कस्टमर सर्विस ऑटोमेशन सॉफ्टवेयर अब उस स्क्रिप्टेड बॉट से आगे बढ़ चुका है जो किसी सवाल को डिसीज़न ट्री से मिलाता था और शब्दों में बदलाव होते ही हार मान लेता था। अब खरीदने लायक वर्ज़न एजेंट के साथ बैठता है, पूरी थ्रेड पढ़ता है, एक जवाब ड्राफ्ट करता है और उसे रिव्यू के लिए सौंप देता है।
इस बदलाव से खरीदारी का सवाल भी बदल जाता है। अब सवाल यह नहीं रहा कि टूल जवाब दे सकता है या नहीं, बल्कि यह है कि यह जवाब का कितना हिस्सा तैयार करता है, कितना हिस्सा अब भी किसी इंसान के पास रहता है, और वॉल्यूम बढ़ने पर मॉडल प्रोवाइडर को भुगतान कौन करता है।
कस्टमर सर्विस ऑटोमेशन सॉफ्टवेयर क्या करता है
इस श्रेणी के नाम के पीछे ठोस कामों की एक छोटी सूची होती है। किसी लंबी थ्रेड को तीन पंक्तियों में सारांशित करना। आपके अपने हेल्प कंटेंट पर आधारित जवाब ड्राफ्ट करना। इरादे को वर्गीकृत करके उसी के अनुसार रूट करना। भावना (सेंटीमेंट) का पता लगाना। दोनों दिशाओं में अनुवाद करना। बातचीत को टैग करना ताकि रिपोर्टिंग के पास गिनने के लिए कुछ हो।
इनमें से कोई भी अकेले नाटकीय नहीं है। हर एक एक देरी या एक मैनुअल कदम हटाता है, और यही देरी है जिसे ग्राहक महसूस करते हैं।
कंपाउंडिंग प्रभाव नए हायर के साथ दिखता है। अपने दूसरे हफ्ते में मौजूद व्यक्ति लगभग उसी स्तर पर जवाब देता है जितना दूसरे साल का कोई व्यक्ति, क्योंकि ड्राफ्ट में पहले से ही पॉलिसी, अकाउंट हिस्ट्री, सही टोन और पिछले तीन ऑर्डर शामिल होते हैं।
यहाँ ऑटोमेशन का मतलब डिफ़ॉल्ट रूप से बिना निगरानी के जवाब भेजना नहीं है। नीचे दी गई हर क्षमता यह मानकर चलती है कि जाने से पहले कोई इंसान ड्राफ्ट देख सकता है, और प्लेटफ़ॉर्म को इस तरह सेट किया गया है कि यह अपवाद के बजाय सामान्य रास्ता हो।
ऑटोमेशन के तीन स्तर, और कौन सा खरीदें
वेंडर बहुत अलग व्यवहारों के लिए एक जैसे शब्दों का इस्तेमाल करते हैं, इसलिए इन स्तरों को इस आधार पर अलग करना मददगार होता है कि भेजे गए मैसेज के लिए जवाबदेह कौन है।
| स्तर | कौन लिखता है | कौन भेजता है | किस वजह से गलती होती है |
|---|---|---|---|
| स्क्रिप्टेड फ्लो | आप, पहले से | सिस्टम | सवाल को न पहचानना |
| कोपायलट | मॉडल | एजेंट | एक रिव्यू क्लिक बर्बाद करना |
| ऑटोनॉमस एजेंट | मॉडल | सिस्टम | गलत जवाब भेजना |
स्क्रिप्टेड फ्लो अब भी उन संकीर्ण, हाई-वॉल्यूम सवालों पर अपनी जगह बनाए रखते हैं जहाँ शब्द लगभग नहीं बदलते: ऑर्डर स्टेटस, खुलने का समय, पासवर्ड रीसेट।
बाकी सब के लिए कोपायलट डिफ़ॉल्ट है, क्योंकि इसका सबसे खराब नतीजा कुछ सेकंड की लागत रखता है, जबकि ऑटोनॉमस एजेंट का सबसे खराब नतीजा एक ग्राहक की कीमत रखता है।
ज़्यादातर टीमों के लिए सबसे अच्छा: टॉप पाँच दोहराए जाने वाले सवालों पर स्क्रिप्टेड फ्लो, बाकी हर जगह कोपायलट, और ऑटोनॉमस सिर्फ़ वहाँ जहाँ गलत जवाब को पलटना सस्ता हो।
इनबॉक्स में कोपायलट मॉडल
कोपायलट पैटर्न में मॉडल तैयार करता है, एजेंट फैसला लेता है। ड्राफ्ट बातचीत के बगल में उसके सोर्स के साथ दिखता है, और एजेंट उसे एडिट करता है, बदलता है या भेज देता है।
रिव्यू स्टेप महज़ औपचारिकता नहीं है। यह वह नियंत्रण है जो कभी-कभार होने वाले गलत जवाब को आपकी बिल्डिंग के अंदर ही रोक देता है, आपके ग्राहक के मेलबॉक्स तक पहुँचने से पहले।
यह वह सिग्नल भी पैदा करता है जो बताता है कि ऑटोमेशन काम कर रहा है या नहीं। हर एडिट एक लेबल की गई सुधार है, और इन एडिट्स की दर वही ईमानदार क्वालिटी मेट्रिक है जिसका ज़िक्र आगे किया गया है।
ऑटोमेशन जहाँ रिप्लाई बॉक्स से आगे तक पहुँचता है
AI को लाइव चैट पर जोड़े गए एक विजेट के रूप में देखना इसकी अधिकतर क्षमता बर्बाद कर देता है। यही लेयर हर उस मॉड्यूल में काम करती है जो किसी बातचीत को छूता है।
नॉलेज बेस में यह हल की गई थ्रेड्स से आर्टिकल ड्राफ्ट करती है और उन पेजों को फ्लैग करती है जो नए जवाबों के विपरीत हैं। कस्टमर सपोर्ट नॉलेज बेस सॉफ्टवेयर जो अपनी ही बासी जानकारी को कभी नहीं भांपता, आमतौर पर यही वजह होती है कि सेल्फ-सर्विस कुछ भी डिफ्लेक्ट करना बंद कर देता है।
रूटिंग में यह किसी इंसान से पहले इरादे को पढ़ती है, ताकि बिलिंग से जुड़ा सवाल किसी ट्रायेज स्टेप से गुज़रे बिना सीधे बिलिंग क्यू तक पहुँचे।
रिपोर्टिंग में यह बातचीत को उस आधार पर समूहित करती है कि ग्राहकों ने असल में क्या पूछा, न कि उस टैग के आधार पर जो एजेंट को याद रहकर लगाना था, और यही वह चीज़ है जो टिकट की गिनती को एक प्रोडक्ट फैसले में बदलती है।
आउटबाउंड काम में यही वर्गीकरण कैंपेन सेगमेंट तय करता है, ताकि जिन लोगों ने अभी-अभी शिकायत की है वे अपसेल पाने वाले लोग न बनें।
मॉड्यूल्स में कवरेज यह भी तय करती है कि असिस्टेंट आपकी कितनी सामग्री तक पहुँच सकता है। जो असिस्टेंट सिर्फ़ मौजूदा चैट देख पाता है वह मौजूदा चैट के आधार पर लिखता है, और जो असिस्टेंट ग्राहक रिकॉर्ड, ऑर्डर हिस्ट्री और पिछले तीन टिकट देख पाता है वह इन सबके आधार पर लिखता है।
ब्रिंग योर ओन AI: मॉडल अकाउंट किसके पास है
लगभग हर डेमो में दो सवाल मिला दिए जाते हैं। असिस्टेंट क्या कर सकता है, यह एक प्रोडक्ट सवाल है। मॉडल प्रोवाइडर के साथ अकाउंट किसके पास है, यह एक व्यावसायिक सवाल है, और यही तय करता है कि बेहतर ऑटोमेशन आपकी कुल लागत घटाता है या बढ़ाता है।
जब प्लेटफ़ॉर्म के पास अकाउंट होता है, तो मॉडल का इस्तेमाल एक प्लेटफ़ॉर्म लाइन आइटम के रूप में आता है, आमतौर पर क्रेडिट्स या सीट्स के रूप में। इसके बाद सफलता के साथ लागत बढ़ती है: AI जितनी ज़्यादा बातचीत संभालता है, आप उतना ही ज़्यादा वेंडर से, वेंडर के मार्जिन पर खरीदते हैं।
ब्रिंग-योर-ओन-AI इसे उलट देता है। आप अपनी खुद की प्रोवाइडर keys जोड़ते हैं, टोकन का बिल सीधे प्रोवाइडर द्वारा आपको भेजा जाता है, और प्लेटफ़ॉर्म उन पर कोई मार्कअप नहीं लेता। RolChat सात प्रोवाइडरों के 62 टेक्स्ट मॉडल और चार प्रोवाइडरों के 23 वॉइस मॉडल में इसी तरह काम करता है, कुल मिलाकर 85।
ब्रिंग-योर-ओन-की के तहत, कोई सुधार जो ऑटोमेटेड वॉल्यूम को दोगुना करता है, वह एक प्रोवाइडर बिल को दोगुना करता है जिसे आप देख और नेगोशिएट कर सकते हैं। बंडल्ड क्रेडिट्स के तहत, वही सुधार एक इनवॉइस की एक लाइन को दोगुना करता है जिसकी यूनिट कीमत आप तय नहीं करते।
टोकन कॉस्ट कॉन्टेक्स्ट को ट्रैक करती है, बातचीत को नहीं
अपनी खुद की key का इस्तेमाल पहली बार करने वाली टीमें आमतौर पर उम्मीद करती हैं कि बिल बातचीत की गिनती को ट्रैक करेगा। इसके बजाय यह कॉन्टेक्स्ट की लंबाई को ट्रैक करता है।
पिछले चार मैसेज से तैयार किया गया जवाब साठ मैसेज की थ्रेड से तैयार किए गए उसी जवाब की तुलना में एक अंश जितना ही खर्च करता है, और उस पूरी थ्रेड का सारांश इन दोनों से भी ज़्यादा खर्च करता है।
इसलिए ज़्यादातर काम तीन सेटिंग्स तय करती हैं: कॉन्टेक्स्ट विंडो कितनी पीछे तक जाती है, सारांश हर थ्रेड पर चलते हैं या सिर्फ़ लंबी थ्रेड्स पर, और रिट्रीवल तीन हेल्प आर्टिकल खींचता है या तीस।
इसमें से कुछ भी प्लान कंपैरिज़न पेज पर दिखाई नहीं देता। यह पहले हफ्ते में प्रोवाइडर डैशबोर्ड पर दिखता है, जो खुद अकाउंट अपने पास रखने के पक्ष में एक दलील है।
हर टास्क के लिए एक मॉडल चुनना
हर काम के लिए एक ही मॉडल इस्तेमाल करना महंगा डिफ़ॉल्ट है। यह काम इस आधार पर साफ़-साफ़ बँट जाता है कि हर टास्क को कितनी समझदारी की ज़रूरत है।
| टास्क | क्या चाहिए | समझदार विकल्प |
|---|---|---|
| टैगिंग और इरादा | स्पीड, कम लागत, स्थिर आउटपुट | एक छोटा और तेज़ मॉडल |
| जवाब ड्राफ्टिंग | टोन, हिस्ट्री पर तर्क | एक मिड या लार्ज मॉडल |
| पॉलिसी और रिफंड | सावधानी, सटीक शब्दावली | उपलब्ध सबसे मज़बूत मॉडल |
| अनुवाद | आपकी भाषाओं का कवरेज | जो भी प्रोवाइडर उन्हें सबसे अच्छे से कवर करे |
इस तरह बाँटने से आमतौर पर किसी भी प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग से ज़्यादा बिल घटता है, क्योंकि हाई-वॉल्यूम टास्क ही सस्ते होते हैं और महंगा मॉडल सिर्फ़ वहीं चलता है जहाँ यह अपनी कीमत के लायक साबित होता है।
एक व्यावहारिक शुरुआती बँटवारा: वर्गीकरण और टैगिंग के लिए तेज़ मॉडल, ड्राफ्ट्स के लिए मिड मॉडल, पैसे और पॉलिसी के लिए सबसे मज़बूत मॉडल रिज़र्व।
किसी भी ड्राफ्ट के लिखे जाने से पहले रूटिंग में बदलाव
ज़्यादातर दिखने वाला फायदा किसी के एक शब्द लिखने से पहले ही मिल जाता है। वर्गीकरण आने पर ही हो जाता है, तो जब कोई एजेंट बातचीत खोलता है, तब तक वह पहले से टैग हो चुकी होती है, सही क्यू में होती है और उस पर प्राथमिकता भी लगी होती है।
यह ट्रायेज शिफ्ट को हटा देता है, जो वह कदम है जिसे टीमें वॉल्यूम बढ़ने पर जोड़ती हैं और लोगों की कमी होने पर हटा देती हैं।
यह इस बात को भी बदल देता है कि एक SLA क्या मापता है। एक घड़ी जो तब शुरू होती है जब कोई इंसान पहली बार मैसेज पढ़ता है, वह ट्रायेज स्पीड को इनाम देती है। एक घड़ी जो आने पर ही शुरू होती है, वह उस चीज़ को इनाम देती है जिसकी ग्राहक परवाह करते हैं, और ऑटोमेटेड वर्गीकरण ही है जो दूसरे विकल्प को टिकाऊ बनाता है।
दूसरा प्रभाव एस्केलेशन पर पड़ता है। जब इरादा और भावना पहले मैसेज से ही जुड़ जाते हैं, तो वह नियम जो किसी गुस्साई बिलिंग थ्रेड को एक सीनियर एजेंट के पास भेजता है, दूसरे जवाब का इंतज़ार करने के बजाय तुरंत लागू हो सकता है।
डेमो में यह जाँचना ज़रूरी है: वर्गीकरण आने पर होता है या पहली बार खोलने पर, क्योंकि केवल पहला विकल्प ही ट्रायेज स्टेप को हटाता है।
डेटा जिस तक असिस्टेंट को कभी नहीं पहुँचना चाहिए
किसी असिस्टेंट को आपकी अपनी सामग्री पर आधारित बनाने का मतलब है यह तय करना कि आपकी अपनी सामग्री किसे माना जाए। हल की गई बातचीतें सबसे उपयोगी ट्रेनिंग सामग्री होती हैं और साथ ही उनमें कार्ड नंबर और पहचान दस्तावेज़ शामिल होने की सबसे अधिक संभावना होती है जिन्हें ग्राहकों ने चैट में पेस्ट किया हो।
तीन नियंत्रण अधिकांश भार उठाते हैं: मॉडल तक कुछ भी पहुँचने से पहले रिडैक्शन, ट्रांसक्रिप्ट पर रिटेंशन सीमाएँ, और यह नियम कि असिस्टेंट प्रकाशित हेल्प आर्टिकल से रिट्रीव करे, न कि कच्ची थ्रेड्स से।
सहमति (कंसेंट) भी इसी फैसले का हिस्सा है। RolChat इसे एक पेड ऐड-ऑन के रूप में हैंडल करता है, प्रति साइट $5 में, प्रति साइट तीन सहमतियों के साथ, और यह Lite पर उपलब्ध नहीं है।
डिलीशन रिक्वेस्ट वह मामला है जो टीमों को चौंका देता है। हेल्पडेस्क से हटाया गया लेकिन अब भी वेक्टर इंडेक्स में मौजूद रिकॉर्ड फिर भी एक रिकॉर्ड ही है, इसलिए जाँचें कि डिलीशन सिर्फ़ टिकट लिस्ट तक नहीं बल्कि रिट्रीवल तक भी पहुँचता है।
जवाबों को सटीक और ब्रांड के अनुरूप बनाए रखना
दो सेटिंग्स उस आउटपुट को अलग करती हैं जिसे आप भेज सकते हैं उस आउटपुट से जिसे आपको फिर से लिखना पड़ता है।
पहला है ग्राउंडिंग। जवाब अप्रूव्ड सामग्री से ड्राफ्ट किए जाते हैं: हेल्प आर्टिकल और हल की गई बातचीतें, और ड्राफ्ट अपने इस्तेमाल किए गए सोर्स साथ लेकर आता है। बिना किसी सोर्स वाला जवाब आत्मविश्वास भरे टोन में लिपटा हुआ एक अंदाज़ा है।
दूसरा है वॉइस (लहजा)। एक टोन सेटिंग और उन शब्दों की एक शब्दावली जिनका आप इस्तेमाल करते हैं और नहीं करते, ड्राफ्ट को आपकी टीम जैसा सुनाई देने देती है, न कि किसी सामान्य असिस्टेंट जैसा।
भाषाओं में यह शब्दावली और ज़्यादा मायने रखती है। प्रोडक्ट नाम और कानूनी शब्द ठीक वही शब्द हैं जिन्हें अनुवाद लेयर बिना बताए मददगार होकर अनुवाद कर देगी।
RolChat 40 इंटरफेस और विजेट भाषाओं को कवर करता है, और वही शब्दावली इन सभी पर लागू होती है।
वॉइस: वही सवाल, एक कठिन डेडलाइन
वॉइस दांव को बढ़ा देती है क्योंकि रिव्यू करने के लिए कोई ड्राफ्ट नहीं होता। जवाब जनरेट होते ही बोला जाता है, इसलिए ग्राउंडिंग को पल में सुधारने के बजाय पहले से सही होना ज़रूरी है।
व्यावहारिक विभाजन नतीजे के आधार पर होता है। हर कॉल पर स्पीच टू टेक्स्ट, क्योंकि एक ट्रांसक्रिप्ट तब भी उपयोगी होती है जब वह अपूर्ण हो। बोले गए ऑटोमेटेड जवाब सिर्फ़ वहाँ जहाँ गलत होना सस्ता हो: घंटे, स्टेटस, रूटिंग।
RolChat में कॉल मिनट्स का बिल प्लान से अलग किया जाता है, इसलिए वॉइस वॉल्यूम एक ऐसी लाइन है जिस पर आप खुद नज़र रखते हैं, न कि सीट कीमत के अंदर छिपा हुआ कोई आश्चर्य।
रोलआउट का क्रम सेटिंग्स जितना ही मायने रखता है। जो टीमें एक साथ सब कुछ चालू कर देती हैं वे यह नहीं बता पातीं कि किस बदलाव ने किस नंबर को हिलाया, और अंत में या तो सब कुछ रखती हैं या कुछ भी नहीं।
जो क्रम साफ़ पढ़ा जाता है वह है पहले वर्गीकरण, फिर एक क्यू पर ड्राफ्ट्स, फिर हर जगह ड्राफ्ट्स, फिर कोई भी ऑटोनॉमस हैंडलिंग। हर कदम का अपना पहले और बाद होता है।
यह मापना कि ऑटोमेशन ने काम किया या नहीं
डिफ्लेक्शन रेट वह मेट्रिक है जिसे वेंडर सबसे आगे रखते हैं और यह सबसे कम उपयोगी भी है, क्योंकि जो बातचीत बिना किसी इंसान के खत्म होती है वह एक जवाब में या फिर ग्राहक के हार मान लेने में खत्म हो सकती है।
चार आंकड़े ज़्यादा कुछ बताते हैं। ड्राफ्ट्स पर एडिट रेट, जो ग्राउंडिंग सुधरने के साथ घटती है। फर्स्ट रिस्पॉन्स टाइम, जहाँ कोपायलट खुद अपनी लागत निकाल देता है। रीओपन रेट, जो उन जवाबों को पकड़ती है जो सिर्फ़ पूरे दिखते थे। ऑटोमेटेड और मानव हैंडलिंग के हिसाब से बँटी हुई ग्राहक रेटिंग।
इन्हें उसी अवधि के प्रोवाइडर बिल के मुकाबले पढ़ें। ऐसी क्वालिटी जो सुधरे और साथ ही प्रति-बातचीत लागत घटे, वही नतीजा रखने लायक है; इनमें से अकेला कोई एक काफ़ी नहीं।
इन चारों आंकड़ों को रोलआउट से पहले की एक रीडिंग चाहिए। जो टीमें बेसलाइन को छोड़ देती हैं, वे अंत में इस बहस में उलझी रह जाती हैं कि कुछ बदला भी या नहीं, बिना इसे तय करने का कोई तरीका हुए।
सीमाएँ जिन्हें स्पष्ट रूप से बताना ज़रूरी है
दो सीमाओं को स्पष्ट रूप से बताना ज़रूरी है। ऑन-प्रिमाइस डिप्लॉयमेंट एक Enterprise व्यवस्था है, यह निचले प्लान पर उपलब्ध नहीं है। आपके अपने हार्डवेयर पर चलने वाले मॉडल योजना में हैं, उपलब्ध नहीं, इसलिए आज लोकल इनफेरेंस की ज़रूरत एक ऐसी ज़रूरत है जिसे RolChat पूरा नहीं करता।
प्राइसिंग एजेंट के हिसाब से नहीं बल्कि कंपनी के हिसाब से है, Lite पर $19 से शुरू होती है और Enterprise की कीमत अनुरोध पर तय होती है, और 30-दिन का ट्रायल कार्ड ऑन फाइल के साथ हर फीचर खोल देता है।
एक बार जब इसके पीछे के चैनल पहले से ही एक जगह इकट्ठा हों तो ऑटोमेशन को आँकना भी आसान हो जाता है, और यही साथी गाइड का विषय है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
कस्टमर सर्विस ऑटोमेशन सॉफ्टवेयर असल में क्या ऑटोमेट करता है?
थ्रेड्स का सारांश बनाना, अप्रूव्ड कंटेंट से जवाब ड्राफ्ट करना, इरादे को वर्गीकृत करना, रूटिंग, टैगिंग और अनुवाद करना। कोपायलट पैटर्न में यह यह सब कुछ तैयार करता है और एक एजेंट तय करता है कि क्या भेजा जाए।
क्या AI कस्टमर सर्विस एजेंट्स की जगह ले लेगा?
कोपायलट मॉडल में नहीं, जो कि वह पैटर्न है जिसे अधिकतर टीमों को अपनाना चाहिए। मॉडल ड्राफ्ट करता है और एजेंट रिव्यू करके भेजता है। जो गायब होता है वह दोहराई जाने वाली तैयारी है, न कि जवाब के लिए जवाबदेह व्यक्ति।
ब्रिंग-योर-ओन-AI क्या है?
आप अपनी खुद की प्रोवाइडर keys जोड़ते हैं, इसलिए टोकन का बिल सीधे प्रोवाइडर द्वारा आपको भेजा जाता है, बिना किसी प्लेटफ़ॉर्म मार्कअप के। इसका मतलब यह भी है कि आप हेल्पडेस्क बदले बिना मॉडल या प्रोवाइडर बदल सकते हैं।
AI को चलाने में कितनी लागत आती है?
यह बातचीत की गिनती से कहीं ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट की लंबाई पर निर्भर करता है। लंबी थ्रेड्स, हर बातचीत पर सारांश, व्यापक रिट्रीवल और बार-बार सारांश दोहराना ही वे सेटिंग्स हैं जो बिल को हिलाती हैं, और तीनों को तय करना आपके हाथ में है।
कौन सा मॉडल किस टास्क को संभालना चाहिए?
टैगिंग और इरादे के लिए एक छोटा तेज़ मॉडल, ड्राफ्ट्स के लिए एक मिड या लार्ज मॉडल, और रिफंड व पॉलिसी शब्दावली के लिए उपलब्ध सबसे मज़बूत मॉडल। टास्क के हिसाब से बाँटना आमतौर पर प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग से ज़्यादा बचत करता है।
आप AI को जवाब गढ़ने से कैसे रोकते हैं?
इसे अप्रूव्ड हेल्प कंटेंट पर आधारित रखें ताकि हर ड्राफ्ट अपने सोर्स साथ रखे, रिव्यू स्टेप को बनाए रखें, और लॉन्च के बाद सिर्फ़ डिफ्लेक्शन के बजाय एडिट रेट और रीओपन रेट को ट्रैक करें।
क्या मॉडल हमारे अपने सर्वर पर चल सकते हैं?
ऑन-प्रिमाइस डिप्लॉयमेंट Enterprise पर उपलब्ध है। सेल्फ-होस्टेड मॉडल आज उपलब्ध नहीं बल्कि योजना में हैं, इसलिए लोकल इनफेरेंस की एक सख्त ज़रूरत अभी पूरी नहीं होती।
क्या ऑटोमेशन कई भाषाओं में काम करता है?
हाँ। यह 40 इंटरफेस और विजेट भाषाओं को कवर करता है, दोनों दिशाओं में अनुवाद के साथ। प्रोडक्ट और कानूनी शब्दों को एक शब्दावली में रखें ताकि अनुवाद लेयर उन्हें न छेड़े।
कस्टमर सपोर्ट ऑपरेशंस, लाइव चैट, AI-सहायित सेवा और बेहतरीन ग्राहक अनुभव के पीछे के टूल्स पर लिखते हैं।
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