वेबिनार रिकैप: Nana कैसे AI एजेंट्स से कस्टमर एक्सपीरियंस बदल रहा है

ज़्यादातर ग्राहक सहायता टीमें कर्मचारियों की संख्या बढ़ाकर आगे बढ़ती हैं। लेकिन एक समय बाद यह गणित काम नहीं करता। टिकटों की संख्या बढ़ती है, गुणवत्ता घटती है, और एजेंट्स रोटेटिंग शिफ्ट्स में एक जैसे दोहराव वाले काम करते-करते थक जाते हैं।

सऊदी अरब के सबसे बड़े सुपर ऐप्स में से एक, Nana ने एक अलग रास्ता अपनाया। बिहाइंड द एजेंट: Nana ग्राहक अनुभव को बदलने के लिए AI एजेंट्स का कैसे इस्तेमाल करता है में Nana के ग्राहक अनुभव प्रमुख, करीम मुस्तफ़ा ने बताया कि कंपनी ने अपने पूरे सहायता ऑपरेशन में AI एजेंट्स को कैसे लागू किया और इसका उनकी टीम, लागत और गुणवत्ता स्कोर पर क्या असर पड़ा।

AI-संचालित ग्राहक सहायता क्यों ज़रूरी है

ग्राहक सहायता, लागत की समस्या बनने से पहले गुणवत्ता की समस्या है।

सहायता टीम को मैनेज करने का सबसे मुश्किल हिस्सा लोगों को भर्ती करना नहीं था। मुश्किल था उन्हें लगातार सहानुभूति दिखाने, गर्मजोशी से जवाब देने और हर दिन हज़ारों बातचीत में गुणवत्ता बनाए रखने की ट्रेनिंग देना। सिर्फ़ इंसानों के भरोसे इसे बड़े स्तर पर करना लगभग नामुमकिन है।

Nana ने 2016 में सऊदी अरब में ग्रोसरी डिलीवरी के क्षेत्र में अग्रणी के रूप में शुरुआत की। एक दशक में कंपनी लॉन्ड्री, कार वॉश, फूड डिलीवरी और अन्य सेवाओं वाला एक पूरा सुपर ऐप बन गई। जैसे-जैसे प्रोडक्ट बढ़ा, ग्राहक संपर्कों की संख्या भी बढ़ी। मांग पूरी करने के लिए टीम को रोटेटिंग शिफ्ट्स में 54 सहायता एजेंट्स चलाने पड़ रहे थे।

बदलाव का अहम मोड़ तब आया, जब Nana ने FAQ बॉट्स और बुनियादी चैट फ्लोज़ से आगे बढ़कर ElevenLabs पर बने एक असली फ्रंट-एंड AI एजेंट को अपनाया। यह एजेंट सीधे Nana ऐप में ग्राहकों से बातचीत करता है। यह समस्याएं हल करता है, सवालों के जवाब देता है, ऑर्डर्स ट्रैक करता है और ज़रूरत पड़ने पर बात आगे बढ़ाता है। गुणवत्ता तुरंत और लगातार बनी रही।

बिज़नेस पर इसका असर अहम रहा:

1. Nana ने अपनी ग्राहक सहायता लागत 85% घटा दी
2. जवाब देने का समय घटकर कुछ सेकंड रह गया

एजेंट्स को फ्रंट-लाइन सहायता से हटाकर ऐसी ज़्यादा मूल्यवान भूमिकाओं में लगाया गया, जिनका फोकस AI वर्कफ्लोज़ को बेहतर बनाना था।

कई पूर्व सहायता एजेंट्स अब दूसरे विभागों में काम कर रहे हैं और ग्राहक समस्याओं की अपनी समझ से पूरे बिज़नेस के ऑपरेशंस बेहतर बना रहे हैं।

बिहाइंड द एजेंट: Nana

ElevenLabs से पहले, टीम ने कई CRM और AI प्रोवाइडर्स आज़माए। हर किसी ने ऑटोमेशन का वादा किया, लेकिन नतीजा निराशाजनक रहा।

कुछ वेंडर्स ऐसे समाधानों के लिए प्रीमियम शुल्क ले रहे थे, जो अतिरिक्त लागत के साथ बस व्हाइट-लेबल की गई ElevenLabs टेक्नोलॉजी थे।

सीधे ElevenLabs पर आने के बाद नतीजे बदल गए। चैट एजेंट Nana ऐप में लाइव हो गया और आज प्रोडक्शन में चल रहा है। आउटबाउंड कॉल्स के लिए AI वॉइस एजेंट्स वाला दूसरा उपयोग मामला भी लाइव है और इसका विस्तार किया जा रहा है। एक बड़ा आंतरिक प्रोजेक्ट, जिसे पारंपरिक वर्कफ्लोज़ से बनाने में हफ़्ते लगते, एक ही दिन में तैयार होकर सभी बैकएंड सिस्टम्स से कनेक्ट हो गया।

करीम ने बताया कि समस्याओं को लेकर टीम की सोच कैसे बदली है। जब कोई नई ऑपरेशनल चुनौती आती है, तो अब उनका पहला सवाल यह नहीं होता कि कितने लोगों की ज़रूरत है। सवाल यह होता है कि उसे संभालने के लिए एजेंट कितनी जल्दी बनाया जा सकता है।

बचे हुए सहायता टीम सदस्यों को तय शिफ्ट्स या AI-केंद्रित KPIs से जुड़े लचीले घंटों में से चुनने का विकल्प दिया गया। हर एक ने लचीला मॉडल चुना।

Nana से बेहतरीन तरीके

1. मल्टीमोडल बनें. Nana ने पाया कि उनके ग्राहक सिर्फ़ कॉल नहीं, टाइप भी करना चाहते थे। ग्राहक के व्यवहार के अनुसार चैनल चुनने से अपनाना आसान हुआ और नतीजे जल्दी मिले।
2. सिर्फ़ टेक्नोलॉजी नहीं, प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता पर ध्यान दें। AI उसी स्तर का होगा, जिस तरह आप उसे निर्देश देंगे। करीम की टीम ने ऐसे प्रॉम्प्ट लिखने में समय लगाया, जो एजेंट को सहानुभूति दिखाना और ब्रांड के अनुरूप जवाब देना सिखाते थे।
3. अरबी भाषा में डिप्लॉयमेंट के लिए तश्कील का इस्तेमाल करें। एजेंट प्रॉम्प्ट में अरबी टेक्स्ट पर स्वर चिह्न जोड़ने से उच्चारण की सटीकता और स्वाभाविकता काफ़ी बेहतर होती है।
4. मानव एजेंट्स को हटाएं नहीं, उन्हें आगे की भूमिका दें। आपकी बची हुई टीम का सबसे अच्छा उपयोग AI को बेहतर बनाने में है, उसे बदलने में नहीं। उन्हें वर्कफ़्लो डिज़ाइन और गुणवत्ता समीक्षा की ज़िम्मेदारी दें।
5. पहले दिन से बड़े स्तर के लिए बनाएं। पहला एजेंट लाइव होने के बाद, वही प्लेटफ़ॉर्म आउटबाउंड कॉल्स, आंतरिक वर्कफ्लोज़, विज्ञापनों और अलग-अलग विभागों के उपयोग मामलों को सपोर्ट कर सकता है। अब जब किसी नए प्रोजेक्ट को तेज़ी से लॉन्च करना होता है, तो दूसरी टीमें Nana के विभाग की ओर देखती हैं।
6. सीधे स्रोत तक जाएं। Nana ने जिन कई वेंडर्स का आकलन किया, वे ElevenLabs को मार्कअप पर दोबारा बेच रहे थे। सीधे ElevenLabs पर बनाने से Nana को नवीनतम मॉडल्स, कम लागत और इंजीनियरिंग टीम का सीधा सहयोग मिला।

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