7 Kundenservicekompetenzen, die jeder menschliche und KI-Agent braucht (mit Beispielen)

Jedes Supportgespräch kann einen Kunden gewinnen oder verlieren. Wie gut der KI- oder menschliche Agent am anderen Ende der Interaktion zuhört und das Problem löst, entscheidet über den Verlauf des Gesprächs. Ein einzelnes Gespräch mag für sich genommen nicht viel bedeuten. Über alle Anrufe und Chats hinweg entscheidet sich jedoch, ob ein Unternehmen seine Kunden behält oder sie ständig ersetzen muss.

Laut einer Zendesk-Studie wechselten mehr als 50 % der Kunden nach nur einer schlechten Erfahrung zur Konkurrenz. Das zeigt, wie wichtig Kundenservicekompetenzen sind, auch wenn KI den CX-Betrieb weiter verändert. Unternehmen, die ihr CX-Team kontinuierlich weiterbilden, haben einen Wettbewerbsvorteil, wenn die Kundenerwartungen steigen.

Dieser Leitfaden erläutert zentrale Kundenservicekompetenzen, ihre Bedeutung für Unternehmen, Möglichkeiten zu ihrer Verbesserung und wie KI CX-Teams ergänzt.

Zusammenfassung

• Kundenservicekompetenzen helfen Unternehmen, Kundenprobleme zu lösen, Vertrauen aufzubauen und Kundenabwanderung zu reduzieren.
• CX-Teams nutzen in der Regel fachliche und soziale Kundenservicekompetenzen, darunter Kommunikation, Problemlösung und Konfliktlösung.
• Menschliche und KI-Agenten können Kundenservicekompetenzen durch eine geplante Einführung, Gesprächsbewertungen und Optimierung einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
• KI-Agenten können zwar bei der Konfliktlösung helfen, für die Deeskalation ist jedoch eine nahtlose Übergabe an menschliche Agenten entscheidend. 
• Wenn Sie KI-Agenten im Kundenservice einsetzen, bewerten Sie Gesprächsmetriken während des Trainings und nach der Einführung, um kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.

Was sind Kundenservicekompetenzen?

Kundenservicekompetenzen sind soziale und technische Fähigkeiten, die einem Supportteam helfen, Kundenbedürfnisse zu verstehen und Probleme effektiv zu lösen. Sie werden grob in Soft Skills wie Kommunikation, Geduld, Empathie und Anpassungsfähigkeit sowie technische Kompetenzen wie Produktwissen oder Incident Management eingeteilt.

Wir betrachten sieben dieser Kompetenzen genauer: Kommunikation, Problemlösung, Konfliktlösung, Empathie, Anpassungsfähigkeit, Personalisierung und Produktwissen. Außerdem erläutern wir, wie jede davon für menschliche und KI-Kundensupport-Agenten gilt.

Kundenservicekompetenzen erklärt

Kundenservicekompetenzen sind Praktiken, die Customer-Experience-Teams helfen, aktiv zuzuhören, zu verstehen, zu antworten, Probleme zu lösen und Kundenanliegen nachzuverfolgen. Sie basieren auf verschiedenen Disziplinen, darunter Kommunikation, Problemlösung, Empathie und Konfliktlösung. Mit den richtigen Kundenservicekompetenzen schafft Ihr Team an allen Kontaktpunkten ein einheitliches, positives Kundenerlebnis.

Traditionell entwickeln Supportteams Kundenservicekompetenzen durch Schulungen in Soft Skills und technischen Kompetenzen. Sie lernen beispielsweise, innezuhalten und zuzuhören, die Frustration von Kunden wahrzunehmen und mit respektvollen Worten zu deeskalieren. Darüber hinaus müssen CX-Teams mit Tools wie CRM und ERP vertraut sein, um während Gesprächen Informationen abzurufen. Mitarbeitende im CX-Bereich brauchen zunehmend ausgeprägte technische Kenntnisse, um mit KI-Agenten relevante Informationen bereitzustellen und Kundenprobleme schneller zu lösen.

Tatsächlich nutzt die große Mehrheit der Kundenserviceteams inzwischen KI-Agenten, um Customer-Experience-Workflows zu optimieren. Laut Gartner werden bis 2028 mindestens 70 % der Kunden ihre Customer Journey über eine KI-Schnittstelle beginnen.

Die Weiterbildung des CX-Teams bleibt wichtig. Entscheidend, um das Potenzial KI-gestützter CX-Abläufe auszuschöpfen, ist jedoch die Entwicklung von KI-Support-Agenten rund um Marken-SOPs, Sicherheitsleitplanken, Wissensdatenbank-Integrationen und Tools von Drittanbietern.

Warum Kundenservicekompetenzen bessere Erlebnisse schaffen

Effektiver Kundenservice beschleunigt die Problemlösung und stärkt langfristig Markentreue, Kundenbindung und Umsatz. Statt zu warten, bis Vorfälle eskalieren, untersuchen CX-Teams proaktiv von Kunden gemeldete Fälle. Sie hören aktiv zu und geben Kunden Raum, ihre Anliegen zu schildern, bevor sie bei Problemen oder Fragen helfen.

Dasselbe gilt für KI-Kundenservice-Agenten. Obwohl sie auf generativer KI, maschinellem Lernen und anderen Softwaretechnologien basieren, entwickeln Sie sie anhand von Workflows, Prinzipien und Richtlinien, die Vertrauen schaffen. Ob KI, Menschen oder beides: Ihr Ziel ist es, Kundenprobleme zu lösen und Kunden das Gefühl zu geben, gehört zu werden.

Bei der Integration von KI in CX-Workflows betonte Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner bei 3Shape, wie wichtig ein empathischer Ton und ein menschliches Gefühl sind. Als sein Unternehmen den Kundensupport mit KI-Agenten modernisierte, wollte Jannes sicherstellen, dass Kunden sich während des gesamten Prozesses verstanden fühlen.

Die 7 Kundenservicekompetenzen, die jeder menschliche und KI-Agent braucht

Guter Kundenservice erfordert, dass sowohl Menschen als auch ihre KI-Pendants verschiedene Kompetenzen beherrschen. Dies sind die für den Kundenservice erforderlichen Kompetenzen – mit Beispielen, wie menschliche und KI-Agenten sie jeweils einsetzen.

Kommunikationskompetenz: Aktiv zuhören und klar sprechen

Klare Kommunikation verhindert Verwirrung, durch die Kunden Anrufe oder Nachrichten abbrechen, wenn sie Hilfe suchen. Kommunikationskompetenz erfordert aktives Zuhören, prägnante Antworten sowie klare schriftliche und mündliche Kommunikation.

Menschliche Agenten entwickeln Kommunikationskompetenz, indem sie zuhören, was Kunden sagen, und passende Worte wählen. Sie vermeiden Fachjargon und erklären technische Begriffe immer – ob per E-Mail, im Anruf oder per Textnachricht.

KI-Agenten, insbesondere solche auf Basis von LLMs, sind gut bei dialogorientierten Antworten. Sie benötigen jedoch konkrete Richtlinien für Sprecherwechsel und den Umgang mit Unterbrechungen. Wenn ein Kunde etwa mitten im Satz pausiert, muss ein Voice-Agent innerhalb eines bestimmten Zeitfensters reagieren, um natürlich zu wirken. Gleichzeitig darf er den Anrufer nicht unterbrechen oder unpassende Antworten geben.

Menschliche und KI-Agenten können besser kommunizieren, wenn sie Gesprächskontext effektiv teilen. Das bedeutet, dass KI und CX-Team in Echtzeit auf Gesprächsanalysen zugreifen müssen, um präzise zu antworten.

Beispiel: Ein menschlicher Agent sagt: „Ich möchte sicherstellen, dass ich Sie richtig verstehe: Ihre Bestellung wurde am Montag versandt, ist aber nie angekommen.“ Ein KI-Voice-Agent wiederholt das entscheidende Detail auf dieselbe Weise und wartet auf die Bestätigung des Kunden, bevor er fortfährt.

Problemlösungskompetenz: Die richtige Lösung schneller finden

Kunden erwarten, dass das Supportteam ihre Probleme schnell löst – unabhängig davon, ob es aus Menschen oder KI besteht. Kundenprobleme zu lösen, ist eine Kernaufgabe von CX-Agenten. Konstant hochwertige Services schaffen Vertrauen in Ihre Marke.

Menschliche Supportmitarbeitende können die Problemlösung beschleunigen, indem sie Probleme systematisch diagnostizieren. Dazu gehört, das Anliegen des Kunden zu erfassen, Details zu bestätigen, um Missverständnisse zu vermeiden, und Produktwissen einzusetzen, um eine Lösung anzubieten. Ist keine sofortige Lösung verfügbar, erläutert der menschliche Agent dem Kunden die nächsten Schritte.

KI-Agenten folgen ähnlichen Prinzipien bei der Problemlösung, nutzen jedoch die Schlussfolgerungs- und Prognosefähigkeiten des LLMs. Auf Basis verfügbarer Kundendaten und des Kontexts bewertet die KI mögliche Lösungswege und wählt den mit dem höchsten Konfidenzwert. Anschließend listet sie Schritte auf, mit denen der Kunde sein Problem lösen kann.

Beispiel: Ein Kunde meldet eine fehlgeschlagene Kartenzahlung. Ein menschlicher Agent prüft das Konto, bestätigt die Kartendaten und führt den Kunden durch die Lösung. Ein KI-Agent liest dieselben Kontodaten über ein angebundenes Tool aus, wählt die wahrscheinlichste Ursache und erklärt die Schritte zur Behebung.

Konfliktlösungskompetenz: Schwierige Gespräche deeskalieren

Trotz aller Bemühungen können im Kundengespräch Konflikte entstehen. Menschliche und KI-Support-Agenten mit Kompetenzen zur Konfliktlösung können Reibungspunkte beseitigen, Abhilfe schaffen und während des gesamten Austauschs professionell bleiben.

Bei der Konfliktlösung bleiben menschliche Agenten ruhig, befolgen Verfahren zur Konfliktlösung und bleiben objektiv. Sie erkennen die Frustration des Kunden an und arbeiten schrittweise auf ein gemeinsames Verständnis hin. Ziel ist es, durch konkrete Maßnahmen Vertrauen wiederherzustellen und eine schnelle Lösung sicherzustellen.

KI unterstützt die Konfliktdeeskalation dagegen durch einen klaren Eskalationspfad. Sie nutzt Natural Language Understanding (NLU), um zu erkennen, wann ein Kunde frustriert, verzweifelt oder verärgert ist. Anschließend übergibt sie das Gespräch ruhig und schnell an einen menschlichen Agenten. Ebenso kann ein Agent den Anruf an ein Live-Supportteam weiterleiten, wenn der Kunde dies ausdrücklich verlangt.

Beispiel: Ein Kunde sagt: „Das ist schon das dritte Mal, dass ich deswegen anrufe.“ Ein menschlicher Agent antwortet: „Es tut mir leid, dass das noch nicht gelöst wurde. Ich übernehme ab jetzt und sage Ihnen genau, was als Nächstes passiert.“ Ein KI-Agent, der dieselbe Frustration erkennt, bietet die Übergabe an einen menschlichen Agenten an und übermittelt den Gesprächsverlauf über eine Warm Transfer.

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Empathie im Kundenservice: Kunden das Gefühl geben, gehört zu werden

Empathie ist emotionale Intelligenz, die menschlichen Agenten ermöglicht, sich in die Gefühle des Kunden hineinzuversetzen. Sie zählt zu den wichtigsten Kundenservicekompetenzen, weil sie Vertrauen aufbaut und ein gemeinsames Verständnis mit dem Kunden schafft.

Menschliche Agenten zeigen Empathie, indem sie die Gefühle des Kunden anerkennen, statt sofort mit einer Antwort einzugreifen. Schon mit „Ich verstehe, dass Sie verärgert sind, und ich helfe Ihnen gern“ fühlt sich der Kunde gehört und respektiert. Das schafft Raum für weitere Gespräche.

KI kann Emotionen nicht wirklich fühlen wie Menschen. Sie kann jedoch Muster erkennen, die auf Frustration in der Stimme oder Textantwort eines Kunden hinweisen. Auf Basis der erkannten Stimmung kann KI den empathischen Ton und die Wortwahl nachahmen, die Menschen verwenden, um Empathie zu zeigen.

Beispiel: Sowohl ein KI- als auch ein menschlicher Agent, die Frustration erkennen, können dies direkt ansprechen: „Das klingt frustrierend, und ich möchte das für Sie klären.“

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Anpassungsfähigkeit: Anfragen über mehrere Kanäle bearbeiten

Kunden kontaktieren Unternehmen über verschiedene Kanäle, darunter E-Mail, Chat, Sprache und Text. Anpassungsfähigkeit ermöglicht dem CX-Team eine konsistente Kommunikation, insbesondere wenn derselbe Fall mehrere Gespräche erfordert.

Menschliche Agenten werden geschult, um auf verschiedenen Plattformen kompetent zu arbeiten. Jede Plattform hat ihren eigenen Interaktionsstil, eigene Richtlinien und Nuancen. E-Mails bieten beispielsweise Zeit zum Korrekturlesen, um professionell zu bleiben. Ein Anruf erfolgt dagegen spontaner und verlangt, dass der Agent unmittelbar auf neue Informationen reagiert.

KI-Agenten können Kontext über Themen und Gespräche hinweg behalten. Nach der Konfiguration können Teams Agenten über verschiedene Kanäle einsetzen. Mithilfe des bisherigen Kontexts können KI-Agenten Kunden in ihrem bevorzugten Ton, Format und Stil ansprechen.

Beispiel: Im Chat sendet ein menschlicher Agent eine kurze schriftliche Zusammenfassung, auf die der Kunde zurückgreifen kann. Am Telefon spricht derselbe Agent langsamer und bestätigt Details mündlich. Ein KI-Agent folgt derselben Regel: Im Chat sendet er prägnante Textantworten, über Sprache führt er natürliche Gesprächswechsel.

Personalisierung: Individuelle Antworten geben

Wenn Kunden sich melden, erwarten sie, dass Support-Agenten wissen, wer sie sind und worum es in ihrem Fall geht, ohne dass sie sich bei jedem neuen Ansprechpartner wiederholen müssen.

Menschliche Agenten personalisieren Antworten manuell. Bei der Bearbeitung eines Tickets prüfen sie beispielsweise die bisherigen Käufe des Kunden und fragen kurz, ob dieser mit seinem Kauf zufrieden war. Es ist eine einfache Geste, doch Kunden fühlen sich wertgeschätzt, weil Ihr Team weiß, wer sie sind und was sie bevorzugen.

KI-Agenten können Antworten effizienter personalisieren. Statt Datensätze manuell zu prüfen, verbinden sie sich mit einem CRM eines Drittanbieters und rufen bei der Kundenbetreuung historische Daten ab. Zusätzlich kann ein KI-Agent proaktiv Daten in Echtzeit erfassen und für personalisierte Produktempfehlungen nutzen.

Beispiel: Statt zu fragen: „Was haben Sie bestellt?“, sagt ein menschlicher Agent: „Ich sehe, dass Sie letzten Monat den Pro-Plan gekauft haben. Kontaktieren Sie uns deswegen?“ Ein mit einem CRM verbundener KI-Agent kann mit demselben Kontext starten.​

Produktwissen: Fragen souverän beantworten

Kunden erwarten, dass Support-Agenten die Produkte, Services und Richtlinien des Unternehmens kennen. Daher müssen CX-Teams, die Anfragen beantworten, stets auf dem aktuellen Stand bleiben, um sichere und präzise Antworten zu geben.

Menschliche Agenten bleiben auf dem Laufenden, indem sie die neuesten Produkt- und Serviceupdates prüfen. Sie beachten Änderungen an Richtlinien, Dokumentation und Preisen, die Kunden betreffen könnten.

KI-Agenten arbeiten ähnlich, nutzen jedoch Tools wie ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) und Integrationen von Drittanbietern, um präzise, hilfreiche Antworten zu geben. Ein LLM-gestützter Chatbot versteht ein bestimmtes vom Kunden genanntes Produkt beispielsweise nicht von selbst. Statt zu raten, ruft er Informationen aus der internen Wissensdatenbank Ihres Unternehmens ab, um eine Antwort zu generieren.

Beispiel: Fragt ein Kunde, ob die Rückerstattungsrichtlinie auch reduzierte Artikel abdeckt, antwortet ein gut informierter menschlicher Agent anhand der aktuellen Richtlinie. Ein KI-Agent ruft die neueste Richtlinie aus der Wissensdatenbank ab und antwortet auf dieser Grundlage.

Menschliche vs. KI-Agenten: Kundenservicekompetenzen auf einen Blick

Die folgende Tabelle fasst zusammen, wie menschliche und KI-Agenten die sieben Kompetenzen einsetzen.

Menschliche Agenten sind dort führend, wo Urteilsvermögen entscheidend ist. KI-Agenten sind dort führend, wo Geschwindigkeit und die konsequente Einhaltung von Richtlinien am wichtigsten sind.

Kundenservicekompetenzen für Menschen und KI umsetzen

Unternehmen brauchen einen kollaborativen Workflow mit klaren operativen Grenzen, wenn sie Kundenservicekompetenzen in einen KI-gestützten CX-Betrieb einbetten. Diese Schritte helfen Ihnen, einen KI-Kundenservice-Workflow zu erstellen, der die beschriebenen Kompetenzen zeigt.

1. CX-Ziele definieren

Beginnen Sie fokussiert mit einer häufigen Anfrage. So hat Ihr Team ausreichend Raum, den agentischen CX-Workflow zu erstellen, zu testen und zu optimieren, ohne bestehende Supportabläufe zu beeinträchtigen. Legen Sie fest, wie Ihr CX-Team antworten soll, welchen Ton es verwendet, welchen typischen Workflows es folgt, welche Antwortzeiten ideal sind und welche weiteren Faktoren zu einer erfolgreichen Interaktion beitragen.

2. Eine agentische KI-CX-Plattform auswählen

Conversational-AI-Plattformen für den CX-Betrieb bieten unterschiedliche Funktionen. Wählen Sie eine Plattform, die flexibles Agentenverhalten zur Problemlösung ermöglicht und gleichzeitig Sicherheitsleitplanken und Markenrichtlinien durchsetzt. Bewerten Sie jede Option anhand dieser Kriterien:

• Kompetenzabdeckung: Unterstützt die in diesem Leitfaden beschriebenen Kompetenzen, einschließlich Sprecherwechsel, Stimmungserkennung und Übergabe an Menschen.
• Zugriff auf Wissen und Tools: Verbindet sich mit Ihrer Wissensdatenbank und Ihrem CRM, damit der Agent präzise antworten und Antworten personalisieren kann.
• Leitplanken und Markenkontrolle: Setzt Sicherheitsleitplanken und Markenrichtlinien in jedem Gespräch durch.
• Kanalabdeckung: Funktioniert über Sprach- und Textkanäle hinweg, damit Kunden einen einheitlichen Service erhalten.
• Tests und Bewertung: Bietet eine Sandbox für simulierte Gespräche und verfolgt nach dem Launch Metriken wie CSAT und Lösungsquote.

ElevenAgents ist beispielsweise eine agentische KI-Plattform, mit der CX-Teams durch bewährte Kundenserviceprinzipien bessere Erlebnisse schaffen können. Sie ersetzt gute Kundenservicekompetenzen nicht – und soll es auch nicht. Stattdessen ermöglicht ElevenAgents, bewährte Kundenservicepraktiken über mehrere Kanäle zu skalieren, ohne menschliche Teams zu überlasten.

3. Workflow für KI-Kundenservice-Agenten entwickeln

Bestimmen Sie Kundenkontaktpunkte, an denen ein KI-Agent hilfreich ist. Konfigurieren Sie den Agenten dann mithilfe von System Prompts, Tool-Integrationen und einer internen Wissensdatenbank mit den passenden Kompetenzen.

Künstliche Intelligenz kann Ihre Kundenservice-Agenten unterstützen, indem sie ihnen während eines Anrufs Kontext liefert oder nützliche Informationen bereitstellt, mit denen sie eine Interaktion zu einem erfolgreichen Ergebnis führen können. 

Alternativ können Sie komplette Kontaktpunkte festlegen, an denen KI die Führung übernimmt und menschliche Support-Agenten entlastet. Anrufe mit niedriger Priorität oder Routineanrufe eignen sich gut für die Automatisierung, da sensible Fälle eskaliert werden können, während KI-Agenten häufigere Anrufmuster vollständig abdecken.

Nana konzentrierte sich beispielsweise darauf, den System Prompt des KI-Agenten zu verbessern, damit er in Kundengesprächen empathisch kommunizieren und markenkonform bleiben kann. 

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4. Vor der Einführung testen

Simulieren Sie Änderungen am KI-Agenten in einer Test-Sandbox. Testen Sie den Agenten mit möglichen Szenarien und beobachten Sie seine Reaktionen. Simulieren Sie insbesondere Sonderfälle, die wegen eines Stimmungswechsels mitten im Gespräch eine Übergabe an einen Menschen erfordern.    

Kundenservicekompetenzen durch Übung und Feedback verbessern

Kundenservicekompetenzen sind erlernbar und lassen sich mit der Zeit verbessern. Sie können menschliche und KI-Agenten trainieren und anschließend bewerten, wie sie sich in der Praxis und in realen Umgebungen bewähren.

Menschliche Agenten besuchen Kurse, bilden sich kontinuierlich weiter, lernen mehr über die Produkte, bei denen sie unterstützen, und prüfen Kundenfeedback, um Servicelücken zu schließen und die Leistung zu verbessern. Damit sie Kunden souverän betreuen können, benötigen sie außerdem kontinuierliche Unterstützung, Abstimmung und klare Botschaften der Führungsebene. Bis zu einem gewissen Grad gilt dieses Lernmodell auch für KI-Agenten.

Schulungen zu Kundenservicekompetenzen funktionieren am besten, wenn sie an messbare Ergebnisse gekoppelt sind. Verfolgen Sie CSAT, Lösungsquote beim Erstkontakt und durchschnittliche Bearbeitungszeit. Ergänzen Sie Qualitätssicherungswerte aus geprüften Gesprächen. Rollenspiele und Call Shadowing machen aus diesen Werten anschließend konkrete Coaching-Ziele.

KI-Agenten lernen aus Richtlinien, Beispielvorlagen, Gesprächsverläufen und den Materialien, denen sie kanalübergreifend ausgesetzt sind. Der gesamte Prozess findet in einer Human-in-the-Loop-Umgebung statt, in der ein menschlicher Agent Conversational-AI-Metriken festlegt, an denen der Agent gemessen wird.

Sie messen beispielsweise Containment Rate, CSAT und Lösungsquote des KI-Agenten, um festzustellen, ob die KI Fälle zuverlässig ohne menschliches Eingreifen lösen kann. Anschließend überarbeiten Sie Richtlinien, KI-Prompts und Tools von Drittanbietern, damit der Agent effektiver arbeiten kann.

Bei ElevenLabs nutzen wir ein spezifisches Test-Framework, das die Problemlösungsfähigkeiten von KI-Agenten bewertet. Das Framework untersucht Servicelücken in bestehenden Gesprächen und nutzt sie als Testfälle, um die Agenten zu optimieren.

​Technische Kompetenzen vs. Soft Skills im Kundenservice: Was Teams brauchen

Technische Kompetenzen ermöglichen dem CX-Team, Probleme effizient und wirksam zu lösen. Produktwissen, Incident Management und CRM-Anwendungen sind beispielsweise technische Kompetenzen im Kundenservice. Sie sind entscheidend, um die Problemlösungsquote zu verbessern.

Soft Skills verbessern dagegen die Kundenzufriedenheit während Interaktionen. Agenten mit Soft Skills wie Empathie, aktivem Zuhören und Geduld schaffen beispielsweise ein angenehmes Kundenerlebnis.

Sowohl technische Kompetenzen als auch Soft Skills sind entscheidend für ein besseres Kundenerlebnis. Beim Einsatz von KI-Agenten kann das CX-Team Aufgaben an die jeweils am besten geeigneten Stellen delegieren.

Da KI-Agenten Richtlinien besonders gut befolgen, können sie technische Aufgaben automatisieren, etwa Kundendaten abrufen, Rückerstattungen bearbeiten oder technische Probleme diagnostizieren.

Menschliche Agenten übernehmen dagegen Soft Skills, weil sie von Natur aus empathisch sind und Nuancen verstehen. KI-Agenten können zwar Stimmungen erkennen und Gesprächsregeln befolgen, doch menschliche Agenten behalten das letzte Urteil bei der praktischen Umsetzung von Soft Skills im Kundenservice.

Mit ElevenAgents für den Kundenservice starten

Wenn Sie Menschen und KI-Agenten mit Kundenservicekompetenzen ausstatten, können Sie Kundenanfragen souveräner bearbeiten. Im agentischen Zeitalter gewinnen Unternehmen Kunden durch die Zusammenarbeit von KI- und menschlichen Agenten.

ElevenLabs hilft Ihnen, KI-Kundenservice-Agenten mit Kompetenzen einzusetzen, die die Kundenzufriedenheit über Text, Sprache und E-Mail hinweg verbessern. Mit ElevenAgents können Sie KI-Agenten erstellen, CX-Workflows entwickeln, eine Wissensdatenbank anbinden, Bewertungen durchführen und vieles mehr, bevor Sie die Agenten einsetzen.

Nutzen Sie dasselbe Dashboard, um Leitplanken durchzusetzen, Transkripte zu analysieren und die Agentenleistung im Zeitverlauf zu überwachen.

Starten Sie mit dem Einsatz von KI-Agenten über ElevenAgents oder kontaktieren Sie den Vertrieb.

Häufig gestellte Fragen zu Kundenservicekompetenzen