Bengali (India) Call Center Speech Dataset for Retail & E-commerce

The audio dataset includes call center conversations in Retail & E-commerce, featuring native Bengali speakers from India, with detailed metadata and accurate transcriptions.

About this Off-the-shelf Speech Dataset

Introduction

Welcome to the Bengali Call Center Speech Dataset for the Retail domain designed to enhance the development of call center speech recognition models specifically for the Retail industry. This dataset is meticulously curated to support advanced speech recognition, natural language processing, conversational AI, and generative voice AI algorithms.

Speech Data

This training dataset comprises 30 hours of call center audio recordings covering various topics and scenarios related to the Retail domain, designed to build robust and accurate customer service speech technology.

•Participant Diversity:

•

Speakers: 60 expert native Bengali speakers from the FutureBeeAI Community.

•

Regions: Different regions of West Bengal, ensuring a balanced representation of Bengali accents, dialects, and demographics.

•

Participant Profile: Participants range from 18 to 70 years old, representing both males and females in a 60:40 ratio, respectively.

•Recording Details:

•

Conversation Nature: Unscripted and spontaneous conversations between call center agents and customers.

•

Call Duration: Average duration of 5 to 15 minutes per call.

•

Formats: WAV format with stereo channels, a bit depth of 16 bits, and a sample rate of 8 and 16 kHz.

•

Environment: Without background noise and without echo.

Topic Diversity

This dataset offers a diverse range of conversation topics, call types, and outcomes, including both inbound and outbound calls with positive, neutral, and negative outcomes.

•Inbound Calls:

•Product Inquiry

•Return/Exchange Request

•Order Cancellation

•Refund Request

•Membership/Subscriptions Enquiry

•Order Cancellations, and many more

•Outbound Calls:

•Order Confirmation

•Cross-selling and Upselling

•Account Updates

•Loyalty Program offers

•Special Offers and Promotions

•Customer Verification, and many more

This extensive coverage ensures the dataset includes realistic call center scenarios, which is essential for developing effective customer support speech recognition models.

Transcription

To facilitate your workflow, the dataset includes manual verbatim transcriptions of each call center audio file in JSON format. These transcriptions feature:

•

Speaker-wise Segmentation: Time-coded segments for both agents and customers.

•

Non-Speech Labels: Tags and labels for non-speech elements.

•

Word Error Rate: Word error rate is less than 5% thanks to the dual layer of QA.

These ready-to-use transcriptions accelerate the development of the Retail domain call center conversational AI and ASR models for the Bengali language.

Metadata

The dataset provides comprehensive metadata for each conversation and participant:

•

Participant Metadata: Unique identifier, age, gender, country, state, district, accent and dialect.

•

Conversation Metadata: Domain, topic, call type, outcome/sentiment, bit depth, and sample rate.

This metadata is a powerful tool for understanding and characterizing the data, enabling informed decision-making in the development of Bengali call center speech recognition models.

Usage and Applications

This dataset can be used for various applications in the fields of speech recognition, natural language processing, and conversational AI, specifically tailored to the Retail domain. Potential use cases include:

•

Speech Recognition Models: Training and fine-tuning speech recognition models for Bengali.

•

Speech Analytics Models: Building speech analytics models to extract insights, identify patterns, and glean valuable information from customer conversation, enables data-driven decision-making and process optimization within the Retail sector.

•

Smart Assistants and Chatbots: Developing conversational agents and virtual assistants for customer service in the Retail industries.

•

Sentiment Analysis: Analyzing customer sentiment and improving customer experience based on call center interactions.

•

Generative AI: Training generative AI models capable of generating human-like responses, summaries, or content tailored to the Retail domain.

Secure and Ethical Collection

•Our proprietary data collection and transcription platform, “Yugo” was used throughout the process of this dataset creation.

•Throughout the data collection process, the data remained within our secure platform and did not leave our environment, ensuring data security and confidentiality.

•The data collection process adhered to strict ethical guidelines, ensuring the privacy and consent of all participants.

•It does not include any personally identifiable information about any participant, which makes the dataset safe to use.

•The dataset does not contain any copyrighted content.

Updates and Customization

Understanding the importance of diverse environments for robust ASR models, our call center voice dataset is regularly updated with new audio data captured in various real-world conditions.

•Customization & Custom Collection Options:

•

Environmental Conditions: Custom collection in specific environmental conditions upon request.

•

Sample Rates: Customizable from 8kHz to 48kHz.

•

Transcription Customization: Tailored to specific guidelines and requirements.

License

This Retail domain call center audio dataset is created by FutureBeeAI and is available for commercial use.

Use Cases

Use of speech data for Automatic Speech Recognition

ASR

Conversational AI

Chatbot

Language Modelling

TTS

Speech Analytics

Dataset Sample(s)

00:00

ATTRIBUTES

TRANSCRIPTION

LABEL	START	END	CHANNEL	TRANSCRIPT

Speech	1.553	2.195	77826879	<lang:Foreign>Hello ma'am</lang:Foreign>
Speech	3.188	6.196	77826879	আমি কি <PII>সেনা গোড়াই</PII> এর সাথে [noise] কথা বলছি?
Speech	8.286	9.203	58958578	হ্যাঁ বলুন
Speech	11.481	14.891	77826879	<lang:Foreign>Madam</lang:Foreign> আমি <lang:Foreign>future bee company</lang:Foreign> র তরফ থেকে <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> করেছিলাম।
Speech	15.838	18.485	77826879	আমাদের কিছু নতুন <lang:Foreign>product launch</lang:Foreign> হয়েছে
Speech	19.316	20.474	77826879	আপনি যেহেতু আমাদের
Speech	21.425	22.376	77826879	পুরোনো <lang:Foreign>customer</lang:Foreign>
Speech	22.985	25.748	77826879	এবং মানে অনেক আমাদের এখান থেকে আপনি
Speech	26.041	26.395	58958578	#হুম
Speech	26.335	30.196	77826879	#আহ কেনেন সেই সেই কারণে আমি আপনাকে এই <lang:Foreign>call</lang:Foreign> টা করেছি।
Speech	31.647	33.635	77826879	আপনার কি একটু সময় হবে আমার সাথে কথা বলার?
Speech	36.872	37.421	58958578	হ্যাঁ বলুন
Speech	37.598	39.275	77826879	আমাদের <lang:Foreign>madam future bee</lang:Foreign>
Speech	41.083	43.508	77826879	#আহ কিছু নতুন <lang:Foreign>product launch</lang:Foreign> করেছে যেমন
Speech	44.042	46.989	77826879	নতুন #আহ <lang:Foreign>tri-colour bed sheet</lang:Foreign>
Speech	48.023	48.500	77826879	এবং
Speech	49.083	50.880	77826879	কিছু #আহ নতুন
Speech	52.087	52.718	77826879	<lang:Foreign>Groceries</lang:Foreign>
Speech	53.523	53.940	77826879	এবং
Speech	54.444	54.850	77826879	কিছু
Speech	55.669	57.346	77826879	<lang:Foreign>Ladies #আহ outfit</lang:Foreign>
Speech	57.775	57.978	58958578	<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>
Speech	57.993	60.290	77826879	আপনি কোন ব্যাপারে জানতে চান <lang:Foreign>madam?</lang:Foreign>
Speech	63.399	65.831	58958578	#আহ আপনি <lang:Foreign>groceries</lang:Foreign> টা একটু বলুন প্রথমে।
Speech	66.158	71.256	77826879	(()) <lang:Foreign>groceries</lang:Foreign> বলতে নতুন #আহ কিছু আলু বা
Speech	74.275	79.846	77826879	#আহ কিছু মানে #আহ জিনিস এসছে আমাদের যেগুলো আগে আমরা এখানে রা~ রাখতাম না
Speech	80.414	81.982	77826879	(()) <lang:Foreign>fresh</lang:Foreign> [noise]
Speech	81.748	94.271	58958578	আচ্ছা মানে আমি <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> তে #আহ যবে থেকে <lang:Foreign>order</lang:Foreign> করছি, একটা জিনিস আমি পেতাম না কক্ষনোই যেটা হচ্ছে গুঁড়ো মশলা। তো সেটা কি এসেছে? মানে গুঁড়ো মশলার <lang:Foreign>varieties</lang:Foreign> কি এসেছে বিভিন্ন ধরণের? আমি <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> তে গুঁড়ো মশলাটা
Speech	94.647	96.794	58958578	খুব কম পেয়েছি বা বিভিন্ন সময় পাইনি
Speech	98.760	106.831	77826879	না গুঁড়ো মশলার <lang:Foreign>varieties</lang:Foreign> আমাদের #আহ হ্যাঁ ঠিকই বলেছেন <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> কিন্তু এবারে আপনি মানে এসে দেখতে পারেন যে, আমরা বিভিন্ন রকম গুঁড়ো মশলা রাখছি।
Speech	107.365	109.316	77826879	এবং <lang:Foreign>sunfeast</lang:Foreign> বলুন বা
Speech	109.839	113.433	77826879	#আহ মান্ত্রা বলুন মানে তাদের থেকে আমরা <lang:Foreign>direct purchase</lang:Foreign> করে
Speech	113.997	116.324	77826879	রাখছি। এবং আপনি <lang:Foreign>market price</lang:Foreign> এর থেকেও আমাদের এই
Speech	116.888	118.598	77826879	<lang:Foreign>Material</lang:Foreign> গুলো আপনি মানে
Speech	119.091	119.482	77826879	কম
Speech	120.049	120.730	77826879	<lang:Foreign>Rate</lang:Foreign> এ পাবেন।
Speech	121.993	122.722	77826879	#আহ আপনি যদি
Speech	122.177	122.647	58958578	আচ্ছা
Speech	123.309	127.004	77826879	মানে <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> একবার আমাদের <lang:Foreign>store</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>visit</lang:Foreign> করেন সেক্ষেত্রে আপনি
Speech	127.504	128.884	77826879	কিছু <lang:Foreign>fresh</lang:Foreign> #আহ
Speech	129.625	134.549	77826879	#আহ গুঁড়ো মশলা পেতে পারেন। এবং আপনার মানে <lang:Foreign>varieties of</lang:Foreign> চাল আমরা এখন
Speech	135.031	135.674	77826879	রাখছি
Speech	136.237	139.809	77826879	এবং সেই চালগুলো আপনি একবার <lang:Foreign>try</lang:Foreign> করে দেখতে পারেন।
Speech	142.301	142.907	58958578	আচ্ছা
Speech	143.441	153.629	58958578	আর আরেকটা জিনিস #আহ যেটা বলার সেটা হচ্ছে কি <lang:Foreign>multigrain</lang:Foreign> আটা এটাও কি এখন <lang:Foreign>launch</lang:Foreign> হয়েছে? মানে আমি সবসময়তে <lang:Foreign>normal</lang:Foreign> আটা টাই <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র থেকে পেয়ে এসেছি।
Speech	154.117	157.038	58958578	<lang:Foreign>Multigrain</lang:Foreign> টা আমাকে বাইরে থেকে যার জন্য <lang:Foreign>purchase</lang:Foreign> করতে হয়
Speech	158.557	159.677	58958578	তো <lang:Foreign>multi</lang:Foreign> (())
Speech	159.275	172.380	77826879	না <lang:Foreign>actually madam multigrain</lang:Foreign> টা আমরা এখন রাখছি না কারণ অনেক <lang:Foreign>customer</lang:Foreign> ই এই জিনিসটা মানে পছন্দ করছে না। সেক্ষেত্রে আমাদের মানে জিনিসগুলো আমরা এখন রাখছি না। হয়তো <lang:Foreign>in future</lang:Foreign> আমরা ওটাও ব্যবস্থা
Speech	173.076	173.474	77826879	করবো
Speech	174.001	176.298	77826879	বা আমাদের এখন বিস্কুটেরও বেশ কিছু
Speech	177.610	185.689	77826879	<lang:Foreign>Variety</lang:Foreign> এসেছে। মানে <lang:Foreign>coconut crunch</lang:Foreign> বলুন বা #আহ <lang:Foreign>cream cracker</lang:Foreign> বলুন আমরা এগুলো এখন বিভিন্ন <lang:Foreign>type</lang:Foreign> এর জিনিস রাখছি
Speech	186.798	187.952	77826879	তা আপনি যদি একবার আসেন
Speech	188.621	197.839	77826879	সেক্ষেত্রে মানে আমরা <lang:Foreign>total product</lang:Foreign> গুলো (()) এবং এইগুলো হচ্ছে <lang:Foreign>buy one get one free.</lang:Foreign> আপনি একটা নিলে আরেকটা [noise] আপনাকে #আম্ম
Speech	198.384	199.877	77826879	ওর সাথেই দেওয়া হবে
Speech	201.670	210.941	58958578	আচ্ছা তো আপনাদের যে <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>site</lang:Foreign> থেকে আমি <lang:Foreign>online</lang:Foreign> এই সবসময়েতে <lang:Foreign>booking</lang:Foreign> করে থাকি। তো সেখানে কি <lang:Foreign>new offer</lang:Foreign> বা <lang:Foreign>new launch</lang:Foreign> যে <lang:Foreign>product</lang:Foreign>
Speech	211.437	213.505	58958578	সেগুলো কি ওখানে <lang:Foreign>upgrade</lang:Foreign> হয়ে গেছে?
Speech	215.215	224.042	77826879	হ্যাঁ <lang:Foreign>upgrade</lang:Foreign> তো আমরা মানে আসতে আসতে সব দেখুন <lang:Foreign>product</lang:Foreign> তো অনেকরকম আছে আমরা কিছু হয়তো <lang:Foreign>product</lang:Foreign> করেছি বা এখনো কিছু (()) <lang:Foreign>on process</lang:Foreign> আছে।
Speech	224.689	228.866	77826879	এক্ষেত্রে আপনি যদি একবার #আহ আমাদের <lang:Foreign>site</lang:Foreign> এ যান সেক্ষেত্রে আপনি অনেককিছু
Speech	229.561	231.313	77826879	#আম্ম <lang:Foreign>new product</lang:Foreign> পেতে পারেন।
Speech	233.366	233.994	58958578	আচ্ছা
Speech	235.309	243.279	58958578	আচ্ছা আর <lang:Foreign>ladies outfit</lang:Foreign> যেটা বললেন সেটা তো <lang:Foreign>naturally store</lang:Foreign> এ গিয়ে একবার দেখে নিলে আমার ভালোই হবে। আমি তাও দেখে নেবো যদিও।
Speech	244.400	246.757	58958578	আর আর কি এসেছে নতুন <lang:Foreign>product</lang:Foreign> বললেন?
Speech	249.212	260.550	77826879	আর নতুন #আম্ম আর <lang:Foreign>ladies</lang:Foreign> যে <lang:Foreign>outfit</lang:Foreign> আমাদের এখানে নতুন #আহ <lang:Foreign>change changing room</lang:Foreign> হয়েছে। আপনি সেখানে <lang:Foreign>try</lang:Foreign> ও করতে পারেন যে, আপনার মানে ঠিক ঠাক মানে <lang:Foreign>fit</lang:Foreign> হচ্ছে কি না?
Speech	261.291	267.689	77826879	এবং সেক্ষেত্রে আপনাদের যে <lang:Foreign>ladies outfit</lang:Foreign> সেখানে আমাদের <lang:Foreign>up to fifty percent</lang:Foreign> আমরা <lang:Foreign>off</lang:Foreign> ও দিচ্ছি।
Speech	261.960	262.840	58958578	দারুন
Speech	268.460	273.682	77826879	এবং কিছু কিছু কিছু মানে <lang:Foreign>limited product</lang:Foreign> এর উপরে <lang:Foreign>buy one get one</lang:Foreign>
Speech	274.294	277.148	77826879	<lang:Foreign>Free</lang:Foreign> বা <lang:Foreign>buy two get one free</lang:Foreign> আমরা এই
Speech	277.648	279.351	77826879	<lang:Foreign>Offer</lang:Foreign> ও এখন আমাদের চলছে <lang:Foreign>up to</lang:Foreign>
Speech	279.832	280.016	77826879	(()).
Speech	280.674	281.201	77826879	#আহ
Speech	281.825	283.013	77826879	<lang:Foreign>thirty first january.</lang:Foreign>
Speech	285.208	285.862	58958578	আচ্ছা
Speech	286.738	291.362	58958578	#আম্ম ঠিকই আছে আমি তাহলে একবার <lang:Foreign>nearest future bee store</lang:Foreign> এ গিয়ে একবার দেখে নেবো
Speech	293.949	300.768	77826879	<lang:Foreign>Okay madam</lang:Foreign> যদি আপনি একবার <lang:Foreign>time</lang:Foreign> করে আসেন সেক্ষেত্রে আমাদের #আহ <lang:Foreign>sales</lang:Foreign> এর <lang:Foreign>representative</lang:Foreign> যারা আছে তারা আপনাকে
Speech	301.302	307.430	77826879	#আহ #আহ <lang:Foreign>attempt</lang:Foreign> করবে এবং [noise] #আহ তারা আপনাকে #আম্ম (()) গোটা <lang:Foreign>store</lang:Foreign> টা একবার
Speech	307.990	308.565	77826879	ঘুরিয়ে
Speech	310.148	310.941	77826879	দেখাতেও পারে
Speech	312.242	317.494	58958578	ঠিক আছে ঠিক আছে আমি দেখে নেবো। নিশ্চই দেখে নেবো এবং আমি <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>online site</lang:Foreign> টাও একবার <lang:Foreign>check</lang:Foreign> করে নেবো।
Speech	319.746	320.302	77826879	<lang:Foreign>Okay madam.</lang:Foreign>
Speech	321.389	322.806	58958578	ঠিক আছে ধন্যবাদ। (())

TIME

TRANSCRIPT

1.553 - 2.195

<lang:Foreign>Hello ma'am</lang:Foreign>

3.188 - 6.196

আমি কি <PII>সেনা গোড়াই</PII> এর সাথে [noise] কথা বলছি?

8.286 - 9.203

হ্যাঁ বলুন

11.481 - 14.891

<lang:Foreign>Madam</lang:Foreign> আমি <lang:Foreign>future bee company</lang:Foreign> র তরফ থেকে <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> করেছিলাম।

15.838 - 18.485

আমাদের কিছু নতুন <lang:Foreign>product launch</lang:Foreign> হয়েছে

19.316 - 20.474

আপনি যেহেতু আমাদের

21.425 - 22.376

পুরোনো <lang:Foreign>customer</lang:Foreign>

22.985 - 25.748

এবং মানে অনেক আমাদের এখান থেকে আপনি

26.041 - 26.395

#হুম

26.335 - 30.196

#আহ কেনেন সেই সেই কারণে আমি আপনাকে এই <lang:Foreign>call</lang:Foreign> টা করেছি।

31.647 - 33.635

আপনার কি একটু সময় হবে আমার সাথে কথা বলার?

36.872 - 37.421

হ্যাঁ বলুন

37.598 - 39.275

আমাদের <lang:Foreign>madam future bee</lang:Foreign>

41.083 - 43.508

#আহ কিছু নতুন <lang:Foreign>product launch</lang:Foreign> করেছে যেমন

44.042 - 46.989

নতুন #আহ <lang:Foreign>tri-colour bed sheet</lang:Foreign>

48.023 - 48.500

এবং

49.083 - 50.880

কিছু #আহ নতুন

52.087 - 52.718

<lang:Foreign>Groceries</lang:Foreign>

53.523 - 53.940

এবং

54.444 - 54.850

কিছু

55.669 - 57.346

<lang:Foreign>Ladies #আহ outfit</lang:Foreign>

57.775 - 57.978

<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>

57.993 - 60.290

আপনি কোন ব্যাপারে জানতে চান <lang:Foreign>madam?</lang:Foreign>

63.399 - 65.831

#আহ আপনি <lang:Foreign>groceries</lang:Foreign> টা একটু বলুন প্রথমে।

66.158 - 71.256

(()) <lang:Foreign>groceries</lang:Foreign> বলতে নতুন #আহ কিছু আলু বা

74.275 - 79.846

#আহ কিছু মানে #আহ জিনিস এসছে আমাদের যেগুলো আগে আমরা এখানে রা~ রাখতাম না

80.414 - 81.982

(()) <lang:Foreign>fresh</lang:Foreign> [noise]

81.748 - 94.271

আচ্ছা মানে আমি <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> তে #আহ যবে থেকে <lang:Foreign>order</lang:Foreign> করছি, একটা জিনিস আমি পেতাম না কক্ষনোই যেটা হচ্ছে গুঁড়ো মশলা। তো সেটা কি এসেছে? মানে গুঁড়ো মশলার <lang:Foreign>varieties</lang:Foreign> কি এসেছে বিভিন্ন ধরণের? আমি <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> তে গুঁড়ো মশলাটা

94.647 - 96.794

খুব কম পেয়েছি বা বিভিন্ন সময় পাইনি

98.760 - 106.831

না গুঁড়ো মশলার <lang:Foreign>varieties</lang:Foreign> আমাদের #আহ হ্যাঁ ঠিকই বলেছেন <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> কিন্তু এবারে আপনি মানে এসে দেখতে পারেন যে, আমরা বিভিন্ন রকম গুঁড়ো মশলা রাখছি।

107.365 - 109.316

এবং <lang:Foreign>sunfeast</lang:Foreign> বলুন বা

109.839 - 113.433

#আহ মান্ত্রা বলুন মানে তাদের থেকে আমরা <lang:Foreign>direct purchase</lang:Foreign> করে

113.997 - 116.324

রাখছি। এবং আপনি <lang:Foreign>market price</lang:Foreign> এর থেকেও আমাদের এই

116.888 - 118.598

<lang:Foreign>Material</lang:Foreign> গুলো আপনি মানে

119.091 - 119.482

কম

120.049 - 120.730

<lang:Foreign>Rate</lang:Foreign> এ পাবেন।

121.993 - 122.722

#আহ আপনি যদি

122.177 - 122.647

আচ্ছা

123.309 - 127.004

মানে <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> একবার আমাদের <lang:Foreign>store</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>visit</lang:Foreign> করেন সেক্ষেত্রে আপনি

127.504 - 128.884

কিছু <lang:Foreign>fresh</lang:Foreign> #আহ

129.625 - 134.549

#আহ গুঁড়ো মশলা পেতে পারেন। এবং আপনার মানে <lang:Foreign>varieties of</lang:Foreign> চাল আমরা এখন

135.031 - 135.674

রাখছি

136.237 - 139.809

এবং সেই চালগুলো আপনি একবার <lang:Foreign>try</lang:Foreign> করে দেখতে পারেন।

142.301 - 142.907

আচ্ছা

143.441 - 153.629

আর আরেকটা জিনিস #আহ যেটা বলার সেটা হচ্ছে কি <lang:Foreign>multigrain</lang:Foreign> আটা এটাও কি এখন <lang:Foreign>launch</lang:Foreign> হয়েছে? মানে আমি সবসময়তে <lang:Foreign>normal</lang:Foreign> আটা টাই <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র থেকে পেয়ে এসেছি।

154.117 - 157.038

<lang:Foreign>Multigrain</lang:Foreign> টা আমাকে বাইরে থেকে যার জন্য <lang:Foreign>purchase</lang:Foreign> করতে হয়

158.557 - 159.677

তো <lang:Foreign>multi</lang:Foreign> (())

159.275 - 172.380

না <lang:Foreign>actually madam multigrain</lang:Foreign> টা আমরা এখন রাখছি না কারণ অনেক <lang:Foreign>customer</lang:Foreign> ই এই জিনিসটা মানে পছন্দ করছে না। সেক্ষেত্রে আমাদের মানে জিনিসগুলো আমরা এখন রাখছি না। হয়তো <lang:Foreign>in future</lang:Foreign> আমরা ওটাও ব্যবস্থা

173.076 - 173.474

করবো

174.001 - 176.298

বা আমাদের এখন বিস্কুটেরও বেশ কিছু

177.610 - 185.689

<lang:Foreign>Variety</lang:Foreign> এসেছে। মানে <lang:Foreign>coconut crunch</lang:Foreign> বলুন বা #আহ <lang:Foreign>cream cracker</lang:Foreign> বলুন আমরা এগুলো এখন বিভিন্ন <lang:Foreign>type</lang:Foreign> এর জিনিস রাখছি

186.798 - 187.952

তা আপনি যদি একবার আসেন

188.621 - 197.839

সেক্ষেত্রে মানে আমরা <lang:Foreign>total product</lang:Foreign> গুলো (()) এবং এইগুলো হচ্ছে <lang:Foreign>buy one get one free.</lang:Foreign> আপনি একটা নিলে আরেকটা [noise] আপনাকে #আম্ম

198.384 - 199.877

ওর সাথেই দেওয়া হবে

201.670 - 210.941

আচ্ছা তো আপনাদের যে <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>site</lang:Foreign> থেকে আমি <lang:Foreign>online</lang:Foreign> এই সবসময়েতে <lang:Foreign>booking</lang:Foreign> করে থাকি। তো সেখানে কি <lang:Foreign>new offer</lang:Foreign> বা <lang:Foreign>new launch</lang:Foreign> যে <lang:Foreign>product</lang:Foreign>

211.437 - 213.505

সেগুলো কি ওখানে <lang:Foreign>upgrade</lang:Foreign> হয়ে গেছে?

215.215 - 224.042

হ্যাঁ <lang:Foreign>upgrade</lang:Foreign> তো আমরা মানে আসতে আসতে সব দেখুন <lang:Foreign>product</lang:Foreign> তো অনেকরকম আছে আমরা কিছু হয়তো <lang:Foreign>product</lang:Foreign> করেছি বা এখনো কিছু (()) <lang:Foreign>on process</lang:Foreign> আছে।

224.689 - 228.866

এক্ষেত্রে আপনি যদি একবার #আহ আমাদের <lang:Foreign>site</lang:Foreign> এ যান সেক্ষেত্রে আপনি অনেককিছু

229.561 - 231.313

#আম্ম <lang:Foreign>new product</lang:Foreign> পেতে পারেন।

233.366 - 233.994

আচ্ছা

235.309 - 243.279

আচ্ছা আর <lang:Foreign>ladies outfit</lang:Foreign> যেটা বললেন সেটা তো <lang:Foreign>naturally store</lang:Foreign> এ গিয়ে একবার দেখে নিলে আমার ভালোই হবে। আমি তাও দেখে নেবো যদিও।

244.400 - 246.757

আর আর কি এসেছে নতুন <lang:Foreign>product</lang:Foreign> বললেন?

249.212 - 260.550

আর নতুন #আম্ম আর <lang:Foreign>ladies</lang:Foreign> যে <lang:Foreign>outfit</lang:Foreign> আমাদের এখানে নতুন #আহ <lang:Foreign>change changing room</lang:Foreign> হয়েছে। আপনি সেখানে <lang:Foreign>try</lang:Foreign> ও করতে পারেন যে, আপনার মানে ঠিক ঠাক মানে <lang:Foreign>fit</lang:Foreign> হচ্ছে কি না?

261.291 - 267.689

এবং সেক্ষেত্রে আপনাদের যে <lang:Foreign>ladies outfit</lang:Foreign> সেখানে আমাদের <lang:Foreign>up to fifty percent</lang:Foreign> আমরা <lang:Foreign>off</lang:Foreign> ও দিচ্ছি।

261.960 - 262.840

দারুন

268.460 - 273.682

এবং কিছু কিছু কিছু মানে <lang:Foreign>limited product</lang:Foreign> এর উপরে <lang:Foreign>buy one get one</lang:Foreign>

274.294 - 277.148

<lang:Foreign>Free</lang:Foreign> বা <lang:Foreign>buy two get one free</lang:Foreign> আমরা এই

277.648 - 279.351

<lang:Foreign>Offer</lang:Foreign> ও এখন আমাদের চলছে <lang:Foreign>up to</lang:Foreign>

279.832 - 280.016

(()).

280.674 - 281.201

#আহ

281.825 - 283.013

<lang:Foreign>thirty first january.</lang:Foreign>

285.208 - 285.862

আচ্ছা

286.738 - 291.362

#আম্ম ঠিকই আছে আমি তাহলে একবার <lang:Foreign>nearest future bee store</lang:Foreign> এ গিয়ে একবার দেখে নেবো

293.949 - 300.768

<lang:Foreign>Okay madam</lang:Foreign> যদি আপনি একবার <lang:Foreign>time</lang:Foreign> করে আসেন সেক্ষেত্রে আমাদের #আহ <lang:Foreign>sales</lang:Foreign> এর <lang:Foreign>representative</lang:Foreign> যারা আছে তারা আপনাকে

301.302 - 307.430

#আহ #আহ <lang:Foreign>attempt</lang:Foreign> করবে এবং [noise] #আহ তারা আপনাকে #আম্ম (()) গোটা <lang:Foreign>store</lang:Foreign> টা একবার

307.990 - 308.565

ঘুরিয়ে

310.148 - 310.941

দেখাতেও পারে

312.242 - 317.494

ঠিক আছে ঠিক আছে আমি দেখে নেবো। নিশ্চই দেখে নেবো এবং আমি <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>online site</lang:Foreign> টাও একবার <lang:Foreign>check</lang:Foreign> করে নেবো।

319.746 - 320.302

<lang:Foreign>Okay madam.</lang:Foreign>

321.389 - 322.806

ঠিক আছে ধন্যবাদ। (())