So lösen wir mit ElevenAgents jeden Monat 22.000 Support-Tickets

Wir betreiben unseren eigenen Kundensupport mit ElevenAgents und lösen monatlich mehr als 22.000 Tickets, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Unser KI-Support-Agent verarbeitet 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 hat unser KI-Support-Agent 65 % unserer Tickets vollständig gelöst. Unsere durchschnittliche Zeit bis zur ersten Antwort liegt jetzt bei 60 Sekunden statt bei mehreren Stunden vor unserem ElevenAgents-Teammitglied. 70 % aller Gespräche, die der KI-Agent bearbeitete, wurden von Nutzern positiv bewertet.

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 zu professionellen KI-Stimmklonen und mehr. Im Kern ging es darum, dieses vorhandene Wissen in etwas zu überführen, das ein Agent zuverlässig ausführen kann. Zwei Funktionen von ElevenAgents waren dabei entscheidend: Prozeduren und Webhook-Tools.

Prozeduren ermöglichen es Teams, bestehende Standardarbeitsanweisungen (SOPs) für den Kundensupport in wiederholbare Agenten-Workflows zu überführen. Für jede wichtige Ticketkategorie haben wir die Playbooks unseres Support-Teams in Prozeduren übertragen. Bei kritischen Aktionen wie Rückerstattungen setzen wir auf strukturierte Prozeduren, 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. Durch Webhook-Tools kann unser Support-Agent einfach auf Nutzerinformationen zugreifen und Nutzeranliegen vollständig lösen. 

Antwortqualität verbessern

Mit den folgenden Funktionen erfüllen wir den hohen Qualitätsanspruch unseres Kundensupport-Teams:

• Einstellungen für das Kanalverhalten. E-Mail- und Voice-Nutzer erwarten ein unterschiedliches Verhalten. E-Mail-Nutzer möchten Antworten in möglichst wenigen Interaktionen, während Voice-Nutzer natürliche, interaktive Echtzeitgespräche mit deutlich mehr Interaktionen erwarten. Deshalb haben wir Einstellungen für das Kanalverhalten eingeführt, damit jeder Kanal seinen eigenen Qualitätsanspruch erfüllt – etwa E-Mail-Antworten auf professionellem Niveau.
• Simulationstests. Wir haben Simulationstests eingesetzt, 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 Prozeduren iterativ angepasst, um alle Tests zuverlässig zu bestehen.  Nach Konfigurationsänderungen haben wir diese Testsuite erneut ausgeführt, um sicherzustellen, dass keine Regressionen entstehen.
• Schattenmodus. Wir haben unsere Funktion Schattenmodus genutzt, um vor der Bereitstellung zu sehen, wie sich der Agent bei Produktions-Traffic in unserem Ticketing-System verhält. Sobald wir von seinen Antworten überzeugt waren, haben wir ihn in Produktion eingesetzt.

Simulationstests

Durch Architect gesteuerter Verbesserungszyklus

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

Ursachen verstehen. Wir prüfen kontinuierlich, warum unser Agent bei Tickets nicht weiterkommt und wo er sich verbessern kann. Mit nur einer Abfrage in natürlicher Sprache liefert uns Architect eine Aufschlüsselung der wichtigsten Ticketkategorien. Auf Anfrage diagnostiziert es auch, warum ein bestimmtes Anliegen eskaliert wurde – etwa wegen einer Lücke in der Wissensdatenbank, eines fehlenden Tools oder einer internen Richtlinie, die wir präzisieren müssen. Nachdem Architect die Ursache ermittelt hat, schlägt es Änderungen vor, die unsere Lösungsquote verbessern. 

Ticketanalyse von Architect

Änderungen sicher umsetzen. Um die Leistung des Agenten zu verbessern, nutzt unser Support-Team Architect, um Updates zu entwerfen, zu prüfen und umzusetzen. Bevor Änderungen veröffentlicht werden, erstellt Architect neue Simulationstests und fügt sie der vollständigen Testsuite hinzu. So stellen wir sicher, dass neue Prozeduren funktionieren, und erkennen Regressionen, bevor die Änderungen in Produktion gehen.

Unser Kundensupport-Team bleibt eingebunden, um die Bedürfnisse unserer Kunden weiter besser zu verstehen, Richtlinien zu aktualisieren und eine Überanpassung an bestimmte Ticketarten zu vermeiden. Architect gibt dem Team jedoch mehr Möglichkeiten, Probleme zu diagnostizieren, iterativ zu verbessern, zu testen und die Leistung des Agenten in der Geschwindigkeit zu verbessern, die unser wachsendes Produktportfolio erfordert.

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