Agent versteht Zahlen, Namen und Adressen nicht
Ihr Agent versteht diktierte Telefonnummern, Kennzeichen, Firmennamen oder Adressen falsch oder gar nicht? Das ist das häufigste Spracherkennungsproblem im Telefonbereich. Diese Anleitung erklärt, warum es passiert, und zeigt konkrete Maßnahmen, die wirklich helfen.
Was Sie erreichen werden
- Verstehen, warum Spracherkennung bei Nummern und Eigennamen fehleranfälliger ist
- Prompt-Techniken einsetzen, die die Erkennungsgenauigkeit verbessern
- Aussprache-Wörterbücher für häufige Begriffe anlegen
- Wissen, wann ein anderes Sprachmodell hilft — und wann nicht
Warum passiert das?
Spracherkennung am Telefon ist auf natürliche Konversation optimiert. Diktierte Folgen — Ziffern, Buchstabenkombinationen wie Kennzeichen, unbekannte Firmennamen — sind technisch anspruchsvoller, weil:
- Die Telefonleitung Sprache mit geringerer Audioqualität überträgt als ein Mikrofon
- Spracherkennung bei einzelnen Ziffern und Buchstabierkombinationen häufiger zwischen ähnlich klingenden Varianten schwankt (z. B. „drei” vs. „dreizehn”, „B” vs. „P”)
- Dialekte, Sprechtempo und Hintergrundgeräusche die Erkennung weiter erschweren
- Unbekannte Eigennamen und Ortsbezeichnungen im Wortschatz der Erkennung möglicherweise nicht vorhanden sind
So funktioniert es: Das Sprachmodell des Agenten (das „Gehirn”) und die Spracherkennung (das „Ohr”) sind zwei getrennte Komponenten. Ein stärkeres Sprachmodell behebt keine Erkennungsfehler — die Erkennung geschieht vorher.
Maßnahme 1: Buchstabier-Muster im Prompt verwenden
Bitten Sie den Agenten, Nummern Ziffer für Ziffer zu erfragen und zu bestätigen. Das reduziert Missverständnisse deutlich.
Prompt-Beispiel für Telefonnummer-Aufnahme:
Bitte frage den Anrufer nach seiner Rückrufnummer.
Lass die Nummer Ziffer für Ziffer diktatieren.
Wiederhole die Nummer am Ende vollständig und frage, ob sie korrekt ist.
Erst wenn der Anrufer bestätigt hat, fahre fort.
Das gleiche Prinzip gilt für Kennzeichen:
Bitte frage nach dem Kennzeichen.
Lass es buchstabieren: erst die Buchstaben des Ortskennzeichens,
dann die Trennbuchstaben, dann die Ziffern einzeln.
Bestätige das Kennzeichen vollständig, bevor du weitermachst.
Maßnahme 2: Aussprache-Wörterbuch anlegen
Für Firmen- oder Produktnamen, die regelmäßig falsch erkannt werden, können Sie ein Aussprache-Wörterbuch anlegen. Das gibt der Spracherkennung einen Hinweis, wie bestimmte Wörter klingen sollen.
- Gehen Sie zu Stimmen in der Navigation
- Öffnen Sie den Bereich Aussprache
- Klicken Sie auf Erstes Wörterbuch erstellen (oder öffnen Sie ein bestehendes)
- Fügen Sie Einträge hinzu: links das Wort wie es geschrieben wird, rechts wie es ausgesprochen klingen soll (z. B. phonetisch: „BMW” → „Be Em We”)
- Ordnen Sie das Wörterbuch dem betroffenen Agenten zu
Hinweis: Aussprache-Wörterbücher sind am wirksamsten bei bekannten Firmennamen, Fachbegriffen und regelmäßig wiederkehrenden Ausdrücken. Bei willkürlichen Kombinationen wie wechselnden Kennzeichen ist die Wirkung begrenzt.
Maßnahme 3: Tastatureingabe als Alternative anbieten
Wenn Ihr Agent häufig Nummern aufnehmen muss und Tippfehler kritisch sind (z. B. bei Rückrufnummern), kann der Agent den Anrufer alternativ auffordern, die Nummer über die Telefontastatur einzugeben. Zifferneingaben per Tastatur werden zuverlässiger erkannt als diktierte Ziffern.
Prompt-Beispiel:
Wenn der Anrufer eine Telefonnummer nennt und du dir nicht sicher bist,
ob du sie korrekt verstanden hast, frage:
"Sie können die Nummer auch über Ihre Telefontastatur eingeben —
drücken Sie die Ziffern, ich lese sie dann vor."
Die eingegebenen Ziffern erscheinen im Transkript mit dem Präfix DTMF:.
Maßnahme 4: Bestätigungsschleife einbauen
Eine einfache Bestätigungsroutine fängt Erkennungsfehler ab, bevor sie sich im Gesprächsverlauf fortsetzen:
Wiederhole jede vom Anrufer genannte Zahl oder jeden Namen zurück
und frage: "Habe ich das richtig: [Wiederholung]? Bitte bestätigen Sie."
Fahre erst nach einer Bestätigung fort.
Was nicht hilft
| Was manche versuchen | Warum es nichts bringt |
|---|---|
| Sprachmodell wechseln | Das Modell hört nicht — Erkennungsfehler entstehen davor |
| Prompt kürzer machen | Beeinflusst Erkennung nicht |
| Wissen hinzufügen | Wissensdatenbanken ändern das Erkennungsverhalten nicht |
Fehlerbehebung
Der Agent erkennt einen Eigennamen immer falsch
Legen Sie einen Eintrag im Aussprache-Wörterbuch an (Maßnahme 2). Testen Sie die Auswirkung anschließend mit einem Testanruf.
Die Nummer wird erkannt, aber im falschen Format gespeichert
Das ist ein Prompt-Problem, kein Erkennungsproblem. Geben Sie im Prompt an, in welchem Format die Nummer notiert werden soll (z. B. „mit Leerzeichen nach der Vorwahl”).
Das Problem tritt nur bei bestimmten Anrufern auf
Hintergrundgeräusche, Dialekte und eine schlechte Leitungsqualität auf Anruferseite können die Erkennung verschlechtern. Hier hilft nur die Bestätigungsschleife (Maßnahme 4) als Absicherung.
Wenn das nicht hilft
Schildern Sie uns das Problem mit Anruf-ID, Datum und einem konkreten Beispiel (was wurde gesagt, was wurde erkannt). Informationen dazu, wie Sie eine gute Problemmeldung erstellen, finden Sie hier:
-
Problem melden - Anruf-ID finden und Problem vollständig beschreiben
-
E-Mail: support@dalvon.ai
-
Chat: Im Dashboard unten rechts
Nächste Schritte
- Aussprache-Wörterbücher - Wörterbücher anlegen, bearbeiten und Agenten zuordnen
- Prompt schreiben - Gesprächsführung und Bestätigungsmuster im Prompt gestalten
- Stimme auswählen - Sprach- und Erkennungseinstellungen des Agenten