वेबिनार रिकैप: Cars24 कैसे वॉइस AI से 30 लाख+ मिनट की सेल्स कॉल्स ऑटोमेट करता है

Cars24 13 भाषाओं में बड़े पैमाने पर प्रोडक्शन वॉइस एजेंट्स चला रहा है। 

इस पोस्ट में इसका सारांश है: बिहाइंड द एजेंट: Cars24 वॉइस AI के साथ 30 लाख से ज़्यादा मिनट की सेल्स कॉल्स को कैसे ऑटोमेट करता है। इसमें Cars24 के AI और इनोवेशन प्रमुख जयेश गुप्ता ने बताया कि Cars24 ने अपना वॉइस AI सिस्टम कैसे बनाया और तैनात किया—पहले सरल यूज़ केस से लेकर ग्राहकों की बातचीत के लाखों मिनट संभालने वाले मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर तक।

इस स्तर पर वॉइस AI क्यों मायने रखता है

Cars24 भारत के सबसे बड़े सेकंड-हैंड कार मार्केटप्लेसेज़ में से एक है और भारत, UAE व ऑस्ट्रेलिया में काम करता है। यह हर महीने 4,000 - 4,500 कारें बेचता है, 100,000+ इंस्पेक्शन करता है और 22,000+ टेस्ट ड्राइव कराता है।

और इसमें फाइनेंसिंग, डिलीवरी के बाद की सहायता, जुर्माने के भुगतान और कार के बदले लोन शामिल नहीं हैं। सिर्फ़ इसका सेल्स फ़नल ही हर ग्राहक के लिए 30 से 45 दिनों का होता है।

इसके 75% खरीदार पहली बार कार खरीदते हैं। उनके लिए कार खरीदना सिर्फ़ एक लेन-देन नहीं है। यह आर्थिक रूप से अहम और भावनात्मक फैसला है। यानी Cars24 के प्रोडक्ट का 70 - 80% हिस्सा ऐप नहीं, बल्कि बातचीत है—फ़नल के हर चरण में इंसानी, मार्गदर्शित और सहायक बिक्री।

AI एजेंट्स से पहले, सिस्टम धीमा पड़ रहा था। ग्राहक गलत टीमों को कॉल करते थे—सपोर्ट से जुड़े मामलों के लिए सेल्स टीम से संपर्क होता था, जिससे इंतज़ार बढ़ता था और ग्राहक अनुभव खराब होता था। 

इंतज़ार का समय बढ़ता जा रहा था। 30-दिन के फ़नल में फॉलो-अप छूट जाते थे। 

लीड क्वालिफिकेशन से लेकर लोन डॉक्यूमेंटेशन तक सब संभालना महंगा था और इसे बढ़ाना मुश्किल था।

आज: 

1. कुल कॉल वॉल्यूम का 25% ऑटोमेटेड है
2. लगभग आधी बिक्री में वॉइस AI की मदद मिलती है
3. कॉलिंग लागत 50% कम हो गई है

डेमो 1: Cars24 का नेगोशिएशन एजेंट

स्थिति: Cars24 का एक वॉइस एजेंट उस विक्रेता को कॉल करता है जो अपनी कार बेचने पर विचार कर रहा है, और उसे दूसरे प्लेटफ़ॉर्म्स की बजाय Cars24 चुनने के लिए हिंदी में बातचीत कर मनाता है।

क्या दिखाया गया:

- एजेंट हिंदी में पूरी सेल्स नेगोशिएशन करता है

- यह आपत्तियों को संभालता है और रियल टाइम में दूसरे प्लेटफ़ॉर्म्स का मुकाबला करता है

- बातचीत स्वाभाविक लगती है, इसमें कम लेटेंसी है और रोबोटिक ठहराव नहीं हैं

- एजेंट कॉल के दौरान विक्रेता से Cars24 चुनने की प्रतिबद्धता ले लेता है

यह क्यों मायने रखता है: ये एजेंट्स सक्रिय रूप से बिक्री करते हैं, अस्पष्टताओं को संभालते हैं, आपत्तियों का जवाब देते हैं और कन्वर्ज़न का फैसला करवाते हैं—वह भी उस भाषा में जिसमें ग्राहक सबसे सहज होता है। Cars24 ने पाया है कि भाषा का मेल सीधे बातचीत के समय और कारोबारी नतीजों को बढ़ाता है।

डेमो 2: क्रॉस-सेल के लिए मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन

स्थिति: एक ग्राहक अपना इंस्पेक्शन अपॉइंटमेंट मिस कर देता है। एक क्वालिफिकेशन एजेंट उसे दोबारा तय करने के लिए कॉल करता है, अपग्रेड करने की मंशा पहचानता है और बिना कॉन्टेक्स्ट खोए कॉल को लाइव सेल्स एजेंट को ट्रांसफ़र कर देता है।

क्या दिखाया गया:

- एजेंट 1 (स्नेहा) मिस हुए अपॉइंटमेंट के बारे में बात करके कॉल शुरू करती है और उसे फिर से तय करती है

- स्नेहा मंशा जानने की कोशिश करती है: क्या विक्रेता अपग्रेड कर रहा है या आर्थिक कारणों से बेच रहा है?

- ग्राहक अपग्रेड करने की मंशा बताता है

- स्नेहा सही टीम को ट्रांसफ़र करने की पेशकश करती है और कॉल के बीच में ऐसा कर देती है

- एजेंट 2 पूरे कॉन्टेक्स्ट के साथ बातचीत संभालता है और उसे सेकंड-हैंड कार खरीदने की ओर आगे बढ़ाता है

- जब ग्राहक एक घंटे बाद कॉल करने को कहता है, एजेंट पुष्टि करता है, अपॉइंटमेंट की स्थिति दोहराता है और कॉल को साफ़ तरीके से खत्म करता है

यह क्यों मायने रखता है: यह डेमो दिखाता है कि व्यवहार में मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन कैसा होता है। हर एजेंट एक काम संभालता है और उनके बीच कॉन्टेक्स्ट आगे बढ़ता है। न कुछ दोहराना पड़ता है, न ट्रांसफ़र में कोई जानकारी छूटती है। Cars24 एक ऐसे 24/7 नंबर की दिशा में काम कर रहा है, जहां ग्राहक अपनी पूरी यात्रा—बेचना, खरीदना, फाइनेंस—बिना खुद को दोहराए पूरी कर सकें।

Cars24 ने इसे कैसे बनाया: तकनीकी पहलू

Cars24 ने सबसे सरल यूज़ केस से शुरुआत की: मिस हुए अपॉइंटमेंट के रिमाइंडर। छोटी कॉल्स, दो संभावित नतीजे, गलती की कम लागत। इससे उन्हें विस्तार करने से पहले यह सीखने का मौका मिला कि क्या काम करता है।

जब वे लंबी और जटिल इनबाउंड कॉल्स पर गए—कार खोजने से जुड़ी बातचीत, जो औसतन 7 मिनट और कभी-कभी 13 मिनट तक चलती थी—तो उन्हें सिंगल-एजेंट आर्किटेक्चर की एक बड़ी सीमा का सामना करना पड़ा। 

मिनी मॉडल्स 3 से 4 मिनट के बाद कॉन्टेक्स्ट खोने लगे। 

बड़े मॉडल्स ने लेटेंसी बढ़ा दी। 

सब कुछ एक ही प्रॉम्प्ट में भरने से सिस्टम नाज़ुक हो गया: लोन फ़्लो में बदलाव खरीदारी के फ़्लो को बिगाड़ सकता था।

उनका समाधान मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन था। उन्होंने बातचीत को चरणों में बांट दिया: 

1. मिनी मॉडल इस्तेमाल करने वाला एक छोटा क्वालिफिकेशन एजेंट शुरुआती मंशा समझता है
2. ग्राहक के जुड़ने और थोड़ा अधिक इंतज़ार करने के लिए तैयार होने पर, डिस्कवरी के लिए एक बड़ा मॉडल काम संभालता है
3. तीसरा, लोन-केंद्रित एजेंट सिर्फ़ तभी सक्रिय होता है जब कीमत या फाइनेंसिंग की बात आती है।

हर एजेंट एक काम अच्छी तरह संभालता है। किसी एक में बदलाव दूसरे को नहीं बिगाड़ता।

तकनीकी स्टैक (ElevenAgents प्लेटफ़ॉर्म के साथ ऑर्केस्ट्रेट किया गया):

1. स्पीच टू टेक्स्ट: ElevenLabs Scribe v2 रियल-टाइम, 13 भाषाओं में शोर वाले टियर 2 और टियर 3 परिवेशों में सटीकता के लिए चुना गया
2. टेक्स्ट टू स्पीच: ElevenLabs Flash 2.5, जिसे हाल ही में V3 एक्सप्रेसिव मोड में अपग्रेड किया गया, जिससे सेल्स परफ़ॉर्मेंस में मापने योग्य बढ़ोतरी हुई
3. LLM: ज़्यादातर यूज़ केस के लिए GPT-4.1 mini; गहरी रीजनिंग वाली लंबी डिस्कवरी कॉल्स के लिए GPT-4o या समकक्ष
4. टेलीफ़ोनी: ऑडियो क्वालिटी के लिए 24kHz पर PCM के साथ WebSockets; भारत में इनके प्रोवाइडर्स में Twilio, Exotel और Plivo शामिल हैं
5. इंटीग्रेशंस: ElevenLabs Agents प्लेटफ़ॉर्म में कस्टम API कॉल्स, MCP सपोर्ट और ऑस्ट्रेलियाई बाज़ार के लिए नेटिव HubSpot इंटीग्रेशन
6. वेक्टर डेटाबेस: Qdrant, लेटेंसी और लागत कम रखने के लिए दस लाख से ज़्यादा वेक्टर्स वाले बड़े डेटासेट्स पर बाइनरी क्वांटाइज़ेशन का इस्तेमाल

अलग-अलग Agents की बजाय ElevenLabs STT, LLM और TTS कॉम्पोनेंट्स को जोड़ने के बजाय इस्तेमाल करने का फैसला एक बात पर आधारित था: लेटेंसी। 

एक ही मूल मॉडल्स के साथ खुद पाइपलाइन बनाने पर भी लेटेंसी लगातार एक सेकंड से ऊपर चली जाती थी। 

मॉडल्स और ऑर्केस्ट्रेशन लेयर—दोनों को साथ में संभालने वाले ElevenLabs प्लेटफ़ॉर्म ने इसे 30 से 40% तक कम कर दिया। इस कमी से सीधे कन्वर्ज़न में 30 से 40% की बढ़ोतरी हुई।

Cars24 से बेहतरीन तरीके

1. वहां से शुरू करें जहां असफलता की लागत सबसे कम हो। Cars24 का पहला यूज़ केस मिस हुए अपॉइंटमेंट के रिमाइंडर थे—छोटे, सरल और कम जोखिम वाले। वहां मॉडल को साबित करने से अंदरूनी भरोसा बना और टीम को फ़नल के ज़्यादा अहम हिस्सों पर काम करने से पहले सीखने का मौका मिला।

2. इसे सिमुलेशन नहीं, असली ग्राहकों के साथ चलाएं। इंटरनल टेस्टिंग असली बातचीत की अव्यवस्था को दोहरा नहीं सकती। Cars24 ने अपने पायलट्स को लाइव ट्रैफ़िक के 10% पर चलाया, अस्थायी गिरावट स्वीकार की और सुधार के लिए असली फ़ीडबैक का इस्तेमाल किया।

3. प्रॉम्प्ट की लंबाई को एक सख्त सीमा बनाएं। Cars24 दो मिनट से कम की कॉल्स के लिए प्रॉम्प्ट को 4,000 से 5,000 टोकन्स तक सीमित रखता है। लंबे प्रॉम्प्ट मॉडल को धीमा करते हैं और नतीजे भरोसेमंद ढंग से बेहतर नहीं करते। अगर किसी यूज़ केस को इससे ज़्यादा चाहिए, तो दूसरा एजेंट बनाएं।

4. आम जवाब नॉलेज बेस में नहीं, प्रॉम्प्ट में रखें। ग्राहक जो मुख्य सवाल पूछते हैं, उनके जवाब सीधे प्रॉम्प्ट में डालें। टूल कॉल्स और RAG रिट्रीवल को बाकी 20% के लिए रखें। इससे नॉलेज लुकअप के दौरान आने वाले ज़्यादातर लेटेंसी स्पाइक्स खत्म हो जाते हैं।

5. पहला संदेश पहले से रिकॉर्ड करें। ElevenLabs Agents कॉल कनेक्ट होने से पहले शुरुआती संदेश को पहले से जनरेट और कैश कर सकता है। पहले संदेश को बीच में बाधित न होने देने के साथ मिलाकर, यह नेटवर्क लैग या समय से पहले रुकावटों के कारण होने वाले शुरुआती ड्रॉप-ऑफ कम करता है।

6. हर कॉल में इवैल्यूएशन शामिल करें। Cars24, 100% कॉल्स पर ElevenLabs Agents evals का इस्तेमाल करता है, ताकि पता चल सके कि SOPs का पालन हुआ या नहीं, ग्राहक ने निराशा दिखाई या नहीं और कोई चीज़ विफल हुई या नहीं। विफल evals पर मैन्युअल रिव्यू होता है। रैंडम सैंपल्स का रोज़ ऑडिट होता है। टीम प्रतिक्रियात्मक होने के बजाय सक्रिय रहती है।

7. चरणों में स्केल करें। नए एजेंट डिप्लॉयमेंट 5%, 10%, 20%, 50%, 100% रोलआउट का पालन करते हैं। आगे विस्तार करने से पहले eval मेट्रिक्स के स्थिर होने की पुष्टि के लिए हर चरण पर दो दिन रुकते हैं।

8. उन ग्राहकों को कॉल न करें जिन्होंने आपसे संपर्क की इच्छा नहीं जताई है। हर Cars24 आउटबाउंड कॉल ऐसे व्यक्ति को जाती है जो पहले ही फ़नल में आ चुका है। बिना मांगे AI आउटरीच से शिकायतें बढ़ती हैं और भरोसा टूटता है। नियम सरल है: अगर वे पहले से जुड़े नहीं हैं, तो उन्हें कॉल नहीं किया जाता।

9. जब ग्राहक पूछें कि वे AI से बात कर रहे हैं या नहीं, तो ईमानदार रहें। पूछे जाने पर Cars24 एजेंट्स बताते हैं कि वे वर्चुअल असिस्टेंट हैं। अगर ग्राहक किसी इंसान से बात करना चाहता है, तो कॉल तुरंत ट्रांसफ़र हो जाती है।

10. AI पर खर्च को लागत नहीं, निवेश की मद मानें। Cars24 अब AI की लागत को अपने सालाना ऑपरेटिंग प्लान्स में शामिल करता है, जिसमें मापे जा सकने वाले कारोबारी नतीजों से जुड़े स्पष्ट लक्ष्य होते हैं। हर डिप्लॉयमेंट से किसी वास्तविक मेट्रिक में बदलाव की उम्मीद होती है।

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