AI-kundtjänstagenter: Vad de är och hur du sätter igång

Fler än tre av fyra kundtjänstmedarbetare säger att deras arbetsbelastning har ökat och blivit mer komplex jämfört med för bara ett år sedan, och 78 % säger att kundernas förväntningar är högre än någonsin. Bekvämlighetsekonomin har höjt ribban: kunder förväntar sig snabba, kompletta lösningar och förlåter inte team som inte kan leverera dem.

AI-agenter för kundtjänst ger supportansvariga möjlighet att hantera större volymer snabbare. De kan resonera kring ett samtal, vidta åtgärder i anslutna verktyg och lämna över till människor vid behov. De är också ett stort steg framåt jämfört med de regelbaserade chattbottar som många team redan har testat och övergett.

Oavsett om du utvärderar AI-agenter eller är redo att driftsätta en, går den här artikeln igenom vad de är, hur de fungerar och vad som krävs för att förbättra lösningsgraden.

Sammanfattning

• AI-agenter för kundtjänst hanterar kundsamtal från början till slut, löser ärenden, eskalerar vid behov och lämnar över till människor med hela sammanhanget.
• Viktiga användningsområden för AI-kundtjänst är inkommande support, täckning utanför arbetstid och flerspråkig kundtjänst.
• ElevenAgents är en plattform redo för företag som vill driftsätta röst- och chattagenter med inbyggd regelefterlevnad, integrationer och kontroll över överlämningar till människor.

Vad är en AI-agent för kundtjänst?

En AI-agent för kundtjänst är ett automatiserat system som för realtidssamtal med kunder via röst och chatt för att lösa frågor. 

Till skillnad från regelbaserade chattbottar som matchar mönster mot fasta skript kan AI-agenter resonera utifrån hela samtalets sammanhang och skapa svar dynamiskt med hjälp av uppladdade kunskapsbaser och live-data från anslutna verktyg, till exempel ditt CRM eller kundtjänstsystem. När en fråga ligger utanför deras område kan de även lämna över till en mänsklig agent med hela samtalets sammanhang bevarat.

Det som skiljer dem från tidigare automatisering är deras förmåga att vidta åtgärder, inte bara hämta information. En AI-agent för kundtjänst kan utföra följande uppgifter utan mänsklig inblandning: 

• Boka en tid.
• Hantera en återbetalning.
• Uppdatera ett konto.
• Eskalera ett ärende.
• Felsöka ett problem.

Eftersom agenten är ansluten till dina befintliga system synkroniseras ändringarna automatiskt: en bokad tid uppdateras i din kalender, en hanterad återbetalning återspeglas i din faktureringsplattform och ett nytt ärende visas i ditt kundtjänstsystem.

Användningsområden för AI-agenter inom kundtjänst

De flesta supportteam börjar med ett användningsområde och bygger vidare därifrån. De tre nedan är de mest effektiva startpunkterna, där frågevolymerna är störst, luckor i täckningen kostar mest och argumenten för automatisering är tydligast.

Inkommande support och lösning av frågor

Stora mängder återkommande frågor, som orderstatus, lösenordsåterställningar, faktureringsfrågor och uppslag av policys, tar upp större delen av ett supportteams kapacitet och gör att komplexa ärenden prioriteras ned.

Så hjälper en AI-agent: Agenten hanterar frågan från början till slut genom att hämta relevant information från din kunskapsbas eller anslutna system, ge ett svar och lösa ärendet. Vid frågor som kräver kontoåtkomst, till exempel kontroll av orderstatus, autentiserar agenten kunden och hämtar kunddata i realtid från ditt CRM.

Klarna driftsatte ElevenAgents som första linjens telefonsupport för sina 35 miljoner kunder i USA. För frågor som hanterades av agenten blev tiden till lösning 10 gånger kortare, vilket frigjorde mänskliga agenter för att fokusera på komplexa ärenden.

Täckning utanför arbetstid

Kontaktvolymen slutar inte klockan 17, men bemanningen kan göra det. Frågor utanför arbetstid får antingen vänta till nästa morgon, vilket frustrerar kunderna, eller kräver dyr nattbemanning.

Så hjälper en AI-agent: Agenten hanterar hela passet utanför arbetstid: besvarar frågor, bokar tider och behandlar förfrågningar, med samma kvalitetsnivå som under högtrafik. Mänskliga agenter tar hand om eventuella eskaleringar nästa morgon, när hela samtalets sammanhang redan är loggat.

Zingage är en plattform för verksamhetsstyrning inom hemtjänst som betjänar över 400 verksamheter och behövde en HIPAA-kompatibel röstagent som kunde hantera samtal dygnet runt. Efter att ha driftsatt ElevenAgents löser de nu över 90 % av samtalen autonomt, samtalsvolymen har tredubblats och uppringarna behöver inte längre navigera i telefonmenyer eller vänta i kö.

Flerspråkig support

Att stötta kunder på flera språk innebär vanligtvis att bygga separata team eller workflows för varje språk. Det är dyrt och svårt att skala.

Så hjälper en AI-agent: AI-agenter identifierar automatiskt kundens språk från det första meddelandet eller den första meningen och svarar på samma språk. En och samma agentkonfiguration kan stödja dussintals språk samtidigt och byta språk mitt i samtalet vid behov. ElevenAgents har stöd för över 70 språk direkt, med inbyggd automatisk identifiering och språkbyte i realtid.

Revolut driftsatte ElevenAgents i Storbritannien och Europa och betjänar kunder på över 31 språk. Tiden till lösning minskade med en faktor 8, med en samtalsframgångsgrad på 99,7 %. På liknande sätt skalade eDreams ODIGEO från ett enspråkigt test till full produktion på fem språk med ElevenAgents, med tvåsiffriga förbättringar både i lösningshastighet och överföringsgrad.

Fördelar med AI-agenter för kundtjänst

Fördelarna med att driftsätta AI-agenter för kundtjänst kan delas in i två kategorier: en bättre upplevelse för kunderna och ett effektivare supportteam.

• Tillgänglighet dygnet runt: AI-agenter hanterar kontakter när som helst, alla dagar, utan ändrad bemanning. För supportteam eliminerar detta luckor i täckningen utanför arbetstid helt. Om en kund hör av sig klockan två på natten får personen svar inom sekunder, inte en återuppringning nästa morgon.
• Kortare tid till lösning: När 72 % av kunderna förväntar sig omedelbar service är väntetider en anledning till att kunder lämnar. Agenter hämtar svar från en kunskapsbas och vidtar åtgärder i anslutna system i realtid, vilket löser kundfrågor på sekunder. 
• Konsekventa svar i linje med varumärket i alla kanaler: Mänskliga agenter har sämre dagar, tolkar policys olika och uttrycker sig på sätt som avviker från varumärkesriktlinjer. AI-agenter använder samma ton, terminologi och process vid varje kontakt. Det innebär inga brister i regelefterlevnaden på grund av ett illa formulerat svar, ingen inkonsekvens i varumärket mellan regioner och inga QA-överraskningar i stor skala.
• Flerspråkig support på över 70 språk: Att betjäna kunder på olika marknader innebär vanligtvis att bygga separata team eller workflows för varje språk, vilket är dyrt och svårt att skala. AI-agenter identifierar kundens språk automatiskt och kan byta språk mitt i samtalet vid behov.
• Data och insikter från varje samtal: Varje interaktion loggas och är sökbar, så att supportansvariga kan upptäcka trender i varför kunder hör av sig, identifiera kunskapsluckor och använda samtalsdata för att förbättra agenternas resultat och verksamhetsprocesser.
• Smidig överlämning till mänskliga agenter vid behov: När ett samtal går utanför agentens område kan den lämna över samtalet till en mänsklig agent med hela sammanhanget, inklusive samtalshistorik, avsikt och kontodata. Mänskliga agenter behöver inte börja från noll, vilket leder till högre kundnöjdhet.

I praktiken förstärks de här vinsterna snabbt. mdhub, en plattform för beteendehälsa, driftsatte ElevenAgents i workflows för klinikintagning och patientstödflows. AI-agenter hanterar nu 90 % av inkommande samtal från början till slut, samlar in patientdemografi, verifierar försäkring och bokar tider. Därför minskade mdhubs tid från första förfrågan till bokad tid från veckor till dagar, och antalet bokningar ökade med 30 %

Hur fungerar AI-agenter för kundtjänst?

ElevenAgents bearbetar både röst- och textinmatningar genom en pipeline i realtid. Så här fungerar det:

1. Kunden talar eller skriver. För röst använder ElevenLabs modellen Speech to Text, Scribe, för att transkribera kundens ljud till text i realtid – så snabbt att bearbetningen börjar innan kunden har talat klart. Vid textinmatningar går meddelandet direkt in i pipelinen.
2. LLM:en sammanställer hela samtalets sammanhang. Det omfattar det som redan har sagts, det som är relevant enligt din kunskapsbas, live-data från anslutna verktyg och systemprompten som definierar hur agenten ska bete sig. Den resonerar utifrån allt detta innan den skapar ett svar.
3. Svaret levereras i realtid. För röst omvandlas LLM:ens svar tillbaka till tal av Text to Speech-systemet och levereras till kunden.

Det här är en förenklad bild av pipelinen. Bakom kulisserna samverkar flera tekniker för att samtalet ska kännas naturligt:

• Turordningsmodell: Identifierar när en användare har talat klart så att agenten vet när den ska svara, vilket gör att samtalet känns som ett naturligt samspel.
• VAD (Voice Activity Detection): Skiljer huvudtalarens ljud från bakgrundsbrus, förbättrar transkriberingsnoggrannheten och filtrerar bort ljud som inte hör till samtalet.
• Identifiering av röstbrevlåda: Identifierar när ett samtal har nått en röstbrevlåda i stället för en person, så att agenten kan svara på lämpligt sätt.
• Skyddsräcken: Håller agenten till skriptet, regelkompatibel och inom de gränser du har angett, oavsett vart samtalet tar vägen.

Tillsammans avgör dessa komponenter hur tillförlitligt agenten hanterar verkliga samtal i stor skala.

Bästa praxis för att implementera en AI-agent för kundtjänst

Skillnaden mellan en AI-agent som förbättrar lösningsgraden och en som frustrerar kunder handlar oftast om fem saker.

Förankra agenten i en stark kunskapsbas

En AI-agents svar är bara så bra som den information den kan hämta. En svag eller oorganiserad kunskapsbas ger vaga, felaktiga eller ohjälpsamma svar, oavsett hur väl resten av systemet är konfigurerat.

Börja med att samla det innehåll som dina agenter kommer att använda mest:

• Standardiserade arbetsrutiner (SOP:er).
• Vanliga frågor och svar på vanliga förfrågningar.
• Produktdokumentation.
• Policydokument.
• Allt annat innehåll som dina mänskliga agenter regelbundet hänvisar till.

Använd konsekvent terminologi, organisera efter ämne och håll innehållet uppdaterat. Föråldrat innehåll ger föråldrade svar och en sämre kundupplevelse.

I ElevenAgents är det enkelt att lägga till din kunskapsbas. Gå till din agent, klicka på fliken ”Agent”, leta upp avsnittet ”knowledge base” och klicka sedan på ”Add document”. Då kan du skapa ett nytt dokument, ladda upp en fil eller välja bland befintliga dokument. 

För större kunskapsbaser har ElevenAgents även stöd för Retrieval-Augmented Generation (RAG) – en teknik som hämtar endast det mest relevanta innehållet från din kunskapsbas för varje svar, i stället för att skicka allt till modellen på en gång. Det gör svaren korrekta och fokuserade och förhindrar att agenten överväldigas av irrelevant information.

Skriv effektiva systemprompter

Systemprompten är agentens arbetsbeskrivning. Den definierar vem agenten är, vad den gör, hur den kommunicerar och vad den inte får göra. Vaga prompter ger vaga agenter.

Strukturera prompten med tydliga markdown-avsnitt så att modellen kan prioritera instruktionerna rätt. De viktigaste avsnitten är:

• Personlighet: Vem agenten är och hur den kommunicerar.
• Mål: Vad den försöker uppnå, i ordnade steg.
• Verktyg: Vilka verktyg den kan använda, när de ska användas och hur fel ska hanteras.
• Skyddsräcken: Vad den aldrig får göra.

Håll varje instruktion kort och handlingsinriktad. Ordrika instruktioner kan lätt misstolkas. Vid driftsättning i företag bör du också hålla varje agent specialiserad – ett tydligt avgränsat område per agent fungerar mer tillförlitligt än en prompt som försöker göra allt.

Här är ett kort exempel på hur en välstrukturerad prompt kan se ut:

# Personality:
You are a billing specialist. You are empathetic, efficient, and solution-oriented.
# Goal:
1. Verify customer identity. This step is important.
2. Look up account and billing history.
3. Process refunds under $500 or escalate to a supervisor.
# Tools:
## processRefund
Use this tool only after verifying customer identity and confirming the refund 
is under $500. If the tool fails, apologize and escalate to a supervisor.
# Guardrails:
Never access account information without identity verification.
Never process refunds over $500 without supervisor approval.

För en djupare genomgång av prompt engineering för produktionsagenter, se ElevenLabs kompletta promptguide.

Definiera tydliga regler för eskalering innan du går live

Utan tydliga kriterier för eskalering hanterar agenter antingen sådant de inte borde hantera, vilket skapar risk, eller eskalerar allt, vilket motverkar syftet. Båda resultaten undergräver förtroendet för systemet.

Definiera villkor för eskalering för vart och ett av följande innan lanseringen:

• Frustrerade eller kränkande kunder.
• Specifika nyckelord eller känsliga ämnestyper.
• Misslyckade autentiseringsförsök.
• Åtgärder med hög risk som kräver mänskligt godkännande.

I ElevenAgents kan deterministiska workflows låta dig lägga åtgärder med hög risk bakom stegvisa godkännandeprocesser, så att inget oåterkalleligt sker utan en godkänd väg. Med den visuella workflow-byggaren kan du kartlägga beslutspunkter, definiera villkoren som utlöser en eskalering och styra exakt när ett samtal dirigeras till en specialistunderagent eller en mänsklig operatör – med hela sammanhanget bevarat vid varje överlämning.

När detta är rätt konfigurerat får mänskliga agenter eskaleringar med hela sammanhanget redan bifogat. De behöver inte be kunden att upprepa sig.

Testa med verkliga samtalsscenarier

Agenter som presterar väl under kontrollerade förhållanden misslyckas ofta i gränsfall som utgör en betydande del av verkliga kontaktvolymer, till exempel tvetydiga frågor, frustrerade kunder och förfrågningar som ligger precis utanför kunskapsbasen.

Innan du går live bör du testa agenten mot verkliga samtalsscenarier från din historiska kontaktdata. Testa inte bara de enkla frågorna. Ta med gränsfall, ofullständig information och känslomässigt laddade interaktioner. Det är i dessa situationer som en dåligt konfigurerad agent troligast fallerar.

ElevenAgents har ett inbyggt testramverk som omfattar tre typer av tester:

• Test av nästa svar: Simulerar en specifik interaktion och utvärderar svaret mot definierade kriterier för framgång.
• Test av verktygsanrop: Verifierar att agenten anropar rätt verktyg med rätt parametrar – avgörande för åtgärder med höga insatser, som överföringar, uppslag och återbetalningar.
• Simuleringstest: Kör ett fullständigt samtal med flera turer med en simulerad användare för att kontrollera om hela interaktionen når det resultat du har definierat.

Sikta på att agenten ska hantera minst 80 % av testscenarierna korrekt och eskalera på rätt sätt i resten, utan att ge självsäkra men felaktiga svar på något i din testuppsättning.

Anslut agenten till dina befintliga system

En agent som bara kan svara på frågor från en statisk kunskapsbas har begränsad kapacitet. De flesta kundfrågor kräver live-data från dina befintliga system, till exempel orderstatus, kontoinformation eller bokningstillgänglighet. Utan integrationer kan agenten beskriva en policy, men inte vidta åtgärder.

Anslut agenten till ditt CRM, ärendehanteringssystem, telefoni och andra system som dina mänskliga agenter använder för att lösa frågor. En väl integrerad agent löser en faktureringsfråga genom att slå upp kundens konto i realtid – inte genom att be kunden kontrollera sin e-post.

I ElevenAgents hanteras anslutningar till externa system via verktyg. Gå till fliken Tools i agentens konfiguration och välj den integrationstyp som passar din konfiguration: 

• Klientverktyg: Utlöser åtgärder i användarens webbläsare eller app.
• Webhook-verktyg: Ansluter till din egen backend via API-anrop för att hämta live-data eller vidta åtgärder i dina system.
• Integrationsverktyg: Ansluter till tredjepartstjänster som Salesforce, Zendesk och Stripe via webhook-konfigurationer.

ElevenAgents har inbyggda anslutningar till Salesforce, Zendesk, Stripe, Twilio, Google Calendar och system för elektroniska patientjournaler (EHR), med REST API:er och MCP för anpassade integrationer. 

Vill du se hur detta fungerar från början till slut? ElevenLabs har en YouTube-serie om att bygga en AI-röstagent som går igenom hela byggprocessen.

Kom igång med ElevenAgents

ElevenAgents är byggt för supportteam i företag som vill förbättra kundtjänsten och skala antalet kundförfrågningar de kan hantera. AI-agenter som byggs med ElevenAgents får tillgång till:

• Röstlatens under en sekund som gör att samtal känns naturliga, inte robotiska.
• Över 70 språk med automatisk identifiering och språkbyte i realtid.
• Regelefterlevnad för företag direkt: SOC 2 Type II, ISO 27001, PCI DSS Level 1, HIPAA, GDPR.
• Inbyggda integrationer med Salesforce, Zendesk, Twilio, Stripe, Google Calendar med flera.
• Överlämning till mänsklig agent där hela samtalets sammanhang följer med till den mottagande agenten.

För team med krav på regelefterlevnad, utrullningar i flera regioner eller omfattande integrationer arbetar ElevenLabs Forward Deployed Engineers nära ditt team, avgränsar driftsättningen och ansvarar för dina KPI:er efter lanseringen. När du är redo kan du skapa din första agent. 

Vanliga frågor