Warum herkömmliche KI-Telefonagenten oft zu langsam sind

KI-Telefonagenten sind eine der spannendsten Entwicklungen im Bereich der Automatisierung. Sie können Kundenanfragen beantworten, Termine buchen und mit internen Systemen interagieren – und das rund um die Uhr. Doch wer bereits Erfahrungen mit solchen Systemen gesammelt hat, kennt ein häufiges Problem: Latenzzeiten.

Viele KI-Agenten benötigen mehrere Sekunden, um mit Drittsystemen zu kommunizieren und dem Anrufer eine Antwort zu geben. Gerade in Live-Gesprächen kann das dazu führen, dass die Interaktion unnatürlich wirkt oder der Anrufer abspringt. Genau dieses Problem lässt sich jedoch vermeiden – und zwar mit einem Trick: Inbound Webhooks und der Post Call Analysis Funktion von Retell AI.

In diesem Beitrag erfährst du, wie du diese Funktionen nutzen kannst, um KI-Telefonagenten zu entwickeln, die ohne störende Verzögerungen arbeiten. Zudem kannst du dir das dazugehörige YouTube-Video ansehen, in dem wir dir Schritt für Schritt zeigen, wie du diese Technik in Retell AI implementierst.

📺 Hier geht’s zum Video für die interaktive Anleitung: Inbound Webhook & Post Call Analysis in Retell AI

Wie funktionieren Inbound Webhooks und Post Call Analysis?

Anstatt während des Gesprächs mit externen Datenbanken oder CRM-Systemen zu interagieren, was zu erhöhter Latenz führt, werden alle relevanten Informationen vor und nach dem Gespräch verarbeitet.

1. Inbound Webhook: Die Abfrage vor dem Gespräch

• Bevor das Gespräch startet, wird eine Anfrage an eine externe Datenbank oder ein CRM gesendet.

• Diese Anfrage stellt sicher, dass der KI-Agent bereits alle wichtigen Informationen über den Anrufer hat.

• So kann der Agent sofort personalisierte Antworten geben, ohne Verzögerung auf eine Schnittstelle warten zu müssen.

2. Post Call Analysis: Die Verarbeitung nach dem Gespräch

• Nach dem Gespräch werden alle gesammelten Daten an das gewünschte Drittsystem übermittelt.

• Das kann ein CRM (z. B. HubSpot, Salesforce), ein Google Sheet oder eine andere Datenbank sein.

• So kann sichergestellt werden, dass nichts verloren geht und der nächste menschliche Ansprechpartner perfekt informiert ist.

Mit dieser Methode fühlt sich der Telefonagent für den Anrufer wesentlich natürlicher und reaktionsschneller an.

Beispiel: Ein KI-Agent für eine Steuerkanzlei

Um die Technik in der Praxis zu zeigen, wurde im Video ein KI-Telefonagent für eine Steuerberatungskanzlei entwickelt.

Ziel: Mandanten und Neukunden unterschiedlich behandeln

• Bestehende Mandanten können direkt ihren Steuerberater kontaktieren oder Anfragen übermitteln.

• Neukunden können nur allgemeine Anfragen stellen und einen Rückruf vereinbaren.

• Der KI-Agent soll den Anrufer automatisch seinem Ansprechpartner in der Kanzlei zuordnen.

Schritt 1: Vor dem Gespräch die Mandantendaten abfragen (Inbound Webhook)

Damit der KI-Agent den Anrufer sofort korrekt behandeln kann, werden alle relevanten Informationen vor dem Gespräch abgerufen.

1. Make-Szenario mit Webhook anlegen

   • In Make.com (ehemals Integromat) wird ein Webhook erstellt.

   • Dieser Webhook wird in Retell AI integriert.

   • Sobald ein Anruf eingeht, wird er ausgelöst.

2. Anruferinformationen aus einer Datenbank abrufen

   • Die Telefonnummer des Anrufers wird in einer Datenbank abgeglichen.

   • Ist der Anrufer bereits Mandant, wird auch der zuständige Steuerberater ermittelt.

   • Diese Daten werden zurück an Retell AI gesendet.

3. Personalisierte Antworten vorbereiten

   • Basierend auf diesen Daten kann die KI nun personalisierte Begrüßungen und Optionen anbieten.

   • Zum Beispiel: „Guten Tag Herr Mustermann, Sie sprechen mit der Steuerkanzlei Herzog & Partner. Ihr Ansprechpartner ist Herr Franz Herzog. Wie kann ich Ihnen helfen?“

Schritt 2: Automatische Datenerfassung nach dem Gespräch (Post Call Analysis)

Nachdem der Anruf beendet wurde, werden die gesammelten Daten strukturiert an ein Drittsystem übermittelt.

1. Retell AI sendet die Gesprächsdaten an Make

   • Der Post Call Webhook wird ausgelöst.

   • Es werden alle relevanten Informationen übermittelt:

     • Wer hat angerufen?

     • Welche Fragen wurden gestellt?

     • Was war das Gesprächsergebnis?

2. Gesprächsdaten in Google Sheets oder CRM speichern

   • In diesem Beispiel wurden die Daten in einer Google Sheets Tabelle gespeichert.

   • Alternativ könnten sie direkt in ein CRM-System wie HubSpot oder Salesforce übertragen werden.

3. Benachrichtigung an den Steuerberater senden

   • Der zuständige Steuerberater erhält automatisch eine E-Mail mit den wichtigsten Informationen aus dem Anruf.

   • So kann er sich optimal auf den nächsten Termin vorbereiten.

Vorteile dieser Methode

✅ Keine störenden Verzögerungen während des Gesprächs – Der KI-Agent kann sofort antworten, ohne auf externe Systeme warten zu müssen.

✅ Bessere Gesprächserfahrung für den Anrufer – Durch die sofortige Reaktion fühlt sich die Interaktion natürlicher an.

✅ Höhere Effizienz im Unternehmen – Alle Informationen sind zentral gespeichert und stehen jederzeit zur Verfügung.

✅ Automatische Zuweisung an den richtigen Ansprechpartner – Kein manuelles Weiterleiten oder Nachbearbeiten nötig.

Fazit: So entwickelst du KI-Telefonagenten mit minimaler Latenz

Viele Unternehmen möchten KI-Telefonagenten nutzen, doch langsame Antwortzeiten schrecken Anrufer oft ab. Mit der Inbound Webhook & Post Call Analysis Methode lässt sich dieses Problem vollständig lösen.

Wenn du selbst einen hochleistungsfähigen KI-Telefonagenten für dein Unternehmen haben möchtest, aber nicht die Zeit hast, ihn selbst zu entwickeln, kannst du dir ein kostenloses Erstgespräch sichern.

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