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 riepiloga 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 ha illustrato nel dettaglio come Cars24 ha creato e implementato il proprio sistema di IA vocale, dal primo semplice caso d'uso 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 dell'India, operativo 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 agevola più di 22.000 test drive.

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

Il 75% dei suoi acquirenti compra un'auto per la prima volta. Per questi clienti, acquistare un'auto non è una semplice transazione: è una decisione finanziariamente importante e carica di emozioni. Questo significa che il 70-80% del prodotto Cars24 non è l'app, ma la conversazione: vendita umana, guidata e assistita in ogni fase del funnel.

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

I tempi di attesa si allungavano. I follow-up venivano 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 di chiamate è automatizzato
2. Quasi la metà delle vendite è supportata 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 rispetto alle piattaforme concorrenti.

Cosa è stato mostrato:

- L'agente gestisce 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

- Durante la chiamata, l'agente porta il venditore a scegliere Cars24

Perché è importante: questi agenti svolgono attività di vendita attiva, gestiscono l'ambiguità, rispondono alle obiezioni e guidano la decisione di conversione, il tutto nella lingua in cui il cliente si sente più a suo agio. Cars24 ha rilevato 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 fissarne uno nuovo, rileva l'intenzione di passare a un'auto di categoria superiore e trasferisce la chiamata in tempo reale a un agente di vendita, che prosegue la conversazione senza perdere il contesto.

Cosa è stato mostrato:

- L'agente 1 (Sneha) apre la conversazione affrontando il tema dell'appuntamento mancato e lo riprogramma

- Sneha esplora l'intenzione: il venditore vuole acquistare un'auto di categoria superiore o vende per motivi finanziari?

- Il cliente manifesta l'intenzione di passare a un'auto di categoria superiore

- Sneha propone il trasferimento al team giusto e lo effettua durante la chiamata

- L'agente 2 subentra con tutto il contesto e prosegue 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 correttamente la chiamata

Perché è importante: questa demo mostra in pratica come funziona 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 dover ripetere le stesse informazioni.

Come l'ha realizzato Cars24: considerazioni tecniche

Cars24 ha iniziato con il caso d'uso più semplice possibile: i promemoria per gli appuntamenti mancati. Chiamate brevi, risultati binari, basso costo dell'errore. Questo ha permesso all'azienda di capire cosa funzionava prima di espandersi.

Quando è passata a chiamate in entrata più lunghe e complesse — conversazioni per la scoperta dell'auto della durata media di 7 minuti, che talvolta arrivavano a 13 — ha incontrato un limite netto nelle 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 rileva l'intenzione iniziale
2. Un modello più grande subentra nella fase di scoperta quando il cliente è coinvolto e disposto ad attendere leggermente di più
3. Un terzo agente incentrato sui 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 alla modalità espressiva V3 con un miglioramento misurabile delle performance 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 nella 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 con oltre un milione di vettori, così da contenere latenza e costi

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

Creare internamente la pipeline, anche con gli stessi modelli sottostanti, portava costantemente la latenza oltre un secondo. 

La piattaforma ElevenLabs — che gestisce insieme i modelli e il layer 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 del fallimento è più basso. Il primo caso d'uso di Cars24 sono stati i promemoria per gli appuntamenti mancati: brevi, semplici e a basso rischio. Dimostrare il valore del modello in questo ambito ha creato credibilità interna e dato al team spazio per imparare prima di intervenire sulle parti del funnel a maggior valore.

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

3. Considera la lunghezza del prompt come un vincolo rigido. Cars24 limita i prompt a 4.000-5.000 token per le chiamate inferiori a due minuti. Prompt più lunghi rallentano il modello e non migliorano i risultati in modo affidabile. 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 davvero dai clienti, inserisci le risposte direttamente nel prompt. Riserva le chiamate agli strumenti e il recupero RAG al restante 20%. Così elimini la maggior parte dei picchi di latenza nelle ricerche nella knowledge base.

5. Registra in anticipo il primo messaggio. ElevenLabs Agents può generare in anticipo e memorizzare nella cache il messaggio di apertura prima della connessione della chiamata. In combinazione con un primo messaggio non interrompibile, questo riduce le interruzioni iniziali causate dal ritardo di rete o da interruzioni premature.

6. Integra la valutazione in ogni chiamata. Cars24 usa le evals di ElevenLabs Agents sul 100% delle chiamate per verificare se le SOP sono state rispettate, se il cliente ha mostrato frustrazione e se qualcosa non ha funzionato. Le evals non superate attivano una revisione manuale. Ogni giorno vengono sottoposti ad audit campioni casuali. Il team resta 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 delle evals siano stabili prima di ampliare 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. Le comunicazioni IA non richieste aumentano i reclami e danneggiano la fiducia. La regola è semplice: se non sono già coinvolti, non chiamano.

9. Sii trasparente quando i clienti chiedono se stanno parlando con un'IA. Gli agenti di Cars24 confermano, quando viene chiesto, di essere assistenti virtuali. 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 propri piani operativi annuali, con obiettivi specifici legati a risultati aziendali misurabili. Ogni implementazione deve migliorare una metrica concreta.

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