Experimente in ElevenAgents

Heute stellen wir Experimente in ElevenAgents vor – eine kontrollierte Möglichkeit, A/B-Tests mit echtem Traffic durchzuführen und zu messen, was funktioniert, bevor Änderungen breit ausgerollt werden.

Da KI-Agenten zunehmend wichtige Aufgaben in Support, Vertrieb und Betrieb übernehmen, können schon kleine Konfigurationsänderungen die Geschäftsergebnisse beeinflussen. Eine andere Prompt-Struktur, ein optimierter Workflow, eine neue Stimme oder strengere Regeln können CSAT, Containment, Conversion, Latenz und Kosten verändern.

Experimente bietet Teams eine strukturierte Möglichkeit, solche Änderungen mit Live-Traffic und messbaren Ergebnissen zu testen – ohne Sicherheit oder Kontrolle einzubüßen.

Von der Konfiguration zur messbaren Verbesserung

Ohne strukturierte Experimente basiert Optimierung auf Intuition. Ein Prompt-Update „fühlt“ sich besser an. Eine Workflow-Anpassung „sollte“ die Containment-Rate erhöhen. Ein neuer Eskalationsweg „scheint“ effizienter.

Experimente ersetzt Vermutungen durch Daten. Teams können kontrollierte Varianten einführen, diese einem definierten Anteil echter Nutzerinteraktionen aussetzen und die Auswirkungen anhand von Geschäfts- und Betriebskennzahlen messen.

So kommen moderne A/B-Testmethoden zu KI-Agenten – mit Echtdaten statt subjektiver Einschätzung.

So funktioniert Experimente

Experimente ist direkt in ElevenLabs Agents integriert und folgt einem einfachen, nachvollziehbaren Ablauf.

1. Neue Variante erstellen

Starten Sie mit einer bestehenden Agenten-Version und erstellen Sie eine Variante.

Passen Sie Prompts, Workflows, Tools, Stimme, Wissensdatenbanken oder Regeln an. Jede Änderung ist einer bestimmten, versionierten Konfiguration mit klaren Unterschieden und Zuordnung zugeordnet.

2. Kontrollierten Traffic-Anteil zuweisen

Legen Sie fest, welcher Prozentsatz der Live-Gespräche an die neue Variante geleitet wird.

Die Traffic-Aufteilung ist kontrolliert und nachvollziehbar, sodass Teams sicher testen können, ohne die Mehrheit der Nutzer zu beeinträchtigen.

3. Auswirkungen anhand zentraler Kennzahlen messen

Vergleichen Sie die Leistung der Varianten anhand echter Gespräche im Produktivbetrieb.

Teams können folgende Ergebnisse messen:

• CSAT
• Containment-Rate
• Conversion
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit
• Mittlere Antwortlatenz des Agenten
• Kosten pro gelöster Anfrage

Da die Tests mit echtem Traffic laufen, spiegeln die Ergebnisse das tatsächliche Nutzerverhalten wider – keine künstlichen Benchmarks.

4. Gewinner-Variante ausrollen

Sobald eine Variante eine messbare Verbesserung zeigt, kann mehr Traffic auf die leistungsstärkere Version umgeleitet werden.

Die vollständige Versionshistorie bleibt erhalten, sodass schnelle Rollbacks möglich sind.

Anwendungsfälle für verschiedene Teams

Experimente unterstützt die kontinuierliche Optimierung von Kunden- und Betriebsprozessen.

• CX-Teams können testen, ob ein überarbeiteter Eskalationsprozess die CSAT verbessert, ohne die Bearbeitungszeit zu erhöhen.
• Vertriebsteams können prüfen, ob ein direkterer Ton oder eine andere Qualifizierungslogik die Conversion steigert.
• Operationsteams können messen, ob Änderungen an der Tool-Logik die Bearbeitungszeit oder Infrastrukturkosten senken.

Jedes Experiment ist einer bestimmten Agenten-Version zugeordnet, sodass jede Leistungsänderung auf eine definierte Konfiguration zurückgeführt werden kann.

Von Grund auf für Unternehmen entwickelt

Experimente basiert auf dem Versionierungs- und Audit-Trail-System von ElevenLabs Agents.

Jedes Experiment umfasst:

• Kontrollierte, nachvollziehbare Traffic-Zuweisung.
• Klare Zuordnung zu bestimmten Agenten-Versionen.
• Strukturierte Rollbacks.
• Vollständige Gesprächshistorie, verknüpft mit dem Versionsstand.

So können Teams schnell agieren und gleichzeitig Compliance, Nachvollziehbarkeit und Steuerung sicherstellen.

Teams müssen sich nicht zwischen Geschwindigkeit und Kontrolle entscheiden – sie erhalten beides.

Kontinuierliche Optimierung für KI-Agenten

KI-Agenten sollten sich stetig weiterentwickeln. Sie verbessern sich kontinuierlich, wenn Teams aus Echtdaten lernen.

Mit diesem Ablauf können Teams systematisch iterieren, Auswirkungen quantifizieren und leistungsstärkere KI-Agenten sicher bereitstellen.

Teams können jetzt KI-Agenten mit höherer Leistung sicher konfigurieren, bereitstellen und optimieren – auf Basis echter Produktivdaten.