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# Erfolgsbewertung

Mit der Erfolgsbewertung können Sie individuelle Ziele und Erfolgsmetriken für Ihre Gespräche definieren. Jedes Kriterium wird anhand des Gesprächstranskripts bewertet und liefert ein Ergebnis von `success`, `failure` oder `unknown` sowie eine detaillierte Begründung.

## Überblick

Die Erfolgsbewertung verwendet LLM-gestützte Analyse, um die Gesprächsqualität anhand Ihrer spezifischen Geschäftsziele zu bewerten. Dies ermöglicht eine systematische Leistungsmessung und Qualitätssicherung über alle Kundeninteraktionen hinweg.

### So funktioniert es

Jedes Bewertungskriterium analysiert das Gesprächstranskript mit einem individuellen Prompt und liefert:

* **Ergebnis**: `success`, `failure` oder `unknown`
* **Begründung**: Detaillierte Erklärung, warum dieses Ergebnis gewählt wurde

### Arten von Bewertungskriterien

#### Ziel-Prompt-Kriterien

**Ziel-Prompt-Kriterien** übergeben das Gesprächstranskript zusammen mit einem individuellen Prompt an ein LLM, um zu prüfen, ob ein bestimmtes Ziel erreicht wurde. Dies ist die flexibelste Art der Bewertung und kann für komplexe Geschäftslogik verwendet werden.

**Beispiele:**

* Bewertung der Kundenzufriedenheit
* Überprüfung der Problemlösung
* Compliance-Prüfung
* Validierung individueller Geschäftsregeln

## Konfiguration

#### Agent-Einstellungen öffnen

Navigieren Sie zum Dashboard Ihres Agents und wählen Sie den Tab **Analysis**, um Bewertungskriterien zu konfigurieren.

![Analyse-Einstellungen](/docs/_fern-img/fee8bc444d5436c71eae3829b9ec8d5cdb6a57c4d4efe6483d7bfed2b066e438.webp)

#### Bewertungskriterien hinzufügen

Klicken Sie auf **Add criteria**, um ein neues Bewertungskriterium zu erstellen.

Definieren Sie Ihr Kriterium mit:

* **Identifier**: Ein eindeutiger Name für das Kriterium (z. B. `user_was_not_upset`)
* **Description**: Detaillierter Prompt, der beschreibt, was bewertet werden soll

![Bewertungskriterien einrichten](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/0e1ad5eec745d5733701dcf8cbf4f413473f55a0b5f26add4faac540dbbd086a/assets/images/conversational-ai/evaluation.gif)

> **Note**
>
> Bewertungskriterien sind auf 30 pro Agent begrenzt.

#### Ergebnisse anzeigen

Nach Abschluss der Gespräche erscheinen die Bewertungsergebnisse in Ihrem Dashboard für den Gesprächsverlauf. Jedes Gespräch zeigt für jedes konfigurierte Kriterium das Bewertungsergebnis und die Begründung.

![Bewertungsergebnisse im Gesprächsverlauf](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/657888630b51010fa6920275cfbb8f3dce51c0cbcfdb8ecf3d5d938f17a8186a/assets/images/conversational-ai/evaluation_result.gif)

## Best Practices

#### Effektive Bewertungs-Prompts schreiben

* Geben Sie genau an, was Erfolg bzw. Misserfolg ausmacht
* Fügen Sie Grenzfälle und Beispiele in Ihren Prompt ein
* Verwenden Sie nach Möglichkeit klare, messbare Kriterien
* Testen Sie Ihre Prompts mit verschiedenen Gesprächsszenarien

#### Häufige Bewertungskriterien

* **Kundenzufriedenheit**: „Als erfolgreich markieren, wenn der Kunde Zufriedenheit äußert oder sein
  Problem gelöst wurde“ - **Zielerreichung**: „Als erfolgreich markieren, wenn der Kunde die
  gewünschte Aktion abgeschlossen hat (Buchung, Kauf usw.)“ - **Compliance**: „Als erfolgreich markieren, wenn der Agent
  alle erforderlichen Compliance-Verfahren befolgt hat“ - **Problemlösung**: „Als erfolgreich markieren, wenn das
  technische Problem des Kunden während des Anrufs gelöst wurde“

#### Umgang mit mehrdeutigen Ergebnissen

Das Ergebnis `unknown` wird zurückgegeben, wenn das LLM anhand des Transkripts keinen Erfolg oder Misserfolg bestimmen kann. Dies geschieht häufig bei:

* Unvollständigen Gesprächen
* Mehrdeutigen Kundenantworten
* Fehlenden Informationen im Transkript

Überwachen Sie `unknown`-Ergebnisse, um Bereiche zu identifizieren, in denen Ihre Kriterien-Prompts möglicherweise verbessert werden müssen.

## Anwendungsfälle

#### Qualität des Kundensupports

Messen Sie Problemlösungsquoten, Kundenzufriedenheit und Support-Qualitätsmetriken, um die
Servicebereitstellung zu verbessern.

#### Vertriebsleistung

Verfolgen Sie Zielerreichung, Einwandbehandlung und Konversionsraten über Verkaufsgespräche hinweg.

#### Compliance-Überwachung

Stellen Sie sicher, dass Agents erforderliche Verfahren befolgen und notwendige Einwilligungs- oder Offenlegungsbestätigungen
erfassen.

#### Schulung und Entwicklung

Identifizieren Sie Coaching-Möglichkeiten und messen Sie die Verbesserung der Agent-Leistung im Zeitverlauf.

## Fehlerbehebung

#### Bewertungskriterien liefern unerwartete Ergebnisse

* Prüfen Sie Ihren Prompt auf Klarheit und Spezifität
* Testen Sie mit Beispielgesprächen, um die Logik zu validieren
* Berücksichtigen Sie Grenzfälle in Ihren Bewertungskriterien
* Prüfen Sie, ob das Transkript ausreichende Informationen für die Bewertung enthält

#### Hohe Häufigkeit von Ergebnissen mit „unknown“

* Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts genau angeben, nach welchen Informationen gesucht werden soll - Prüfen Sie, ob Gespräche
  genügend Kontext für die Bewertung enthalten - Prüfen Sie Qualität und Vollständigkeit des Transkripts - Passen Sie die
  Kriterien an, um häufige Grenzfälle zu behandeln

#### Überlegungen zur Leistung

* Jedes Bewertungskriterium erhöht die Verarbeitungszeit der Gesprächsanalyse
* Die Auswertung komplexer Prompts kann länger dauern
* Berücksichtigen Sie den Kompromiss zwischen umfassender Analyse und Antwortzeit
* Überwachen Sie Ihre Nutzung, um sie für Ihre spezifischen Anforderungen zu optimieren

> **Info**
>
> Ergebnisse der Erfolgsbewertung sind über [Post-call Webhooks](/docs/de/eleven-agents/workflows/post-call-webhooks) zur Integration mit externen Systemen
> und Analyseplattformen verfügbar.