ऑम्निचैनल AI एजेंट्स: हर चैनल के लिए एक एजेंट

ग्राहक हर टचपॉइंट पर एक सहज अनुभव चाहते हैं। चाहे वे आपकी वेबसाइट पर चैट कर रहे हों, SMS, WhatsApp या Telegram पर मैसेज कर रहे हों, आपकी सपोर्ट लाइन पर कॉल कर रहे हों या ईमेल से फॉलो-अप कर रहे हों—वे आपके बिज़नेस के साथ एक सतत बातचीत चाहते हैं, हर चैनल के लिए अलग बातचीत नहीं।

एक ऑम्निचैनल 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 चुने हुए चैनल पर जवाब देता है और आपके पूरे ब्रांड में एक एकजुट अनुभव बनाता है।

हमारे वेबिनार, हर चैनल पर एजेंट्स डिप्लॉय करना, के आधार पर यह गाइड बताती है कि आप एक बार बनाकर हर जगह कैसे डिप्लॉय कर सकते हैं। जानें कि ऑम्निचैनल AI एजेंट क्या होता है, इसका आर्किटेक्चर कैसे काम करता है और हर चैनल पर एक जैसा ग्राहक अनुभव देने के लिए इसका इस्तेमाल कैसे करें।

सारांश

• ऑम्निचैनल AI एजेंट एक ऐसा AI एजेंट है जो एक कॉन्फ़िगरेशन, एक नॉलेज बेस और एक सेट गार्डरेल्स से हर कम्युनिकेशन चैनल पर ग्राहकों को सेवा देता है।
• ऑम्निचैनल, मल्टीचैनल से अलग है: मल्टीचैनल का मतलब कई चैनलों पर मौजूद होना है, जबकि ऑम्निचैनल में सभी चैनल एक ही ब्रेन साझा करते हैं और ग्राहक के साथ संदर्भ भी आगे बढ़ता है।
• सबसे मजबूत आर्किटेक्चर हर चैनल को एक ट्रायेज लेयर तक भेजता है, जो बातचीत को विशेषज्ञ सब-एजेंट्स को सौंपती है। हर सब-एजेंट के पास सीमित टूल्स, अपना बातचीत का लक्ष्य और काम के लिए सही मॉडल होता है।
• बाद में जोड़ने के लिए वॉइस सबसे मुश्किल चैनल है, इसलिए वॉइस-फर्स्ट बनाएं और टेक्स्ट चैनलों को अतिरिक्त माध्यम मानें, न कि चैट प्लेटफ़ॉर्म में स्पीच जोड़ने की कोशिश करें।

ऑम्निचैनल AI एजेंट क्या है?

ऑम्निचैनल AI एजेंट ऐसा एजेंट है जो बिज़नेस के हर ऑपरेटिंग चैनल पर ग्राहक बातचीत संभाल सकता है। फोन और SMS से लेकर ईमेल, WhatsApp, वेब चैट और मोबाइल ऐप्स तक, ऑम्निचैनल 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 जगह एक जैसा काम करे और टचपॉइंट्स के बीच यूज़र हिस्ट्री याद रखे।

तीन विशेषताएं किसी वास्तविक ऑम्निचैनल AI एजेंट को अलग-अलग चैनलों के बॉट्स के संग्रह से अलग बनाती हैं:

• एक कॉन्फ़िगरेशन: एजेंट का ज्ञान, इंटीग्रेशंस, गार्डरेल्स और लॉजिक एक बार परिभाषित किए जाते हैं। यानी आप नए चैनल को शुरू से दोबारा बनाए बिना, सिर्फ डिप्लॉयमेंट के फैसले के तौर पर एक्टिवेट कर सकते हैं।
• साझा संदर्भ: WhatsApp पर शुरू हुई ग्राहक बातचीत बिना नए सिरे से शुरू किए इन-ऐप चैट में जा सकती है। ऑम्निचैनल एजेंट्स यह सुनिश्चित करते हैं कि यूज़र्स को चैनलों के बीच अपनी बात दोहरानी न पड़े।
• पूरी मोडैलिटी सपोर्ट: एजेंट सिर्फ टेक्स्ट और स्पीच से अधिक संभालता है। यह एक ही बातचीत में इमेज, फाइल्स, ऑडियो नोट्स और लोकेशन डेटा तक के साथ काम करता है। जिस बातचीत के अंत में पहले ग्राहक को फॉर्म भरना पड़ता था, वह अब एक ही इंटरैक्शन में आसानी से पूरी हो जाती है।

अगर आप कई सिंगल-चैनल टूल्स साथ-साथ चला रहे हैं, तो आपके पास वास्तविक ऑम्निचैनल AI एजेंट नहीं है। इसे सभी चैनलों पर सहजता से काम करना चाहिए, हर चैनल के बीच संदर्भ बनाए रखना चाहिए और एंड यूज़र के लिए एक एकजुट अनुभव तैयार करना चाहिए।

मल्टीचैनल और ऑम्निचैनल एजेंट्स में क्या अंतर है?

मल्टीचैनल का मतलब है कि कोई बिज़नेस कई अलग-अलग चैनलों पर उपलब्ध है। ऑम्निचैनल इससे आगे जाता है: इसमें सभी चैनल एक सिस्टम के रूप में काम करते हैं।

अंतर को और स्पष्ट करने के लिए, यहां संदर्भ के आधार पर मल्टीचैनल और ऑम्निचैनल एजेंट्स का अंतर बताया गया है।

मल्टीचैनल सेटअप में हर चैनल को अलग-अलग ऑप्टिमाइज़ किया जाता है। इसका मतलब है कि हर सुधार को हर टूल में दोहराने की जरूरत से टेक्निकल डेट बढ़ती जाती है, और पूरे अनुभव की जिम्मेदारी किसी एक टीम की नहीं होती। ऑम्निचैनल सेटअप में इंटेलिजेंस लॉजिक लेयर में रहती है और चैनल केवल डिप्लॉयमेंट टारगेट होते हैं।

अगर ग्राहक आपकी वेबसाइट पर बातचीत शुरू करके कोई जानकारी दोहराए बिना उसे पूरा कर सकता है, तो आप संभवतः ऑम्निचैनल एजेंट का इस्तेमाल कर रहे हैं। अगर एजेंट उनसे समस्या फिर से बताने को कहता है, तो आपका सेटअप मल्टीचैनल है। मुख्य अंतर संदर्भ का है: संवेदनशील कार्रवाई से पहले ऑम्निचैनल एजेंट दोबारा सत्यापन कर सकता है, लेकिन वह बातचीत का क्रम कभी नहीं खोता।

ऑम्निचैनल कस्टमर सर्विस आपके बिज़नेस के लिए क्यों फायदेमंद है

ऑम्निचैनल कस्टमर सर्विस का बिज़नेस लाभ बेहतर रिटेंशन और बढ़े हुए रेवेन्यू पर आधारित है।

यह जानने के लिए कि ऑम्निचैनल अनुभव ग्राहक संतुष्टि और हर स्तर पर CX सफलता को क्यों बढ़ाते हैं, नीचे दिए गए अध्ययन देखें:

• McKinsey के अनुसार, ऑम्निचैनल बदलाव लागू करने वाली कंपनियां 5 से 15% रेवेन्यू वृद्धि दर्ज करती हैं।
  
• Forrester's 2025 CX Index 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 खराब हुई, जबकि सिर्फ 7% में सुधार हुआ।Forrester's 2025 CX Index। हर टचपॉइंट पर एकजुट अनुभव देना ही आपकी ग्राहक यात्रा को अलग बनाता है।
• Salesforce की स्टेट ऑफ सर्विस रिपोर्ट का अनुमान है कि 2027 तक AI ग्राहक सेवा के आधे मामलों को संभालेगा, जो आज सिर्फ 30% है।

संदर्भ के लिए, हमारे वेबिनार के लाइव पोल में पता चला कि केवल करीब 50% कंपनियां ही किसी हद तक ऑम्निचैनल कस्टमर सर्विस रणनीति इस्तेमाल कर रही थीं। अपने मौजूदा workflows में ऑम्निचैनल AI एजेंट जोड़ने से आपके ग्राहकों को हर चैनल पर बेहतर अनुभव मिलेगा।

वास्तविक दुनिया में ऑम्निचैनल AI एजेंट्स

ऑम्निचैनल AI एजेंट्स दुनिया भर के प्रमुख ब्रांड्स के ग्राहक सेवा अनुभव का अहम हिस्सा बन चुके हैं। अपनी लचीलेपन के कारण, यही आर्किटेक्चर भारत में गिग वर्कफोर्स, टेक्सस की नगर सरकार और विनियमित वित्तीय संस्थानों के लिए काम करता है।

नीचे लाइव काम कर रहे ऑम्निचैनल एजेंट्स के कुछ केस स्टडीज़ दिए गए हैं।

सिटी ऑफ मिडलैंड, टेक्सस: फोन और वेब पर एक एजेंट

मिडलैंड लगभग 138,000 निवासियों को सेवा देता है और रोज़ 3,000 से अधिक इनबाउंड कॉल्स संभालता है। अब ओवरफ्लो कॉल्स तुरंत और 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 जरूरत कम हो जाती है।

वही ऑम्निचैनल एजेंट फोन और वेब पर अंग्रेज़ी और स्पैनिश में निवासियों को सेवा देता है, साथ ही मैंडरिन और अरबी में अतिरिक्त सेगमेंट्स हैं। एक कॉन्फ़िगरेशन, तीन माध्यम और कई भाषाएं।

अधिक जानकारी के लिए, मिडलैंड ग्राहक अनुभव में नतीजे देखे जा सकते हैं और हमारा सेशन रिकैप सटीक बिल्ड की जानकारी देता है।

रोहलिक ग्रुप: चार चैनल, छह भाषाएं, एक एजेंट

रोहलिक यूरोप के सबसे बड़े ऑनलाइन ग्रोसरी प्लेटफ़ॉर्म्स में से एक चलाता है और पांच देशों में 30 लाख ग्राहकों को सेवा देता है। इसका एजेंट, Maia, फोन, वेब, मोबाइल ऐप और WhatsApp पर ElevenAgents के साथ काम करता है और अब छह भाषाओं में 90% ग्राहक संचार संभालता है।

Maia, MCP के जरिए Rohlik के बैकएंड से जुड़ता है और लाइव ऑर्डर बदलने से लेकर क्रेडिट जारी करने तक 30 से अधिक कार्रवाइयां करता है। यही कॉन्फ़िगरेशन सपोर्ट से आगे बढ़कर वॉइस-आधारित शॉपिंग तक पहुंचता है। ग्राहक बातचीत से प्रोडक्ट खोजते हैं, कार्ट बनाते हैं और चेकआउट पूरा करते हैं, जिससे सपोर्ट एजेंट रेवेन्यू चैनल बन जाता है।

अब समाधान की गति दो गुना से अधिक तेज है और पांचों मार्केट्स में 24/7 कवरेज है।

अर्बन कंपनी: वॉइस-फर्स्ट आधार को साबित करना

ऑम्निचैनल की शुरुआत सबसे मुश्किल चैनल से होती है, और वॉइस बनाना सबसे चुनौतीपूर्ण है। भारत के सबसे बड़े होम सर्विसेज प्लेटफ़ॉर्म ने सात भाषाओं में हर महीने सैकड़ों हजार कॉल्स पर स्वाभाविक लगने वाली वॉइस AI के साथ 20 लाख मिनट से अधिक पार्टनर सपोर्ट ऑटोमेट किया।

अर्बन कंपनी 51 शहरों में लगभग 60,000 सक्रिय सेवा पेशेवरों को मैनेज करती है और आज इसकी 20% कॉल्स हिंदी और अंग्रेज़ी के अलावा स्थानीय भाषाओं में होती हैं। इस वर्कफोर्स के लिए वॉइस ही मुख्य रूप से काम करने वाला चैनल था, इसलिए उसने वॉइस-फर्स्ट एजेंट्स बनाए।

जब वॉइस इस स्तर पर काम करती है, तो हर अतिरिक्त चैनल सरल हो जाता है। अर्बन कंपनी सेशन रिकैप में इच्छुक लोगों के लिए पूरा बिल्ड दिया गया है।

वित्तीय सेवाएं: कंप्लायंस मानकों को पूरा करना

हर माध्यम पर एक एजेंट डिप्लॉय करने के लिए लीगल और सिक्योरिटी टीम्स का पूरा समर्थन चाहिए। वित्तीय सेवाओं में, जहां मानक और भी ऊंचे हैं, यह पहले से अधिक महत्वपूर्ण है। Klarna अमेरिकी फोन सपोर्ट को 10 गुना गति से संभालता है और Better.com ने लीड-टू-लॉक कन्वर्ज़न दोगुना किया है—दोनों कंप्लायंस-प्रधान इंडस्ट्री में प्रोडक्शन में 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 रिव्यू कैसे पास किया।

इन सबमें एक समान बात आर्किटेक्चर है। हर टीम ने एजेंट की इंटेलिजेंस एक बार बनाई और फिर ग्राहकों के इस्तेमाल वाले माध्यम चुने।

ऑम्निचैनल AI एजेंट कैसे काम करता है

ऑम्निचैनल एजेंट की इंटेलिजेंस दो लेयर्स में रहती है: एक साझा लॉजिक लेयर, जो तय करती है कि एजेंट क्या जानता और करता है, और एक रूटिंग लेयर, जो हर बातचीत को सही सब-एजेंट तक भेजती है। इन दोनों के नीचे कन्वर्सेशन पाइपलाइन चलती है, जो स्पीच को टेक्स्ट में और फिर वापस स्पीच में बदलती है। चैनल माध्यम स्वयं डिप्लॉयमेंट टारगेट हैं, जिनके बारे में अगले सेक्शन में बताया गया है।

हमने अपने वर्कशॉप बिल्ड में एजेंट को इस तरह स्ट्रक्चर 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 परिभाषित होता है। इसमें नॉलेज बेस, CRM या बुकिंग इंजन जैसे बिज़नेस सिस्टम्स से कनेक्शन, बातचीत के लक्ष्य और गार्डरेल्स शामिल होते हैं। चैनल अपने स्वयं के लॉजिक रखने के बजाय इस लेयर से जुड़ते हैं।

लॉजिक लेयर ऑम्निचैनल एजेंट को बड़े स्तर पर भी मेंटेनेबल बनाती है। नीति बदलने पर आपको केवल एक बार अपडेट करना होता है और हर चैनल अपने आप अनुकूल हो जाता है।

रूटिंग लेयर

हर रिक्वेस्ट संभालने वाले एक मोनोलिथिक प्रॉम्प्ट के बजाय, सबसे मजबूत ऑम्निचैनल पैटर्न हर इनकमिंग बातचीत को ट्रायेज एजेंट से गुजारता 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 फ्लाइट रीबुकिंग के लिए और एक बैगेज क्लेम्स के लिए।

इनमें से हर सब-एजेंट के तीन मुख्य हिस्से 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 सब-एजेंट को जिस टूल की जरूरत है, सिर्फ उसी के पास उसकी पहुंच होती है। रीबुकिंग एजेंट के पास रीबुकिंग टूल होता है; रिफंड सब-एजेंट के पास रिफंड टूल होता है। टूल्स तक सीमित पहुंच एक उपयोगी आर्किटेक्चरल गार्डरेल है—इससे सिर्फ यह उम्मीद नहीं रखनी पड़ती कि आपका प्रॉम्प्ट हमेशा सही रहेगा।
• अपना मॉडल: सब-एजेंट्स अपने कार्य के अनुकूल अलग-अलग LLMs पर चलते हैं। मल्टीमॉडल मॉडल इमेज प्रोसेसिंग संभालता है, जबकि तेज़ और हल्का मॉडल उन बातचीत के लिए काम करता है जहां जवाब की गति सबसे महत्वपूर्ण है।

आर्किटेक्चर के नेतृत्व में, एजेंट डिसीजन ट्री के बजाय इंटेंट को फॉलो करता है। यह एक छोटे सपोर्ट संगठन की तरह काम करता है—फ्रंट डेस्क इनकमिंग रिक्वेस्ट संभालता है और विशेषज्ञ तय सीमाओं में उसे पूरा करता है।

कन्वर्सेशन पाइपलाइन

अंदरूनी तौर पर, ElevenAgents कैस्केडेड आर्किटेक्चर पर चलता है। स्पीच टू टेक्स्ट कॉलर के ऑडियो को बदलता है, एक LLM उस पर तर्क करता है और टेक्स्ट टू स्पीच जवाब को आवाज़ में प्रस्तुत करता है। सिर्फ टेक्स्ट वाले चैनलों में स्पीच चरण बंद हो जाते हैं और वही लॉजिक लेयर लिखित जवाब देती है।

इस कैस्केड के कई फायदे हैं। सबसे पहले, आप हर चरण और हर सब-एजेंट के लिए स्वतंत्र रूप से सबसे अच्छा मॉडल चुन सकते हैं। साथ ही, हर चरण की जांच की जा सकती है, इसलिए कुछ गलत होने पर आपको ठीक-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 पूरी तरह नए प्रोजेक्ट के बजाय इंटीग्रेशन के रूप में देख सकते हैं।

ElevenAgents में उपलब्ध डिप्लॉयमेंट तरीके ये हैं, उसी क्रम में जिनमें अधिकतर टीमें इन्हें एक्टिवेट करती हैं:

1. फोन: SIP ट्रंक से मौजूदा टेलीफोनी कनेक्ट करें या फोन नंबर को सीधे एजेंट से जोड़ने के लिए Twilio जैसे नेटिव इंटीग्रेशन का उपयोग करें। आपका मौजूदा कैरियर और नंबर बने रहते हैं।
2. वेब: एक लाइन के कोड से वेब विजेट एम्बेड करें या पूरी तरह कस्टम अनुभव के लिए SDKs का इस्तेमाल करें। वॉइस और चैट दोनों एक ही एजेंट से चलते हैं।
3. मोबाइल ऐप्स:नेटिव iOS, Android और React SDKs एजेंट को आपके ऐप में लाते हैं, जहां वह वॉइस बातचीत करता है, अपलोड्स प्राप्त करता है और यूज़र को सही स्क्रीन तक ले जाता है।
4. मैसेजिंग: मैसेजिंग नंबर जोड़ें ताकि ग्राहक SMS से एजेंट को टेक्स्ट कर सकें, या इन-ऐप मैसेजिंग के लिए Telegram कनेक्ट करें। एजेंट बातचीत के दौरान आउटबाउंड मैसेज भी भेजता है, जैसे वन-टाइम ऑथेंटिकेशन कोड या पेमेंट लिंक।
5. WhatsApp: अपने WhatsApp Business अकाउंट को ElevenAgents इंटीग्रेशंस के जरिए कनेक्ट करें। एजेंट इनबाउंड बातचीत संभालता है, आउटबाउंड मैसेज भेजता है और दूसरे चैनल की बातचीत के दौरान भी WhatsApp मैसेज भेज सकता है, जैसे फोन कॉल के दौरान।
6. Slack: Slack वर्कस्पेसेस में एजेंट डिप्लॉय करें, ताकि कर्मचारी या ग्राहक उन्हीं चैनलों में जवाब पा सकें जहां वे पहले से काम करते हैं।
7. टिकटिंग और फॉलो-अप:Zendesk, Intercom या Freshdesk कनेक्ट करें, ताकि एजेंट इनबाउंड टिकट्स का ट्रायेज करे, आपके नॉलेज बेस से जवाब दे और उन्हें अपने आप बंद कर दे। जिन मामलों में इंसान की जरूरत हो, उन्हें पूरे संदर्भ के साथ भेजा जाता है। एजेंट बातचीत के दौरान बुकिंग कन्फर्मेशन या फॉलो-अप सर्वे जैसे एक्शन के तौर पर ईमेल, टेक्स्ट और WhatsApp मैसेज भी भेजता है।
8. कॉन्टैक्ट सेंटर प्लेटफ़ॉर्म्स:Genesys जैसे इंटीग्रेशंस से मौजूदा CCaaS डिप्लॉयमेंट्स कनेक्ट करें, ताकि एजेंट आपकी मौजूदा ऑपरेशन में शामिल हो, उसे पूरी तरह बदल न दे।

हर टचपॉइंट पर ElevenAgents आपके मौजूदा टेक स्टैक से जुड़ता है। मौजूदा Android ऐप, मौजूदा Twilio अकाउंट और मौजूदा Genesys डिप्लॉयमेंट अपनी जगह बने रहते हैं। एजेंट बस उनसे जुड़ जाता है।

चैनल्स डैशबोर्ड में हर माध्यम एक ही व्यू में दिखता है, इसलिए आप देख सकते हैं कि क्या लाइव है और कुछ क्लिक्स में अगला चैनल कनेक्ट कर सकते हैं। Telegram, Intercom और Freshdesk इंटीग्रेशंस अभी Alpha में हैं और जल्द ही और चैनल जोड़े जाएंगे।

फोन, SMS और इन-ऐप माध्यमों पर इस सटीक डिप्लॉयमेंट की जानकारी के लिए, पूरी वर्कशॉप रिकॉर्डिंग में हर चैनल का लाइव कॉन्फ़िगरेशन देखें और हमारा सेशन रिकैप कई डेमो का सार बताता है।

हर चैनल के लिए व्यवहार ट्यून करें, एक ही ब्रेन रखें

एक कॉन्फ़िगरेशन का मतलब एक ही टोन नहीं है।

बिहेवियर सेटिंग्स से आप हर माध्यम पर एजेंट के जवाब देने का तरीका बदल सकते हैं: ईमेल पर विस्तार से और फॉर्मैटेड, फोन पर संक्षिप्त, SMS पर सहज। नॉलेज, टूल्स और गार्डरेल्स समान रहते हैं, लेकिन विस्तार, आउटपुट फॉर्मेट और जवाब का समय हर चैनल के हिसाब से बदलता है।

चैनल-स्कोप्ड सिमुलेशंस से आप कोई अपडेट लाइव करने से पहले अपने मूल्यांकन मानदंडों पर इस ट्यूनिंग को टेस्ट कर सकते हैं। जब किसी चीज़ में सुधार की जरूरत हो, तो उसे एक बार ठीक करें और हर माध्यम पर लागू कर दें।

हर चैनल पर गार्डरेल्स, ऑथेंटिकेशन और कंप्लायंस: ऑम्निचैनल एजेंट्स एंटरप्राइज़ की सुरक्षा कैसे करते हैं

कोई भी कस्टमर सपोर्ट एजेंट जिसे फ्लाइट रीबुक करने या पेमेंट जारी करने की क्षमता है, उसे स्पष्ट सीमाओं के साथ उच्च ऑपरेशनल मानकों पर रखा जाना चाहिए।

जब आप लॉजिक लेयर में गार्डरेल्स परिभाषित करते हैं, तो वे ग्राहक के टेक्स्ट, ईमेल या वॉइस कॉल से बातचीत करने पर एक जैसे लागू होते हैं।

ऑम्निचैनल 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 बिज़नेस की तय सीमा से अधिक हो। इस तरह एजेंट नियम का पालन करता है, केवल उसका वर्णन नहीं करता।
• टूल स्कोपिंग प्रभाव की सीमा तय करती है: हर सब-एजेंट के पास उसकी भूमिका के लिए जरूरी टूल्स ही होते हैं। छेड़छाड़ की गई बातचीत केवल उस एजेंट के टूल्स का गलत इस्तेमाल कर सकती है, पूरे टूलसेट का नहीं।
• ऑथेंटिकेशन जोखिम के अनुसार होता है:कम जोखिम वाले एक्शन के लिए हल्के ऑथेंटिकेशन चेक्स होते हैं। ज्यादा जोखिम वाले एक्शन के लिए वन-टाइम कोड या पूरा अकाउंट वेरिफिकेशन होता है, जिसे एजेंट उसी बातचीत में भेजता है।
• PII रिडैक्शन पहले से शामिल है:जन्मतिथि जैसे संवेदनशील विवरण बातचीत की हिस्ट्री से हटा दिए जाते हैं। GDPR कंप्लायंस और सिक्योरिटी सर्टिफिकेशंस के साथ मिलकर, यही एक एजेंट को विनियमित इंडस्ट्रीज़ में डिप्लॉय करने योग्य बनाता है।

ऑम्निचैनल कस्टमर सर्विस सॉफ्टवेयर कैसे चुनें

अधिकतर ऑम्निचैनल कस्टमर सर्विस सॉफ्टवेयर चैनल्स से जुड़ा हुआ चैट प्रोडक्ट होता है। यह कुछ समय तक काम कर सकता है, लेकिन बड़े स्तर पर डिप्लॉय करने के बाद कमियां सामने आने लगती हैं।

पूरे दायरे वाले ऑम्निचैनल कस्टमर सर्विस एजेंट के लिए, इन छह मानदंडों को जरूर देखें:

1. वॉइस-नेटिव आर्किटेक्चर: पूछें कि वॉइस प्लेटफ़ॉर्म का पहला चैनल था या बाद में जोड़ा गया फीचर। लेटेंसी हैंडलिंग, टर्न-टेकिंग और इंटरप्शन व्यवहार टेस्ट कॉल में एजेंट की असली क्षमता दिखा देंगे।
2. सभी चैनलों पर एक कॉन्फ़िगरेशन:कोई चैनल जोड़ने के लिए केवल इंटीग्रेशन की जरूरत होनी चाहिए, बड़े रीबिल्ड की नहीं। अगर वेंडर हर चैनल के लिए अलग इम्प्लीमेंटेशन समय बताता है, तो लॉजिक लेयर की इंटेलिजेंस हर डिप्लॉयमेंट में साझा नहीं है। ऊपर से हर चैनल की बिहेवियर सेटिंग्स और चैनल-स्कोप्ड टेस्टिंग देखें, ताकि एजेंट को अलग-अलग किए बिना हर माध्यम के लिए डिलीवरी ट्यून की जा सके।
3. चैनलों के बीच संदर्भ की निरंतरता:वेब विजेट पर बातचीत शुरू करें, फिर कॉल करें। अगर एजेंट आपको पहले से नहीं पहचानता, तो वह स्थायी संदर्भ नहीं देता।
4. पूरी मोडैलिटी सपोर्ट:प्लेटफ़ॉर्म को बातचीत के भीतर इमेज, फाइल्स और ऑडियो प्रोसेस करने चाहिए, ऐसे हर चैनल पर जो इन्हें सपोर्ट करता हो। इससे कम होने पर ग्राहकों को फिर से वेब फॉर्म्स पर भेजना पड़ेगा।
5. आपके मौजूदा स्टैक के साथ इंटीग्रेशन:आपके मौजूदा कैरियर के लिए SIP ट्रंकिंग, कॉन्टैक्ट सेंटर कनेक्टर्स, नेटिव मोबाइल SDKs और मैसेजिंग इंटीग्रेशंस का मतलब है कि प्लेटफ़ॉर्म आपकी इन्फ्रास्ट्रक्चर को बदलने के बजाय उसमें शामिल होता है।
6. कंप्लायंस और ऑब्ज़र्वेबिलिटी:PII रिडैक्शन, GDPR स्थिति और संबंधित सर्टिफिकेशंस की पुष्टि करें। फिर सुनिश्चित करें कि आप हर टूल कॉल और बातचीत ट्रांसक्रिप्ट देख सकते हैं। सत्यापित ऑडिट ट्रेल होना जरूरी है, खासकर विनियमित इंडस्ट्रीज़ में।

AI के साथ कंप्लायंट और बड़े स्तर के ऑम्निचैनल ग्राहक अनुभव देने के लिए, आपके एजेंट को ये सभी और भी क्षमताएं देनी होंगी।

ElevenAgents के साथ ऑम्निचैनल AI एजेंट्स बनाएं

ElevenAgents आपको एक आसान व्यू में बड़े स्तर के ऑम्निचैनल एजेंट्स बनाने देता है। आप ऐसा एजेंट इस्तेमाल कर पाएंगे जो आपके सिस्टम से जुड़ता है, ग्राहक सवालों के लिए विशेषज्ञ सब-एजेंट्स के जरिए रूट करता है और एक ही कॉन्फ़िगरेशन से फोन, वेब, मोबाइल, SMS, WhatsApp, Telegram, Slack और टिकटिंग प्लेटफ़ॉर्म्स पर डिप्लॉय होता है।

अभिव्यंजक वॉइस, मल्टीमॉडल इनपुट्स और एंटरप्राइज़-स्तरीय गार्डरेल्स प्लेटफ़ॉर्म में पहले से मौजूद हैं।

जानें ElevenAgents के साथ ऑम्निचैनल डिप्लॉयमेंट और देखें कि एक कॉन्फ़िगरेशन हर चैनल तक कैसे पहुंचता है, या अकाउंट बनाएं और आज अपना पहला एजेंट डिप्लॉय करें।

ऑम्निचैनल AI FAQ