> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.telli.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Daten erfassen > Lass deinen telli-Agenten während eines Gesprächs aktiv spezifische Informationen von Anrufern sammeln. 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 Navigiere zu **Agenten-Einstellungen** und finde den Bereich **Daten erfassen** Wähle den Typ (E-Mail, Kennzeichen, Ziffern oder Benutzerdefiniert) und konfiguriere ihn Für Benutzerdefiniert: Lege einen Schlüssel fest (z. B. `postleitzahl`, `kunden_id`) und beschreibe, was erfasst werden soll Für Benutzerdefiniert: Füge Einschränkungen hinzu wie exakte Länge, Min/Max-Länge oder Regex-Muster Behalte **Auto** für den integrierten Erfassungsablauf oder wähle **Prompt**, um aufgabenspezifische Anweisungen hinzuzufügen, wie diese Daten erfasst und bestätigt werden sollen 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. *** * **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 * **Ziffernfolgen** — Auftragsnummern, PINs, Kunden-IDs oder andere rein numerische Werte mit optionaler Mindest- und Höchstlänge * **Beliebige eigene Daten** — Nummern, Kunden-IDs, Telefonnummern, Namen, Postleitzahlen — alles, was du mit optionalen Validierungsregeln definierst | **Typ** | **Was erfasst wird** | **Integriertes Verhalten** | | :-------------------- | :-------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **E-Mail** | E-Mail-Adresse | Verarbeitet fehlerhafte Sprachtranskription, validiert Format, buchstabiert zur Bestätigung zurück | | **Kennzeichen** | Fahrzeugkennzeichen (derzeit nur Deutschland) | Analysiert Kennzeichenformat, behandelt mehrdeutige Ortskürzel, bestätigt mit Anrufer | | **Ziffern** | Eine Ziffernfolge | Erfasst rein numerische Werte und kann optional Mindest- und Höchstlänge erzwingen | | **Benutzerdefiniert** | Beliebige Daten, die du selbst definierst | Du beschreibst, was zu erfassen ist, und kannst optional Validierungsregeln hinzufügen | Verhalten steuert, wie der spezialisierte Datenerfassungs-Unter-Agent handelt, **nachdem** der Hauptagent die Aufgabe gestartet hat. | **Modus** | **Was passiert** | **Wann nutzen** | | :--------- | :------------------------------------------------------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Auto** | Nutzt den integrierten Erfassungs- und Bestätigungsablauf von telli | Der standardmäßige Ablauf aus Fragen, Zurücklesen und Bestätigen reicht aus | | **Prompt** | Ergänzt den integrierten Ablauf um deine Verhaltensanweisungen | Du möchtest aufgabenspezifisch steuern, wie genau bestätigt wird, ob mehrdeutige Zeichen buchstabiert werden oder wie der Agent um Wiederholung bittet | Nutze den Haupt-Prompt des Agenten, um zu entscheiden, **wann** Daten erfasst werden. Nutze **Verhalten**, um zu steuern, **wie der Datenerfassungs-Unter-Agent die Erfassung selbst handhaben soll**. Für eine Vertragsnummer könntest du zum Beispiel schreiben: ``` Bitte den Anrufer, die Vertragsnummer langsam zu sagen. Lies die Nummer in Zweiergruppen zurück und bitte vor dem Speichern um Bestätigung. ``` Prompt-Anweisungen werden an die integrierten Erfassungsanweisungen angehängt. Sie sollten den Erfassungsstil verfeinern, nicht Validierungsregeln oder den Haupt-Gesprächsablauf ersetzen. Für benutzerdefinierte Daten kannst du Regeln festlegen, damit der Agent Werte im richtigen Format erfasst: | **Regel** | **Was sie bewirkt** | **Beispiel** | | :------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------- | | **Exakte Länge** | Wert muss genau N Zeichen haben | 6-stelliger Code → Länge 6 | | **Min./Max.-Länge** | Wert muss zwischen N und M Zeichen liegen | Referenznummer zwischen 4–10 Zeichen | | **Zeichensatz** | Erlaubte Zeichentypen einschränken (Buchstaben, Zahlen, Sonderzeichen, Leerzeichen) | Nur Zahlen für PIN | | **RegExp** | Bestimmtes Muster mit regulärem Ausdruck abgleichen | Postleitzahlenmuster 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. 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?"* *** * **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) Jedes erfasste Datenfeld endet mit einem dieser Statuswerte: | **Status** | **Bedeutung** | | :----------------- | :---------------------------------------------- | | **Bestätigt** | Anrufer hat den Wert als korrekt bestätigt | | **Abgelehnt** | Anrufer möchte die Information nicht preisgeben | | **Fehler** | Während der Erfassung ist etwas schiefgelaufen | | **In Bearbeitung** | Erfassung gestartet, aber Anruf endete vorher | **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. *** **Verhalten für den Erfassungsstil nutzen** Anweisungen zum Buchstabieren, Zurücklesen, Wiederholen und zur Bestätigungsformulierung gehören in die **Verhalten**-Einstellung der Aufgabe. Der Haupt-Prompt sollte darauf fokussiert bleiben, wann die Aufgabe ausgelöst wird. *** **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. Auch wenn „Daten erfassen" leistungsstark für das Einholen spezifischer Informationen ist, gibt es Situationen, in denen es nicht die beste Wahl ist: * **Die Daten liegen bereits vor** — Wenn die Informationen des Anrufers (E-Mail, Telefon, Kunden-ID) bereits in deinem CRM oder deiner Datenbank vorhanden sind, nutze „Daten erfassen" nicht — es ist redundant und fügt dem Anruf unnötige Schritte hinzu. * **Du musst viele Felder auf einmal erfassen** — „Daten erfassen" funktioniert am besten für jeweils eine Information (E-Mail, Kennzeichen, Fallnummer). Wenn du ein langes Aufnahmeformular mit 5+ Feldern benötigst, ist es besser, dem Anrufer per SMS oder E-Mail einen Link zum Ausfüllen zu schicken. * **Anrufe sind sehr kurz** — Jede Erfassung umfasst Fragen, Zuhören, Buchstabieren zur Bestätigung und Warten auf ein „Ja" — das dauert 15–30 Sekunden pro Datenpunkt. Wenn dein durchschnittlicher Anruf unter 2 Minuten liegt, begrenze die Anzahl der erfassten Datenpunkte. * **Die Daten sind sensibel oder Anrufer lehnen häufig ab** — Das Feature enthält einen „Abgelehnt"-Status für Anrufer, die keine Informationen teilen möchten. Wenn die meisten Anrufer ablehnen (z. B. bei persönlichen Finanzdaten), erzeugt der Bestätigungsablauf Reibung ohne großen Nutzen. * **Du benötigst die Daten während des Anrufs** — Erfasste Daten sind erst nach dem Anrufende verfügbar (via Webhook oder API). Wenn du sie während des Anrufs für eine Entscheidung benötigst, brauchst du einen anderen Ansatz. * **Du nutzt nicht ElevenLabs Turbo 2.5** — Die Dokumentation empfiehlt Turbo 2.5 für die beste Erfahrung. Bei einem anderen Sprachmodell können Transkriptionsprobleme die Genauigkeit beeinträchtigen. * 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.