Halten Sie Sprachagenten im Produktivbetrieb zuverlässig
Überwachen Sie jeden Anruf, erkennen Sie Fehler frühzeitig und verbessern Sie die Leistung mit KI-QA für Sprachbetrieb in Produktionsgröße.
Überwachen Sie Ihre Sprachagenten automatisch hinsichtlich Audioqualität, sprachlicher Genauigkeit und betrieblicher Leistung, damit Teams Fehler schneller erkennen, Probleme rasch beheben und die Zuverlässigkeit skalierbar verbessern können.
Überblick

Für Zuverlässigkeit konzipiert, auf Vertrauen ausgelegt

QA bedeutet heute mehr als das Überprüfen von Anrufen. Es ist der Mechanismus, der KI-Sprachagenten im Produktionsbetrieb zuverlässig und skalierbar hält. Retell AI gibt Betreibern vollständige Transparenz über Gesprächsqualität, Betriebsfehler und Lösungsperformance – bei jedem einzelnen Anruf.

Audio
Was es tut
Wie natürlich der Agent klingt und wie reibungslos das Gespräch verläuft: Natürlichkeit, Tonalität, Unterbrechungen, Wartezeit bei Weiterleitungen.
Wie es hilft
Erkennt Gespräche, die das Kundenvertrauen untergraben – auch wenn der Workflow technisch korrekt abgeschlossen wurde.
Wann einsetzen
Anpassung von Stimme, Sprechtempo und Gesprächsrhythmus nach einer Prompt- oder Modelländerung.
Schlüsselsignale
Natürlichkeit des Agenten
Rate natürlicher Tonalität
Unterbrechungen
Sprache
Was es tut
Ob der Agent das Richtige gesagt hat: Halluzinationen, Wissensdatenbank-Abruf, Transkriptionsgenauigkeit, Stimmung.
Wie es hilft
Identifiziert Halluzinationen, fehlerhafte Abrufe und falsche Antworten, bevor sie sich auf Tausende von Kundengesprächen ausweiten.
Wann einsetzen
Nach einer Aktualisierung der Wissensdatenbank, einem neuen Workflow oder immer dann, wenn die Lösungsrate ohne offensichtliche Ursache sinkt.
Schlüsselsignale
Halluzinationen des Agenten
Wissensdatenbank-Abruf
WER
Transkriptionsfehler
Stimmung von Nutzer & Agent
Leistung
Was es tut
Ob der Anruf sein Ziel erfüllt hat: Lösungsrate, Tool-Aufrufe, Knotenübergänge, Latenz, Weiterleitungserfolg.
Wie es hilft
Zeigt, ob Ihre KI-Sprachagenten Probleme tatsächlich lösen, Workflows abschließen und im Produktionsbetrieb zuverlässig funktionieren.
Wann einsetzen
Fortlaufend. Dies ist die Übersicht, in der Ihr Operations-Team täglich arbeitet.
Schlüsselsignale
Anruf-Lösungsrate
Tool-Call-Genauigkeit
Übergangsgenauigkeit
Antwort-Latenz
Weiterleitungserfolgsrate
Wartezeit bei Weiterleitungen
Feature

Finden Sie genau den Moment, in dem Gespräche scheitern

Verfolgen Sie Trends über Tausende von Anrufen, analysieren Sie Fehler sofort und verfolgen Sie Probleme bis zu dem genauen Moment zurück, in dem sie aufgetreten sind.

So funktioniert es

KI-QA in wenigen Schritten einrichten

Kohorte erstellen
Filtern Sie die Anrufe, die Sie auswerten möchten (nach Agent, Zeitraum, Anrufdauer oder Post-Call-Analyse-Feldern), legen Sie dann einen Stichprobenanteil und ein wöchentliches Maximum fest. Retell AI zieht Stichproben innerhalb Ihrer konfigurierten Regeln – so skaliert Ihr QA mit dem Volumen, ohne dass die Kosten skalieren.
100 Minuten kostenlose Testversion
Lösungskriterien definieren
Gestalten Sie QA rund um die Ergebnisse, die für Ihr Unternehmen tatsächlich zählen. Kombinieren Sie KI-bewertete Bedingungen (z. B. „KI-Agent konnte die Anfrage des Nutzers lösen") mit Leistungskennzahlen (z. B. Latenz, Halluzinationsrate, Wissensdatenbank-Abruf) und wenden Sie eine gewichtete Bewertung an, die widerspiegelt, was am wichtigsten ist. Jeder analysierte Anruf erhält ein Bestanden/Nicht bestanden pro Kriterium sowie eine Gesamtpunktzahl über Ihre definierten Kriterien – so können Teams den Erfolg konsistent und skalierbar bewerten.
100 Minuten kostenlose Testversion
Fehler untersuchen und schnell verbessern
Analysieren Sie fehlgeschlagene Anrufe, spielen Sie Gespräche erneut ab, prüfen Sie transkriptverknüpfte Nachweise und identifizieren Sie genau, wo die Interaktion gescheitert ist. Nutzen Sie QA-Erkenntnisse, um Prompts, Workflows, Routing-Logik und den Wissensabruf kontinuierlich zu verbessern.
100 Minuten kostenlose Testversion
Produkt-Highlights

Entwickelt für die reale Welt

Ursachenanalyse – nicht nur QA-Scores.
Sehen Sie genau, warum Anrufe fehlgeschlagen sind – mit transkriptverknüpften Nachweisen, Halluzinations-Tracking, Tool-Call-Genauigkeit und Workflow-Diagnose.
Von übergeordneten Trends bis zum genauen Fehlermoment.
Wechseln Sie mit einem Klick von der portfolioweiten Leistungsüberwachung zur Analyse einzelner Anrufe.
Ihre Definition von „gelöst".
Kombinieren Sie KI-bewertete Bedingungen mit harten Leistungsschwellenwerten – gewichtet nach dem, was für Ihr Unternehmen tatsächlich zählt.
Konzipiert für den Produktionsbetrieb.
Kein Datenexport, keine getrennten Dashboards, keine Drittanbieter-QA-Workflows. Monitoring, Fehleranalyse und Iteration – alles auf einer Plattform.
Anwendungsfälle

Nachgewiesene Wirkung in
verschiedenen Branchen

GiftHealth
Mithilfe von Automatisierung und KI macht GiftHealth Spezialmedizin und -eingriffe für Patienten zugänglicher und erschwinglicher und verringert gleichzeitig den administrativen Aufwand für verschreibende Ärzte.
Unsere Zahlen zeigen, dass 45–50 % der Anrufe vollständig von Retell AI gelöst werden, ohne jemals einen Menschen zu berühren. Wir haben es noch nicht einmal vollständig auf alle unsere Leitungen ausgeweitet.
Jonathan Adly
Senior Engineer, GiftHealth
Inbounds
Inbounds.com hat seine Anrufkampagnen skaliert und optimiert, ohne dabei die menschliche Aufsicht zu vernachlässigen, die für den Erfolg seiner Kunden entscheidend ist.
„Unsere frühe Adoption von Retell AI, kombiniert mit unserer Fähigkeit, es tiefgehend anzupassen und unsere eigene Infrastruktur darum herum zu bauen, verschafft uns wirklich einen Vorsprung in der Branche.“
Leonardo Danconia
CEO and Cofounder, inbounds.com
Swtch Energy
Die Kosten unseres Kundensupport-Teams stiegen um 300 bis 400 Prozent pro Jahr. Durch die Einführung von Retell und den Aufbau von Lucas konnten wir diese Belastung um über 50 Prozent reduzieren, unsere SaaS-Margen drastisch verbessern und unsere Kunden weiterhin in Wachstums- und Notsituationen unterstützen.
Carter Li
CEO
Integrationen

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