निरज रंजन, हिवर के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

निरज रंजन, हिवर के संस्थापक और सीईओ, एक अनुभवी उद्यमी और प्रौद्योगिकीविद् हैं जिन्होंने अपना करियर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, उत्पाद विकास और ग्राहक अनुभव के बीच में बनाया है। उन्होंने 2017 में हिवर की स्थापना ग्राहक सेवा सॉफ्टवेयर को पुनः कल्पना करने के लिए की, जिसमें उन्होंने अपने पहले के अनुभव को मोबिक्यूल्स के सह-संस्थापक के रूप में शामिल किया, जहां उन्होंने कंपनी को एक छोटी टीम से 35 लोगों की टीम में बढ़ाया, साथ ही साथ एक प्रोग्रामर और आर्किटेक्ट के रूप में हाथों-हाथ काम किया। उद्यमिता से पहले, उन्होंने लगभग पांच साल मेंटर ग्राफिक्स में एडवांस्ड एम्युलेशन सॉफ्टवेयर विकसित किया, जो एफपीजीए-आधारित सिस्टम के लिए था, जो उनके दृष्टिकोण को उच्च-प्रदर्शन, स्केलेबल उत्पादों के निर्माण और मजबूत इंजीनियरिंग संस्कृतियों को बढ़ावा देने में मदद करता है।

हिवर एक आधुनिक एआई-संचालित ग्राहक सेवा प्लेटफ़ॉर्म है जो ईमेल, चैट, वॉइस और मैसेजिंग जैसे संचार चैनलों को एक ही वर्कस्पेस में एकीकृत करता है। यह टीमों को साझा इनबॉक्स प्रबंधित करने, कार्य प्रवाह स्वचालित करने और वास्तविक समय में सहयोग करने में सक्षम बनाता है, जबकि एआई पुनरावृत्ति कार्यों जैसे टिकट रूटिंग, प्रतिक्रिया ड्राफ्टिंग और डेटा विश्लेषण को संभालता है। यह प्लेटफ़ॉर्म विरासत हेल्पडेस्क सिस्टम को एक अधिक सहज और स्केलेबल समाधान से बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो संगठनों को प्रतिक्रिया समय में सुधार करने, प्रदर्शन मेट्रिक्स को ट्रैक करने और विभिन्न चैनलों में निरंतर ग्राहक अनुभव प्रदान करने में मदद करता है, और 10,000 से अधिक टीमों द्वारा विश्व स्तर पर विश्वास किया जाता है।

आपके करियर की शुरुआत में मेंटर ग्राफिक्स में, आपने उन्नत हार्डवेयर एम्युलेशन सिस्टम पर काम किया जो भौतिक रूप से निर्मित होने से पहले जटिल इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइनों को अनुकरण करने के लिए उपयोग किया जाता था। बाद में, आपने मोबिक्यूल्स की स्थापना की और इसे तीन लोगों की शुरुआत से 35 लोगों की कंपनी में बढ़ाया, और फिर हिवर की शुरुआत की। उन गहरे तकनीकी आधारों और शुरुआती स्केलिंग अनुभवों ने वास्तविक दुनिया के उच्च-दबाव वाले समर्थन वातावरण में विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन करने वाले एआई के निर्माण के लिए आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?

उन्नत हार्डवेयर एम्युलेशन सिस्टम पर काम करने से विश्वसनीयता के बारे में सोचने का तरीका प्रभावित होता है। ये सिस्टम जटिल डिज़ाइनों के व्यवहार को समझने के लिए मौजूद हैं जो वास्तविक परिस्थितियों में बदलते हैं। यह दृष्टिकोण सीधे ग्राहक सेवा वातावरण में लागू होता है। बातचीत संदर्भ की कमी के साथ आती है, भावनात्मक तीव्रता और आंतरिक प्रणालियों की निर्भरता के साथ।

कंपनी को स्केल करने से जटिलता का एक और स्तर सामने आता है। जब टीमें बढ़ती हैं, तो ऑपरेशनल घर्षण बहुत दिखाई देता है। एजेंटों को अलग-अलग टूल्स से जानकारी इकट्ठा करने और आंतरिक रूप से समन्वय करने में समय लगता है trước कि वे प्रतिक्रिया दे सकें। यह अनुभव हमारी सोच को हिवर में आकार देता है। हम पूरे समर्थन जीवन चक्र को देखते हैं, जब एक अनुरोध आता है तब से जब तक यह हल नहीं हो जाता, और पूछते हैं कि एआई उस घर्षण को कहां हटा सकता है ताकि टीमें अधिक ऊर्जा समस्या का समाधान करने में लगा सकें।

हिवर एआई का उपयोग करके व्यस्त कार्य को हटाने पर जोर देता है, न कि मानव निर्णय या सहानुभूति को बदलने पर। ग्राहक सेवा में सहायक स्वचालन और अधिक स्वचालन के बीच रेखा कहां खींचते हैं?

समर्थन कार्य में बहुत सारे परिचालन प्रयास होते हैं जो अंतिम प्रतिक्रिया में नहीं दिखाई देते हैं। एजेंट अनुरोधों को वर्गीकृत करते हैं, नीतियों के लिए खोज करते हैं, खाता जानकारी खींचते हैं और लंबी बातचीत के इतिहास का पता लगाते हैं trước कि वे क्या कहने का फैसला कर सकें। एआई उस आधार को अच्छी तरह से संभालता है। जब एक प्रणाली एक धागा सारांशित कर सकती है या सही ज्ञान लेख को सही समय पर सतह पर ला सकती है, तो एजेंट बातचीत की शुरुआत में स्थिति को बहुत स्पष्ट रूप से समझता है।

निर्णय तब दिखाई देता है जब बातचीत में भावना, जिम्मेदारी या अस्पष्टता शामिल होती है। एक नाराज ग्राहक या सेवा विफलता के लिए व्याख्या और देखभाल की आवश्यकता होती है कि प्रतिक्रिया को कैसे फ्रेम किया जाए। एआई उन क्षणों में संदर्भ और सुझाव प्रदान कर सकता है, हालांकि अंतिम निर्णय टोन और समाधान के बारे में ग्राहक अनुभव के लिए जिम्मेदार व्यक्ति के साथ रहता है।

कई एआई टूल उत्पाद डेमो में प्रभावशाली दिखते हैं लेकिन दैनिक उत्पादन उपयोग में संघर्ष करते हैं। उच्च-मात्रा वाले समर्थन इनबॉक्स के अंदर लगातार रूप से खड़े रहने वाले एआई और डेमो में अच्छी तरह से दिखने वाले एआई के बीच अंतर के बारे में आपने क्या सीखा है?

एक डेमो एक साफ सzenario को पकड़ता है। प्रश्न भविष्यवाणी योग्य है, ज्ञान आधार संगठित है, और प्रणाली एक प्रतिक्रिया उत्पन्न करती है। वास्तविक समर्थन कार्य शायद ही कभी उस तरह से आगे बढ़ता है। अनुरोध आंशिक जानकारी के साथ आते हैं, बातचीत कई आदान-प्रदान में फैली हुई है, और एजेंट अक्सर स्थिति स्पष्ट होने से पहले अन्य टीमों या प्रणालियों से इनपुट की आवश्यकता होती है।

उत्पादन में एक सबक जो स्पष्ट हो जाता है वह यह है कि प्रतिक्रिया स्वयं काम का केवल एक टुकड़ा है। प्रयास का अधिकांश हिस्सा समझने में लगता है कि क्या हुआ और यह तय करने में कि मुद्दे को कैसे आगे बढ़ाया जाना चाहिए। एआई तब बहुत बेहतर ढंग से खड़ा रहता है जब यह काम के प्रवाह का समर्थन करता है। एजेंटों को एक बातचीत के संदर्भ को जल्दी से समझने में मदद करना तब एक महत्वपूर्ण अंतर बनाता है जब इनबॉक्स भरना शुरू हो जाता है।

हिवर मौजूदा संचार कार्य प्रवाह में एकीकृत होता है, बजाय इसके कि टीमों को पूरी तरह से नए सिस्टम में मजबूर किया जाए। तेजी से बदलते वातावरण में एआई को तैनात करते समय यह “उपयोगकर्ताओं को जहां वे पहले से काम कर रहे हैं” दृष्टिकोण कितना महत्वपूर्ण है?

यह बहुत मायने रखता है क्योंकि समर्थन टीमें पहले से ही दबाव में काम करती हैं। जब एक नया टूल उन्हें अपना काम करने के तरीका बदलने या प्रणालियों के बीच कूदने के लिए कहता है, तो घर्षण तुरंत दिखाई देता है। अधिकांश समर्थन बातचीत अभी भी ईमेल में शुरू होती है, और उन बातचीत के आसपास का काम अन्य प्रणालियों से संदर्भ खींचने और आंतरिक रूप से सहयोगियों के साथ समन्वय करने में शामिल है। यदि एआई उस वातावरण के बाहर बैठता है, तो एजेंट को प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिए अतिरिक्त काम करना पड़ता है।

हमने देखा है कि टीमें तब बहुत तेजी से आगे बढ़ती हैं जब बुद्धिमत्ता उनके द्वारा पहले से भरोसा किए जा रहे कार्यप्रवाह के भीतर दिखाई देती है। एक एजेंट एक लंबे ईमेल धागा खोल सकता है और तुरंत एक स्पष्ट सारांश, प्रासंगिक ग्राहक संदर्भ और सुझाव देख सकता है जो उन्हें मुद्दे को आगे बढ़ाने में मदद करते हैं। वह छोटा सा बदलाव समय को कम करता है जो होता है क्या हुआ और एजेंट को समस्या को स्वयं हल करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करने के लिए देता है।

समर्थन टीमें अक्सर तीव्र दबाव में काम करती हैं, खासकर जब नाराज ग्राहकों या तत्काल मुद्दों के साथ निपटती हैं। आप उन क्षणों में घर्षण जोड़ने के बजाय कognitive भार को कम करने वाले एआई सिस्टम को कैसे डिज़ाइन करते हैं?

समर्थन कार्य लगातार ध्यान की मांग करता है। एक एजेंट समानांतर में कई बातचीत संभाल सकता है, प्रत्येक के अपने स्वर, तीव्रता और इतिहास के साथ। मानसिक प्रयास का अधिकांश हिस्सा स्थिति को पुनर्निर्माण करने में जाता है trước कि वे प्रतिक्रिया के बारे में कैसे सोचें।

एआई तब सबसे अधिक मदद करता है जब यह उस प्रयास को कम करता है। एक धागा खोलना और तुरंत एक स्पष्ट सारांश या प्रासंगिक ज्ञान लेख देखना बातचीत की शुरुआत को बदलता है। एजेंट को कम समय बिताना पड़ता है कि क्या हुआ और अधिक समय समस्या का समाधान सोचने में।

10,000 से अधिक टीमों के साथ हिवर का वैश्विक स्तर पर उपयोग किया जा रहा है, तो आपने देखा है कि एआई अपनाया जाने के बाद क्या पैटर्न देखे हैं? कौन सी टीमें वास्तव में दैनिक कार्यप्रवाह में एआई को एकीकृत करती हैं और उन्हें वे टीमें क्या अलग करती हैं जो इसे एक वैकल्पिक ऐड-ऑन के रूप में मानती हैं?

जो टीमें वास्तविक मूल्य देखती हैं वे आमतौर पर कार्यप्रवाह में कुछ विशिष्ट क्षणों से शुरू होती हैं जहां एजेंट प्रतिदिन समय खो देते हैं। बातचीत सारांश एक अच्छा उदाहरण है। जब एक एजेंट एक लंबे धागे को खोलता है और तुरंत समझता है कि क्या हुआ, तो पूरी बातचीत अलग तरह से शुरू होती है। यह तब लागू होता है जब प्रणाली सही मदद लेख या नीति को सही समय पर सतह पर लाती है जो प्रश्न का उत्तर देने के लिए आवश्यक है। जब वे क्षण वास्तव में मदद करते हैं, तो एजेंट स्वाभाविक रूप से एआई का उपयोग करना शुरू कर देते हैं क्योंकि यह उनके दिन को आसान बनाता है।

एक अन्य कारक ज्ञान की गुणवत्ता है जो प्रणाली के पीछे है। एआई सुझाव भारी मात्रा में दस्तावेज़ीकरण और प्रक्रियाओं पर निर्भर करते हैं जिससे वे आकर्षित होते हैं। स्पष्ट, अच्छी तरह से बनाए रखे गए ज्ञान आधार वाली टीमें मजबूत अपनाने की प्रवृत्ति रखती हैं क्योंकि सुझाव उपयोगी और विश्वसनीय रहते हैं। समय के साथ, एआई टीम के काम का हिस्सा बन जाता है, बस इसलिए कि यह उन्हें बातचीत के माध्यम से अधिक स्पष्टता के साथ आगे बढ़ने में मदद करता है।

उत्पाद रणनीति के दृष्टिकोण से, आप ग्राहक सेवा जैसे वातावरण में जहां गलतियां ग्राहक संबंधों को नुकसान पहुंचा सकती हैं, विश्वसनीयता और विश्वास बनाए रखने के साथ एआई नवाचार की गति को कैसे संतुलित करते हैं?

ग्राहक सेवा एक ऐसा वातावरण है जहां छोटी त्रुटियां बड़े परिणामों वाली हो सकती हैं। एक प्रतिक्रिया जो बिलिंग मुद्दे को गलत समझती है या एक नाराज ग्राहक के लिए तैयार की जाती है, तेजी से टीम के लिए अधिक काम पैदा कर सकती है और विश्वास को नुकसान पहुंचा सकती है। यह वास्तविकता एआई के लिए एक बहुत ही जानबूझकर दृष्टिकोण को मजबूर करती है कि कहां कार्रवाई करें और कहां मानव एजेंट का समर्थन करें। कुछ कार्य, जैसे वर्गीकरण या बातचीत का सारांश, उच्च स्वचालन की डिग्री को सहन कर सकते हैं। राजस्व, नीति व्याख्या, या ग्राहक संबंधों को प्रभावित करने वाले निर्णयों के लिए एक बहुत अधिक निश्चितता की आवश्यकता होती है।

उत्पाद रणनीति एआई क्षमता को कार्य की विश्वसनीयता के स्तर से मेल खाने का अभ्यास बन जाती है। नए मॉडल और तकनीकें लगातार दिखाई देती हैं, हालांकि वास्तविक परीक्षण यह है कि क्या वे दैनिक समर्थन संचालन के अंदर लगातार प्रदर्शन करते हैं। इन प्रणालियों का निर्माण करने वाली टीमें वास्तव में एजेंटों के साथ कैसे काम करती हैं, इसके करीब रहने की आवश्यकता है और उस प्रतिक्रिया को अगली चीज़ के लिए जहाज करने के लिए प्राथमिक संकेत के रूप में व्यवहार करती है।

आपको लगता है कि एआई समर्थन टीमों की संरचना को अगले पांच वर्षों में कैसे बदलेगा? क्या यह निरीक्षण और निर्णय की ओर स्थानांतरित होगा, या पूरी तरह से नए कार्य श्रेणियां उभरेंगी?

समर्थन टीमों की संरचना संभवतः पुनरावृत्ति टिकट प्रसंस्करण को संभालने वाले कम लोगों और जटिल मुद्दों को हल करने पर केंद्रित अधिक लोगों की ओर स्थानांतरित हो जाएगी। जब एआई कार्यों जैसे बातचीत का सारांश, आगमन अनुरोधों का संगठन और प्रतिक्रिया की मदद करने में मदद करता है, तो एजेंट अधिक समय बिताते हैं कि वास्तव में स्थिति में क्या हुआ और अन्य टीमों के साथ समन्वय करने में समस्या को ठीक करने के लिए। यह कम टिकटों को क्यू में ले जाने के बारे में नहीं है, और अधिक मुद्दे के परिणाम का मालिक होने के बारे में है।

टीमों को भी उन प्रणालियों के लिए लोगों की आवश्यकता होगी जो एआई को उपयोगी बनाते हैं। एआई-सहायता प्राप्त समर्थन सटीक दस्तावेजीकरण, स्पष्ट प्रक्रियाओं और विश्वसनीय ज्ञान स्रोतों पर बहुत भारी निर्भर करता है। उन प्रणालियों को बनाए रखना एक निरंतर काम बन जाता है, इसलिए समर्थन संगठन संभवतः ज्ञान प्रबंधन, कार्यप्रवाह में सुधार और सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे कि एआई उत्पादों और नीतियों के विकास के रूप में उपयोगी मार्गदर्शन प्रदान करता है।

हिवर एक प्रतिस्पर्धी हेल्प डेस्क बाजार में काम करता है। आपको लगता है कि विरासत मंचों ने ग्राहकों की अपेक्षाओं में कौन से मूलभूत परिवर्तनों के अनुकूलन में विफल रहे हैं?

ग्राहक अब निरंतरता की अपेक्षा करते हैं जब वे समर्थन के लिए पहुंचते हैं। वे चाहते हैं कि संगठन पिछले इंटरैक्शन को याद रखे और पूरी बातचीत में उस संदर्भ को ले जाए। जानकारी को कई आदान-प्रदान में दोहराना जल्दी से निराशाजनक हो जाता है।

समर्थन मुद्दे स्वयं समर्थन टीम से परे भी फैले हुए हैं। उत्पाद टीमें, संचालन टीमें और खाता प्रबंधक अक्सर समाधान में योगदान करते हैं। जो प्लेटफ़ॉर्म संचार और संचालन संदर्भ को एक ही कार्यप्रवाह में लाते हैं, वे शुरू से अंत तक मुद्दे के स्वामित्व को स्पष्ट रखना आसान बनाते हैं।

आगे देखते हुए, एक एआई-पहले की दुनिया में “महान ग्राहक समर्थन” क्या दिखता है – और कौन सी क्षमताएं उन कंपनियों को अलग करती हैं जो पीछे रह जाती हैं जो उन लोगों से जो पार करते हैं?

एक एआई-पहले की दुनिया में महान समर्थन बस ग्राहक के लिए आसान महसूस होगा। वे पहुंचते हैं, टीम स्थिति को जल्दी से समझती है, और बातचीत बिना किसी अतिरिक्त प्रयास के आगे बढ़ती है जो हुआ। प्रौद्योगिकी पीछे रहती है। ग्राहक को क्या दिखाई देता है वह यह है कि उनका मुद्दा समझा गया और बिना किसी अनावश्यक प्रयास के हल किया गया।

समर्थन चलाने वाली टीमों के लिए, यह अनुभव तब आता है जब सही संदर्भ उपलब्ध होता है जिस क्षण बातचीत शुरू होती है। एआई सूचना को व्यवस्थित करने और महत्वपूर्ण बातों को सतह पर लाने में मदद करता है जबकि एजेंट ग्राहक को समझने और मुद्दे को समाधान तक ले जाने पर ध्यान केंद्रित करता है। जो कंपनियां पार करती हैं वे समर्थन संचालन के आसपास उस स्पष्टता और निरंतरता का निर्माण करेंगी जो बातचीत में है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें हिवर पर जाना चाहिए。