Workshop-Rückblick: In 45 Minuten einen KI-SDR erstellen

Die meisten Vertriebsteams arbeiten reaktiv. Hohes Anfragevolumen, langsame Reaktionszeiten und zu wenige Mitarbeitende für Outbound-Aktivitäten.

Dieser Beitrag fasst die Live-Session zusammenIn 45 Minuten einen KI-SDR erstellen – Schritt für Schritt zum eigenen KI-SDR-Agenten.

Warum KI-SDR-Agenten wichtig sind

Die Herausforderungen, die ElevenLabs vor dem Einsatz eines KI-SDR-Agenten hatte, sind nicht einzigartig.

Zu den Problemen gehörten:

1. Das Team wuchs nicht so schnell wie die Nachfrage
2. Hohes Anfragevolumen schränkte Outbound-Kapazitäten ein
3. Die Reaktionszeit auf neue Leads war zu langsam
4. Leads außerhalb der Geschäftszeiten erhielten langsame Antworten (Beispiel: Anfrage am Freitagabend, Antwort erst am Montag, Termin eventuell erst am Mittwoch)
5. Sprache wurde zunehmend zur Hürde
   

Die Automatisierung dieses Prozesses war naheliegend.

Der KI-SDR-Agent arbeitet rund um die Uhr, unterstützt über 70 Sprachen, qualifiziert Leads nach festgelegten Kriterien und bucht Termine direkt während des Gesprächs im Kalender. Kein Übergabeverzug. Keine Probleme mit Zeitzonen.

Die Ergebnisse heute:

1. Der Agent liefert die Leistung von zwei Vollzeit-SDRs
2. Die Qualifizierungsgenauigkeit liegt bei 88 %
3. Die Kundenzufriedenheit liegt im Schnitt bei 8,7 von 10

Demo 1: Der KI-SDR im Einsatz

Szenario:Ein Interessent kontaktiert ElevenLabs nach dem Ausfüllen eines Kontaktformulars. Der Agent, Jon, nimmt den Anruf entgegen, qualifiziert den Lead und bucht anschließend einen Termin.

Gezeigt wurde:

• Jon erkannte den Anwendungsfall des Interessenten: Aufbau eines Voice-Agenten für Bestellstatus-Updates mit tausenden Kundenanrufen pro Woche
• Der Agent beantwortete eine Sicherheitsfrage zur Datenkonformität und nannte SOC 2 Typ 2, HIPAA, DSGVO, EU-Datenresidenz und die Möglichkeit, BAAs zu unterzeichnen – ohne zu zögern
• Jon stellte nacheinander Qualifizierungsfragen: aktueller Plan, erwartetes Gesprächsvolumen und Zeitrahmen
• Nachdem alle Kriterien erfüllt waren, leitete der Agent zum Terminbuchungsprozess über
• Jon fragte nach der Zeitzone des Interessenten (London), rief ein Live-Tool zur Kalenderabfrage auf und bot konkrete Termine an
• Der Interessent wählte Dienstag um 15:15 Uhr. Der Termin wurde in Echtzeit während des Gesprächs im Kalender gebucht
• Am Ende fragte Jon nach einer Zufriedenheitsbewertung. Der Interessent vergab zehn von zehn Punkten. Der Agent erfasste und protokollierte diese Bewertung automatisch

Warum das relevant ist:Dies ist ein vollständiger Qualifizierungs- und Buchungsprozess ohne menschlichen SDR. Der Agent löste eine Compliance-Frage, führte eine mehrstufige Qualifizierung durch, nutzte eine Live-Kalenderintegration und sammelte strukturierte Daten für das CRM – alles in einem Gespräch. Gesprächsprotokoll, Tool-Logs, Qualifizierungsentscheidung und CSAT-Score waren direkt nach dem Anruf in der Plattform verfügbar.

Zentrale Komponenten eines KI-SDR

System-Prompt
Definiert Ziel, Persönlichkeit, Umgebung und Leitplanken des Agenten. Für einen SDR-Agenten heißt das: Qualifizierungskriterien festlegen, Themen abgrenzen und den Kontext beschreiben. Eine frühe Erkenntnis: Ein prägnanter System-Prompt und die Auslagerung von Logik in Workflows reduzieren Fehler und machen den Agenten berechenbarer.

Workflows
Ermöglichen die Aufteilung des Agenten in einzelne Knoten mit eigenen Zielen und Übergabebedingungen. Ein Orchestrator-Knoten bestimmt den Ablauf, ein Qualifizierungs-Knoten stellt die richtigen Fragen in der richtigen Reihenfolge, ein Support-Knoten leitet bei Nicht-Vertriebsanfragen weiter, und ein Terminbuchungs-Knoten steuert die Tools. Jeder Knoten kann ein eigenes LLM, eine eigene Wissensbasis und eigene Leitplanken haben.

Wissensbasis
Stellt dem Agenten das nötige Wissen für präzise Antworten bereit. Laden Sie Produktfunktionen und über 100 FAQs aus den Erfahrungen Ihres SDR-Teams.

Tools
Verbinden den Agenten mit realen Systemen. Der Terminbuchungs-Agent nutzt eine Kalenderintegration (cal.com), um Verfügbarkeiten abzufragen und Termine zu buchen. Das gleiche Framework unterstützt CRM-Updates, Slack-Benachrichtigungen und Datenbankabfragen.

Analyse und Datenerfassung
Vor dem Start einrichten. Definieren Sie binäre Erfolgskriterien, strukturierte Datenpunkte (Anwendungsfall, Volumen, Zeitrahmen, Qualifizierungsentscheidung) und einen CSAT-Score, der automatisch am Ende des Gesprächs erfasst wird. Alle Variablen sind nach dem Anruf in der Transkriptansicht sichtbar.

Best Practices

1. Definieren Sie Erfolg vor dem Aufbau.Notieren Sie, was „qualifiziert“ für Ihren Anwendungsfall bedeutet. Seien Sie präzise. Die Qualifizierungskriterien im Agenten sollten so klar sein wie die, die Sie einem neuen SDR am ersten Tag geben würden.
2. Starten Sie mit einem Workflow und entwickeln Sie weiter.Die erste Version des ElevenLabs-Agenten enthielt die gesamte Logik im System-Prompt. Mit Workflows wurde der Agent präziser und wartungsfreundlicher.
3. Passen Sie das LLM an die Aufgabe an.Nutzen Sie ein schlankes Modell für einfache Orchestrierungslogik. Für Knoten mit Tool-Nutzung oder komplexer Logik verwenden Sie ein leistungsfähigeres Modell. Die Latenz verbessert sich, wenn Sie diese Unterscheidung treffen.
4. Wählen Sie Stimmen, die in jeder Sprache nativ geklont wurden.Für mehrsprachige Einsätze liefert eine nativ geklonte Stimme pro Sprache deutlich bessere Ergebnisse als eine einzige Stimme für alle Sprachen.
5. Setzen Sie früh Leitplanken und erweitern Sie diese laufend.Ein Interessent fragte den Agenten nach einem Spaghetti-Rezept. Sie werden nicht jeden Sonderfall zum Start abdecken. Etablieren Sie ein Monitoring und passen Sie die Leitplanken an.
6. Nutzen Sie dynamische Variablen für Personalisierung in Echtzeit.Wenn Name, Unternehmen oder aktueller Plan des Anrufers zu Beginn übergeben werden, wirkt das Gespräch relevanter und Rückfragen werden reduziert.
7. Fügen Sie Soundeffekte bei Tool-Aufrufen hinzu.Während der Agent den Kalender prüft oder ins CRM schreibt, sorgt ein Tippgeräusch oder kurzer Audiohinweis für eine natürliche Gesprächsatmosphäre.
   

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