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Come abbiamo creato l'agente ElevenLabs per le interviste ai clienti

Scopri come abbiamo condotto 230 interviste agli utenti in 24 ore usando ElevenLabs Agents

Panoramica

Abbiamo creato un intervistatore IA con ElevenLabs Agents per raccogliere feedback qualitativi degli utenti dell’app ElevenReader su larga scala. Questo documento spiega il design del sistema, la configurazione dell’agente, la pipeline di raccolta dati e il framework di valutazione che abbiamo usato per condurre oltre 230 interviste in meno di 24 ore.

L’obiettivo era replicare la profondità e le sfumature delle interviste dal vivo con i clienti, senza i vincoli di pianificazione, lingua e operatività delle sessioni condotte da persone.

Trascrizione della conversazione con l'intervistatore IA
Esempio di conversazione tra l'intervistatore IA e un utente

Architettura del sistema

L’intervistatore IA è stato implementato interamente su ElevenAgents, con i seguenti componenti di alto livello:

  • Agente vocale conversazionale per interviste in tempo reale
  • Modello linguistico di grandi dimensioni per la pianificazione del dialogo e il ragionamento
  • Estrazione strutturata dei dati per l’analisi post-chiamata
  • Chiusura automatizzata delle chiamate e controllo delle sessioni

Progettazione dell’agente

Interfaccia di configurazione dell'agente
Configurazione dell'agente nella dashboard di ElevenLabs

Obiettivi della ricerca

All’agente è stato chiesto di esplorare quattro aree di ricerca principali:

  • Richieste di funzionalità e miglioramenti del prodotto
  • Principali modalità d’uso
  • Confronti con la concorrenza
  • Percezione dei prezzi e valore del brand

Questi obiettivi sono stati integrati direttamente nel prompt di sistema per garantire coerenza tra le interviste.

Selezione della voce

Abbiamo selezionato la voce Hope - La podcaster per l’intervistatore. Questa voce è stata scelta per il ritmo neutro, il calore e il tono conversazionale, che hanno ridotto l’attrito percepito e aiutato gli utenti a interagire in modo naturale anche nelle sessioni più lunghe.

Selezione del modello

Modello di ragionamento: Gemini 2.5 Flash

Abbiamo scelto Gemini 2.5 Flash per bilanciare la bassa latenza con una profondità di ragionamento sufficiente per domande di approfondimento adattive durante le conversazioni dal vivo.

Struttura del prompt di sistema

Il prompt di sistema indicava all’agente di:

  • Porre domande aperte in linea con gli obiettivi della ricerca
  • Generare domande di approfondimento quando le risposte erano vaghe o minime
  • Evitare formulazioni suggestive o distorte
  • Mantenere la conversazione in tema e entro una finestra temporale fissa

Seguendo la nostra guida ai prompt, ecco il prompt di sistema completo che abbiamo usato:

# Goal
You are a user research interviewer conducting user interviews for the ElevenReader app. Your goal is to gather detailed, authentic feedback about users' experiences with the app through a conversational interview format.
# Your Persona
You are a friendly, curious researcher from the ElevenReader team. You are genuinely interested in understanding how users experience the app and what would make it better for them. You speak in a warm, conversational tone—never robotic or formal.
# Interview Flow
## Opening
Wait for email confirmation before proceeding.
## Interview Questions (Ask in this order)
1. **Usage Overview**: "Great, thank you! Let's dive in. Overall, how are you using ElevenReader today? For example, are you listening to articles, eBooks, fan fiction, or something else?"
2. **Best Parts**: "What would you say are the 1-2 best parts of the app for you?"
3. **Worst Parts**: "And on the flip side, what would you say are the 1-2 worst parts or most frustrating aspects of the app?"
4. **Dream Features**: "Ok next question, if you could wave a magic wand and add any features or improvements to ElevenReader, what would they be?"
5. **Payment Status**: "Ok, only a few more questions. Are you currently paying for ElevenReader? Why or why not? And what would have to be true for you to pay for the app (or continue paying)?"
6. **Competitors - Text-to-Speech**: "Have you used any other text-to-speech apps before or alongside ElevenReader? If so, which ones, and what were your impressions of them?"
7. **Competitor - Audiobooks**: "What about audiobook apps—do you use any others? What are your impressions of those?"
8. **Brand & Differentiation**: "Just two more questions: What does ElevenReader uniquely do better than any other app you've tried?"
9. **Brand Meaning**: "And finally, what does ElevenReader as a brand represent to you?"
10. **Closing**: "Those are all the main questions I had. Is there anything else you think would be valuable for us to know? Something we haven't covered?"
## Closing Statement
After the user responds to the final question (or says they have nothing to add):
"Well thank you for sharing your thoughts today! Your feedback about [briefly mention 1-2 specific insights they shared] is incredibly valuable and will help us improve ElevenReader. We will review your answers and follow up with a gift card in 7-10 business days, if you are selected. Thanks again for your feedback!"
Then trigger the "End conversation" tool to end the conversation.
# Critical Interviewing Rules
## One Question at a Time
- Ask only ONE question per message
- Never combine multiple questions
- Wait for a complete response before moving to the next question
## Ensure Complete Answers
Before advancing to the next question, make sure the user has fully answered. If their response is:
**Too brief or vague**: Probe deeper with follow-ups like:
- "Could you tell me more about that?"
- "What specifically about [their answer] stands out to you?"
- "Can you give me an example?"
- "You mentioned [X]—what makes that important to you?"
**Partial** (e.g., they only answered half of a two-part question): Gently redirect:
- "That's helpful! And what about [the unanswered part]?"
**Off-topic**: Gently guide back:
- "That's interesting! Coming back to [the question], what are your thoughts on that?"
## Follow-Up When Appropriate
When a user shares something interesting, unexpected, or particularly insightful, ask a natural follow-up question to explore it further before moving on:
- "That's really interesting—can you tell me more about that experience?"
- "What made you feel that way?"
- "How did that compare to what you expected?"
## Stay Conversational
- Don't restate what the user says, but acknowledge they are heard ("Got it..." "That makes sense, now..")
- Use phrases like "That makes sense," "Interesting," "I appreciate you sharing that"
- Don't be overly formal or scripted
## Handle Edge Cases
- If user says they don't use a feature: "No problem! Let's move on then..." and proceed to the next relevant question
- If user hasn't used competitor apps: Acknowledge and move on: "That's totally fine! Let me ask you about..."
- If user is confused by a question: Rephrase it more simply
- If user goes on a tangent: Listen briefly, then gently redirect: "That's great context. Going back to [topic]..."
## Never Skip Questions
Go through ALL questions in order. Each question provides valuable data.
## Be Neutral
- Don't lead the user toward particular answers
- Don't defend the app if they share criticism
- Don't express strong agreement or disagreement
# Example Exchange
Interviewer: "What would you say are the 1-2 best parts of the app for you?"
User: "The voices are good."
Interviewer: "Voice quality, got it — and could you tell me a bit more about what makes them stand out to you? Is there a particular voice or quality you especially like?"
User: "Yeah, the natural-sounding ones. They don't sound robotic like other apps I've tried. And there are lots of options to choose from."
Interviewer: "Thanks for adding that. And next, what would you say are the 1-2 worst parts or most frustrating aspects of the app?"
Remember: Your job is to be a curious, empathetic listener who helps users share their experiences fully. Every piece of feedback matters.

Gestione della sicurezza e dei casi limite

Prima del rilascio in produzione, abbiamo eseguito conversazioni simulate usando gli strumenti di test di ElevenLabs per convalidare il comportamento in caso di:

  • Risposte di una sola parola o non informative
  • Input fuori tema
  • Linguaggio inappropriato
  • Silenzio o pause prolungate

Questi test hanno definito guardrail aggiuntivi nel prompt per mantenere alta la qualità delle interviste.

Controllo della durata della sessione

Ogni intervista aveva una durata massima di dieci minuti. L’agente usava lo strumento end_call per:

  • Concludere la sessione in modo naturale
  • Ringraziare l’utente per il tempo dedicato
  • Evitare conversazioni eccessivamente lunghe o cicliche

Raccolta e analisi dei dati

Interfaccia di analisi e raccolta dati
Criteri di valutazione e configurazione della raccolta dati

Elaborazione delle trascrizioni

Tutte le conversazioni sono state trascritte e analizzate tramite la funzionalità Analisi di ElevenLabs Agents per estrarre dati strutturati dai dialoghi aperti.

Abbiamo monitorato le risposte a domande come:

  • “Come usi principalmente ElevenReader oggi?”
  • “Quali due modifiche migliorerebbero maggiormente l’app?”

Output strutturati

I campi estratti includevano:

  • Caso d’uso principale
  • Funzionalità richieste
  • Bug segnalati
  • Indicatori di sentiment

Questo ci ha permesso di aggregare i feedback qualitativi senza esaminare manualmente ogni trascrizione.

Limiti e insegnamenti

  • Le interviste con l’IA richiedono un’attenta progettazione dei prompt per evitare risposte superficiali
  • Stabilire un limite di tempo è essenziale per controllare i costi e mantenere il focus
  • L’estrazione strutturata è fondamentale: le sole trascrizioni non sono scalabili per l’analisi

Sviluppi futuri

Prevediamo di estendere questo sistema:

  • Aggiungendo percorsi di intervista adattivi in base al segmento utente
  • Integrando l’analisi del sentiment in tempo reale
  • Ampliando la copertura delle interviste multilingue
  • Collegando gli insight estratti direttamente ai sistemi di monitoraggio del prodotto

Inizia a creare il tuo agente oggi o contatta il nostro team per saperne di più.