DialNexa ਨੇ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਦਸ ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਪਾਰਕ ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਵੌਇਸ-AI ਉਦੋਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ—connectivity, latency, language mixing ਅਤੇ timing—ਇੱਕਠੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੋਣ। ਦਰਜਨਾਂ ਭਾਰਤੀ ਫਰਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੇਲਜ਼, ਸਪੋਰਟ ਅਤੇ ਰੀਮਾਈਂਡਰਾਂ ਲਈ ਵੌਇਸ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ ਕਈ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵੋਲਯੂਮ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹੀ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪੱਖ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

Voice-AI ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਹੁਣ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰਾਂ, ਆਊਟਬਾਊਂਡ ਸੇਲਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਅਪੌਇੰਟਮੈਂਟ ਸੈਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਘੱਟ ਸਟਾਫ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਕਾਲ ਫਲੋਅ ਵਿਗੜ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਬੋਟ ਵੀ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। DialNexa ਦਾ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ, ਜੋ ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੁਝ ਸੌ ਤੋਂ ਦਸ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹੀ AI ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Connectivity ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ

ਨਵੇਂ ਨੰਬਰਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਕਾਲ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਦਰ 48 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੈ; ਵਾਰ-ਵਾਰ ਡਾਇਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਘਟ ਕੇ 20 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਰਟ ਰੀਟ੍ਰਾਈ ਸੀਕੁਐਂਸ (retry sequences) ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਨੂੰ 70 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਤਸਵੀਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ; ਪੂਰੀ ਕਾਲ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

Retention ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ

3 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਕਾਲਰ AI ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕੱਟ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਆਵਾਜ਼ ਕੁਦਰਤੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗੱਲਬਾਤ ਵਰਗੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਲਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਰੁਕਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ AI-driven ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਹੈ, ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਰਾਪ-ਆਫ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Latency ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਤੁਰੰਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਸੈਕਿੰਡ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਝ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਸੈਕਿੰਡ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਲੰਬੇ ਵਿਰਾਮ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਵਹਾਅ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਲਰ ਆਪਣੀ ਗੱਲ ਦੁਬਾਰਾ ਕਹਿਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਾਲ ਕੱਟ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਔਸਤ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਹੌਲੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਮੇਂ (slowest response times) ਨੂੰ ਵੀ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।

Code-switching ਇੱਕ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ, ਕੋਈ ਅਪਵਾਦ ਨਹੀਂ

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ, ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕੋ ਵਾਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਿੰਦੀ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਮਿਸ਼ਰਤ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਜੋ code-switching ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਦੀ ਦਰ ਉੱਚੀ ਅਤੇ ਕਾਲ ਦੀ ਮਿਆਦ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰਤਾ (continuum) ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ।

ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਚੁਣੋ

Lead qualification ਅਤੇ event-reminder ਕਾਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਰਹੀਆਂ। ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਡੈਸੀਜ਼ਨ ਟ੍ਰੀ (decision tree) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਲੱਭਣਾ—ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਦੀ ਦਰ ਘੱਟ ਸੀ। ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਰਕਫਲੋ (structured workflows) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਅਤੇ latency ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

Timing ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

ਕਾਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਿਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਹੁਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੰਪਰਕਾਂ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮੇਂ ਸਵੇਰੇ 10 ਵਜੇ ਤੋਂ ਦੁਪਹਿਰ 12 ਵਜੇ ਤੱਕ, ਸ਼ਾਮ 4 ਵਜੇ ਤੋਂ 6 ਵਜੇ ਤੱਕ ਅਤੇ ਰਾਤ 8 ਵਜੇ ਤੋਂ 9 ਵਜੇ ਤੱਕ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਮਿਆਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਚੁੱਕਣ ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਦਰ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸਮਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਹੀ ਕਾਲਾਂ ਕਰੋ।

Inbound ਕਾਲਾਂ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ

ਕੁੱਲ ਵੋਲਯੂਮ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ 16 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ inbound ਸੀ, ਫਿਰ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ 89 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਟੀਚਾ-ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਦਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਕਾਲਰ ਜੋ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮਕਸਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ AI ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Outbound ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

  • Reputation management: ਕਾਲ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਾਲਰ IDs ਬਦਲਦੇ ਰਹੋ ਅਤੇ ਬਲੈਕਲਿਸਟ ਸਟੇਟਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ।
  • Latency audits: ਸਭ ਤੋਂ ਹੌਲੀ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੋਡੀਊਲ ਤੱਕ ਲਗਾਓ।
  • Multilingual training: ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ code-switching ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਵੌਇਸ-ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਪੀਚ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ ਹੁਣ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੰਬਰ ਦੀ ਸਾਖ, ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ, ਇਹ ਸਭ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਆਪਣੇ ਤਕਨੀਕੀ ਰੋਡਮੈਪ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਅਸਫਲ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਦੇ ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।