय हफ्तों तक चलाना होगा। अगर आपका वॉल्यूम बहुत कम है, तो छोटे बदलावों के बजाय बड़े, स्पष्ट बदलाव टेस्ट करें।

एक व्यावहारिक वर्कफ़्लो के लिए एजेंट वर्ज़निंग, तुलना और रोलबैक टूल्स भी चाहिए। हमने इन्हें सीधे ElevenAgents में बनाया है। 

डिप्लॉयमेंट से पहले कन्वर्सेशनल AI एजेंट का टेस्ट कैसे करें

कस्टमर सर्विस उन लोगों के साथ सीधा संपर्क बिंदु है जो आपके मुनाफे को प्रभावित करते हैं, और AI कभी-कभी छोटे बदलावों पर अप्रत्याशित प्रतिक्रिया देता है। इसलिए, किसी नए या संशोधित कन्वर्सेशनल AI एजेंट को प्रोडक्शन में लॉन्च करने से पहले हमेशा टेस्ट करें। सिर्फ “वाइब टेस्टिंग” काफी नहीं है।

हमने अपना ElevenAgents टेस्टिंग फ्रेमवर्क तीन मुख्य टेस्ट प्रकारों के आधार पर बनाया है, जो आपकी कन्वर्सेशनल AI पाइपलाइन के खास स्तरों को टारगेट करते हैं:

• सिमुलेशन टेस्टिंग: एक पूरा सिमुलेटेड यूज़र पर्सोना के साथ मल्टी-टर्न संवाद चलाती है, ताकि पुष्टि की जा सके कि संवाद पसंदीदा परफॉर्मेंस स्तरों को पूरा करता है या नहीं।
• Next Reply टेस्टिंग: जवाबों की उपयुक्तता और सटीकता की पुष्टि के लिए सिर्फ एजेंट के तत्काल जवाबों को खास टोन, पॉलिसी या अन्य सीमाओं के विरुद्ध टेस्ट करती है।
• टूल कॉल टेस्टिंग: यह सुनिश्चित करती है कि एजेंट जुड़े हुए APIs को सही ढंग से कॉल करें और उच्च-जोखिम वाले डेटाबेस लुकअप या ट्रांसफर के लिए ज़रूरी सटीक पैरामीटर्स भेजें।

कई हमलावर गलत इरादों से मॉडल को जेलब्रेक करने की कोशिश करते हैं, इसलिए लाइव होने से पहले आपको एडवर्सेरियल टेस्टिंग लेयर भी चाहिए। प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, ऑफ-टॉपिक बैट और नियम तोड़ने की कोशिशों को टेस्ट करने के लिए QA टीमों, प्रॉम्प्ट इंजीनियरों और रेड-टीम साइबरसिक्योरिटी विशेषज्ञों के साथ काम करें।

अंत में, यूज़र्स के छोटे समूह के लिए पायलट वर्ज़न लॉन्च करके और उनके वास्तविक व्यवहार की निगरानी करके चरणबद्ध रोलआउट अपनाएं। मॉडल को बड़े समूह या पूरे ग्राहक आधार के लिए जारी करने से पहले उसके पास होने के सख्त मानदंड तय करें। रिलीज़ की निगरानी के लिए एक जवाबदेह ओनर ज़रूर नियुक्त करें और अगर किसी बदलाव से परफॉर्मेंस मेट्रिक्स में गिरावट आए, तो रोलबैक का रास्ता बनाएं।

प्रोडक्शन में चैटबॉट परफॉर्मेंस का मूल्यांकन

अपना कन्वर्सेशनल AI मॉडल लॉन्च करने से पहले, हर उपयोग मामले के लिए सफलता कैसी दिखती है, यह तय करें। यह खासकर अत्यधिक रेगुलेटेड क्षेत्रों के ऐप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है, जहां सटीकता और डेटा प्राइवेसी के मानक ऊंचे और ज़रूरतें ज्यादा सख्त होती हैं।

ऑटोमेटेड जवाब बड़े स्तर पर मॉडल का A/B टेस्ट करना आसान बनाते हैं, लेकिन निष्पक्ष टेस्टिंग के लिए इसके साथ जरूरत के अनुसार ट्रांसक्रिप्ट पढ़ना और मानव टेस्टर्स का फीडबैक जोड़ना ज़रूरी है। ह्यूमन-इन-द-लूप बातचीत की वे बारीकियां पकड़ते हैं जिन्हें AI मॉडल मिस कर देते हैं, और डेटा की वे विशेषताएं भी जो कुल आंकड़ों में खो जाती हैं। व्यापक मूल्यांकन रणनीति में सेंटिमेंट एनालिसिस और सीधे यूज़र फीडबैक भी शामिल होते हैं।

लगातार सुधार उन परिपक्व सिस्टम को और अलग बनाता है जो निवेश पर अच्छा रिटर्न देते हैं। जहां प्रतिस्पर्धी टेस्टिंग और मॉनिटरिंग को अलग काम मानते हैं, वहीं एक परिपक्व पाइपलाइन इन्हें एक में जोड़ देती है। ऐसे में प्रोडक्शन की विफलताएं सीधे आपके टेस्ट सेट में शामिल होती हैं, ताकि अगला ऑप्टिमाइज़्ड एजेंट तैयार किया जा सके।

जब AI कंपनियां उन बेस मॉडल को अपडेट करती हैं जिन पर आपका एजेंट चलता है, तो नियमित बदलाव भी ज़रूरी हो जाते हैं। यह बदलाव अक्सर किसी पहले प्रभावी प्रॉम्प्ट को अचानक अविश्वसनीय या अनुचित जवाबों का कारण बना सकता है।

हमने यह फीडबैक लूप सीधे अपने प्लेटफ़ॉर्म में बनाया है। हमारे कन्वर्सेशन एनालिसिस टूल्स का उपयोग करके स्ट्रक्चर्ड डेटा कलेक्शन को ऑटोमेट करें और सेंटिमेंट का आसानी से मूल्यांकन करें। बड़े संगठन हमारे एंटरप्राइज़ कन्वर्सेशनल AI इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके दुनिया भर में अपने एजेंट्स को भरोसे के साथ मॉनिटर और स्केल करते हैं।

कस्टमर सर्विस मेट्रिक्स के लिए ElevenAgents के साथ शुरुआत करें

बड़े स्तर पर कन्वर्सेशनल AI को सफलतापूर्वक लॉन्च करने के लिए सिर्फ उच्च-गुणवत्ता वाली वॉइस और कम-लेटेंसी मॉडल काफी नहीं हैं। मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो को डिज़ाइन करने, बनाने, टेस्ट करने, डिप्लॉय करने और एडजस्ट करने के लिए आपको एक जुड़े हुए इकोसिस्टम की ज़रूरत है।

ElevenAgents आपको ज़रूरी स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर देता है। बेहतरीन नतीजों के लिए मॉडल को लगातार मॉनिटर और ऑप्टिमाइज़ करने हेतु आपकी टीम के पास Next Reply वेरिफ़िकेशन, सेंटिमेंट ट्रैकिंग और ऑटोमैटिक डेटा कलेक्शन जैसे टूल्स होते हैं। इससे भी बेहतर, आप रिग्रेशन को ग्राहकों तक पहुंचने से पहले ही पकड़ लेते हैं।

क्या आप कन्वर्सेशनल AI को मापने की प्रक्रिया आसान बनाना चाहते हैं? हमारे एजेंट टेस्टिंग फीचर्स देखें और जानें कि हमारी एंटरप्राइज़ टीमें भरोसेमंद एजेंट कैसे डिप्लॉय करती हैं, जो आपके कस्टमर सर्विस मेट्रिक्स बेहतर बनाते हैं। 

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कन्वर्सेशनल AI को मापने के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल