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Mit „Daten erfassen” kann dein telli-Agent während eines Gesprächs gezielt spezifische Informationen von Anrufern einholen — etwa E-Mail-Adresse, Kennzeichen oder Fallnummer. Anders als bei normalen Unterhaltungen, bei denen der Agent einfach zuhört und antwortet, läuft „Daten erfassen” als strukturierter, interaktiver Prozess: Der Agent fragt nach der Information, hört die Antwort, liest sie zur Bestätigung zurück und speichert sie erst, wenn der Anrufer sie als korrekt bestätigt. Das ist besonders wichtig bei Telefonanrufen, bei denen Dinge wie E-Mail-Adressen und Referenznummern leicht falsch verstanden werden. Der Agent übernimmt das Hin-und-Her von „War das S wie Samuel oder F wie Friedrich?” automatisch.

Schnellstart

1

Zu Agenten-Einstellungen

Navigiere zu Agenten-Einstellungen und finde den Bereich Daten erfassen
2

Datenaufgabe hinzufügen

Wähle den Typ (E-Mail, Kennzeichen oder Benutzerdefiniert) und konfiguriere ihn
3

Schlüssel und Beschreibung festlegen

Für Benutzerdefiniert: Lege einen Schlüssel fest (z. B. postleitzahl, kunden_id) und beschreibe, was erfasst werden soll
4

Validierungsregeln hinzufügen (optional)

Für Benutzerdefiniert: Füge Einschränkungen hinzu wie exakte Länge, Min/Max-Länge oder Regex-Muster
5

Agenten-Prompt anpassen

Erwähne im System-Prompt, wann der Agent diese Daten erfassen soll
Wir empfehlen, „Daten erfassen” nur mit dem ElevenLabs Turbo 2.5 Modell zu nutzen.

Wofür kannst du es nutzen?

  • E-Mail-Adressen — Der Agent buchstabiert sie Buchstabe für Buchstabe zurück und bestätigt vor dem Speichern
  • Kennzeichen — Unterstützt derzeit deutsche Kennzeichen, inklusive Handhabung mehrdeutiger Ortskürzel
  • Beliebige eigene Daten — Nummern, Kunden-IDs, Telefonnummern, Namen, Postleitzahlen — alles, was du mit optionalen Validierungsregeln definierst

Datentypen

TypWas erfasst wirdIntegriertes Verhalten
E-MailE-Mail-AdresseVerarbeitet fehlerhafte Sprachtranskription, validiert Format, buchstabiert zur Bestätigung zurück
KennzeichenFahrzeugkennzeichen (derzeit nur Deutschland)Analysiert Kennzeichenformat, behandelt mehrdeutige Ortskürzel, bestätigt mit Anrufer
BenutzerdefiniertBeliebige Daten, die du selbst definierstDu beschreibst, was zu erfassen ist, und kannst optional Validierungsregeln hinzufügen

So richtest du es ein

Schritt 1: Agenten-Einstellungen öffnen Gehe zu Agenten-Einstellungen und finde den Bereich Daten erfassen. Schritt 2: Datenaufgabe hinzufügen Für benutzerdefinierte Daten:
  1. Wähle Benutzerdefiniert
  2. Lege den Schlüssel fest (z. B. postleitzahl, kunden_id, telefonnummer)
  3. Füge eine Beschreibung hinzu, die erklärt, was erfasst werden soll und welchen Kontext es gibt (z. B. „Frage den Anrufer nach seiner 6-stelligen Fallnummer, die im erhaltenen Brief stand”)
  4. Füge optional Validierungsregeln hinzu (siehe unten)
  5. Speichern
Schritt 3: Agenten-Prompt anpassen Erwähne die Datenerfassung im System-Prompt und teile dem Agenten mit, wann er die Daten erfassen soll. Zum Beispiel:
„Erfasse die Postleitzahl des Kunden zur Verifizierung”

Validierungsregeln (nur für Benutzerdefiniert)

Für benutzerdefinierte Daten kannst du Regeln festlegen, damit der Agent Werte im richtigen Format erfasst:
RegelWas sie bewirktBeispiel
Exakte LängeWert muss genau N Zeichen haben6-stelliger Code → Länge 6
Min./Max.-LängeWert muss zwischen N und M Zeichen liegenReferenznummer zwischen 4–10 Zeichen
ZeichensatzErlaubte Zeichentypen einschränken (Buchstaben, Zahlen, Sonderzeichen, Leerzeichen)Nur Zahlen für PIN
RegExpBestimmtes Muster mit regulärem Ausdruck abgleichenPostleitzahlenmuster wie ^\d{5}$
Du kannst mehrere Regeln kombinieren — zum Beispiel „genau 8 Zeichen” + „nur Zahlen”.
Exakte Länge und Min./Max.-Länge können nicht gleichzeitig für dieselbe Aufgabe genutzt werden.

So funktioniert es während eines Anrufs

  1. Der Agent entscheidet zu erfassen — Basierend auf Gesprächsverlauf und Prompt löst das LLM das Datenerfassungs-Tool aus
  2. Ein Unter-Agent übernimmt — Ein spezialisierter Mini-Agent übernimmt vorübergehend und konzentriert sich ganz auf die Erfassung dieses Datenpunkts
  3. Interaktives Hin-und-Her — Der Unter-Agent fragt, hört zu und liest den Wert zur Bestätigung vor. Bei Korrekturen aktualisiert der Agent und bestätigt erneut
  4. Anrufer bestätigt oder lehnt ab — Der Anrufer sagt entweder „Ja, stimmt” (bestätigt) oder „Nein, das möchte ich nicht angeben” (abgelehnt)
  5. Kontrolle geht zurück — Der Hauptagent übernimmt wieder und führt das Gespräch fort, im Wissen was erfasst wurde
Beispielgesprächsverlauf (E-Mail):
Agent: „Könnten Sie mir bitte Ihre E-Mail-Adresse nennen?” Anrufer: „Klar, es ist hans punkt mueller ät beispiel punkt de” Agent: „Lass mich das bestätigen — das ist h-a-n-s Punkt m-u-e-l-l-e-r ät b-e-i-s-p-i-e-l Punkt d-e. Ist das korrekt?” Anrufer: „Ja, das stimmt.” Agent: „Perfekt, hab ich notiert. Wie kann ich Ihnen weiterhelfen?”

Statuswerte der Ergebnisse

Jedes erfasste Datenfeld endet mit einem dieser Statuswerte:
StatusBedeutungFarbe
BestätigtAnrufer hat den Wert als korrekt bestätigt🟢 Grün
AbgelehntAnrufer möchte die Information nicht preisgeben🟡 Gelb
FehlerWährend der Erfassung ist etwas schiefgelaufen🔴 Rot
In BearbeitungErfassung gestartet, aber Anruf endete vorher⚪ Grau

Wo findest du die erfassten Daten?

  • Anrufdetails — Öffne einen Anruf und du siehst den Bereich Erfasste Daten mit jedem Feld samt Wert und Status
  • API — Das Feld collected_data ist in Anrufsantworten der telli-API enthalten, mit jedem Schlüssel zugeordnet zu { status, value }
  • Webhooks — Der call_ended-Webhook enthält die erfassten Daten, sodass du sie automatisch in eigenen Systemen verarbeiten kannst (z. B. E-Mail ins CRM speichern)

Best Practices

Präzise Beschreibungen verwenden

Statt „Hol die E-Mail” schreibe „Frage den Anrufer nach seiner E-Mail-Adresse, nachdem bestätigt wurde, dass er eine Bestätigungs-E-Mail erhalten möchte”.

Zeitpunkt im Prompt steuern

Teile dem Agenten mit, wann er während des Gesprächs nach den Daten fragen soll. Zum richtigen Zeitpunkt fragen wirkt natürlicher.

Regeln für strukturierte Daten nutzen

Wenn du weißt, dass eine Fallnummer immer 6 Stellen hat, füge eine exakte Länge + Nur-Zahlen-Regel hinzu. Das verhindert, dass der Agent ungültige Werte akzeptiert.

Eine Aufgabe pro Datenpunkt

Erstelle separate Aufgaben für jede benötigte Information (z. B. eine für E-Mail, eine für Fallnummer).

Schlüssel müssen eindeutig sein

Jede Aufgabe braucht einen eindeutigen Schlüssel. Der Schlüssel wird in API und Webhooks zur Identifizierung verwendet.

Gut zu wissen

  • Der spezialisierte Unter-Agent ist resilient gegenüber Sprachtranskriptionsfehlern — er weiß, dass „ät” als „@” transkribiert werden könnte oder dass Buchstaben ähnlich klingen
  • Du kannst mehrere Datenerfassungsaufgaben für einen Agenten konfigurieren — der Agent übernimmt jede davon, wenn es während des Anrufs passt
  • Aufgabenschlüssel müssen mit Buchstabe oder Unterstrich beginnen, gefolgt von Buchstaben, Zahlen oder Unterstrichen (z. B. email, fallnummer, kunden_id_2)
  • Erfasste Daten werden dauerhaft im Anrufdatensatz gespeichert — sie sind in API und Webhooks auch nach dem Anrufende verfügbar
Für die beste Erfahrung teste die Datenerfassung mit echten Sprachanrufen, damit der Agent Transkriptionsfehler und Bestätigungsabläufe sauber handhabt.