Riepilogo del workshop: creare un AI SDR in 45 minuti

La maggior parte dei team commerciali lavora in modalità reattiva. L'alto volume di richieste in entrata, i tempi di risposta lenti e un numero insufficiente di rappresentanti rendono difficile l'attività outbound.

Questo articolo riassume il workshop dal vivo Crea un AI SDR in 45 minuti — e mostra come creare e distribuire un agente AI SDR.

Perché gli agenti AI SDR sono importanti

I problemi che ElevenLabs ha affrontato prima di creare un agente AI SDR non sono unici.

Tra le sfide c'erano:

1. Il team non cresceva con la stessa rapidità della domanda
2. L'alto volume di richieste in entrata limitava la capacità di fare attività outbound
3. Il tempo di risposta ai lead era troppo lungo
4. I lead ricevuti fuori dall'orario lavorativo ottenevano risposte lente (ad esempio, un lead arrivava il venerdì sera, aspettava fino a lunedì per una risposta e poi aspettava di nuovo per un appuntamento che poteva essere fissato il mercoledì)
5. La lingua stava diventando una barriera
   

La convenienza di automatizzare questo processo è diventata evidente.

L'agente AI SDR è attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, gestisce oltre 70 lingue, qualifica i lead in base a criteri definiti e fissa appuntamenti direttamente sul calendario durante la chiamata. Nessun ritardo nel passaggio di consegne. Nessun ostacolo legato ai fusi orari.

I risultati oggi:

1. L'agente produce l'equivalente del lavoro di due SDR a tempo pieno
2. L'accuratezza della qualificazione è dell'88%
3. La soddisfazione dei clienti è in media di 8,7 su 10

Demo 1: l'AI SDR in azione

Scenario: Un potenziale cliente contatta ElevenLabs dopo aver inviato un modulo per contattare il team commerciale. L'agente, di nome Jon, risponde alla chiamata e procede con la qualificazione prima di fissare un appuntamento.

Cosa è stato mostrato:

• Jon ha identificato il caso d'uso del potenziale cliente: creare un agente vocale per aggiornamenti sullo stato degli ordini, in grado di gestire migliaia di chiamate settimanali dei clienti
• L'agente ha risposto a una domanda sulla sicurezza e la conformità dei dati, citando SOC 2 Type 2, HIPAA, GDPR, residenza dei dati nell'UE e la possibilità di firmare BAA, senza esitazioni
• Jon ha posto le domande di qualificazione una alla volta: piano attuale, volume previsto di conversazioni e tempistiche
• Una volta soddisfatti tutti i criteri, l'agente è passato al flusso di pianificazione
• Jon ha chiesto il fuso orario del potenziale cliente (Londra), ha chiamato un tool in tempo reale per recuperare la disponibilità del calendario e ha proposto fasce orarie specifiche
• Il potenziale cliente ha scelto martedì alle 15:15. L'appuntamento è stato fissato sul calendario in tempo reale, durante la chiamata
• Alla fine, Jon ha chiesto una valutazione della soddisfazione. Il potenziale cliente ha risposto dieci su dieci. L'agente ha estratto e registrato automaticamente quel punteggio

Perché è importante: Si tratta di un workflow completo di qualificazione e prenotazione, svolto senza un SDR umano in chiamata. L'agente ha gestito un'obiezione sulla conformità normativa, seguito un processo di qualificazione in più passaggi, usato un'integrazione del calendario in tempo reale e raccolto dati strutturati per il CRM, tutto in un'unica conversazione. La trascrizione della chiamata, i log delle chiamate ai tool, la decisione di qualificazione e il punteggio CSAT erano tutti disponibili sulla piattaforma subito dopo.

Componenti principali di un AI SDR

System prompt
Definisce l'obiettivo, la personalità, l'ambiente e i guardrail dell'agente. Per un agente SDR, significa esplicitare i criteri di qualificazione, definire gli argomenti che l'agente può o non può trattare e descrivere il contesto in cui opera. Un primo insegnamento: mantenere conciso il system prompt e spostare la logica nei Workflows riduce gli errori e rende l'agente più prevedibile.

Workflows
Ti consentono di suddividere l'agente in nodi, ciascuno con il proprio obiettivo e le proprie condizioni di handoff. Usa un nodo orchestratore per stabilire il path corretto, un nodo di qualificazione per porre le domande giuste nell'ordine giusto, un nodo di instradamento al supporto per chi chiama con domande non commerciali e un nodo di pianificazione che contiene i tool. Ogni nodo può avere il proprio LLM, la propria knowledge base e i propri guardrail.

Knowledge base
Fornisce all'agente ciò che gli serve per rispondere alle domande con precisione. Carica le funzionalità del prodotto e oltre 100 FAQ basate sull'esperienza del tuo team SDR.

Tool
Collegano l'agente a sistemi reali. L'agente di pianificazione può usare un'integrazione del calendario (cal.com) per verificare la disponibilità in tempo reale e fissare appuntamenti. Lo stesso framework supporta aggiornamenti del CRM, notifiche Slack e ricerche nei database.

Analisi e raccolta dati
Configurarle prima del lancio. Definisci metriche binarie di successo, punti dati strutturati (caso d'uso, volume, tempistiche, decisione di qualificazione) e un punteggio CSAT estratto automaticamente alla fine della chiamata. Ogni variabile è visibile nella visualizzazione della trascrizione dopo la chiamata.

Best practice

1. Definisci il successo prima di iniziare a creare. Metti per iscritto cosa significa "qualificato" per il tuo caso d'uso specifico. Sii preciso. I criteri di qualificazione del tuo agente sono validi quanto quelli che daresti a un nuovo SDR il primo giorno.
2. Inizia con un workflow, poi ripeti e migliora. La prima versione dell'agente ElevenLabs aveva tutta la logica nel system prompt. Passare ai Workflows ha reso l'agente più accurato e più facile da gestire.
3. Abbina l'LLM al task. Usa un modello leggero per la logica di orchestrazione semplice. Usa un modello più potente per i nodi che richiedono l'uso di tool o ragionamenti complessi. Questa distinzione riduce la latenza.
4. Scegli voci clonate nativamente in ogni lingua. Per le distribuzioni multilingue, usare una voce clonata nativamente in una determinata lingua produce risultati di qualità sensibilmente superiore rispetto all'applicazione di una singola voce a tutte le lingue.
5. Imposta i guardrail fin da subito e ampliali nel tempo. Un potenziale cliente ha chiesto all'agente una ricetta per gli spaghetti. Non riuscirai a prevedere ogni caso limite al lancio. Crea un processo di monitoraggio e aggiorna i guardrail man mano che impari.
6. Usa variabili dinamiche per personalizzare in fase di runtime. Passare all'agente il nome, l'azienda o il piano attuale di chi chiama all'inizio di una chiamata rende la conversazione più pertinente e riduce le domande di chiarimento.
7. Aggiungi effetti sonori durante le chiamate ai tool. Mentre l'agente controlla il calendario o scrive in un CRM, un suono di digitazione o un breve segnale audio rende l'esperienza più naturale, evitando silenzi imbarazzanti.
   

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