So lösen wir mit ElevenAgents jeden Monat 22.000 Support-Tickets

Wir betreiben unseren eigenen Kundensupport mit ElevenAgents und lösen monatlich über 22.000 Tickets, ohne eine einzige Person einzubeziehen. Unser KI-Support-Agent arbeitet mit Text, Screenshots und PDFs und ist in unsere Ticketing-Plattform integriert. Er führt langfristige Gespräche, ruft Kontoinformationen ab, führt Aktionen aus und eskaliert Fälle bei Bedarf an das Support-Team.

Im vergangenen Monat löste unser KI-Support-Agent 65 % unserer Tickets vollständig. Unsere durchschnittliche erste Antwortzeit liegt jetzt bei 60 Sekunden – vorher waren es Stunden, bevor wir unseren ElevenAgents-Teamkollegen hinzufügten. Von den Gesprächen, die der KI-Agent bearbeitete, wurden 70 % von Nutzern positiv bewertet. Das entspricht der Bewertung unseres menschlichen Supports.

ElevenLabs-Kundensupport-Demo

So haben wir unseren Support-Agenten entwickelt

Unser Support-Team verfügte bereits über detaillierte Standardarbeitsanweisungen für jede wichtige Ticketkategorie – Rückerstattungen, Änderungen bei der Abrechnung, Fragen zum professionellen Klonen von KI-Stimmen und mehr. Im Kern ging es darum, dieses vorhandene Wissen so zu übertragen, dass ein Agent es zuverlässig ausführen kann. Zwei Funktionen von ElevenAgents waren dabei entscheidend: Procedures und Webhook-Tools.

Verfahren ermöglichen Teams, bestehende Standardarbeitsanweisungen (SOPs) für den Kundensupport in wiederholbare Agenten-Workflows zu überführen. Für jede wichtige Ticketkategorie haben wir die Leitfäden unseres Support-Teams in Procedures übertragen. Bei kritischen Aktionen wie Rückerstattungen setzen wir auf Structured Procedures, damit jeder Schritt deterministisch ausgeführt wird.

Webhook-Tools sind anpassbare Tools, mit denen Agenten dynamisch Nutzerinformationen wie Abonnementstufe, Credit-Nutzung, Stimmen im Besitz des Nutzers und mehr abrufen können. Mit Webhook-Tools kann unser Support-Agent einfach auf Nutzerinformationen zugreifen und Probleme vollständig lösen.

Antwortqualität verbessern

Mit den folgenden Funktionen erfüllen wir die hohen Qualitätsstandards unserer Kundensupport-Teams:

• Einstellungen für das Kanalverhalten. E-Mail- und Voice-Nutzer erwarten unterschiedliches Verhalten. E-Mail-Nutzer möchten Antworten in möglichst wenigen Gesprächsschritten, während Voice-Nutzer natürliche, interaktive Echtzeitgespräche mit deutlich mehr Gesprächsschritten erwarten. Deshalb haben wir Einstellungen für das Kanalverhalten eingeführt, damit jeder Kanal seinen eigenen Standard erfüllt – etwa E-Mail-Antworten nach professionellen Kommunikationsstandards.
• Simulationstests. Wir haben Simulationstests genutzt, um zu verstehen, wie unser Agent in den rund 50 Szenarien abschneidet, mit denen unser Kundensupport-Team am häufigsten konfrontiert ist. Anschließend hat Architect den System-Prompt und die Procedures iterativ angepasst, damit alle Tests zuverlässig bestanden werden. Nach Änderungen an der Konfiguration haben wir diese Testsuite erneut ausgeführt, um sicherzustellen, dass keine Regressionen entstanden sind.
• Schattenmodus. Wir haben unsere Funktion Schattenmodus genutzt, um vor dem Deployment zu sehen, wie sich der Agent bei Produktions-Traffic in unserem Ticketing-System verhält. Als wir von seinen Antworten überzeugt waren, haben wir ihn in Produktion ausgerollt.

Simulationstests

Von Architect gesteuerter Verbesserungszyklus

Unser Kundensupport-Team nutzt ElevenAgents Architect – unseren Agenten-Builder für natürliche Sprache – im täglichen Workflow, um unsere Kunden besser zu verstehen und unseren KI-Agenten zu verbessern:

Ursachen verstehen. Wir prüfen laufend, warum unser Agent bei Tickets nicht weiterkommt und wo er sich verbessern kann. Mit nur einer Anfrage in natürlicher Sprache liefert uns Architect eine Aufschlüsselung der wichtigsten Ticketkategorien. Auf Anfrage analysiert Architect auch, warum ein bestimmtes Problem eskaliert wurde – ob eine Lücke in der Wissensdatenbank, ein fehlendes Tool oder eine interne Richtlinie die Ursache ist, die wir präzisieren müssen. Nachdem die Ursache gefunden ist, schlägt Architect Änderungen vor, die unsere Lösungsrate verbessern.

Ticketanalyse von Architect

Änderungen sicher umsetzen. Um die Agentenleistung zu verbessern, verlässt sich unser Support-Team auf Architect, um Updates zu entwerfen, zu prüfen und umzusetzen. Bevor etwas veröffentlicht wird, erstellt Architect neue Simulationstests und fügt sie der vollständigen Testsuite hinzu. So stellen wir sicher, dass neue Procedures funktionieren, und erkennen Regressionen, bevor die Änderungen in Produktion gehen.

Unser Kundensupport-Team bleibt eingebunden, um die Bedürfnisse unserer Kunden besser zu verstehen, Richtlinien zu aktualisieren und eine Überanpassung an bestimmte Ticketarten zu vermeiden. Architect verschafft dem Team jedoch mehr Möglichkeiten, Probleme zu diagnostizieren, iterativ zu verbessern, zu testen und die Agentenleistung in dem Tempo zu steigern, das unser wachsendes Produktportfolio erfordert.

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