Riepilogo webinar: come Cars24 automatizza oltre 3 milioni di minuti di chiamate di vendita con la voce IA

Cars24 utilizza in produzione agenti vocali su larga scala in 13 lingue. 

Questo articolo riassume Dietro l'agente: come Cars24 automatizza oltre 3 milioni di minuti di chiamate di vendita con l'IA vocale con Jayesh Gupta, Head of AI and Innovation di Cars24, che spiega nel dettaglio come Cars24 ha creato e implementato il suo sistema di IA vocale, dal primo semplice caso d'uso fino a un'architettura multi-agente che gestisce milioni di minuti di conversazioni con i clienti.

Perché l'IA vocale su questa scala è importante

Cars24 è uno dei più grandi marketplace di auto usate in India, con attività in India, negli Emirati Arabi Uniti e in Australia. Vende da 4.000 a 4.500 auto al mese, effettua oltre 100.000 ispezioni e facilita oltre 22.000 test drive.

E questo senza considerare finanziamenti, assistenza post-consegna, pagamenti di multe e prestiti garantiti dall'auto. Il solo funnel di vendita copre dai 30 ai 45 giorni per cliente.

Il 75% degli acquirenti compra un'auto per la prima volta. Per loro, acquistare un'auto non è una transazione: è una decisione finanziariamente importante e carica di emozioni. Significa che il 70-80% del prodotto Cars24 non è l'app, ma la conversazione: vendite umane, guidate e assistite in ogni fase del funnel.

Prima degli agenti IA, il sistema stava rallentando. I clienti chiamavano i team sbagliati: il team commerciale veniva contattato per richieste di assistenza, con tempi di attesa più lunghi e un'esperienza cliente inefficiente. 

I tempi di attesa aumentavano. I follow-up andavano persi lungo un funnel di 30 giorni. 

Gestire tutto, dalla qualificazione dei lead alla documentazione per i prestiti, era costoso e difficile da scalare.

Oggi: 

1. Il 25% del volume totale delle chiamate è automatizzato
2. Quasi metà delle vendite è assistita dall'IA vocale
3. I costi delle chiamate sono diminuiti del 50%

Demo 1: l'agente di negoziazione di Cars24

Scenario: un agente vocale di Cars24 chiama un venditore che sta valutando di vendere la propria auto e negozia in hindi per convincerlo a scegliere Cars24 invece delle piattaforme concorrenti.

Cosa è stato mostrato:

- L'agente conduce una negoziazione di vendita completa in hindi

- Gestisce le obiezioni e si confronta con altre piattaforme in tempo reale

- La conversazione suona naturale, con bassa latenza e senza pause robotiche

- L'agente convince il venditore a scegliere Cars24 durante la chiamata

Perché è importante: questi agenti svolgono attività di vendita attiva, gestiscono l'ambiguità, rispondono alle obiezioni e orientano la decisione di conversione, il tutto in una lingua in cui il cliente si sente più a suo agio. Cars24 ha scoperto che la corrispondenza linguistica aumenta direttamente il tempo di conversazione e i risultati aziendali.

Demo 2: orchestrazione multi-agente per il cross-selling

Scenario: un cliente ha mancato un appuntamento per un'ispezione. Un agente di qualificazione chiama per riprogrammarlo, rileva l'intenzione di passare a un modello superiore e trasferisce la chiamata in tempo reale a un agente commerciale, che prosegue la conversazione senza perdere il contesto.

Cosa è stato mostrato:

- L'agente 1 (Sneha) inizia affrontando l'appuntamento mancato e lo riprogramma

- Sneha indaga sull'intenzione: il venditore vuole passare a un modello superiore o vendere per ragioni finanziarie?

- Il cliente segnala l'intenzione di passare a un modello superiore

- Sneha si offre di trasferire la chiamata al team giusto e lo fa durante la chiamata

- L'agente 2 subentra con il contesto completo e continua la conversazione verso l'acquisto di un'auto usata

- Quando il cliente chiede di essere richiamato tra un'ora, l'agente conferma, riepiloga lo stato dell'appuntamento e chiude la chiamata senza problemi

Perché è importante: questa demo mostra come funziona in pratica l'orchestrazione multi-agente. Ogni agente gestisce un'attività e il contesto passa dall'uno all'altro. Non ci sono ripetizioni né passaggi di consegne persi. Cars24 sta creando un unico numero attivo 24/7, con cui i clienti possono gestire l'intero percorso — vendere, acquistare, finanziare — senza mai doversi ripetere.

Come Cars24 l'ha realizzato: considerazioni tecniche

Cars24 ha iniziato dal caso d'uso più semplice possibile: promemoria per appuntamenti mancati. Chiamate brevi, risultati binari, basso costo dell'errore. Questo ha permesso di capire cosa funziona prima di espandersi.

Quando è passata a chiamate in entrata più lunghe e complesse — conversazioni per scoprire l'auto, in media di 7 minuti e talvolta fino a 13 — ha incontrato un limite netto con le architetture a singolo agente. 

I modelli mini iniziavano a perdere il contesto dopo 3-4 minuti. 

I modelli più grandi introducevano latenza. 

Concentrare tutto in un unico prompt rendeva il sistema fragile: una modifica al flusso dei prestiti poteva compromettere quello di acquisto.

La soluzione è stata l'orchestrazione multi-agente. Hanno suddiviso la conversazione in fasi: 

1. Un piccolo agente di qualificazione, basato su un modello mini, acquisisce l'intenzione iniziale
2. Un modello più grande subentra per la fase di scoperta quando il cliente è coinvolto e disposto ad aspettare un po' di più
3. Un terzo agente dedicato ai prestiti si attiva solo se emergono il prezzo o il finanziamento.

Ogni agente gestisce bene un'attività. Le modifiche a uno non compromettono gli altri.

Lo stack tecnico (orchestrato con la piattaforma ElevenAgents):

1. Speech-to-Text: ElevenLabs Scribe v2 in tempo reale, scelto per l'accuratezza in ambienti rumorosi di livello 2 e 3, in 13 lingue
2. Text-to-Speech: ElevenLabs Flash 2.5, recentemente aggiornato a Eleven v4 Turbo con un miglioramento misurabile delle prestazioni di vendita
3. LLM: GPT-4.1 mini per la maggior parte dei casi d'uso, con GPT-4o o un equivalente per chiamate di scoperta più lunghe che richiedono un ragionamento più approfondito
4. Telefonia: WebSocket con PCM a 24 kHz per la qualità audio; i provider includono Twilio, Exotel e Plivo in India
5. Integrazioni: chiamate API personalizzate alla piattaforma ElevenLabs Agents, supporto MCP e integrazione nativa con HubSpot per il mercato australiano
6. Database vettoriale: Qdrant, con quantizzazione binaria per dataset di grandi dimensioni superiori a un milione di vettori, per mantenere bassi latenza e costi

La decisione di usare ElevenLabs Agents invece di assemblare componenti separati di STT, LLM e TTS dipendeva da un unico fattore: la latenza. 

Creando autonomamente la pipeline, persino con gli stessi modelli sottostanti, la latenza superava costantemente un secondo. 

La piattaforma ElevenLabs — che gestisce insieme i modelli e il livello di orchestrazione — l'ha ridotta del 30-40%. Questa riduzione si è tradotta direttamente in un aumento del 30-40% delle conversioni.

Best practice di Cars24

1. Inizia dove il costo dell'errore è più basso. Il primo caso d'uso di Cars24 sono stati i promemoria per appuntamenti mancati: brevi, semplici e a basso rischio. Dimostrare il valore del modello in questo ambito ha creato credibilità interna e dato al team modo di imparare prima di intervenire sulle parti più importanti del funnel.

2. Usalo con clienti reali, non con simulazioni. I test interni non possono replicare il caos delle conversazioni reali. Cars24 ha eseguito i propri piloti sul 10% del traffico reale, ha accettato il calo temporaneo e ha usato il feedback reale per iterare.

3. Stabilisci una lunghezza massima rigorosa per i prompt. Cars24 limita i prompt a 4.000-5.000 token per chiamate inferiori a due minuti. I prompt più lunghi rallentano il modello e non migliorano in modo affidabile i risultati. Se un caso d'uso richiede di più, crea un altro agente.

4. Mantieni nel prompt le risposte più comuni, non nella knowledge base. Per le domande più frequenti poste dai clienti, inserisci le risposte direttamente nel prompt. Riserva le chiamate agli strumenti e il recupero RAG al restante 20%. Questo elimina la maggior parte dei picchi di latenza nelle ricerche nella knowledge base.

5. Registra in anticipo il primo messaggio. ElevenLabs Agents può pregenerare e memorizzare nella cache il messaggio di apertura prima che la chiamata venga connessa. Insieme alla possibilità di rendere il primo messaggio non interrompibile, questo riduce gli abbandoni iniziali causati dal ritardo di rete o da interruzioni premature.

6. Integra la valutazione in ogni chiamata. Cars24 usa le valutazioni di ElevenLabs Agents sul 100% delle chiamate per verificare se sono state seguite le SOP, se il cliente ha mostrato frustrazione e se qualcosa non ha funzionato. Le valutazioni non superate attivano una revisione manuale. Ogni giorno vengono sottoposti ad audit campioni casuali. Il team rimane proattivo anziché reattivo.

7. Scala gradualmente. Le nuove implementazioni di agenti seguono un rollout al 5%, 10%, 20%, 50% e 100%, con pause di due giorni a ogni fase per confermare che le metriche di valutazione siano stabili prima di espandersi ulteriormente.

8. Non chiamare clienti che non hanno chiesto di essere contattati. Ogni chiamata in uscita di Cars24 è rivolta a qualcuno che è già entrato nel funnel. I contatti IA non richiesti aumentano i reclami e danneggiano la fiducia. Il principio guida è semplice: se non sono già coinvolti, non chiamano.

9. Sii onesto quando i clienti chiedono se stanno parlando con un'IA. Gli agenti di Cars24 confermano di essere assistenti virtuali quando viene chiesto. Se un cliente desidera parlare con una persona, la chiamata viene trasferita immediatamente.

10. Considera la spesa per l'IA come una voce di investimento, non come un costo. Cars24 ora include i costi dell'IA nei piani operativi annuali, con mandati specifici legati a risultati aziendali misurabili. Ogni implementazione deve influire su una metrica concreta.

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