Customer Story · रियल एस्टेट

मुंबई की एक प्रमुख आवासीय ब्रोकरेज ने AI वॉइस एजेंट के साथ साइट विज़िट तीन गुना कैसे की

200 ब्रोकरों वाली ब्रोकरेज ने Kallix AI वॉइस एजेंट तैनात किया जो 99acres + MagicBricks की हर पूछताछ का जवाब हिंदी या अंग्रेज़ी में 30 सेकंड से कम में देता है, साइट विज़िट बुक करता है और सब Sell.Do में पुश करता है।

3.2×
मासिक साइट विज़िट
Kallix से पहले 6 महीनों की तुलना में
47%
अतिरिक्त लीड्स रिकवर हुईं
ऑफिस घंटों के बाद पोर्टल से
<30s
कॉल की गति
फॉर्म-फिल से डायल तक
Industry
रियल एस्टेट
Company size
~200 ब्रोकर · 9 ऑफिस
Region
मुंबई, भारत
The 30-second version

200 ब्रोकरों वाली मुंबई की एक ब्रोकरेज धीमी कॉलबैक और गायब आफ्टर-आवर्स कॉल्स की वजह से 60% पोर्टल लीड्स खो रही थी। उन्होंने 18 कार्यदिवसों में Kallix तैनात किया। 90 दिनों के भीतर मासिक साइट विज़िट 3.2 गुना बढ़ गईं, आफ्टर-आवर्स लीड रिकवरी 47% बढ़ी, और ब्रोकर NPS भी बढ़ा क्योंकि रेप्स ने हाथ से पहली क्वालिफिकेशन कॉल करना बंद कर दिया।

पृष्ठभूमि

अवलोकन

ब्रोकरेज मुंबई में 9 ऑफिस चलाती है (बांद्रा से पवई और ठाणे तक), जहाँ लगभग 200 ब्रोकर प्राथमिक, री-सेल और रेंटल इन्वेंटरी संभालते हैं।

व्यवसाय पोर्टल लीड्स पर चलता है। आम तौर पर एक महीने में 99acres, MagicBricks, Housing.com और Square Yards मिलकर 12,000–14,000 फॉर्म-फिल्स भेजते हैं। कन्वर्ज़न प्रतिक्रिया समय के प्रति बेहद संवेदनशील है।

क्या टूट रहा था

चुनौती

Kallix से पहले फ़नल में तीन विफलता पैटर्न थे, और तीनों मिलकर बढ़ते थे। धीमी कॉलबैक ने इंटेंट गिरा दी। भाषा का बेमेल जुड़ाव खत्म कर देता था। और मैनुअल CRM एंट्री से डील्स रडार से ग़ायब हो जाती थीं।

Key pain points
  • 47 मिनट औसत कॉलबैक. 9-से-6 के बाहर आने वाली पोर्टल लीड्स अगली सुबह तक बैकलॉग में पड़ी रहती थीं।
  • हिंदी-केवल बायर पहले 30 सेकंड में छोड़ देते थे. ब्रोकर-साइड स्क्रिप्ट डिफ़ॉल्ट रूप से अंग्रेज़ी में चलती थी। लगभग 35% बायर हिंदी या हिंग्लिश में बात करना चाहते थे।
  • 60% लीड्स बजट डेटा के साथ CRM में नहीं पहुँचतीं. ब्रोकर दिन के अंत में नोट्स लिखते थे, पर सिर्फ अच्छी लीड्स के लिए। बाकी गायब हो जाती थीं।
  • बुकिंग टकराव और नो-शो ब्रोकर का समय खाते थे. नो-शो दर 38% पर थी क्योंकि रिमाइंडर सिस्टेमेटाइज़्ड नहीं थे।
हमने क्या बनाया

AI-आधारित समाधान

Kallix ने प्रिया नाम का एक AI वॉइस एजेंट तैनात किया, जो कि एक मुंबई-हिंग्लिश वॉइस है, चारों पोर्टल स्रोतों के सामने।

Element 1

हर पोर्टल फ़ॉर्म-फिल पर 30 सेकंड से कम का आउटबाउंड

वेबहुक्स बायर को फॉर्म सबमिशन के 30 सेकंड के अंदर डायल कर देते हैं।

Element 2

कॉल के बीच हिंदी/अंग्रेज़ी/हिंग्लिश स्विचिंग

एजेंट बायर की पसंदीदा भाषा पहले वाक्य से पहचान लेता है।

Element 3

7-प्रश्न की डिस्कवरी स्क्रिप्ट

बजट, स्थान, कॉन्फ़िगरेशन, टाइमलाइन, फाइनेंसिंग, बायर टाइप और पिछली विज़िट्स।

Element 4

ट्रैवल बफ़र के साथ साइट-विज़िट बुकिंग

एजेंट हर ब्रोकर का Google Calendar लाइव पढ़ता है।

Integrations99acresMagicBricksHousing.comSell.Do CRMGoogle WorkspaceWhatsApp Business API
हमने बिना किसी एक व्यक्ति को रखे एक महीने में 906 साइट विज़िट जोड़ीं। हिंग्लिश हैंडलिंग ही वो चीज़ है जिसने इसे काम करवाया; ठाणे के बायर अंग्रेज़ी में बात नहीं करना चाहते, और Kallix ही एकमात्र प्रोडक्ट है जो असली में भाषाएँ बदलता है।
वश
विक्रम शेट्टी
COO, रियल एस्टेट ग्रुप
90 दिनों में क्या बदला

व्यावसायिक प्रभाव

नेतृत्व ने 6-महीने के Kallix-पूर्व बेसलाइन के विरुद्ध मासिक रूप से पाँच मेट्रिक्स ट्रैक किए। एजेंट 18 फ़रवरी 2026 को लाइव हुआ।

3.2×
मासिक साइट विज़िट
47%
आफ्टर-आवर्स लीड्स रिकवर
<14%
साइट-विज़िट नो-शो दर
₹0
अतिरिक्त हेडकाउंट
Key outcomes
  • साइट विज़िट तीन गुना, हेडकाउंट अपरिवर्तित. मासिक साइट विज़िट 412 से बढ़कर 1,318 हो गईं।
  • 100% पोर्टल-लीड कॉलबैक दर. हर फ़ॉर्म-फिल को 30 सेकंड के अंदर कॉल मिलती है।
  • हिंदी-बायर एंगेजमेंट 2.1 गुना. क्वालिफिकेशन कॉल अब 71% पर पूरी होती हैं।
आर्किटेक्चर

सुरक्षित, भारत-तैयार स्टैक पर बना

तैनाती पूरी तरह से भारतीय इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चलती है, DLT-रजिस्टर्ड सेंडर ID और TRAI-स्वीकृत टेम्प्लेट के साथ।

Stack
टेलीफ़ोनीExotel · DLT-रजिस्टर्ड
वॉइस और स्पीचKallix Voice · कस्टम हिंग्लिश
कैलेंडरGoogle Workspace
CRMSell.Do · 22 फ़ील्ड मैप
होस्टिंगAWS मुंबई रीजन
वॉइस एजेंट फ्रेमवर्क

मुंबई वॉइस एजेंट फ्रेमवर्क: यह तैनाती कैसे खोजने योग्य बनी

प्रत्येक Kallix तैनाती तीन ऑडियंस के लिए संरचित दस्तावेज़ीकरण के साथ आती है: ग्राहक की आंतरिक टीम, पारंपरिक खोज इंजन (SEO), और जनरेटिव खोज इंजन + AI सहायक (GEO + AEO)। यह फ्रेमवर्क मुंबई ब्रोकरेज की तैनाती के चारों ओर बना है।

01स्तंभ 01: इंटेंट

बायर क्वेरीज़ से मैप किया इंटेंट सरफ़ेस

हम एजेंट के 40+ बायर इंटेंट सूचीबद्ध करते हैं, जो भाषा, चरण और पोर्टल के अनुसार हैं।

  • 99acres, MagicBricks, Housing.com की क्वेरी टैक्सोनॉमी के विरुद्ध इंडेक्स्ड
  • हिंदी, हिंग्लिश और अंग्रेज़ी वेरिएंट
  • बायर-चरण टैगिंग
02स्तंभ 02: आवाज़

ब्रांड संपत्ति के रूप में बहुभाषी कोड-स्विचिंग

एजेंट का व्यक्तित्व और कोड-स्विचिंग नियम ब्रांड संपत्ति के रूप में दर्ज हैं।

  • व्यक्तित्व अनुबंध: मुंबई हिंग्लिश, गर्मजोशी और तेज़ी
  • 30+ मुंबई माइक्रो-मार्केट्स के लिए उच्चारण शब्दकोश
  • वॉइस क्लोनिंग सहमति शर्तें सार्वजनिक
03स्तंभ 03: परिणाम

मापन योग्य दावों से बंधे परिणाम

इस कहानी का हर दावा बेसलाइन, समय खिड़की और माप विधि के साथ जुड़ा है।

  • Kallix से पहले की बेसलाइन अवधि दर्ज है
  • कार्यप्रणाली का खुलासा है
  • नमूना आकार उपलब्ध है
04स्तंभ 04: शासन

भारत-पहले अनुपालन और डेटा निवास

फ्रेमवर्क हर विनियामक सतह का दस्तावेज़ीकरण करता है: TRAI, DLT, DPDP।

  • DLT पंजीकरण सार्वजनिक
  • डेटा निवास स्पष्ट
  • DPDP प्रवाह प्रलेखित
How this could solve your usecase
Painpoint
  • पोर्टल लीड्स की औसत प्रतीक्षा 47 मिनट। 35% को कभी कॉलबैक नहीं मिला
  • अंग्रेज़ी-केवल स्क्रिप्ट से ठाणे और वसई के हिंदी/हिंग्लिश बायर 30 सेकंड में छोड़ देते थे
  • 60% लीड्स बजट डेटा के साथ Sell.Do में नहीं पहुँचीं; ब्रोकर EOD एंट्री छोड़ते थे
  • फोन, WhatsApp और ईमेल पर मैनुअल बुकिंग से 38% साइट-विज़िट नो-शो
Effect
  • 90 दिनों में बिना नई भर्ती के मासिक साइट विज़िट 3.2×
  • 100% पोर्टल-लीड कॉलबैक: हर फॉर्म 30 सेकंड के अंदर डायल
  • मिड-कॉल भाषा स्विचिंग से हिंदी क्वालिफिकेशन 34% से 71%
  • हर कॉल के बाद रियल-टाइम Sell.Do सिंक; 96% डेटा पूर्णता
Solution
  • चार पोर्टल वेबहुक पर Kallix वॉयस एजेंट (प्रिया), मुंबई-हिंग्लिश पर्सोना
  • 7-प्रश्न डिस्कवरी स्क्रिप्ट: आपत्ति, पोर्टल और बायर प्रकार के अनुसार शाखाएँ
  • Google Calendar लाइव बुकिंग + WhatsApp विज़िट कन्फर्मेशन
  • द्विदिशात्मक Sell.Do सिंक: डिस्पोज़िशन, ट्रांसक्रिप्ट और अगला कदम
Kallix ने बेक-ऑफ क्यों जीता

Kallix की बढ़त

नेतृत्व ने Kallix चुनने से पहले तीन वेंडर्स का मूल्यांकन किया।

तीन चीज़ों ने निर्णय को मोड़ा। पहला, Kallix की हिंग्लिश हैंडलिंग: दूसरे या तो शुद्ध हिंदी या शुद्ध अंग्रेज़ी बोलते थे। दूसरा, Sell.Do एकीकरण पहले से बना और परीक्षित था। तीसरा, 200-कॉल पायलट मॉडल।

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