ऑम्निचैनल AI एजेंट्स: हर चैनल के लिए एक एजेंट
- लेखक
- Jack Limebear
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ग्राहक हर टचपॉइंट पर सहज अनुभव की उम्मीद करते हैं। वे आपकी वेबसाइट पर चैट कर रहे हों, SMS, WhatsApp या Telegram पर संदेश भेज रहे हों, आपकी सपोर्ट लाइन पर कॉल कर रहे हों या ईमेल से फ़ॉलो-अप कर रहे हों—वे आपके व्यवसाय के साथ एक लगातार चलने वाली बातचीत चाहते हैं, हर चैनल के लिए अलग बातचीत नहीं।
एक ओमनीचैनल AI एजेंट इस उम्मीद को पूरा करता है। यह चैनलों के बीच संदर्भ बनाए रखते हुए हर डिप्लॉयमेंट पर काम करता है, ग्राहकों को उनके मौजूदा चैनल पर जवाब देता है और आपके पूरे ब्रांड में एक एकसमान अनुभव बनाता है।
हमारे वेबिनार हर चैनल पर एजेंट डिप्लॉय करना पर आधारित, यह गाइड बताती है कि आप एक बार बनाकर हर जगह कैसे डिप्लॉय कर सकते हैं। जानें कि ओमनीचैनल AI एजेंट क्या है, इसकी आर्किटेक्चर कैसे काम करती है और हर चैनल पर एक जैसा ग्राहक अनुभव देने के लिए आप इसका इस्तेमाल कैसे कर सकते हैं।
सारांश
- ओमनीचैनल AI एजेंट एक ही AI एजेंट है, जो एक कॉन्फ़िगरेशन, एक नॉलेज बेस और गार्डरेल्स के एक सेट से हर कम्युनिकेशन चैनल पर ग्राहकों की सेवा करता है।
- ओमनीचैनल, मल्टीचैनल से अलग है: मल्टीचैनल का मतलब कई चैनलों पर मौजूद होना है, जबकि ओमनीचैनल में उन चैनलों का एक ही दिमाग होता है और संदर्भ ग्राहक के साथ चैनलों के बीच चलता है।
- सबसे मज़बूत आर्किटेक्चर हर चैनल को एक ट्रायेज लेयर में भेजती है, जो उसे विशेषज्ञ सब-एजेंट्स को सौंपती है। हर सब-एजेंट के पास सीमित टूल्स, अपना बातचीत का लक्ष्य और अपने काम के लिए सही मॉडल होता है।
- वॉइस को बाद में जोड़ना सबसे मुश्किल है, इसलिए वॉइस-फर्स्ट बनाएं और टेक्स्ट चैनलों को चैट प्लैटफ़ॉर्म में स्पीच जोड़ने के बजाय अतिरिक्त सतहों की तरह देखें।
ओमनीचैनल AI एजेंट क्या है?
ओमनीचैनल AI एजेंट ऐसा एजेंट है जो व्यवसाय के हर चैनल पर ग्राहकों की बातचीत संभाल सकता है। फ़ोन और SMS से लेकर ईमेल, WhatsApp, वेब चैट और मोबाइल ऐप्स तक, ओमनीचैनल एजेंट एक ही कॉन्फ़िगरेशन से सब कुछ मैनेज करता है। यह एक नॉलेज बेस, बिज़नेस सिस्टम्स के एक सेट और नीतियों के एक सेट से जुड़ता है, ताकि हर टचपॉइंट पर यूज़र की हिस्ट्री याद रखते हुए एकसमान तरीके से काम कर सके।
तीन विशेषताएं किसी असली ओमनीचैनल AI एजेंट को चैनल-विशिष्ट बॉट्स के संग्रह से अलग करती हैं:
- एक कॉन्फ़िगरेशन: एजेंट का ज्ञान, इंटीग्रेशंस, गार्डरेल्स और लॉजिक एक बार तय किए जाते हैं। यानी आपको शुरुआत से दोबारा बनाने की ज़रूरत नहीं होती; आप किसी नए चैनल को डिप्लॉयमेंट के तौर पर सक्रिय कर सकते हैं।
- साझा संदर्भ: ग्राहक WhatsApp पर शुरू की गई बातचीत को बिना शुरुआत से शुरू किए इन-ऐप चैट में जारी रख सकता है। ओमनीचैनल एजेंट्स सुनिश्चित करते हैं कि यूज़र्स को चैनलों के बीच खुद को दोहराना न पड़े।
- पूर्ण मोडैलिटी सपोर्ट: एजेंट सिर्फ़ टेक्स्ट और स्पीच से अधिक संभालता है। यह एक ही बातचीत में इमेज, फ़ाइलें, ऑडियो नोट्स और लोकेशन डेटा पर भी काम करता है। जिस बातचीत के अंत में ग्राहक को फ़ॉर्म भरना पड़ता था, वह अब एक ही इंटरैक्शन में सहजता से पूरी हो जाती है।
अगर आप कई सिंगल-चैनल टूल्स साथ-साथ चला रहे हैं, तो आपके पास असली ओमनीचैनल AI एजेंट नहीं है। इसे सभी चैनलों पर सहजता से काम करना चाहिए, हर चैनल में संदर्भ बनाए रखना चाहिए और एंड यूज़र के लिए एक एकसमान अनुभव बनाना चाहिए।
मल्टीचैनल और ओमनीचैनल एजेंट्स में क्या अंतर है?
मल्टीचैनल का मतलब है कि किसी व्यवसाय तक कई अलग-अलग चैनलों से पहुंचा जा सकता है। ओमनीचैनल इससे आगे जाता है: ये चैनल एक ही सिस्टम की तरह काम करते हैं।
अंतर को साफ़ करने के लिए, यहां बताया गया है कि संदर्भ के मामले में मल्टीचैनल और ओमनीचैनल एजेंट्स कैसे अलग हैं।
मल्टीचैनल सेटअप में हर चैनल को अलग से ऑप्टिमाइज़ किया जाता है। इसलिए हर सुधार को हर टूल में दोहराने से तकनीकी कर्ज़ बढ़ता जाता है और पूरे अनुभव का मालिक कोई एक टीम नहीं होती। ओमनीचैनल सेटअप में इंटेलिजेंस लॉजिक लेयर में होती है और चैनल केवल डिप्लॉयमेंट टारगेट होते हैं।
अगर कोई ग्राहक आपकी वेबसाइट पर बातचीत शुरू करके बिना कोई जानकारी दोहराए उसे पूरा कर सकता है, तो संभवतः आप ओमनीचैनल एजेंट इस्तेमाल कर रहे हैं। अगर एजेंट उनसे समस्या फिर से समझाने को कहता है, तो आपका सेटअप मल्टीचैनल है। यहां मुख्य अंतर संदर्भ का है: संवेदनशील कार्रवाई से पहले ओमनीचैनल एजेंट दोबारा सत्यापन कर सकता है, लेकिन बातचीत का सिलसिला कभी नहीं खोता।
ओमनीचैनल ग्राहक सेवा आपके व्यवसाय को कैसे लाभ देती है
ओमनीचैनल ग्राहक सेवा का व्यावसायिक आधार बेहतर रिटेंशन और बढ़ी हुई आय है।
यह समझने के लिए कि ओमनीचैनल अनुभव ग्राहक संतुष्टि क्यों बढ़ाते हैं और CX में सफलता क्यों दिलाते हैं, इन अध्ययनों को देखें:
- McKinsey के अनुसार, ओमनीचैनल बदलाव लागू करने वाली कंपनियां 5 से 15% राजस्व वृद्धि रिपोर्ट करती हैं।
- Forrester के अनुसार, लगातार चार वर्षों की गिरावट के बाद अमेरिका में ग्राहक अनुभव की गुणवत्ता अब तक के सबसे निचले स्तर पर है; 2025 में 25% ब्रांड्स की स्थिति बिगड़ी और केवल 7% में सुधार हुआ, जैसा कि Forrester के 2025 CX इंडेक्स में बताया गया है। हर टचपॉइंट पर एकसमान अनुभव देकर आप अपने ग्राहक सफ़र को अलग बना सकते हैं।
- Salesforce की स्टेट ऑफ़ सर्विस रिपोर्ट का अनुमान है कि 2027 तक AI ग्राहक सेवा के आधे मामलों को संभालेगा, जो आज सिर्फ़ 30% है।
संदर्भ के लिए, हमारे वेबिनार में लाइव पोल से पता चला कि केवल लगभग 50% कंपनियां ही किसी हद तक ओमनीचैनल ग्राहक सेवा रणनीति अपना रही थीं। अपने मौजूदा वर्कफ़्लोज़ में ओमनीचैनल AI एजेंट जोड़ने से ग्राहकों को हर जगह बेहतर अनुभव मिलेगा।
वास्तविक दुनिया में ओमनीचैनल AI एजेंट्स
ओमनीचैनल AI एजेंट्स दुनिया भर के अग्रणी ब्रांड्स के ग्राहक सेवा अनुभव का अहम हिस्सा बन चुके हैं। इसकी लचीलेपन के कारण, वही आर्किटेक्चर भारत में गिग वर्कफ़ोर्स, टेक्सस में नगर सरकार और विनियमित वित्तीय संस्थानों की सेवा करता है।
नीचे वास्तविक उपयोग में ओमनीचैनल एजेंट्स के कुछ केस स्टडीज़ दिए गए हैं।
मिडलैंड शहर, टेक्सस: फ़ोन और वेब पर एक एजेंट
मिडलैंड लगभग 138,000 निवासियों की सेवा करता है और रोज़ 3,000 से अधिक इनबाउंड कॉल्स संभालता है। अब ओवरफ़्लो कॉल्स तुरंत, स्वाभाविक सहायता के लिए AI कंसीयर्ज को भेजी जाती हैं, जबकि वेबसाइट विजेट चैट या वॉइस से आम सवालों का समाधान करता है, जिससे कॉल करने की ज़रूरत कम होती है।
वही ओमनीचैनल एजेंट अंग्रेज़ी और स्पैनिश में फ़ोन और वेब पर निवासियों की सेवा करता है, साथ ही मंदारिन और अरबी के अतिरिक्त सेगमेंट्स भी हैं। एक कॉन्फ़िगरेशन, तीन सतहें और कई भाषाएं।
ज़्यादा जानकारी के लिए, मिडलैंड ग्राहक अनुभव में नतीजे जानें, और हमारे सेशन रिकैप में सटीक बिल्ड देखें।
Rohlik Group: चार चैनल, छह भाषाएं, एक एजेंट
Rohlik यूरोप के सबसे बड़े ऑनलाइन ग्रॉसरी प्लैटफ़ॉर्म्स में से एक चलाता है और पांच देशों में 30 लाख ग्राहकों की सेवा करता है। इसका एजेंट, Maia, फ़ोन, वेब, मोबाइल ऐप और WhatsApp पर ElevenAgents के माध्यम से काम करता है और अब छह भाषाओं में 90% ग्राहक संचार संभालता है।
Maia, MCP के ज़रिए Rohlik के बैकएंड से जुड़ता है और लाइव ऑर्डर में बदलाव से लेकर क्रेडिट जारी करने तक 30 से अधिक कार्रवाइयां करता है। यही कॉन्फ़िगरेशन सपोर्ट से आगे बढ़कर वॉइस-आधारित खरीदारी तक जाता है। ग्राहक बातचीत के ज़रिए प्रोडक्ट खोजते हैं, कार्ट बनाते हैं और चेकआउट पूरा करते हैं, जिससे सपोर्ट एजेंट एक रेवेन्यू चैनल बन जाता है।
अब समाधान दो गुना से भी अधिक तेज़ है और सभी पांच बाज़ारों में 24/7 कवरेज उपलब्ध है।
Urban Company: वॉइस-फर्स्ट आधार को साबित करना
ओमनीचैनल की शुरुआत सबसे मुश्किल चैनल से होती है, और वॉइस बनाना सबसे चुनौतीपूर्ण होता है। भारत के सबसे बड़े होम सर्विसेज़ प्लैटफ़ॉर्म ने हर महीने सात भाषाओं में लाखों कॉल्स के दौरान स्वाभाविक लगने वाले वॉइस AI से पार्टनर सपोर्ट के 20 लाख से अधिक मिनट ऑटोमेट किए।
Urban Company 51 शहरों में लगभग 60,000 सक्रिय सर्विस प्रोफेशनल्स को मैनेज करती है और आज उसकी 20% कॉल्स हिंदी और अंग्रेज़ी के अलावा स्थानीय भाषाओं में होती हैं। इस वर्कफ़ोर्स के लिए वॉइस मुख्य चैनल था, इसलिए उसने वॉइस-फर्स्ट एजेंट्स बनाए।
जब वॉइस इस स्तर पर चलने लगे, तो हर अतिरिक्त चैनल आसान हो जाता है। Urban Company सेशन रिकैप में रुचि रखने वालों के लिए पूरा बिल्ड शामिल है।
वित्तीय सेवाएं: कंप्लायंस की कसौटी पर खरा उतरना
हर सतह पर एक एजेंट डिप्लॉय करने के लिए कानूनी और सुरक्षा टीमों का पूरा समर्थन चाहिए। वित्तीय सेवाओं में, जहां मानक और भी ऊंचे हैं, यह पहले से अधिक महत्वपूर्ण है। Klarna अमेरिकी फ़ोन सपोर्ट की फ्रंटलाइन को 10 गुना गति से संभालता है और Better.com ने लीड-टू-लॉक कन्वर्ज़न दोगुना किया है—दोनों सबसे अधिक कंप्लायंस वाले उद्योगों में प्रोडक्शन में चल रहे हैं।
हमारी वित्तीय सेवाओं के लिए AI एजेंट प्लेबुक बताती है कि इन टीम्स ने इस गाइड में आगे बताए गए गार्डरेल्स और रिडैक्शन कंट्रोल्स के साथ समीक्षा कैसे पास की।
इन सभी में आर्किटेक्चर समान है। हर टीम ने एजेंट की इंटेलिजेंस एक बार बनाई, फिर वे सतहें चुनीं जिनका उपयोग उनके ग्राहक करते हैं।
ओमनीचैनल AI एजेंट कैसे काम करता है
ओमनीचैनल एजेंट की इंटेलिजेंस दो लेयर्स में होती है: साझा लॉजिक लेयर, जो तय करती है कि एजेंट क्या जानता और करता है, और रूटिंग लेयर, जो हर बातचीत को सही सब-एजेंट तक पहुंचाती है। इन दोनों के नीचे कन्वर्सेशन पाइपलाइन चलती है, जो स्पीच को टेक्स्ट में और फिर वापस स्पीच में बदलती है। चैनल सतहें स्वयं डिप्लॉयमेंट टारगेट हैं, जिनके बारे में हम अगले सेक्शन में बताएंगे।
हमने अपने वर्कशॉप बिल्ड में एजेंट को इस तरह संरचित किया था, और यही पैटर्न ElevenAgents पर किसी भी डिप्लॉयमेंट में लागू होता है।
लॉजिक लेयर
एजेंट जो कुछ जानता और करता है, वह लॉजिक लेयर में एक बार तय होता है। इसमें नॉलेज बेस, CRM या बुकिंग इंजन जैसे बिज़नेस सिस्टम्स से कनेक्शन, बातचीत के लक्ष्य और गार्डरेल्स शामिल होते हैं। चैनल्स अपने लॉजिक रखने के बजाय इस लेयर से जुड़ते हैं।
लॉजिक लेयर बड़े स्तर पर भी ओमनीचैनल एजेंट को मेंटेनेबल बनाती है। नीति बदलने पर आपको सिर्फ़ एक बार अपडेट करना होता है और हर चैनल अपने-आप अनुकूल हो जाता है।
रूटिंग लेयर
हर अनुरोध संभालने वाले एक बड़े प्रॉम्प्ट के बजाय, सबसे मज़बूत ओमनीचैनल पैटर्न हर इनकमिंग बातचीत को एक ट्रायेज एजेंट के ज़रिए भेजता है, जो इंटेंट पहचानकर उसे विशेषज्ञ सब-एजेंट को सौंप देता है।
किसी एयरलाइन कंपनी के लिए, ग्रीटिंग और FAQ राउटर इनकमिंग बातचीत को तीन सब-एजेंट्स में भेजेगा: एक बुकिंग ट्रांज़ैक्शंस के लिए, एक फ़्लाइट रीबुकिंग के लिए और एक बैगेज क्लेम्स के लिए।
इनमें से हर सब-एजेंट के तीन मुख्य घटक होते हैं:
- बातचीत का लक्ष्य: स्क्रिप्ट के बजाय, एजेंट के पास निर्देशों का एक खास सेट होता है जिसका वह समझदारी से पालन करता है। ये वही लक्ष्य हैं जो आप अपने अच्छी तरह प्रशिक्षित कस्टमर सपोर्ट एजेंट को देंगे।
- सीमित टूल्स: जिस खास सब-एजेंट को टूल चाहिए, केवल उसी के पास उसका एक्सेस होता है। रीबुकिंग एजेंट के पास रीबुकिंग टूल होता है; रिफ़ंड सब-एजेंट के पास रिफ़ंड टूल। सीमित टूल एक्सेस, प्रॉम्प्ट के सही रहने की उम्मीद करने के बजाय, आर्किटेक्चर से लागू होने वाला उपयोगी गार्डरेल है।
- अपना मॉडल: सब-एजेंट्स अपने काम के अनुरूप अलग-अलग LLMs पर चलते हैं। एक मल्टीमोडल मॉडल इमेज प्रोसेसिंग संभालता है, जबकि तेज़ और हल्का मॉडल उन बातचीतों को संभालता है जहां जवाब की गति सबसे ज़्यादा मायने रखती है।
क्योंकि आर्किटेक्चर मार्गदर्शन करती है, एजेंट निर्णय वृक्ष के बजाय इंटेंट का पालन करता है। यह छोटे रूप में सपोर्ट संगठन की तरह काम करता है: एक फ्रंट डेस्क इनकमिंग अनुरोध संभालता है और विशेषज्ञ उसे तय सीमाओं के भीतर पूरा करता है।
कन्वर्सेशन पाइपलाइन
अंदरूनी तौर पर, ElevenAgents कैस्केडेड आर्किटेक्चर चलाता है। स्पीच टू टेक्स्ट कॉलर के ऑडियो को बदलता है, एक LLM उस पर विचार करता है और टेक्स्ट टू स्पीच जवाब को रेंडर करता है। सिर्फ़ टेक्स्ट वाले चैनलों पर स्पीच स्टेज बस बंद हो जाते हैं और वही लॉजिक लेयर लिखित जवाब देती है।
इस कैस्केड के कई फ़ायदे हैं। सबसे पहले, आप हर स्टेज और हर सब-एजेंट के लिए स्वतंत्र रूप से सबसे अच्छा मॉडल चुनते हैं। साथ ही, हर स्टेज का निरीक्षण किया जा सकता है, इसलिए कुछ गलत होने पर आपको ठीक पता होता है कि किस कंपोनेंट का ऑडिट करना है।
हर चैनल पर AI एजेंट कैसे डिप्लॉय करें
लॉजिक लेयर पर एजेंट बन जाने के बाद, आप हर नए चैनल को बिल्कुल नए प्रोजेक्ट के बजाय इंटीग्रेशन की तरह देख सकते हैं।
ये ElevenAgents में उपलब्ध डिप्लॉयमेंट पाथ्स हैं, जिस क्रम में ज़्यादातर टीमें इन्हें सक्रिय करती हैं:
- फ़ोन: मौजूदा टेलीफ़ोनी को SIP ट्रंक से कनेक्ट करें या एजेंट से सीधे फ़ोन नंबर जोड़ने के लिए Twilio जैसे नेटिव इंटीग्रेशन का उपयोग करें। आपका मौजूदा कैरियर और नंबर बने रहते हैं।
- वेब: कोड की एक लाइन से वेब विजेट एम्बेड करें या पूरी तरह कस्टम अनुभव के लिए SDKs इस्तेमाल करें। वॉइस और चैट दोनों एक ही एजेंट के माध्यम से चलते हैं।
- मोबाइल ऐप्स: नेटिव iOS, Android और React SDKs एजेंट को आपके ऐप में लाते हैं, जहां वह वॉइस बातचीत करता है, अपलोड स्वीकारता है और यूज़र को सही स्क्रीन तक ले जाता है।
- मैसेजिंग: मैसेजिंग नंबर जोड़ें, ताकि ग्राहक SMS पर एजेंट को टेक्स्ट कर सकें, या इन-ऐप मैसेजिंग के लिए Telegram कनेक्ट करें। एजेंट बातचीत के बीच आउटबाउंड संदेश भी भेजता है, जैसे एक-बार इस्तेमाल होने वाला ऑथेंटिकेशन कोड या पेमेंट लिंक।
- WhatsApp: अपने WhatsApp Business अकाउंट को ElevenAgents इंटीग्रेशंस के ज़रिए कनेक्ट करें। एजेंट इनबाउंड बातचीत संभालता है, आउटबाउंड संदेश भेजता है और दूसरे चैनल पर बातचीत के बीच भी WhatsApp संदेश भेज सकता है, जैसे फ़ोन कॉल के दौरान।
- Slack: Slack वर्कस्पेसेज़ में एजेंट डिप्लॉय करें, ताकि कर्मचारी या ग्राहक उन्हीं चैनलों में जवाब पा सकें जहां वे पहले से काम करते हैं।
- टिकटिंग और फ़ॉलो-अप:Zendesk, Intercom या Freshdesk कनेक्ट करें, ताकि एजेंट इनबाउंड टिकट्स को ट्रायेज करे, आपके नॉलेज बेस से उनके जवाब दे और उन्हें अपने-आप बंद कर दे। जिन मामलों में इंसान की ज़रूरत हो, उन्हें पूरे संदर्भ के साथ रूट किया जाता है। एजेंट बातचीत के बीच कार्रवाई के रूप में ईमेल, टेक्स्ट और WhatsApp संदेश भी भेजता है, जैसे बुकिंग कन्फ़र्मेशन या फ़ॉलो-अप सर्वे।
- कॉन्टैक्ट सेंटर प्लैटफ़ॉर्म्स:Genesys जैसे इंटीग्रेशंस से मौजूदा CCaaS डिप्लॉयमेंट्स कनेक्ट करें, ताकि एजेंट उन्हें पूरी तरह बदलने के बजाय आपके मौजूदा ऑपरेशन में शामिल हो जाए।
हर टचपॉइंट पर, ElevenAgents आपके मौजूदा स्टैक से जुड़ता है। मौजूदा Android ऐप, मौजूदा Twilio अकाउंट और मौजूदा Genesys डिप्लॉयमेंट सब अपनी जगह बने रहते हैं। एजेंट बस उनसे जुड़ जाता है।
चैनल्स डैशबोर्ड में सभी सतहें एक ही व्यू में दिखती हैं, ताकि आप देख सकें कि क्या लाइव है और कुछ क्लिक में अगला क्या कनेक्ट करना है। Telegram, Intercom और Freshdesk इंटीग्रेशंस फ़िलहाल Alpha में हैं और जल्द ही और चैनल आएंगे।
फ़ोन, SMS और इन-ऐप सतहों पर इस सटीक डिप्लॉयमेंट की जानकारी के लिए, पूरी वर्कशॉप रिकॉर्डिंग में हर चैनल का लाइव कॉन्फ़िगरेशन दिखाया गया है और हमारा सेशन रिकैप कई डेमो का सार देता है।
हर चैनल के लिए व्यवहार ट्यून करें, एक ही दिमाग रखें
एक कॉन्फ़िगरेशन का मतलब एक ही टोन नहीं है।
बिहेवियर सेटिंग्स से आप हर सतह पर एजेंट के जवाब देने का तरीका बदल सकते हैं: ईमेल में विस्तृत और फ़ॉर्मैटेड, फ़ोन पर संक्षिप्त, SMS पर अनौपचारिक। वर्बोसिटी, आउटपुट फ़ॉर्मैट और जवाब का समय हर चैनल के अनुसार बदलते हैं, जबकि ज्ञान, टूल्स और गार्डरेल्स नीचे एक जैसे रहते हैं।
चैनल-स्कोप्ड सिमुलेशंस से आप किसी भी अपडेट के लाइव होने से पहले अपनी मूल्यांकन कसौटियों के आधार पर इस ट्यूनिंग को टेस्ट कर सकते हैं। जब किसी चीज़ में सुधार चाहिए हो, तो उसे एक बार ठीक करें और सुधार को हर सतह पर भेज दें।
हर चैनल पर गार्डरेल्स, ऑथेंटिकेशन और कंप्लायंस: ओमनीचैनल एजेंट्स एंटरप्राइज़ेज़ को कैसे सुरक्षित रखते हैं
कोई भी कस्टमर सपोर्ट एजेंट जिसके पास फ़्लाइट रीबुक करने या पेमेंट जारी करने की शक्ति है, उसे स्पष्ट सीमाओं के साथ संचालन के ऊंचे मानकों पर रखा जाना चाहिए।
जब आप लॉजिक लेयर में गार्डरेल्स तय करते हैं, तो वे टेक्स्ट, ईमेल या वॉइस कॉल—किसी भी माध्यम से ग्राहक के इंटरैक्ट करने पर एक जैसे लागू होते हैं।
ओमनीचैनल एजेंट्स में गार्डरेल्स इस तरह काम करते हैं:
- गार्डरेल्स बातचीत के लक्ष्य में होते हैं: आप हर सब-एजेंट के निर्देशों में सीधे नीति लिखते हैं। उदाहरण के लिए, रीबुकिंग एजेंट तभी विकल्प देता है जब देरी व्यवसाय द्वारा तय सीमा से अधिक हो, इसलिए एजेंट नियम का सिर्फ़ वर्णन नहीं करता, उसे लागू भी करता है।
- टूल स्कोपिंग प्रभाव-क्षेत्र सीमित करती है: हर सब-एजेंट के पास केवल उसकी भूमिका के लिए ज़रूरी टूल्स होते हैं। छेड़छाड़ की गई बातचीत में पूरे टूलसेट के बजाय सिर्फ़ उन्हीं टूल्स का दुरुपयोग हो सकता है जो उस एजेंट के पास हैं।
- ऑथेंटिकेशन जोखिम के अनुसार होता है: कम जोखिम वाले कार्यों के लिए हल्की ऑथेंटिकेशन जांच होती है। अधिक जोखिम वाले कार्यों में एक-बार इस्तेमाल होने वाले कोड या पूरे अकाउंट वेरिफ़िकेशन का उपयोग होता है, जो एजेंट उसी बातचीत में भेजता है।
- PII रिडैक्शन पहले से शामिल है: जन्मतिथि जैसी संवेदनशील जानकारी बातचीत की हिस्ट्री से हटा दी जाती है। GDPR कंप्लायंस और सुरक्षा प्रमाणनों के साथ, यही एक एजेंट को विनियमित उद्योगों में डिप्लॉय करने योग्य बनाता है।
ओमनीचैनल ग्राहक सेवा सॉफ़्टवेयर कैसे चुनें
अधिकांश ओमनीचैनल ग्राहक सेवा सॉफ़्टवेयर, चैनलों के साथ जुड़ा हुआ चैट प्रोडक्ट होता है। यह कुछ समय तक काम कर सकता है, लेकिन बड़े स्तर पर डिप्लॉय करने के बाद कमियां दिखने लगती हैं।
पूरे दायरे वाले ओमनीचैनल ग्राहक सेवा एजेंट के लिए, इन छह मानदंडों को ज़रूर देखें:
- वॉइस-नेटिव आर्किटेक्चर: पूछें कि वॉइस प्लैटफ़ॉर्म का पहला चैनल था या बाद में जोड़ा गया फीचर। टेस्ट कॉल में लेटेंसी हैंडलिंग, टर्न-टेकिंग और इंटरप्शन व्यवहार से एजेंट की असली क्षमता पता चल जाएगी।
- सभी चैनलों पर एक कॉन्फ़िगरेशन: चैनल जोड़ने के लिए किसी बड़े रीबिल्ड के बजाय सिर्फ़ इंटीग्रेशन की ज़रूरत होनी चाहिए। अगर वेंडर हर चैनल के लिए अलग इंप्लीमेंटेशन समय बताता है, तो लॉजिक लेयर की इंटेलिजेंस हर डिप्लॉयमेंट में साझा नहीं है। इसके साथ प्रति-चैनल बिहेवियर सेटिंग्स और चैनल-स्कोप्ड टेस्टिंग देखें, ताकि एजेंट को अलग किए बिना हर सतह के लिए डिलीवरी ट्यून कर सकें।
- चैनलों के बीच संदर्भ की निरंतरता: वेब विजेट पर बातचीत शुरू करें, फिर कॉल करें। अगर एजेंट आपको पहले से नहीं जानता, तो वह लगातार बना रहने वाला संदर्भ नहीं देता।
- पूर्ण मोडैलिटी सपोर्ट: प्लैटफ़ॉर्म को उन सभी चैनलों पर बातचीत के भीतर इमेज, फ़ाइलें और ऑडियो प्रोसेस करने चाहिए जो उन्हें सपोर्ट करते हैं। इससे कम होने पर ग्राहक फिर वेब फ़ॉर्म्स पर लौट जाते हैं।
- आपके मौजूदा स्टैक के साथ इंटीग्रेशन: आपके वर्तमान कैरियर के लिए SIP ट्रंकिंग, कॉन्टैक्ट सेंटर कनेक्टर्स, नेटिव मोबाइल SDKs और मैसेजिंग इंटीग्रेशंस का मतलब है कि प्लैटफ़ॉर्म उसे बदलने के बजाय आपके इंफ्रास्ट्रक्चर से जुड़ता है।
- कंप्लायंस और ऑब्ज़र्वेबिलिटी: PII रिडैक्शन, GDPR स्थिति और संबंधित प्रमाणनों की पुष्टि करें, फिर सुनिश्चित करें कि आपको हर टूल कॉल और बातचीत का ट्रांसक्रिप्ट दिखता है। सत्यापित किया जा सकने वाला ऑडिट ट्रेल होना ज़रूरी है, खासकर विनियमित उद्योगों में।
AI से कंप्लायंट और बड़े स्तर के ओमनीचैनल ग्राहक अनुभव देने के लिए, आपके एजेंट को ये सभी और भी बहुत कुछ देना होगा।
ElevenAgents के साथ ओमनीचैनल AI एजेंट्स बनाएं
ElevenAgents आपको एक आसान व्यू में बड़े स्तर के ओमनीचैनल एजेंट्स बनाने देता है। आप ऐसे एजेंट का उपयोग कर पाएंगे जो आपके सिस्टम से जुड़ता है, ग्राहक प्रश्नों के लिए विशेषज्ञ सब-एजेंट्स के माध्यम से रूट करता है और एक ही कॉन्फ़िगरेशन से फ़ोन, वेब, मोबाइल, SMS, WhatsApp, Telegram, Slack और टिकटिंग प्लैटफ़ॉर्म्स पर डिप्लॉय होता है।
एक्सप्रेसिव वॉइस, मल्टीमोडल इनपुट्स और एंटरप्राइज़-ग्रेड गार्डरेल्स सभी प्लैटफ़ॉर्म में नेटिव हैं।
जानें ElevenAgents के साथ ओमनीचैनल डिप्लॉयमेंट कि एक कॉन्फ़िगरेशन हर चैनल तक कैसे पहुंचता है, या अकाउंट बनाएं और आज ही अपना पहला एजेंट डिप्लॉय करें।
ओमनीचैनल AI FAQ
Jack Limebear हमारी ग्रोथ टीम में हैं और ब्लॉग व इनसाइट्स पेज के लिए कंटेंट राइटर और स्ट्रैटेजिस्ट के तौर पर काम करते हैं। ElevenLabs से पहले, उन्होंने दस साल से ज़्यादा समय तक तेज़ी से बढ़ती SaaS स्टार्टअप्स से लेकर Fortune 500 कंपनियों तक के लिए कंटेंट स्ट्रैटेजी लीड की है। उनके पास यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैम्ब्रिज से इंग्लिश लिटरेचर में मास्टर डिग्री है।
