ट्रिगर शब्द “हाय” स्वचालित रूप से व्यापार घंटों का जवाब देता है (प्रतिक्रिया 0.8 सेकंड, 65% नए ग्राहक पूछताछ को कवर करता है); “ऑर्डर + नंबर” इनपुट करने से API को स्थिति की जांच करने के लिए कॉल किया जाता है (सटीकता 92%, उद्यम ग्राहक सेवा दबाव 40% कम हो जाता है); “अपॉइंटमेंट + तारीख” पुष्टि भेजता है (ग्राहक की अनुपस्थिति दर 28% कम हो जाती है); “वापसी नीति” ग्राफिक लिंक भेजता है (क्लिक रूपांतरण 35% तक पहुंचता है); “सदस्यता समाप्त करें” पुष्टि प्रॉम्प्ट को ट्रिगर करता है (सदस्यता समाप्त करने की दर 18% कम हो जाती है)।

नए उपयोगकर्ताओं के लिए संदेश

जब कोई उपयोगकर्ता पहली बार आपके ब्रांड के संपर्क में आता है, तो ​पहले 5 मिनट विश्वास बनाने के लिए एक सुनहरा अवसर​​ होता है। कई उद्योग डेटा के अनुसार, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया स्वचालित स्वागत संदेश नए उपयोगकर्ताओं की ​पहली बातचीत की संतुष्टि को 30% से अधिक बढ़ा सकता है​​ और उन्हें सक्रिय ग्राहक में बदलने की संभावना को लगभग ​25% बढ़ा सकता है​​। यह सिर्फ एक विनम्र अभिवादन नहीं है, बल्कि एक ​कुशल, कम लागत वाला परिचालन उपकरण​​ भी है जो 24 घंटे प्रारंभिक स्वागत को बिना रुके पूरा कर सकता है, आपकी टीम को दोहराव वाले काम से मुक्त कर सकता है और उन्हें अधिक जटिल प्रश्नों को संभालने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दे सकता है। इसका मुख्य लक्ष्य है: ​तुरंत मूल्य प्रदान करना, स्पष्ट अपेक्षाएं निर्धारित करना, और उपयोगकर्ता को अगले कदम उठाने के लिए मार्गदर्शन करना​।

एक कुशल स्वागत संदेश की सामग्री की लंबाई ​150-300 अक्षरों​​ के बीच होनी चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उपयोगकर्ता ​10 सेकंड के भीतर​​ मुख्य जानकारी को जल्दी से स्कैन और समझ सके। शुरुआत एक गर्मजोशी और स्पष्ट अभिवादन के साथ होनी चाहिए, जैसे: “नमस्ते! [आपके ब्रांड का नाम] से संपर्क करने के लिए धन्यवाद!” इसके तुरंत बाद, ​चैटबॉट के कार्य को तुरंत स्पष्ट करना आवश्यक है​​, जैसे: “यह एक स्वचालित प्रतिक्रिया प्रणाली है, मैं आपको उत्पाद जानकारी, ऑर्डर की स्थिति की जांच, या सेवा अपॉइंटमेंट बुक करने में सहायता कर सकता हूं।” यह सेटिंग उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं को प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकती है और उन्हें मैन्युअल प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करने के कारण होने वाली चिंता से बचा सकती है।

संदेश में एक ​स्पष्ट कॉल-टू-एक्शन​​ शामिल होना चाहिए, जो बाद की बातचीत को चलाने की कुंजी है। सबसे प्रभावी तरीका एक ​संक्षिप्त मेनू​​ प्रदान करना है, जिससे उपयोगकर्ता किसी सेवा का चयन करने के लिए एक साधारण संख्या या अक्षर का जवाब दे सकें। उदाहरण के लिए:

​सेवा का चयन करने के लिए कृपया एक संख्या का जवाब दें:​​
​【1】उत्पाद विनिर्देशों और कीमतों के बारे में जानें​​
​【2】मेरे ऑर्डर की प्रगति की जांच करें​​
​【3】मानव ग्राहक सेवा से संपर्क करें​​

डेटा से पता चलता है कि ऐसे संरचित मेनू​​ वाले स्वागत संदेशों की उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया दर केवल टेक्स्ट संदेशों की तुलना में ​3 गुना से अधिक​​ होती है। यह अव्यवस्थित खुले-अंत वाले प्रश्नों को संरचित डेटा प्रवाह में बदल सकता है, जिससे बाद की स्वचालित प्रक्रियाएं अधिक सटीक हो जाती हैं। ई-कॉमर्स ब्रांडों के लिए, आप स्वागत संदेश के अंत में एक ​एक-बार उपयोग वाला पहला-ऑर्डर डिस्काउंट कोड​​ संलग्न कर सकते हैं, जैसे “आपका स्वागत करने के लिए, कृपया एक विशेष डिस्काउंट कोड का उपयोग करें: WELCOME10, पहले ऑर्डर पर ​10%​​ छूट का आनंद लें”। यह रणनीति सीधे पहले रूपांतरण को प्रोत्साहित कर सकती है, जिसकी मोचन दर आमतौर पर ​15%​​ तक पहुंच सकती है।

पूरी स्वागत प्रक्रिया की प्रतिक्रिया गति सफलता या विफलता की कुंजी है। उपयोगकर्ता द्वारा पहला संदेश भेजने और स्वचालित स्वागत प्रतिक्रिया प्राप्त करने के बीच का ​समय अंतराल 3 सेकंड से कम होना चाहिए​​। किसी भी देरी से उपयोगकर्ता का नुकसान हो सकता है। इसके अलावा, संदेश में “मानव ग्राहक सेवा से संपर्क करें” के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करना सुनिश्चित करें, जो जटिल समस्याओं को संभालने और उपयोगकर्ता की भावनाओं को शांत करने के लिए महत्वपूर्ण है। यह साबित हो गया है कि एक कुशल रोबोट भी, लगभग ​30%​​ उपयोगकर्ताओं को जो एक वास्तविक व्यक्ति से बात करना चाहते हैं, उन्हें आसानी से बाहर निकलने की अनुमति देनी चाहिए। स्वागत संदेश के इंटरैक्शन डेटा का नियमित रूप से (उदाहरण के लिए हर ​2 सप्ताह​​) विश्लेषण करना, जिसमें क्लिक-थ्रू दर, प्रतिक्रिया दर और मानव को हस्तांतरण दर शामिल है, और इन ​दस हजार से अधिक​​ इंटरैक्शन नमूनों के आधार पर ठीक-ठाक समायोजन करना, इसकी रूपांतरण दक्षता को लगातार बढ़ाने का आधार है।

सामान्य प्रश्नों का स्वचालित उत्तर

ग्राहक सेवा में, लगभग ​60% से 70%​​ पूछताछ अत्यधिक दोहराव वाले सामान्य प्रश्न होते हैं, जैसे “व्यापार के घंटे क्या हैं?”, “शिपिंग शुल्क कितना है?”, या “मैं कैसे वापस या विनिमय कर सकता हूँ?”। इन प्रश्नों का मैन्युअल रूप से जवाब देना न केवल ग्राहक सेवा टीम के ​50% से अधिक​​ कार्य समय पर कब्जा कर लेता है, जिससे प्रति माह ​100 से अधिक कार्य घंटे​​ बर्बाद हो सकते हैं, बल्कि औसत प्रतिक्रिया समय​​ को भी ​घंटों या उससे भी अधिक​​ तक बढ़ा सकता है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया स्वचालित प्रश्न-उत्तर प्रणाली इन दोहराव वाले प्रश्नों के प्रसंस्करण समय को ​2 सेकंड के भीतर​​ संपीड़ित कर सकती है, ​24 घंटे​​ तत्काल प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकती है, और ग्राहक सेवा टीम की उत्पादकता को मुक्त कर सकती है, जिससे वे वास्तव में मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता वाले ​20%​​ जटिल मामलों को संभालने पर ध्यान केंद्रित कर सकें। यह न केवल परिचालन लागत को कम करता है, बल्कि ग्राहक संतुष्टि को भी ​कम से कम 25 प्रतिशत अंक​​ बढ़ाता है।

एक कुशल स्वचालित प्रश्न-उत्तर प्रणाली बनाने का पहला कदम उन उच्चतम-आवृत्ति वाले प्रश्नों की सटीक पहचान करना है। आमतौर पर, केवल सबसे अधिक बार पूछे जाने वाले ​शीर्ष 20 प्रश्नों​​ के लिए स्वचालित प्रतिक्रियाएं डिज़ाइन करने से, आप लगभग ​80%​​ सामान्य पूछताछ को कवर कर सकते हैं। इन प्रश्नों को पिछले ​3 से 6 महीनों​​ के ग्राहक सेवा चैट रिकॉर्ड, ईमेल और फोन रिकॉर्ड का विश्लेषण करके निकाला जा सकता है। पहचान के बाद, प्रत्येक प्रश्न के लिए ​स्पष्ट, सटीक और संक्षिप्त​​ प्रतिक्रिया कॉपी लिखना सफलता की कुंजी है। प्रत्येक प्रतिक्रिया की लंबाई को ​100 से 200 अक्षरों​​ के बीच नियंत्रित करना सबसे अच्छा है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उपयोगकर्ता जल्दी से पढ़ सकें और समझ सकें। उदाहरण के लिए, “शिपिंग शुल्क कितना है?” प्रश्न के लिए, एक अस्पष्ट सीमा का जवाब देने के बजाय, सीधे स्पष्ट मानकों को सूचीबद्ध करें: “ऑर्डर की राशि ​599 युआन​​ से अधिक होने पर मुफ्त शिपिंग; अपर्याप्त राशि के लिए, क्षेत्र के अनुसार ​80 युआन से 150 युआन​​ तक का शिपिंग शुल्क लिया जाता है, और डिलीवरी की उम्मीद ​1-3 कार्य दिवसों​​ में की जाती है।”

रोबोट को उपयोगकर्ताओं के विभिन्न प्रकार के प्रश्नों को सटीक रूप से पहचानने के लिए, प्रत्येक प्रश्न के लिए ​कम से कम 10 से 15​​ समानार्थक या समान वाक्यांशों को स्थापित करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, “वापसी और विनिमय” प्रश्न के लिए, कीवर्ड में शामिल होना चाहिए: वापसी, विनिमय, धन वापसी, धनवापसी, उत्पाद उपयुक्त नहीं है, पसंद नहीं है, आकार गलत है, वापसी और विनिमय नीति, कैसे वापस करें, कैसे विनिमय करें, आदि। यह पहचान सटीकता को ​लगभग 60%​​ से ​90% से अधिक​​ तक बढ़ा सकता है। सिस्टम के ऑनलाइन होने के बाद पहले ​दो सप्ताह​​ महत्वपूर्ण ट्यूनिंग अवधि होती है, सभी इंटरैक्शन की बारीकी से निगरानी की जानी चाहिए, खासकर उन वार्तालापों की जिन्हें सिस्टम पहचानने या गलत पहचानने में विफल रहा। आमतौर पर, एल्गोरिथ्म के निर्णय तर्क को लगातार ठीक करने और त्रुटियों को कम करने के लिए, इन प्रारंभिक ​लगभग 1000​​ वास्तविक बातचीत नमूनों के आधार पर कीवर्ड पुस्तकालय को ​2 से 3 बार​​ अद्यतन करने की आवश्यकता होती है।

यह मापने के लिए कि एक स्वचालित प्रश्न-उत्तर प्रणाली सफल है या नहीं, कुछ मुख्य मात्रात्मक संकेतकों को साप्ताहिक रूप से ट्रैक करने की आवश्यकता होती है। पहला ​समाधान दर​​ है, यानी स्वचालित प्रतिक्रिया प्राप्त करने के बाद, उपयोगकर्ता द्वारा मानव ग्राहक सेवा में स्थानांतरित करने का अनुरोध नहीं करने की दर, एक अच्छी प्रणाली को ​75% से 85%​​ की पहली समाधान दर प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। दूसरा ​मानव को हस्तांतरण दर​​ है, जिसे आदर्श रूप से ​15% से 25%​​ पर नियंत्रित किया जाना चाहिए। अंतिम ​औसत प्रतिक्रिया समय​​ है, जिसे लगातार ​3 सेकंड​​ से कम होना चाहिए। ये डेटा स्पष्ट रूप से सिस्टम के निवेश पर वापसी​​ को प्रदर्शित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक पूछताछ को संभालने की औसत लागत लगभग ​15 युआन​​ है, और स्वचालित प्रणाली प्रति माह ​10,000 पूछताछ​​ को संभालती है, जिसमें से ​8000​​ को सफलतापूर्वक हल किया जाता है, तो इसका मतलब है कि प्रति माह सीधे ​लगभग 12,000 युआन​​ की परिचालन लागत की बचत होती है।

ऑर्डर प्रगति क्वेरी फ़ंक्शन

ई-कॉमर्स और लॉजिस्टिक्स सेवाओं में, “मेरा ऑर्डर कहां है?” ग्राहक सेवा चैनलों में ​सबसे अधिक बार-बार​​ पूछी जाने वाली पूछताछों में से एक है, जो कुल पूछताछ का लगभग ​35% से 50%​​ है। पारंपरिक रूप से, प्रत्येक ग्राहक सेवा प्रतिनिधि को प्रति दिन ​लगभग 3 घंटे​​ इस प्रकार के प्रश्नों को मैन्युअल रूप से जांचने और जवाब देने में खर्च करने पड़ते हैं, प्रत्येक प्रसंस्करण में औसतन ​2-5 मिनट​​ लगते हैं, और मानवीय संचालन से ​लगभग 2%​​ की त्रुटि दर हो सकती है। WhatsApp रोबोट के माध्यम से ऑर्डर की स्थिति की स्वचालित जांच को लागू करने से, प्रत्येक जांच के लिए प्रतिक्रिया समय ​1 सेकंड के भीतर​​ संपीड़ित किया जा सकता है, ​24/7​​ तत्काल सेवा प्रदान की जा सकती है, और ग्राहक सेवा टीम को इस दोहराव वाले श्रम से मुक्त किया जा सकता है, जिससे वे अधिक जटिल ग्राहक शिकायतों या बिक्री कार्यों को संभालने पर ध्यान केंद्रित कर सकें, सीधे संबंधित ग्राहक सेवा लागत को ​20% से अधिक​​ कम कर सकें।

इस फ़ंक्शन को लागू करने का पहला कदम तकनीकी एकीकरण है। रोबोट को ​API इंटरफ़ेस​​ (आमतौर पर RESTful API) के माध्यम से आपके ऑर्डर प्रबंधन प्रणाली (OMS), वेयरहाउस प्रबंधन प्रणाली (WMS), या लॉजिस्टिक्स प्रदाता (जैसे SF Express, DHL) के डेटाबेस के साथ ​प्रति सेकंड कई बार​​ के वास्तविक समय डेटा सिंक्रनाइज़ेशन की आवश्यकता होती है। इस कनेक्शन की स्थिरता महत्वपूर्ण है, जिसके लिए API की प्रतिक्रिया सफलता दर को ​99.9% से अधिक​​ बनाए रखने और विलंब को ​500 मिलीसेकंड​​ से कम रखने की आवश्यकता होती है, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उपयोगकर्ता को प्राप्त जानकारी वर्तमान में नवीनतम स्थिति है। आमतौर पर, इसके लिए आपकी तकनीकी टीम या समाधान प्रदाता को विकास और डॉकिंग परीक्षण के लिए ​5 से 10​​ व्यक्ति-दिवस का निवेश करने की आवश्यकता होती है।

क्वेरी प्रक्रिया को डिज़ाइन करते समय, उपयोगकर्ता अनुभव को अत्यधिक सरल बनाया जाना चाहिए। सबसे अच्छा समाधान यह है कि उपयोगकर्ता को केवल ​एक​​ पहचान जानकारी प्रदान करने की आवश्यकता हो। ​ऑर्डर नंबर​​ सबसे सटीक पहचान है (सटीकता ​100%​​), लेकिन उपयोगकर्ता इसे तुरंत नहीं ढूंढ सकता है। इसलिए, ​कम से कम एक​​ वैकल्पिक क्वेरी विधि प्रदान की जानी चाहिए, जैसे कि पंजीकृत ​मोबाइल फोन नंबर के अंतिम 4 अंक​​ के माध्यम से अस्पष्ट क्वेरी, सिस्टम उपयोगकर्ता को उस मोबाइल फोन नंबर के ​पिछले 7 दिनों​​ के भीतर ​अधिकतम 3​​ ऑर्डर सूचीबद्ध करेगा। उपयोगकर्ता द्वारा क्वेरी शुरू करने से लेकर परिणाम प्राप्त करने तक, पूरी प्रक्रिया को ​3 इंटरैक्शन​​ के भीतर पूरा किया जाना चाहिए, यदि प्रक्रिया ​5 से अधिक​​ इंटरैक्शन में भी समस्या को हल नहीं करती है, तो उपयोगकर्ता छोड़ने की दर ​80%​​ तक बढ़ जाएगी।

उपयोगकर्ता को प्रस्तुत की गई ऑर्डर स्थिति जानकारी स्पष्ट, संरचित और महत्वपूर्ण विवरण शामिल होनी चाहिए। एक अच्छा प्रतिक्रिया उदाहरण है: “आपके ऑर्डर [#12345678] की स्थिति इस प्रकार है: ​📦 गोदाम से भेजा गया​​ -> ​🚚 परिवहन में​​। नवीनतम अपडेट: पैकेज को 【आज सुबह ​10:15​​】 को 【शेन्ज़ेन ट्रांज़िट सेंटर】 से 【ताइपे वितरण स्टेशन】 भेजा गया है। अपेक्षित डिलीवरी का समय: 【​20 मार्च, 2024​​ (बुधवार) से पहले】। वाहक: 【Hsinchu Logistics】, वे बिल नंबर: 【​123-456-7890​​】।” यह ​टाइमस्टैम्प​​, ​विशिष्ट स्थान​​, ​अगले स्टॉप​​ और ​अनुमानित समय​​ सहित विस्तृत जानकारी, उपयोगकर्ता के ​90%​​ बाद के प्रश्नों को एक ही बार में हल कर सकती है, जिससे अनुवर्ती प्रश्नों की दर ​10% से कम​​ हो जाती है।

सुरक्षा और गोपनीयता डिजाइन में सर्वोच्च प्राथमिकता है। एक सत्यापन तंत्र स्थापित किया जाना चाहिए, जैसे कि पूर्ण ऑर्डर जानकारी प्रदर्शित करने से पहले, उपयोगकर्ता को पूर्वनिर्धारित ​6-अंकीय सत्यापन कोड​​ या पंजीकरण के दौरान उपयोग किए गए ​ईमेल पते के अंतिम 3 अक्षर​​ को दर्ज करने की आवश्यकता होती है, ताकि ऑर्डर की जानकारी को दूसरों द्वारा दुर्भावनापूर्ण रूप से जांचने से रोका जा सके। यह सत्यापन कदम, हालांकि यह ​एक​​ अतिरिक्त इंटरैक्शन जोड़ता है, संभावित डेटा रिसाव जोखिम को ​95%​​ तक कम कर सकता है। साथ ही, सिस्टम को प्रत्येक क्वेरी के ​समय​​, ​उपयोगकर्ता नंबर​​ और ​जांचे गए ऑर्डर नंबर​​ को रिकॉर्ड करना चाहिए, और इन लॉग डेटा को ​कम से कम 90 दिनों​​ तक बनाए रखना चाहिए, ताकि विवादों की स्थिति में बैकट्रैकिंग और सत्यापन किया जा सके, यह अनुपालन उपाय ​99%​​ अनावश्यक विवादों से बच सकता है।

सेवा अपॉइंटमेंट समय में सहायता

ब्यूटी सैलून, क्लीनिक, मरम्मत सेवाओं और अन्य उद्योगों के लिए जिन्हें अपॉइंटमेंट की आवश्यकता होती है, पारंपरिक फोन अपॉइंटमेंट विधि में ग्राहक सेवा प्रतिनिधि के ​8 से 12 मिनट​​ का औसत कॉल समय लगता है, जिसमें लगभग ​30%​​ छूटी हुई कॉल और बाद में वापस कॉल करने की लागत भी शामिल है। अधिक परेशान करने वाली बात यह है कि लगभग ​15%​​ अपॉइंटमेंट मैन्युअल रिकॉर्डिंग त्रुटियों या समय स्लॉट टकराव के कारण विवादों को जन्म देते हैं। WhatsApp रोबोट के माध्यम से अपॉइंटमेंट स्वचालन को लागू करने से, एकल अपॉइंटमेंट के प्रसंस्करण समय को ​2 मिनट के भीतर​​ संपीड़ित किया जा सकता है, ​24 घंटे​​ निर्बाध बुकिंग प्राप्त की जा सकती है, और अपॉइंटमेंट त्रुटि दर को ​0% के करीब​​ कम किया जा सकता है, साथ ही फ्रंट डेस्क कर्मचारियों को ऑन-साइट ग्राहक सेवा पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी जा सकती है, जिससे समग्र अपॉइंटमेंट दक्षता ​200% से अधिक​​ बढ़ जाती है।

इस फ़ंक्शन को लागू करने का मुख्य भाग कैलेंडर सिस्टम के साथ गहन एकीकरण है। रोबोट को ​API इंटरफ़ेस​​ के माध्यम से आपके Google Calendar, Microsoft Outlook, या अन्य बुकिंग सिस्टम से ​खाली समय स्लॉट​​ डेटा को वास्तविक समय में सिंक्रनाइज़ करने की आवश्यकता होती है। यह सिंक्रनाइज़ेशन प्रक्रिया कुशल और सटीक होनी चाहिए, API की प्रतिक्रिया समय ​300 मिलीसेकंड​​ से कम होनी चाहिए, और डेटा अपडेट आवृत्ति को ​हर 5 मिनट में एक बार​​ बनाए रखा जाना चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उपयोगकर्ता को प्रदर्शित उपलब्ध समय स्लॉट पूरी तरह से सटीक हैं, और ​दोहरी बुकिंग​​ की गंभीर त्रुटि से बचा जा सके। तकनीकी रूप से, इसे स्थिर डॉकिंग को पूरा करने के लिए आमतौर पर ​3 से 5​​ कार्य दिवसों के विकास और परीक्षण चक्र की आवश्यकता होती है।

उपयोगकर्ता के साथ बातचीत की प्रक्रिया को अत्यधिक सुचारू रूप से डिज़ाइन किया जाना चाहिए। आदर्श प्रक्रिया यह है: उपयोगकर्ता द्वारा अपॉइंटमेंट अनुरोध शुरू करने के बाद, रोबोट पहले एक ​संक्षिप्त सेवा मेनू​​ प्रदान करता है (उदाहरण के लिए: 1. बाल कटवाना 2. रंगना और पर्म 3. देखभाल), और उपयोगकर्ता ​संख्या​​ का जवाब देकर चयन करता है। इसके बाद, रोबोट अगले ​5 कार्य दिवसों​​ के भीतर ​उपलब्ध समय स्लॉट​​ को निकालेगा और उन्हें एक स्पष्ट सूची के रूप में उपयोगकर्ता को भेजेगा (उदाहरण के लिए: 【20 मार्च】 10:00, 11:30, 14:00…)। पूरी अपॉइंटमेंट प्रक्रिया को ​4 से 5​​ इंटरैक्शन के भीतर पूरा किया जाना चाहिए, ​7 से अधिक​​ इंटरैक्शन वाली प्रक्रिया में ​आधे से अधिक​​ उपयोगकर्ता बीच में ही छोड़ देंगे।

अपॉइंटमेंट की अनुपस्थिति दर को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए, स्वचालित अपॉइंटमेंट में ​स्मार्ट अनुस्मारक​​ और ​बफर सेटिंग्स​​ शामिल होनी चाहिए। सिस्टम को अपॉइंटमेंट समय से ​24 घंटे​​ और ​2 घंटे​​ पहले स्वचालित रूप से अनुस्मारक संदेश भेजना चाहिए, जो अपॉइंटमेंट की अनुपस्थिति दर को उद्योग के औसत ​20%​​ से ​10%-12%​​ तक कम कर सकता है। साथ ही, प्रत्येक सेवा के लिए बैकएंड में एक उचित ​बफर समय​​ सेट करना सुनिश्चित करें, उदाहरण के लिए, एक बाल कटवाने की सेवा के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से ​60 मिनट​​ है, तो अगली अपॉइंटमेंट का प्रारंभिक समय ​60 मिनट बाद​​ सेट किया जाना चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि सेवाओं के बीच पर्याप्त सफाई और तैयारी का समय है, और शेड्यूल की भीड़ से बचा जा सके, जो शेड्यूल टकराव की संभावना को ​लगभग 0%​​ तक कम कर सकता है।

यह फ़ंक्शन बाद के संचार को कम करने के लिए शक्तिशाली डेटा संग्रह क्षमताओं से भी लैस होना चाहिए। अपॉइंटमेंट की पुष्टि करते समय, रोबोट को स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता से आवश्यक पृष्ठभूमि जानकारी प्रदान करने का अनुरोध करना चाहिए, जैसे: “कृपया अपनी वाहन की खराबी के लक्षणों का संक्षेप में वर्णन करें (जैसे: इंजन का असामान्य शोर, शुरू नहीं हो रहा है)”, या “कृपया उस विशिष्ट दंत चिकित्सा परियोजना को नोट करें जिसके बारे में आपको परामर्श की आवश्यकता है (जैसे: दांतों की सफाई, बुद्धि दांत निकालना)”। यह सरल कदम सेवा प्रदाता को ग्राहक से मिलने से पहले ​70%​​ तैयारी का काम करने की अनुमति देता है, जिससे तकनीशियन के लिए प्रत्येक निदान समय में औसतन ​लगभग 5-10 मिनट​​ की बचत होती है, जो ऑन-साइट सेवा की दक्षता और ग्राहक संतुष्टि को काफी बढ़ाता है। सभी एकत्रित जानकारी को कर्मचारियों के लिए किसी भी समय देखने के लिए स्वचालित रूप से कैलेंडर नोट्स फ़ील्ड में लिखा जाना चाहिए।